Analisis Kepuasan Konsumen pada Unilever di Tokopedia Menggunakan Text Mining - Irene, Junistasya; Alam, Syamsu; Jamil, Muh. (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan konsumen terhadap produk Unilever yang dijual melalui platform e-commerce Tokopedia dengan memanfaatkan metode Text Mining yang didukung oleh data kuesioner. Data penelitian diperoleh melalui proses web scraping terhadap 5.460 ulasan pelanggan di Tokopedia serta pengumpulan data primer melalui kuesioner kepada 40 responden. Analisis text mining dilakukan melalui beberapa tahapan preprocessing teks yang meliputi cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming untuk menghasilkan data yang lebih terstruktur dan siap dianalisis. Selanjutnya dilakukan analisis N-gram, khususnya bigram dan trigram, serta visualisasi network graph untuk mengidentifikasi pola kata yang sering muncul serta hubungan antar konsep dalam ulasan pelanggan. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar konsumen memberikan ulasan positif terhadap produk Unilever. Kata-kata seperti “bagus”, “mantap”, “sesuai”, dan “recommended” muncul secara dominan dalam ulasan pelanggan, yang menunjukkan bahwa kesesuaian produk dengan deskripsi, kualitas produk, serta kualitas layanan penjual menjadi faktor utama yang memengaruhi kepuasan konsumen. Di sisi lain, beberapa ulasan negatif masih ditemukan, terutama terkait kondisi barang rusak, permasalahan pengemasan, serta proses pengiriman dan pengembalian dana. Hasil analisis kuesioner juga menunjukkan tingkat kepuasan yang tinggi dengan nilai rata-rata kualitas produk sebesar 4,55 dan kualitas layanan sebesar 4,45 pada skala Likert lima poin. Temuan ini menunjukkan bahwa ulasan pelanggan pada platform e-commerce dapat menjadi sumber informasi yang penting dalam memahami persepsi, pengalaman, serta tingkat kepuasan konsumen terhadap produk yang ditawarkan secara daring.