## ANALISIS BRANDING XIOMAI PADA TOKO ONLINE
Liza Safitri Jurusan Teknik Informatika, STMIK Amikom e-mail : lizasafi3@gmail.com

## ABSTRAK
Banyak  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  industri  perdagangan  sudah  mulai menggunakan sistem berbasis e-commerce atau mobile commerce dalam melakukan transaksi pembelian  dan  penjualanya.  Ada  banyak  produk  atau  branding  yang  ditawarkan  melalui sistem  ini.  Dari  banyaknya  branding  yang  ditawarkan  tersebut  menyebabkan  sulitnya  untuk mengetahui  nilai  dari  suatu  produk  tertentu.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membantu menganalisis  branding  xiomai  pada  toko  online  menggunakan  metode  web  mining  dan  text mining. Aplikasi  yang digunakan untuk  melakukan analisis dengan metode web mining dan text mining ini dengan menggunakan tools RapidMiner.
Kata Kunci: textmining, webmining, applicationmining, onlinestore

## 1. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
E-commerce atau yang biasa dikenal dengan toko online merupakan salah satu tipe industri yang  melakukan  transaksi  pembelian  dan  penjualan  produk  atau  layanan  secara  sistem elektronik  misalnya  menggunakan  jaringan  internet  ataupun  jaringan  komputer  lainnya. Perkembangan  teknologi  E-commerce  saat  ini  sudah  didukung  oleh  mobile  commerce, internet  marketing,  transaksi  secara    online,  transfer  dana  elektronik,  pertukaran  data elektronik (EDC), manajemen inventory, manajemen data, dan lain sebagainya.
Dari setiap transaksi yang dilakukan oleh konsumen melalui transaksi secara online dengan menggunakan  aplikasi  mobile  ataupun  website  ini  menghasilkan  sebuah  informasi  yang bermanfaat  bagi  para  perusahaan.  Adapun  informasi  yang  berguna  bagi  para  perusahaan adalah  perilaku  pembelian  konsumen,  halaman-halaman  yang  sering  diakses  oleh pengunjung,  keefektifan  distribusi,  transportasi  barang  dan  bahkan  informasi  tentang  item- item  produk yang disukai oleh konsumen
Namun  untuk  mengetahui  hal  tersebut  tidaklah  mudah,  hal  ini  dapat  menyulitkan  bagi sebuah  perusahaan  untuk  dapat  mengetahui  produk  apa  saja  yang  disukai  oleh  pengunjung, misalnya  terhadap  produk  Xiomai.  Perusahaan  membutuhkan  informasi  tentang  bagaimana pandangan para konsumen terhadap produk yang mereka jual, apakah produk tersebut disukai oleh  para  konsumen?  karena  dari  data  yang  didapatkan  dari  profil  pengguna  yang  sudah melakukan  transaksi  secara  online  terhadap  produk  Xiomai  belum  dapat  dilakukan perhitunganya,  hal  tersebut  dikarenakan  data  yang  diperoleh  berupa  sebuah  kalimat  yang diberikan oleh konsumen setelah melakukan transaksi secara online, misalnya berupa kalimat: @TokoHPXiomai terimakasih barang sudah diterima, memuaskan.
Dari  bentuk  kalimat  yang  diberikan  oleh  konsumen  tersebut  merupakan  sebuah  kalimat yang  tidak  teratur,  sehingga  untuk  melakukan  pencarian  data  branding  produk  Xiomai dibutuhkan sebuah penelitian yang bertujuan untuk mengetahui metode  apa yang tepat untuk melakukan analisis terhadap Branding Xiomai pada toko online. Sehingga dari hasil  analisis tersebut dapat diketahui  nilai produk Xiomai  yang disukai oleh konsumen. Dari tujuan  yang hendak dicapai tersebut, data yang akan diambil berasal dari profil masing-masing pengguna yaitu  berasal  dari  history  para  pembeli  yang  sebelumnya  sudah  melakukan  transaksi  secara online.

