## Jurnal SPIRIT Vol. 14 No. 1 Mei 2022, hal 6- 15                  P- ISSN : 2085 – 3092 E- ISSN : 2721 – 057X
IMPLEMENTASI POWER BI UNTUK DASHBOARD ANALISIS HASIL RATING DAN REVIEW PRODUK ELEKTRONIK DI LAZADA.COM
Endra Rahmawati 1)
Program Studi: S1 Sistem Informasi, Universitas Dinamika 1) Email : rahmawati@dinamika.ac.id 1)
ABSTRACT : This study aims to create a dashboard system that can analyze and monitor the results of  consumer  ratings  and  reviews  of  electronic  products  sold  on  the  Lazada.com  marketplace  site. Several other studies have stated that there is an influence or relationship between rating results and review content written by consumers after the goods are received. This rating and review component greatly influences the interest of other buyers before making a transaction. This can also be a factor of online convenience and satisfaction for customers when transacting on Lazada.com. By using online open data in 2019, prospective buyers and sellers can plan what types of electronic products they can buy or  sell  with  high  interest.  These  electronic  products  have  been  categorized  into  5  types,  namely external hard drives, laptops, smart-tvs, flash drives, and digital televisions. The Dashboard system that was built processes 203,787 rows of data with 15 columns in the form of an excel file. The data processing process carried out includes the ETL (Extract Transform Load) process through SQL Server 2018 then followed by importing data and creating a dashboard system through Power BI. The Dashboard system to analyze and monitor the results of rating and review of electronic products displays a Graph of the Number of Transactions based on the category of electronic product, Matrix of Ratings  per  category,  Graph  of  Analysis  of  Positive  Reviews  and  Negative  Consumer  Reviews containing certain basic words, such as “good, steady, good, ok” and “not suitable, long delivery”. The  results  show  that  there  are  Total  Positive  Reviews  with  a  percentage  of  98.9%,  while  Total Negatives is only 1.02%, with a number of null reviews as many as 96.03K data lines out of a total of 203.79K data lines. This Dashboard system was tested through user acceptance trials with scenario test results on the graphs and diagrams displayed all running with the Passed (successful) results, so the results of this analysis can be used as a reference for prospective sellers or buyers if they want to process buying and selling transactions on Lazada .com, can determine which types of product categories have good content ratings and reviews.
Keywords: Business Intelligence, Dashboard System, Rating & Review Electronic Product, Lazada

## 1. Pendahuluan
Pembatasan kegiatan dan unsur sosial selama Pandemi Covid-19 sangat berpengaruh terhadap perkembangan Industri Digital dan Marketing di Indonesia. Hal  ini  memberikan  dampak  terhadap layanan e-commerce dan marketplace yang ada di Indonesia meningkat hingga 69% [1]. Salah satu marketplace yang terkenal, yaitu Lazada.com merupakah salah satu
marketplace yang diminati oleh masyarakat Indonesia  [2][3].  Lazada  didirikan  oleh
Rocket  Internet,  Perusahaan  Swasta  dari Singapura, pada tahun 2011 dan
diperkenalkan  pada  Maret  2012.  Banyak kompetitor marketplace yang saling berlomba  untuk  mendapatkan  konsumen dan  transaksi  sebanyak  mungkin.  Namun, lazada justru mengalami penurunan penggunaan  dan  transaksi.  Hal  ini  dapat dipengaruhi  banyak  hal,  salah  satunya adalah  kepuasan  pelanggan.  Kepuasan pelanggan sangat dipengaruhi oleh ekpektasi (harapan) dan realita (kesesuaian) produk yang didapatkan pelanggan setelah bertransaksi di Lazada [4]. Hal ini didukung dengan hasil penelitian dari Ekaputri, dkk, bahwa  terdapat  pengaruh  positif  yang
signifikan  pada  variable  kenyamanan online  dan  kepuasan  pelanggan  Lazada yang  ada  di  daerah  Jakarta  Selatan  [5]. Penurunan pengguna juga bisa  disebabkan oleh  kelemahan  keamanan  (security)  pada sistem  Lazada,  sehingga  masih  banyak konsumen yang mengalami penipuan [6].
