## SISTEM ANALISIS SENTIMEN PRODUK PADA APLIKASI LAZADA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Alvina Gusti Pramita 1 , Fajar Nugraha 2
Universitas Muria Kudus, Sistem Informasi 1,2
Jl. Lingkar Utara UMK, Gondangmanis, Bae, Kudus e-mail: 202153018@std.umk.ac.id 1 , fajar.nugraha@umk.ac.id 2

## Abstrak
Lazada merupakan salah satu e-commerce yang sangat populer di Indonesia. Sebagai platform e-commerce  terkemuka,  Lazada  menghadapi  berbagai  tantangan  besar  dalam  mengelola  review  dari pengguna. Dengan adanya jutaan bahkan ribuan review yang beragam, mengidentifikasi kualitas produk sehingga  dapat  memenuhi  harapan  pelanggan  bisa  menjadi  tugas  yang  sangat  rumit.  Selama  ini, peruhasaan  melakukan  analisa  review  produk  Lazada  yang  sudah  dipasarkan  dengan  menghabiskan banyak  waktu  dan  sumber  daya  manusia.  Untuk  menganalisis  sentimen  dari  review  pelanggan,  proses pengumpulan data sampai dengan hasil sentimen dilakukan secara manual. Selain itu, ketersediaan data yang banyak akan sulit untuk secara efisien mengolah dan menganilis semua review secara manual. Maka dari itu, diperlukan suatu sistem yang mampu mengatasi permasalahan yang terjadi pada proses analisis ulasan secara manual. Di dunia kecerdasan buatan, permasalahan seperti ini termasuk ke dalam domain Narual Language Processing (NLP). Dengan adanya penelitian ini akan membantu proses review ulasan dari pengguna Lazada dengan menggunakan aplikasi SMARTSHOP-REVIEW dengan model Naïve Bayes, mengingat bahwa pola sentiment yang ada dari ulasan pengguna itu sangat bermacam-macam. Data yang digunakan adalah data dari Lazada Indonesian Review 2019 yang berisi 38.071 review. Dari data tersebut, akan dikelompokkan dari sentimen yang ada yaitu Positif dan Negatif dengan hasil Positif sebesar 32.198 dan Negatif sebesar 5.753.
Kata kunci: Analisa Sentimen, Naïve Bayes, NLP, Ulasan Produk, Smartshop

## Abstract
Lazada  is  one  of  the  most  popular  e-commerce  sites  in  Indonesia.  As  a  leading  e-commerce platform, Lazada faces major challenges in  managing  user  reviews. With millions or even thousands of varying  reviews,  identifying  product  quality  so  that  it  meets  customer  expectations  can  be  a  very complicated  task.  So  far,  the  company  has  been  analyzing  reviews  of  Lazada  products  that  have  been marketed using a lot of time and human resources. To analyze sentiment from customer reviews, the data collection  process  to  arrive  at  sentiment  results  is  carried  out  manually.  In  addition,  the  availability  of large amounts of data makes it difficult to efficiently process and analyze all reviews manually. Therefore, we need a system that is able to overcome problems that occur in the manual review analysis process. In the world of artificial intelligence, problems like this fall into the domain of Narual Language Processing (NLP).  This  research  will  help  the  process  of  reviewing  reviews  from  Lazada  users  by  using  the SMARTSHOP-REVIEW application with the Naïve Bayes model, remembering that the sentiment patterns that exist from user reviews vary greatly. The data used is data from the 2019 Lazada Indonesian Review which  contains  38,071  reviews.  From  this  data,  existing  sentiment  will  be  grouped  into  Positive  and Negative with Positive results of 32,198 and Negative of 5,753.
