## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1441 − 1447 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3781

## Analisa Sentimen Pelanggan pada Review Belanja Online Berbasis Text Mining Menggunakan Metode K-Means
Nurul Amalia 1,* , Nur Ika Royanti 2 , Indrayanti 3 , Bambang Ismanto 1
1 Teknik Informatika, STMIK Widya Pratama, Pekalongan Jl. Patriot No.25, Dukuh, Kec. Pekalongan Utara, Kota Pekalongan, Jawa Tengah, Indonesia
2 Sistem Informasi, STMIK Widya Pratama, Pekalongan Jl. Patriot No.25, Dukuh, Kec. Pekalongan Utara, Kota Pekalongan, Jawa Tengah, Indonesia
3 Manajemen Informatika, STMIK Widya Pratama, Pekalongan Jl. Patriot No.25, Dukuh, Kec. Pekalongan Utara, Kota Pekalongan, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1,* amalia.0121@gmail.com, 2 ikaroyant@gmail.com, 3 indrayanti3214@gmail.com, 4 bams.stmikwp@gmail.com Email Penulis Korespondensi: amalia.0121@gmail.com Submitted: 07/07/2023; Accepted: 31/07/2023; Published: 31/07/2023
Abstrak −Perkembangan teknologi telah mengubah penjualan yang semula konvensional menjadi penjualan online. Dalam penjualan online, sebuah review dari pelanggan merupakan hal yang sangat penting yang perlu diperhatikan, karena dari review pelanggan akan menunjukan kualitas dan kredibilitas suatu penjualan. Review pelangan dapat  meningkatkan maupun menarik pelanggan baru atau sebaliknya. Oleh karena itu review dari pelanggan perlu dilakukan analisa sentimen untuk mengetahui dan memahami, preferensi dan perasaan pelanggan terhadap suatu produk ataupun layanan dalam bisnis online. Salah satu analisa yang dapat dilakukan yaitu dengan cara mengklusterkan review dari pelanggan agar bisa diketahui dari sisi apa ketidakpuasan pelanggan itu muncul. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisa dengan pemanfaatan teks mining dari  review pelanggan dengan melakukan clustering review menggunakan metode K-means. Dengan melakukan pengelompokan review pelanggan maka  dapat  terbentuk  pemodelan  untuk  mengelompokkan  jenis  review  yang  ada  sesuai  kelasnya.  Dari  penelitian  yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode k-means clustering dapat digunakan untuk melakukan analisa pengelompokan sentimen pelanggan dengan jumlah  cluster yang dihasilkan terdapat 3 kelompok yaitu pada cluster 1 mengeluhkan tentang pengiriman yang lambat, pada  cluster 2 mengarah pada ketidaksesuaian barang yang dipesan dengan barang yang diterima pelanggan, sedangkan hasil cluster 3 sentimen pelanggan mengarah pada pelayanan dan packing. Hasil dari pemodelan tersebut dapat digunakan sebagai dasar untuk melakukan perbaikan-perbaikan dalam pelayanan penjualan di toko online.
Kata Kunci: Penjualan Online; Review Pelanggan; Analisa Sentimen; Clustering; K-Means
Abstract −Technological  developments  have  changed  conventional  sales  to  online  sales.  In  online  sales,  a  review  from  a customer is a very important thing that needs attention, because customer reviews will show the quality and credibility of a sale.  Customer  reviews  can  increase  or  attract  new  customers  or vice versa. Therefore  reviews  from  customers  need  to  be carried out sentiment analysis to know and understand, preferences and feelings of customers towards a product or service in online business. One of the analyzes that can be done is by clustering reviews from customers so that it can be seen from what side the customer dissatisfaction arose. In this study an analysis will be carried out by utilizing text mining from customer reviews by conducting clustering reviews using the K-means method. By grouping customer reviews, a model can be formed to classify the types of reviews according to their class.  From the research conducted, it can be concluded that the k-means clustering method can be used to analyze customer sentiment grouping with the number of clusters produced there are 3 groups, namely in cluster 1 complaining about slow delivery, in cluster 2 it leads to a mismatch of goods ordered with goods received by customers, while the results of cluster 3 customer sentiment lead to service and packing. The results of this modeling can be used as a basis for making improvements in sales services at online stores.
