Volume 5 Nomor 1, Juni 2022 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP PENGGUNAAN ARTIS KOREA SELATAN SEBAGAI BRAND AMBASSADOR PRODUK KECANTIKAN LOKAL

## TWITTER SENTIMENT ANALYSIS OF SOUTH KOREA ARTISTS AS BRAND AMBASSADORS OF LOCAL BEAUTY PRODUCTS
Ristyani Slamet 1 , Windu Gata 2 , Annisa Novtariany 3 , Khairunisa Hilyati 4 , Febri
Ainun Jariyah 5
1,2,3,4,5 Universitas Nusa Mandiri ristyani.slamet@gmail.com

## ABSTRACT
Twitter as a platform loved by the public is proven by data showing that Indonesia is ranked fifth in the world with 18.4 million users. Many users opinion on Twitter. Local skin care is now dominating the beauty industry in Indonesia. Some beauty brands that use Korean artists as brand ambassadors. Based on this, sentiment analysis was carried out using the Support Vector Machine (SVM) and Nave Bayes algorithms to  find  out  how  the  sentiments  of  users  towards  Korean  artists  as  brand  ambassadors  for  local  beauty products. The data used are comments from the Twitter community as many as 317 data consisting of 266 positive comments and 21 negative comments. The best results were obtained on SVM with an accuracy value of 83.60% with a precision of 83.86% and a recall of 99.62%.
Keywords: Sentiment Analysis, Support Vector Machine, Twitter

## ABSTRAK
Twitter sebagai  platform  yang  digandrungi  masyarakat  terbukti  dengan  data  yang  menunjukkan  bahwa Indonesia  peringkat  lima  di  dunia  dengan  banyak  pengguna  mencapai  18.4  juta.  Banyak  pengguna mengutarakan  pendapat  di  dalam Twitter . Skincare lokal  kini  sedang  merajai  industri  kecantikan  di Indonesia.  Beberapa brand kecantikan  yang  menggunakan  artis  korea  sebagai brand ambassador . Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  dilakukan  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine (SVM)    dan naïve  baye s  untuk  mengetahui  bagaimana  sentimen  para  pengguna  terhadap penggunaan  artis  korea  sebagai brand ambassador produk  kecantikan  lokal.  Data  yang  digunakan merupakan  komentar  masyarakat twitter sebanyak  317  data  yang  terdiri  266  komentar  positif  dan  21 komentar negatif. Hasil terbaik diperoleh pada SVM dengan nilai akurasi  83.60% dengan precision 83.86% dan recall 99.62%.
Kata Kunci : Analisis Sentimen, Support Vector Machine , Twitter