## B. Indentifikasi Masalah
Adapun indentifikasi masalah dari penelitian ini adalah :
1. Mencari metode yang tepat untuk analisis Branding Xiomai pada Toko online
2. Menentukan tools  untuk analisis branding xiomai pada toko online.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Text  Mining
Text  mining  adalah  salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi dimana, text mining merupakan variasi dari data mining yang berusaha menemukan pola yang menarik  dari  sekumpulan  data  tekstual  yang  berjumlah  besar  (Kurniawan,  2012)  .  Text mining  digunakan  untuk  mencari  pola-pola  yang  ada  di  teks  didalam  bahasa  natural  yang tidak terstuktur seperti email, buku, halaman web, artikel, dan lain-lain.
Ada 3 proses kegiatan pada text mining (Prabowo, 2013) : 1. Characterization of data
Teks yang ada distrukturkan dengan melakukan teknik seperti parsing, dan dimasukkan ke dalam sebuah database.
2. Data mining
Dari  data  yang  sudah  tersedia,  dilakukan  sebuah  teknik  pencarian  dengan  menggunakan algoritma tertentu untuk mendapatkan hasil berupa pola dari data tersebut
3. Data visualization
Dari  hasil  pencarian  tersebut  akan  diinterpretasi  dan  dikeluarkan  ke  dalam  bentuk  output yang dapat dipahami dengan mudah.
Tahap-tahap text mining secara umum adalah (Smrti, 2013):
1.  Tahap  tokenizing  merupakan  sebuah  tahap  pemotongan  string  input  berdasarkan  tiap kata-kata yang menyusunnya.
2. Tahap filtering merupakan tahapan pengambilan kata-kata penting dari hasil tokenizing. Dapat  mengunakan  algoritma  seperti  algoritma  stoplist    yaitu  dengan  cara  membuang  kata- kata yang kurang penting) atau algoritma wordlist yaitu menyimpan kata-kata yang penting.
3. Tahap stemming merupakan tahap mencari root atau dasar kata dari setiap kata hasil dari filtering. Pada tahapan stemming ini dilakukan proses pengembalian berbagai bentuk kata ke dalam  bentuk  suatu  representasi  yang  sama.  Tahap  ini  biasanya  dipakai  untuk  kalimat  teks berbahasa Inggris atau kalimat yang lebih sulit diterapkan pada teks bahasa Indonesia.
4.  Tahap  tagging  merupakan  tahap  pencarian  bentuk  awal  atau  root  dari  setiap  kata  hasil dari proses stemming.
5.  Tahap  analyzing  merupakan  tahapan  penentuan  sberapa  jauh  keterkaitan  antara  kata- kata dan dokumen yang ada.

## B. Aplikasi Text Mining
Text mining tools yang dapat digunakan untuk melakukan proses mining dibagi menjadi 2 kategori, yaitu aplikasi text mining yang berbayar dan aplikasi text mining yang free.
1. Text  mining  tools  yang  commercial  (berbayar)  adalah  SAS  Enterprise Miner,Megaputer Text Analyst, ClearForest, IBM Intelligent Miner Data Mining Suite, SPSS PASW Text Miner, Statistica Data Miner,  dan lain-lain.
2. Text  mining  tools  yang  free  (gratis)  adalah  RapidMiner,  GATE,  S-EM(Spy-EM), LingPipe dan Vivisimo/Clusty.
Weblogs Website Pre-Process Data Collecting Merging Cleaning Structuring - Identify users - Identify sessions - Identify page views - Identify visits Extract Knowledge Usage patterns User profiles Page profiles Visit profiles Customer value How to better the data How to improve the Web site How to increase the customer value User / Customer