Keywords : Online Sales; Customer Reviews; Sentiment Analisis; Clustering; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi telah mengubah model penjualan yang awalnya dilakukan secara konvensional menjadi penjualan online [1]. Bisnis penjualan online selain mudah juga efisien karena hanya membutuhkan biaya untuk berlangganan internet dalam melakukan promosi dan penjualannya. Masyarakat telah merasakan banyak manfaat dengan  kehadiran  penjualan  online,  diantaranya  yaitu  penjual  dan  pembeli  tidak  perlu  bertemu  dalam  proses transaksi [2] sehingga lebih efisiensi waktu karena dapat dilakukan walaupun sedang melakukan pekerjaan lain, kemudahan dalam bertransaksi dan biasanya harga yang didapatkan bisa lebih murah, banyak produk yang dapat dipilih, dapat melakukan pembandingan produk baik dari sisi harga maupun kualitas dari berbagai penjual.
Banyaknya  marketplace  yang  beredar  dan  kemudahan  yang  diberikan  dalam  mengakses  sehingga  kini banyak  para  pelaku  usaha  yang  berpindah  kepenjualan  online  [3].  Namun  dengan  banyaknya  para  pesaing membuat  para penjual mengalami  kesulitan didalam  mendapat kepercayaan dari  pelanggan.  Isu trust  dan fraud menjadi faktor utama yang mempengaruhi keputusan pembelian dan juga pembelian kembali pada transaksi online [4].
Beberapa  faktor  yang  menyebabkan  pelanggan  untuk  tidak  kembali  melakukan  transaksi  diantaranya masalah logistik, preferensi  pembayaran dan kesesuaian produk yang diterima serta kualitas barang yang tidak sesuai ekspektasi. Adanya beberapa permasalahan yang dihadapi pelanggan dalam berbelanja online, maka masih ada yang lebih memilih melakukan transaksi secara offline dibanding membeli secara online[5] .

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1441 − 1447 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3781
Dalam penjualan online, sangat didukung oleh gambar yang ditampilkan karena calon pembeli tidak dapat memeriksa  produk  yang  akan  mereka  beli  secara  langsung  dan  hanya  mengandalkan  visual  produk  yang ditampilkan [6]. Selain gambar terdapat juga deskripsi produk yang dijadikan panduan oleh calon pembeli dalam menilai  suatu  produk.  Berbeda  dengan  toko  offline,  calon  pembeli  secara  langsung  dapat  memeriksa  produk dengan melihat dan menyentuhnya secara fisik. Selain itu selisih harga antara satu toko dengan toko yang lain juga dapat  mempengaruhi  pemilihan  pembelian  di  toko  online.  Akan  tetapi,  banyak  penjual  online  yang  memasang gambar untuk produk yang mereka jual dengan gambar yang sama, dengan harga yang berbeda. Dengan demikian maka dapat dilihat perbedaan utama antara online shop dan offline shop yaitu bagaimana kemampuan pelanggan dalam menilai suatu produk sehingga dapat menimbulkan keinginan hingga penentuan keputusan pembelian.
Dalam  penjualan  online,  review  dari  pelanggan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  untuk  diperhatikan sebab  review  online  pelanggan  dapat  menunjukan  kualitas  dan  kredibilitas  suatu  penjualan  [7].  Biasanya pelanggan  akan  melakukan  transaksi  dengan  cara  melihat  review  yang  ditinggalkan  oleh  pelanggan  pada  toko tersebut, sehingga dengan review pelangan dapat meningkatkan maupun menarik pelanggan baru atau sebaliknya. Review  online pelanggan berisi penilaian yang tidak menentu yaitu bisa  review positif maupun review negatif. Review yang diberikan juga tidak hanya pada kualitas produknya saja. Selain kualitas produk yang dijual, review online juga memberikan tanggapan tentang pelayanan penjual, kesesuaian deskripsi produk, pengemasan produk juga pihak ekspedisi. Jika membaca secara keseluruhan review penilaian pelanggan dengan jumlah yang sangat banyak maka dapat  menyulitkan dan  membutuhkan waktu.  Oleh karena itu review online  dari pelanggan perlu dilakukan pengelompokan. Salah satu metode yang dapat digunakan yaitu K-Means agar dapat dilakukan analisa sentimen yang  akan  mengelompokan  polaritas sebuah teks di dalam kalimat atau dokumen [8] untuk mengetahui dan  memahami  serta  menggali  pandangan,  preferensi,  dan  perasaan  pelanggan  terhadap  suatu  produk  ataupun layanan dalam bisnis online.
