LENTERADUALENTERADUA

JNANALOKAJNANALOKA

Bukalapak adalah salah satu startup eCommerce paling awal yang berdiri di Indonesia. Bukalapak telah menjembatani antara penjual dan pembeli sejak 2010. Pada tahun 2021, Bukalapak memberanikan diri untuk melakukan initial public offerings (IPO) di Bursa Efek Indonesia. Banyak ragam tanggapan dari pengguna Bukalapak terhadap langkah tersebut, baik positif maupun negatif. Sentimen negatif atau positif tersebut dapat menjadi masukan dan evaluasi bagi Bukalapak untuk menjaga loyalitas penggunanya. Penelitian ini dimulai dari pengumpulan data review produk Bukalapak di Google Playstore sebelum dan sesudah IPO. Kemudian dilakukan preprosesing data seperti casefolding, penghilangan stop words, tokenisasi, stemming, hingga TF-IDF. Hasil preprosesing digunakan untuk klasifikasi menggunakan Naïve Bayes. Klasifikasi tersebut diuji dan mendapatkan nilai akurasi sebesar 77% untuk data sebelum IPO dan 76% untuk data setelah IPO.

Penelitian ini menghasilkan akurasi klasifikasi sebesar 77% untuk data sebelum IPO dan 76% untuk data setelah IPO.Meskipun akurasi tidak terlalu tinggi, hasil ini cukup baik untuk menghasilkan prediksi yang akurat berdasarkan dataset yang digunakan.Berdasarkan prediksi yang dilakukan, sentimen negatif pada aplikasi Bukalapak mengalami penurunan setelah IPO dan sentimen positif mengalami kenaikan.Hal ini menunjukkan antusiasme konsumen terhadap IPO tersebut.Pengembangan penelitian lebih lanjut dapat dilakukan dengan menganalisis jenis kata yang terdapat dalam sentimen negatif atau positif untuk memahami keluhan konsumen secara lebih spesifik.

Penelitian lanjutan dapat difokuskan pada identifikasi dan analisis kata-kata kunci yang paling sering muncul dalam sentimen negatif untuk memahami secara lebih mendalam permasalahan yang dihadapi pengguna Bukalapak. Selain itu, studi komparatif dapat dilakukan dengan membandingkan performa algoritma Naïve Bayes dengan algoritma machine learning lainnya, seperti Support Vector Machine (SVM) atau deep learning, untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen. Terakhir, penelitian dapat diperluas dengan menganalisis sentimen dari berbagai sumber data, seperti media sosial dan forum online, untuk mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif tentang opini publik terhadap Bukalapak, sehingga dapat memberikan rekomendasi yang lebih tepat sasaran untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan kinerja perusahaan secara keseluruhan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga bagi Bukalapak dalam merespons dinamika pasar dan menjaga loyalitas pelanggan di era digital yang kompetitif.

Read online
File size471.06 KB
Pages9
DMCAReport

Related /

ads-block-test