Evaluasi Layanan Kedai Makmur Melalui Analisis Sentimen Berbasis Aspek Menggunakan Pendekatan Rule-Based dan Model IndoBERT - Rizquna, Rania Aulia; Setiawan, Nanang Yudi; Saputra, Mochamad Chandra (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2026)
Peningkatan pengguna media sosial di Indonesia telah menjadikan ulasan online sebagai faktor krusial dalam keputusan pembelian konsumen. Kedai Makmur, sebuah kedai kuliner peranakan di Yogyakarta yang aktif di Google Maps, Instagram, dan TikTok, menghadapi tantangan dalam mengevaluasi ratusan ulasan pelanggan yang terakumulasi di platform digital. Evaluasi saat ini dilakukan secara manual dan reaktif, menyebabkan insight penting tentang kekuatan dan kelemahan layanan tidak teridentifikasi secara sistematis. Penelitian ini menerapkan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) untuk mengevaluasi layanan Kedai Makmur berdasarkan persepsi pelanggan. Data penelitian menggunakan 1.529 ulasan periode 2023-2025 yang diproses menjadi 832 ulasan final. Ekstraksi aspek menggunakan metode rule-based dengan lima aspek DINESERV (Food Quality, Service Quality, Atmosphere, Convenience, dan Price and Value) mencapai akurasi 95,71%. Klasifikasi sentimen menggunakan IndoBERT menghasilkan akurasi 83,77% dengan precision 83,24%, recall 83,77%, dan F1-score 83,36%. Hasil divisualisasikan melalui dashboard Looker Studio. Hasil analisis menunjukkan tingkat kepuasan pelanggan yang baik dengan 77,9% sentimen positif berbanding 22,1% sentimen negatif, di mana aspek Atmosphere menunjukkan performa terbaik dengan 88,06% sentimen positif, sementara Price and Value (30,56% negatif), Convenience (28,77% negatif), dan Service Quality (23,36% negatif) memerlukan perbaikan prioritas. Dashboard terbukti efektif membantu stakeholder mengidentifikasi pola keluhan dan merumuskan rencana tindak lanjut, mengubah pendekatan evaluasi dari reaktif menjadi sistematis dan terstruktur untuk pengambilan keputusan manajerial yang lebih objektif.