Artificial Intelligence-Based Consumer Sentiment Analysis of MSME Products: A Lexical NLP Approach to Marketplace Reviews

Abstract

Pertumbuhan transaksi digital di Indonesia melalui marketplace memberikan peluang strategis bagi pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) untuk memahami persepsi konsumen melalui analisis ulasan produk. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sentimen konsumen terhadap empat kategori produk UMKM—keripik, sambal, madu hutan, dan batik dengan menggunakan metode Natural Language Processing (NLP) berbasis leksikon. Data sekunder dikumpulkan secara manual dari 120 ulasan konsumen di platform Tokopedia dan Shopee. Proses analisis mencakup tahap prapemrosesan teks (pembersihan, tokenisasi, dan penghapusan stopwords) serta klasifikasi sentimen ke dalam kategori positif, netral, dan negatif menggunakan pendekatan lexicon-based. Hasil menunjukkan bahwa sentimen positif mendominasi pada produk kuliner (keripik dan sambal), sementara ulasan negatif lebih sering muncul pada produk non-kuliner (batik dan madu hutan) yang berkaitan dengan kualitas dan ketidaksesuaian produk. Temuan ini memperkuat relevansi penggunaan metode NLP dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data oleh pelaku UMKM di sektor digital.