Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Ulasan adalah opini seseorang yang ditulis mengenai pengalamannya terhadap suatu produk atau jasa. Ulasan umumnya ditulis pada platform media sosial atau marketplace. Seiring dengan berkembangnya teknologi internet dan produk yang dijual secara daring, ulasan sangat penting peranannya karena dapat memengaruhi keputusan seseorang dalam memutuskan pilihannya terhadap suatu produk/kegiatan/jasa. Penelitian ini berfokus untuk melakukan analisis sentimen berbasis aspek dan pemodelan topik pada destinasi pariwisata Indonesia yaitu Candi Borobudur dan Candi Prambanan. Analisis sentimen berbasis aspek dilakukan menggunakan lima pendekatan classical machine learning yaitu Naïve Bayes (NB), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest, dan Extra Trees (ET) dengan menggunakan fitur unigram+bigram+trigram dan memanfaatkan kombinasi penggunaan data latih dan data uji, penggunaan penghapusan stopwords, penggunaan stemming dan emoji processing, dan penggunaan data latih yang di-over-sampling. Kinerja model dievaluasi dengan membandingkan skor F1 pada masing-masing hasil eksperimen untuk mengetahui skenario terbaik yang dapat digunakan untuk ulasan pada bidang pariwisata. Aspek yang digunakan pada penelitian ini yaitu ada enam aspek sesuai rekomendasi aspek dari World Tourism Organization (WTO) yaitu Daya Tarik, Amenitas, Aksesibilitas, Citra, Harga, dan Sumber Daya Manusia (SDM). Setelah melakukan analisis sentimen berbasis aspek, dilakukan pemodelan topik untuk mengetahui topik apa saja yang umum ditemukan pada setiap aspek pariwisata dan setiap polaritas sentimen ulasan. Metode yang digunakan dalam pemodelan topik adalah Latent Dirichlet Allocation (LDA) yang dievaluasi dengan coherence score. Data yang digunakan adalah ulasan pengguna Google Maps dan Tripadvisor. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model LR adalah model yang dapat memprediksi data dengan baik pada hampir semua skenario pada setiap aspek pada penelitian ini. Model LR mendapatkan skor tertinggi pada aspek Daya Tarik (Skenario 4) dengan skor 84,4%, Amenitas (Skenario 11) 84,2%, Aksesibilitas (Skenario 11) 89,1%, Citra (Skenario 3) 70%, dan SDM (Skenario 12) dengan 92,8%. Sementara itu, model DT dapat memprediksi data dengan baik pada aspek Harga (Skenario 6) dengan skor 91,3%. Dari hasil pemodelan topik, dapat direkomendasikan beberapa hal untuk perkembangan pariwisata di Candi Borobudur dan Candi Prambanan.

---

Reviews are opinions written by someone about their experience of a product or service. Reviews can be written on social media platforms or marketplaces. Along with the development of internet technology and products sold online, reviews are very important because they can influence a person's decision in deciding their choice of a product/activity/service. This study focuses on conducting aspect-based sentiment analysis and topic modelling on Indonesia’s tourism destinations, which are Borobudur Temple and Prambanan Temple. Aspect-based sentiment analysis was done using five classical machine learning algorithms which are Naïve Bayes (NB), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest, and Extra Trees (ET) using the unigram+bigram+trigram feature and the application of combination of the use of training and test data, stopwords removal, the use of stemming and emoji processing, and the use of over-sampled training data. The performance of models was evaluated by comparing the F1-scores on each experimental result to find out the best scenario that can be used for reviews on tourism domain. The aspects used in this study are six aspects according to the recommendations of the World Tourism Organization (WTO) which are Attractions, Amenities, Accessibility, Image, Price, and Human Resources (HR). After conducting an aspect-based sentiment analysis, topic modelling was carried out to find out which topics were most widely found in each tourism aspect and each polarity sentiment review. The method used in topic modelling is Latent Dirichlet Allocation (LDA) and evaluated by its coherence score. The data used is Google Maps and Tripadvisor user reviews. The experimental results show that the LR model is a model that can predict the data well in almost all scenarios in every aspect of this study. The LR model achieved the highest score on Attractions (Scenario 4) with a score of 84,4%, Amenity (Scenario 11) 84,2%, Accessibility (Scenario 11) 89,1%, Image (Scenario 3) 70%, and SDM (Scenario 12) 92,8%. Meanwhile, the DT model can predict the data well on the Price aspect (Scenario 6) with a score of 91,3%. From the results of topic modelling, we recommend some approaches for the development of tourism in Borobudur Temple and Prambanan Temple."