Keywords: Sentiment Analysis, Naïve Bayes, NLP, Product Review, Smartshop

## 1. PENDAHULUAN
Lazada  sebagai  platform  e-commerce  terkemuka  menghadapi  beberapa  tantangan  besar  dalam mengelola review pengguna [1]. Pertama, mereka merasa sulit mengevaluasi kualitas produk berdasarkan tinjauan yang banyak dan beragam. Dengan jutaan review yang beragam, mengidentifikasi kualitas produk sehingga dapat memenuhi harapan pelanggan bisa menjadi tugas yang sangat rumit. Selain itu, memoderasi review  yang  tidak  pantas  atau  menyesatkan  juga  merupakan  masalah  yang  signifikan.  Selama  ini, perusahaan melakukan menganalisis review produk Lazada yang sudah dipasarkan dengan menghabiskan banyak  waktu  dan  sumber  daya  manusia.  Untuk  menganalisis  sentimen  dari  review  pelanggan,  proses pengumpulan data sampai dengan hasil sentimen dilakukan dengan manual. selain itu, ketersediaan data yang banyak akan sulit untuk secara efisien mengolah dan menganalisis semuanya secara manual [2]. Dari data Lazada Indonesian Review 2019, terdapat data review content sebanyak 288.515. Dengan banyaknya review  yang  ada,  proses  analisis  review  dari  pelanggan  sangat  memakan  waktu  jika  dilakukan  secara manual.
Maka dari itu, diperlukan suatu sistem yang baru untuk mengatasi permasalah yang terjadi pada proses analisis review secara manual. Salah satu solusi yang dapat dilakukan adalah dengan membuat suatu sistem  analisis    review  yang  terotomatisasi.  Proses  analisis  review  dapat  dilakukan  oleh  komputer yang terlebih dahulu diprogram untuk mengenali serta memahami bahasa manusia. Di dunia kecerdasan buatan, permasalahan seperti ini termasuk ke dalam domain Natural Language Processing (NLP) [3]. Dengan solusi yang  kami  kembangkan  ini,  analisis  sentimen  yang  akan  diimplementasikan  membuat  proses  analisis tinjauan menjadi lebih efisien. Proses ekstraksi data sampai dengan analisis sentimen akan dilakukan secara otomatis.  Solusi  ini  akan    mengurangi  waktu  dan  sumber  daya  yang  dibutuhkan  serta  meningkatkan kemampuan untuk merespons perubahan sentimen pelanggan dengan lebih cepat dan lebih tepat [4].
Proyek  sentimen  analisis  pada  aplikasi  Lazada  ini  bertujuan  untuk  menggali  pandangan  dan penilaian pelanggan terhadap berbagai produk yang terdaftar di platform Lazada. Penilaian atau sentimen mengacu pada suatu topik tertentu [5] [6]. Pernyataan pada topik yang sama mungkin memiliki makna yang berbeda dengan pernyataan yang sama pada topik yang berbeda. Oleh karena itu, beberapa penelitian perlu mengidentifikasi  topik  yang  sedang  dibahas  sebelum  melakukan  analisis  sentimen  [7].  Dengan menggunakan teknik analisis sentimen pada ulasan-ulasan pelanggan, proyek ini akan menghasilkan sebuah dashboard  atau  website  interaktif  yang  dapat  memvisualisasikan  hasil  analisis  sentimen,  memberikan wawasan  tentang  sejauh  mana  pelanggan  merasa  puas  atau  tidak  puas  dengan  produk  tertentu,  serta mengidentifikasi masalah atau area perbaikan potensial. Web aplikasi ini akan memberikan manfaat yang berharga  bagi  perusahaan  untuk  mengambil  keputusan  yang  lebih  baik  dalam  pengelolaan  produk, pemasaran, dan pengembangan produk.