Beberapa  penelitian  terkait  yang  dilakukan  [9]  Berdasarkan  hasil  pengujian  K-Means  clustering dipengaruhi  dari  nilai  titik  pusat  cluster  (centroid)  dan  jumlah  data  yang  digunakan.  K-Means  cluster  tersebut menyebutkan bahwa dengan nilai  tiap kriteria yang tinggi  pada  cluster pertama  maka  dapat  dijadikan destinasi tujuan wisata. Penelitan berikutnya [10] Implementasi metode K-Means Clustering pada analisa sentiment keluhan pengguna indosat menghasilkan 3 buah cluster dengan anggota berbeda ditiap clusternya yaitu jaringan Indosat yang  parah,  permintaan  perbaikan  jaringan,  jaringan  sinyal  parah  Indosat  pada  daerah  Bogor.  Penelitian  ini menggunakan  data  komentar  tweet  @Indosatcare.  Penelitian  pada  kualitas  pelayanan  jasa  penerbangan  [11] penggunaan algoritma K- Means menghasilkan data opini kelompok negatif dan kelompok positif dengan hasil akurasi sentimen pada maskapai Garuda Indonesia sebesar 71,8%, Air Asia sebe- sar 52,8% dan Lion Air sebesar 62,1%.  Penelitian  analisa  sentimen  masyarakat  terhadap  K-Popers  di  twitter  dengan  algorithma  K-Means  [12] hasil pengujian menampilkan nilai sentimen negatif sebanyak 15,09%, netral 51,75%, dan positif 33,15%. Dengan tingkat evaluasi yaitu sebesar 0.687974  menggunakan metode Silhouette Coefficient yang berarti memiliki hasil struktur yang baik. Dalam penelitian [13] menunjukan hasil akurasi K-means terdapat 1 kalimat bernilai negatif dan 9 kalimat bernilai positif dari dataset berupa 115 kalimat. Hasil diproses menggunakan text processing, TF – IDF dan algoritma k-means yang berarti baik dikarenakan terdapat banyak kalimat yang netral yaitu 105 kalimat.
Penelitian ini akan melakukan pengelompokan review online pelanggan dengan menggunakan metode K- Means untuk mengetahui respon pelanggan terhadap suatu produk. Sehingga akan terbentuk [14] pemodelan untuk mengelompokkan jenis review yang ada sesuai kelasnya. Hasil dari pemodelan tersebut dapat digunakan sebagai dasar untuk melakukan perbaikan-perbaikan dalam pelayanan penjualan di toko online.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Analisa Sentimen
Review  online  dari  pelanggan  merupakan  sebuah  textual  data  yang  dapat  dianalisa  dan  dimanfaatkan  untuk mendapatkan  informasi  guna  memantau  sentimen  masyarakat  terhadap  suatu  produk.  Metode  yang  digunakan untuk mengekstrak data opini, memahami serta mengolah tekstual data secara otomatis untuk melihat sentimen yang terkandung dalam sebuah opini disebut dengan analisa sentimen  [15]. Analisis sentimen [16] juga disebut proses  memahami,  mengekstraksi,  dan  mengolah  data  tekstual  secara  otomatis  untuk  mendapatkan  informasi sentimen  yang  terkandung  dalam  sebuah  kalimat  opini.  Kemudian  mengklasifikasikan  berbagai  polaritas  teks dalam  kalimat  atau  dokumen  dalam  dua  kelas  kemungkinan,  baik  positif  maupun  negatif.  Analisis  sentimen digunakan untuk melihat pendapat atau kecenderungan terhadap sebuah masalah atau objek oleh seseorang, apakah cenderung berpandangan negatif atau positif. Tugas dasar Analisis sentimen adalah mengklasifikasikan beberapa teks dari dokumen, kalimat atau fitur, kalimat dari fitur tersebut bisa bersifat positif, negatif dan netral [17].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Sebagian  besar  data  pada  sebuah  perusahaan  berupa  teks  dan  penggalian  informasi  berupa  teks  akan  lebih kompleks  dan  sulit  di  dapatkan.  Banyaknya  data  berupa  teks  yang  tidak  terstruktur  akan  menjadi  topik  utama dalam riset para peneliti di bidang data mining dan informasi [18]. Pada penelitian teks mining ini akan melalui beberapa tahapan sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1441 − 1447 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3781

