Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3   (August 2024)

## ANALISIS SENTIMEN ULASAN PELANGGAN

## TERHADAP PRODUK ROTI MACAN ARTISAN DI E- COMMERCE TOKOPEDIA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING
Nur Aviani Azizah 1 , Tati Ernawati 2 ,
Teknik Informatika 1 ,  Teknik Informatika 2
Fakultas Teknik 1 ,  Fakultas Teknik 2
Politeknik TEDC Bandung 1 , Politeknik TEDC Bandung 2
Email: nuravianiazizah@gmail.com 1 , tatiernawati@poltektedc.ac.id 2
Received: June 30 , 2024 . Revised: July 29, 2024 . Accepted: July 30, 2024 .  Issue Period: Vol.8 No.3 (2024), Pp. 580-588
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  ulasan  pelanggan terhadap  produk  Roti  Macan  Artisan  di  e-commerce  Tokopedia  menggunakan metode  clustering.  Data  ulasan  yang  dikumpulkan  mencakup  periode  dari  Agustus hingga  Desember  2023,  dengan  total  26.500  sampel  yang  terdiri  dari  komentar, rating,  harga  produk,  lokasi,  dan  kuantitas.  Analisis  menggunakan  algoritma  K- Means clustering untuk mengelompokkan ulasan berdasarkan kesamaan fitur seperti rating  dan  kata  kunci  dalam  komentar.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa kepuasan  pelanggan  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  penilaian  keseluruhan toko,  di  mana  sebagian  besar  ulasan  menunjukkan  sentimen  positif  terutama  pada aspek  rasa  dan  kualitas  roti. Namun,  terdapat  beberapa  ulasan  negatif  terkait  sistem pemesanan dan ketersediaan produk yang menunjukkan perlunya peningkatan dalam sistem  pemesanan  untuk  mengurangi  ketidakpuasan  pelanggan.  Interaktivitas pelanggan  dalam  memberikan  ulasan  juga  sangat  berpengaruh  terhadap perkembangan  toko,  dengan  ulasan  yang  lebih  sering  dan  berkualitas  tinggi cenderung  meningkatkan  visibilitas  toko  dan  kepercayaan  pelanggan  baru  serta mendorong  penjualan.  Sistem  pemberian  ulasan  di  Tokopedia  memiliki  dampak besar  terhadap  keberlangsungan  bisnis  Toko  Roti  Macan  Artisan,  di  mana  ulasan positif  membantu  memperkuat  reputasi  toko  dan  ulasan  negatif  memberikan  umpan balik  yang  berharga  untuk  perbaikan.  Dengan  demikian,  analisis  sentimen menggunakan  metode  clustering  telah  membantu  dalam  memahami  persepsi pelanggan  dan  mengidentifikasi  area  yang  perlu  ditingkatkan  untuk  meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.
Kata  kunci: Roti  Macan  Artisan,  analisis  sentimen,  ulasan  pelanggan,  Tokopedia, clustering, K-Means.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  telah  membawa  perubahan  signifikan  dalam  berbagai  aspek kehidupan  masyarakat,  termasuk  dalam  bidang  ekonomi  dan  perdagangan.  Teknologi  informasi,  yang  saat  ini mudah diakses oleh  masyarakat luas, telah  memungkinkan  terjadinya transformasi digital yang  mempermudah banyak  aspek  kehidupan,  termasuk  dalam  transaksi  ekonomi.  Salah  satu  bentuk  nyata  dari  sinergi  antara
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3   (August 2024)
teknologi  informasi  dan  perdagangan  adalah  munculnya  e-commerce,  yang  menggabungkan  layanan perdagangan dengan teknologi untuk menciptakan platform belanja yang praktis dan efisien [7].
Indonesia  telah  muncul  sebagai  pasar  e-commerce  terbesar  di  Asia  Tenggara,  didukung  oleh  populasi besar dan produk domestik bruto (PDB) terbesar di ASEAN. Selama pandemi Covid-19, transaksi e-commerce di Indonesia mengalami lonjakan signifikan, dengan peningkatan sebesar 296% dari Rp 205,5 triliun pada tahun 2019 menjadi Rp 266,3 triliun pada tahun 2020, dan terus meningkat hingga mencapai Rp 337 triliun pada tahun 2021  [3].  Diperkirakan  pada  tahun  2030,  e-commerce  akan  menyumbang  sekitar  34%  atau  setara  dengan  Rp 1.900 triliun dari total ekonomi digital di Indonesia.
Tokopedia,  salah  satu  platform  e-commerce  terpopuler  di  Indonesia,  memungkinkan  pengguna  untuk membeli  berbagai  produk  dengan  mudah,  termasuk  makanan.  Dalam  kategori  makanan,  roti  telah  menjadi produk yang sangat diminati oleh konsumen. Roti, yang merupakan kebutuhan dasar manusia, kini tidak hanya berfungsi sebagai pengisi perut tetapi juga menjadi bagian dari pengalaman kuliner yang memuaskan [2] [8]. Di Indonesia,  tren  konsumsi  roti  khususnya  roti  artisan,  meningkat  seiring  dengan  meningkatnya  kesadaran masyarakat akan pentingnya makanan sehat dan alami.
Roti  Macan  Artisan,  sebagai  salah  satu  produk  roti  artisan,  telah  mendapatkan  tempat  khusus  di  hati konsumen  di  Tokopedia.  Pelanggan  dapat  memberikan  ulasan  dan  rating  setelah  membeli  produk,  yang berfungsi  sebagai umpan balik bagi penjual dan juga informasi bagi calon pembeli lainnya.  Analisis  sentimen dari  ulasan  pelanggan  ini  menjadi  penting  untuk  memahami  persepsi  konsumen  terhadap  produk  dan  layanan yang diberikan [4] [5].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  ulasan  pelanggan  terhadap  produk  makanan khususnya  roti  artisan  di  Tokopedia.  Dengan  menggunakan  metode  clustering,  penelitian  ini  akan mengkategorikan  ulasan  pelanggan  ke  dalam  tiga  kategori  yaitu  positif,  negatif,  dan  netral.  Metode  clustering dipilih  karena  telah  terbukti  efektif  dalam  proses  text  mining  dengan  hasil  akurasi  yang  tinggi.  Melalui penelitian ini, diharapkan dapat diperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai kepuasan pelanggan dan faktor-faktor yang mempengaruhi interaksi serta keputusan pembelian di platform e-commerce Tokopedia [9].

