## 75
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Sentimen Terhadap Klinik Natasha Skincare di Yogyakarta Dengan Metode Google Review
Muhammad Rizqi Akfani Rustiawan 1 , Putri Taqwa Prasetyaningrum 2
1.2 Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia. Email: 1 211220107@student.mercubuana-yogya.ac.id,
2 putri@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  sentimen  terhadap  Klinik  Natasha  Skincare  di Yogyakarta melalui ulasan Google Review. Data dikumpulkan dari ulasan pengguna yang mengunjungi  klinik,  dan  analisis  sentimen  digunakan  untuk  mengevaluasi  opini  serta perasaan positif atau negatif dalam ulasan tersebut. Hasil analisis diharapkan membantu manajemen klinik memahami persepsi dan pengalaman pengguna, serta meningkatkan kualitas  layanan.  Penelitian  ini  juga  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan, dengan tujuan memberikan wawasan mendalam tentang reputasi Klinik Natasha Skincare di Yogyakarta.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Google Review, Natasha Skincare, Klinik

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  sentiments  towards  Natasha  Skincare  Clinic  in  Yogyakarta through Google Reviews. Data was collected from reviews by users who visited the clinic, and sentiment analysis was used to evaluate the positive or negative opinions and feelings contained in these reviews. The results of this analysis are expected to help the clinic management understand user perceptions and experiences, and to improve the quality of services provided. This study also employs the Support Vector Machine (SVM) algorithm to classify the sentiments of the collected reviews, aiming to provide deeper insights into the reputation of Natasha Skincare Clinic in Yogyakarta.
Keywords: Sentiment Analysis, Google Review, Natasha Skincare, Clinic

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital saat ini, ulasan dan feedback pengguna menjadi aset berharga bagi perusahaan, terutama dalam industri kecantikan seperti klinik skincare. Klinik kecantikan tidak hanya harus memastikan kualitas layanan mereka tetap terjaga, tetapi  juga  harus  memahami  persepsi  dan  sentimen  pelanggan  terhadap pengalaman mereka. Dalam situasi seperti ini, analisis sentimen telah menjadi alat penting untuk memahami secara menyeluruh perspektif pelanggan. Klinik Natasha
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
76 | Analisis Sentimen Terhadap Klinik Natasha Skincare di Yogyakarta … ..
Skincare,  sebagai  salah  satu  pemain  utama  di  industri  perawatan  kulit  di Yogyakarta, juga berada dalam tantangan yang sama [1].
Oleh karena itu, analisis sentimen Klinik Natasha Skincare di Yogyakarta dilakukan dengan  melihat  ulasan  dan  komentar  pelanggan  yang  diposting  di  berbagai platform  online.  Penelitian  ini  diharapkan  akan  meningkatkan  pemahaman  kita tentang bagaimana pasien melihat dan merasakan layanan yang diberikan oleh klinik ini, serta memberikan kontribusi bagi pengembangan strategi pemasaran dan manajemen kualitas layanan di masa mendatang [2].
Dalam  hal  masalah  ini  metode  yang  efektif  untuk  mengklasifikasi  data  ialah dengan  Support  Vector  Machine  (SVM).  SVM  mengklasifikasi  data  dengan menggunakan  set  pelatihan  positif  dan  negative  [3].  Beberapa  penelitian sebelumnya telah menggunakan SVM dalam berbagai konteks, seperti klasifikasi ukuran  pakaian,  sentimen  ulasan  film,  dan  review  produk  kecantikan.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma klasifikasi SVM memiliki tingkat akurasi yang memuaskan [4].
Salah satu penelitian yang berkaitan dengan metode SVM adalah yang dilakukan oleh Muhammad Avi Majid (2020), yang berjudul Sistem Klasifikasi Ukuran Baju Dengan Metode SVM, yang menunjukkan akurasi algoritma SVM sebesar 92%. Penelitian  berjudul  Klasifikasi  Sentimen  Ulasan  Film  Menggunakan  SVM,  Gain Information,  dan  N-Grams,  algoritma  SVM  menampilkan  akurasi  tinggi  sebesar 86%. Selanjutnya, penelitian yang dilakukan oleh [5] berjudul Review Klasifikasi Produk Kecantikan pada Aplikasi Sociolla dengan Algoritme Modifikasi KNearest Neighbor  (MK-NN)  dengan  Pembobotan  BM25..    Oleh  karenanya,  sistem otomasi untuk analisis sentimen ulasan aplikasi diperlukan [6]. Proses data mining dapat digunakan untuk secara konseptual mengolah data [7]. Faktor yang paling mempengaruhi  waktu  perawatan  pasien  juga  harus  dievaluasi  [8].  Proses  ini dilakukan untuk mendapatkan hasil yang lebih variatif, tepat, dan akurat dalam prediksi [9].

