Fokus utama dalam meningkatkan kepuasan pelanggan dan kualitas pelayanan yaitu pada sistem deteksi kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem deteksi kepuasan pelanggan menggunakan Convolutional Neural Network (CCN). Metode ini memungkinkan untuk deteksi ekspresi wajah pelanggan secara real-time untuk menilai tingkat kepuasan mereka. Tiga jenis dataset digunakan dalam penelitian ini untuk melatih model CNN yang berbeda-beda yaitu dataset primer, sekunder dan campuran. Hasil dari beberapa uji coba yang dilakukan menunjukkan bahwa Model CNN FS 3 dengan dataset campuran dengan pembagian dataset pada perbandingan 80:20, dimana data dibagi menjadi 80% sebagai data latih dan 20% sebagai data uji mencapai akurasi yaitu 90,43% untuk pelatihan dan 90,46% pengujian. Uji coba menggunakan User Acceptance Testing (UAT) website deteksi ekspresi wajah pelanggan menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 88% yang menandakan bahwa pengguna dapat menerima dengan cukup baik website deteksi ekpresi pelanggan. Waktu yang digunakan untuk mendeteksi ekspresi wajah pelanggan yaitu selama 30 detik hal ini sudah di uji pada toko secara langsung
Updated 2024-05-21 11:05:25 +07:00