Implementasi Power BI Untuk Dashboard Analisis Hasil Rating dan Review Produk Elektronik di Lazada.com

Endra Rahmawati
{"title":"Implementasi Power BI Untuk Dashboard Analisis Hasil Rating dan Review Produk Elektronik di Lazada.com","authors":"Endra Rahmawati","doi":"10.53567/spirit.v14i1.237","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Abstract : Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem dashboard yang dapat menganalisis dan memantau hasil rating dan review konsumen terhadap produk elektronik yang di jual di situs marketplace Lazada.com. Beberapa penelitian lainnya telah banyak yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh atau hubungan antara hasil rating dan konten review yang ditulis oleh konsumen setelah barang diterima. Komponen rating dan review ini sangat mempengaruhi minat pembeli lainnya sebelum melakukan transaksi. Hal ini juga dapat menjadi faktor kenyamanan online dan kepuasan tersendiri untuk pelanggan saat bertransaksi di Lazada.com. Dengan menggunakan open data online di tahun 2019, para calon pembeli dan penjual dapat merencanakan jenis produk elektronik apa yang bisa mereka beli atau dijual dengan minat yang tinggi. Produk elektronik ini telah dikategorikan menjadi 5 jenis kategori, yaitu harddisk eksternal, laptop, smart-tv, flash drives, dan televise digital. Sistem Dashboard yang dibangun ini mengolah data sebanyak 203.787 baris data dengan 15 kolom dalam bentuk file excel. Proses pengolahan data yang dilakukan diantaranya adalah proses ETL (Extract Transform Load) melalui SQL Server 2018 kemudian dilanjutkan dengan import data dan pembuatan sistem dashboard melalui Power BI. Sistem Dashboard untuk menganalisis dan memantau hasil rating dan review produk elektronik ini menampilkan Grafik Jumlah Transaksi berdasarkan kategori produk elektronik, Matriks Jumlah Rating per kategori, Grafik Analisis Review Positif dan Review Negatif Konsumen yang mengandung kata dasar tertentu, seperti “bagus, mantap, good, ok” dan “tidak sesuai, pengiriman lama”. Hasilnya menunjukkan bahwa terdapat Total Review Positif dengan prosentase 98,9%, sedangkan Total Negatif hanya 1,02%, dengan jumlah review null sebanyak 96.03K baris data dari total data keseluruhan sebanyak 203.79K baris data. Sistem Dashboard ini diuji melalui uji coba penerimaan pengguna dengan hasil uji scenario terhadap grafik dan diagram yang ditampilkan seluruhnya berjalan dengan hasil Passed (berhasil), sehingga hasil analisis ini dapat dijadikan acuan bagi para calon penjual atau pembeli apabila ingin melakukan proses transaksi jual beli di Lazada.com, dapat menentukan jenis kategori produk yang mana yang memiliki rating dan review konten yang bagus.","PeriodicalId":32386,"journal":{"name":"The Spirit of Society Journal International Journal of Society Development and Engagement","volume":"17 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-05-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"The Spirit of Society Journal International Journal of Society Development and Engagement","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.53567/spirit.v14i1.237","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Abstract : Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem dashboard yang dapat menganalisis dan memantau hasil rating dan review konsumen terhadap produk elektronik yang di jual di situs marketplace Lazada.com. Beberapa penelitian lainnya telah banyak yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh atau hubungan antara hasil rating