## 2. METODE PENELITIAN
Proses  dilakukannya  penelitian  ini  dengan  data  dan  informasi  yang  diperoleh bertujuan  untuk  menjadi  titik  tolak  dalam  penelitian  dan  menghasilkan  temuan yang dapat diandalkan. Proses ini terdiri dari langkah-langkah sistematis dalam mengumpulkan,  menganalisis,  dan  menafsirkan  data  untuk  menghasilkan  hasil yang maksimal [10].
Gambar 1 menunjukkan bagaimana penelitian ini dimulai dengan mengidentifikasi masalah  yaitu  analisis  sentiment  terhadap  klinik  Natasha  Skincare,  kemudian
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Rizqi Akfani Rustiawan, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 77
untuk mendapatkan data dalam penelitian ini adalah dengan cara Scrapping data menggunakan Google Review dengan mengambil data ulasan dan rating untuk dilakukannya text processing agar data yang sudah diambil dapat diproses melalui pembobotan, pelabelan, dan klasifikasi data. Kemudian data yang sudah melalui tahap  pemrosesan  data  divisualisasikan  agar  mengetahui  analisis  sentiment terhadap klinik Natasha Skincare di Yogyakarta lebih banyak sentiment positif atau negatif.  Berdasarkan dari Gambar 1 Metode penelitian adalah pengumpulan data ilmiah untuk tujuan dan manfaat tertentu. Metode penelitian berhubungan dengan prosedur, teknik, alat, dan desain penelitian [11].
Gambar 1. Alur Penelitian.

## 2.1 Identifikasi Masalah
Penentuan  masalah  dalam  pengembangan  sistem  ini  dimulai  dengan mengidentifikasi  permasalahan.  Fokus  penelitian  ini  adalah  metode  analisis sentimen  untuk  melakukan  pada  ulasan  klinik  Natasha  dan  seberapa  akurat analisis sentiment SVM dalam mengklasifikasikan sentimen pada ulasan Google Natasha Skincare.

## 2.2 Scraping Data
Dataset dikumpulkan dalam penelitian ini melibatkan ulasan Natasha Skincare di Yogyakarta  yang  diperoleh  dari  Google  Review.  Pengambilan  data  dilakukan melalui  teknik  web  scraping  dengan  menggunakan  alat  bantu  Scraper  yang terdapat pada aplikasi Phyton. Hasil pengumpulan data disimpan dengan format namafile.xlsx  dan  dilakukan  proses  pelabelan  untuk  mengidentifikasi  opini  dari
Identifikasi Maslah.
Scrapping Data.
Text Processing.
Pembobotan Data. Pelabelan Data. Klasifikasi Data. Visualisasi Data.
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
78 | Analisis Sentimen Terhadap Klinik Natasha Skincare di Yogyakarta … ..
setiap ulasan. Proses ini mengelompokkan ulasan ke dalam kategori positif dan kelas negatif [12].

## 2.3 Text Processing
Semua fitur yang dipilih dari kumpulan dokumen tersebut disebut sebagai model representasional.  Pengolahan  teks  adalah  langkah  yang  bertujuan  untuk menghasilkan serangkaian fitur yang relevan dari teks dalam dokumen, di mana setiap dokumen direpresentasikan oleh vektor numerik. Text processing bertujuan untuk mendapatkan fitur vektor berkualitas tinggi dari setiap dokumen, sehingga nilai yang dihasilkan memiliki nilai yang signifikan [13].

