## HELPFULNESS  OF ONLINE REVIEW:  A ROLE OF REVIEW  VALENCE
(CASE  STUDY  OF  AMAZON.COM)
Oleh  : *) Devi  Astiarini
1 Jurusan  Ekonomi  Manajemen  UGM Jl.  Sosio Humaniora  No.1, Caturtunggal,  Kec. Depok. Kabupaten  Sleman,  Daerah  Istimewa Yogyakarta  55281 INDONESIA

## ABSTRAK
Penggunakaan media sosial terus meningkat dan konsumen suka membagikan ekspresi mereka,  konsumen  akan  membagikan  pengalaman  mereka  tentang  suatu  perusahaan  atau merek,  baik  pengalaman  positif  atau  negative  melalui  platform  digital.  Karena  penggunaan internet  mulai  menyebar,  hal  itu  merubah  bagaimana  konsumen  membuat  keputusan  dalam membeli  suatu  produk.  Hal  itu  mengubah  bagaimana  orang  berinteraksi  dengan  orang  lain, mengubah  bagaimana  mereka  mencari  informasi,  dan  bagaimana  mereka  berbelanja.  Dalam penelitian  ini, panjang  ulasan akan diukur  menggunakan word count.  Di  mana akan dihitung menggunakan  sebuah  software  bernama  AYLIEN.  Tingkat  keekstriman  sebuah  ulasan  akan dihitung berdasarkan jumlah rating sebuah ulasan. Di situs Amazon, sebuah ulasan mempunya rating  1-5.  Mengikuti  yang  Forman  et  al.  (2008)  lakukan  dalam  penlitian  mereka,  penulis membuat variabel dummy yang diklasifikasikan ke dalam 2 kelas. Penulis membagi rating 1, 2, 4,  5  sebagai  rating  ekstrim,  dan  rating  3  sebagai  rating  moderat.  Efek  moderasi  dalam penelitian ini juga menandakan bahwa kebutuhan dan keinginan konsumen tidaklah sederhana. Mereka  tidak  hanya  memikirkan panjang sebuah  ulasan,  namun  juga emosi  yang  terkandung dalam  sebuah  informasi.  Mereka  mempertimbangkan  banyak  hal  dalam  mencari  informasi. Mereka tidak  hanya  memilih  ulasan  yang  lebih panjang,  namun  mereka  lebih  memilih  ulasan yang panjang dan positif  yang  lebih  membantu  mereka dalam  mengambil keputusan.  Valensi sebuah  ulasan  dibuktikan  mempunyai  pengaruh  yang  signifkan  dalam  penelitian  ini.
Kata kunci : Helpfulness, Online, Review Valence

## 1. Pendahuluan
Karena penggunakaan media sosial terus meningkat dan konsumen suka membagikan ekspresi  mereka, konsumen akan  membagikan pengalaman  mereka tentang suatu perusahaan atau  merek,  baik  pengalaman  positif  atau  negative  melalui  platform  digital.  Karena penggunaan  internet  mulai  menyebar,  hal  itu  merubah  bagaimana  konsumen  membuat keputusan  dalam  membeli  suatu  produk.  Hal  itu  mengubah  bagaimana  orang  berinteraksi dengan orang  lain,  mengubah bagaimana  mereka  mencari  informasi, dan bagaimana  mereka berbelanja.  Sebelum  melakukan  pembelian,  terkadang  mereka  keurangan  informasi  tentang suatu produk  yang  ingin  mereka beli karea  mereka belum pernah  memakai produk tersebut. Oleh  karena  itu,  mereka  tidak  bias  menilai  bagaimana  kualitas  produk  tersebut.  Akibatnya, ketika  mereka  ingin  membeli  produk,  mereka  mencari  informasi  sebanyak  mungkin  dari orang-orang  yang  pernah  mengalami  atau  memakai  produk  tersebut.
