PERBANDINGAN MODEL MACHINE LEARNING DALAM ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI  E-COMMERCE

Budi Utami Fahnun; Sy Aifero Sayyidina Muhammad

doi:10.35760/tr.2025.v30i1.13530

PERBANDINGAN MODEL MACHINE LEARNING DALAM ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI E-COMMERCE

Budi Utami Fahnun
Gunadarma University
Indonesia

Sy Aifero Sayyidina Muhammad
Gunadarma University
Indonesia

DOI: http://dx.doi.org/10.35760/tr.2025.v30i1.13530

Abstract

Fitur rating dan ulasan di Google Play Store memiliki dampak besar terhadap keputusan pengguna dalam mengunduh aplikasi, karena ulasan dari pengguna sebelumnya sering menjadi faktor utama dalam menilai kualitas suatu produk. Penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi e commerce menggunakan pendekatan pelabelan ulasan berdasarkan skor dan membandingkan kinerja algoritma klasifikasi Multinomial Naïve Bayes, Random Forest, Extra Trees Classifier, dan Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan terdiri dari 2000-2200 baris data, dengan dua skema pembagian rasio data latih dan data uji yaitu 6:4 dan 8:2, untuk menemukan model dengan kinerja terbaik. Hasil pelabelan menggunakan pendekatan score-based labeling menunjukkan bahwa ulasan negatif paling dominan pada aplikasi Shopee dan Tokopedia, sementara ulasan positif mendominasi aplikasi Blibli. Eksperimen menunjukkan bahwa SVM secara konsisten mencapai nilai akurasi tertinggi pada dataset dari ketiga aplikasi tersebut. Secara spesifik, akurasi yang dicapai pada dataset Shopee adalah 90% dengan rasio data latih dan data uji 8:2, pada dataset Blibli adalah 91% dengan rasio 6:4, dan pada dataset Tokopedia adalah 83% dengan rasio 8:2. Capaian didapat dengan kombinasi hyperparameter kernel linear, Radial Basis Function (RBF), polinomial, dan sigmoid serta tingkat penalti terhadap kesalahan klasifikasi (c) dengan nilai 0.1, 1, dan 10. Temuan ini membuktikan algoritma SVM menunjukkan performa terbaik.

Keywords

analisis sentimen; Extra Trees Classifier; machine learning; Multinomial Naïve Bayes; Random Forest; SVM; ulasan e-commerce

References

Z. Ramadhan, R. I. Adam, and I. Maulana, “Analisis sentimen ulasan pada aplikasi e-commerce dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes,” Journal of Applied Informatics and Computing, vol. 6, no. 2, pp. 220-225, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i2.4725.

I. A. Novianti, I. Purwanti, and V. Y. Pratama, “Dampak jual beli online terhadap pasar tradisional (studi kasus Pasar Kedungwuni),” Sahmiyya: Jurnal Ekonomi dan Bisnis, vol. 3, no. 1, pp. 131-141, 2024. [Online]. Available: https://e-journal.uingusdur.ac.id/sahmiyya/article/view/1846.

S. Mulyana, J. Wulandari, and F. Liani, “Pengaruh pasar modern terhadap keberlangsungan pasar tradisional di Indonesia,” Jurnal Kolaboratif Sains, vol. 7, no. 12, pp. 4689-4695, 2024, doi: 10.56338/jks.v7i12.6623.

Musfiroh, A. Tholib, and Z. Abidin, “Analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi Shopee di Google Play Store menggunakan metode TF-IDF dan long short-term memory,” Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM), vol. 6, no. 2, pp. 371-381, 2024, doi: 10.33650/jeecom.v6i2.8713.

Tukino, D. Abdullah, M. M. Amalia, Y. N. Supriadi, and T. Winarko, Strategi Bisnis E-Commerce. Medan: Yayasan Kita Menulis, May 2023, ISBN: 978-623-342-856-9.

