Deteksi Dark patterns Biaya Layanan E-commerce Berdasarkan Perspektif Konsumen Menggunakan Algoritma Support Vector Machine - Salmalina, Divana Taricha; Umam, Khothibul; Handayani, Maya Rini (Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 2025)
Perkembangan industri e-commerce di Indonesia belakangan ini dibayangkan pada fenomena meningkatnya keluhan konsumen terkait kebijakan biaya layanan yang dinilai kurang transparan, termasuk indikasi adanya praktik pola gelap . Penelitian ini bertujuan mengkaji persepsi konsumen terhadap isu tersebut melalui pendekatan analisis sentimen berbasis machine learning dan deteksi pola manipulatif. Data penelitian diperoleh dari ulasan pengguna di platform media sosial X yang kemudian diproses melalui serangkaian tahapan text mining meliputi pembersihan data, tokenisasi, stopword removal , dan stemming . Analisis sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) menunjukkan hasil yang signifikan, dimana 55-78% ulasan di platform ketiga e-commerce (Shopee, Tokopedia, Lazada) tergolong negatif. Analisis TF-IDF mengidentifikasi kata kunci seperti "biaya", "layan" (layanan), dan "mahal" sebagai istilah paling dominan dalam ulasan negatif. Model SVM menunjukkan kinerja yang cukup baik dengan akurasi mencapai 87% dalam mengklasifikasikan sentimen negatif. Lebih lanjut, analisis tematik terhadap ulasan negatif berhasil mengidentifikasi indikasi pola gelap , khususnya dalam kategori biaya tersembunyi (biaya tersembunyi) dan menyelinap ke keranjang (penambahan produk tanpa disadari) yang muncul secara konsisten di semua platform. Temuan ini tidak hanya menegaskan adanya pola manipulatif yang berulang dalam industri e-commerce Indonesia, tetapi juga menegaskan urgensi bagi para pelaku industri untuk meningkatkan transparansi dalam kebijakan biaya. Secara praktis, hasil penelitian ini dapat menjadi bahan pertimbangan penting bagi regulator dalam merumuskan kebijakan perlindungan konsumen di era digital yang lebih komprehensif.