Analisis Data Ulasan Pembeli Terhadap Seller Pada Situs E-Commerce XYZ Menggunakan Metode TF-IDF dan Naïve Bayes Classifier

Aeamelia, Rizky (2018) Analisis Data Ulasan Pembeli Terhadap Seller Pada Situs E-Commerce XYZ Menggunakan Metode TF-IDF dan Naïve Bayes Classifier. Tugas Akhir (S1) - thesis, UNIVERSITAS BAKRIE.

Preview	Text (pdf) 00. Cover.pdf - Submitted Version Download (1MB) | Preview
	Text (pdf) 01. BAB I-IIII.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (976kB) | Request a copy
	Text (pdf) 02. BAB IV.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (532kB) | Request a copy
	Text (pdf) 03. BAB V.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (184kB) | Request a copy
Preview	Text (pdf) 04. BAB Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version Download (432kB) | Preview
	Text (pdf) 05. Lampiran.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (251kB) | Request a copy

Abstract

Popularitas e-commerce terus mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Sehingga penelitian mengenai e-commerce menjadi topik yang menarik untuk diteliti. Salah satunya yang cukup populer adalah situs e-commerce XYZ. Banyak pertimbangan yang dilakukan oleh calon pembeli sebelum melakukan pembelian produk. Hal seperti ini sering ditemukan pada online marketplace dimana banyaknya kriteria seller yang memberikan berbagai pilihan produk sehingga calon pembeli semakin sulit untuk memutuskan pembeliannya. Masalah ini dapat dibantu dengan fitur ulasan pembeli yang dikenal dengan Online Customer Review (OCR) yang membantu calon pembeli untuk menentukan keputusan pembelian berdasarkan ulasan yang telah diberikan oleh konsumen sebelumnya. Berdasarkan hal tersebut, peneliti tertarik untuk melakukan penelitian terkait OCR pada situs e-commerce XYZ dalam rangka menentukan seller yang memiliki pelayanan terbaik berdasarkan jumlah ulasan positif terbanyak dengan menerapkan metode TF-IDF dan Naïve Bayes Classifier. Dalam penelitian ini, peneliti mengumpulkan data ulasan pembeli sebanyak 1500 ulasan yang diambil dari 10 seller yang termasuk kategori Kesehatan dan Kecantikan. Dari 1500 ulasan, kemudian dibagi dalam dua subset data, yaitu data training sebanyak 1000, dan data testing sebanyak 500. Dari hasil proses klasifikasi dengan menggunakan 500 data testing dengan masing-masing 50 ulasan pembeli untuk setiap seller, ditunjukkan bahwa seller dengan nama FAM memiliki jumlah ulasan positif terbanyak sebesar 49 ulasan positif. Hasil pengukuran performa terhadap proses klasifikasi ulasan pembeli ini juga menghasilkan nilai accuracy sebesar 97,60%, precision 98,83%, recall 97,69%, dan f-measure sebesar 98,26%. Hal ini membuktikan bahwa proses pengklasifikasian dengan menerapkan tahap preprocessing, TF-IDF, dan penggunaan metode Naïve Bayes Classifier cukup baik dalam mengklasifikasikan data ulasan pembeli.

Item Type:	Thesis (Tugas Akhir (S1) - )
Uncontrolled Keywords:	Online Customer Review (OCR), Preprocessing, TF-IDF, Naïve Bayes Classifier
Subjects:	Customer Satisfaction Computer Science > Decision Support System (DSS) Computer Science > Informatics Computer Science > Information analysis Marketing > eCommerce Thesis > Thesis (S1)
Divisions:	Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Program Studi Informatika
Depositing User:	Rizky Aeamelia
Date Deposited:	27 Aug 2018 08:50
Last Modified:	27 Aug 2018 08:50
URI:	http://repository.bakrie.ac.id/id/eprint/1619

Actions (login required)

View Item