Analisis Dan Visualisasi Suara Pelanggan Pada Pusat Layanan Pelanggan Dengan Pemodelan Topik Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) Studi Kasus: PT Petrokimia Gresik

Agustina, Ari (2017) Analisis Dan Visualisasi Suara Pelanggan Pada Pusat Layanan Pelanggan Dengan Pemodelan Topik Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) Studi Kasus: PT Petrokimia Gresik. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
5213100016-Undergraduate_Theses.pdf - Published Version

Download (3MB) | Preview

Abstract

Pupuk merupakan salah satu kebutuhan penting di bidang pertanian. Sebagai salah satu perusahaan yang memproduksi pupuk, PT. Petrokimia Gresik menyadari kepuasan pelanggan merupakan salah satu aspek yang menandakan keberhasilan perusahaan dalam memahami kebutuhan pelanggan. Untuk itu, PT. Petrokimia Gresik senantiasa mengoptimalkan suara pelanggan yang masuk melalui aplikasi bernama Pusat Layanan Pelanggan. Saat ini, Bagian Promosi dan Aplikasi Produk pada PT. Petrokimia Gresik telah melakukan pencatatan terhadap seluruh suara pelanggan yang masuk melalui berbagai media, baik SMS, telepon, ataupun media massa. Namun, dari hasil pencatatan yang telah dilakukan belum terdapat analisis lebih lanjut mengenai hal-hal apa saja yang sering dibahas oleh pelanggan saat menyampaikan suara pelanggan. Oleh karena itu, penelitian ini menganalisis topik dari suara pelanggan yang tercatat dengan pemodelan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Berdasarkan penelitian tersebut, pemodelan LDA telah terbukti mampu untuk mengidentifikasi topik dengan baik. Hal ini ditunjukkan dengan 35 topik yang berhasil diidentifikasi kemudian dikelompokkan ke dalam 7 kategori. Kualitas luaran dari pemodelan topik yang dihasilkan juga cukup baik, ditunjukkan dengan nilai perplexity sebesar 34.92 dengan standar deviasi 0.49 pada 20 iterasi. Akurasi dari pengujian model yang dihasilkan adalah 83.7%. Hasil identifikasi ini, kemudian divisualisasikan dalam dashboard berbasis web. ========================================================= Fertilizers is one of the important needs in agriculture. PT petrokimia gresik, a fertilizer producing company, realize that customer satisfication is one of any aspect that indicates the company's success of understanding customer needs. PT petrokimia gresik optimize their customer opinions with an application called "Pusat Layanan Pelanggan". Promotion and Application Product Function/ Department has recorded the cutomer's opinions from many media such as sms, telephone, or social media. However, until this time, PT Petrokimia Gresik have not been analyzing their result of those records. Therefore, this research will analyze PT Petrokimia gresik customer's opinions with Latent Drieclet Allocation (LDA) model. Based on this research, the LDA model has proved to identify the topics properly. 35 topics has successfully identified, then those topics has grouped in to 7 categories. The output wuality of this topics model is good enough, it is shown in perplexity score as big as 34.92 with deviation standard is 0.49, at 20 iteration. Accuration of the testing model is 83.7%. Result of the identification has visualized in to a dashboard in web-based.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Latent Dirichlet Allocation, Pemodelan Topik, Kepuasan Pelanggan, Dashboard
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA278 Cluster Analysis
T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Information Technology > Information System > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: ARI AGUSTINA -
Date Deposited: 01 Mar 2017 04:22
Last Modified: 01 Mar 2017 04:22
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/1708

Actions (login required)

View Item View Item