<![CDATA[Pasar online di Indonesia semakin berkembang pesat dan menjadi salah satu destinasi utama bagi pengguna internet dan media sosial. Berbagai macam layanan marketplace telah tersedia dan diakses oleh mayoritas masyarakat Indonesia. Namun, seiring dengan perkembangan tersebut, kepuasan konsumen terhadap layanan marketplace juga beragam, mulai dari yang positif, negatif, hingga netral. Banyak di antara konsumen yang mengekspresikan reaksinya di media sosial, termasuk di Twitter. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis opini terhadap post yang dilakukan pelanggan bisnis online di Indonesia di Twitter dari berbagai macam konsumen. Namun, karena jumlah komentar yang sangat banyak, sulit untuk menyimpulkan pendapat pelanggan tentang situs belanja online yang menawarkan layanan terbaik. Bahkan, trending topik di Twitter hanya menampilkan topik hangat yang banyak dibahas tanpa kesimpulan yang jelas. Untuk mengklasifikasikan data opini umum di Twitter dari situs e-commerce, langkah pertama adalah memproses data tweet menggunakan tools Rapidminer untuk mengenali data tweet tersebut. Kemudian, digunakan algoritma decision tree untuk mengelompokkan data opini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan cross validation, algoritma decision tree mencapai akurasi sebesar 70,27 persen, sementara menggunakan split validation mencapai akurasi 66,95 persen. Dalam hal ini, akurasi yang lebih baik tercapai dengan menggunakan cross validation. Hasil penelitian ini dapat memberikan informasi yang bermanfaat bagi pelaku bisnis online di Indonesia untuk meningkatkan kualitas layanan mereka dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Selain itu, penelitian ini juga memberikan gambaran tentang pentingnya memanfaatkan algoritma decision tree dalam mengelompokkan data opini di media sosial, terutama di Twitter, sebagai alat untuk menganalisis sentimen konsumen terhadap suatu layanan atau produk.]]>
Copyrights © 2023
