Menggali Potensi Social Commerce untuk Keputusan Berbasis Data: Perspektif dari Sistem Informasi

Pada hari Selasa tanggal 25 Maret 2025, diadakan kegiatan Visiting Lecturer yang membahas topik menarik mengenai Social Commerce (S-Commerce) yang dibawakan oleh Suaini Binti Sura,  Dosen Senior di Universiti Malaysia Sabah (UMS), dalam sebuah presentasi yang berjudul "From Data to Decision: Mining Social Commerce for IS-Driven Insight." Topik ini sangat relevan bagi mahasiswa informatika, terutama yang tertarik pada bidang Sistem Informasi (SI), E-commerce, dan Data Mining.

Kegiatan merupakan bagian dari kegiatan World Class University (WCU) Fakultas Sains dan Matematika, Departemen Informatika. PIC kegiatan ini adalah Dinar Mutiara Kusumo Nugraheni, S.T., MInfo Tech (Comp), Ph.D.

Tujuan dari presentasi visiting lecturer ini adalah memberikan wawasan tentang bagaimana teknologi dapat digunakan untuk mendalami perilaku konsumen dan membantu dalam pengambilan keputusan berbasis data di dunia social commerce.

Apa itu Social Commerce?

Social Commerce adalah gabungan antara e-commerce dan media sosial. Secara singkat, social commerce memanfaatkan platform media sosial untuk mempermudah proses jual beli, di mana interaksi sosial dan konten yang dihasilkan pengguna (UGC) memiliki pengaruh besar terhadap keputusan pembelian. Dalam social commerce, konsumen tidak hanya membeli produk, tetapi juga terlibat dalam komunitas dan berbagi pengalaman mereka.

Pentingnya Sistem Informasi dalam Social Commerce

Sistem Informasi (SI) berfungsi untuk mengelola data, perangkat lunak, perangkat keras, serta proses-proses yang diperlukan untuk mendukung pengambilan keputusan di dalam organisasi. Dalam konteks social commerce, sistem informasi memainkan peran penting dalam menganalisis perilaku konsumen, mengelola interaksi, serta memproses data besar yang dihasilkan melalui interaksi sosial di media sosial.

Pendekatan Penelitian: Eye Tracking dan Data Mining/Machine Learning

Dr. Suaini Binti Sura menjelaskan dua metode penelitian yang menarik, yakni eye tracking dan data mining/machine learning (ML), untuk menggali perilaku konsumen dalam lingkungan social commerce.

1. Eye Tracking:
2. Data Mining dan Machine Learning:

Perbedaan Antara E-Commerce dan S-Commerce

Penting bagi mahasiswa informatika untuk memahami perbedaan mendasar antara e-commerce dan s-commerce:

• E-Commerce: Fokus utama adalah efisiensi dalam transaksi jual beli. Di e-commerce, interaksi dengan konsumen umumnya bersifat satu arah, seperti ketika konsumen mencari produk di situs web dan melakukan pembelian.
• Social Commerce: Lebih menekankan pada interaksi sosial antara konsumen dan komunitas online. Dalam s-commerce, pelanggan dapat berinteraksi langsung dengan penjual dan konsumen lainnya, berbagi pengalaman dan rekomendasi produk. Hal ini menciptakan pengalaman yang lebih sosial dan interaktif dibandingkan dengan transaksi e-commerce tradisional.

Model Keberhasilan Sistem Informasi (IS Success Model)

Dalam konteks penelitian social commerce, IS Success Model diterapkan untuk menilai sejauh mana kualitas sistem (misalnya kualitas website), kualitas fitur sosial, dan kualitas produk mempengaruhi kepuasan konsumen dan keberhasilan transaksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas sistem dan fitur sosial memiliki dampak positif terhadap persepsi kegunaan dan kepuasan konsumen, yang pada gilirannya meningkatkan kesuksesan bisnis.

Tantangan dan Arah Masa Depan

Meskipun social commerce menawarkan banyak peluang, ada beberapa tantangan yang perlu diatasi:

1. Kualitas Data: Data yang digunakan dalam analisis seringkali memiliki kualitas yang bervariasi, baik dari segi keakuratan maupun kelengkapannya.
2. Integrasi Data Multiplatform: Mengintegrasikan data dari berbagai platform media sosial bisa menjadi tantangan besar, terutama dalam real-time processing.
3. Skalabilitas Pemrosesan Real-time: Memproses data dalam skala besar dalam waktu nyata memerlukan infrastruktur yang kuat dan teknologi yang lebih maju.

Di masa depan, teknologi AI, AR/VR, dan blockchain diperkirakan akan memainkan peran penting dalam mengatasi tantangan ini, memperkuat analisis sentimen, dan meningkatkan kepercayaan serta transparansi dalam transaksi sosial.

Untuk mahasiswa informatika, pemahaman tentang social commerce dan penerapan sistem informasi dalam dunia bisnis digital adalah keterampilan yang sangat dibutuhkan. Pendekatan yang menggabungkan teknologi seperti eye tracking dan machine learning membuka peluang untuk menggali wawasan yang lebih dalam mengenai perilaku konsumen. Selain itu, pemahaman tentang tantangan dan arah masa depan social commerce memberikan gambaran tentang bagaimana kita dapat beradaptasi dengan perubahan teknologi yang cepat dan menciptakan solusi inovatif dalam bidang ini.

Jadi, untuk kalian yang tertarik dengan teknologi dan bisnis digital, pengetahuan tentang social commerce dan penerapan teknologi canggih di dalamnya akan membuka banyak peluang karir di masa depan.