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 menjelaskan tetntang tahapan penelitian yang akan dilakukan yaitu sebagai berikut: 1. Studi Literatur
Mempelajari dan menggunakan literatur penelitian sebelumnya untuk dijadikan referensi dalam penelitian ini
2. Analisa Masalah
Analisa masalah yang terjadi yaitu analisis sentimen pelanggan dalam penjualan online
3. Pengumpulan data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data yang diperoleh dari review online pelanggan sebuah toko di platform jual beli online
4. Text Processing
Setelah dokumen teks telah diperoleh, tahap selanjutnya adalah text preprocesing yang meliputi: Tokenizing, Filtering, Stemming, tagging, analizing
5. Prophosed Methode dengan K-Means
Dalam penelitian ini digunakan metode K-Means untuk memecahkan masalah review online untuk analisis sentimen pelanggan
6. Evaluasi
Analisa dari  hasil penelitian yang dilakukan adalah dapat  mengetahui pemodelan dari  pengelompokan jenis review pelanggan

## 2.3 K-Means Clustering
Dalam  melakukan  analisa  sentimen  dibutuhkan  sebuah  metode  untuk  pengelompokan,  salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  yaitu  K-means  Clustering.  Analisis  cluster  atau  biasa  disebut  clustering  adalah  proses pembentukan  kelompok  data  (cluster)  dari  himpunan  data  yang  tidak  diketahui  kelas-kelasnya  dan  proses menentukan data termasuk ke dalam kelompok cluster yang mana [19]. Sedangkan K-means merupakan algoritma yang  diperuntukkan  untuk  mengelompokan  data  dengan  mencoba  memisahkan  dan  memilah  data  menjadi beberapa kelompok sehingga data akan dikelompokkan dalam satu kelas jika memiliki beberapa kemiripan, data yang memiliki kemiripan yang berbeda akan dikelompokkan dalam kelas yang lain [20].
Gambar 1 Flowchart K-Means Clustering
Alur  K-Means  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Dimulai  dari  yang  pertama  menentukan  kelompok,  untuk penelitian ini ditentuka 3 kelompok yaitu kualitas produk, layanan penjual, pengiriman. Kedua,menentukan titik pusat  secara  acak.  Ketiga,  menghitung  jarak  data  dengan  titik  awal.  Keempat,  data  dikelompokkan  kedalam centroid  yang  terdekat.  Selanjutnya  yang  kelima,  mengulang  perhitungan  nilai  centroid    hingga  tidak  ada perubahan nilai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  Rapidminer  studio  9.10  dengan  jumlah  dokumen  review pelanggan sebanyak 117 data yang diambil dari review online pelanggan pada hana store. Sebelum digunakan data tersebut  dilakukan  proses  cleaning  dengan  tahapan-tahapan  text  mining  yaitu  tokenizing,  filtering,  stemming.
Mulai Studi literatur Analisa Masalah Pengumpulan Data Text Processing Prophosed Methode dengan K-
Means Evaluasi Selesai
mulai Menentukan jumlah kelas/kelompok Menentukan titik pusat ( centroid ) Menghitung jarak data ke centroid Mengelompokkan data berdasarkan jarak minimum Pindah kelompok? Hasil Pengelompokan selesai Y T

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1441 − 1447 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3781
Tahap tagging  tidak dilakukan karena dokumen yang digunakan berbahasa Indonesia bukan berbahasa inggris. Setelah  dilakukan  cleaning  data,  data  yang  siap  di  analisis  menggunakan  clustering  k-means  sebanyak  100 dokumen  dengan  memasukan  data  tersebut  kedalam  model  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini,  yang  terdapat pada gambar 2.
