## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## Analisis Data Produk Elektronik Di E-Commerce
Dengan Metode Algoritma K-Means Menggunakan Python
Ainur Rahman 1) , Heri Suroyo 2)
1, 2) Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bina Darma Palembang, Jalan Jendral Ahmad Yani No.3, Palembang, 30111, Indonesia. Email: ainurrahman.bae@gmail.com 1) , herisuroyo@binadarma.ac.id 2)

## Abstrak
Fokus dari peneltitian ini adalah melakukan analisis text mining pada produk elektronik yang dijual di e-commerce Shopee dengan menggunakan metode Kmeans algoritm memakai python sebagai bahasa pemrograman. Data di scraping berupa teks komentar, angka penjualan dan skor rating bintang. Data hasil  dari  penelitian  didapatkan  pada  analisis  teks  komentar  produk  dengan wordcloud produk Smartphone low cost menunjukan data komentar marketplace shopee Indonesia dapat bahwa baik  di smartphone low  cost maupun  yang high  cost cenderung  memiliki  pola wordloud yang  sama  dimana kata-kata yang dominan muncul cenderung netral dan positif, sedang kata-kata yang bermakna negatif cederung  tidak  dominan.  Sementara  kata  yang  sering  muncul  yaitu  barang,  mantap,  cepat,kirim  dan bagus dengan nilai akurasi presentase sebesar 92%. Sedangkan hasil proses wordcloud medium high cost diperoleh kata yang sering muncul ialah kata (kirim, cepat, dan bagus) dengan nilai akurasi dengan presentase 94%. Serta berdasarkan hasil grafik dari proses clustering data k-means menunjukan bahwa angka penjualan 0 sampai 1000 mendapatkan skor rating bintang tertinggi dan penjualan dengan skor rating bintang terendah ialah antara 1500 sampai 2000 ke atas.
Kata kunci: python, scraping, clustering.

## 1. Pendahuluan (Introduction)
Perkembangan  teknologi  informasi  diera modernnisasi yang  secara  tidak  langsung  menuntut melakukan  sesuatu  dengan  serba  cepat  dan  menimbulkan  dampak  yang  besar  dan  signifikan  dalam kehidupan  sehari-hari  manusia  salah  satunya  ialah  terciptanya  teknologi internet. Adapun  kegiantan yang dapat dilakukan dengan pemanfaattan teknologi internet ialah melakukan proses bisnis penjualan atau pembelian berbasis online atau biasa di sebut e-commerce (Jony Wong, 2008).
Untuk mengetahui tingkat kepuasan dari setiap  pelanggan terhadap  kualitas produk  yang  dijual. Setiap e-commerce menciptakan  atau  membuat  sebuah  kolom review atau  komentar  yang  bertujuan sebagai tempat atau wadah bagi pelanggan untuk menyampaikan dan membemberian ulasan mengenai kualitas produk yang di jual. Dimana dari setiap ulasan yang di berikan pelanggan tersebut nantinya memiliki  pengaruh  terhadap  penjualan  di e-commerce tersebut,  karna  setiap  pelanggan  yang  ingin membeli sebuah produk tentunya  melihat terlebih dahulu ulasan mengenai kualitas produk tersebut.
Beberapa penelitian yang relevan diantaranya text analis cluster akun shopee Indonesia memakai komentar pengguna memakai orange data mining (Sentiya et al., n.d.) dan penerapan cluster analis serta sentimen data twiter pada penilaian wisata pantai memakai Kmeans method (Syaifudin & Irawan, 2018). Penelitian ini mencoba menganalisis ulasan atau komentar dari dua smartphone medium quality yaitu beberapa smartphone produk china dengan kualitas yang sama serta harga yang sama pada e-commerce shopee Indonesia. Adapun hasil dari dilakukannya penelitian ini adalah analisis isu pengelompokkan istilah yang lebih  banyak  didominasi . Dalam  melakukan  penelitian  ini penulis  menggunakan  teknik  analisis  teks clustering dengan  metode k-means .  Adapun  bahasa pemrograman  yang  digunakan  dalam  melakukan  penelitian  ini  ialah python .  Serta  dalam  proses pengumpulan data menggunakan metode scraping yang berarti pengambilan sebagian data atau konten dari suatu situs web . Dengan memafaatkan aplikasi webscraping (Indraloka & Santosa, 2017) .

