ANALISIS USER PERSONA BERDASARKAN ULASAN PENGGUNA TOKOPEDIA MENGGUNAKAN METODE SVM BERBASIS WEB
DOI:
https://doi.org/10.61722/jipm.v4i6.3142Keywords:
User Persona, Analisis Sentimen, Support Vector Machine, TF-IDF, TokopediaAbstract
Penelitian ini bertujuan membangun sistem analisis user persona berbasis web yang mengintegrasikan klasifikasi sentimen menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan data ulasan pengguna aplikasi Tokopedia dari Google Play Store. Sebanyak 5.000 ulasan dikumpulkan melalui teknik scraping menggunakan pustaka google-play-scraper, kemudian melalui proses pembersihan menjadi 4.781 ulasan valid. Tahap preprocessing meliputi cleaning, case folding, normalisasi kata slang, tokenisasi, stopword removal, dan stemming menggunakan pustaka Sastrawi, sebelum direpresentasikan dalam bentuk vektor numerik menggunakan TF-IDF yang menghasilkan 3.739 fitur aktif. Klasifikasi sentimen tiga kelas (Positif, Netral, Negatif) dilakukan menggunakan SVM dengan kernel RBF dan class_weight='balanced'. Hasil pengujian terhadap 957 data uji menunjukkan akurasi sebesar 81,09%, presisi 65,53%, recall 60,18%, dan F1-score 61,35%, dengan rata-rata K-Fold Cross Validation (K=5) sebesar 81,46% ± 0,18%. Hasil klasifikasi sentimen selanjutnya diolah menggunakan algoritma keyword-scoring untuk membentuk empat segmen user persona, yaitu Loyal Buyer (35,7%), Price Hunter (3,0%), Casual Shopper (4,7%), dan Frustrated User (56,6%). Seluruh hasil analisis divisualisasikan melalui dashboard berbasis web yang dibangun menggunakan Flask, MySQL, dan HTML/CSS/JavaScript. Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi SVM dan algoritma keyword-scoring efektif menghasilkan profil persona pengguna yang bermakna dan dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan strategi bisnis serta pengembangan produk platform e-commerce.
References
Amplitude. (2023). User Persona: Definisi dan Penerapannya dalam Riset Pengguna.
APJII. (2024). Survei Penetrasi dan Perilaku Pengguna Internet Indonesia 2024. Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia.
Demetria, R., & Wedhasmara, A. (2025). Proyeksi volume ulasan pengguna platform e-commerce di Indonesia.
Fiddin, F., et al. (2025). Analisis Sentimen Ulasan Produk Sayur di Tokopedia Menggunakan Model Support Vector Machine dengan Representasi TF-IDF. Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer), 24(2), 162–172.
Hendrawan, I. R. (2023). Natural Language Processing. Yogyakarta: CV Andi Offset.
Huda, D. N. (2023). Analisis Sentimen Layanan Jasa Pengiriman pada Ulasan Play Store: Systematic Literature Review. Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer, 4(2), 87–98.
Interaction Design Foundation. (2025). What are Personas?
Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2021). Speech and Language Processing (3rd ed.).
Lestari, T. P. (2022). Analisis Text Mining pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Social Network Analysis (SNA). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 4(3), 65–71.
Milal, I. S. (2023). Klasifikasi Teks Review pada E-commerce Tokopedia Menggunakan Algoritma SVM. Jurnal Ilmiah Nasional Riset Aplikasi dan Teknik Informatika, 5(1), 34–45.
Munthe, S. R. (2025). Pemodelan Sentimen dalam Ulasan Produk dan Penerapannya pada E-commerce.
Nielsen Norman Group. (2025). Personas: Study Guide.
Oktariana, C. N., & Oktadini, N. (2025). Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Tokopedia Menggunakan Algoritma Random Forest. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 9(6), 1224–1231.
Pratama, D., & Wibowo, A. (2025). Pengaruh Ulasan Pengguna terhadap Keputusan Pembelian pada Platform E-commerce.
Salsabila, N. A., et al. (2024). Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi Tokopedia Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 7, 44–51.
Setiawan, T., et al. (2024). Perbandingan Algoritma SVM dan Naïve Bayes dalam Analisis Sentimen Komentar TikTok pada Produk Skincare. AICOMS: Applied Information Technology and Computer Science, 3(2), 28–32.
Vapnik, V., et al. (1992). A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers.
Wardana, A. K. (2025). Analisis Sentimen Ulasan Produk E-Commerce Menggunakan Naive Bayes dan TF-IDF. Jurnal Ilmiah Multidisiplin Ilmu, 1(1), 63–77.
Wijaya, A. C. (2024). Perancangan Sistem Dashboard Penjualan Berbasis Web untuk Toko Online Caro Cara. Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 13(3), 2114–2125.
Yaniasih, & Budi, I. (2025). Analisis Sentimen Berdasarkan Data Media Sosial. Depok: UI Publishing.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 JURNAL ILMIAH PENELITIAN MAHASISWA
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
