Sentiment Analysis Marketplaces Digital menggunakan Machine Learning Feliks Ferianro Kiedrowsky 1* , Andrianingsih 2
1*,2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informasi, Universitas Nasional, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 18 February 2023 Received in revised form 23 April 2023 Accepted 1 May 2023 Available online July 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i3.1002 Keywords:
E-Commerce; Payment; Naives Bayes; Decision Tree.
Kata Kunci: E-Commerce; System Pembayaran; Naives Bayes; Decision Tree.

## a b s t r a c t
In the current era, in the world of technology is increasingly developing, one of which is the development of online buying and selling platforms (e-commerce). E-commerce is the performance of remote transactions of goods or services between two companies (business-to-business) or between companies and customers (business-to-consumers). E-commerce has facilitated remote transactions. The existence of this online shopping platform greatly affects the people of Indonesia and all over the world who carry out online shopping activities, especially in the current pandemic situation. There are many e-commerce platforms that we can use today. When we make purchases online, we are offered several payment methods on each of the platforms we will use. This study will discuss  sentiment  analysis  based  on  a  questionnaire  completed  by  respondents.  The results of this study will lead to user satisfaction using the payment system provided on the selected platform and will show the most frequently used payment system on each platform.  The  parameters  for  this  search  use  payment  system,  age,  occupation,  and background. This study uses Naive Bayes methods and Decision Tree.

## a b s t r a k
Di  era  saat  ini,  dunia  teknologi  semakin  berkembang,  salah  satunya  perkembangan platform jual beli online (e-commerce). E-commerce adalah kinerja transaksi barang atau jasa  jarak  jauh  antara  dua  perusahaan  (bisnis-ke-bisnis)  atau  antara  perusahaan  dan pelanggan (bisnis-ke-konsumen). E-commerce telah memfasilitasi transaksi jarak jauh. Keberadaan platform belanja online ini sangat mempengaruhi masyarakat Indonesia dan seluruh dunia yang melakukan aktivitas belanja online, terutama dalam situasi pandemi saat  ini.  Ada  banyak  platform  e-commerce  yang  bisa  kita  gunakan  saat  ini.  Saat  kita melakukan pembelian secara online, kita ditawarkan beberapa metode pembayaran pada masing-masing platform yang akan kita gunakan. Penelitian ini akan membahas analisis sentimen  berdasarkan  kuesioner  yang  diisi  oleh  responden.  Hasil  penelitian  ini  akan mengarah pada kepuasan pengguna menggunakan sistem pembayaran yang disediakan pada platform yang dipilih dan akan menunjukkan sistem pembayaran yang paling sering digunakan  pada  setiap  platform.  Parameter  pencarian  ini  menggunakan  sistem pembayaran,  usia,  pekerjaan,  dan  latar  belakang.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Naive Bayes dan Decision Tree.
*Corresponding Author. Email: feliksferianrokiedrowsky17@student.unas.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Perkembangan  pesat  internet  telah  memberikan dampak signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk  di  antaranya  dalam  dunia  bisnis.  Internet tidak  hanya  digunakan  untuk  mengakses  informasi melalui media daring, tetapi juga sebagai sarana untuk melakukan  transaksi  perdagangan,  yang  dikenal sebagai eletronic commerce atau e-commerce [1]. Di Indonesia, industri e-commerce mengalami pertumbuhan  yang  positif,  yang  tidak  terlepas  dari peningkatan jumlah pengguna internet di negara ini yang terus meningkat dari tahun ke tahun [2].
E-commerce memberikan kemudahan dalam proses transaksi jual beli antara penjual dan pembeli melalui platform online [3]. Pertumbuhan pesat internet dan teknologi  digital  dalam  era  globalisasi  telah menciptakan  paradigma  baru  dalam  dunia  bisnis, memungkinkan setiap individu untuk berkomunikasi tanpa  batasan  geografis.  Saat  ini,  konsumen  dapat dengan  mudah  melakukan  transaksi  jual  beli secara online. Era globalisasi ini menuntut layanan dan jasa yang  cepat  dan  mudah,  sehingga  terdapat peningkatan  jumlah  platform  E-commerce  yang berperan sebagai penghubung antara konsumen dan produsen. Melalui E-commerce, penjual dan pembeli dapat  melakukan  transaksi  jual  beli  melalui  layanan internet dan melakukan pembayaran secara online.
Sistem pembayaran online, yang juga dikenal sebagai e-payment,  telah  menjadi  kegiatan  yang  umum dilakukan oleh masyarakat di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. E-payment mempermudah masyarakat dalam  melakukan  pembayaran  ketika  bertransaksi secara  online.  Popularitas  e-payment  semakin meningkat  di  era  saat  ini,  karena  tidak  hanya memfasilitasi  proses  pembayaran,  tetapi  juga mengakselerasi  transaksi  dengan  mengatasi  batasan wilayah geografis. E-Payment menyediakan berbagai jenis pembayaran, termasuk penggunaan kartu kredit, transfer  bank,  CashOnDelivery,  dan  e-wallet  [4]. Selain  itu,  analisis  sentimen  menjadi  salah  satu metode yang penting dalam mengekstraksi pendapat, emosi, dan evaluasi seseorang mengenai suatu topik tertentu  dengan  memanfaatkan  teknik  pemrosesan bahasa alami [5].

