Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

ACLM Model: A CNN-LSTM and Machine Learning Approach for Analyzing Tourist Satisfaction to Improve Priority Tourism Services Arsyah, Ulya Ilhami; Pratiwi, Mutiana; Fryonanda, Harfeby; Anam, M. Khairul; Munawir, Munawir
Journal of Applied Data Sciences Vol 6, No 4: December 2025
Publisher : Bright Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47738/jads.v6i4.974

Abstract

Tourist satisfaction is a key proxy for destination service quality, yet automatic sentiment analysis of online reviews still faces class imbalance, overfitting, and limited deployability. This study proposes ACLM, a hybrid sentiment classification pipeline that learns semantic and temporal features with a CNN-LSTM backbone and evaluates three classifier heads (Softmax, Logistic Regression, XGBoost) on a three-class corpus (neutral, satisfied, dissatisfied). The objective is to deliver an accurate and operational model for decision support in tourism services. The idea combines Word2Vec embeddings, a compact CNN for local patterns, an LSTM for sequence dependencies, and a training workflow with text cleaning, SMOTE based balancing, and regularization to curb overfitting; outputs are exposed through a simple Streamlit interface. Results show that CNN-LSTM with a Softmax head attains accuracy 0.89, macro precision 0.89, macro recall 0.84, and macro F1 0.86, outperforming Logistic Regression (accuracy 0.87, macro precision 0.84, macro recall 0.82, macro F1 0.82) and XGBoost (accuracy 0.85, macro precision 0.80, macro recall 0.82, macro F1 0.80). The findings indicate that deep sequence features paired with a simple Softmax head provide the best tradeoff between accuracy and stability for three-way sentiment classification. The contribution is a reusable, end to end blueprint from preprocessing and balanced training to quantitative evaluation and an inference GUI, and the novelty lies in testing interchangeable classifier heads on a single CNN-LSTM feature extractor while explicitly addressing data imbalance and deployment constraints. The GUI is implemented using the highest accuracy model, namely CNN-LSTM with Softmax.
Perancangan Sistem Informasi Laporan Keuangan pada Sekolah Menengah Pertama Arsyah, Ulya Ilhami; Pratiwi, Mutiana; Abulwafa Muhammad
Journal Of Indonesian Social Society (JISS) Vol. 1 No. 1 (2023): JISS - Februari
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1018.863 KB) | DOI: 10.59435/jiss.v1i1.28

Abstract

Sistem informasi laporan keuangan adalah kegiatan pencatatan laporan keuangan yang diterapkan guna mempermudah dalam proses pengolahan data keuangan. Kegiatan ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi pengelolaan transaksi keuangan pada sekolah berbasis web. Sistem informasi ini meliputi sistem pencatatan, pembuatan jurnal umum, buku besar, dan neraca saldo. Pihak bendahara sekolah melakukan proses pencatatan masih menggunakan Ms. Excel. Terkait hal tersebut, dirancang sebuah sistem berbasis akuntansi guna membantu dalam proses pencatatan transaksi keuangan pada sekolah menengah pertama (SMP). Lokasi pengabdian dilakukan pada SMP 24 Padang. Pemanfaatan Sistem Informasi Akuntansi (SIA) ini dapat membantu mengurangi redudansidata, menghasilkan informasi secara cepat, tepat dan akurat serta data laporan keuangan dapat disimpan dengan baik. Metode yang digunakan dalam perancangan aplikasi ini adalah Object Oriented Programming (OOP) dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML) dalam analisis perancangan sistem. Hasil kegiatan ini adalah berupa rancangan sistem informasi akuntansi yang dapat mempermudah pencatatan transaksi keuangan yang dilakukan oleh pihak sekolah.