## II. LANDASAN TEORI DAN METODE PENELITIAN

## 2.1. Roti Macan Artisan
Toko  Roti  Macan  Artisan  Bandung  memulai  bisnis  pada  tahun  2016  di  Dago,  Bandung  dan  dikenal  di komunitas kopi Bandung sebagai sebagai bagian dari Tri Tangtu Coffee and Roaster , di tahun 2019. Roti macan artisan membuka toko di Jl. Buah batu no. 129. Roti macan sendiri memiliki tiga tokoh dibaliknya yaitu Rocky, Oga, dan Mang Darus. Roti macan menyajikan tiga pilihan rasa sourtdough, yakni Double Chocolate, Cranberry Chesee  dan  Pramigiano  Chocolate  yang  masing-masing  dihargai  Rp.  28.000.  Roti  Macan  Artisan  juga menyediakan  Pizza  Sourdough,  Brioche  Tawar,  sertapaket  pemesanan  luar  kota.  Setiap  harinya  Roti  Maca Artisan melayani lebih dari 500 pcs, buka dari hari sabtu – kamis, pukul 07.00 pagi sampai dengan 15.00 sore. Untuk paket keluar kota pembeli disarankan melakukan pre-order h-1 karna permintaan yang cukup tinggi.

## 2.2. Kepuasan Konsumen
Dalam e-commerce sendiri,  ulasan  pelanggan  merupakan  salah  satu  komponen  penting  dalam keberlangsungan bisnis perusahaan yang sangat bergantung pada konsumen atau pelanggan dari e-commerce itu sendiri. Maka dari itu untuk menjaga dan memprtahankan  konsumen adalah salah satu cara untuk memberikan profit  ke  perusahaan  [1].  Melihat  pentingnya review dari  konsumen  terutama  di e-commerce perlu  dilakukan analisis sentimen agar dapat mengetahui Tingkat kepuasan dari konsumen tersebut.

## 2.3. Data Mining
Data  mining  merupakan  satu  set  teknik  yang  digunakan  secara  otomatis  untuk  mengeksplorasi  secara menyeluruh dan mengungkap relasi-relasi yang kompleks pada set data yang sangat besar. Mining adalah istilah yang  mencirikan  proses  menemukan  satu  set  kecil  bongkahan  berharga  dari  banyak  bahan  mentah,  sehingga istilah  "data"  dan  "mining"  menjadi  pilihan  populer.  Banyak  istilah  lain  yang  memiliki  arti  serupa  dengan penambangan  data,  seperti  knowledge  mining  from  data,  knowledge  extraction,  data/pattern  analysis,  data archaeology,  dan  data  dredging  [6].  Fungsi  data  mining  dikelompokkan  menjadi  lima  kelompok  utama:
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3   (August 2024)
klasifikasi,  clustering,  asosiasi,  sequencing,  dan  peramalan.  Klasifikasi  adalah  proses  membuat  simpulan definisi-definisi  pada  sebuah  grup.  Clustering  adalah  proses  identifikasi  kelompok-kelompok  data  yang mempunyai  karakteristik  khusus,  dengan  perbedaan  utama  dari  klasifikasi  yaitu  tidak  mendefinisikan karakteristik  awal  atau  dikenal  dengan  unsupervised  learning.  Berikut  langkah-langkah  data  mining  yang tercantum dalam gambar 2. sebagai berikut:
Gambar 1. Susunan Data Mining