Karena konsumen tidak dapat  menilai bagaimana kualitas produk  yang  akan  mereka beli,  maka  inilah  pentingnya  ulasan  produk online ( online  review ).  Lebih  dari  separuh konsumen di dunia mengatakan bahwa rekomendasi dari orang lain lebih terpercaya  daripada bentuk  iklan  lainnya  (Conner,  2013).  Konsumen    juga  mengandalkan  orang-orang  terdekat mereka  atau  rekomendasi  sosial  karena  orang-orang  tersebut    tidak  punya  intensi  khusus untuk  menjual  produk. Oleh  karena itu,  mereka  dianggap  lebih  jujur  dan terpercaya.
Penggunaan  ulasan produk online terus  meningkat dan diprediksi  untuk terus tumbuh pada  tahun-tahun  berikutnya.  Menurut  sebuah report oleh  Trustpilot,  sebagaimana  dikutip oleh  Morrison  (2015),  sebuah  platform  ulasan online terbesar,  79  persen  perusahaan mengatakan  bahwa  ulasan online mempunyai  peran  penting  dalam  pengambilan  keputusan konsumen,  yang  mana  bias diakses  dengan  mudah  oleh  banyak  orang.
Dalam  memahami  ulasan online ,  dari  sudut  padang  permintaan,  kita  sudah  tahu  apa yang  menjadi  motivasi  konsumen  adalah  untuk  menghasilkan  eWOM  pada  ulasan online . Namun  dari  sudut  pandang  penawaran  (dari  perusahaan),  perusahaan  atau  merek  masih mencari faktor- faktor apa saja yang dianggap sebagai factor terpenting bagi konsumen dalam mencari  informasi  dan  bagaimana  untuk  memenuhi  dan  memuaskan  kebutuhan  konsumen dengan  menyediakan  sistem  ulasan online yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  kenginan mereka  (King  et al.,  2014).
Ketika  membaca  ulasan  produk,  konsumen  seringkali  mengakses  ratusan  atau  bahan ribuan ulasan produk. Beberapa dari ulasan tersebut berguna, namun beberapa mungkin tidak. Sebuah produk tidak akan  selalu  menerima respon positif. Ulasan  yang diberikan konsumen pun  bisa  dalam  berbagai  macam.  Namun  masalahnya,  seperti  apaka h  ulasan  yang  diangap lebih  berguna  untuk  mereka?  Akankan  orang  akan  lebih  melihat  ulasan  yang  positif  akan lebih membantu? Akankah mereka lebih memilih ulasan yang panjang dibanding ulasan yang lebih  pendek? Seperti  apakah ulasan  yang  dianggap  membantu  untuk  mereka?
Oleh  karena  itu,  inilah  pentingnya helpfulness dari  sebuah  ulasan. Helpfulness bisa mempengaruhi  perilaku  konsumen  karena  hal  itu  dapat  membantu  orang  ketika  membaca ulasan,  untuk  mempermudah  mereka  tanpa  menjadi  kewalahan  oleh  terlalu  banyaknya informasi  yang  ada,  yang  mungkin  tidak  akan  membantu  mereka  dalam  mengambil keputusan. Helpfulness dapat menjadi sebuah cara untuk menganalisa apa sajakah factor yang membuat sebuah  ulasan  itu  membantu,  untuk  menciptakan sistem  ulasan produk  yang  lebih efektif. Hanya menciptakan sebuah ulasan produk di situs Anda tidaklah cukup, karena sudah banyak  perusahaan  yang  melakukan  hal  serupa.  Oleh  karena  itu,  mereka  harus  berbeda dibanding  competitor,  dengan  menyediakan  sistem  ulasan  produk  yang  baik,  untuk memuaskan  kebutuhan  konsumen  dalam  mencari  informasi  (Mudambi  and Schuff,  2010).
Dengan  mempromosikan  “ the  most  helpful  review ”  juga  dipercaya  dapat meningkatkan  penjualan.  Sistem  ulasan  produk  online  yang  baik  adalah  salah  satu  alasan mengapa  orang  pada  akhirnya  membeli  produk  tersebut.  Hal  itu  berarti  ulasan  online  bisa merubah  perilaku  konsumen  (Spool,  2009).    Amazon.com  adalah  salah  satu  dari  beberapa situs  web  yang  menyediakan  ulasan produk  untuk  membantu konsumen  membuat keputusan secara lebih baik. Penulis memilih Amazon karena mereka memiliki jumlah pengunjung yang sangat  banyak  setiap  harinya,  di  mana  hal  itu  menyediakan  banyak  informasi  mengenai helpfulness sebuah  ulasan.  Ketika  orang  membaca  ulasan,  mereka  bisa  memilih  apakah ulasan  tersebut  membantu  mereka  atau  tidak  dengan  meng-klik    tombol  “ yes ”  atau  “ no ”  di bawah  sebuah  ulasan  yang  telah  diunggah.