"Candi merupakan bangunan suci yang digunakan sebagai tempat ibadah. Di halaman pertama Percandian Prambanan terdapat delapan candi kecil yang terletak pada delapan arah mata angin. Penelitian ini membahas mengenai bentuk dan fungsi Candi ldquo;Mata Angin rdquo; tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa candi-candi ldquo;Mata Angin rdquo; mempunyai bentuk, ukuran, dan arah hadap yang sama, serta ragam hias yang sederhana. Fungsi Candi ldquo;Mata Angin rdquo; yaitu sebagai Candi Patok atau penanda titik-titik penting yang terdapat pada halaman percandian. Empat Candi ldquo;Mata Angin rdquo; yang letaknya berdekatan dengan gapura juga berfungsi sebagai kelir, penghalang magis agar kekuatan jahat tidak memasuki halaman candi.

---

Temple is a sacred building used as a place of worship. On the first courtyard of Prambanan Temple, there are eight small temples located on its eight cardinal points. This research discuss about the shape and function of those lsquo cardinal rsquo temples. The result shows that all the lsquo cardinal rsquo temples has the same size, same shape with simple decoration, and facing the same direction. These temples serve as a patok or a marker of important points on the temple courtyard. Four temples that located near the gates also have a function as kelir, a magical barrier to prevent evil force from entering the temple grounds."

"Persaingan pasar yang ketat membuat pengelola aplikasi XYZ harus dapat menghadirkan keunggulan dari produknya. Untuk itu, pengelola XYZ melakukan analisis terhadap ulasan yang diberikan oleh penggunanya. Namun, pengelola aplikasi XYZ mengalami kesulitan dalam melakukan analisis ulasan karena menggunakan cara yang manual dan tidak efisien. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui sentimen dari aspek-aspek mobile service quality (M-S-QUAL) dan topik-topik yang sering dibicarakan oleh pengguna aplikasi XYZ pada review Google Playstore. Data ulasan yang digunakan merupakan ulasan dari bulan Januari 2023 hingga Agustus 2024, data ini berjumlah 13,364 data. Terdapat 5,000 data yang dianotasi. Data tersebut kemudian dibersihkan dan digunakan untuk melakukan analisis sentimen berbasis aspek (ABSA) dan pemodelan topik. Hasil penelitian menunjukkan dari sembilan aspek M-S-QUAL, terdapat tiga aspek yang dieliminasi karena kekurangan data, dan terdapat empat aspek yang dieliminasi karena model machine learning yang dilatih memiliki performa yang kurang baik dengan F1-score dibawah 0.7. Model yang layak digunakan untuk scoring hanya ada pada aspek billing dan system availability yaitu model XGBoost dengan teknik oversampling synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) untuk kedua aspek. Performa dari model-model ini adalah 0.758 pada aspek billing, dan 0.802 pada aspek system availability. Dari 4,006 ulasan relevan pada aspek billing, 6.44% adalah sentimen positif, 90.81% adalah sentimen negatif, dan 2.75% adalah sentimen netral. Dari 2,410 ulasan relevan pada aspek system availability, 7.88% memiliki sentimen positif, 86.76% memiliki sentimen negatif, dan 5.35% memiliki sentimen netral. Hasil ini menunjukkan bahwa sentimen dominan pada ulasan yang relevan dengan aspek billing dan system availability adalah sentimen negatif. Pemodelan topik dilakukan untuk masing-masing sentimen positif dan negatif pada aspek billing dan system availability. Pemodelan topik aspek billing menghasilkan 3 topik untuk sentimen positif, 3 topik untuk sentimen negatif. Pemodelan topik aspek system availability menghasilkan 2 topik untuk sentimen positif, dan 2 topik untuk sentimen negatif. Topik-topik ini yang dapat dijadikan poin perbaikan dan peningkatan aplikasi XYZ.