Di  sisi  lain,  kualitas  website  Lazada memiliki  efek  langsung  kepada  kepuasan pelanggan, sedangkan kepuasan pelanggan juga  memiliki  efek  terhadap  loyalty pengguna.  Jika  pengguna  tidak  puas terhadap  layanan  yang  disediakan  website Lazada.com, maka pelanggan bisa meninggalkan lazada dan dapat mengalami penurunan  jumlah  pelanggan  yang  loyal [7].  Faktor lain  yang  dapat  mempengaruhi penggunaan  aplikasi  lazada.com  adalah minat  beli  pelanggan.  Untuk  minat  beli pelanggan  di  Lazada,  secara  parsial dipengaruhi  oleh  variable  harga,  online customer  review,  dan  hasil  rating  yang diberikan pelanggan setelah bertransaksi di Lazada [8].
Konten  review  dan  hasil  rating  yang diberikan  pelanggan  sangat  bervariasi, mulai  dari  konten  review  dengan  ulasan positif,  konten  review  dengan  ulasan negative,  maupun  konten  review  dengan ulasan  netral.  Untuk  mengetahui  apakah konten  review  dari  sebuah  marketplace yang  diberikan  pelanggan  cenderung  ke ulasan  positif  atau  negative  diperlukan adanya analisis dataset [9] [10] [11] .
Data  set  yang  digunakan  pada penelitian  ini  didapatkan  secara  online melalui  website  kaggle.com.  Data  tersebut terdiri dari 203.787 baris data dan 15 kolom data transaksi  barang elektronik di  Lazada pada tahun 2019. Barang elektronik adalah salah  satu  jenis  produk  yang  banyak diminati  dan  dibeli  oleh  konsumen Lazada.com. Dari 235 jenis brand yang ada pada  dataset  tersebut,  posisi  transaksi elektronik  berdasarkan total  review  adalah brand  Coocaa  dengan  persentase  sebesar 18%  dan  jumlah  total  sebanyak  65.621 review  [12].  Setelah  membandingkan  5
brand  yang  unggul  berdasarkan  Total Review  dan  5  brand  yang  unggul berdasarkan  average  rating,  didapatkan kesimpulan  bahwa  barang  yang  memiliki total review atau pembelian paling banyak belum tentu memiliki rating atau feedback yang baik bagi para customer.
Untuk  mempermudah  proses  analisis dan  pemantauan  hasil  rating  dan  review terhadap  produk  elektronik,  penelitian  ini akan membangun sebuah sistem dashboard dengan  mengolah  dataset  yang  ada. Pengolahan  dataset  berfokus  pada  analisis konten  review  yang  dibedakan  antara review positif dan review negatif berdasarkan  kata  kunci  tertentu.    Proses pengolahan data yang dilakukan diantaranya  adalah  proses  ETL (Extract Transform Load) melalui SQL Server 2018 kemudian  dilanjutkan  dengan  import  data dan  pembuatan  sistem  dashboard  melalui Power  BI  [13][14][15].  Sistem  Dashboard untuk  menganalisis  dan  memantau  hasil rating  dan  review  produk  elektronik  ini menampilkan  Grafik  Jumlah  Transaksi berdasarkan  kategori  produk  elektronik, Matriks Jumlah Rating per kategori, Grafik Analisis  Review  Positif  dan  Review Negatif Konsumen yang mengandung kata dasar  tertentu,  seperti  “bagus,  mantap, good,  ok”  dan  “tidak  sesuai,  pengiriman lama”. Pemilihan kata tersebut berdasarkan jenis  konotasi  positif  dan  negatif  dari dataset keseluruhan yang didapatkan [16].

## 2. Metode Penelitian
Tahapan Metode Penelitian pembuatan Sistem  Dashboard  Analisis  Rating  dan Review  Produk  Elektronik  di  Lazada.com ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian Pada tahapan metode penelitian tersebut,  terdapat  6  tahapan  yang  harus dilakukan, yaitu :
a. Perumusan dan Batasan Masalah
Adapun rumusan masalah pada
penelitian  ini  adalah  :  Bagaimana membuat  sistem  dashboard  yang  dapat menampilkan  hasil  analisis  konten review  dan  rating  terhadap  penjualan produk  elektronik  pada  marketplace Lazada.com.
