Ekstraksi Aspek Aksesibilitas untuk Peningkatan Pengalaman Pengguna Menggunakan NER dengan CNN dan LSTM - Dwijayanti, Irmma; Rizqi Lahitani, Alfirna; Kusumaningtyas, Kartikadyota; Habibi, Muhammad (Unversitas Muhammadiyah Riau, 2024)
Transportasi online memberikan dampak positif bagi sebagian besar masyarakat, namun penggunaan aplikasi oleh penyandang disabilitas masih menghadapi sejumlah tantangan. Belum adanya fasilitas yang memadai dan pengalaman pengguna yang baik menjadi kendala utama. Realitas ini menunjukkan bahwa perlunya perhatian khusus terhadap prinsip aksesibilitas untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kenyamanan bagi penyandang disabilitas. Melalui ulasan pengguna dapat diidentifikasi aspek-aspek aksesibilitas untuk mendukung peningkatan pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan mengekstraksi informasi dari ulasan pengguna terkait aksesibilitas menggunakan metode NER dengan pendekatan CNN dan LSTM. Data yang dikumpulkan melalui web scraping terdiri dari 6.255 ulasan aplikasi Gojek, Grab, Maxim, dan Indriver. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kedua model memiliki akurasi tinggi yaitu CNN 99,84%, dan LSTM 99,48%. Namun memerlukan perbaikan dalam mendeteksi entitas yang jarang muncul atau berkonteks kompleks. Hasil analisis menunjukkan bahwa ulasan lebih banyak membahas fitur aplikasi dan keluhan yang berkaitan dengan aksesibilitas. CNN lebih efektif dalam menangkap pola spesifik, sedangkan LSTM lebih kuat dalam menangkap variasi kata.