## 2.4 Pembobotan Data
Dengan menggunakan konsep frekuensi kata yang muncul dan inversi frekuensi kata yang muncul dalam dokumen, pembobotan kata TF-IDF menghitung bobot relatif  kata  terhadap  dokumen.  Tingkat  pentingnya  kata  dalam  dokumen ditentukan oleh frekuensi kata yang muncul. [14].

## 2.5 Pelabelan Data
Pelabelan data adalah proses memberi label atau kategori unik kepada setiap data dalam  kumpulan  data  berdasarkan  karakteristik  atau  fiturnya.  Dalam  konteks analisis  sentimen  terhadap  klinik  Natasha  Skincare,  pelabelan  data  melibatkan penentuan apakah setiap ulasan yang dikumpulkan dari pengguna adalah positif atau negatif [15].

## 2.6 Klasifikasi Data
Klasifikasi data adalah proses mengkategorikan data ke dalam kategori atau kelas tertentu berdasarkan karakteristik atau fiturnya. Dalam konteks analisis sentimen terhadap klinik Natasha Skincare,  untuk mengklasifikasi data, ulasan pengguna dibagi menjadi dua kategori positif dan negatif berdasarkan konten dan maknanya [16].

## 2.7 Visualisasi
Visualisasi  pada  sentiment  analisis  terhadap  klinik  Natasha  Skincare  dapat dilakukan dengan berbagai metode grafis untuk mengekspresikan pola dan tren dari ulasan-ulasan yang dianalisis. Untuk visualisasi data pada analisi sentiment terhadap klinik Natasha Skincare yaitu dengan menggunakan wordcloud dan pie chart.
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Rizqi Akfani Rustiawan, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 79
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Sentimen
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  yang  dilakukan  selama  tahap  implementasi penelitian.

## 1) Web Scraping
Data dikumpulkan melalui teknik web scraping dari Google Review untuk Klinik Natasha  Skincare  di  Yogyakarta.  Proses  ini  dilakukan  menggunakan  aplikasi Python dengan skrip khusus yang dikembangkan untuk mengekstraksi ulasan dari halaman  web  dan  mengekspor  data  ke  dalam  format  Excel.  Data  yang dikumpulkan kemudian diolah lebih lanjut untuk analisis sentimen. Penggunaan web scraping memungkinkan pengumpulan data secara efisien dan dalam jumlah besar, yang sangat penting untuk analisis sentimen yang akurat.
Gambar 2. Scraping Data.
Gambar 3. Scraping Data.
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
80 | Analisis Sentimen Terhadap Klinik Natasha Skincare di Yogyakarta … ..
Gambar 2 dan Gambar 3 menunjukkan proses pengumpulan data menggunakan teknik  web  scraping.  Dalam  gambar  ini,  terlihat  bagaimana  alat  bantu  Scraper pada aplikasi Python bekerja untuk mengekstrak data ulasan dari Google Review. Data  yang  terkumpul  kemudian  disimpan  dalam  format  namafile.xlsx  untuk keperluan  analisis  lebih  lanjut.  Proses  ini  sangat  penting  karena  memastikan bahwa  data  yang  diambil  representatif  dan  mencerminkan  berbagai  opini pengguna tentang layanan Klinik Natasha Skincare.
Gambar 4. Hasil Scraping Data.
Gambar 4 menunjukkan hasil dari proses scraping data dimana hasil dari scraping data disimpan dalan format xlsx, yang dimana nantinya data tersebut akan dipakai untuk  melakukan  analisis  sentiment  terhadap  klinik  Natasha  Skincare  di Yogyakarta.

## 2) Import Library
Langkah pertama dalam analisis data adalah mengimpor pustaka (library) yang diperlukan. Pustaka ini termasuk yang digunakan untuk pengolahan data, analisis statistik,  dan  visualisasi  data.  Library  seperti  Pandas,  NumPy,  dan  Matplotlib digunakan  untuk  memanipulasi  dan  menganalisis  data  secara  efisien.  Pustaka Scikit-Learn  digunakan  untuk  menerapkan  algoritma  Support  Vector  Machine (SVM) dalam klasifikasi sentimen.
Gambar 5. Import Library.
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Rizqi Akfani Rustiawan, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 81
Gambar  5  memperlihatkan  kode  program  Python  yang  digunakan  untuk mengimpor  berbagai  library  yang  diperlukan  dalam  proses  analisis  data. Pengimporan  library  ini  adalah  langkah  awal  yang  krusial  karena  setiap  library memiliki  fungsi  khusus  yang  membantu  dalam  mengolah,  menganalisis,  dan memvisualisasikan data secara efektif.