Sedangkan batasan masalah pada penelitian ini diantaranya :
• Dataset  didapatkan  secara  online melalui Kaggle.com dan bersifat open source yang  merupakan  kumpulan
Data  Lazada  Indonesian  Product Review per 2 Oktober 2019.
• Sistem  Dashboard  yang  dihasilkan berfokus  pada  Grafik  hasil  analisis Konten  Review  dan  Rating  Produk Elektronik.
• Analisis konten review yang dibedakan  antara  review  positif  dan review negatif berdasarkan kata kunci tertentu. • Konten Review Positif yang ditampilkan  mengandung  kata  dasar  : “bagus”, “mantap”, “good”, “ok”
• Konten Review Negatif yang ditampilkan  mengandung  kata  dasar  : “tidak sesuai”, “pengiriman lama” b. Pengumpulan Dataset Awal (Ms.Excel-CSV) Dataset yang didapatkan dari Kaggle.com  berbentuk  file  CSV  yang terdiri  dari  203.787  baris  dengan  15 kolom  data.  Namun,  dari  jumlah tersebut,  terdapat  96.03K  baris  data dengan null  review atau blank .  Hal  ini dapat  diartikan  bahwa  data  dengan konten  review  yang  terisi  sebanyak 107.757 baris data.
c. Perancangan Data (ETL-SQL Server
2018)
Proses  ETL  merupakan  proses  migrasi dari data mentah/data operasional OLTP agar siap diolah menjadi data warehouse.  Dataset  mentah  dalam bentuk  CSV  tersebut  akan  diproses melalui  proses extract (pemilihan  field penting), proses transform (penyesuaian isi  dan  bentuk  tabel),  dan  proses load (penyimpanan tabel di SQL Server agar siap diolah di Power BI).
Adapun perubahan bentuk tabel dataset baru dapat dilihat pada tabel 1 dan tabel 2,  serta  hasil  proses  ETL  nya  di  SQL Server dapat dilihat pada Gambar 2.
Tabel 1. Dataset Awal Review dan Rating Produk Elektronik Lazada
No. Nama Kolom Contoh Data 1 itemId 100002528 2 category beli-harddisk-eksternal 3 name Kamal U. 4 rating 5 5 originalRating (blank All) 6 reviewTitle ok  mantaaapppp  barang sesuai pesanan.. good 7 reviewContent okkkkk  mantaaaaaaapppp ... good 8 likeCount 1 9 upVotes 0
10 downVotes 0 11 Helpful TRUE 12 relevanceScore 26.51
13 boughtDate (MM/DD/ YYYY) 4/9/2019 14 clientType androidApp
Jurnal SPIRIT Vol. 14 No. 1 Mei 2022, hal 6- 15                  P- ISSN : 2085 – 3092 E- ISSN : 2721 – 057X
No. Nama Kolom Contoh Data
15 retrievedDate (MM/DD/ YYYY)
10/2/2019

## Tabel 2. Perubahan Bentuk/Susunan Tabel
Hasil ETL No. Nama Kolom Tipe Data Keterangan
1 itemId
Char Id barang 2 category varchar Kategori barang
3 name varchar Nama barang 4 rating int Hasil Rating 5 reviewTitle varchar Judul Ulasan 6 reviewContent varchar Isi Ulasan 7 relevanceScore real relevance score yang diberikan oleh pelanggan Lazada untuk kategori produk tertentu
8 boughtDate
(MM/DD/ YYYY) date Tanggal penjualan 9 clientType varchar Cara akses ke Perangkat
Gambar 2. Data Hasil ETL di SQL Server.