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
2. Metode Penelitian (Methods)
Analisis  teks  pada  penelitian  dilakukan  dengan  menarik  ( scrapping )  data  komentar  dari  produk yang  menjadi  objek  penelitian  di e-commerce .  Text  analysis  artinya menyiratkan  bahwa  itu  adalah kesalahan dari salah satu bagian awal semiotika teks, yang secara eksplisit berbicara tentang teks sebagai hasil dari penggunaan bahasa yang merupakan campuran atau seperangkat tertentu atau secara eksplisit menyangkut  kerangka  sintaksis  atau  tanda  paradigmatik.  lapisan  yang  menunjukkan  indikasi  atau implikasi.  hubungan  antara  tanda-tanda  figuratif  atau  metonimik,  konten  fantasi,  dan  filosofi  di baliknya.  Karena  penyelidikan  teks  dan  semiotika  teks  adalah  bagian  dari  semiotika  umum,  aturan- aturan penting yang membentuk semiotika luas juga berlaku untuk mereka. yang memiliki arti penting, meskipun  unit kajian  yang  paling kecil  adalah  semiotika  yang mengandung makna  teks, namun teks tidak dapat dipisahkan dari tanda-tanda yang menyusunnya ( Piliang, 2004).
Sementara analisis clustering dilakuan  pada  penelitian  dengan  mengambil  data angka  penjualan dan  tingkat  rating  bintang  yang  diberikan customer .  Strategi  k-implies/kmeans  merupakan  teknik pemeriksaan  informasi  atau  information  mining  strategy  yang  memainkan  sistem  demonstrasi  tanpa manajemen (solo) dan merupakan salah satu teknik yang melakukan pengumpulan informasi dengan kerangka  parsel.  Strategi  k-implies  bunching  mencoba  untuk  mengelompokkan  informasi  terkini  ke dalam beberapa gathering, dimana informasi dalam satu gathering memiliki atribut yang sama satu sama lain  dan  memiliki  berbagai  kualitas  dari  informasi  pada  gathering  yang  berbeda.Adapun  tahapan- tahapan dalam metode k-means adalah:
1. Tentukan jumlah kelompok yang perlu Anda buat.
2. Perkenalkan k sebagai centroid yang dapat dibuat sewenang-wenang.
3. Hitung jarak setiap informasi ke setiap centroid dengan menggunakan kondisi Euclidean Distance.
4. Mengumpulkan setiap informasi tergantung pada jarak terpendek antara informasi dan pusatnya.
5. Tentukan situasi centroid baru (k).
6. Kembali ke tahap 3 jika situasi centroid baru dengan centroid lama tidak terlalu mirip.

## 3. Hasil dan Pembahasan (Results and Discussions)
Data diambil atau scrap dari e-commerce shopee.co.id selanjutnya akan dilakukan pre-prosesesing antara lain: cleaning, remove stopword, tokenization steming.
3.1 Pre-Prosesesing

## a. Cleaning
Ialah  proses  penghapusan  tanda  baca( punctuation ), symbol, huruf  besar  ( uppercase )  manjadi huruf  kecil  ( lowercase )  serta  bilangan  angka( numbers ).  Sehingga  data  tersebut  menjadi  data yang efektif serta dapat diolah dengan baik.

## b. Remove Stopword
Ialah sebuah proses menghapus (kata-kata) yang kurang penting atau words yang tidak penting misalnya kata dan, atau, kamu, aku.

