Logo

Pusat Sumber Belajar FEB UI

  • FAQ
  • Berita
  • Rooms
  • Bantuan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Inggris Bahasa Indonesia
  • Search
  • Google
  • Advanced Search
*sometimes there will be ads at the top, just scroll down to the results of this web
UNIVERSITAS INDONESIA
PREDICTING REVISIT INTENTION
USING ASPECT-BASED SENTIMENT
ANALYSIS AND MACHINE
LEARNING ON HOTEL
CATEGORIZATION AND ATTR...
TESIS
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
2021
Request Access

Tesis

Predicting Revisit Intention Using Aspect-Based Sentiment Analysis and Machine Learning on Hotel Categorization and Attractions in Bali

Prediksi Revisit Intention Menggunakan Sentimen Berbasis Aspek dan Machine Learning pada Kategori Hotel dan Objek Wisata di Bali

Arga Hananto (Pembimbing/Promotor) - ; Arviansyah (Penguji) - ; Rezzy Eko Caraka (Penguji) - ; Balqis Az Zahra - ;

Memprediksi niat kunjungan kembali memainkan peran penting dalam kebangkitan kembali waktu pandemi yang akan menguntungkan keunggulan kompetitif jangka pendek dan jangka panjang. Penelitian ini mengkaji faktor-faktor penentu niat berkunjung kembali dari analisis sentimen berbasis aspek dan pembelajaran mesin. Pendekatan big data diterapkan pada empat set data atraksi, hotel bintang 4&5, hotel bintang 3, dan motel dengan 49.399 ulasan dari TripAdvisor. Kami menerapkan metode pemodelan topik untuk mengekstrak aspek dan atribut, menghasilkan 10 aspek untuk kategorisasi hotel 4&5 dan kumpulan data atraksi, 6 aspek pada kumpulan data hotel bintang 3 dan Motel. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa sentimen wisatawan secara positif dan negatif juga mempengaruhi kemungkinan niat berkunjung kembali. Peneliti menerapkan metode Logistic Regression, Random Forest Classifier, Decision Tree, k-NN, dan XGBoost untuk memprediksi niat berkunjung kembali yang menghasilkan tiga topik utama yang mendominasi probabilitas niat berkunjung kembali untuk masing-masing dataset. Aspek Properti pada hotel bintang 4&5 dan hotel bintang 3 mengindikasikan memiliki kemungkinan tinggi untuk niat berkunjung kembali. Sedangkan aspek Motels pada Atmosfir, Aktivitas Wisata, dan Durasi cenderung memiliki probabilitas niat berkunjung kembali. Aspek atraksi pada Harga, Layanan, Suasana meningkatkan kemungkinan niat berkunjung kembali. Studi ini berkontribusi pada pemanfaatan data besar dan pembelajaran mesin di industri pariwisata dan perhotelan dengan berfokus pada strategi inovatif sebagai pengurangan biaya untuk mempertahankan niat kunjungan kembali di kebangkitan kembali dari pandemi.


Ketersediaan

Call NumberLocationAvailable
T 211/21PSB lt.2 - Karya Akhir1
PenerbitJakarta: Program Studi Magister Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia 2021
Edisi-
SubjekRevisit Intention
Big Data
Online Reviews
Machine Learning
Sentiment Analysis
Topic modeling
ISBN/ISSN-
KlasifikasiNONE
Deskripsi Fisikxvi, 206 p. : il. ; 30 cm
Info Detail SpesifikTesis
Other Version/RelatedTidak tersedia versi lain
Lampiran BerkasTidak Ada Data

Pencarian Spesifik
Where do you want to share?