B. Harto, A. Y. Rukmana, R. Subekti, R. Tahir, E. Waty, A. C. Situru, and Sepriano, Transformasi Bisnis di Era Digital. Jambi: Sonpedia Publishing Indonesia, Aug. 2023, ISBN: 978-623-8345-30-4.

A. Binoy, F. Safna, and M. David, “Factors influencing online shopping behaviour: An empirical study in Bangalore,” International Journal of Statistics and Applied Mathematics, vol. 1, no. 6, pp. 21-26, 2016.

Y. Liu and S. Zheng, “Factors affecting consumers purchase intention for agriculture products omni-channel,” Frontiers in Psychology, vol. 13, Jan. 2023, doi: 10.3389/fpsyg.2022.948982.

S. G. Zaato, N. R. Zainol, S. Khan, A. U. Rehman, M. R. Faridi, and A. A. Khan, “The mediating role of customer satisfaction between antecedent factors and brand loyalty for the Shopee application,” Behavioral Sciences, vol. 13, no. 7, p. 563, Jul. 2023, doi: 10.3390/bs13070563.

R. F. Abdillah and A. N. Pramesti, “Dampak rating dan ulasan konsumen terhadap keputusan pembelian di e-commerce,” Prosiding Seminar Nasional AMIKOM Surakarta (SEMNASA), Sukoharjo, pp. 1480-1494, Nov. 23, 2024.

D. Purnamasari, A. B. Aji, D. W. A. Putri, F. A. Reza, M. S. Oktiana, N. Yanda, and U. Hidayati, Pengantar metode analisis sentimen. Jakarta: Gunadarma, 2023.

F. K. Wardani, V. R. Hananto, and V. Nurcahyawati, “Analisis sentimen untuk pemeringkatan popularitas situs belanja online di Indonesia menggunakan metode Naive Bayes (studi kasus data sekunder),” Jurnal Sistem Informasi Universitas Dinamika (JSIKA), vol. 8, no. 1, 2019.

M. R. Rahman, A. F. Diansyah, and Hanafi, “Sentiment analysis on the Shopee application on Playstore using the Random Forest classification method,” Inform: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 9, no. 1, pp. 20-24, 2024. doi: 10.25139/inform.v9i1.5465.

F. Hadaina and U. Budiyanto, “Implementasi metode Multinomial Naïve Bayes untuk sentiment analysis terhadap data ulasan produk Colearn pada Google Play Store,” Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), vol. 1, no. 1, pp. 660-666, Sep. 2022.

L. N. Aina, V. R. S. Nastiti, and C. S. K. Aditya, "Implementasi Extra Trees Classifier dengan optimasi Grid Search CV pada prediksi tingkat adaptasi," MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal, vol. 9, no. 1, pp. 78-88, Jun. 2024, doi: 10.26760/mindjournal.v9i1.78-88.

M. I. Ahmadi, F. Apriani, M. Kurniasari, S. Handayani, and D. Gustian, “Sentiment analysis online shop on the Play Store using method Support Vector Machine (SVM),” Prosiding Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF), vol. 1, no. 1, pp. 196-203, Dec. 2020.

P. A. Adedeji, J. A. Oyewale, T. I. Ogedengbe, O. O. Olatunji, and N. Madushele, “Comparative assessment of soft computing and SVM architectures for multi-class automobile engine fault classification,” International Journal of System Assurance Engineering and Management 2025, doi: 10.1007/s13198-025-02747-y.

S. A. H. Bahtiar, C. K. Dewa, and A. Luthfi, “Comparison of Naïve Bayes and Logistic Regression in sentiment analysis on marketplace reviews using rating-based labeling,” Journal of Information Systems and Informatics, vol. 5, no. 3, pp. 915-927, 2020. doi: 10.51519/journalisi.v5i3.539.

F. D. Adhiatma and A. Qoiriah, “Penerapan metode TF-IDF dan deep neural network untuk analisa sentimen pada data ulasan hotel,” Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), vol. 4, no. 2, pp. 183-193, 2022, doi: 10.26740/jinacs.v4n02.p183-193.