## c. Tokenization
Ialah Metode yang terlibat dengan memecah kalimat menjadi beberapa bagian dikenal sebagai token. Token dapat dianggap sebagai jenis kata, ekspresi, atau komponen yang memiliki makna .

## d. Stemming
Ialah  cara  paling  umum  untuk  mengubah  kata  ke  dalam  struktur  dasarnya  dengan menghilangkan gabungan sebelumnya, kemudian setelah kata itu.

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## 3.2 Hasil dan analisis Word cloud
Word  cloud ataupun  biasa disebut juga  dengan text cloud merupakan  satu  dari  beberapa metode untuk menampilkan data teks secara visual. Metode ini sangat banyak digunakan dan popular terutama untuk teks minning. Berikut ialah hasil dari proses analisis teks word cloud.
Gambar 3.1 Output dari proses word cloud smartphone jenis low cost
Dari Word cloud graphics diatas nampak kata dominan adalah aman, barang dan kirim, beberapa kata yang lebih kecil muncul antara lain cepat, bagus, cepet, penyok, dan terima. Nampak juga beberapa kata  yang  bermakna  negatif  seperti  penyok,  takut,  dan  setengah  pakai  hanya  muncul  dengan  format huruf yang kecil yang berarti tidak mendominasi teks. Sedang kata-kata yang dominan cenderung netral atau positif seperti barang, kirim, aman dan bagus.

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Berdasarkan hasil proses word cloud smartphone jenis high cost pada gambar di atas menunjukan bahwa  kata  yang  dominan  sering  muncul  pada  ialah  kata  barang,  mantap,  cepat,kirim  dan  bagus. Sebagian  cenderung  kata-kata  netral  dan  positif.  Sementara  kata-kata  yang  bermakna  positif  banyak muncul namun tidak dominan misalnya kata kirim, cepat, ramah, bagus banyak muncul di format teks yang  kecil  artina  tidak  terlalu  mendominasi  komentar.  Sedangkan  kata  yang  negatif  hampir  tidak nampak pada wordcloud.

## 3.3   K-Means Clustering
Analisis clustering dilakukan  pada  data  penjualan  dan  rating  yang  diperoleh  pada  setiap  item barang  smartphone  yang  ditarik  dari e-commerce .  Berikut  proses  dan  hasil analisis K-Means dengan python untuk data rating dan angka penjualan pada smartphone low cost .
Gambar 3.3 Code import library dan hasil atau output data Dari  data  di  atas  untuk smartphone  low  cost nampak  bahwa  angka  penjualan  baik  yang  rendah maupun yang tertinggi cenderung memiliki cluster yang sama dengan kecenderungan sama memperoleh rating 5 dari pelanggan.
#data info Data.info()
Gambar 3.4 Melihat informasi data atau data info
Sebaran data #sebaran data plt.scatter(df.rating,df['terjual']) plt.xlabel('Rating') plt.ylabel('Terjual')

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
Gambar 3.5 Proses melihat sebaran dan hasil (output)
k-means prediksi df['cluster']=y_predicted df.head(10)

## Gambar 3.6 hasil prediksi
Dari  data  di  atas  untuk  smartphone high  cost juga  nampak  tidak  ada  perbedaan  dimana  angka penjualan  baik  yang  rendah  maupun  yang  tertinggi  cenderung  memiliki cluster yang  sama  dengan kecenderungan  sama  memperoleh  rating  5  dari  pelanggan,  meskipun  terdapat cluster yang  berbeda untuk angka penjualan yang tertinggi.
Selanjutnya analisis clustering untuk data yang di scrap baik data smartphone yang high cost maupun yang low cost diperoleh hasil sebagai berikut .
# Visualisai clustering.