## 2. METODE PENELITIAN
Ada  dua  metode  yang  digunakan  pada  pengembangan  sistem  aplikasi  Smartshop-Review  ini, yaitu:
2.1 Metode Pengumpulan Data
Proses awal yang dilakukan adalah mengambil dan mengamati data ulasan produk pada aplikasi Lazada dari  Keggle.  Data  ini  dianalisis  untuk  mengetahui  sentimen  pengguna  terhadap  produk  yang  direview. Kemudian dilakukan pencarian informasi dan teori yang relevan dengan penelitian ini 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  adalah  merupakan  sebuah  teknik  untuk  membangun  atau  mengubah sistem dengan memanfaatkan model-model yang telah terbukti efektif [8]. Dalam membangun sistem pada penelitian ini menggunakan tools Steamlit dengan menggunakan Google Collab .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proyek  ini  berhasil  mengembangkan  aplikasi  Smartshop  Review  dengan  fokus  pada  analisis sentimen  ulasan  produk  di  platform  e-commerce  Lazada  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Berikut adalah hasil yang diperoleh dari berbagai tahapan proyek ini:
A. Problem Scoping
Proyek  Akhir  ini  berfokus  pada  Sentiment  Analysis  ulasan  produk  di  platform  e-commerce Lazada.  Sentiment  Analysis  sendiri  merupakan  teknik  penting  dalam  pemrosesan  bahasa  alami  yang memungkinkan kita untuk memahami dan mengklasifikasikan perasaan yang terkandung dalam teks, salah satunya  ulasan  produk.  Dengan  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes,  proyek  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  model  yang  dapat  mengklasifikasikan  ulasan  produk  ke  dalam  dua  kategori  sentimen: positif dan negatif.
Proyek  ini  memiliki  tujuan  membantu  penjual  memahami  ulasan  produk  mereka,  membantu konsumen  dapat  lebih  mudah  menemukan  produk  yang  sesuai  dengan  preferensi  mereka  berdasarkan ulasan produk dari pengguna laidan mengembangkan model Sentiment Analysis yang dapat memberikan wawasan berharga untuk kemajuan platform e-commerce Lazada secara keseluruhan [9].
Ekspektasi yang diinginkan oleh Business User dalam proyek Sentiment Analysis pada aplikasi Lazada  diantaranya  adalah  pengukuran  yang  akurat  terhadap  kepuasan  pelanggan,  pendidentifikasian masalah dengan cepat, serta perbaikan produk dan layanan.  Tentu saja ekspektasi tersebut akan berujung pada pengambilan keputusan strategis yang lebih baik. Perusahaan mengharapkan hasil analisis sentimen dapat  memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk  meningkatkan  pengalaman  pelanggan  atau  customer experience.
Terdapat  batasan-batasan  yang  dipertimbangkan  oleh  Business  User  dalam  proyek  analisis sentimen pada aplikasi Lazada adalah:
1) Biaya:  Pengembangan  dan  pelaksanaan  proyek  Sentiment  Analysis  dapat  memerlukan anggaran yang signifikan untuk sumber daya komputasi, alat, atau personel yang dibutuhkan.
2) Tantangan  dalam  Bahasa  atau  Wilayah  Tertentu:  Bahasa  atau  wilayah  yang  berbeda  dapat menimbulkan  tantangan  karena  model  analisis  sentimen  harus  diperluas  atau  disesuaikan untuk masing-masing bahasa daerah atau wilayah.
3) Kualitas  Data:  Kualitas  data  yang  tidak  memadai  atau  data  yang  tidak  terstruktur  dapat menjadi batasan. Business User harus memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis memiliki kualitas yang memadai.
4) Volume  Data:  Jika  volume  data  sangat  besar,  pengolahan  dan  analisis  data  dapat  menjadi lambat dan memerlukan sumber daya komputasi yang besar.
Dengan  melakukan  analisis  sentimen  produk  Lazada,  perusahaan  dapat  meningkatkan  kualitas produk yang dipasarkan serta dapat meningkatkan penjualan di platform tersebut. Solusi ini cocok untuk menyelesaikan masalah bisnis yang berkaitan dengan customer experience.
Gambar 1. Proses analisis review pelanggan yang secara manual (As-Is)
Gambar  1.  adalah  proses  analisis  review  yang  saat  ini  dilakukan  (As-Is).  Saat  ini,  perusahaan melakukan analisis sentimen secara manual. Berawal dari dikumpulkannya data ulasan pelanggan secara manual dan kemudian dilanjutkan dengan mengolahnya menjadi data terstruktur. Ulasan pelanggan yang sudah  menjadi  data  berbentuk  tabel  tersebut  kemudian  dianalisis  secara  manual  satu  persatu.  Keluaran analisis manual tersebut berupa wawan atau insight yang akan digunakan untuk penentuan suatu keputusan bisnis.
