| dc.description.abstract | Sebagai salah satu destinasi “Program 10 Bali Baru”, Candi Borobudur menjadi ujung
tombak pariwisata Indonesia yang akan dikenalkan kepada lingkup internasional. Maka
dari itu, sudah menjadi kewajiban bagi pihak pengelola untuk memperhatikan kepuasan
pengunjungnya. Penelitian menggunakan pendekatan leksikon dan Natural Language
Processing sebelumnya telah digunakan untuk penyaringan gejala depresi pada pengguna
Twitter, sedangkan penelitian ini bertujuan mengetahui integrasi antara NLP dan Kansei
Engineering Kano pada pengembangan produk jasa Candi Borobudur. Digunakan data
ulasan pengunjung yang diambil dari tripadvisor sebagai salah satu data primer yang
digunakan. Dilakukan pelabelan dan klasifikasi kedalam bentuk sentimen positif dan
negatif dengan menggunakan metode Support vector machine (SVM) dan Naive Bayes
Classifier (NBC) kedua metode tersebut juga akan dibandingkan performasinya dalam
mengklasifikasikan ulasan pariwisata. Hasil klasifikasi dilanjutkan dengan asosiasi untuk
mendapatkan Kansei words. dari hasil tersebut akan diolah menggunakan Kansei
Engineering tipe 1 kedalam kategorisasi kualitas jasa terpenting dengan bantuan metode
Kano. Ekstraksi data dari integrasi metode NLP dengan menggunakan kelompok
Sentiment negatif didapatkan Kansei words sejumlah delapan kata yaitu “Murah”,
“Menikmati”, “Indah”, “Rileks”, “dekat”, “Sepi”, “Bagus”, “ Tersedia” dengan tingkat
akurasi menggunakan metode SVM sebesar 86.79% dan hasil dari NLP yang
diintegrasikan dengan Kansei dan Kano dianggap efektif karena didapatkan beberapa
atribut jasa terdapat kemiripan pada pencarian populer pada tripadvisor, yaitu seperti exit,
morning, temple, sunrise, heat. Serta beberapa atribut yang tidak tercantum namun
dianggap penting berdasarkan hasil integrasi Kansei dan kano seperti harga tiket,
pengelolaan kandang gajah, dan pamflet | en_US |