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Gambar 3.7 proses dan hasil output 3 cluster data seluruh smartphone
Berdasarkan hasil grafik dari proses clustering di atas menunjukan bahwa angka penjualan 0 sampai 1000 mendapatkan rating tertinggi.
Keterangan:
1. Warna  bintang  ungu  berarti  menunjukan  titik  pusat  atau  lokasi cluster yang  biasa  di  sebut  juga centroid.
2. Warna hijau merupakan cluster pertama atau cluster 0 dikarenakan di python angka dimulai dari 0 dan murupakan cluster dengan nilai sedang.
3. Warna merah merupakan cluster kedua atau cluster 1 dan merupakan cluster dengan nilai tertinggi. 4. Warna hitam cluster ketiga atau claster 2 dan merupakan cluster dengan nilai terendah.

## 4. Kesimpulan (Conclusion)
Berdasarkan  uraian  pada  bab  sebelumnya  serta  dari  hasil  proses  analisis  pengelompokan  teks selesai pada keterangan pusat niaga shoppe Indonesia, didapatkan beberapa kesimpulan:
1. Berdasarkan  data  komentar marketplace shopee  Indonesia  dapat  bahwa  baik  di smartphone low cost maupun yang high cost cenderung memiliki pola wordloud yang sama dimana kata-kata yang dominan muncul cenderung netral dan positif, sedang kata-kata yang bermakna negatif cederung tidak dominan.
2. Hasil analisis clustering cenderung diperoleh tidak ada beda antara angka penjualan dengan rating yang diperoleh baik untuk produk smartphone high level maupun low level .
3. Dari  proses clusterisasi menggunakan k-means terdapat  3 cluster yaitu cluster pertama(0) ditunjukan  dengan  warna  hijau, cluster kedua(1)  dengan  warna  merah  serta cluster ketiga(2) dengan warna hitam . Warna bintang ungu berarti menunjukan titik pusat cluster atau menunjukan titik centroid nya.

## Ucapan Terima Kasih (Acknowledgement)
Penulis  menyampaikan  terima  kasih  sebesar-besarnya  kepada  seluruh  tim  atas  kerja  bersamanya, khususnya    untuk  Bapak  Heri  Suroyo,  beliau  merupakan  dosen  pembimbing  kami  yang  telah memberikan  saran, bimbingan  serta referensi untuk publikasi di jurnal ini.

## Daftar Pustaka
A. Yani,D.D., Pratiwi, H. S., & Muhardi, H. (2019). Implementasi Web Scraping untuk Pengambilan Data  pada  Situs  Marketplace.  Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi  (JUSTIN),  7(4),  257. https://doi.org/10.26418/justin.v7i4.30930

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
Handoyo,R.,  Rumani,R.,  &  Nasution,S.M.  (2014).  Perbandingan  Metode  Clustering  Menggunakan Metode Single Linkage Dan KMeans Pada Pengelompokan Dokumen. JSM STMIK Mikroskil, 15(2), 73–82. https://mikroskil.ac.id/ejurnal/index.php/jsm/article/view/161
Sentiya, A., Suroyo, H., Komputer, F. I., & Darma, U. B. (n.d.). bina darma conference on computer science  ANALISIS  TEXT  CLUSTERING  AKUN  FANPAGE  SHOPEE  INDONESIA DENGAN bina darma conference on computer science. 1055–1067.
Hasibuan A, Z. (2007). Metodologi Penelitian Pada Bidang Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi,
4 (1), 1–194.
Jony Wong, W. (2008). Belanja Elektronik. Belanja Elektronik, 10–42.
Syaifudin, Y. W., & Irawan, R. A. (2018). Implementasi Analisis Clustering Dan Sentimen  Data Twitter Pada Opini Wisata Pantai  Menggunakan Metode K-Means. Jurnal Informatika Polinema, 4 (3), 189. https://doi.org/10.33795/jip.v4i3.205
Indraloka, D. S., & Santosa, B. (2017). Penerapan Text Mining untuk Melakukan Clustering Data Tweet
Shopee Indonesia. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 6(2), 6–11. https://doi.org/10.12962/j23373520.v6i2.24419

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)

## Halaman ini sengaja dikosongkan