## 2. Metode Penelitian
Pada penelitian ini, digunakan metodologi data mining CRISP-DM  sebagai  pendekatan  umum  dalam menyelesaikan  masalah  bisnis  dan  penelitian. Metodologi ini terdiri dari enam tahapan, yaitu Business Understanding , Data  Understanding , Data  Preparation , Modelling , Evaluation , dan Deployment [5].

## Gambar 1. Metodelogi CRISP-DM
Penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  penelitian Naive  Bayes  dengan  Decision  Tree.  Metode  ini bertujuan  untuk  menganalisis  kepuasan  konsumen terhadap  sistem  pembayaran  yang  digunakan  pada berbagai platform.
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## Data
Pada tahapan ini peneliti melakukan pengambilan data melalui kuisoner yang telah diisi oleh para responden.

## Dataset
Tahap ini peneliti menggunakan dataset yang diambil dari kuisoner yang telah disi oleh responden, dengan data  nama,  platform,  system  pembayaran,  dan kepuasan.  Jumlah  data  yang  digunakan  sebanyak  50
data  pada  tahun  2022.  Dan  data  ini  ditampilkan dengan format .xlsx.

## Pra Proses data
Pada  tahapan  ini  akan  dlakukannya  inisialisasi  data yang  diperlukan  untuk  melakukan  proses  naives bayes dan decision tree.
Tabel 1. Contoh Dataset

## Naives Bayes
Naïve Bayes Classifier merupakan metode klasifikasi dengan  menggunakan  probabilitas  sederhana  yang menerapkan Teorema Bayes dengan asumsi tingkat ketidaktergantungan  (independensi)  yang  tinggi antara  kondisi  atau  kejadian  [6][7].  Penggunaan metode Naive Bayes memiliki beberapa keunggulan seperti  sederhana,  cepat,  dan  akurasi  yang  tinggi. Banyak  peneliti  telah  berhasil  melakukan  klasifikasi sentimen  dengan  menggunakan  Naive  Bayes. Namun, metode klasifikasi ini memiliki keterbatasan utama  yaitu  tidak  selalu  dapat  memenuhi  asumsi independensi  antara  atribut  [8][9].  Secara  abstrak, Naïve  Bayes  adalah  model  probabilitas  bersyarat. Meskipun memiliki kesederhanaan dan asumsi yang kuat,  pengklasifikasi  Naive  Bayes  telah  terbukti berhasil digunakan dalam berbagai bidang [10][11].

