DETEKSI KEPUASAN KONSUMEN TERHADAP KUALITAS PRODUK DAN LAYANAN PADA MIE GACOAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kepuasan pelanggan terhadap kualitas produk dan layanan pada Mie Gacoan dengan memanfaatkan metode machine learning berbasis Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dan teknik representasi teks FastText. Data diperoleh dari 300 entri kritik dan saran pelanggan yang diproses melalui tahap preprocessing, termasuk case folding, pembersihan teks, dan tokenisasi. Selanjutnya, data teks diubah menjadi vektor numerik menggunakan FastText berdimensi 100 sebelum digunakan sebagai input pada model JST dengan arsitektur dua hidden layer. Proses pelatihan dilakukan menggunakan algoritma backpropagation selama 10 epoch. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memperoleh akurasi sebesar 50,82%, precision 25,83%, recall 50,82%, dan F1-score 34,25%. Nilai-nilai tersebut menunjukkan bahwa performa model masih tergolong rendah dalam klasifikasi kepuasan pelanggan. Meskipun demikian, penelitian ini memberikan landasan awal bagi pemanfaatan teknik text mining dan JST dalam analisis opini pelanggan secara otomatis. Diperlukan pengembangan lebih lanjut, seperti peningkatan jumlah data dan eksplorasi arsitektur model lain untuk memperoleh hasil yang lebih akurat dan aplikatif.