<![CDATA[Ulasan pelanggan secara daring mengandung informasi penting mengenai persepsi dan pengalaman terhadap layanan suatu bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ulasan pelanggan Restoran Master Chicken menggunakan pendekatan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) untuk mengidentifikasi aspek-aspek layanan yang memicu sentimen negatif, serta merumuskan strategi peningkatan kualitas layanan berdasarkan pendekatan Root Cause Analysis (RCA). Data ulasan pelanggan dikumpulkan dari 11 cabang restoran melalui teknik web scraping menggunakan SerpApi. Seluruh teks ulasan diterjemahkan ke dalam Bahasa Inggris menggunakan DeepL API, lalu diberi label sentimen menggunakan metode VADER dan divalidasi ulang oleh anotator. Analisis aspek dilakukan dengan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk mengeksplorasi topik dominan. Parameter terbaik LDA diperoleh pada jumlah topik = 5, alpha = auto, dan beta = 0.1, dengan coherence score sebesar 0.465 dan topic diversity sebesar 0.920. Hasil LDA menunjukkan lima topik utama yang diasosiasikan secara manual dengan lima dimensi DINESERV, yaitu tangibles, reliability, responsiveness, assurance, dan empathy. Sentimen pada masing-masing aspek dianalisis menggunakan model klasifikasi berbasis Support Vector Machine (SVM) dengan fitur TF-IDF. Setelah diterapkan teknik undersampling untuk menangani ketidakseimbangan kelas, model SVM menghasilkan akurasi sebesar 80,61% dan recall 1.00 pada kelas negatif. Melalui pendekatan RCA dengan metode 5 Whys, ditemukan akar permasalahan pada masing-masing aspek seperti kurangnya SOP komunikasi, ketidaksesuaian pelayanan saat jam sibuk, dan lemahnya pengawasan perilaku staf. Rekomendasi solusi meliputi penyusunan SOP berbasis aspek, penyesuaian staf berdasarkan jam kunjungan, serta sistem umpan balik pelanggan secara langsung dan real-time.]]>