Ada beberapa karakteristik yang dapa mempengaruhi konsumen untuk melihat apakah suatu  ulasan  membantu  untuk  mereka.  Dalam  penelitian  ini,  variabel  independennya  adalah panjang  ulasan,  keekstriman  rating  sebuah  ulasan,  dan  valensi  ulasan,  serta helpfulness sendiri  adalah  variabel  dependen.  Hubungan  tersebut  akan  dimoderasi  oleh  valensi  sebuah ulasan.  Panjang  ulasan  akan  dianalisis  dengan  menghitung  jumlah  kata,  sedangkan keekstriman  rating  sebuah  ulasan  akan  dilihat  dari  jumlah  rating  sebuah  ulasan.  Valensi ulasan  akan  dianalisis  menggunakan  polaritas  sebuah  ulasan,  apakah  ulasan  tersebut  positif atau  negatif.

## 2. Tinjauan  Pustaka 2.1. eWOM (electronic  Word-of-Mouth)
Henning-Thurau et al. (2004)  mendefinisikan eWOM sebagai pernyataan positif atau negatif  yang  dibuat  oleh  konsumen  menganai  produk  atau  perusahaan  melalui  internet. Chatterjee  (2001)  juga  menyebutkan  bahwa  eWOM  dapat  berupa  beberapa  jenis,  seperti online feedback systems, third-party product reviews, dan online consumer reviews. Namun penelitian  ini  hanya  berfokus  pada online consumer reviews (ulasan  konsumen  online).

## 2.2. Online  Review
Online  reviews  dapat  didefinisikan  sebagai  pembagian  informasi  dalam  bentuk evaluasi konsumen atau opini  mengenai produk  yang pernah  mereka pakai  atau alami  (Park, Lee,  and  Han,  2007).  Chevalier  and  Mayzlin  (2006)  melakukan  penelitiian  mengenai  efek dari  ulasan  online  terhadap  penjualan  buku  dengan  membandingkan  antara  dua  situs  web. Mereka  mengatakan  bahwa  ulasan  online  dapat  mempengaruhi  keputusan  seseorang  pada kedua situs.  Bounie et al. (2005)  mengatakan bahwa orang  membaca  ulasan produk sebelum membeli  produk  akan  empunyai  intensi  untuk  membeli  video  game  lebih  tinggi    daripada yang  tidak  membaca  ulasan  online  terlebih  dahulu.  Temuan  tersebut  menunjukkan  bahwa ulasan  online  memiliki  pengaruh  yang  besar  bagi  konsumen.  Oleh  karena  itu, memaksimalkan  penggunaan  ulasan  online  penting  bagi marketer untuk  bisa  sukses.

## 2.3. Helpfulness of Online  Review
Helpfulness sebuah  ulasan online  dapat  menjadi  indikator kualitas sebuah  informasi. Memahamu  perilaku  konsumen  dalam  mencari  informasi  dengan  menyediakan  ulasan  yang lebih  membantu  adalah  penting  untuk  strategi  pemasaran  karena  hal  itu  dalat  membuat sebuah  merek  berbeda  disbanding  competitor,  dan  juga  dapat  mengurangi  biaya  pencarian ( search  cost )  konsumen  (Mudambi  and  Schuff,  2010;  Bakos,  1997).  Oleh  karena  itu, menyediakan  ulasan online berkualitas  tinggi akan  mengarah ke penjualan  yang  lebih tinggi juga (Chen et al., 2008).  Ada beberapa studi  mengenai perceived helpfulness ,  namun  hanya
sedikit  yang  memiliki  fokus  akan  valensi  ulasan,  sementara  emosi  yang  orang  miliki  dalam sebuah  ulasan  adalah  penting  dalam  pengambilan  keputusan  konsumen.