Gambar 2. Pemodelan analisis sentimen review pelanggan dengan metode k-means

## 3.1 Tahapan Review
Pada review agar dokumen dapat menghasilkan informasi maka harus melewati tahap  text processing. Tahapan text processing dilakukan untuk mempersiapkan teks menjadi data yang akan mengalami pengolahan. Beberapa tindakan yang dapat dilakukan pada tahap ini proses parsing sederhana terhadap teks, yaitu memecah suatu kalimat menjadi  sekumpulan  kata.  Selain  itu  pada  tahapan  ini  biasanya  juga  dilakukan  casefolding,  yaitu  pengubahan karakter huruf menjadi huruf kecil. Tahapan teks processing :
Gambar 3. Tahapan Text processing
Gambar 3 menunjukkan tahapan dari text preprocessing dengan penjelasan sebagai berikut:
a. Tokenizing. Dalam tahap ini, data teks review pelanggan yang masuk akan berubah menjadi  potongan kata dimana masing-masing kata akan memiliki nilai yang berbeda.
b. Filtering. Tahap ini adalah tahapan lanjutan dari proses preprocessing yaitu pembersihan data yang dianggap tidak memiliki arti antara lain penghapusan tanda baca dan hashtag. Selain pembersihan data, pada proses ini kata-kata yang memiliki nilai kecil pada data komentar akan dihilangkan dan akan disesuaikan dengan daftar stopword.
c. Stemming. Merupakan tahap lanjutan dari tahap filtering yaitu data review yang masuk pada tahap filtering yang berupa penggalan kata dasar dari sebuah review akan dirubah menjadi bentuk kata baku bahasa Indonesia yang baik dan benar.
d. Tagging. Tahap mencari bentuk awal dari tiap kata lampau atau kata hasil stemming.
e. Analizing. Tahap penentuan keterkaitan kata-kata antar dokumen. Pada tahap ini pemprosesan teks dilanjutkan dengan proses transformasi teks menjadi data numerik sebagai reprentasi dari setiap dokumen.

## 3.2 Implementasi
Pengambilan data dokumen dilakukan secara manual yang diambil dari data review online pelanggan dari hana store.  Review  yang  dikumpulkan  adalah  review  dari  bulan  Januari  sampai  April  yang  kemudian  data  tersebut disimpan dalam file excel. Dalam proses ini akan dilakukan proses pengubahan tipe data dengan menggunakan operator Nominal to Text yaitu  untuk mengubah  tipe data  nominal ke text ini  agar data dapat diproses.  Setelah dilakukanya text  processing  terhadap  dokumen data  review  pelanggan dengan tahapan yaitu tokenize, filtering, dan  stemming  selanjutnya  akan  dilakukan  text  processing  dengan  menggunakan  bantuan  software  rapidminer dengan hasil.
Tokenizing Filtering Stemming Tagging Analizing

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1441 − 1447 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3781
Gambar 4. Hasil text processing
Setelah melalui text processing selanjutnya dilakukan analisa menggunakan metode K-Means Clustering. Penelitian ini menggunakan nilai K=3. Dari proses tersebut diperoleh informasi bahwa cluster satu yang terbentuk beranggotakan 18 sampel dokumen. Cluster dua diperoleh 26 sampel, cluster tiga terdapat 56 sampel, Informasi lain yang diperoleh adalah jumlah kuadrat (sum square) pada masing-masing cluster.
Tabel 1. Hasil proses k-means clustering Attribute Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Barang 0 0.398 0.064 Deskripsi 0 0.102 0.029 Kecewa 0.079 0.123 0.091 Kirim 0.046 0.256 0.113 Kualitas 0 0.027 0.087 Lambat 0.349 0 0 Packing 0 0 0.113 Pecah 0 0 0.044 Pelayanan 0.027 0.148 0.123 Pengemasan 0 0 0.099 Pengirimannya 0.571 0 0.008 Penjual 0.130 0 0.043 pesan 0.022 0.395 0.005
Ada kesulitan yang dihadapi dalam menganalisis text berbahasa Indonesia. Corpus bahasa Indonesia yang lengkap masih sulit diperoleh selain itu seringkali komentar-komentar tidak menggunakan Bahasa Indonesia baku. Kendala ini menyebabkan hasil yang diperoleh dari data mining belum bisa seakurat yang diinginkan.