## C. Web Mining
Proses  menemukan  hubungan  intrinsik  dari  data  web  yang  diekspresikan  dalam  bentuk tekstual  ,linkage  atau  informasi  yang  berguna.  Web  mining  dapat  didefinisikan  sebagai penemuan  dan  analisis  informasi  yang  menarik  dan  berguna  dari  web,mengenai  web  dan biasanya menggunakan peralatan berbasis web (Prabowo, 2013).
Berdasarkan  analisis  target,  web  mining  dapat  dibagi  menjadi  3  jenis  yaitu  (Prabowo, 2013).:
1. Web usage mining
Merupakan  proses  penggalian  informasi  yang  berguna  dari  data  yang  dihasilkan melalui  kunjungan  atau  transaksi  pada  halaman  web.  Web  usage  mining  biasanay mengacu  pada  pengembangan  informasi  yang  digunakan  melalui  analisis  web  server log, profil pengguna atau informasi transaksi.

## Gambar 1. Web Usage Mining
2. Web content mining
Mengacu  pada  proses  penggalian  data  yang  berguna  dari  suatu  halaman  web. Dokumen  yang  digali  mungkin  juga  terdapat  dalam  beberapa  mesin  dengan  format yang  dapat  dibaca  sehingga  secara  otomatis  menghasilkan  beberapa  informasi mengenai halaman web tersebut. Web content mining terkadang disebut juga web text mining,  hal  tersebut  karena isi teks  dari web conten mining ,merupakan daerah  yang paling  banyak  diteliti.  Adapun  teknologi  yang  biasanya  digunakan  pada  web  content mining adalah NLP (Natural language processing) atau IR (Information retrieval).
3. Web structure mining. Proses  dalam  melakukan  penggalian  data  atau  informasi  yang  berguna  dari  link-link yang  tertanam  pada  dokumen  web.  Web  structure  mining  digunakan  untuk mengidentifikasi  kepemilikan  hub  atau  website,  yang  mana  merupakan  tiang  dari algoritma page-rank (peringkat halaman).
Tahapan  Web  Mining  terbagi  menjadi  tiga  tahapan  yaitu:  Tahapan  preprocess,  process, dan tahapan post process.

## D. Web Mining Software
Perangkat lunak (software) untuk Web Mining yang open source yaitu RapidMiner , selain digunakan untuk Text mining RapidMiner juga dapat digunakan untuk Web Mining, dimana RapidMiner menyediakan  modul  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengelompokan  teks, ekstraksi  informasi,  kategorisasi  teks,  serta  pengakuan  entitas,  dan  untuk  analisis  sentimen. RapidMiner ini digunakan misalnya pada aplikasi penyaringan  konten secara otomatis untuk melakukan analisis terhadap Branding suatu produk tertentu.
Selain  itu  juga  ada  beberapa  Web  Mining  Tools  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan proses mining yang dapat dilihat pada table berikut :
Tabel 1. Web Mining Tools No  Nama Tools URL 1 XML Miner scientio.com 2 Click Tracks clikcktracks.com 3 LiveStats from DeepMetrix deepmetrix.com 4 Angoss Knowledge WebMiner angoss.com 5 SAS Web Analysis sas.com 6 SPSS Web Mining for Clementime spss.com 7 Webtrends wentrends.com 8 Megaputer WebAnalyst megaputer

## 3. PEMBAHASAN

## A. Data
Adapun  data  yang  disajikan  pada  penelitian  ini    adalah  data  transaksi  sebanyak  500 transaksi  yang  dilakukan  oleh  konsumen  yang  berbeda-beda,  hal  ini  dilakukan  untuk mendapatkan  data  profil  dari  pelanggan.  Agar  didapatkan  data  profil  dari  pelanggan  maka dilakukan  pencatatan  nilai  terlebih  dahulu  yang  telah  diberikan  oleh  setiap  pelanggan  yang telah melakukan transaksi secara online terhadap produk Xiomai. Untuk data lain yang tidak berhubungan dengan penelitian ini diabaikan. Untuk melihat relasi antar data  yang disajikan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 2. Relasi Data yang digunakan
Data  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  penelitian  ini  berupa  data  profil  pelanggan yang sudah melakukan transaksi terhadap produk Xiomai.

