Penulis Utama : Rahma Anggana Rarastyasa
NIM / NIP : I0320081
×

Peningkatan urbanisasi di Indonesia telah mendorong pemerintah untuk mengembangkan program smart city guna meningkatkan kenyamanan hidup masyarakat perkotaan. Salah satu inisiatifnya adalah "Gerakan 100 Smart City" yang mencakup Kota Surakarta dengan salah satu implementasinya, yaitu aplikasi terintegrasi Solo Destination. Aplikasi ini bertujuan untuk mendukung smart branding, serta menyediakan layanan pemerintahan yang lebih efisien. Meskipun aplikasi ini memperoleh penghargaan dalam kategori smart branding, evaluasi tingkat kepuasan pengguna terhadap layanan yang disediakan masih perlu dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna aplikasi Solo Destination melalui analisis sentimen menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan mengklasifikasikan ulasan ke dalam dimensi service quality. Berdasarkan analisis sentimen dari data sosial media X, review Google Play Store, dan website ULAS, penelitian ini akan menghitung service quality score untuk setiap dimensi pada M-Government Application Service Quality. Hasil penelitian menunjukkan model CNN dapat melakukan klasifikasi sentimen pada proses training dengan nilai accuracy sebesar 93,39?n loss sebesar 0,1647. Sedangkan, untuk proses testing, model dapat mengklasifikasikan dengan nilai accuracy 93,45?n loss 0,1958. Hasil klasifikasi ke dalam dimensi M-Government Application Service Quality menunjukkan bahwa dimensi network quality menghasilkan service quality score paling rendah, sehingga membutuhkan perbaikan kualitas layanan dengan segera.

×
Penulis Utama : Rahma Anggana Rarastyasa
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : I0320081
Tahun : 2024
Judul : Implementation of Convolutional Neural Network for Sentiment Analysis and Service Quality Improvement in Solo Destination Application
Edisi :
Imprint : Surakarta - Fak. Teknik - 2024
Program Studi : S-1 Teknik Industri
Kolasi :
Sumber : UNS-Fak. Teknik-I0320081
Kata Kunci : CNN, Analisis Sentimen, Aplikasi Solo Destination, Service Quality Score
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : -
Status : Public
Pembimbing :
Penguji :
Catatan Umum : tidak ada DOI/DOI Invalid
Fakultas : Fak. Teknik
×
Halaman Awal : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Halaman Cover : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB I : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB II : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB III : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB IV : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB V : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB Tambahan : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Daftar Pustaka : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Lampiran : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.