## 3) Memuat Data
Langkah  berikutnya  adalah  memuat  dataset  yang  telah  dikumpulkan.  Data  ini kemudian diuraikan dan diinspeksi untuk memastikan tidak ada kesalahan atau data yang hilang. Proses ini melibatkan pembacaan file Excel yang berisi ulasan Google Review dan memastikan bahwa setiap ulasan telah dikumpulkan dengan benar.
Gambar 6. Memuat Data dan Hasil Dari Pemuatan Data.
Gambar 6 menampilkan proses memuat data ke dalam lingkungan Python untuk dianalisis lebih lanjut. Dalam gambar ini, terlihat bagaimana dataset diimpor dan ditampilkan sebagian untuk memastikan integritas data. Ini merupakan langkah penting untuk memastikan bahwa data yang akan dianalisis adalah akurat dan lengkap.

## 4) Cleaning Dataset
Proses pembersihan dataset melibatkan penghapusan data yang tidak relevan, kata imbuhan, simbol, karakter khusus, dan duplikasi. Langkah ini penting untuk memastikan bahwa data yang akan dianalisis adalah bersih dan siap untuk diolah.
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
82 | Analisis Sentimen Terhadap Klinik Natasha Skincare di Yogyakarta … ..
Teknik seperti tokenisasi, lemmatisasi, dan penghapusan kata-kata umum (stop words) digunakan untuk memproses teks ulasan.
Gambar 7. Proses Tokenisasi dan Hasil Tokenisasi.
Gambar 7 menunjukkan proses tokenisasi, yaitu memecah teks ulasan menjadi kata-kata individu atau token. Langkah ini penting untuk mengubah teks menjadi format  yang  dapat  diproses  oleh  algoritma  analisis  sentimen.  Hasil  tokenisasi membantu  dalam  mengidentifikasi  pola  dan  makna  dari  teks  ulasan  yang dikumpulkan.

## 5) Exploratory Data Analysis
Exploratory  Data  Analysis  (EDA)  adalah  langkah  penting  dalam  memahami karakteristik utama dari dataset. EDA membantu mengidentifikasi pola, hubungan, anomali,  dan  tren  dalam  data  tanpa  membuat  asumsi  atau  menguji  hipotesis tertentu.  Teknik  visualisasi  dan  statistik  deskriptif  digunakan  untuk menggambarkan distribusi dan karakteristik utama dari ulasan yang dikumpulkan.
Gambar 8. Proses EDA
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Rizqi Akfani Rustiawan, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 83
Gambar 8 adalah proses dari EDA dengan membentuk sebuah data frame dan membaginya kedalam setiap golongan atau setiap kelasnya agar mengetahui agar mengetahui nilai dari sebuah data frame yang sudah diimport kedalam library.
Gambar 9. Hasil EDA
Gambar  9  memperlihatkan  hasil  dari  Exploratory  Data  Analysis  (EDA)  yang dilakukan pada dataset ulasan. Analisis ini memberikan wawasan awal tentang distribusi  sentimen,  frekuensi  kata-kata  tertentu,  dan  pola-pola  umum  dalam ulasan. EDA membantu peneliti memahami data lebih dalam sebelum melanjutkan ke tahap analisis yang lebih kompleks.