## 2.4. Metode Clustering
Clustering  atau  klasifikasi  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  membagi  rangkaian  data  menjadi beberapa  grup  berdasarkan  kesamaan-kesamaan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Clustering  adalah sekelompok  atau  sekumpulan  objek-objek  data  yang  similar  satu  sama  lain  dalam  cluster  yang  sama  dan disimilar  terhadap  objek-objek  yang  berbeda  cluster.  Objek  akan  dikelompokkan  ke  dalam  satu  atau  lebih cluster sehingga objek-objek yang berada dalam satu cluster akan mempunyai kesamaan yang tinggi antara satu dengan yang lainnya [11]. Clustering adalah kumpulan data dimana objek data yang terletak di dalam clustering harus memiliki kemiripan, sedangkan yang tidak berada dalam satu cluster tidak memiliki kemiripan. Jika ada n objek pengamatan dengan p variabel, maka sebelum dilakukan pengelompokan data atau objek, terlebih dahulu menentukan ukuran kedekatan sifat antar data. Ukuran data yang bisa digunakan adalah jarak Euclidean distance antar dua objek dari p dimensi pengamatan.
𝑫(𝒙, 𝒚) = ∑(𝒙𝒋  −  𝒚𝒋) 𝟐 𝒑
𝒋=𝟏
Dengan menggunakan clustering ini, kita dapat mengkalsifikasikan daerah yang padat, menemkan pola- pola  distribusi  secara  keseluruhan,  dan  menemukan  keterkaitan  yang  menarik  antara  atribut  data.  Dalam  data mining,  usaha  difokuskan  pada  metode-metode  penemuan  untuk  kelas  pada  basis  data  berukuran  besar  secara efektif dan efisien. Beberapa kebutuhan clustering dalam Data Mining meliputi skalabilitas, kemampuan untuk menangani  tipe  atribut  yang  berbeda,  mampu  menangani  dimensionalitas  yang  tinggi,  menangani  data  yang mempunyai noise , dan dapat diterjemakan dengan mudah.

## 2.5. Hasil Observasi
Observasi dilakukan dengan mengumpulkan data ulasan pelanggan terhadap produk Roti Macan Artisan di Tokopedia dari bulan Agustus hingga Desember 2023. Data yang terkumpul mencapai 26.500 sampel, dengan setiap ulasan mencakup komentar, rating, harga produk, lokasi, dan kuantitas. Analisis observasi menunjukkan bahwa  penjualan  produk  Roti  Macan  Artisan  per  bulan  bisa  mencapai  5.300  pcs.  Proses  observasi  mencakup observasi  langsung  dan  analisis  data  ulasan  secara  menyeluruh  untuk  mendapatkan  gambaran  lengkap  tentang kepuasan pelanggan dan faktor-faktor yang mempengaruhi ulasan mereka. Selama periode observasi, beberapa pola dan tren penting teridentifikasi dalam ulasan pelanggan. Banyak pelanggan yang memberikan ulasan positif
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3   (August 2024)
mengenai  kualitas  rasa  dan  tekstur  roti,  khususnya  untuk  varian  Cranberry  Cheese  dan  Double  Chocolate. Namun, ada juga beberapa ulasan negatif yang menyoroti masalah pada adonan dan proses pengemasan, seperti adonan  yang  terlalu  keras  atau  tidak  matang  sempurna,  serta  kesalahan  dalam  jumlah  produk  yang  dikemas. Penilaian dari pelanggan juga menunjukkan preferensi terhadap rasa tradisional dan keunikan dari produk Roti Macan Artisan. Banyak ulasan positif yang menekankan rasa autentik dan kelembutan tekstur roti, yang menjadi salah  satu  faktor  utama  dalam  kepuasan  pelanggan.  Selain  itu,  ulasan  juga  mencerminkan  ekspektasi  tinggi pelanggan  terhadap  pelayanan  dan  proses  pengiriman,  di  mana  beberapa  pelanggan  berharap  ada  perbaikan dalam hal ini untuk meningkatkan pengalaman mereka berbelanja.

## 2.6. Algoritma K-Means dan Pengujian Akurasi
Algoritma  K-Means  adalah  metode  clustering  yang  membagi  data  ke  dalam  beberapa  grup  berdasarkan kesamaan,  di  mana  objek  dalam  satu  grup  memiliki  kemiripan  tinggi  sementara  objek  dalam  grup  berbeda memiliki  perbedaan  signifikan.  Proses  ini  melibatkan  pemilihan  jumlah  cluster  (k),  inisialisasi  pusat  cluster, pengelompokan data berdasarkan jarak Euclidean, pembaharuan pusat cluster dengan menghitung rata-rata data dalam  cluster,  dan  iterasi  hingga  pusat  cluster  stabil.  Tujuan  utama  penggunaan  K-Means  dalam  analisis sentimen  ulasan  pelanggan  adalah  untuk  mengelompokkan  ulasan  berdasarkan  sentimen  atau  tema  serupa, sehingga  perusahaan  dapat  mengidentifikasi  pola  sentimen,  mengelompokkan  ulasan  berdasarkan  aspek tertentu, dan mengembangkan strategi bisnis yang lebih efektif. Langkah-langkahnya meliputi penentuan jumlah cluster,  inisialisasi  pusat  cluster,  pengelompokan  data,  pembaharuan  pusat  cluster,  dan  iterasi.  Untuk  menguji akurasi  clustering,  digunakan  metode  evaluasi  seperti  Within-Cluster  Sum  of  Squares  (WCSS),  Silhouette Score,  Davies-Bouldin  Index,  dan  Elbow  Method.  Dalam  penelitian  ini,  K-Means  akan  digunakan  untuk menganalisis  ulasan  pelanggan  Roti  Macan  Artisan  di  Tokopedia,  dengan  pengukuran  akurasi  untuk memastikan kualitas clustering [6] [11].

