Pelatihan Penggunaan Software Social Mention terhadap Produk Serupa Apparel
DOI:
https://doi.org/10.46772/jamu.v3i01.692Keywords:
analisis penjualan, software social mention, pelatihan penggunaan toolsAbstract
Sebagai salah satu toko yang memproduksi dan mendesain barang sendiri, brand fashion “serupa apparel” perlu melakukan analisa kebutuhan dan peminatan pasar terhadap desain yang akan dijual. Brand fashion “serupa apparel” berusaha melakukan analisis terhadap minat konsumen terhadap desain-desain yang akan dipasarkan. Pada kegiatan ini, tim pengusul akan memanfaatkan software social mention guna mencari dan menganalisis sentiment, strength, passion serta reach dari hasil review customer terhadap produk yang ditawarkan. Berdasarkan hasil kegiatan pengabdian ini didapatkan informasi bahwa rating yang tinggi pada marketplace sejalan dengan hasil analisis terhadap ulasan customer mengenai produk apparel.
References
Bulu, V. R., Nahak, R. L., & Lawa, S. T. N. (2021). Pelatihan Pengolahan dan Analisis Data Menggunakan SPSS. Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, 1(1), 1–4. CV. Wade Group
Faesal, A., Muslim, A., Ruger, A. H., & Kusrini, K. (2020). Sentimen Analisis Terhadap Komentar Konsumen Terhadap Produk Penjualan Toko Online Menggunakan Metode K-Means. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 19(2), 207–213. https://doi.org/10.30812/matrik.v19i2.640
Hardian, R. W., Prasetyo, E., Khaira, U., & Suratno, T. (2021). Online Lecture Sentiment Analisys On Twitter Social Media During The Covid-19 Pandamic Using Sentistrength Algorithm. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 1(October), 138–143.
Humairah, Darmawan, I., & Pratiwi, O. N. (2020). Analisis Sentimen Ulasan Produk Toko Online Rubylicious Untuk Peningkatan Layanan Menggunakan Algoritma Naive Bayes. E-Proceeding of Engineering, 7(2), 7026–7034.
Karim, A., C, S. F., & Mustafa, M. (2022). Analisis Sentimen pada Komentar Sosial Media Instagram Layanan Kesehatan BPJS Menggunakan Naïve Bayes Classifier. Prosiding Seminar Nasional “Konstelasi Ilmiah Mahasiswa UNISSULA 7 (KIMU 7),” 7(Kimu 7), 61–70.
Muktafin, E. H., Kusrini, K., & Luthfi, E. T. (2020). Analisis Sentimen pada Ulasan Pembelian Produk di Marketplace Shopee Menggunakan Pendekatan Natural Language Processing. Jurnal Eksplora Informatika, 10(1), 32–42. https://doi.org/10.30864/eksplora.v10i1.390
Nurhadi, K. T., & Syazili, A. (2022). Penerapan Analisis Sentimen Untuk Menilai Produk Unggulan Kota Palembang Pada Marketplace Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Study Kasus Pempek Palembang. Bina Darma Conference on Computer Science, 360–364.
Panjaitan, J., & Warih, M. (2020). Klasifikasi Kepribadian Berbasis Sentimen di Sosial Media Twitter Menggunakan Metode PbSC. E-Proceeding of Engineering, 7(2), 8024–8039.
Vitasari, P., & Setiawan, G. (2019). Metode 4P sebagai salah satu cara dalam meningkatkan strategi penjualan pada industri kain tradisional. Prosiding Seminar Nasional Teknik Industri.
Yahyadi, A., & Latifah, F. (2022). Analisis Sentimen Twitter Terhadap Kebijakan Ppkm Di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode LSTM. JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research), 6(2), 464–471. https://doi.org/10.52362/jisamar.v6i2.791
Yanuar, N. D., & Harti, H. (2020). Pengaruh Inovasi Produk Dan Orientasi Pasar Terhadap Kinerja Penjualan Pada Home Industri Olahan Ikan Di Kabupaten Trenggalek. Jurnal Manajemen Pemasaran, 14(2), 51–60. https://doi.org/10.9744/pemasaran.14.2.51
