Pengembangan Filter Ulasan Spam pada Aplikasi Pariwisata Menggunakan Model IndoBERT (Studi Kasus: ARTour)
Penelitian ini mengembangkan fitur filter ulasan spam berbasis
IndoBERT pada aplikasi pariwisata ARTour di Provinsi Lampung.
Ulasan spam berpotensi menurunkan kredibilitas platform, sehingga
diperlukan sistem otomatis untuk mendeteksinya. Penelitian dilakukan
melalui pengumpulan dataset ulasan berbahasa Indonesia,
prapemrosesan teks (case folding, tokenizing, filtering, stemming),
pelatihan model dengan fine-tuning IndoBERT, serta integrasi ke
aplikasi menggunakan API. Evaluasi dilakukan dengan confusion
matrix untuk mengukur performa model dan blackbox testing untuk
menguji fungsionalitas sistem. Hasil menunjukkan model IndoBERT
mencapai akurasi 98,26%, presisi 96,63%, recall 100%, dan F1-score
98,28%. Pengujian blackbox memperoleh akurasi 90%, yang
membuktikan sistem dapat berjalan sesuai ekspektasi pengguna.
Dengan demikian, filter spam yang dikembangkan mampu
meningkatkan kualitas ulasan dan kepercayaan pengguna pada
ARTour. Penelitian ini berkontribusi pada penerapan NLP di sektor
pariwisata, serta dapat dikembangkan lebih lanjut melalui perluasan
dataset dan peningkatan generalisasi model.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2510220011
Keyword
Filter Spam Natural Language Processing IndoBERT Ulasan Spam Klasifikasi Teks