Harahap, Almira Fiana Dhara (2017) Rancang Bangun Ekstraksi Ekspresi Kata Kerja Pada Ulasan Pelanggan Dengan Text Chunking Untuk Memaparkan Pengalaman Penggunaan Produk. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
Buku TA_Almira Fiana Dhara (5213100184) (12).pdf - Published Version Download (4MB) | Preview |
Abstract
Saat ini, hampir seluruh situs e-commerce memiliki fitur ulasan pelanggan mengenai produk atau jasa yang telah dibeli dan dapat dibaca oleh seluruh pengguna Seiring berjalannya waktu, ulasan pelanggan tersebut terus bertambah semakin banyak, terutama pada produk dan jasa yang populer. Sehingga, e-commerce menambahkan beberapa fitur seperti rating, ulasan positif dan netral populer, dan beberapa fitur lainnya untuk memudahkan pengguna. Tetapi, hal yang luput diperhatikan oleh e-commerce adalah e-commerce tidak menonjolkan pengalaman seperti apa yang didapat pengguna saat menggunakan produk atau jasa. Padahal, pengalaman tersebut merupakan informasi penting bagi pengguna agar mengetahui kegunaan dan manfaat dari produk dan jasa tersebut. Banyaknya ulasan pengguna juga membuat pelanggan sulit memahami pengalaman penggunaan produk yang dirasakan karena membaca banyak ulasan tersebut cukup melelahkan.
Oleh karena itu, diperlukan fitur yang dapat menampilkan pengalaman penggunaan produk secara ringkas sehingga pelanggan dapat mengetahui secara umum kegunaan dan manfaat dari produk tersebut. Pada penelitian ini, pengalaman penggunaan produk terbatas pada aktivitas yang dilakukan pengguna ketika memakai produk tersebut. Metode yang akan digunakan adalah membuat prototipe dengan Text Chunking untuk mengekstrak informasi mengenai pengalaman penggunaan produk dari ulasan pelanggan. Luaran yang diharapkan dari penelitian ini adalah perangkat lunak yang menampilkan daftar kata kerja yang sering muncul pada ulasan sebagai representasi aktivitas yang dilakukan pengguna ketika memakai produk.
Pada penelian ini ditemukan bahwa ekstraksi ekspresi kata kerja menggunakan text chunking masih kurang efektif dikarenakan kalimat yang dihasilkan masih kurang sesuai dengan harapan setelah melakukan percobaan dengan menggunakan 3, 4 dan 5 chunks pada ekspresi frase kata kerja yang dihasilkan. Selain itu, tata bahasa dari kalimat yang dihasilkan juga masih kurang tepat dibandingkan dengan ulasan pelanggan yang sesungguhnya. Permasalahan tersebut dikarenakan dataset yang digunakan memiliki ejaan kata dan tata bahasa yang kurang tepat sehingga diharapkan penelitian selanjutnya dapat membuat model yang dapat melakukan chunking yang memiliki akurasi lebih tinggi dan memilih dataset yang tepat.
==============================================================================================
Nowadays, almost all of e-commerce sites has a feature that shows user reviews about a product or service that has been bought and can be read by all of the e-commerce’s users. As time goes by, those user reviews keep adding up, especially for products and services that are popular. Because of that, most of e-commerces nowadays have decided to add more features like rating, popular positive reviews and popular neutral reviews, and more features to increase to make their appplications become more convinience for users. But, most e-commerce sites have not pay attention to the kind of experiences that the users feel when they use the product or service. When actually, the users’ experiences when using the products or services are one of the most important information for all users to make them know the usabilities and benefits from those products or sevices. The large amount of user reviews are also another reason that makes users have difficulties to understand the products’ user experience that the users feel because reading all the reviews is a very exhausting thing to do.
Because of all those reasons, we need a feature that can shows products’ users experiences briefly so users know generally usabilities and benefits from the product or service. In this research, products’ users experience is limited to activities that users do when they use the product. The method that will be used in this research is to make a prototype with Text Chunking to extract information about product users’ experiences from user reviews. The output that is expected from this research is to make a software that can show a list of verb expressions that often show up in the product reviews as a representation from the activities which the users do when they use the product.
This research has found that verb expressions extraction using text chunking is still not effective enough because of the sentences which are generated from the model is still not suitable with the purpose of this research after we have done three experiments using 3, 4 and 5 chunks which have generated those verb expressions. Another reason is the generated sentences are still not suitable enough from the grammatical perspective compared to the real user reviews. One of the biggest reason is because the dataset that has been used has incorrect grammar and orthography so we hope that the next research can make a better chunker model and choose a suitable dataset.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSSI 005.1 Har r-1 |
| Uncontrolled Keywords: | Online Reviews, CRM, Text Chunking |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | - Almira Fiana Dhara |
| Date Deposited: | 03 Nov 2017 07:43 |
| Last Modified: | 05 Mar 2019 03:45 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/42277 |
Actions (login required)
 |
View Item |