## B. Tahap Search
Tahap  ini  digunakan  untuk  mencari  dan  menentukan  kata  kunci  pencarian.  Adapun  kata kunci  yang  akan  dicari  adalah  kata  Xiomai.  Dari  hasil  pencarian  tersebut  akan  ditemukan konten  yang  masih  beragam,  sehingga  perlu  adanya  kategori  untuk  melakukan pengelompokan  terhadap  hasil  ulasan  (tweet)  yang  dberikan  oleh  pelanggan.  Terdapat  tiga kategori pengelompokan hasil ulasan yang diberikan oleh pelanggan
1. Kategori relevan Apabila  dari  konten  yang  dihasilkan  menghasilkan  informasi  aktifitas  sebelum melakukan transaksi pembelian (contoh  kalimat :  @TokoHPXiomai mantap barangny smpai  tepat  waktu,  tks  ),  aktifitas  transaksi  pembelian  barang  (contoh  kalimat  : @TokoHPXiomai mantap barangny sampai tepat waktu, tks)
2. Kategori tidak relevan Apabila  tweet  dari  pelanggan  tersebut  tidak  mengandung  informasi  yang  relevan ataupun berupa iklan , contohnya: @TokoHPXiomai : sy bosen bljr, lbh baik maen hp jah.
3. Kategori iklan
Apabila  tweet  tersebut  berisi  iklan  sebuah  produk  yang  dijual,  contohnya:  ingin langsing seketika, kunjungi toko kami @TokoLangsing
Adapun  proses  detail  pencarian  data  konten  dengan  menggunakan  kata  kunci  yang  akan dicari adalah kata Xiomai dapat dilihat pada gambar berikut:
Proses Search Konten BasisData Transaksi online (tweet) Output : Konten Relevan Output : Tidak Relevan Output : Konten Iklan Data Tweet/ulasan
Gambar 3. Gambaran Proses Pencarian Data Konten Xiomai
Berikut  disajikan  gambaran  umum  system  untuk  menganalisis  Branding  Xiomai  dari tweet/ulasan  yang  telah  diberikan  oleh  pelanggan  yang  sudah  melakukan  transaksi  secara online.
Data Tweet/ulasan Proses Search Konten : Informasi transaksi Online Web mining Preprocess Process Post Process Proses Pengelompokan Data Menggunakan Web Content Mining Output : Konten Hasil Tokenizing Filtering Stemming Tagging Proses Text Mining Analyzing Proses Case Folding
Gambar 4. Gambaran Umum Sistem

## C. Proses Case Holding
Proses  Case  Holding  merupakan  proses  mengubah  semua  huruf  yang  terdapat  didalam dokumen  menjadi  huruf  kecil.  Huruf  yang  diterima  berupa  alphabetic  yaitu  dari  ‘a’  sampai dengan  ‘z’.  Karakter  diluar  alphabetic  tersebut  selain  huruf  dihilangkan  dan  dianggap delimiter.
Pada  tahapan  ini  data  yang  dirubah  adalah  field  tweet/  ulasan  dari  pelanggan  yang  telah melakukan transaksi diubah menjadi huruf kecil.
Hal  ini  dilakukan  agar  pada  saat  pencarian  konten  yang  diinginkan  lebih  mudah  karena semua format tulisan sudah diubah kedalam bentuk huruf kecil semua.