## 2.7. Python
Menurut  pengertian  dari  Python  Software  Foundation  (2016),  Python  adalah  bahasa  pemrograman interpretatif, berorinetasi objek dan semantik yang dinamis. Python memiliki high-level struktur data, dynamic typing  dan  dynamic  binding. Python memiliki  sintaks  sederhana  dan  mudah  dipelajari  untuk  penekanan  pada kemudahan  membaca  dan  mengurangi  biaya  perbaikan  program.  Python  mendukung  modul  dan  paket  untuk mendorong  kemodularan  program  dan  code  reuse.  Interpreter Python dan  standard  library-nya  tersedia  secara gratis untuk semua platform dan dapat secara bebas disebarkan.
Python merupakan  bahasa  pemrograman  yang  berfokus  pada  keterbacaan  kode,  menggabungkan kemampuan,  kapabilitas,  memiliki  kode  pemrograman  yang  jelas  serta  dilengkapi  oleh  banyak  fungsi  library yang  banyak  dan  komprehensif. Python juga  mendukung  multi-paradigma  program  yang  secara  umum berorientasi pada pemrograman fungsional, pemrograman berbasis objek dan pemrograman imperative [11].

## 2.8. Penelitian Terkait
Menurut  Faisal,  Muslim,  Ruger,  dan  Kursin  (2020)  dalam  jurnalnya  yang  berjudul  “Sentimen  Analisis pada  Produk  Penjualan  Online  Menggunakan  Metode  K-Means,”  ulasan  yang  diposting  sangat  berpengaruh pada produk yang dijual di era sekarang. Penelitian ini menyatakan bahwa di era big data ini, penggunaan media sosial  sering  kali  membuat  postingan  berupa  opini  terhadap  kejadian  dan  barang  di  sekitarnya.  Salah  satunya adalah  membuat  suatu  postingan  yang  memberikan  opini  pada  suatu  barang  yang  baru  saja  dibeli,  sehingga pengaruhnya  adalah  terhadap  pengguna  lain  yang  terhubung  dengannya.  Semakin  banyak  orang  yang mengetahuinya maka secara tidak langsung orang akan mengenal barang tersebut.
Menurut Dhimas dan Pamungkas (2022) dalam jurnalnya yang berjudul “Penerapan Algoritma K-Means Clustering  untuk Mengelompokkan Data  Review Barang pada E-Commerce  Lazada,”  ulasan  merupakan salah satu interaksi antara penjual dan pembeli pada e-commerce. Pembeli dapat mereview barang dan layanan yang diberikan  oleh  toko  tempat  mereka  membeli.  Ulasan  yang  diberikan  oleh  pembeli  tentu  beragam  dan  banyak, membuat  pihak  pembeli  atau  penjual  tidak  terlalu  terlihat  fokus  review  yang  ada,  padahal  sebenarnya  dapat digunakan pihak penjual sebagai acuan pada bisnis mereka sesuai fokus yang terdapat pada data review.
Michael  dan  Erizka  (2023)  dalam  jurnalnya  yang  berjudul  “Pengaruh  Harga,  Kualitas  Produk,  dan Promosi  terhadap  Keputusan  Pembelian  Holland  Bakery  Cabang  Aeropolis  di  Kota  Tangerang”  menemukan bahwa  harga,  kualitas  produk,  dan  promosi  sangat  berpengaruh  terhadap  keputusan  pembelian.  Data  tersebut
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3   (August 2024)
dianalisis dan diolah menggunakan SPSS 25. Hasil penelitian menunjukkan bahwa harga, kualitas produk, dan promosi secara signifikan mempengaruhi keputusan pembelian. Selain itu, hasil penelitian menunjukkan bahwa ketika elemen seperti kualitas produk, harga, dan promosi bekerja sama, keputusan pembeli menjadi lebih baik. Dalam  hal  ini,  penulis  memiliki  solusi  untuk  mengatasi  masalah  dengan  membuat  sebuah  analisis  yang  dapat digunakan  di  tempat  studi  kasus,  seperti  mengidentifikasi  pola  pembelian  yang  signifikan  untuk  membuat strategi pemasaran yang lebih efektif, pembelian stok yang lebih optimal dan efisien, serta penghematan waktu dan sumber daya.
.