---

The intense competition in the market forces the XYZ management to offer competitive advantages in their product. To achieve this, they analyze user reviews. However, they face challenges in analyzing user reviews because they still use manual methods, which makes the process inefficient. This study aims to understand the sentiment of aspects of mobile service quality (M-S-QUAL) and the popular topics from XYZ app users in Google Play Store reviews. The data used in this study was 13,364 reviews from January 2023 to August 2024, with 5,000 of them manually labeled. The data was cleaned and used for aspect-based sentiment analysis (ABSA) and topic modeling. The results showed that, out of nine M-S-QUAL aspects, three were excluded due to insufficient data, and four more were excluded because the machine learning models performed poorly, with F1-scores below 0.7. Only the billing and system availability aspects had decent models. The models for these aspects used the XGBoost algorithm combined with synthetic minority over-sampling technique (SMOTE). The models’ performance scores were 0.758 for billing and 0.802 for system availability. For the billing aspect, out of 4,006 relevant reviews, 6.44% had positive sentiment, 90.81% were negative, and 2.75% were neutral. For system availability, out of 2,410 relevant reviews, 7.88% were positive, 86.76% were negative, and 5.35% were neutral. This shows that most users had negative sentiment about billing and system availability. Topic modeling was conducted separately for positive and negative sentiments in both the billing and system availability aspects. For the billing aspect, topic modeling resulted in three topics for positive sentiment and three topics for negative sentiment. For the system availability aspect, two topics were identified for both positive and negative sentiments. These topics can serve as key areas for improving and enhancing the XYZ application."

"This dissertation discusses the forms of pottery found on the temple sites in the 8th-10th century in Central Java and the reconstruction of its use in the ceremony. The temple sites which has been reviewed in this research are 19 sites. Through formal analysis, it can be known that many pottery found on temple sites are some containers that commonly found in almost all temple sites. The container is a cup, celupak , a jar, a bowl, a vase, a pot and a plate. Based on the nineteen temple sites which has been reviewed, can be known that there is a location of pottery in the temple sites mostly found in the foundation of temple and in the yard of temple. Through analogy with the sources of reliefs, inscriptions, and ethnographies were known the pottery that found in the foundation of temple is the remnants of the garbhadhana ceremony , the ceremony associated with the establishment of the temple. The pottery found in the yard of temple is suspected to be the remnants of the puja ceremony, which is a ceremony related to the use of the temple"

"Memori kolektif dapat dipertahankan melalui pelestarian bangunan cagar budaya, karena sebenarnya memori kolektif dapat terekam pada objek arsitektural. Pelestarian sejarah, bentuk arsitektur, dan kenangan yang terkait dengan bangunan dan masyarakat dianggap perlu, agar semua aspek tersebut dapat diwariskan kepada generasi berikutnya. Ketika sebuah bangunan cagar budaya mengalami kerusakan fisik, maka akan muncul fenomena hilangnya keterkaitan antara bangunan tersebut dengan ingatan kolektif masyarakat terhadap bangunan tersebut. Fenomena ini merupakan contoh teror terhadap sebuah bangunan. Tulisan ini membahas teror dalam konteks yang sedikit berbeda, terutama ketika sebuah bangunan bersejarah dihancurkan secara fisik dan memori bangunan tersebut diserang. Tujuan dari tulisan ini adalah untuk mengetahui apakah ada hubungan antara perusakan bangunan cagar budaya dengan memori kolektif masyarakat.Studi kasus yang dikaji dalam tugas akhir ini adalah Pasar Johar Semarang. Sebagai bangunan cagar budaya, Pasar Johar Semarang merupakan salah satu bangunan yang mengalami beberapa kali perubahan dan bencana, seperti peristiwa kebakaran yang terjadi pada tahun 2015. Teori yang digunakan sebagai dasar adalah teori yang berkaitan dengan memori kolektif dan teror dalam arsitektur. Pasar Johar mengalami fenomena teror terhadap keberlangsungan bangunan bersejarah di Indonesia, karena memori pasar ini perlahan terhapus melalui perubahan fisik dan mengalami peristiwa kebakaran, sehingga menyebabkan hilang ingatan kolektif masyarakat Pasar Johar.Collective memory can be maintained through the preservation of cultural heritage buildings, because actually collective memory can be recorded on architectural objects. Preservation of history, architectural forms, and memories associated with buildings and society is considered necessary, so that all these aspects can be passed on to the next generation. When a cultural heritage building is physically damaged, there will be a phenomenon of loss of connection between the building and the collective memory of the community towards the building. This phenomenon is an example of terror against a building. This paper discusses terror in a slightly different context, especially when a historic building is physically destroyed and the memory of the building is attacked. The purpose of this paper is to find out whether there is a relationship between the destruction of cultural heritage buildings and the collective memory of the community.The case study studied in this final project is Pasar Johar Semarang. As a cultural heritage building, Pasar Johar Semarang is one of the buildings that has experienced several changes and disasters, such as the fire incident that occurred in 2015. The theory used as the basis is a theory related to collective memory and terror in architecture. Pasar Johar is experiencing a terror phenomenon against the sustainability of historical buildings in Indonesia, because the memory of this market is slowly being erased through physical changes and experiencing fire events, causing the collective memory of the Pasar Johar community to be lost."