## 2.4. Panjang  Ulasan
Peng  et  al.,  (2014)  meyatakan  bahwa  panjang  sebuah  ualsan  merepresentasikan jumlah informasi dan juga usaha dari pembaca untuk memahami informasi. Jumlah informasi yang  tersedia  dapat  mempengaruhi persuasiveness dari  informasi  tersebut,  yang  pada akhirnya  dapat  mempengaruhi  intensi  untuk  membeli  (Racherla  dan  Friske,  2012).  O leh karena  itu,  penulis  memiliki  hipotesis  sebagai  berikut:
H1: Panjang ulasan memiliki pengaruh secara positif terhadap helpfulness sebuah ulasan.

## 2.5. Ekstremitas  Ulasan
Mudambi  dan  Schuff  (2010)  berargumen  bahwa  ekstremitas  adalah  mengenai bagaimana  prang  mengevaluasi  ulasan  ketika  mereka  melihat  rating  yang  ekstrim dibandingkan  dengan  rating  yang  moderat.  Dalam  ulasan  online,  ada  rating  sebuah  produk, yang  merepresentasikan  bagaimana  orang  mengevaluasi  kualitas  suatu  produk.  Rating biasanya  berkisar  antara  1-5.  Rating  1  merepresentasikan  kualitas  terendah,  rating  5 merepresentasikan  kualitas    tertinggi  dari  suatu  produk,  sedangkan  rating  3 merepresentasikan  ulasan yang  netral.  Rating 3 dianggap sebagai  ulasan yang ambigu karena konsumen  tidak dapat  mengerti apakah produk tersebut  memiliki kualitas  yang bagus. O leh karena  itu,  ulasan  seperti  itu  adalah  tidak  jelas  dan  tidak  dapat  membantu  konsumen  dalam pengambilan  keputusan  (Herr,  et  al.,  1991).  Oleh  karena  itu,  penulis  memiliki  hipotesis sebagai  berikut:
H2:  Ulasan  yang  memiliki  rating  yang  ekstrim  akan  lebih  membantu  (helpful)  dibanding dengan ulasan dengan rating moderat.

## Metode Penelitian
Dalam penelitian  ini, panjang  ulasan akan diukur  menggunakan word count . Di  mana akan dihitung  menggunakan sebuah s oftware bernama AYLIEN . Tingkat keekstriman sebuah ulasan  akan  dihitung  berdasarkan  jumlah  rating  sebuah  ulasan.  Di  situs  Amazon,  sebuah ulasan  mempunya rating 1-5. Mengikuti  yang Forman et al. (2008)  lakukan dalam penlitian mereka,  penulis  membuat  variabel dummy yang  diklasifikasikan  ke  dalam  2  kelas.  Penulis membagi  rating  1, 2, 4, 5 sebagai  rating  ekstrim,  dan rating  3 sebagai  rating  moderat.
Mengenai  valensi  ulasan, Schwarz dan Clore, seperti  yang dikutip dalam Higgins dan Kruglanski  (2007),  menyatakan  bahwa  valensi  adalah  mengenai  emosi,  yang  adalah  aspek yang  positif  atau  negatif  dari  sesuatu.  Oleh  karena  itu,  Penlusi  membagi  ulasan  menjadi positif  (1)  dan  negative  (0).  Dependen  variabel  dalam  studi  ini  adalah helpfulness ,  yang dikurus  dengan  jumah  yang  memilih  ‘yes’  dalam helpfulness  votes dalam  suatu  ulasan (Racherla dan Friske, 2012). Penulis  mengumpulkan data  langsung dari Amazon, karena  hal itu  dapat  menangkap  perilaku  konsumen  secara  nyata  dalam  menggunakan  ulasan online, sehingga  data  akan  lebih  objektif.  Penulis  mengumpulkan  data  menggunakan  software bernama import.io .  Untuk  menganalisis  data,  penulis  menggunakan  analisis  sentiment ( sentiment analysis) untuk  valensi  ulasan, dan penulis  melakukan regresi  untuk  melihat efek dari  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen,  serta  melakukan  ANOVA  untuk mengecek  apah ada perbedaan  antara  kelompok  tertentu.