Proses  analisis  review  pelanggan  yang  sedang  dilakukan  secara  manual  dapat  berubah  menjadi menjadi (To-Be) seperti pada Gambar 2. Pengumpulan data beserta tahap pre-processing dilakukan secara otomatis dan berkala. Data ulasan yang sudah diproses tersebut kemudian dianalisis secara otomatis dengan model  yang  telah  dibuat  dan  dirancang.  Keluaran  dari  analisis  tersebut  berupa  sentimen  yang divisualisasikan  pada  dashboard  sehingga  business  user  dapat  melihat  secara  langsung  dan  segera menentukan suatu keputusan bisnis.
Gambar 2. Proses analisis review pelanggan secara otomatis (To-Be)
Gambar 3. Langkah-langkah dalam analisis sentimen prosuk Lazada
Langkah-langkah  dalam  analisis  sentimen  produk  Lazada  dimulai  dengan  pengumpulan  data ulasan pelanggan dari platform Lazada. Pengumpulan data tersebut diantaranya adalah deskripsi produk, harga,  dan  peringkat.  Selanjutnya,  dilakukan  preprocessing  data  untuk  membersihkan  teks  seperti menghilangkan  tanda  baca  serta  mengubah  teks  ke  dalam  bentuk  yang  dapat  dianalisis.  Kemudian, dilakukan exploratory data analysis (EDA) untuk memahami data ulasan pelanggan. Tahapan berikutnya dilanjutkan dengan klasifikasi ulasan ke dalam kategori sentimen positif, negatif, atau netral menggunakan salah  satu  model  pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  yaitu  model  Naive  Bayes.  Setelah  model  analisis sentimen dibuat dan dilatih, evaluasi  model dilakukan untuk  memastikan akurasi  dan kinerja yang baik. Terakhir,  hasil  analisis  disajikan  melalui  dashboard  atau  aplikasi  web  yang  dapat  memvisualisasikan informasi  sentimen  secara  interaktif  untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  kepada  pengguna bisnis. Solusi ini memberikan business user alat yang kuat untuk mengambil keputusan berdasarkan data yang berkualitas dan merespons perubahan pasar dengan lebih cepat dan lebih tepat. Business user dapat mengakses dashboard yang memvisualisasikan sentimen produk secara real-time. Dengan demikian, solusi ini  dapat  meningkatkan  efisiensi  operasional  dan  kemampuan  bisnis  untuk  tetap  bersaing  di  pasar  e- commerce seperti Lazada..

## B. Data Acquisition
Data yang digunakan dalam proyek analisis sentimen bersumber dari platform Kaggle yaitu  data product review pada platform Lazada yang terdiri dari dua data yaitu data items dan data review. Kedua data  tersebut  kemudian  digabungkan  menggunakan  teknik left  join dengan “itemid” sebagai  kolom kuncinya. Penggabungan kedua data menghasil sebanyak 38071 review dari product review Lazada.