"Skripsi ini membahas penataan halaman kompleks candi di Muarajambi berdasarkan pada empat konsep penataan ruang, yaitu penataan yang mengacu ke arah absolut, penataan berdasarkan posisi relatif, penataan berdasarkan posisi hierarkis dan penataan berdasarkan posisi struktural. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui kaidah-kaidah penataan ruang yang diterapkan pada halaman kompleks candi di Kawasan Muarajambi. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini mengikuti tiga tahapan dalam arkeologi, yaitu pengumpulan data, pengolahan data, dan penafsiran data. Hasil dari penelitian ini adalah konsep yang diterapkan hampir di seluruh kompleks candi adalah penataan yang mengacu ke arah absolut dan berdasarkan posisi relatif. Serta terdapat pula penataan struktural dilihat dari keletakan mandapa yang selalu berada di depan candi induk meskipun orientasi candi tersebut berbeda-beda. Kesimpulannya adalah orientasi kompleks candi di Kawasan Muarajambi mengacu pada 3 arah, yaitu timur, utara dan timur laut yang merupakan 3 arah terbaik dalam konsep Astadikpalaka. Penataan bangunan di dalam kompleks candi didasarkan pada posisi relatif candi induk sebagai titik tengah axis mundi , serta penataan struktural dari keletakan candi induk, mandapa dan pintu gerbang pada beberapa kompleks merupakan cerminan dari konsep tri dhatu yang diterapkan secara horizontal.

---

This undergraduate thesis discusses the yard rsquo s arrangement of temple complexes in Muarajambi region, based on the four concepts of spatial arrangement. First, the arrangement refers to absolute direction. Second, the arrangement based on relative position. Third, the arrangement based on hierarchical position. Fourth, the arrangement based on the structural position. The purpose of this study is to determine how the rules of spatial arrangement applied on the temple complexes in Muarajambi region. The research method used in this study follows three stages in archaeology, namely data collection, data processing, and data interpretation. The conclusion is that the temple complex in Muarajambi region refers to three dirction, which is the east, north and northeast. The relative position of the main temple determines the arrangement of the buildings and the yards. Also there is structural arrangement in the temple complexes that is the mandapa building always located in front of the main temple although the orientation is different."