dan konten review yang ditulis oleh konsumen setelah barang diterima. Komponen rating dan review ini sangat mempengaruhi minat pembeli lainnya sebelum melakukan transaksi. Hal ini juga dapat menjadi faktor kenyamanan online dan kepuasan tersendiri untuk pelanggan saat bertransaksi di Lazada.com. Dengan menggunakan open data online di tahun 2019, para calon pembeli dan penjual dapat merencanakan jenis produk elektronik apa yang bisa mereka beli atau dijual dengan minat yang tinggi. Produk elektronik ini telah dikategorikan menjadi 5 jenis kategori, yaitu harddisk eksternal, laptop, smart-tv, flash drives, dan televise digital. Sistem Dashboard yang dibangun ini mengolah data sebanyak 203.787 baris data dengan 15 kolom dalam bentuk file excel. Proses pengolahan data yang dilakukan diantaranya adalah proses ETL (Extract Transform Load) melalui SQL Server 2018 kemudian dilanjutkan dengan import data dan pembuatan sistem dashboard melalui Power BI. Sistem Dashboard untuk menganalisis dan memantau hasil rating dan review produk elektronik ini menampilkan Grafik Jumlah Transaksi berdasarkan kategori produk elektronik, Matriks Jumlah Rating per kategori, Grafik Analisis Review Positif dan Review Negatif Konsumen yang mengandung kata dasar tertentu, seperti “bagus, mantap, good, ok” dan “tidak sesuai, pengiriman lama”. Hasilnya menunjukkan bahwa terdapat Total Review Positif dengan prosentase 98,9%, sedangkan Total Negatif hanya 1,02%, dengan jumlah review null sebanyak 96.03K baris data dari total data keseluruhan sebanyak 203.79K baris data. Sistem Dashboard ini diuji melalui uji coba penerimaan pengguna dengan hasil uji scenario terhadap grafik dan diagram yang ditampilkan seluruhnya berjalan dengan hasil Passed (berhasil), sehingga hasil analisis ini dapat dijadikan acuan bagi para calon penjual atau pembeli apabila ingin melakukan proses transaksi jual beli di Lazada.com, dapat menentukan jenis kategori produk yang mana yang memiliki rating dan review konten yang bagus.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
在Lazada.com上用于仪表板评估和电子产品审查的功率BI实现
摘要:这项研究旨在创建一个仪表盘系统,该系统可以分析和监控用户对Lazada.com网站上销售的电子产品的评级结果和评价。其他几项研究表明,评级结果与消费者在收到商品后写的审查内容之间存在影响或联系。这次审查和评级成分做交易之前其他买家的兴趣产生深远的影响。这也可以为顾客变成因式分解自己的舒适和满足在线交易在Lazada。com。用开放的在线数据在2019年,潜在买家和卖家可以策划一些什么样的电子产品可以用这么高的兴趣他们购买或出售。这种电子产品分为了5种类别,即外部硬盘、笔记本电脑、smart-tv闪存驱动器和televise数字。这个仪表盘建造的系统用15列来调和203787多行数据形式的excel文件。其中做的是数据处理过程ETL (Extract随后用金币通过SQL服务器加载)2018年3通过Power BI仪表盘进口和制造系统数据。仪表盘系统来分析和监测这些电子产品的评级和评论结果显示类别交易数量图表,评级数量矩阵类电子产品,消费者积极和消极评论评论分析图表的含有某些基本单词,如“太好了,太好了,好,好”和“不太合适,交货时间”。结果表明,有负面评论积极98,9%率,而总计只有1,02%,零评论的数量多达96。03K一行总共多达203整体数据的79K一行数据。这个仪表盘系统测试是通过用户验收测试场景测试的图表和图表显示全部顺利昏倒(成功),这使得分析结果可以为候选人的偏见如果想做交易买卖过程的买家或卖家在Lazada。com,可以决定哪些类型的产品类别有不错的评级和评论内容。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
5 weeks
期刊最新文献
RANCANG BANGUN APLIKASI PENGADAAN BARANG DISTRIBUSI PADA PT FAMOUS CHICKEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE DISTRIBUTOR REQUIREMENT PLANNING (DRP) IMPELEMTASI TEKNOLOGI 3D AUGMENTED REALITY UNTUK PEMETAAN GEDUNG SMK YADIKA BANGIL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN CALON PENERIMA DANA BANTUAN SISWA MISKIN (BSM) MENGGUNAKAN METODE MULTI-OBJECTIVE OPTIMAZION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS Implementasi Metode K-Nearest Neighbor dalam Mengklasifikasikan Kesegaran Ikan Kuro Menggunakan Citra PENGEMBANGAN DATA RECORD PASIEN DENGAN METODE JOINT APPLICATION DEVELOPMENT (Studi kasus KLINIK ALFIZA MEDIKA UTAMA)
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1