## Hasil dan Analisis
Berdasar  model  regresi,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  46,9%  dari  variasi  dari helpfulness sebuah  ulasan  dijelaskan  oleh  variasi  dari  variabel  independen.  Hal  itu  berarti bahwa model dan data telah tepat. Berdasar hasil dari regresi juga, dapat dilihat bahwa semua hipotesis terbukti, kecuali ekstremitas  ulasan. Kita dapat  melihat bahwa rating sebuah ulasan tidak    memiliki  efek  yang  signifikan  terhadap helpfulness sebual  ulasan  ( β=  .035,  t=  .257, p=  .797 ),  yang  berarti  hipotesis  2  tidak  terbukti  berdasar  hasil  regresi.  Dengan  menolak hipotesis  2, maka  penulis  juga  menolak  hipotesis  5.
Hipotesis  1  terkait  dengan  efek  dari  panjang  ulasan  terhadap  helpfulness.  Korelasi antara panjang ulasan dan helpfulness juga menunjukkan angka positif dan signifikan ( r= .39, p=  0.00 ).  Hal  itu  juga  terkait  dengan  efek  dari  panjang  ulasan  terhadap helpfulness .  Lebih lanjut,  berdasar  hasil  dari  regresi  (lihat  tabel  4),  panjang  ulasan  mempunyai  efek  yang signifikan positif terhadap  helpfulness ( β= .001 , p= 0.00 ). Hal  itu berarti  jumlah votes akan meningkat sebesar 0.001 jika orang menulis 1 kata lebih panjang. Oleh karena itu, hipotesis 1 diterima,  yang berarti  semakin panjang  ulasan,  semakin  membantu pula  ulasan tersebut bagi konsumen  atau pembaca.
Hipotesis 2 terkait dengan efek dari keekstriman rating sebuah  ulasan. Ketika penulis melihat  hasil  regresi,  rating  tidak  mempunyai  efek  yang  signifikan  terhadap  helpfulness ( β=  .035 , t=  .257,  p=  .797 ).  Hal  itu  berarti  hipotesis  2  tidak  dapat  diterima.  Hal  ini mengindikasikan  pula  bahwa  orang  tidak  terlalu  peduli  akan  rating  sebuah  ulasan.  Mereka tidak berperilaku berbeda ketika mereka melihat ulasan yang memiliki rating ekstrim (1, 2, 4, 5)  dan  yang  memiliki  rating  moderat  (3).  Selain  itu,  hal  itu  juga  mengindikasikan  bahwa mereka  tidak  lebih  memperhatikan  seberapa  banyak  informasi  yang  mereka  dapatkan,  dan juga  valensi  atau  emosi  yang  terdapat dalam  sebuah  ulasan.
Hipotesis  3  terkait  dengan  efek  sebuah  valensi  terhadap helpfulness .  Seperti  dilihat dari gambar 6, kita dapat  melihat bahwa terdapat perbedaan signifikan  antara  valensi sebuah ulasan  dan  helpfulness  ( F=32.477  ,  p=  0.00 ).  Mean  dari  ulasan  positif  (1.74)  adalah  lebih besar  daripada  ulasan  negative  (1.23).  Selain  itu,  berdasarkan  hasil  regresi  (lihat  tabel  4), seperti  yang  diharapkan,  jumlah  dari    suara  akan  lebih  tinggi  jika  sebuah  ulasan  memiliki emosi  yang  positif  (β = .245 ,  t=  3.048,  p=  .002 ).  Hal  ini  berarti  orang  akan  lebih  menilai ulasan positif lebih membantu, dibandingkan dengan ulasan negatif. Berdasarkan hasil regresi, maka penulis menyimpulkan bahwa ulasan positif lebih membantu konsumen daripada ulasan negatif.  Oleh  karena itu,  hipotesis  3 diterima.