## PENDAHULUAN
Perkembangan Twitter sebagai
platform  yang  digandrungi  masyarakat terbukti dengan data yang menunjukkan bahwa Indonesia peringkat lima di dunia dengan banyak pengguna mencapai 18.4 juta( Statistics/Number-of-Active- Twitter-Users-in-Selected- Countries , n.d.).  Banyak  pengguna  mengutarakan pendapat  di  dalam Twitter .    Termasuk juga  dengan  ujaran  kebencian hingga perundungan.
Penggunaan  artis  korea  sebagai objek  analisis,  karena  belakangan  ini beberapa brand kecantikan di Indonesia berbondong-bondong menggunakan
artis  korea  sebagai brand  ambassador produk  mereka. Skincare lokal  kini sedang  merajai  industri  kecantikan  di Indonesia.  Beberapa brand kecantikan yang  menggunakan  artis  korea  sebagai brand ambassador yaitu Azarine Cosmetics menggunakan aktor Lee Min Ho, MS  Glow  Juice  Mosturizer dengan salah satu  member grup Astro Cha Eun
Woo, Scarlett mengandeng girlgroup TWICE, Scarlet juga  menggunakan sempat menggunakan aktor Song Joong Ki. Whitelab menggunakan  salah  satu member  group  EXO  Sehun, Somethinc menggunakan boygroup NCT  Dream.
Everwhite mengajak  aktor  Kim  Seon Ho(Elizabeth-chiquita-t, n.d.).
Beberapa orang memiliki pandangan  pro  dan  kontra  terhadap keputusan brand skincare lokal  yang memilih artis Korea Selatan sebagai brand ambassador -nya. Para pengguna skincare ini merasa bahwa  jenis  kulit  artis  Korea  tidak merepresentasikan  kulit  asli  orang Indonesia. Oleh sebab itu, pemilihan brand ambassador tersebut dianggap  kurang  tepat  bagi  sebagian orang.  Meski  terdapat  alasan  kuat  yang menegaskan perbedaan kulit orang
Korea  dengan  Indonesia  masih  ada beberapa  alasan  yang  mendukung keputusan brand skincare lokal tersebut.
Realitanya,  jumlah  fans K-Pop  maupun K-Drama  di  Indonesia  sangat  tinggi. Tren  peningkatan  jumlah  fans  ini  dapat dilihat  sebagai  peluang  bisnis  yang bagus  dan  menjanjikan.  Itulah  alasan mengapa  banyak brand skincare lokal yang bekerja sama dengan artis Korea. Para  fans  K-Pop  dan  K-Drama yang  loyal  tidak  ragu  untuk  membeli produk skincare lokal  yang  memilih idolanya  sebagai brand  ambassador , tanpa memperhatikan secara spesifik isi dan  kandungan  di  dalam  produk  yang sebenarnya cukup penting untuk diperhatikan. Pandangan pro dan kontra yang ada pada twitter sebagai pengguna brand kecantikan atau sebagai fans artis korea  dapat  dijadikan  sebagai  sumber data untuk memantau hasil umpan balik dari  masyarakat  terhadap  keputusan brand skincare lokal yang memilih artis korea sebagai brand ambassador mereka.  Untuk  mendapatkan  hasil feedback yang dapat dilihat secara  jelas
maka  digunakan  proses  klasifikasi terhadap  opini-opini  masyarakat.  Data- data  opini  masyarakat  ini  bisa  diolah dengan algoritma klasifikasi menggunakan machine learning . Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine dan Naïve Bayes . Selain itu,  salah  satu  keluaran  penelitian  ini adalah  menghasilakan  sebuah  model yang mampu melakukan analisis sentiment  masyarakat  yang  baik  dan tepat.
Analisis  sentimen  merujuk  kepada penerapan  pemrosesan  bahasa  alami, linguistic  komputasi  dan  analisis  teks untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan  pendapat  subjektif dalam sumber materi. Analisis sentimen bertujuan  untuk  menentukan  sikap terhadap beberapa topik maupun polaritas  kontekstual  keseluruhan  dari sebuah dokumen. Secara general, analisis  sentimen  mengklasifikasikan teks  dalam  sumber  materi  menjadi  dua jenis :
1) fakta  (objektif)  :  ekspresi  objektfi mengenai  entitas,  peristiwa  dan atribut.
2) opini (subyektif) : ekspresi
subyektif  dari  sentimen,  sikap, emosi,  penilaian  atau  perasaan terhadap  entitas,  peristiwa  dan atribut (Savitri et al., 2021).
RapidMiner adalah platform perangkat  lunak  data  ilmu  pengetahuan yang  dikembangkan  oleh  perusahaan dengan nama yang sama, yang menyediakan  lingkungan  terpadu  untuk pembelajaran mesin ( machine learning ), pembelaran  mesin  ( deep  learning ), penambangan  teks  ( teks  mining ),  dan analisis  prediktif  ( predictive  analytics ). Aplikasi  ini  digunakan  untuk  aplikasi bisnis  dan  komersial  serta  untuk penelitian, pendidikan, pelatihan,