## Decision Tree
Decision Tree adalah metode populer dan kuat dalam melakukan  prediksi  dan  klasifikasi.  Decision  Tree dapat  menggambarkan  data  dalam  bentuk  pohon
keputusan  yang  mewakili  aturan-aturan  [12][13]. Proses dalam Decision Tree melibatkan transformasi data (tabel) menjadi model pohon ( tree ) dan kemudian mengubah  model  pohon  tersebut  menjadi  aturan- aturan ( rule ).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  awal,  dilakukan  pemilihan  dataset  yang akan  digunakan  dalam  pengolahan  data.  Setelah  itu, operator  Naive  Bayes  dan  Model  dipilih,  dan keduanya  dihubungkan  untuk  membentuk  alur pemrosesan  data.  Gambar  3  menunjukkan  proses implementasi Naive Bayes pada platform RapidMiner.
Gambar 3. Proses Naives Bayes  pada RapidMiner Setelah  proses  uji  coba  selesai,  langkah  berikutnya adalah  melakukan  pengujian  akurasi  Naive  Bayes. Pada tahap ini, dataset yang telah dipilih sebelumnya kembali  digunakan,  dan  ditambahkan  operator "Performance"  untuk  mengukur  akurasi  dari  model Naive  Bayes  yang  telah  dibangun.  Gambar  4 menampilkan hasil dari proses Naive Bayes yang telah dilakukan.
Gambar 4. Hasil Proses Naives Bayes pada RapidMiner
Proses  berlanjut  dengan  memunculkan  pengujian akurasi  Naive  Bayes  pada  langkah  berikutnya. Langkah ini melibatkan pemilihan kembali data yang
akan digunakan, seperti pada tahap sebelumnya, dan dilanjutkan  dengan  memilih  operator  yang  akan digunakan serta menambahkan operator "Performance"  untuk  mengukur  akurasi  model. Gambar 5 memperlihatkan proses pengujian akurasi ( Performance Classification ) yang telah dilakukan.
Gambar 5. Proses Performace Classification
Hasil  pengolahan  data  menggunakan  RapidMiner, khususnya melibatkan implementasi Naive Bayes dan pengujian  akurasi,  telah  menghasilkan  informasi berharga  tentang  model  klasifikasi  dan  tingkat keakuratannya.  Grafik  dan  hasil  pengujian  ini memberikan  wawasan  yang  relevan  dalam menginterpretasi  dan  mengklasifikasikan  data kepuasan  konsumen  terhadap  sistem  pembayaran yang berbeda pada berbagai platform. Pendekatan ini menjanjikan  potensi  yang  signifikan  dalam membantu  pengambilan  keputusan  bisnis  dan meningkatkan  kualitas  layanan  kepada  konsumen dalam transaksi online.
Gambar 6. Hasil Performance Classification
Hasil  yang  terlihat  pada  Gambar  6  menunjukkan bahwa  akurasi  yang  telah  dilakukan  sangat  akurat, serta  menyajikan  penilaian  yang  beragam  seperti "Sangat  Puas",  "Puas",  dan  "Tidak  Puas".  Setelah selesai  dengan  proses  Naive  Bayes,  peneliti melanjutkan  dengan  proses  untuk  Decision  Tree, seperti yang terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Proses Decision Tree pada Rapid Miner Langkah pertama dalam proses Decision Tree adalah mengimport  dataset  yang  akan  digunakan  melalui operator  "Read  Excel".  Selanjutnya,  data  tersebut dihubungkan  dengan  operator  "Set  Role"  untuk menetapkan  label  data  yang  akan  digunakan  dalam proses  klasifikasi  oleh  model  Decision  Tree. Kemudian,  data  tersebut  disambungkan  dengan operator  Decision  Tree  untuk  membangun  pohon keputusan  berdasarkan  data  yang  telah  diolah.  Hasil dari  pohon  keputusan  ini  akan  ditampilkan  seperti pada Gambar 8.