Hipotesis  4  terkait  dengan  efek  moderasi  dari  valensi  sebuah  ulasan  terhadap hubungan  antara  panjang  ulasan  dan helpfulness .  Seperti  yang  diharapkan,  efek  dari  ulasan positif akan  lebih besar ketika  ulasan  lebih panjang dibandingkan  ulasan  yang  lebih pendek. Selaras dengan penemuan Korfiatis et al. (2012), bahwan ulasan positif  lebih panjang karena jika  konsumen  puas  akan  sebuah  produk,  mereka  ingin  berekspresi  lebih.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  orang  melihat  tidak  hanya  mengenai  panjang  ulasan,  namun  juga bergantung pada emosi sebuah  ulasan. Hal  ini juga  menandakan bahwa orang  menilai  ulasan akan lebih membantu ketika ulasan tersebut panjang dan positif, dibandingkan dengan ulasan yang  lebih  pendek.
Hipotesis  5  terkait  dengan  efek  moderasi  dari  valensi  sebuah  ulasan  terhadap hubungan  ekstrimitas  rating  dan helpfulness .  Berdasar  hasil  regresi,  efek  moderasi  dari valensi  sebuah  ulasan  sebenarnya  adalah  signifikan  ( β=.353,  t=2.009,  p=0.045 ).  Namun, karena hipotesis 2 tidak dapat diterima, maka hal itu berarti penulis juga tidak bias menerima hipotesis  5.
Berdasar  penemuan  ini,  penulis  dapat  mengatakan  bahwa  valensi  sebuah  ulasan memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap  bagaimana  orang  menilai  sebuah  ulasan.  Menurut Bechara  (2004),  keputusan  seseorang  dalam  mengambil  keputusan  ditentukan  oleh  emosi. Clore  dan  Huntsinger  (2007)  juga  mengatakan  bahwa  bagaimana  orang  menilai  dan mengevaluasi  sebuah  produk  juga  ditentukan  oleh  emosi.  Lebih  lanjut,  mereka  juga mengatakan  bahwa  ketika  orang  memiliki  keputusan  evaluative  ( evaluative  judgment ), mereka  sering  bertanya  kepada  diri  mereka  sendiri  mengenai  apa  yang  mereka  rasakan tentang sebuah objek. Dalam hal ini, mereka berargumen bahwa sinyal positif akan mengarah pada keputusan positif, dan sinyal negatif akan mengarah pada evaluasi negative. Oleh karena itu,  ulasan  positif  akan  mempunyai  pengaruh  yang  lebih  besar  dibandingkan  ulasan  negatif, baik itu berinteraksi terhadap panjang ulasan ataupun rating sebuah ulasan.Penemuan tersebut menunjukkan  pentingnya  pengaruh  emosi  terhadap helpfulness sebuah  ulasan.
Efek moderasi dalam penelitian ini juga menandakan bahwa kebutuhan dan keinginan konsumen  tidaklah  sederhana.  Mereka  tidak  hanya  memikirkan  panjang  sebuah  ulasan, namun  juga  emosi  yang  terkandung  dalam  sebuah  informasi.  Mereka  mempertimbangkan banyak hal dalam mencari informasi. Mereka tidak hanya memilih ulasan yang lebih panjang, namun  mereka  lebih  memilih  ulasan  yang panjang dan positif  yang  lebih  membantu  mereka dalam  mengambil  keputusan.  Valensi  sebuah  ulasan  dibuktikan  mempunyai  pengaruh  yang signifkan  dalam  penelitian  ini.

## Implikasi
Hasil  dari  penelitian  ini  akan  memberi  pemahaman  lebih  terhadap  peran  dari helpfulness  sebuah  ulasan  online  pada pr oses pengambilan keputusan konsumen, terutama  dalam  proses  mencari  informasi  dan  pengambilan  keputusan.  Lebih  lanjut, dibandingkan  penelitian  terdahulu,  penelitian  ini  memiliki  diferensiasi,  teruutama  dalam peran  dari  valensi  sebuah  ulasan.  Tidak  banyak  studi  yang  memilik i  fokus  pada  valensi sebuah  ulasan  atau  emosi  yang  terkandung  dalam  sebuah  ulasan.  Namun  peneliti  percaya bahwa  valensi  adalah  faktor  penting  dalam  pengambilan  keputusan  konsumen.