## 6) Visualisai Wordcloud
Visualisasi dengan menggunakan wordcloud menunjukkan kata-kata yang paling sering  muncul  dalam  ulasan  pengguna.  Ukuran  setiap  kata  dalam  wordcloud mencerminkan  frekuensi  kemunculannya;  semakin  besar  ukuran  kata,  semakin sering  kata  tersebut  muncul  dalam  ulasan.  Wordcloud  membantu  dalam mengidentifikasi topik dan tema utama yang dibicarakan oleh pengguna dalam ulasan mereka.
Gambar 10. Visualisasi Wordcloud Positif
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
84 | Analisis Sentimen Terhadap Klinik Natasha Skincare di Yogyakarta … ..
Gambar 10 Visualisasi Wordcloud Positif Gambar 10 menampilkan wordcloud dari ulasan  positif.  Kata-kata  yang  lebih  besar  seperti  "bagus",  "pelayanan",  dan "ramah"  menunjukkan  aspek-aspek  layanan  yang  dihargai  oleh  pelanggan. Visualisasi  ini  membantu  manajemen  klinik  memahami  kekuatan  mereka  dari perspektif pelanggan dan mempertahankan standar layanan yang tinggi di area yang diapresiasi.
Gambar 11. Visualisasi Wordcloud Negatif
Gambar 11 memperlihatkan wordcloud dari ulasan negatif. Kata-kata yang lebih besar seperti "lama", "mahal", dan "buruk" menunjukkan aspek-aspek yang perlu diperbaiki. Visualisasi ini memberikan wawasan tentang area di mana klinik dapat meningkatkan layanannya untuk mengatasi keluhan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

## 7) Visualisasi Pie Chart
Pie  chart  digunakan  untuk menunjukkan  proporsi  relatif  dari  ulasan  positif  dan negatif.  Visualisasi  ini  membantu  dalam  memahami  distribusi  sentimen  secara keseluruhan dan memberikan gambaran yang jelas tentang bagaimana pengguna menilai layanan klinik.
Gambar 12. Visualisasi Pie Chart.
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Rizqi Akfani Rustiawan, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 85
Gambar  12  menampilkan  pie  chart  yang  menggambarkan  persentase  ulasan positif  dan  negatif.  Dari  visualisasi  ini,  terlihat  bahwa  mayoritas  ulasan  adalah positif,  namun  terdapat  juga  bagian  signifikan  dari  ulasan  negatif  yang  perlu diperhatikan. Pie chart ini membantu manajemen klinik dalam melihat gambaran umum kepuasan pelanggan dan menentukan prioritas perbaikan layanan.

## 8) Implementasi Web
Setelah  semua  tahap  analisis  dilakukan,  hasil  penelitian  diimplementasikan  ke dalam  sebuah  aplikasi  web.  Aplikasi  ini  memungkinkan  pengguna  untuk memasukkan ulasan baru dan secara otomatis mengklasifikasikan ulasan tersebut sebagai  positif  atau  negatif.  Implementasi  ini  mempermudah  klinik  dalam memantau sentimen pelanggan secara real-time dan mengambil tindakan yang tepat.
Gambar 13. Tampilan Web
Gambar  13  menunjukkan  tampilan  antarmuka  web  yang  dikembangkan  untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna. Aplikasi ini dirancang untuk menerima input ulasan,  memprosesnya  menggunakan  model  SVM  yang  telah  dilatih,  dan menampilkan  hasil  klasifikasi.  Antarmuka  ini  mempermudah  staf  klinik  dalam mengidentifikasi ulasan yang memerlukan perhatian segera.
Gambar 14. Input Ulasan.
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
86 | Analisis Sentimen Terhadap Klinik Natasha Skincare di Yogyakarta … ..
Gambar 14 menampilkan proses input ulasan pada aplikasi web. Pengguna dapat memasukkan  teks  ulasan  ke  dalam  kotak  input,  yang kemudian  akan  diproses oleh  sistem  untuk  menentukan  sentimennya.  Proses  input  yang  sederhana  ini memastikan bahwa aplikasi dapat digunakan oleh siapa saja tanpa memerlukan keahlian teknis.
Gambar 15. Hasil Ulasan
Gambar  15  menunjukkan  hasil  klasifikasi  ulasan  sebagai  positif  atau  negatif setelah  diproses  oleh  aplikasi  web.  Hasil  ini  memberikan  umpan  balik  instan kepada pengguna tentang bagaimana ulasan mereka dikategorikan, yang dapat membantu dalam mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan segera.

