Analisis Sentimen Ulasan Produk Shopee di Aplikasi Instagram Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors: Sentiment Analysis of Shopee Product Reviews on the Instagram Application Using the K-Nearest Neighbors Algorithm

Sri Lestari; Syafira Febrianti

doi:10.57152/malcom.v5i4.1595

Authors

Sri Lestari Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
Syafira Febrianti Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

DOI:

https://doi.org/10.57152/malcom.v5i4.1595

Keywords:

Analisis Sentimen, CRISP-DM, K-Nearest Neighbors, Produk Shoppe

Abstract

Penelitian ini mengkaji berbagai tanggapan konsumen terhadap produk yang dijual di Shopee dan dipromosikan melalui Instagram, yang dikategorikan ke dalam sentimen positif dan negatif. Permasalahan yang diangkat adalah bagaimana persepsi publik terhadap produk-produk tersebut berdasarkan ulasan yang diunggah di media sosial Instagram. Metode yang digunakan adalah analisis sentimen dengan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) serta pendekatan CRISP-DM untuk memastikan proses analisis berjalan secara sistematis dan terstruktur. Data penelitian terdiri dari sejumlah ulasan yang dikumpulkan melalui proses crawling menggunakan teknik pengambilan data otomatis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-NN mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 82,80%, presisi sentimen positif sebesar 83,54%, dan presisi sentimen negatif sebesar 23,08%. Temuan ini menandakan bahwa mayoritas ulasan konsumen bersifat positif, mencerminkan kepuasan terhadap kualitas produk, harga, dan pelayanan, meskipun masih terdapat ulasan negatif yang menyoroti kekurangan tertentu. Solusi yang ditawarkan dalam penelitian ini adalah penerapan teknik machine learning untuk mengotomatisasi proses klasifikasi sentimen pada data ulasan yang besar dan tidak terstruktur. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan berharga bagi pelaku bisnis dan pengelola platform e-commerce untuk memahami persepsi konsumen dan menggunakannya sebagai dasar pengambilan keputusan dalam strategi pemasaran dan peningkatan kualitas layanan. Kesimpulannya, K-NN efektif digunakan untuk analisis sentimen ulasan produk Shopee, hasil menunjukkan dominasi sentimen positif.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Rahel Lina Simanjuntak, Theresia Romauli Siagian, Vina Anggriani, and Arnita Arnita, “Analisis Sentimen Ulasan Pada Aplikasi E-Commerce Shopee Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 3, pp. 23–39, 2023, doi: 10.55606/teknik.v3i3.2411.

S. Sahara, R. Agung Permana, U. Bina Sarana Informatika, and S. Antar Bangsa, “Metode Knn Pada Sentiment Analisis Review Produk Game Android,” Ijns.org Indones. J. Netw. Secur., vol. 11, no. 2, pp. 2302–5700, 2022, [Online]. Available: www.zdnet.com

S. Pramuwidya, R. Y. Fa’rifah, and O. N. Pratiwi, “Klasifikasi Review Customer E-Commerce Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor ( Studi Kasus?: Bukalapak ),” e-Proceeding Eng., vol. 10, no. 3, pp. 3207–3212, 2023.

D. Pajri, Y. Umaidah, and T. N. Padilah, “K-Nearest Neighbor Berbasis Particle Swarm Optimization untuk Analisis Sentimen Terhadap Tokopedia,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 242–253, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2658.

A. Ernawati, A. O. Sari, S. N. Sofyan, M. Iqbal, and R. F. W. Wijaya, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes dalam Menganalisis Sentimen Review Pengguna Tokopedia pada Produk Kesehatan,” Bull. Inf. Technol., vol. 4, no. 4, pp. 533–543, 2023, doi: 10.47065/bit.v4i4.1090.

N. Agustina, D. H. Citra, W. Purnama, C. Nisa, and A. R. Kurnia, “Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Google Play Store,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i1.195.

M. R. R. Lillah, D. S. Maylawati, W. B. Zulfikar, W. Uriawan, and A. Wahana, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk analisis sentimen pengguna aplikasi Tokopedia,” Intellect Indones. J. Learn. Teachnological Innov., vol. 02, no. 02, pp. 171–184, 2023, [Online]. Available: https://digilib.uinsgd.ac.id/77056/%0Ahttps://digilib.uinsgd.ac.id/77056/6/4_BAB I.pdf

D. Sebastian, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Melakukan Klasifikasi Produk dari beberapa E-marketplace,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 51–61, 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1581.

M. F. El Firdaus, N. Nurfaizah, and S. Sarmini, “Analisis Sentimen Tokopedia Pada Ulasan di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 5, p. 1329, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4774.

E. H. Muktafin, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Analisis Sentimen pada Ulasan Pembelian Produk di Marketplace Shopee Menggunakan Pendekatan Natural Language Processing,” J. Eksplora Inform., vol. 10, no. 1, pp. 32–42, 2020, doi: 10.30864/eksplora.v10i1.390.

A. Rhamadanti, A. Rifa’i, F. Dikananda, and K. Anam, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Access By Kereta Api Indonesia Dengan K-Nearest Neighbor,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 12, no. 1, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i1.3961.

A. H. Hasugian, M. Fakhriza, and D. Zukhoiriyah, “Analisis Sentimen Pada Review Pengguna E-Commerce Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 6, no. 1, p. 98, 2023, doi: 10.53513/jsk.v6i1.7400.

I. H. Kusuma and N. Cahyono, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Penggunaan E-Commerce Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 8, no. 3, pp. 302–307, 2023, doi: 10.30591/jpit.v8i3.5734.

Haris and D. Eka Ratnawati, “Analisis Sentimen berbasis Aspek terhadap Data Ulasan menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (Studi Kasus: Aplikasi Olsera POS),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 6, pp. 3041–3046, 2023, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

J. A. Josen Limbong, I. Sembiring, K. Dwi Hartomo, U. Kristen Satya Wacana, and P. Korespondensi, “Analisis Klasifikasi Sentimen Ulasan Pada E-Commerce Shopee Berbasis Word Cloud Dengan Metode Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor Analysis of Review Sentiment Classification on E-Commerce Shopee Word Cloud Based With Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor Meth,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 2, pp. 347–356, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202294960.

M. Saifurridho, U. Hayati, and Martanto, “Jurnal Informatika Terpadu Analisis Algoritma K-Nearest Neighbor Terhadap Sentimen Pengguna Aplikasi Shopee,” J. Inform. Terpadu, vol. 10, no. 1, pp. 21–26, 2024, Available: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT

R. A. Permana and S. Sahara, “Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Analisa Sentimen Review Produk Router,” Simkom, vol. 8, no. 2, pp. 118–124, 2023, doi: 10.51717/simkom.v8i2.129.

A. D. Adhi Putra, “Sentiment Analysis on User Reviews of the Bibit and Bareksa Application with the KNN Algorithm,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021.

M. Russell and M. Klassen, Mining the social web: data mining Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub, and more. 2019.

Ernianti Hasibuan and Elmo Allistair Heriyanto, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Amazon Shopping Di Google Play Store Menggunakan Naive Bayes Classifier,” J. Tek. dan Sci., vol. 1, no. 3, pp. 13–24, 2022, doi: 10.56127/jts.v1i3.434.