## D. Web Mining
Untuk  melakukan  pencarian  data  melalui  website  Toko  Online  yang  berbasis  WWW (world  wide  web)  dapat  menggunakan  web  mining  untuk  melakukan  pencariannya.  Karena Web  memiliki  kapasitas  yang  besar  sehingga  dalam  melakukan  pencarian  terhadap  konten yang  diinginkan  kurang  efektif  jika  hanya  menggunakan  data  mining  atau  data  warehouse biasa. Misalnya untuk mencari konten  yang sudah dilakukan pada tahap search  yaitu konten Branding  Xiomai  dapat  dilakukan  pencarian  konten  pada  websitenya  menggunakan  web mining. Pada tahapan web mining ini dibagi menjadi tiga tahapan, yaitu :
1. Tahapan PreProcess
Pada  tahapan  preprocess  ini  dilakukan  untuk  menstandarisasikan  data  dengan  cara menghilangkan bagian-bagian data tertentu  yang  tidak diperlukan pada saat  dilakukannya proses mining. Tahapan pada preprocessing ini dapat dilakukan dengan melakukan proses integration, cleaning, transformation dan transaction identifications.
2. Tahapan Process
Pada tahapan process ini dilakukan sejumlah perhitungan formulasi statistic dengan cara mengurangi jumlah atribut dan membuang atribut yang tidak berpengaruh terhadap konten
yang  akan  dicari  (information  gain).  Pada  tahapan  process  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan teknik classification, clustering dan asosiasi.
3. Tahapan Post Process
Pada  tahapan  post  processing  ini  dilakukan  analisis  lebih  lanjut  untuk  dilakukannya pengolahan  hasil  mining  yang  telah  dilakukan  pada  ttahapan  sebelumnya.  Hal  ini  perlu dilakukan karena sering sekali terjadi hasil yang diperoleh pada tahap process sebelumnya tidak  memberikan  sesuatu  hasil    yang  dapat  digunakan  secara  langsung,  sehingga  perlu dilakukan  teknik  lainnya  misalnya  dengan  mengunakan  visualisasi  grafik  serta  analisis statistik lainnya.
Web mining pada pencarian konten branding Xiomai pada toko online ini dapat dilakukan dengan  mengunakan  kategori  Web  Usage  Mining,  hal  tersebut  dikarenakan  Web  Usage Mining memiliki
teknik  dalam  mengenali  pola  perilaku  pelanggan  dan  struktur  web  dengan  menggunkan informasi yang diperoleh dari  aktifitas log, cookies, click stream, serta query. Karena untuk mempermudah  melakukan  pencarian  hasil  dari  konten  branding  Xiomai  pada  toko  online dilihat  dari  pola  prilaku  pelanggan.  Selain  itu  juga  penggunaan  Web  usage  mining  dapat digunakan untuk menentukan ketertarikan pelanggan terhadap produk Xiomai.
Untuk  Web  Mining  Tools  yang  digunakan  untuk  melakukan  analisis  branding  Xiomai pada  toko  online  ini  menggunakan  Tools  RapidMiner.  Dengan  menggunakan  tools RapidMiner ini dapat dilakukan pengelompokan data konten Xiomai yang dicari berdasarkan text  yang  telah  diberikan  oleh  para  pengguna  melalui  ulasan/tweet  apabila  pelanggan  telah melakukan  transaksi  secara  online.  Dengan  menggunakan  tools  RapidMiner  ini  informasi mengenai  konten  data  yang  akan  dicari  dapat  dilakukan  secara  otomatis,  sehingga memudahkan dalam melakukan penelitian ini.

