ABSTRAK
Pertumbuhan pasar e-commerce yang sangat pesat di Indonesia membuat banyaknya situs e-commerce yang bermunculan. Bukalapak, Tokopedia dan Elevenia merupakan tiga dari lima situs e-commerce terbaik yang paling sering dikunjungi di Indonesia. Adanya vertical venue market membuat marketing intelligence menjadi penting dalam suatu organisasi bisnis. Salah satu elemen penting dalam marketing intelligence ialah pemahaman pelanggan, dalam memahami pelanggan perusahaan perlu melakukan kajian terhadap pelanggan salah satunya dengan mengkaji aspek kepuasan pelanggan. Penelitian ini menggunakan analisis sentimen untuk mengetahui bagaimana kepuasan pelanggan terhadap ketiga situs e-commerce tersebut.
Berbagai sentimen pelanggan baik positif maupun negatif yang diungkapkan melalui media sosial akan mempengaruhi penyebaran informasi di media sosial. Dalam bisnis e-commerce pembeli tidak melihat barang secara langsung, sehingga pengalaman pelanggan lain akan menjadi input pada saat proses pertimbangan sebelum melakukan pembelian
Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengklasifikasikan sentimen pelanggan dalam media sosial twitter agar dapat menjadi suatu informasi, kemudian hasil analisis sentimen setiap perusahaan pada penelitian ini akan dibandingkan, untuk mengetahui posisi masing-masing perusahaan.
Metode klasifikasi teks akan yang akan dilakukan dalam penelitian ini ialah naive bayes classifier dengan pembobotan TF-IDF , sedangkan untuk melakukan validasi dan evaluasi pada klasifikasi teks naive bayes dilakukan menggunakan K-fold cross validation dan confusion matrix.
Hasil penelitian menunjukan bahwa sentimen negatif terhadap ketiga situs e-commerce tersebut lebih mendominasi di media sosial, dan situs e-commerce dengan sentimen negatif paling tinggi ialah Bukalapak kemudian Tokopedia dan Elevenia.
Perusahaan sebaiknya memperhatikan sentimen yang disampaikan pelanggan dan juga posisi perusahaan diantara para pesaing, karena saat ini banyak calon konsumen yang mencari informasi melalui media sosial sebelum melakukan pembelian.
Kata kunci: e-commerce, analisis sentiment, naive bayes, marketing intelligence, kepuasan pelanggan