Pengelompokan Ulasan Produk HP pada Marketplace Tokopedia menggunakan Metode Semi Supervised K-Means

Abstrak

Internet sudah berkembang pesat sesuai dengan perubahan zaman. Hal tersebut juga merubah perilaku berbelanja yang awalnya bertatap muka sekarang bisa dilakukan secara online. Hp atau smartphone merupakan barang yang paling banyak dicari di zaman sekarang. Untuk membeli barang tersebut secara online banyak sekali marketplace yang tersedia di Indonesia seperti Tokopedia. Sebuah ulasan produk dinilai sebagai faktor utama untuk konsumen membeli barang. Untuk melakukan analisis pada ulasan diperlukan metode yang dapat mengklasifikasikan dan mengelompokkan ulasan terhadap kategori yang ada.Dengan menggabungkan dua pemahaman antara Supervised dan unsupervised dapat menciptakan sebuah metode pengelompokan yang berdasarkan data latih yang terdiri data yang berlabel. Metode yang cocok untuk kasus tersebut adalah metode Semi Supervised K-Means. Dari hasil penelitian ini bahwa dalam 4 percobaan yang berbeda didapatkan evaluasi nilai klaster dengan menggunakan Silhouette sebesar 0,013647 yang merupakan nilai terbesar dengan menggunakan metode Semi Supervised K-Means. Nilai Silhouette yang dihasilkan oleh penelitian ini sangat kecil dikarenakan jumlah dimensi yang sangat besar untuk mengelompokan cluster yang sangat sedikit yaitu sebesar 3 cluster. Akan tetapi hasil pengelompokan cluster yang dihasilkan pada metode yang sama terbukti lebih baik dari pada metode K-Means pada umumnya dengan data ulasan sesuai pada label aslinya.