ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK DAN DETEKSI EMOSI PADA COFFEE SHOP PALANGKA RAYA MENGGUNAKAN DEEP LEARNING - Putri, Oktaviani Enjela; Pranatawijaya, Viktor Handrianus; Kristianti, Novera (Universitas Palangka Raya, 2024)
Industri coffee shop terus berkembang pesat, tetapi mengelola ulasan online menjadi tantangan bagi pengelola bisnis dalam meningkatkan layanan. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen berbasis aspek dan deteksi emosi pada ulasan pelanggan Coffee Shop di Palangka Raya menggunakan deep learning. Data ulasan dari 103 Coffee Shop dikumpulkan melalui Google Maps dengan Instant Data Scraper dan diproses melalui pembersihan data, normalisasi teks, stopword, tokenisasi, dan stemming. Analisis dilakukan untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam aspek seperti Food and Drinks, Ambience, Place, dan Service serta mendeteksi emosi yang terkandung. Model deep learning yang digunakan adalah BERT dan LSTM. Hasil menunjukkan aspek