## E. Proses Text Mining
Tahap yang dilakukan secara umum pada text mining yaitu terdiri dari :
a. Tahap Tokenizing/parsing merupakan tahap pemotongan string input yang berasal dari tiap kata  yang menyusun kalimat tweet  tersebut. Contohnya :  @TokoHPXiomai/  mantap/ barangny/ sampai/ tepat/ waktu/ ,/ tks/
b. Tahap  filtering  merupakan  tahap  pengambilan  kata-kata  yang  penting  dari  hasil tokenizing  yang  sudah  dilakukan  diawal.  Tahap  ini  dapat  menggunakan  algoritma  untuk melakukan  proses  stop  list  (membuang  kata  kurang  penting)  atau  word  list  (menyimpan kata yang penting).
c. Tahap Stemming merupakan tahap pencarian root kata dari tiap kata hasil  dari tahapan filtering
d. Tahap Tagging meruapakan tahap pencarian bentuk awal atau root yang berasal dari tiap kata hasil proses stemming berdasarkan hasil dari tahap proses filtering.
e.  Tahap  analyzing  merupakan  tahapan  penentuan  berapa  jauh  hubungan  antar  kata-kata dari  dokumen  yang  ada.  Tahap  ini  dilakukan  dengan  cara    menghitung  keterkaitan  antar kata-kata  yang  terdapat  dalam  kalimat  kemudian  dibandingkan  dengan  kata  kunci.  Kata kunci disini adalah kata-kata yang dapat dijadikan kategori untuk Branding produk Xiomai. Aplikasi  Text  mining  yang  digunakan  untuk  menganalisis  Branding  Xiomai  dari tweet/ulasan  yang  telah  diberikan  oleh  pelanggan  pada  tahap  Proses  Text  mining  ini  adalah aplikasi  Rapidminer.    RapidMiner  adalah  sebuah  solusi  untuk  melakukan  analisis  terhadap data mining, text mining dan analisis prediksi (Aprillia, 2013).
Pada  tahap  proses  text  mining  ini  akan  dilakukan  mulai  dari  tahap  Tokenizing  sampai dengan tahap analyzing. Hasil dari proses text mining akan disimpan kedalam basis data.

## F. Output
Hasil  dari  pengelompokan  dari  mulai  tahap  search,  proses  case  holding,  Web  Mining sampai dengan Text mining selanjutnya akan dilaporkan dengan menggunakan teknik pareto. Dimana  pada  teknik  pareto  ini  akan  menggunakan  Diagram  untuk  menampilkan  hasil  dari analisis Branding Xiomai pada toko online. Adapun konsep dari diagram ini yaitu melaporkan urutan  term  Branding  Xiomai  secara  menurun  mulai  dari  best,  middle  dan  sampai  low. Artinya  term  branding  yang  paling  banyak  muncul  akan  diletakkan  paling  awal.  Hal  ini dilakukan  untuk  mempermudah  dalam  penarikan  kesimpulan.  Jumlah  dari  term  Branding Xiomai yang dimunculkan dalam diagram pareto dibatasi sesuai dengan kehendak pengguna. Namun pada sonoth berikut hanya ditampilkan 3 term saja. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar gambar 5 berikut.

## Gambar 5 Contoh Diagram Hasil Output

## 4. Kesimpulan
Dalam mencari metode yang tepat untuk menganalisis Branding Xiomai pada Toko online dapat menggunakan metode Web mining jika data yang dicari menggunakan alamat berbasis website  (WWW),  selain  metode  Web  mining  metode  Text  mining  juga  digunakan  untuk menganalisis Branding Xiomai pada toko online dengan cara melakukan klasifikasi terhadap pola prilaku konsumen.
Tools  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis  branding  xiomai  pada  toko  online adalah menggunakan Tools Rapidminer, karena tools ini dapat digunakn unutk mencari data mining dengan menggunakan metode Web mining dan text mining.

## PUSTAKA
Kurniawan  Bambang,  dkk,  2012,  Klasifikasi  Konten  Berita  Dengan  Metode  Text  Mining, Jurnal Dunia Teknologi Informasi Vol. 1, No. 1, hal 14-19 Prabowo  Sigit  (2013), Text  Mining ,  Diakses  pada  tanggal  23  Mei  2016  melalui https://13f3de4491a3c2b1ea614ca161001b4a5e499b26.googledrive.com/host/0B2- mMZJINwphQThjZm9WdjhFeGc/
Smrti,  Ni  Nyoman  Emang  (2013), Otomatisasi  Klasifikasi  Buku  Perpustakaan  dengan Menggabungkan  Metode  K-NN  dengan  K-Medoids ,  Lontar  Komputer  Vol.  4,  No.  1,  hal 201-214
Susanto Budi (2013 ), Text dan Web Mining , UKDW Yogyakarta