## d. Import  Data  –  Load  Table  View  ke Power BI
Setelah  pengolahan  data  menggunakan proses  ETL,  maka  langkah  selanjutnya adalah melakukan import data dari SQL Server ke Power BI. Pada proses import data ini perlu dilakukan setting koneksi terlebih  dahulu  agar  terhubung  ke SQL Server  Management  Studio ,  tempat dataset hasil ETL berada.
e. Pembuatan  Dashboard  –  Pilih  Jenis

## Grafik/Diagram(Power BI)
Saat data berhasil di-load ke Power BI, maka langkah selanjutnya adalah melakukan  visualisasi  analisis  konten review  dan  rating  produk  elektronik lazada.com menggunakan Grafik (Stacked Column Chart, Line Chart, dan Pie Chart), Matriks, dan Card.

## f. Uji Penerimaan Pengguna
Uji Penerimaan Pengguna ini dilakukan pada akhir sesi tahapan penelitian untuk menguji  hasil  sistem  dashboard  yang dihasilkan.  Uji  Penerimaan  Pengguna dilakukan  berdasarkan  tujuan  dan  hasil analisis  dashboard  yang  akan  dicatat dalam 2 nilai, yaitu Passed atau Failed .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  Dashboard  Analisis  Rating  dan Review  Produk  Elektronik  di  Lazada.com ini divisualkan menjadi 3 bagian, yaitu : a. Dashboard  Analisis  Hasil  Rating  Per Kategori,  terdiri  dari  :  Grafik  Batang Jumlah Transaksi per Kategori, Grafik Garis  Jumlah  Rating  Berdasarkan Tahun, mulai tahun 2014 – 2019, Card Jumlah  Banyaknya  Transaksi  yang tercatat  di  Dataset,  Diagram  Pie Prosentase Rating (Rating 1 s.d 5), dan
Matriks Rating Berdasarkan Kategory Produk dan Jenis Akses Device. b. Dashboard  Analisis  Hasil  Review Konten  Positif,  terdiri  dari  :  Grafik
Review  Kata  “Bagus”  OR  “Mantap”, Grafik Review Kata “Good” OR “ok”, Grafik  Review  Not  contains  “Tidak Sesuai”  OR  “Pengiriman  Lama”,  dan beberapa  Card  yang  menujukkan Jumlah  Konten  Review  per  Grafik yang ditampilkan di sebelahnya.
c. Dashboard  Analisis  Hasil  Review Konten  Negatif,  memuat  :  Grafik Review  Contains  “Tidak  sesuai”  OR “Pengiriman  Lama”  dan  Card  Total Review Konten Negatif.
A. Dashboard  Analisis  Hasil  Rating Per Kategori.
Gambar 3. Visualisasi Sistem Dashboard Analisis Rating Produk Elektronik Lazada.com
Dashboard  Analisis  Hasil  Rating  Per Kategori  menampilkan  :  Grafik  Batang Jumlah  Transaksi  per  Kategori,  Grafik Garis  Jumlah  Rating  Berdasarkan  Tahun, mulai  tahun  2014  –  2019,  Card  Jumlah Banyaknya  Transaksi  yang  tercatat  di Dataset,  Diagram  Pie  Prosentase  Rating (Rating 1 s.d 5) mulai tahun 2014 – 2019, dan  Matriks  Rating  Berdasarkan  Kategory Produk  dan  Jenis  Akses  Device.  Adapun tampilan  visualisasi  dashboardnya  dapat dilihat pada Gambar 3.
Grafik  atau  diagram  tersebut  dapat  di- break  down  dalam  bentuk  tabel,  seperti pada  Gambar  3  dan  Gambar  4.  Untuk
Kategori beli-harddisk-eksternal
menduduki peringkat pertama untuk transaksi  sebanyak  82.223  dan  rating  5 sebanyak 66.725 atau sekitar 32.74%.