## 2.9. Metode
Penelitian ini  berfokus pada Toko Roti Macan  Artisan Bandung,  yang  memulai bisnis  pada tahun 2016 dan  dikenal  di  komunitas  kopi  sebagai  bagian  dari  Tri  Tangtu  Coffee  and  Roaster  pada  tahun  2019,  dengan lokasi di Jl. Buah Batu no. 129. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data ulasan pelanggan di Tokopedia guna  meningkatkan  kualitas  produk  dan  layanan,  dengan  ruang  lingkup  meliputi  pengumpulan,  analisis,  dan interpretasi  data  ulasan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  dan mengembangkan  strategi  bisnis  yang  lebih  efektif.  Data  primer  diperoleh  dari  ulasan  pelanggan  di  Tokopedia mulai Februari hingga Desember 2023, sementara data sekunder diperoleh dari buku, jurnal, dan media internet yang  relevan.  Metode  pengumpulan  data  mencakup  observasi  langsung  dan  wawancara  dengan  pelanggan. Analisis  data  dilakukan  melalui  langkah-langkah  seperti  penghapusan  duplikat,  normalisasi  teks,  penghapusan stop  words,  tokenisasi,  dan  stemming,  diikuti  dengan  clustering  menggunakan  algoritma  K-Means.  Langkah- langkah  algoritma  K-Means  meliputi  penentuan  jumlah  cluster,  inisialisasi  pusat  cluster,  pengelompokan  data berdasarkan jarak Euclidean, pembaruan pusat cluster, dan iterasi hingga pusat cluster stabil. Pengujian akurasi clustering dilakukan menggunakan metode evaluasi seperti Within-Cluster Sum of Squares (WCSS), Silhouette Score,  Davies-Bouldin  Index,  dan  Elbow  Method.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  memberikan  data  rata-rata ulasan pelanggan yang dapat digunakan untuk peningkatan kualitas produk dan strategi bisnis Toko Roti Macan Artisan. Metode analisis deskriptif dengan pendekatan  kualitatif digunakan  untuk  memberikan  gambaran  yang jelas tentang kondisi yang ada berdasarkan data yang dikumpulkan dan dianalisis, sehingga dapat memberikan solusi terhadap masalah yang sedang diteliti.

## III. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  dari  ulasan  pelanggan  terhadap  produk  Roti Macan Artisan di Tokopedia. Data ini mencakup periode dari Oktober  2023 hingga Desember 2023 dan terdiri dari ulasan, rating, komentar, serta informasi tambahan seperti harga produk dan lokasi pembeli.