C. Data Exploration
Pada data yang kami gunakan yaitu data review Lazada yang berisi 38.071 review ini kita lakukan eksplorasi  dengan  membuat  dan  membagi  senitment  yang  ada  pada  setiap  review  nya.  Semua  data digabungkan menjadi dataset gabung dan dibuat kamus penggantian sentimen mapping yaitu Positif dengan nilai  1 dan Negatif degan nilai 2. Selanjutnya dibuat  sentiment count  dari dataset  gabung diatas sebagai berikut:
sentimen_count = dt_gabungan['Sentimen'].value_counts()
sentimen_count Hasilnya : 1    32198 0     5753 Name: Sentimen, dtype: int64
Dari  hasil  diatas  didapatkan  review  dengan  sentimen  positif  yaitu  sebanyak  32.198  review. Sedangkan untuk review dengan sentimen negatif yaitu sebanyak 5.753 review. Selanjutnya disini dibuat diagram dari distribusi sentimen sebagai berikut:
Gambar 4. Diagram Distribusi Sentimen

## D. Modeling
Dalam  proses  modeling  produk  kami  tentunya  kita  mulai  dari  membuat  EDA  hingga  Pre- Processing.  Selanjutnya  proses  mengklasifikasikan  teks  yang  dapat  dideteksi  sentimen  nya.  Adapun sentiment mapping yang kami buat ada 2 kategori yaitu, Negatif dan Positif. Model Naive Bayes dipilih untuk tugas analisis sentimen teks karena keunggulannya yang sesuai dengan kebutuhan. Model ini mudah diimplementasikan,  efisien  dalam  pemrosesan  teks,  dan  mampu  menangani  dataset  berdimensi  tinggi dengan kata-kata sebagai fitur [10]. Selain itu, Naive Bayes memiliki kemampuan untuk menangani data teks dengan lebih dari dua kategori sentimen, serta mampu mengklasifikasikan data kategorikal. Meskipun memiliki  asumsi  independensi  "naif,"  model  ini  sering  memberikan  hasil  yang  memadai  dalam  analisis sentimen, menjadikannya pilihan yang populer untuk proyek ini.

## E. Evaluation
Metrik  evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  model  yaitu  akurasi  dan  F1  Score dikarenakanan  penggunaan  akurasi  memberikan  gambaran  umum  tentang  kinerja  model,  sedangkan  F1 Score memberikan keseimbangan antara ketepatan dan keberhasilan dalam mengidentifikasi kelas tertentu. Berikut adalah Confusion matrix dan Classification report untuk data latih dan data uji:
Gambar 5. Confusion Matrix Data Uji Selanjutnya  yaitu  membuat  laporan  klasifikasi  atau  classification  report  dari  data  test  yang didapatkan hasil sebagai berikut:
precision  recall  f1-score  support
Kelas 0      0.53      0.88      0.66      1091 Kelas 1      0.98      0.87      0.92      6500 accuracy                         0.87      7591 macro avg    0.75      0.87      0.79      7591 weighted avg 0.91      0.87      0.88      7591
Dari classification report pada data test di atas dihasilkan bahwa model memiliki kinerja baik pada kelas 1 (positif) dibuktikan dengan nilai precision, recall, dan f1-score yang tinggi. Sedangkan pada kelas 0 (negatif) memiliki nilai recall yang tinggi menunjukan bahwa model cukup baik dalam mengidentifikasi kelas  0,  tetapi  nilai  precision  yang  rendah  menunjukan  sebagian  besar  yang  diprediksi  dari  kelas  0 sebenarnya merupakan kelas 1. Dari hasil akurasi menunjukan bahwa model dapat memprediksi sentimen dari review sebesar 87 %.
Setelah dilaukan calsification report pada data test, maka selanjutnya akan dilakukan prediksi dan mengukur akurasi pada data uji dengan hasil Akurasi: 92.20%. Kemudian dilanjutkan membuat confusion matriks pada data uji yaitu sebagai berikut:
Gambar 6. Confusion Matrix Data Latih
Gambar  3.  menunjukan  bahwa  terdapat  4307  review  yang    benar  sentimen  negatif  diprediksi dengan benar sebagai sentimen negatif. Terdapat 4290 review yang benar sentimen positif diprediksi benar sebagai  positif.  Kemudian  dilakukan  juga  Classification  Report  pada  data  Uji  tersebut  yang  didapatkan hasil berikut ini:
Classification Report - Training Data: precision    recall  f1-score   support
0 0.92      0.92      0.92      4662 1 0.92      0.92      0.92      4662
accuracy                          0.92      9324 macro avg     0.92      0.92      0.92      9324 weighted avg  0.92      0.92      0.92      9324
Model pada data train memiliki kinerja yang sangat baik dengan tingkat akurasi, precision, recall, dan F1-score yang sama tinggi untuk kedua kelas dengan klasifikasi yang seimbang terhadap kelas positif (1) dan negatif (0).