## Gambar 4. Break Down Tabel dari Grafik
Jumlah Transaksi per Kategori
Gambar 5. Break Down Tabel dari Diagram Pie Jumlah Rating per Kategori

## B. Dashboard  Analisis  Hasil  Review Konten Positif
Dashboard  Analisis  Hasil  Review Konten Positif, terdiri dari : Grafik Review Kata “Bagus” OR “Mantap”, Grafik Review Kata “Good” OR “ok”, Grafik Review Not contains  “Tidak  Sesuai”  OR  “Pengiriman Lama”, dan beberapa Card yang menujukkan  Jumlah  Konten  Review  per Grafik yang ditampilkan yang disebelahnya. Adapun  tampilan  visualisasi  dashboardnya dapat  dilihat  pada  Gambar  6.  Hasil  yang ditampilkan tersebut telah dikurangi dengan Review  Konten  yang blank sebanyak 96.03K. Hal ini menyebabkan adanya irisan antara  konten  review  dengan  kata  “bagus” OR  “mantap”  yang  berjumlah  33.61K, dengan  konten  review  dengan  kata  “good” OR  “oke”,  serta  konten  review  yang  tidak mengandung  kata  “tidak  sesuai”  OR “Pengiriman Lama” sebanyak 107.00K data.
Gambar 6. Visualisasi Sistem Dashboard Analisis Review Positif Penjualan Produk Elektronik Lazada.com
Adapun  hasil  break  down  dalam  bentuk tabel  untuk  hasil  konten  review  positif tersebut,  dapat  dilihat  pada  Gambar  7. Hasilnya,  konten  review  dengan  kata “bagus”  or  “mantap”  menduduki  peringkat pertama untuk konten review positif. Jumlah total konten review positif yang mengandung  kata  “bagus”  or  “mantap” berjumlah 33.61K, dengan rating 5 sebanyak 28.67K.
Gambar 7. Break Down Tabel dari Grafik Review dengan kata “bagus” OR “mantap”.

## C. Dashboard  Analisis  Hasil  Review Konten Negatif
Dashboard  Analisis  Hasil  Review Konten  Negatif,  memuat  :  Grafik  Review Contains  “Tidak  sesuai”  OR  “Pengiriman Lama”.  Adapun  tampilan  visualisasi dashboardnya dapat dilihat pada Gambar 8. Sebanyak  1.091  konten  review  yang diberikan pengguna yang bernada negatif.
Gambar 8. Visualisasi Sistem Dashboard Analisis Review Negatif Penjualan Produk Elektronik Lazada.com
Berdasarkan  tampilan  dashboard  hasil analisis  konten  review  positif  dan  review negatif  menunjukkan  bahwa  menunjukkan bahwa  terdapat  Total  Review  Positif dengan prosentase 98,9%, sedangkan Total Negatif  hanya  1,02%,  dengan  jumlah review null sebanyak 96.03K baris data dari total  data  keseluruhan  sebanyak  203.79K
baris data. D. Pengujian Dashboard Analisis Rating dan  Review  Produk  Elektronik  di Lazada.com Pada  proses  pengujian  Dashboard Analisis  Rating  dan  Review  Produk Elektronik di Lazada.com ini berfokus pada jenis  informasi  dan  hasil  data  yang ditampilkan pada dashboard, apakah sudah sesuai dengan data sebenarnya atau belum. Pengujian dilakukan melalui User Acceptance  Testing untuk  mengetahui tingkat  penerimaan  pengguna  terhadap hasil  visualisasi  data  dalam  bentuk dashboard tersebut .
Pada  pengujian  telah  menyediakan  9 (Sembilan)  scenario  uji  untuk  menguji penerimaan pengguna. Seluruh hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Skenario Uji User Acceptance
Testing untuk Dashboard Analisis Rating dan Review Produk Elektronik di Lazada.com No Skenario Uji Hasil yang diharapkan Status T1 . Grafik Batang Jumlah Transaksi per Kategori. a. Memilih tampilkan dalam  bentuk  break down tabel b. Memilih  menampilkan data per kategori a. Data Jumlah
Transaksi per Kategori berhasil tampil dalam bentuk break down tabel. b. Hanya kategori yang dipilih saja yang tampil jumlah transaksinya. Passed
(Berhasil)
T2 . Grafik Garis Jumlah Rating Berdasarkan Tahun.
