Implementasi Support Vector Machine (SVM) Untuk Analisis Sentimen Terhadap Pengaruh Program Promosi Event Belanja Pada Marketplace

Ditami, Gientry Rachma (0002) Implementasi Support Vector Machine (SVM) Untuk Analisis Sentimen Terhadap Pengaruh Program Promosi Event Belanja Pada Marketplace. Skripsi thesis, Universitas Tanjungpura.

	Text (Cover) Cover_D1041171012.pdf - Published Version Download (45kB)
	Text (Yuridis) Yuridis_D1041171012.pdf - Published Version Download (325kB)
	Text (Surat Pernyataan) SP_D1041171012.pdf - Published Version Download (359kB)
	Text (Abstrak) Abstrak_D1041171012.pdf - Published Version Download (17kB)
	Text (Daftar Isi) Dafis_D1041171012.pdf - Published Version Download (240kB)
	Text (Daftar Lain) Daflain_D1041171012.pdf - Published Version Download (356kB)
	Text (Bab I) Bab1_D1041171012.pdf - Published Version Download (251kB)
	Text (Bab II) Bab2_D1041171012.pdf - Published Version Download (428kB)
	Text (Bab III) Bab3_D1041171012.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (196kB)
	Text (Bab IV) Bab4_D1041171012.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text (Bab V) Bab5_D1041171012.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (21kB)
	Text (Daftar Pustaka) Dapus_D1041171012.pdf - Published Version Download (146kB)
	Text (Lampiran) Lamp_D1041171012.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (259kB)

Abstract

Tren belanja online membuat berbagai brand marketplace di Indonesia menerapkan strategi pemasaran terbaiknya untuk menarik minat pelanggan, salah satunya program promosi event belanja. Shopee dan Tokopedia merupakan dua brand marketplace teratas di Indonesia dengan pengunjung terbanyak berdasarkan data Similarweb tahun 2021. Pengguna marketplace juga saling bertukar informasi serta pengalaman seputar promosi event belanja marketplace melalui media sosial (Twitter). Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model analisis sentimen yang mampu mengklasifikasikan tweets masyarakat terkait dengan program promosi event belanja yang dilakukan oleh Shopee dan Tokopedia. Proses pengambilan data tweets dilakukan menggunakan teknik scraping. Penelitian ini menggunakan data tweets pada periode yang telah ditentukan. Data set dibagi menjadi tiga, data set Shopee, data set Tokopedia, dan data set Gabungan Tokopedia dan Shopee. Rangkaian text preprocessing yang dilakukan yaitu case folding, tokenizing, filtering, normalisasi kata, dan stemming. Pembobotan kata dilakukan dengan TF-IDF, Support Vector Machine sebagai algoritma pengklasifikasian, Grid Search untuk mencari parameter optimal, dan K-Fold Cross Validation serta Confusion Matrix untuk validasi dan pengujian model. Berdasarkan hasil analisis dan observasi, penelitian ini mengidentifikasi event belanja pada Shopee yaitu tanggal 25, flash sale, gratis ongkir, COD, tanggal kembar, dan Shopee 12.12. Sedangkan untuk Tokopedia yaitu tanggal 25, kejar diskon, bebas ongkir, COD, WIB, dan Tokopedia 12.12. Berdasarkan hasil pelabelan data, distribusi sentimen masyarakat untuk program promosi event belanja Tokopedia cenderung positif, Shopee cenderung negatif, serta sentimen masyarakat terhadap program promosi event belanja kedua marketplace didominasi oleh sentimen positif. Dari hasil pengujian yang dilakukan, model yang menggunakan data set Shopee yaitu Skenario 3 dan Skenario 4 mendapat nilai akurasi tertinggi sebesar 72.12% dan 71.52%. Adapun dari hasil pencarian parameter terbaik menggunakan Grid Search, pengujian model menghasilkan nilai selisih tertinggi dari sebelumnya menggunakan parameter default untuk data set Tokopedia 1.44% dan data set Shopee sebesar 0.54%.

Actions (login required)

View Item