## 3.2 Pembahasan
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  teknik  web  scraping  yang  digunakan untuk mengumpulkan ulasan Google Review sangat efektif dalam mengumpulkan data  dalam  jumlah  besar  dan  dalam  waktu  yang  relatif  singkat.  Proses pembersihan data dan pengolahan teks memastikan bahwa data yang dianalisis adalah berkualitas tinggi dan siap untuk diolah oleh algoritma SVM.
Implementasi  Support  Vector  Machine  (SVM)  dalam  klasifikasi  sentimen menunjukkan  hasil  yang  memuaskan  dengan  akurasi  yang  tinggi  dalam membedakan  ulasan  positif  dan  negatif.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian sebelumnya yang menunjukkan bahwa SVM adalah salah satu algoritma terbaik untuk klasifikasi teks karena kemampuannya menangani data berdimensi tinggi dan memberikan hasil yang akurat.
Visualisasi  data  menggunakan  wordcloud  dan  pie  chart  memberikan  wawasan yang  mendalam  tentang  sentimen  pelanggan.  Wordcloud  membantu  dalam mengidentifikasi kata-kata yang paling sering muncul dalam ulasan, sedangkan pie chart memberikan gambaran yang jelas tentang proporsi ulasan positif dan negatif.  Kombinasi  visualisasi  ini  memungkinkan  manajemen  klinik  untuk
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Rizqi Akfani Rustiawan, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 87
memahami  dengan  lebih  baik  persepsi  pelanggan  mereka  dan  mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan kualitas layanan.
Implementasi  hasil  penelitian  ke  dalam  sebuah  aplikasi  web  adalah  langkah penting  yang  memungkinkan  manajemen  klinik  untuk  memantau  sentimen pelanggan  secara  real-time.  Aplikasi  ini  tidak  hanya  mempermudah  proses klasifikasi ulasan tetapi juga memberikan umpan balik instan yang sangat berguna dalam pengambilan keputusan.
Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam pemahaman  tentang  bagaimana  analisis  sentimen  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  layanan  di  industri  kecantikan.  Dengan  menggunakan  teknik analisis  data  yang  canggih  dan  visualisasi  yang  informatif,  penelitian  ini memberikan wawasan berharga yang dapat membantu Klinik Natasha Skincare di Yogyakarta  dalam  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dan  kualitas  layanan mereka.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menganalisis  sentimen  terhadap  Klinik  Natasha  Skincare  di Yogyakarta  menggunakan  Google  Review  dan  algoritma  SVM.  Teknik  web scraping  efektif  mengumpulkan  banyak  ulasan  yang  representatif,  sementara proses  pembersihan  data  memastikan  kualitas  tinggi  untuk  analisis.  Algoritma SVM akurat dalam membedakan ulasan positif dan negatif, dan visualisasi data menggunakan wordcloud dan pie chart memberikan wawasan mendalam tentang sentimen  pelanggan.  Implementasi  hasil  penelitian  dalam  aplikasi  web memungkinkan  pemantauan  sentimen  pelanggan  secara  real-time,  membantu manajemen klinik meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pelanggan.