a. Memilih tampilkan dalam  bentuk  break down tabel
b. Memilih  menampilkan jumlah  data  transaksi per rating. a. Data Jumlah Transaksi per Rating berhasil tampil dalam bentuk break down tabel. b. Hanya Rating  yang dipilih saja yang  tampil jumlah transaksinya. Passed
(Berhasil)
T3
. Card  Jumlah  Banyaknya
Transaksi  yang  tercatat  di dataset.
a. Memilih tampilkan data keseluruhan b. Memilih salah satu kategori  produk  pada Diagram Batang.
c. Memilih salah satu rating  pada  Diagram Garis. a. Data Jumlah seluruh transaksi berhasil tampil dalam
bentuk angka pada Card. b. Hanya kategori yang dipilih saja yang  tampil jumlah transaksinya pada Card. c. Hanya
Rating  yang dipilih saja yang  tampil jumlah transaksinya pada Card. Passed (Berhasil) T4 . Diagram  Pie  Prosentase Rating berdasarkan
Kategori . a. Memilih  menampilkan
prosentase rating dalam bentuk break down tabel.
b. Memilih salah satu rating saja yang
ditampilkan prosentasenya a. Data prosentase rating per Kategori berhasil ditampilkan dalam bentuk break down tabel. b. Hanya Kategori yang  dipilih saja yang tampil jumlah prosentase ratingnya. Passed
(Berhasil)
T5 Matriks  Jumlah  Transaksi berdasarkan Rating per a. Data jumlah Passed (Berhasil)
No Skenario Uji Hasil yang diharapkan Status kategori  dan  jenis  akses device.
a. Memilih  menampilkan jumlah  transaksi  untuk satu kategori saja untuk semua rating. b. Memilih  menampilkan jumlah  transaksi  untuk salah satu rating saja. c. Memilih  menampilkan jumlah  transaksi  untuk satu  jenis  akses  device saja.
transaksi dapat ditampilkan untuk satu jenis kategori saja untuk semua rating. b. Hanya salah satu jenis rating saja yang
ditampilkan untuk  semua kategori  dan semua  jenis akses device. c. Hanya salah satu jenis akses device saja yang  datanya
ditampilkan.
T6 Grafik Review Kata “Bagus” OR “Mantap”, a. Memilih tampilkan
dalam  bentuk  break down tabel b. Memilih  menampilkan salah satu review konten yang mengandung kata “bagus” a. Data Jumlah review
konten positif dapat ditampilkan dalam bentuk break down tabel b. Hanya konten review  yang mengandung kata  “bagus” saja yang ditampilkan. Passed (Berhasil) T7 Grafik Review Kata “Good” OR “ok” a. Memilih tampilkan
dalam  bentuk  break down tabel b. Memilih  menampilkan salah satu review konten yang mengandung kata “good” a. Data Jumlah review konten positif dapat ditampilkan dalam bentuk break down tabel b. Hanya konten review  yang mengandung kata  “good” saja yang ditampilkan. Passed (Berhasil) T8 Grafik Review Not contains “Tidak Sesuai” OR “Pengiriman Lama” a. Memilih tampilkan dalam  bentuk  break down tabel
b. Memilih  menampilkan salah satu review konten yang mengandung kata “barang bagus” a. Data Jumlah review konten positif dapat ditampilkan dalam bentuk break down tabel b. Hanya konten
review  yang mengandung kata  “barang bagus” saja yang ditampilkan. Passed (Berhasil) T9 Grafik  Review  Contains “Tidak sesuai” OR “Pengiriman Lama” a. Data Jumlah review Passed (Berhasil)
No Skenario Uji
Hasil yang diharapkan Status a. Memilih tampilkan dalam  bentuk  break down tabel b. Memilih  menampilkan salah satu review konten yang mengandung kata “pengiriman lama”
konten negatif dapat ditampilkan dalam bentuk break down tabel b. Hanya konten review  yang mengandung kata “pengiriman lama” saja yang
ditampilkan. Pada  tabel  3  Pengujian  tingkat penerimaan pengguna, menunjukkan bahwa  semua  jenis  grafik  atau  diagram yang  ditampilkan  pada  hasil  visualisasi dashboard telah dapat menampilkan informasi  dan  data  yang  sesuai.  Hal  ini dapat  dijadikan  acuan  bagi  para  calon penjual atau pembeli apabila  ingin melakukan  proses  transaksi  jual  beli  di Lazada.com,  dapat  menentukan  jenis kategori produk yang mana yang memiliki rating dan review konten yang bagus.