## Gambar 8. Hasil dari Decision Tree menggunakan
Rapid Miner
Berikut  ini  adalah  hasil  yang  didapatkan  dari  pohon keputusan  yang  telah  dilakukan,  yang  menampilkan hasil klasifikasi kepuasan konsumen terhadap sistem pembayaran  menggunakan  metode  Transfer  Bank dan E-Wallet, sebagaimana tercantum dalam Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Hasil Pohon Keputusan Transfer Bank Transfer Bank Sangat Puas Puas  Tidak Puas Bukalapak 1 - 1 - Lazada 7 3 4 - Shopee 7 5 1 1 Tokopedia 5 2 2 1 Zalora 5 1 2 2 Tabel 3. Hasil Pohon Keputusan E-Wallet E wallet Sangat Puas Puas  Tidak Puas Bukalapak 5 1 4 - Lazada 3 - 3 - Shopee 5 2 2 1 Tokopedia 7 1 5 1 Zalora 4 - 3 1
Setelah  selesai  dengan  proses  decision  tree  untuk memunculkan pohon keputusan, peneliti melakukan pengujian akurasi decision tree, seperti yang terlihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Proses Performace Classification Hasil pengujian decision tree pada rapid miner :
Gambar 10. Hasil Pengujian Decision Tree
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  akurasi Decision Tree mencapai 62.00%, yang mengindikasikan  tingkat  keakuratan  model  dalam mengklasifikasikan  kepuasan  konsumen  terhadap sistem  pembayaran  yang  digunakan.  Dengan demikian,  hasil  pengolahan  data  menggunakan
RapidMiner telah berhasil membangun model Naive Bayes dan Decision Tree yang memberikan informasi berharga  bagi  pengambilan  keputusan  bisnis  dan meningkatkan pengalaman konsumen dalam bertransaksi secara online.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  dari  hasil  kedua  proses  yang  telah dilakukan,  yaitu  proses  Naive  Bayes  dan  Decision Tree dengan menggunakan perhitungan manual dan RapidMiner, sangat berarti bagi pemahaman tentang preferensi  pengguna  terhadap  sistem  pembayaran pada  platform  yang  berbeda  dan  kinerja  model klasifikasi.  Pertama,  ditemukan  bahwa  jumlah pengguna dari pembayaran melalui transfer bank dan e-wallet  memiliki  distribusi  yang  seimbang,  masing- masing terdapat 25 pengguna. Selanjutnya, dari data penelitian  yang  mencakup  5  platform,  Shopee merupakan  platform  yang  paling  banyak  digunakan, diikuti  oleh  Tokopedia  sebagai  platform  dengan penggunaan terbanyak kedua.
Analisis  terhadap  penilaian  kepuasan  pelanggan terhadap sistem pembayaran menunjukkan hasil yang menarik.  Pengguna  sistem  pembayaran  melalui transfer  bank  memberikan  penilaian  "Sangat  Puas," menandakan  tingkat  kepuasan  yang  tinggi  terhadap layanan  tersebut.  Namun,  pada  penilaian  kepuasan terhadap  sistem  pembayaran  e-wallet,  tingkat kepuasan masih berada pada tingkat "Puas" bagi para penggunanya. Metode Naive Bayes berhasil mencapai akurasi  yang  tinggi,  mencapai  nilai  100%  dalam penilaian  terhadap  sistem  pembayaran.  Ini menunjukkan bahwa model Naive Bayes efektif dalam mengklasifikasikan  kepuasan  konsumen  dengan akurat.
Namun, hasil pengujian Decision Tree menunjukkan tingkat  akurasi  sebesar  62.00%  dalam  klasifikasi kepuasan  pelanggan  terhadap  sistem  pembayaran. Meskipun  hasil  ini  menunjukkan  performa  yang cukup  baik,  tetap  ada  ruang  untuk  meningkatkan akurasi  model  untuk  pengambilan  keputusan  yang lebih tepat.
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  memberikan wawasan  penting  bagi  para  pelaku  bisnis  dalam
499
meningkatkan  kualitas  layanan  dan  pengalaman pelanggan dalam melakukan transaksi online. Metode analisis  data  menggunakan  RapidMiner  terbukti membantu mempercepat dan mempermudah proses pengolahan data, serta meningkatkan akurasi dalam pengambilan  keputusan.  Dengan  memahami preferensi  dan  kepuasan  pelanggan,  bisnis  dapat mengoptimalkan  sistem  pembayaran  mereka  dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Saputra,  I.G.N.I.,  Sasmita,  G.M.A.  and Wiranatha, A.A.K.A.C., 2017. Pengembangan sistem  keamanan  untuk  e-commerce. Jurnal Ilmiah  Merpati  (Menara  Penelitian  Akademika Teknologi Informasi) , 5 (1), p.17.