## 3.3 Pembahasan
Berdasarkan hasil clustering yang telah dilakukan sebaran kata dalam setiap cluster adalah sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1441 − 1447 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3781
Sebaran pada cluster 1 didominasi oleh kata “pengiriman” dengan nilai 0,571, diikuti nilai selanjutnya yaitu kata lambat” dengan nilai 0.349. Sedangkan untuk sebaran pada cluster 2 ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Sebaran dokumen cluster 2
Gambar 6 menunjukkan bahwa sebaran pada cluster 2 didominasi oleh kata “Barang” dan “Pesan” dengan nilai 0,395 dan 0,259. Hasil pada cluster yang ketiga ditunjukkan oleh gambar 7.
Gambar 7. Sebaran dokumen cluster 3
Dari  sebaran  tersebut  dapat  dilihat bahwa  centroid  pada  masing-masing  cluster berbeda-beda.  Pusat perhatian cluster satu pada kata pengirimannya dan lambat; cluster kedua lebih pada kata Barang, dan kata pesan; cluster tiga kata pelayanan dan packing; Untuk mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang isi dari masing- masing  dapat pula dikaji beberapa dokumen yang masuk dalam suatu  cluster. Misalnya, untuk cluster  satu jika dikaji  lebih  dalam  didapati bahwa  artikel-artikel  di  dalamnya  lebih  condong  ke  keluhan  konsumen  terhadap lambatnya pengirimannya. Untuk cluster 2 banyak mengeluhkan ketidak sesuaian barang yang dipesan (kualitas barang), sedangkan untuk cluster ke 3 mengeluhkan masalah mengenai kekecewaan terhadap pelayanan packing yang tidak bagus.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa metode k-means clustering dapat digunakan  untuk melakukan analisa pengelompokan sentimen pelanggan dengan jumlah cluster yang dihasilkan terdapat 3 kelompok. Sentimen pelanggan pada cluster 1 yaitu mengeluhkan tentang pengiriman yang lambat, pada cluster 2 sentimen pelanggan mengarah pada ketidaksesuaian barang yang dipesan dengan barang yang diterima pelanggan. Sedangkan hasil cluster 3 sentimen pelanggan mengarah pada pelayanan dan packing.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  dari  peneliti  kepada  toko  Hana  Store  Pekalongan  yang  telah  memberikan  sumber  data penelitian,  serta  rekan-rekan  Nur Ika  Royanti,  Indrayanti,  dan  Bambang Ismanto  yang  telah  membantu  hingga terselesaikannya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] D. Reniawaty, “Perpindahan Promosi dari Offline ke Online Penjualan Produk Olahan Hui Cilembu Pada Usaha UMKM Kirihuci  Selama  Masa  Pandemi  Covid  19,”  J.  Adm.  Bisnis,  vol.  7,  no.  2,  pp.  204–216,  2021,  [Online].  Available: http://jurnal.plb.ac.id/index.php/atrabis/article/view/750%0Ahttps://jurnal.plb.ac.id/index.php/atrabis/article/download/ 750/443
[2] A. C. Wahyuningtyas, “Berbisnis Online Melalui Media Sosial,” Ekuitas J. Pendidik. Ekon., vol. 7, no. 2, 2019, doi: 10.23887/ekuitas.v7i2.18197.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1441 − 1447 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3781
[3] E. Kurnadi, “PengaruhOnline Customer Review dan Online Customer Rating Terhadap Purchase Decision (Studi Pada PenggunaAplikasi  Shopee  di  Kabupaten  Majalengka)  Influence  of  Online  Customer  Reviews  and  Online  Customer Ratings Against Purchase Decisionn(Study on Shopee A,” J. Ekon. Syariah dan Binsin, vol. 5, no. 2, pp. 2022–2033, 2022, doi: 10.31949/maro.v5i2.3747.
[4] A. D. Nurhalim, “Analisis Pergeseran Perilaku Konsumen Dalam Niat Beli Di Sektor Otomotif E-Commerce Indonesia,” J. Bina Manaj., vol. 9, no. 2, pp. 113–125, 2021, doi: 10.52859/jbm.v9i2.158.
[5] H. T. Hariyanto and L. Trisunarno, “Analisis Pengaruh Online Customer Review, Online Customer Rating, dan Star Seller terhadap Kepercayaan Pelanggan Hingga Keputusan Pembelian pada Toko Online di Shopee,” J. Tek. ITS, vol. 9, no. 2, 2021, doi: 10.12962/j23373539.v9i2.56728.