Memahami  pentingnya  ulasan  online,  situs  web  disarankan  untuk  menggunakan eWOM sebagai strategi pemasaran  mereka karena sekarang orang  lebih  mengandalkan opini dan  pengalaman  dari  orang  lain  dibandingkan  para marketers .  Namun,  memahami  perilaku konsumen  pada  zaman  seakrang  tidaklah  mudah.  Penelitian  ini  membantu  situs  web  untuk membangun  dan  emaksimalkan  system  ulasan  online  mereka  untuk  memenuhi  dan memuaskan  kebutuhan  konsumen.
Di samping panjang ulasan, orang juga  mempertimbangkan  valensi dan emosi sebuah ulasan  dalam  pengambilan  keputusan  mereka.  Situs  web  disarankan  untuk  me ngurutkan sistem  ulasan  mereka  dengan  mengelompokkan  ulasan-ulasan  yang  ada  berdasar  penelitian ini,  misalnya,  ulasan  yang  panjang  dan  positif  terlebih  dahulu,  kemudian  diikuti  dengan ulasan  yang  panjang  dan  negative.  Situs  web  juga  disarankan  untuk  mengur utkan  ulasan online  mereka  dengan  menggunakan  analisis  sentiment  karena  analisis  sentimen  dapat mencakup  emosi  yang  diekspresikan  oleh  sang  sumber,  dibandingkan  dengan  hanya mengelompokkan  valensi  ulasan  berdasarkan  rating.  Dengan  mempertimbangkan  faktor- faktor  yang  mempunyai  pengaruh  terhadap helpfulness sebuah  ulasan  online  berdasar penelitian  ini, situs wen dapat  memahami perilaku konsumen secara  lebih  mendalam. Hal  itu dapat  membantu  mereka  untuk  memaksimalkan persuasiveness dari  informasi  mereka,  yang mana  pada akhirnya  dapat meningkatkan  penjualan.

## Limitasi  dan  Penelitian  yang akan Datang
Dalam penelitian  ini, penulis  mengklasifikasikan  valensi  menjadi positif dan  negatif. Penelitian selanjutnya dapat  mempertimbangkan klasifikasi  valensi dengan  mencakup emosi netral.  Limitasi kedua  ialah bagaimana penulis  mengklasifikasikan ekstremitas rating  ulasan. Penulis  mengklasifikasi  1,  2,  4,  5  sebagai  rating  yang  ekstrim,  dan  3  sebagai  rating  yang moderat.  Penelitian  selanjutnya  dapat  mempertimbangkan  untuk  me ngelompokkan  rating berdasar deviasi dari titik tengah. Lebih lanjut, penelitian selanjutnya dapat meneliti efek dari ekstremitas  rating  ulasan  terhadap helpfulness dengan  menggunakan  subjek  penelitian  yang berbeda,  untuk  melihat  apakah  ada  perbedaan  hasil  di  antara  subjek-subjek  penelitian. Limitasi  berikutnya  ialah  penelitian  ini  hanya  menggunakan  satu  situs  web,  yaitu Amazon.com. Penelitian selanjutnya dapat  mencoba  untuk  menganalisa  lebih dari satu situs web  untuk  membandingkan  hasilnya  apakah  ada  perbedaan  antara  web  yang  satu  dengan yang  lain.

## DAFTAR  PUSTAKA
Bakos, J.Y. (1997). Reducing Buyer Search Costs:  Implications  for Electronic Marketplaces. Management Science , 43 (12).
Bounie, D., Bourreau, M.,  Gensollen, M., and Waelbroeck, P. (2005).  The  Effect of Online Customer  Reviews  on  Purchasing  Decisions:  the  Case  of  Video  Games. Working Paper.
Bei,  L.,  Chen,  E.Y.I,  and  Widdows,  R.  (2004).  Consumers'  Online  Information  Search Behavior and the Phenomenon of Search  vs.  Experience Products. Journal of Family and Economic Issues . Vol.25  . pp. 449-467.
