| dc.description.abstract | Perkembangan teknologi yang begitu pesat pada saat ini mempengaruhi berbagai aspek kehidupan. Salah satu yang paling mencolok dari perkembangan teknologi tersebut adalah gadget dengan kecenderungan beraktivitas di dunia maya seperti berbelanja secara online atau biasa disebut dengan online shopping. Di Indonesia belanja online sudah menjadi tren sejak lima tahun terakhir, dimana pertumbuhan belanja melalui e-commerce terus menunjukkan tren meningkat. Hal ini dapat dilihat mulai bermunculan banyaknya marketplace salah satunya yang saat ini sedang berkembang pesat di Indonesia adalah Shopee Indonesia. Shopee merupakan platform marketplace online yang menjembatani antara penjual dan pembeli untuk mempermudah transaksi jual beli online melalui perangkat ponsel. Dalam menjalankan bisnis, sebuah perusahaan tentunya membutuhkan jejaring sosial agar dapat berinteraksi langsung dengan pelanggannya. Jejaring sosial yang sedang populer saat ini adalah jejaring sosial Facebook dan Twitter. Melalui jejaring sosial tersebut pelanggan dapat menyampaikan tanggapannya mengenai Shopee. Dalam penelitian ini digunakan metode algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasi data tanggapan. Hasil akurasi yang diperoleh dari klasifikasi menggunakan algoritma SVM untuk tanggapan Facebook mengenai Shopee sebesar 90.09% dan 92.39% untuk tanggapan Twitter mengenai Shopee. Selanjutnya, metode asosiasi teks pada Facebook mengenai Shopee yang sering dikeluhkan diantaranya terkait pengiriman, ongkir, status, respon, resi, dan transaksi. Sedangkan metode asosiasi teks pada Twitter mengenai Shopee diantaranya cashback, tipu, dana, barang, hadiah, dan koin. Hasil dari tanggapan negatif atau komplain terkait dengan Shopee dibuat dalam diagram fishbone untuk pemecahan masalah. | en_US |