pembuat  prototype  dengan  cepat,  dan pengembangan aplikasi serta
mendukung  semua  langkah  proses pembelajaran mesin termasuk persiapan data,  visualisasi  hasil,  validasi  dan pengoptimalan. RapidMiner dikembangkan  dengan  model  open core(Zaki Muhammad, Rifqi Rahmadhani, Hafid Rizqifaluthi, 2018). Support  Vector  Machine (SVM) pertama kali diperkenalkan oleh Vapnik pada  tahun  1992  sebagai  rangkaian harmonis konsep-konsep unggulan dalam  bidang pattern  recognition . Sebagai  salah  satu  metode pattern recognition ,  usia  SVM  terbilang  masih relatif  muda.  Walaupun  demikian, evaluasi kemampuannya dalam berbagai aplikasinya  menempatkannya  sebagai state of the art dalam pattern recognition ,  dan  akhir-  akhir  ini merupakan  salah  satu  tema  yang berkembang dengan pesat. SVM adalah metode machine  learning yang  bekerja atas prinsip Structural Risk Minimization (SRM)  dengan  tujuan  menemukan hyperplane  terbaik  yang  memisahkan dua  buah  class  pada  input  space(Anto Satriyo  Nugroho,  Arief  Budi  Witarto, 2011).
Naïve  Bayes metode  klasifikasi dalam penambangan teks yang digunakan  dalam  analisis  sentimen. Metode  ini  berpotensi  baik  dalam klasifikasi  dalam  hal  presisi  dan komputasi  data.  (S  &  S,  2013).  Naïve Bayes  banyak  digunakan  dalam  teknik klasifikasi terutama Twitter menggunakan  beberapa  metode  seperti
Unigram  Naïve  Bayes , Multinomial Naïve  Bayes ,  dan Maximum  Entropy Classification (Parikh  &  Movassate, 2009).  Fitur  utama  klasifikasi Naïve Bayes untuk  mendapatkan  hipotesis yang  kuat  dari  setiap  kondisi  atau peristiwa.
Tahap  evaluasi  analisis  sentimen merupakan tahap yang dilakukan setelah kita selesai melakukan prediksi menggunakan  model  machine  learning
dan mengetahui berapa jumlah data yang positif,  negatif,  dan  netral  seperti  pada Tabel  1.  Untuk  mengetahui  tingkat akurasi dari model yang kita miliki kita dapat  menggunakan  evaluasi  analisis sentimen.
Evaluasi yang dapat digunakan salah satunya adalah
accuracy,  precision, dan recall .  Dalam proses  klasifikasi,  selalu  saja  terdapat sesuatu  yang  disebut  dengan False Statement. Sebagai  contoh  ada  sebuah kalimat  yang  dianggap  negatif  padahal positif, lalu ada kalimat yang sebernarnya netral tapi dianggap positif. Untuk  menghindari  hal  –  hal  tersebut kita harus melakukan evaluasi performa untuk menghindari adanya False Statement (Fitri et al., 2019).
Tabel 1. Kategori Klasfikasi Classification categories Positive Negative Positive True Positive (TP) False  Negative (FN) Negative False Positive (FP) True Negative (TN) Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan model algoritma klasifikasi terbaik yang dapat digunakan dalam melakukan  analisis sentimen dan melakukan klasifikasi terhadap sentimen masyarakat  terkait  keputusan brand skincare lokal yang memilih artis korea sebagai brand  ambassador .  Sentimen yang  digunakan  adalah  positif  dan negatif.
Batasan  masalah  dalam  penelitian ini,  pada  tahap  analisis  sentimen dilakukan  proses  pelabelan  data  secara manual  dengan  mengacu  pada  kamus kata  bersentimen  positif  dan  negatif. Teknik  analisis  hanya  didasarkan  pada panjang  kata  dan  kata  kunci  yang merepresentasikan sentimen namun belum  dapat  merepresentasikan  suatu frasa.  Frasa  adalah  gabungan  kata  dari
dua  kata  atau  lebih  yang  tidak  bisa membentuk kalimat sempurna dikarenakan  tidak  mempunyai  predikat.
Contoh dari frasa adalah ‘ skincare ’ dan ‘BA ( Brand ambassador )’.
Melalui  model  klasikasi  yang digunakan  dalam  analisis  sentimen masyarakat  maka  penelitian  ini  dapat bermanfaat  mengetahui  tren  persebaran kata  yang  digunakan  masyarakat  dalam mengomentari permasalahan penggunaan  artis  korea  sebagai brand ambassador , mengetahui algoritma machine learning yang cocok digunakan untuk melakukan analisis sentimen, dan hasil analisis terhadap opini masyarakat terkait  penggunaan  artis  korea  sebagai brand ambassador . .

## METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan yaitu metode KDD ( Knowledge Discovery in Database ) karena
mempunyai  kelebihan  dalam  proses identifikasi pattern yang  terorganisir dari  sekumpulan    data    yang  kompleks, sehingga  datanya  dapat  lebih  mudah untuk dimengerti(Muhammad Diki Hendriyanto, Azhari Ali Ridha, 2022).
Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian
1. Data Selection Tahapan dimulai dengan proses
pengumpulan  data.  Proses  pertama
adalah  menentukan  kata  kunci  yang sesuai  dengan  permasalahan  kemudian menggunakan RapidMiner sebagai  tool untuk  mengekstrak  data  dari  media sosial Twitter . Kata kunci yang digunakan  adalah:  skincare,  BA.  Data yang  diambil  merupakan  kumpulan tweet  dengan  kata  kunci  terkait  pada bulan  Maret  2022  hingga  April  2022. Data disimpan dalam bentuk .csv.

## Gambar 2. Skema Crawling Data Twitter Menggunakan RapidMiner
Kemudian  dilakukan    pelabelan    data ulasan    secara  manual    dan    divalidasi oleh  ahli  Bahasa dan   Sastra   Indonesia. Pelabelan    data    dilakukan  mengacu kepada    dictionary  berkonotasi    negatif dan    positif  menjadi  2  kelas  sentimen yang  akan  digunakan,  yaitu  positif  dan negatif. Berikut merupakan contoh hasil pelabelan yang telah dilakukan
Tabel 2. Contoh Pelabelan Data Tweet Label Setuju sama poin kakak ini. Tp,  menurutku  pemilihan BA artis Korsel itu krn daya beli  fans-nya  yg  tinggi. Mungkin brand manfaatin potensi  itu  buat  naikin penjualannya. Biasanya brand jg nambahin elemen/hadiah yg bisa dikoleksi  (collectibles),  jd fans  makin  tertarik  untuk beli. Positif Takutnya kalau semua skincare  makek  BA  korea harganya makin mahal Negatif Mereka bikin target audience,  jadi  artir  korea dijadiin  BA,  kan  punya followers  yg  banyak.  Nah, target  audience  dari  produk itu  adalah  followers  di  BA tsb..Target  marketnya  tetrp, orang yg butuh skincare tsb dong.. Positif Data Selection Preprocessing Transformation Data Mining Evaluation
Ini knp skincare brand lokal
pada  berbondong  bondong
pake  BA  artis  Korea  sih??
Ya gue tau untuk
meningkatkan  penjualan,  tp gue  udh  proud  aja brand lokal mengerti type skin nya orang Indo ga harus berkiblat  sama  skin  orang sono kan Negatif 2. Preprocessing Tahapan selanjutnya adalah Cleansing  data .  Pada  tahapan  ini dilakukan  pembersihan  data  sehingga siap  untuk  dianalisis.  Gambar  3  dan
Gambar 4 menunjukkan skema Cleansing data pada RapidMiner dan sub proses di dalamnya.

## Gambar 3. Skema Cleansing Data pada
RapidMiner Gambar 4. Skema Sub-Proses pada Process Document from Data
Langkah  –  langkah  yang  dilakukan adalah sebagai berikut: 1) Document Filtering: Document filtering merupakan  proses  yang bertjuan untuk menghapus noise pada data.
Gambar 5. Regular Expression untuk