Berdasarkan Classification Report pada data uji dan data latih, maka dihasilkan bahwa model pada data uji memiliki performa yang cukup baik dan tidak terlalu berbeda dibandingkan dengan performa model pada data latih. Hasil ini menunjukan bahwa model yang dihasilkan cukup baik.
F. Deployment
Aplikasi Smartshop Review berhasil dibuat menggunakan Streamlit di Google Collab. Pengguna dapat memasukkan ulasan produk, dan aplikasi akan memprediksi sentimen ulasan tersebut. Model Naive Bayes yang sudah dilatih dengan data latih digunakan untuk memprediksi sentimen.
G. Tampilan Aplikasi
Aplikasi  yang  dibuat  memiliki  tampilan  user-friendly  dengan  form  input  untuk  memasukkan ulasan produk, kemudian menampilkan prediksi sentimen serta contoh ulasan positif dan negatif.
Gambar 7. Tampilan Web Aplikasi SMARTSHOP-REVIEW
Dengan  demikian,  proyek  ini  berhasil  mengembangkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  membantu  dalam menganalisis sentimen ulasan produk Lazada, memberikan wawasan berharga bagi penjual dan konsumen, serta meningkatkan kemampuan e-commerce dalam memahami kebutuhan pelanggan.

## 4. KESIMPULAN
[1] R. L. Atimi and Enda Esyudha Pratama, “Implementasi Model Klasifikasi Sentimen Pada Review  Produk  Lazada  Indonesia,” J.  Sains  dan  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  88–96,  2022,  doi: 10.34128/jsi.v8i1.419.
[2] D. Yosmita Praptiwi, “Analisis Sentimen Online Review Pengguna E-Commerce Menggunakan Metode Support Vector Machine Dan Maximum Entropy,” 2018.
[3] M. E. Alzahrani, T. H. H. Aldhyani, S. N. Alsubari, M. M. Althobaiti, and A. Fahad, “Developing an  Intelligent  System  with  Deep  Learning  Algorithms  for  Sentiment  Analysis  of  E-Commerce Product Reviews,” Comput. Intell. Neurosci. , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/3840071.
[4] K. Norman, Z. Li, Y. T. Oh, G. Golwala, S. Sundaram, and J. Allebach, “Application of natural language  processing  to  an  online  fashion  marketplace,” IS  T  Int.  Symp.  Electron.  Imaging  Sci. Technol. , pp. 1–5, 2018, doi: 10.2352/ISSN.2470-1173.2018.10.IMAWM-444.
[5] A. A. Lutfi, A. E. Permanasari, and S. Fauziati, “Corrigendum: Sentiment Analysis in the Sales Review of Indonesian Marketplace by Utilizing Support Vector Machine,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 4, no. 2, p. 169, 2018, doi: 10.20473/jisebi.4.2.169.
[6] A. R. Isnain, N. S. Marga, and D. Alita, “Sentiment Analysis Of Government Policy On Corona Case Using Naive Bayes Algorithm,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 15, no. 1, p. 55, 2021, doi: 10.22146/ijccs.60718.
[7] W.  Kurnia,  “Sentimen  Analisis  Aplikasi  E-Commerce  Berdasarkan  Ulasan  Pengguna Menggunakan Algoritma Stochastic Gradient Descent,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 138–143, 2023, [Online]. Available:
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/sisteminformasi/article/view/2561%0Ahttp://jim.teknokrat.ac. id/index.php/sisteminformasi/article/download/2561/782
[8] A.  Ibnu,  “Rekayasa  Perangkat  Lunak  Dengan  Model  Unified  Process  Studi  Kasus:  Sistem Informasi Journal,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, p. 11, 2022.
[9] A. Chamekh, M. Mahfoudh, and G. Forestier, “Sentiment Analysis Based on Deep Learning in E- Commerce,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including  Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes Bioinformatics) , vol. 13369 LNAI, pp. 498–507, 2022, doi: 10.1007/978-3-031-10986-7_40.
[10] B. Gunawan, H. P. Sasty, and E. P. Esyudha, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” Jepin , vol. 4, no. 2, pp. 17–29, 2018, [Online]. Available: www.femaledaily.com