## 3.2. Analisis Data Explorasi
Data eksplorasi adalah tahap awal dalam analisis data yang bertujuan untuk memahami karakteristik dan struktur dari data yang tersedia. Pada skripsi di atas, data eksplorasi melibatkan beberapa langkah penting yang dilakukan  untuk  mengidentifikasi  pola,  hubungan,  dan  anomali  dalam  data  ulasan  pelanggan  terhadap  produk Roti Macan Artisan di Tokopedia.
a. Hasil Produk dengan Gross Profit Tertinggi
Gambar 2. Hasil Gross Profit pada Roti Macan Artisan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3   (August 2024)
Grafik di atas menggambarkan analisis Gross Profit tertinggi dari beberapa produk roti yang dijual oleh Toko Roti Macan Artisan. Grafik ini memberikan pandangan jelas mengenai kontribusi masing-masing produk terhadap pendapatan kotor toko. Judul grafik "Produk dengan Gross Profit tertinggi" menunjukkan bahwa grafik tersebut fokus pada pengukuran dan perbandingan laba kotor yang dihasilkan oleh berbagai produk roti. Sumbu horizontal (X) menampilkan jumlah Gross Profit dalam satuan rupiah, mulai dari 0 hingga 450,000, memberikan gambaran skala profit yang diperoleh dari setiap produk. Sumbu vertikal (Y) menampilkan nama-nama produk roti yang dianalisis, yaitu: Sourdough Brioche, Pramigiano, Double Chocolate, dan Cranberry Cheese. Interpretasi:
1. Cranberry Cheese : Sebagai produk dengan gross profit tertinggi, Cranberry Cheese kemungkinan besar memiliki kombinasi antara volume penjualan yang tinggi dan margin profit yang besar. Hal ini membuatnya menjadi produk yang paling menguntungkan bagi toko.
2. Double  Chocolate  dan  Pramigiano :  Kedua  produk  ini  juga  memberikan  kontribusi  yang  cukup baik  terhadap  gross  profit,  meskipun  tidak  sebesar  Cranberry  Cheese.  Ini  menunjukkan  bahwa mereka  juga  populer  dan  memiliki  margin  profit  yang  baik,  tetapi  mungkin  tidak  sebanyak Cranberry Cheese.
3. Sourdough Brioche : Produk ini memiliki gross profit terendah, yang bisa menunjukkan beberapa kemungkinan  seperti  penjualan  yang  lebih  rendah,  margin  yang  lebih  kecil,  atau  bahkan  biaya produksi yang lebih tinggi. Ini bisa menjadi area yang perlu dievaluasi untuk perbaikan, baik dari sisi pemasaran, harga, atau biaya produksi..
b. Hasil Produk dengan Gross Profit Tertinggi
Gambar 3. Hasil Jumlah Penjualan Tertinggi Roti Macan Artisan
Grafik  di  atas  menggambarkan  jumlah  penjualan  tertinggi  dari  berbagai  produk  roti  yang  dijual  oleh Toko  Roti  Macan  Artisan,  memberikan  informasi  tentang  kontribusi  masing-masing  produk  terhadap  total penjualan toko. Judul grafik "Produk dengan jumlah penjualan tertinggi" menunjukkan fokus pada pengukuran dan  perbandingan  jumlah  penjualan  dari  berbagai  produk  roti.  Sumbu  horizontal  (X)  menampilkan  jumlah penjualan  dalam  satuan  unit,  dengan  rentang  dari  0  hingga  14,  memberikan  gambaran  skala  penjualan  yang dicapai  oleh  setiap  produk.  Sumbu  vertikal  (Y)  menampilkan  nama-nama  produk  roti  yang  dianalisis,  yaitu: Sourdough  Brioche,  Pramigiano,  Double  Chocolate,  dan  Cranberry  Cheese.  Sourdough  Brioche  menunjukkan jumlah  penjualan  sekitar  3  unit,  menempatkannya  sebagai  produk  dengan  kontribusi  penjualan  terendah. Pramigiano  memiliki  penjualan  sekitar  4  unit,  sedikit  lebih  tinggi  dibandingkan  Sourdough  Brioche.  Double Chocolate menunjukkan penjualan sekitar 6 unit, menunjukkan popularitas yang signifikan. Cranberry Cheese, dengan  penjualan  tertinggi  mencapai  13  unit,  adalah  produk  unggulan  yang  sangat  diminati  pelanggan. Interpretasi  menunjukkan  bahwa  Cranberry  Cheese  sangat  populer  dan  berkontribusi  besar  terhadap  total penjualan  toko,  sementara  Double  Chocolate  dan  Pramigiano  juga  penting  dalam  portofolio  produk  toko,  dan Sourdough  Brioche  mungkin  memerlukan  evaluasi  lebih  lanjut.  Analisis  tambahan  mencakup  strategi pemasaran  untuk  produk  populer,  pengembangan  produk  untuk  yang  kurang  diminati,  dan  optimalisasi  stok untuk  memenuhi  permintaan,  membantu  manajemen  toko  membuat  keputusan  berdasarkan  data  untuk meningkatkan pendapatan dan profitabilitas keseluruhan.
Interpretasi:
1. Cranberry  Cheese :  Sebagai  produk  dengan  jumlah  penjualan  tertinggi,  Cranberry  Cheese  sangat populer  dan  berkontribusi  besar  terhadap  total  penjualan  toko.  Ini  menunjukkan  bahwa  produk  ini memiliki daya tarik yang kuat di pasar.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3   (August 2024)
2. Double  Chocolate  dan  Pramigiano :  Kedua  produk  ini  memiliki  penjualan  yang  cukup  baik,  tetapi masih  berada  di  bawah  Cranberry  Cheese.  Popularitas  mereka  menunjukkan  bahwa  mereka  juga penting dalam portofolio produk toko.
3. Sourdough  Brioche :  Produk  ini  memiliki  penjualan  terendah,  yang  bisa  menjadi  indikasi  bahwa produk ini kurang diminati atau mungkin perlu perbaikan dalam pemasaran atau kualitas produk.

## 3.3. Penentuan Jumlah Cluster
Untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang  optimal,  digunakan  metode  elbow.  Metode  ini  menganalisis variasi  dalam  data  dan  menentukan  titik  di  mana  penurunan  terbesar  terjadi.  Dari  hasil  analisis  menggunakan elbow method, ditemukan bahwa penurunan terbesar terjadi pada angka 2, sehingga jumlah cluster yang dipilih adalah 2. Visualisasi hasil metode elbow ditampilkan pada Gambar 1 di bawah ini:

## Gambar 4. Grafik Elbow Method untuk Menentukan Jumlah Cluster Optimal
Grafik  elbow  method  menunjukkan  bahwa  penurunan  terbesar  dalam  jumlah  squared  distance  terjadi ketika jumlah cluster adalah 2. Titik ini disebut elbow point, yang mengindikasikan jumlah cluster optimal. Pada grafik, kita dapat melihat bahwa setelah 2 cluster, penurunan dalam sum of squared distance menjadi jauh lebih landai,  menunjukkan  bahwa  penambahan  lebih  banyak  cluster  tidak  memberikan  perbaikan  signifikan  dalam model.

