Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Tokopedia Menggunakan Metode Stacked Generalization - Ahmad, Fathih Adawi; Jondri, Jondri; Lhaksmana, Kemas Muslim (eProceedings of Engineering, 2023)
Abstrak-E-commerce merupakan salah satu bentuk perkembangan dunia khususnya perdagangan barang dan jasa. Sistem perdagangan telah berevolusi dengan hadirnya e-commerce yang membuat penggunanya tidak terlepas dari teknologi internet. Produk yang tersedia di dalam e-commerce begitu banyak dan bervariasi macamnya. Seorang pelanggan dapat membagikan pengalamannya setelah bertransaksi, dengan menuliskan ulasan pada produk baru yang telah dibeli. Setiap ulasan menggambarkan kepuasan pelanggan dan emosi yang tertuang dalam sebuah kalimat yang belum tentu dimengerti hanya dengan membaca kata per kata saja. Faktor-faktor tersebut menjadi pembahasan dalam penelitian ini, dengan mengkategorikan analisis sentimen ulasan menjadi positif dan negatif. Pembobotan TF-IDF dalam text classification oleh metode Stacked Generalization bertujuan untuk mengetahui minat pembeli dalam membeli sebuah produk dari ulasan pembeli sebelumnya di Tokopedia. Hasil analisis pengujian menunjukkan pemodelan stacking mendapatkan macro average dengan nilai 0,67. Pengujian dilakukan pada dataset dengan 4.049 ulasan yang berisikan 3.551 sentimen positif dan 498 sentimen negatif. Kata kunci- stacked generalization, e-commerce, analisis sentimen