"Perkembangan pesat teknologi menyebabkan pertumbuhan pengguna perangkat mobilesemakin meningkat. Hal tersebut mendorong para pengembang aplikasi untukmengembangkan berbagai aplikasi. Aplikasi Learn Quran Tajwid merupakan aplikasiyang diperuntukkan bagi pengguna untuk belajar dan memahami bacaan al-quran lebihdetail dengan audio yang tepat dalam melafadzkan al-quran dan pengguna dapatmempraktekkan bacaan dengan koreksi dari aplikasi. Pendapatan Learn Quran Tajwidbersumber pada layanan berlangganan dan iklan. Sumber utamanya pada pendapatanlayanan paket berlangganan khususnya di Google Play Store namun sumber pendapatanutama tersebut terus mengalami penurunan pertumbuhan bulanan dari tahun sebelumnya.Target peningkatan pertumbuhan pendapatan bulanan Aplikasi Learn Quran Tajwid diGoogle Play Store dari tahun sebelumnya (y-o-y) tidak tercapai. Oleh sebab itu, dilakukananalisis akar masalah dan didapatkan masalah utamanya adalah kepuasaan pelangganmenurun. Tujuan penelitian ini adalah melihat bagaimana pandangan pengguna AplikasiLearn Quran Tajwid di Google Play Store dengan melakukan analisis sentimen danpemodelan topik. Data ulasan yang digunakan berjumlah 5100 ulasan yang didapatkandengan melakukan scraping dari ulasan pengguna aplikasi Learn Quran Tajwid di GooglePlay Store dengan rincian 3026 ulasan sebagai data latih. Selanjutnya data latihdianotasikan manual untuk menentukan sentimen positif atau negatif kemudian dilakukanpreprocessing dan representasi teks menggunakan TF-IDF. Penelitian ini menggunakanalgoritma NB, SVM, XGBoost, CNN, LSTM dan BERT untuk klasifikasi sentimen. Hasileksperimen menunjukkan bahwa algoritma klasifikasi dengan kinerja terbaik adalahalgoritma BERT dengan akurasi 96%, diikuti SVM imbalanced class dengan akurasi95,2% serta SVM-smote dan LSTM dengan akurasi 94,8%. Sementara itu, algoritmapemodelan topik yang digunakan adalah LDA. Hasil pemodelan topik menggunakanalgoritma LDA untuk sentimen positif dan negatif. kesimpulan topik pada sentimenpositif yakni pengguna merasa aplikasi sangat bagus dan memberikan manfaat yangbesar, serta mudah digunakan Sedangkan dari topik yang muncul pada sentimen negatifdidapatkan kesimpulan yakni pengguna merasa iklan yang muncul sangat mengganggudan mengurangi pengalaman pengguna walaupun pengguna merasa aplikasi bagus danbermanfaat namun karena terdapat iklan yang sangat mengganggu berpengaruh terhadapkepuasaan pengguna sehingga memberikan rating rendah.

---

The rapid development of technology has led to an increasing growth in mobile device

users. This has driven application developers to create various apps. The Learn Quran

Tajwid app is designed for users to learn and understand the recitation of the Quran in

more detail, with accurate audio pronunciation. Users can practice their recitation and

receive corrections from the app. The revenue for Learn Quran Tajwid comes from

subscription services and advertisements. The main source of revenue is the subscription

packages, particularly on the Google Play Store. However, the main revenue source has

been experiencing a decline in monthly growth compared to the previous year. The target

of increasing monthly revenue growth for the Learn Quran Tajwid app on the Google

Play Store from the previous year (year-over-year) was not achieved. Therefore, an

analysis of the root cause was conducted, and it was found that customer satisfaction has

decreased. This research aims to examine the users' perspectives of the Learn Quran

Tajwid app on the Google Play Store through sentiment analysis and topic modelling. A

total of 5100 app reviews were used for the analysis, obtained by scraping user reviews

of the Learn Quran Tajwid app from the Google Play Store. Out of these, 3026 reviews

were used as training data. The training data was manually annotated to determine

positive or negative sentiment, and then pre-processing and text representation using TF

IDF were performed. This study used the NB, SVM, XGBoost, CNN, LSTM, and BERT

algorithms for sentiment classification. The experimental results showed that the BERT

algorithm performed the best with an accuracy of 96%, followed by SVM imbalance class

with 95.2% accuracy, and SVM-SMOTE and LSTM with 94.8% accuracy. As for the

topic modelling algorithm used, it was LDA. The topic modelling results using the LDA

algorithm for positive sentiment and negative sentiment. In conclusion, the topics

identified for positive sentiment indicate that users find the app to be excellent and highly

beneficial, as well as easy to use. On the other hand, from the topics identified for negative

sentiment, it can be concluded that users find the ads to be very disruptive and diminish

the user experience. Despite users perceiving the app as good and useful, the presence of

intrusive ads has a significant impact on user satisfaction, resulting in lower ratings. "