nihlarizk14@gmail.com
Analisis Sentimen
Ulasan Pembelian Produk
E-Commerce
Studi Kasus Tokopedia
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap Tokopedia melalui analisis ulasan pengguna. Data dikumpulkan, dibersihkan, dan dianalisis menggunakan model RNN untuk mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif. Hasilnya diharapkan dapat memberikan gambaran kepuasan pelanggan.
 }})
 }}){kind=avatar}
 }}){kind=avatar}
 }}){kind=avatar}
 }}){kind=avatar}
 }}){kind=avatar}
1000+
Tokopedia menjadi tempat ribuan pengguna membagikan pendapat mereka terkait produk, tren, dan layanan di dunia fashion.
Jumlah Dataset
2217 Ulasan data
Metode
Recurrent Neural Network
Akurasi Model
0.80
Perbandingan Data Latih & Uji
90% Training, 10% Testing
Mulai Analisis
| No | Ulasan | Polarity |
|---|---|---|
| {{ loop.index }} | {{ tweet.sentimen }} | {% if tweet.klasifikasi == 'positif' %} Positif {% elif tweet.klasifikasi == 'negatif' %} Negatif {% else %} Netral {% endif %} |
Positif
Negatif
Jumlah Dataset
Pertanyaan Umum tentang Analisis Sentimen
Temukan jawaban atas pertanyaan umum tentang metode analisis sentimen yang kami gunakan.
Apa itu analisis sentimen?
Analisis sentimen adalah teknik dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing) yang digunakan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan opini atau emosi dalam suatu teks, apakah bersifat positif, negatif, atau netral. Dalam konteks e-commerce, analisis ini membantu memahami persepsi pelanggan terhadap produk melalui ulasan yang mereka berikan.
Bagaimana cara kerja analisis sentimen dengan RNN?
Recurrent Neural Network (RNN) bekerja dengan memproses data teks secara berurutan, sehingga mampu memahami konteks dan urutan kata dalam sebuah ulasan. Model ini kemudian belajar mengenali pola-pola dalam teks untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi positif atau negatif.
Data apa yang digunakan dalam penelitian ini?
Data yang digunakan berasal dari ulasan produk di platform e-commerce dan telah melalui proses preprocessing seperti pembersihan teks dan normalisasi. Selanjutnya, data dilabeli secara otomatis menggunakan skrip Python berdasarkan daftar kata positif dan negatif yang telah ditentukan.
Apakah analisis sentimen ini akurat?
Analisis sentimen ini cukup akurat karena menggunakan model Recurrent Neural Network (RNN) yang telah dilatih dan diuji menggunakan dataset ulasan produk yang relevan. Model ini mencapai tingkat akurasi sebesar 80%, menunjukkan kemampuannya dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif secara efektif.
Analisis Sentimen Ulasan Produk E-Commerce
Perkembangan e-commerce yang pesat telah menghasilkan ribuan ulasan dari pengguna terhadap berbagai produk. Melalui analisis sentimen, kita dapat mengidentifikasi opini konsumen baik positif maupun negatif yang terkandung dalam ulasan tersebut. Hasil analisis ini dapat digunakan untuk memahami kepuasan pelanggan, meningkatkan kualitas produk, serta membantu pelaku bisnis dalam mengambil keputusan yang lebih tepat sasaran.
Lihat Hasil AnalisisContact
Hubungi kami untuk informasi lebih lanjut mengenai analisis sentimen ulasan produk E-Commerce Tokopedia.
Contact Info
Silakan hubungi kami melalui informasi berikut:
Get In Touch
Kirimkan pertanyaan atau masukan Anda melalui formulir di bawah ini.