## Kesimpulan
1. Hasil  Visualisasi  Sistem  Dashboard untuk Analisis Jumlah Rating berdasarkan  kategori  produk  elektronik dapat  menampilkan  informasi  bahwa produk  dengan  kategori  beli-harddisk- eksternal menduduki peringkat pertama dengan jumlah transaksi terbesar sebanyak  82.223  atau  sekitar  40.35%, disusul  dengan  kategori  jual-flash- drives dan beli-smart-tv.
2. Hasil  Visualisasi  Sistem  Dashboard untuk  Analisis  Konten  Review  Positif dan  Negatif  menunjukkan  bahwa  Total Review  Positif  dengan  prosentase 98,9%, sedangkan Total Negatif sebanyak 1.091 data atau hanya 1,02%, dengan  jumlah  review  null  sebanyak
96.03K  baris  data  dari  total  data keseluruhan  sebanyak  203.79K  baris data.
3. Hasil pengujian dashboard menggunakan  uji  scenario  terhadap
grafik  dan  diagram  yang  ditampilkan seluruhnya berjalan dengan hasil Passed (berhasil),  sehingga  hasil  analisis  ini dapat  dijadikan  acuan  bagi  para  calon penjual  atau  pembeli  apabila  ingin melakukan  proses  transaksi  jual  beli  di Lazada.com,  dapat  menentukan  jenis kategori  produk  yang  mana  yang memiliki rating dan review konten yang bagus.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih disampaikan pada pihak-pihak yang membantu dalam mendukung penyelesaian penelitian ini yaitu
Universitas  Dinamika,  serta  sumber  data online Kaggle.com yang telah mengijinkan dapat  diakses  secara open  source untuk kebutuhan  penelitian  dan  kegiatan  penting lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Katadata,  “Plus-Minus  Covid-19 terhadap Bisnis Digital,” Katadata.co.id , 2020. https://katadata.co.id/ariayudhistira/
infografik/5ec1f4c2c7256/plus-
minus-covid-19-terhadap-bisnis- digital (accessed Apr. 15, 2022).
[2] P. G. E. Deo, R. Sanjaya, and Linda, “Analisis Kualitas Layanan Lazada
Dengan  Menggunakan  Metode  E- Servqual Dan IPA,” J. Account. Bus.
Stud. , vol. 2, no. 1, pp. 1–19, 2017.
[3] D.  P.  Restuputri,  “PENILAIAN
USABILITAS  UNTUK  SITUS  e- COMMERCE  (STUDI  KASUS SITUS www.lazada.co.id dan
www.mataharimall.com),” J@ti Undip  J. Tek. Ind. , vol. 12, no. 2, pp. 119–126, 2017, doi: 10.14710/jati.12.2.119-126.

## Jurnal SPIRIT Vol. 14 No. 1 Mei 2022, hal 6- 15                  P- ISSN : 2085 – 3092 E- ISSN : 2721 – 057X
[4] O.  Usman  and  A.  Anshorulloh, “Influence of Customer Satisfaction,  Trust,  and  Price  on Repurchase  Interest  in  Online Shop,” SSRN Electron. J. , 2020, doi:
10.2139/ssrn.3642498.
[5] A.  R.  Ekaputri,  P.  Hadi,  and  T. Handayani,  “Analisis  Kepuasan
Pelanggan Lazada Di Jakarta Selatan,” Konf.  Ris.  Nas.  Ekon.
Manajemen, dan Akunt. , vol. 2, no.
1,  pp.  331–338,  2021,  [Online]. Available: https://conference.upnvj.ac.id/index .php/korelasi/article/view/1133.
