Penulis: Semmy Wellem Taju, Edson Yahuda Putra, Green Ferry Mandias
(Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat)
Dalam era digital saat ini, perkembangan teknologi telah mendorong pertumbuhan pesat e-commerce sebagai salah satu peluang bisnis utama. Kemudahan dalam melakukan transaksi jual beli secara daring memungkinkan pelanggan untuk mengakses pasar global, membandingkan harga, serta mengevaluasi layanan dari berbagai aplikasi e-commerce. Oleh karena itu, pengalaman pelanggan menjadi aspek penting yang harus diperhatikan oleh penyedia layanan e-commerce guna menjaga kepercayaan dan loyalitas pengguna.
Salah satu sumber informasi utama yang memengaruhi keputusan calon pengguna adalah ulasan pelanggan secara daring. Ulasan negatif memiliki potensi besar untuk menghalangi pengguna baru dalam mengunduh dan menggunakan aplikasi e-commerce tersebut. Dalam penelitian ini, dikembangkan sebuah sistem identifikasi sentimen berbasis single-layer neural network yang mampu menganalisis ulasan pelanggan secara otomatis dan efisien.
Model sistem yang diusulkan menunjukkan performa terbaik dibandingkan dengan algoritma lain yang diuji. Sistem berhasil mencapai sensitivity sebesar 96,2%, specificity 93,8%, akurasi 95,0%, dan Matthews Correlation Coefficient (MCC) sebesar 0,90. Selain itu, para peneliti juga mengembangkan sistem berbasis web yang cepat dan andal untuk mengidentifikasi sentimen dari ulasan pelanggan e-commerce secara real-time.
Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu penyedia layanan e-commerce dalam merespons secara proaktif kebutuhan dan keluhan pelanggan guna meningkatkan kualitas layanan secara berkelanjutan.
Unduh Jurnal Lengkap (PDF)
Download PDF