[6] M. F. Hariadi, N. Nurochani, and E. Munandar, “Pengaruh E-Commerce Terhadap Tingkat Penjualan pada Toko Omcoll Second  Store,”  J.  Kewarganegaraan,  SINTA  5,  vol.  6,  no.  2,  pp.  2612–2619,  2022,  [Online].  Available: https://journal.upy.ac.id/index.php/pkn/article/download/3941/pdf
[7] H. Welsa, P. D. Cahyani, and M. Alfian, “Volume 14 Issue 2 ( 2022 ) Pages 416-424 JURNAL MANAJEMEN ISSN : 2085-6911 ( Print ) 2528-1518 ( Online ) Pengaruh online customer review , social media marketing dan kemudahan terhadap keputusan pembelian secara online melalui marketplace The influence o,” vol. 14, no. 2, pp. 416–424, 2022.
[8] N. F. Rozi, F. Arianto, and D. P. Hapsari, “Analisis Sentimen Pada Opini Pengguna Maskapai Penerbangan Sentiment Analysis on Passenger Opinions At Airlines Company,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 3, pp. 321–326, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201961337.
[9] Y. W. Syaifudin and R. A. Irawan, “Implementasi Analisis Clustering Dan Sentimen  Data Twitter Pada Opini Wisata Pantai  Menggunakan Metode K-Means,” J. Inform. Polinema, vol. 4, no. 3, p. 189, 2018, doi: 10.33795/jip.v4i3.205.
[10]  T. I. Saputra and R. Arianty, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Pada Analisis Sentimen Keluhan Pengguna Indosat,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 24, no. 3, pp. 191–198, 2019, doi: 10.35760/ik.2019.v24i3.2361.
[11]  S. I. Safitri, C. Suhery, and S. Bahri, “Implementasi Algoritma K–Means Untuk Clustering Sentimen Pada Opini Kualitas Pelayanan Jasa Penerbangan,” Coding J. Komput. dan Apl., vol. 09, no. 02, pp. 186–197, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/view/47377
[12]  M. A. Z.  Larasati, N. A. S. Winarsih, M. S. Rohman, and G. W. Saraswati, “Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Menganalisis Sentimen Masyarakat Terhadap K-Popers Pada Twitter,” Progresif J. Ilm. Komput., vol. 18, no. 2, p. 201, 2022, doi: 10.35889/progresif.v18i2.877.
[13]  A. R. Junior, H. H. Handayani, A. Fitri, and N. Masruriyah, “Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma K-Means untuk Mengetahui Kalimat Positif maupun Negatif pada Buletin APTIKOM,” vol. III, no. 1, p. 113, 2022.
[14]  B. Gunawan, H. S. Pratiwi, and E. E. Pratama, “Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 4, no. 2, p. 113, 2018, doi: 10.26418/jp.v4i2.27526.
[15]  F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[16]  B. R. Atmadja, “Analisis Sentimen Bahasa Indonesia Pada Tempat Wisata Di Kabupaten Sukabumi Dengan Naive Bayes Classifier,” Elkom  J. Elektron. dan Komput., vol. 15, no. 2, pp. 371–382, 2022, doi: 10.51903/elkom.v15i2.872.
[17]  M.  R.  Fahlevvi,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Ulasan  Aplikasi  Pejabat  Pengelola  Informasi  Dan  Dokumentasi Kementerian Dalam Negeri Republik Indonesia Di Google Playstore Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. Teknol. dan Komun. Pemerintah., vol. 4, no. 1, pp. 1–13, 2022, doi: 10.33701/jtkp.v4i1.2701.
[18]  A.  Firdaus  and  W.  I.  Firdaus,  “Text  Mining  Dan  Pola  Algoritma  Dalam  Penyelesaian  Masalah  Informasi :  (Sebuah Ulasan),” J. JUPITER, vol. 13, no. 1, p. 66, 2021.
[19]  H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany,  “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Memprediksi Waktu Kelulusan,” vol. 5, no. 1, pp. 62–66, 2019.
[20]  W. Utomo, “The comparison of k-means and k-medoids algorithms for clustering the spread of the covid-19 outbreak in Indonesia,” vol. 13, no. 1, pp. 31–35, 2021.