## REFERENSI
[1] Y.  S.  Zebua,  A.  B.  Ndraha,  Y.  Zalukhu,  dan  Y.  Mendrofa,  “Analisis Pemanfaatan  Teknologi  Informasi  Taspen  Kepada  Peserta  Di  Kantor  Pt.
Taspen (Persero) Kantor Cabang Kepulauan Nias,” JMBI UNSRAT (Jurnal
Ilm.  Manaj.  Bisnis  dan  Inov.  Univ.  Sam  Ratulangi).,  vol.  10,  no.  3,  hal.
2543 – 2557, 2023, doi: 10.35794/jmbi.v10i3.54537.
[2] I.  Hartina,  N.  Nurmalasari,  dan  T.  Hidayat,  “Penerapan  Metode  Design Thinking  Pada  Model  Perancangan  Ui/Ux  Pada  Fitur  Report  Helpdesk Ticketing Sistem,” INTI Nusa Mandiri, vol. 17, no. 1, hal. 24 – 31, 2022, doi: 10.33480/inti.v17i1.3451.
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
88 | Analisis Sentimen Terhadap Klinik Natasha Skincare di Yogyakarta … ..
[3] A. Pratama, R. C. Wihandika, dan D. E. Ratnawati, “Implementasi Algoritme Support Vector Machine (SVM) untuk Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 4, hal. 1704 – 1708, 2018.
[4] N.  M.  Farhan  dan  B.  Setiaji,  “Indonesian  Journal  of  Computer  Science,” Indones. J. Comput. Sci., vol. 12, no. 2, hal. 284 – 301, 2023.
[5] A.  Nuriza  dan  N.  H.  Indriati,  “Klasifikasi  Review  Produk  Kecantikan  Pada Aplikasi  Sociolla  Menggunakan  Algoritme  Modified  K-Nearest  Neighbor (MK- NN) dengan Pembobotan BM25,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan … , vol. 4, no. 10, hal. 3426 – 3431, 2020.
[6] M.  Oktafani  dan  P.  T.  Prasetyaningrum,  “Implementasi  Support  Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Komentar Aplikasi Tanda Tangan Digital,”
J.  Sist.  Inf.  dan  Bisnis  Cerdas,  vol.  15,  no.  1,  2022,  doi: 10.33005/sibc.v15i1.2697.
[7] I. Pratama dan P. T. Prasetyaningrum, “Pemetaan Profil Mahasiswa Untuk Peningkatan  Strategi  Promosi  Perguruan  Tinggi Menggunakan  Predictive Apriori,” J.  Eksplora  Inform.,  vol.  10,  no.  2,  hal.  159 – 166,  2021,  doi:
10.30864/eksplora.v10i2.505.
[8] D. Diy, “Analisis Data Mining Untuk Memprediksi Lama Perawatan Pasien Covid- 19 Bianglala Informatika,” vol. 10, no. 1, hal. 21– 29, 2022.
[9] D.  Virdaus  dan  P.  T.  Prasetyaningrum,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi Harga Bawang Merah Di Yogyakarta Menggunakan Metode
K- Nearest  Neighbor,” Journal  of  Information  System  And  Artificial Intelligence, no. 84, hal. 1 – 8, 2020.
[10] D. Muhidin dan A. Wibowo, “Perbandingan Kinerja Algoritma Support Vector Machine  dan  K-Nearest  Neighbor  Terhadap Analisis  Sentimen  Kebijakan New Normal,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 5, no. 2, hal. 153, 2020, doi: 10.30998/string.v5i2.6715.
[11] Ms. Prof. Dr. Suryana, “Metodologi Penelitian : Metodologi Penelitian Model Prakatis Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif, ” Univ. Pendidik. Indones., hal.
1 – 243, 2012, doi: 10.1007/s13398-014-0173-7.2.
[12]  F. Djiwadikusumah, G. H. Irawan, dan R. Haekal Al- Fadilah, “Web scraping situs e- commerce menggunakan teknik parsing dom,” J. Siliwangi, vol. 7, no. 2, hal. 52 – 57, 2021.
[13] D.  Rifaldi,  Abdul  Fadlil,  dan  Herman,  “Teknik  Preprocessing  Pada  Text Mining  Menggunakan  Data  Tweet  ‘Mental  Health,’” Decod.  J.  Pendidik. Teknol.  Inf.,  vol.  3,  no.  2,  hal.  161 – 171,  2023,  doi:
10.51454/decode.v3i2.131.
[14] A.  Kartino,  M.  Khairul  Anam,  Rahmaddeni,  dan  Junadhi,  “Analisis  Akun Twitter  Berpengaruh  terkait  Covid-19  menggunakan  Social  Network Analysis,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 4, hal.
697 – 704, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3160.
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Rizqi Akfani Rustiawan, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 89
[15]  S.  K.  Dirjen,  P.  Riset,  D.  Pengembangan,  R.  Dikti,  dan  E.  Mailoa, “Terakreditasi  SINTA  Peringkat  2  Analisis  Node  dengan  Centrality  dan Follower Rank pada Twitter,” Masa Berlaku Mulai, vol. 1, no. 3, hal. 937 –
942, 2017.
[16] S. Febriani dan H. Sulistiani, “Analisis Data Hasil Diagnosa Untuk Klasifikasi Gangguan  Kepribadian  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” 89Jurnal  Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 4, hal. 89 – 95, 2021.