Notice: Undefined index: item_type_code in /var/www/html/pustaka/repository/lib/detail.inc.php on line 462
Desri Sumiaty Sihombing Pengarang Margaretha Yohanna, S.Kom., M.Kom Dosen Pembimbing 2 Indra Kelana Jaya, ST.,M.Kom Dosen Pembimbing 1 Surianto Sitepu, ST., MT Penguji 1 Tamado Simon Sagala, S.IP., M.Si Penguji 2

ABSTRAK Ulasan pelanggan pada platform e-commerce seperti Tokopedia merupakan sumber informasi utama dalam pengambilan keputusan pembelian, khususnya pada produk fashion sepatu Adidas. Namun, ulasan pelanggan yang berjumlah masif, bersifat teks bebas, tidak terstruktur, serta seringnya ketidaksesuaian antara rating bintang dengan isi komentar yang multidimensi menyulitkan analisis kepuasan pelanggan secara objektif dan menyeluruh. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi kepuasan pelanggan dengan menggali opini teks secara langsung menggunakan algoritma K-Medoids. Pemodelan ini tidak bergantung pada rating bintang, melainkan mengekstraksi ulasan menggunakan metode pembobotan TF- IDF untuk menemukan kendala operasional secara spesifik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma K-Medoids berhasil menyegmentasikan ulasan pelanggan ke dalam tiga dimensi utama kepuasan, yaitu klaster Kualitas Produk (37,9%), Pengiriman & Pelayanan (32,7%), serta Kenyamanan & Ukuran Pemakaian (29,4%). Berdasarkan evaluasi model, diperoleh nilai Silhouette Score sebesar 0,0695. Nilai tersebut mengindikasikan adanya tumpang tindih (overlap) akibat karakteristik teks yang sparse, meskipun klaster Kenyamanan & Ukuran Pemakaian terbukti menjadi pengelompokan yang paling solid dan akurat. Implementasi metode ini diharapkan dapat membantu pelaku e-commerce maupun penjual sepatu Adidas dalam memahami persepsi pelanggan yang sesungguhnya untuk mendukung pengambilan keputusan strategis terkait peningkatan kualitas produk dan operasional layanan. Kata Kunci: E-commerce, Kepuasan Pelanggan, K-Medoids, Sepatu Adidas, Teks Mining