IMPLEMENTASI BERTOPIC UNTUK ANALISIS FAKTOR KUNCI KEPUASAN TAMU BERDASARKAN KORELASI ANTAR DATA KUANTITATIF DENGAN DATA TEKS DARI ULASAN HOTEL

Ulasan daring dari tamu hotel memainkan peran penting dalam membentuk reputasi dan memengaruhi pendapatan hotel. Informasi yang terkandung dalam ulasan tersebut mencerminkan persepsi dan kepuasan tamu, namun jumlah ulasan yang besar dan tidak terstruktur mempersulit analis data untuk mengekstraksi informasi dari ulasan. Untuk mengatasi tantangan ini, algoritma pemodelan topik seperti BERTopic dapat digunakan untuk mengidentifikasi topik yang sering dibahas secara otomatis, terutama pada teks pendek seperti ulasan pelanggan. Dengan mengaitkan topik dengan data kuantitatif lain seperti jenis kamar atau kewarganegaraan tamu, analis dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan tamu. Aplikasi TopicTrail dikembangkan untuk menjalankan model topik pada ulasan tamu, mengeksplorasi korelasi antara topik ulasan dan data kuantitatif, serta mempresentasikan hasil dalam bentuk visualisasi data interaktif untuk mengidentifikasi faktor kunci kepuasan tamu. Hasil pengujian koefisien model regresi menunjukkan bahwa meskipun topik mempunyai efek yang sangat kecil terhadap data kuantitatif, hubungan topik dengan data kuantitatif tetap mengemukakan wawasan baru tentang preferensi tamu.