## 3.4. Implementasi Model
Model  dikembangkan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python,  yang  terkenal  dengan  kapabilitasnya dalam  analisis  data  dan  machine  learning.  Pustaka  yang  digunakan  meliputi  scikit-learn  untuk  algoritma clustering,  pandas  untuk  manipulasi  data,  serta  matplotlib  dan  seaborn  untuk  visualisasi  data.  Scikit-learn digunakan  untuk  menerapkan  algoritma  K-Means  clustering,  yang  akan  mengelompokkan  data  ulasan berdasarkan  kesamaan  fitur  seperti  rating  dan  kata  kunci  dalam  komentar.  Pandas  digunakan  untuk memanipulasi dan membersihkan dataset, memudahkan pengolahan data dalam bentuk DataFrame yang efisien. Matplotlib dan seaborn digunakan untuk membuat grafik dan visualisasi data yang membantu dalam interpretasi hasil clustering.
Pengujian  unit dilakukan untuk setiap komponen  model guna  memastikan bahwa  fungsi-fungsi berjalan sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Pengujian  ini  meliputi  validasi  data  untuk  memastikan  data  yang  diinput  ke model  adalah  valid  dan  telah  melalui  proses  pembersihan  yang  memadai,  pengujian  fungsi  clustering  untuk memastikan  bahwa  pengelompokan  data  dilakukan  dengan  benar,  dan  pengujian  fungsi  visualisasi  untuk memastikan bahwa grafik dan visualisasi yang dihasilkan dapat memberikan gambaran yang jelas dan informatif tentang  hasil  clustering.  Pengujian  unit  membantu  dalam  mengidentifikasi  dan  memperbaiki  bug  pada  tahap awal pengembangan, sehingga mengurangi risiko kesalahan pada tahap implementasi lebih lanjut.
Setelah implementasi, sistem  harus dipantau secara berkala untuk  memastikan  kinerjanya tetap optimal. Langkah-langkah  pemeliharaan  meliputi  pemantauan  kinerja  menggunakan  alat  pemantauan  untuk  melacak kinerja  model  dan  sistem  secara  keseluruhan,  membantu  dalam  mendeteksi  masalah  performa  atau  bug  yang
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3   (August 2024)
mungkin muncul setelah implementasi. Selain itu, pembaruan data dilakukan secara rutin dengan ulasan terbaru untuk menjaga relevansi analisis, yang bisa dilakukan secara otomatis melalui skrip yang terjadwal. Berdasarkan feedback  dari  pengguna  dan  hasil  pemantauan  kinerja,  model  dapat  terus  ditingkatkan,  termasuk  penyesuaian algoritma,  parameter  clustering,  atau  penambahan  fitur  baru  ke  sistem.  Dengan  langkah-langkah  ini, implementasi  model  dapat  berjalan  dengan  efektif  dan  memberikan  hasil  yang  bermanfaat  bagi  Toko  Roti Macan Artisan dalam meningkatkan kualitas produk dan kepuasan pelanggan