[2] Ramadhan,  M.A.  and  Wahyudin,  M.I.,  2022. Analisis  Sentimen  Mengenai  Keberhasilan Indonesia di Ajang Thomas Cup  2020 (Studi Kasus  Media  Sosial  Twitter)  Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Decision Tree. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , 6 (4), pp.505-511. DOI: https://doi.org/10.35870/jtik.v6i4.560 . [3] Kasmi, K. and Candra, A.N., 2017. Penerapan E-Commerce Berbasis Business To Consumers  Untuk  Meningkatan  Penjualan Produk Makanan Ringan Khas Pringsewu. Jurnal aktual , 15 (2), p.109-116.
[4] Pratiwi, E.O.I. and Yustanti, W., 2021. Analisis Sentimen  Kualitas  Layanan  Teknologi Pembayaran  Elektronik  pada  Twitter  (Studi Kasus  Ovo  dan  Dana). Journal  of  Emerging Information  System  and  Business  Intelligence (JEISBI) , 2 (3), pp.47-54.
[5] Hasanah, M.A., Soim, S. and Handayani, A.S., 2021.  Implementasi  CRISP-DM  Model Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi  Banjir. Journal  of  Applied  Informatics and  Computing , 5 (2),  pp.103-108. DOI: https://doi.org/10.30871/jaic.v5i2.3200 .
[6] Hasri,  C.F.  and  Alita,  D.,  2022.  Penerapan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support Vector  Machine  Pada  Analisis  Sentimen Terhadap  Dampak  Virus  Corona  Di Twitter. Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak , 3 (2), pp.145-160. DOI: https://doi.org/10.33365/jatika.v3i2.2026 . [7] Nurhuda, F., Sihwi, S.W. and Doewes, A., 2016. Analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  calon Presiden Indonesia 2014 berdasarkan opini dari Twitter  menggunakan  metode  Naive  Bayes Classifier. ITSmart: Jurnal Teknologi dan Informasi , 2 (2), pp.35-42. DOI: https://doi.org/10.20961/itsmart.v2i2.630 .
[8] Indrayuni,  E.,  2019.  Klasifikasi  Text  Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes. Jurnal Khatulistiwa Informatika , 7 (1). DOI: https://doi.org/10.31294/jki.v7i1.5740 .
[9] Hikmawan,  S.,  Pardamean,  A.  and  Khasanah, S.N., 2020. Sentimen Analisis Publik Terhadap Joko  Widodo  terhadap  wabah  Covid-19 menggunakan Metode Machine Learning. Jurnal Kajian  Ilmiah , 20 (2),  pp.  167 – 176.  DOI: https://doi.org/10.31599/jki.v20i2.117 .
[10] Dey, L., Chakraborty, S., Biswas, A., Bose, B. and  Tiwari,  S.,  2016.  Sentiment  analysis  of review  datasets  using  naive  bayes  and  k-nn classifier. arXiv preprint arXiv:1610.09982 . DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1610.09982 .
[11] Pristiyono, Ritonga, M., Ihsan, M.A.A., Anjar, A. and Rambe, F.H., 2021, February. Sentiment analysis  of  COVID-19  vaccine  in  Indonesia using Naïve Bayes Algorithm. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 1088, No.  1,  p.  012045).  IOP  Publishing.  DOI: https://doi.org/10.1088/1757- 899X/1088/1/012045 .
[12] Rizkia, S., Setiawan, E.B. and Puspandari, D., 2019. Analisis Sentimen Kepuasan Pelanggan Terhadap  Internet  Provider  Indihome  di Twitter  Menggunakan  Metode  Decision Tree dan  Pembobotan  TF-IDF. eProceedings  of Engineering , 6 (2).
[13] Cahyaningtyas, C., Nataliani, Y. and Widiasari, I.R.,  2021.  Analisis  sentimen  pada  rating aplikasi  Shopee  menggunakan  metode Decision Tree berbasis SMOTE. AITI , 18 (2), pp.173-184.
DOI: https://doi.org/10.24246/aiti.v18i2.173-184 .
[14] Bhukya,  D.P.  and  Ramachandram,  S.,  2010. Decision tree induction: an approach for data classification using AVL-tree. International Journal of Computer and Electrical Engineering , 2 (4), p.660.
[15] Hostettler,  I.C.,  Muroi,  C.,  Richter,  J.K., Schmid, J., Neidert, M.C., Seule, M., Boss, O., Pangalu,  A.,  Germans,  M.R.  and  Keller,  E., 2018.  Decision  tree  analysis  in  subarachnoid hemorrhage: prediction of outcome parameters during the course of aneurysmal subarachnoid hemorrhage using decision tree analysis. Journal of  neurosurgery , 129 (6),  pp.1499-1510.  DOI: https://doi.org/10.3171/2017.7.JNS17677 .