Bettman,  J.,  Johnson,  E.,  and  Payne,  J.  (1991).  Consumer  Decision  Making. Handbook  of Consumer Behavior, Vol.  44 (2), pp. 50-84.
Casalo,  L.  V.,  Flavian,  C.,  Guinaliu,  M.,  and  Ekinci,  Y.  (2015).  Avoiding  the  Dark  Side  of Positive Online Consumer  Reviews:  Enhancing  Review’s  Usefulness  for  High Risk- Averse  Travelers. Journal of Business  Research  Vol. 68 , No. 9, pp. 1829- 1835. Chatterjee,  P.  (2001).  Online  Reviews:  Do  consumers  Use  Them? Advances  in  Consumer Reseach , 28,  129-134.
Chen, Peiyu., Samita, D., and Michael, D. S. (2008). All Reviews are Not Created Equal: The Disaggregate  Impact  of  Reviews  and  Reviewers  at  Amazon.Com. Working  Paper , Carnegie  Mellon  University,  Pittsburgh,  PA 15213.
Chevalier, J.A. and Mayzlin, D. (2006). The Effect of Word of Mouth on Sales: Online Book Reviews. Journal of Marketing Research ,  Vol.  18, Pages 345–354 Conner, C. (2013,  August 23). The Marketer's Guide To Consumer  Reviews (And Why They Matter So Much). Retrieved November 27, 2014, from Forbes: http://www.forbes.com/sites/cherylsnappconner/2013/08/23/the- marketers-guide-to- consumer-reviews-and-why-you-should-care/
Hennig-Thurau, T., Gwinner, K.P., Walsh, G. and Gremler, D.D. (2004). Electronic Word-of- Mouth  via  Consumer-Opinion  Platforms:  What  Motivates  Consumers  to  Articulate Themselves  on the  Internet? Journal of Interactive Marketing, 18 (1), 38–52. Higguins,  E.  T  and  Kruglanski,  K.  (2007). Social  Psychology .  A  Handbook  of  Basic Principles  (2nd edn),  Guilford  Press (2007), pp. 385–407
King,  R.A.,  Racherla P., BushV.D.  (2014).  What We Know and  Don't Know  About Online Word-of-Mouth:  A  Review  and  Synthesis  of  the  Literature. Journal  of  Interactive Marketing, 28 (3). 167-183.
Korfiatis,  N.,  Garcia-Barocanal,  E.,  Sanchez-Alonso,  S.  (2012).  Evaluating  content  quality and  helpfulness  of  online  product  reviews:  The  interplay  of  review  helpfulness  vs review  content. Electronic  Commerce  Research  and  Applications ,  Vol.  11,  pp.  205- 217.
Mudambi,  S.,  and  Schuff,  D.  (2010).  What  Makes  a  Helpful  Online  Review?  a  Study  of Customre  Reviews  on Amazon.com  . MIS Quarterly, 34 (1), 185-200.
Park, D.H., Lee, J., and Han. I. (2007). The Effect of Online Consumer reviews on Consumer Purchasing  Intention:  The  moderating  Role of Involvement. International Journal of Electronic Commerce, 11 (4), 125-148.
Peng,  C.H.,  Yin,  D.,  Wei,  C.,  Zhang  H.  (2014).  How  and  When  Review  Length  and Emotional  Intensity  Influence  Review  Helpfulness:  Empirical  Evidence  from Epinions.com. 35 th International Conference on Information Systems . Auckland. Racherla, P., and Friske, W. (2012). Perceived ‘usefulness’ of Online Consumer Reviews: An Exploratory  Investigation  Across  Three  Service  Categories. Electronic  Commerce Research  Applications, 11 (6), 548-559. Spool,  J.  (2009,  March  17). The  Magic  Behind  Amazon's  2.7  Billion  Dollar  Question .
Retrieved January 5, 2014, from User Interface Engineering: http://www.uie.com/articles/magicbehindamazon
Zhiming, L., Li, H., and Lu, L. (2014). An Investigation of Online Review Helpfulness Based on Movie  Reviews. African Journal of Business  Management, 8 (12), 441-450.