ANALISIS SENTIMEN UNTUK MENILAI KEPUASAN PELANGGAN PADA LAYANAN E-COMMERCE SHOPEE MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

Abstrak

Pada masa sekarang semua orang membutuhkan teknologi di segala segi kehidupan. Terlebih lagi di dalam segi perdagangan untuk kebutuhan sekunder berupa makanan dan minuman, yang digunakan sehari-hari oleh semua masyarakat secara umum. Kalau berdagang era dulu hanya bisa langsung ke tempat untuk membeli sesuatu, tapi kalau era sekarang tidak perlu datang langsung ke tempatnya karena adanya perkembangan teknologi yang memungkinkan orang untuk dapat membayar tanpa harus bertatap muka secara langsung dan dapat bertransaksi tanpa menggunakan tunai lagi melainkan uang digital. Agar terciptanya solusi untuk menghindari para pedagang bangkrut atau tutup toko dapat di siasati dengan menilai  kepuasan pelanggan yang pernah membeli di tokonya baik online maupun bertatap muka secara langsung, dengan begitu pedagang bisa memperbaiki barang yang dijual belikan kepada pelanggan jika ada pelanggan yang kurang suka dengan barang yang dibeli. Dengan pedagang yang memperbaiki kualitas barang dari hasil penilaian pembeli di toko online dapat menambah saran kepada pedagang untuk lebih meningkatkan profit penjual dari toko tersebut, dengan menilai barang dan layanan pada e-commerce bisa sebagai bahan banding untuk pedagang agar memperbaiki layanan serta barang, dan bisa saja ongkos kirim di jadikan murah. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif, metode ini observasi yang tidak langsung bukan dari lapangan secara langsung, serta studi kasus mengenai analisis sentimen apakah sentimen bersifat positif, negatif, atau netral, dan metode kualitatif yang digunakan kualitatif deskriptif data diperoleh dari dokumentasi yang di kumpulkan dari observasi tidak langsung melainkan lewat media yaitu shopee, data yang di peroleh dari hasil dokumentasi sebanyak 506 data set. Kesimpulan yang dapat penulis berikan yaitu dengan menilai kepuasan pelanggan pada toko dan menganalisis sentimen dapat mengurangi tingkat ketidak sukaan pelanggan pada toko online dan dapat membuka peluang pedagang untuk membuka cabang dimana saja.

Nowadays everyone needs technology in all aspects of life. Especially in terms of trade for secondary needs in the form of food and beverages, which are used daily by all people in general. If trading in the past could only go directly to the place to buy something, but in the current era there is no need to come directly to the place because of technological developments that allow people to pay without having to meet face to face and can transact without using cash anymore but digital money. In order to create a solution to avoid traders going bankrupt or closing shops, it can be done by assessing the satisfaction of customers who have bought at their store, both online and face to face, so that traders can improve the goods sold to customers if there are customers who do not like the goods purchased. With traders who improve the quality of goods from the results of buyer assessments in online stores, they can add suggestions to traders to further increase the seller's profit from the store, by assessing goods and services on e-commerce, it can be used as a comparison for traders to improve services and goods, and shipping costs can be made cheap. This study uses a qualitative method, this method is an indirect observation not from the field directly, as well as a case study on sentiment analysis whether sentiment is positive, negative, or neutral, and the qualitative method used is descriptive qualitative data obtained from documentation collected from indirect observation but through the media, namely shopee, data obtained from the results of documentation as many as 506 data. The conclusion that the author can provide is that by assessing customer satisfaction at the store and analyzing sentiment can reduce the level of customer dislike of online stores and can open up opportunities for traders to open branches anywhere.