[6] G.  S.  Budhi,  “Analisis  Sistem  E- Commerce  Pada  Perusahan  Jual- Beli  Online  Lazada  Indonesia,”
Elinvo  (Electronics,  Informatics, Vocat. Educ. , vol. 1, no. 2, pp. 78– 83, 2016, doi: 10.21831/elinvo.v1i2.10880. [7] A. N. Al Ardi and D. Yulisetiarini,
“The  Effect  of  Lazada  Website
Quality To Satisfaction and Consumer Loyalty,” Int. J. Res. Sci. Manag. ,  vol.  5,  no.  10,  pp.  11–15, 2018, doi: 10.5281/zenodo.1451296.
[8] S.  F.  Mawa  and  I.  F.  Cahyadi, “Pengaruh Harga, Online Customer
Review dan Rating Terhadap Minat Beli  di  Lazada,” BISNIS    J.  Bisnis
dan Manaj. Islam , vol. 9, no. 2, pp. 253–278, 2021, doi: 10.21043/bisnis.v9i2.11901. [9] E.  H.  Muktafin,  K.  Kusrini,  and  E.
T.  Luthfi,  “Analisis  Sentimen  pada
Ulasan Pembelian Produk di Marketplace  Shopee  Menggunakan Pendekatan Natural Language Processing,” J.  Eksplora  Inform. ,
vol. 10, no. 1, pp. 32–42, 2020, doi:
10.30864/eksplora.v10i1.390.
[10] N.  Daulay,  “Pengaruh  online customer review dan online customer rating terhadap keputusan pembelian melalui marketplace
Shopee  (Studi  pada  Masyarakat Kecamatan  Medan  Labuhan),”
Universitas Sumatera Utara, 2020. [11] Y. M. Febrianti, “Analisis Sentimen Pada  Ulasan  ‘Lazada’  Berbahasa Indonesia  Menggunakan  K-Nearest Neighbor (K-Nn) dengan Perbaikan
Kata  Menggunakan  Jaro  Winkler Distance,”  Universitas  Brawijaya Malang, 2018.
[12] A. Seviandari, A. I. B. Pramudita, A. P. Darmawansyah, D. A. Masturoh, and  S.  Ramadhani,  “Analisis  Jual
Beli  Brand  Elektronik  Berdasarkan Total Review Dan Average Analisis Jual Beli Brand Elektronik Berdasarkan  Total  Review  Dan Average  Rating  Di  E-Commerce Lazada,”  2021,  no.  December,  pp. 1–6, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/public ation/357087071_Analisis_Jual_Be li_Brand_Elektronik_Berdasarkan_ Total_Review_Dan_Average_Ratin
g_Di_E-Commerce_Lazada.
[13] S.  Z.  Yumni  and  W.  Widowati, “Implementasi Microsoft Power BI
Dalam  Memantau  Kehadiran  dan Transportasi Pegawai,” J. Sains dan
Jurnal SPIRIT Vol. 14 No. 1 Mei 2022, hal 6- 15                  P- ISSN : 2085 – 3092 E- ISSN : 2721 – 057X
Edukasi Sains , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi: 10.24246/juses.v4i1p1-8.
[14] E.  D.  Jayanti  and  N.  Ani, “Pembangunan  Dashboard  Untuk Visualisasi  Analisa  Keuangan,” J.
Format ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  57–66,
2017.
[15] F.  M.  Putra  and  R.  Sari,  “Aplikasi Business  Intelligence  Dashboard sebagai Alat Monitoring dan Bahan
Pengambilan  Keputusan  Sales  and Account  Receivable,” Multinetics , vol.  2,  no.  1,  p.  35,  2016,  doi: 10.32722/vol2.no1.2016.pp35-42.
[16] G. D. Hamidi, R. A. Susilo, and N. A. Rakhmawati,
“Vocabulary Lazada Indonesian Reviews Kontributor : Gary Dimitri Hamidi , Rakha  Abadi  Susilo  ,  Nur  Aini Email Kontributor : dimitri.18052@mhs.its.ac.id , Abstrak  Dataset,”  Surabaya,  2021.
doi: 10.13140/RG.2.2.26475.26400.