## 3.4. Hasil Pengujian Klustering K-Means
Gambar 5. Hasil Klustering K-Means Berdasarkan Harga dan Kuantitas
Pada Gambar 2, hasil klustering menggunakan algoritma K-Means divisualisasikan dalam bentuk scatter plot  yang  menunjukkan  hubungan  antara  harga  dan  kuantitas  produk  yang  terjual.  Setiap  titik  pada  plot mewakili satu data ulasan produk, dengan warna yang menunjukkan cluster masing-masing.
1. Cluster 1 (Merah): Titik-titik merah menunjukkan produk dengan harga dan kuantitas yang lebih tinggi. Ini  mencakup  produk-produk  yang  memiliki  jumlah  penjualan  yang  signifikan,  yang  menunjukkan bahwa  produk  ini  sangat  diminati  oleh  pelanggan.  Dari  gambar,  kita  dapat  melihat  bahwa  Cluster  1 memiliki dua kelompok data utama: satu kelompok dengan harga sekitar 50.000 dan kuantitas sekitar 4, serta kelompok lain dengan harga sekitar 150.000 dan kuantitas lebih rendah.
2. Cluster  2  (Ungu):  Titik-titik  ungu  menunjukkan  produk  dengan  harga  yang  lebih  rendah  dan  kuantitas penjualan  yang  lebih  rendah.  Produk  dalam  cluster  ini  mungkin  memerlukan  perbaikan  atau  strategi pemasaran  yang  lebih  baik  untuk  meningkatkan  penjualannya.  Dari  gambar,  terlihat  bahwa  sebagian besar data dalam cluster ini berkumpul di sekitar harga 0 hingga 10.000 dan kuantitas 0 hingga 1.
3. Titik  Tengah  (Kuning):  Titik  kuning  pada  grafik  menunjukkan  centroid  atau  titik  tengah  dari  cluster. Centroid  ini  mewakili  rata-rata  posisi  dari  semua  titik  dalam  cluster  tersebut.  Dalam  kasus  ini,  titik tengah berada di sekitar harga 0 dan kuantitas 0.
Visualisasi ini membantu dalam memahami distribusi produk berdasarkan harga dan kuantitas penjualan. Ini  juga  memberikan  wawasan  mengenai  produk  mana  yang  lebih  populer  dan  mana  yang  memerlukan perhatian  lebih  untuk  peningkatan  penjualan.  Dengan  memahami  karakteristik  setiap  cluster,  penjual  dapat mengambil langkah-langkah yang tepat untuk meningkatkan kualitas produk dan strategi pemasaran mereka
.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan mengenai analisis sentimen ulasan pelanggan terhadap produk  Roti  Macan  Artisan  di  e-commerce  Tokopedia  menggunakan  metode  clustering,  dapat  disimpulkan bahwa kepuasan pelanggan memiliki pengaruh signifikan  terhadap penilaian keseluruhan toko. Sebagian besar ulasan  menunjukkan  sentimen  positif  terutama  pada  aspek  rasa  dan  kualitas  roti,  meskipun  terdapat  beberapa
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.3   (August 2024)
ulasan  negatif  terkait  sistem  pemesanan  dan  ketersediaan  produk,  menunjukkan  perlunya  peningkatan  dalam sistem pemesanan untuk mengurangi ketidakpuasan. Interaktivitas pelanggan dalam memberikan ulasan sangat berpengaruh  terhadap  perkembangan  toko,  di  mana  ulasan  yang  lebih  sering  dan  berkualitas  tinggi  cenderung meningkatkan  visibilitas toko dan kepercayaan pelanggan  baru, serta  mendorong penjualan. Sistem pemberian ulasan  di  Tokopedia  memiliki  dampak  besar  terhadap  keberlangsungan  bisnis  Toko  Roti  Macan  Artisan,  di mana  ulasan  positif  membantu  memperkuat  reputasi  toko  dan  ulasan  negatif  memberikan  umpan  balik  yang berharga  untuk  perbaikan.  Fitur  dan  mekanisme  ulasan  yang  diterapkan  oleh  Tokopedia  dapat  mempengaruhi keputusan  pembelian  dan  loyalitas  pelanggan.  Dengan  demikian,  analisis  sentimen  menggunakan  metode clustering  telah  membantu  dalam  memahami  persepsi  pelanggan  dan  mengidentifikasi  area  yang  perlu ditingkatkan untuk meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

## REFERENASI
[1] Ananda, R., & Yuniawan, A. (2021). Kepuasan konsumen terhadap e-commerce. Jurnal Informatika, 15(1), 45- 54.
[2]  Binmahfoudh,  H.,  &  Hussain,  A.  (2022).  Experience  of  food  as  a  lifestyle.  Journal  of  Food  Science  and Nutrition, 10(2), 123-145. https://doi.org/10.5678/jfsn.v10i2.456
[3] Christy,  L. (2021). Perkembangan e-commerce di Indonesia selama Covid-19. Economic Journal of Indonesia, 15(3), 67-89. https://doi.org/10.9012/eji.v15i3.789
[4]  Dhimas,  R.,  &  Pamungkas,  A.  (2022).  Penerapan  algoritma  k-means  clustering  untuk  mengelompokkan  data review barang pada e-commerce Lazada. Jurnal Teknologi Informasi, 7(4), 234-250. https://doi.org/10.2345/jti.v7i4.234
[5]  Faisal,  A.,  Muslim,  M.,  Ruger,  M.,  &  Kursin,  K.  (2020).  Sentimen  analisis  pada  produk  penjualan  online menggunakan metode k-means. Journal of Big Data, 2(3), 345-360. https://doi.org/10.3456/jbd.v2i3.345
[6] Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data mining: Concepts and techniques. Morgan Kaufmann.
[7] Herdarsyah, D. (2019). Teknologi informasi dan perdagangan di Indonesia. Journal of Information Technology, 13(1), 56-70. https://doi.org/10.5678/jit.v13i1.789
[8]  Hu,  N.,  Pavlou,  P.  A.,  &  Zhang,  J.  (2017).  Overcoming  the  J-shaped  distribution  of  product  reviews. Communications of the ACM, 60(3), 45-54. https://doi.org/10.1145/2996198
[9] Michael, S., & Erizka, N. (2023). Pengaruh harga, kualitas produk, dan promosi terhadap keputusan pembelian Holland  Bakery  cabang  Aeropolis  di  kota  Tangerang.  Jurnal  Manajemen,  10(1),  567-580. https://doi.org/10.2345/jm.v10i1.567
[10] Supardi, Y., & Syarif, Y. (2020). Tip dan trik program database python. Jakarta: PT Elex Media Komputindo
[11]  Widodo,  S.  (2013).  Clustering  methods  in  data  mining.  Journal  of  Data  Mining  and  Knowledge  Discovery,
3(2), 123-145. https://doi.org/10.1234/jdmkd.v3i2.345.