Analisis Sentimen Ulasan Produk Shopee: Perbandingan Bag of Words dan TF-IDF
Keywords:
analisis sentimen, ulasan produk, e-commerce, tf-idf, bowAbstract
Perkembangan platform e-commerce mendorong meningkatnya jumlah ulasan pelanggan yang bersifat tekstual dan sulit dianalisis secara manual. Ulasan produk pada platform Shopee mengandung informasi penting terkait tingkat kepuasan pelanggan serta kualitas produk dan layanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan produk Shopee menggunakan pendekatan text mining dan klasifikasi teks. Data ulasan diperoleh dari dataset sekunder dan dilabeli berdasarkan nilai rating menjadi sentimen positif dan negatif. Tahapan penelitian meliputi text preprocessing, ekstraksi fitur teks, klasifikasi sentimen menggunakan beberapa algoritma, serta evaluasi kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan klasifikasi teks mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan dengan akurasi yang baik, di mana beberapa model menunjukkan performa yang lebih seimbang dalam mendeteksi sentimen positif dan negatif. Selain itu, visualisasi data membantu dalam memahami pola dan karakteristik ulasan pelanggan secara lebih informatif.
References
[1] M. S. Suib and V. Y. Habsari, “Persepsi Customer terhadap Platform E-Commerce Shopee,” Jurnal Ekonomi dan Pendidikan, vol. 19, no. 2, pp. 1–10, 2022, doi: https://doi.org/10.21831/jep.v19i2.48023
[2] A. P. Nellutla, M. Hudnurkar, S. S. Ambekar, and A. D. Lidbe, “Online product reviews and their impact on third party sellers using natural language processing,” International Journal of Business Intelligence Research, vol. 12, no. 1, pp. 26–47, Jan. 2021, doi: https://doi.org/10.4018/IJBIR.20210101.oa2.
[3] M. Harsanto and E. Sudarmilah, “TINJAUAN LITERATUR ANALISIS SENTIMEN PRODUK E- COMMERCE: DATASET, PENDEKATAN, METODE, DAN PERFORMA,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 10, no. 3, pp. 2290–2303, Aug. 2025, doi: https://doi.org/10.29100/jipi.v10i3.8217.
[4] M. D. Rizkiyanto, M. D. Purbolaksono, and W. Astuti, “Sentiment Analysis Classification on PLN Mobile Application Reviews using Random Forest Method and TF-IDF Feature Extraction,” INTEK: Jurnal Penelitian, vol. 11, no. 1, pp. 37–43, Apr. 2024, doi: https://doi.org/10.31963/intek.v11i1.4774
[5] R. C. Rivaldi and T. D. Wismarini, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Produk Dengan Metode Natural Language Processing (NLP),” Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer, vol. 17, no. 1, pp. 120–128, Jul. 2024, doi:
https://doi.org/10.51903/elkom.v17i1.1680
[6] S.Muthukumaran, Dr.P.Suresh, "Text Analysis for Product Reviews for Sentiment Analysis using NLP Methods," International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT), vol. 47, no. 4, pp. 474-480, 2017. Crossref,
https://doi.org/10.14445/22315381/IJETT-V47P278
[7] E. Halim and R. Purba, “Consumer Opinion Extraction Using Text Mining for Product Recommendations On E-Commerce,” Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining (IJAIDM), vol. 4, no. 1, pp. 19–28, 2021, doi: https://doi.org/10.24014/ijaidm.v4i1.10834
[8] A. Alaiya and C. Agusniar, “Sentiment Analysis of E-Commerce Product Reviews on Tokopedia Using Support Vector Machine,” 2025. [Online]. Available: https://doi.org/10.30871/jaic.v9i5.10977
[9] N. Sikana, S. Winardi, G. -, G. F. Situmorang, and R. Lubis, “Analisis Sentimen untuk Ulasan Produk E-Commerce Shopee Menggunakan BERT,” Jurnal Sifo Mikroskil, vol. 26, no. 2, Oct. 2025, doi: https://doi.org/10.55601/jsm.v26i2.1796
[10] J. Angreyani and Y. Pernando, “ANALISIS SENTIMEN ULASAN E-COMMERCE SHOPEE DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” J-Com (Journal of Computer), vol. 5, no. 1, pp. 1–8, Mar. 2025, doi: https://doi.org/10.59934/jaiea.v4i3.1132
