Analisis Data Produk Elektronik Di E-Commerce Dengan Metode Algoritma K-Means Menggunakan Python

Abstract

Fokus  peneltitian ini adalah melakukan analisis text mining pada produk elektronik yang dijual di e-commerce Shopee dengan menggunakan metode algoritma K-Means bahasa python. Data yang di scraping adalah teks komentar, penjualan dan rating bintang. Data hasil dari penelitian didapatkan pada analisis teks komentar produk dengan wordcloud produk Smartphone low cost menunjukan data komentar marketplace shopee dapat bahwa baik di smartphone low cost maupun yang high cost cenderung memiliki pola wordloud yang sama dimana kata yang dominan muncul cenderung netral dan positif, sedang  yang bermakna negatif cederung tidak dominan. Sementara kata yang sering muncul yaitu  barang, mantap, kirim dan bagus . Sedangkan hasil proses wordcloud high cost  kata yang sering muncul ialah  (kirim, cepat, dan bagus). Serta berdasarkan hasil grafik dari proses clustering data k-means menunjukan bahwa angka penjualan 0 sampai 1000 mendapatkan skor rating bintang tertinggi dan penjualan dengan skor rating bintang terendah ialah antara 1500 sampai 2000 ke atas.