## Document Filtering
Gambar 5 menunjukan regular expression untuk  document filtering dengan
menghilangkan kata-kata sebagai berikut •  Hastag twitter (#)
•  Username twitter (@username)
•  Alamat situs (url)
•  Simbol/Tanda baca
2) Case      Folding:      Case      folding merupakan      proses  perubahan  teks pada dokumen diubah menjadi lowercase. 3) Stopwords Removal: Stopwords removal merupakan proses penghapusan  kata-kata  yang  sering digunakan  tetapi  tidak  memiliki makna yang penting. Contoh stopword  dalam  bahasa    Indonesia adalah  “yang”,  “dan”,  “di”,  “dari” dan  sebagainya.  Tujuan  stopwords removal  pada  tahap  ini  adalah  untuk menghilangkan    kata-kata    yang memiliki    kepentingan  rendah  agar lebih  berfokus  pada  kata-kata  yang penting. 4) Stemming: stemming merupakan proses  pemetaan  dan  penguraian bentuk dari suatu kata menjadi bentuk dasarnya.  Pada  proses stemming digunakan library yang terdapat pada python , yaitu sastrawi. 5) Slang Removal : Penghapusan bahasa alay dilakukan dengan memanfaatkan kamus  bahasa  alay  pada  penelitian yang  sudah  dilakukan  sebelumnya. Bahasa alay yang terdapat pada tweet diganti  dengan  bahasa  baku  yang terdapat pada key kamus bahasa alay.
6) Tokenization: pada  tahapan  ini  data dilakukan tokenisasai yang merupakan  proses  pemisahan  untuk teks menjadi kata, frasa, simbol, atau elemen  bermakna  lainnya  yang disebut    token.    Tujuan    dari tokenization adalah untuk
mengeksplorasi    kata-kata    dalam sebuah  kalimat.  Pada penelitian ini, tokenisasi    dilakukan    dengan memisahkan  kalimat  menjadi  kata- kata  untuk  dianalisis  lebih  lanjut. Bentuk  tokenisasi  yang  digunakan
adalah  TF-IDF  untuk  pembuatan modelnya. Kemudian Unigram ,
untuk  analisis  persebaran  kata  yang terdapat pada twitter tersebut .

## 3. Transformation
Tahap  transformation  adalah  tahap mengubah  data   menjadi  bentuk  yang dapat    diolah    pada    tahapan    data mining.  Setelah  itu      akan      dilakukan pembobotan      kata  dengan      TF-IDF yang   berguna   untuk mengubah   data berupa   teks   menjadi vektor  bobot.

## 4. Data Mining
Proses  data  mining  merupakan proses di mana pengolahan data dengan menerapkan  algoritma.  Tujuan  dari penelitian iin, dilakukan proses pengklasifikasian  dengan  menerapkan algoritma naive  bayes dan Support Vector Machine (SVM).

## 5. Evaluation
Tahap  evaluasi  akan  menggunakan confusion    matrix untuk    mengetahui performansi dari setiap  algoritma Naïve Bayes dan  SVM  dengan  hasil  evaluasi berupa  nilai accuracy,  precision, dan recall, .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  akan  dijabarkan hasil  dan  pembahasan  berdasarkan penelitian yang sudah dijalankan.
Beberapa  hal  yang    akan    dijelaskan disini    akan    menjawab    rumusan permasalahan yang telah dibuat mencakup  tren  persebaran  kata  yang digunakan masyarakat dalam
berkomentar,    analisis    model    terbaik, dan    hasil    analisis  sentimen  terkait penggunaan brand  ambassador artis korea . Model  akan  diimplementasikan pada  data twitter yang sudah mengalami proses  cleansing  sebanyak  317  data
twitter . Setelah selesai, dapat disimpulkan beberapa hal berikut: 1. Model  terbaik  untuk  klasifikasi sentimen:  Telah  dilakukan  percobaan pada  2  model machine  learning yaitu, Naïve  Bayes dan    SVM.  Setiap  model menggunakan  1  predictor    variable berupa kalimat  pada  tweets yang  sudah divektorisasi menggunakan  proses  TF- IDF  dan    1  dependent  variable  berupa sentimen    yang    akan    ditentukan berdasarkan    kalimat    pada    tweets tersebut. TF-IDF adalah  singkatan  dari
Term    frequency-inverse  document frequency .  Bobot  TF-IDF adalah  bobot yang sering digunakan dalam pengambilan informasi dan penambangan  teks.  Variasi  skema pembobotan  TF-IDF  sering  digunakan oleh  mesin  telusur  dalam  menilai  dan memberi  peringkat  relevansi  dokumen berdasarkan  kueri.  Bobot  ini  adalah ukuran  statistik  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  seberapa  penting  sebuah kata  bagi  dokumen  dalam  koleksi  atau korpus.  Selanjutnya  proses  evaluasi mesin dilakukan dengan memperhatikan variable-variabel recall, precision . Selain recall digunakan    untuk mengetahui    kemampuan  model  untuk dapat  memberikan  jawaban  benar  dari keseluruhan    data    dan precision digunakan    untuk  memberikan  jawaban benar  dari  seluruh  data  yang  benar. Didapatkan  hasil  evaluasi  sebagai berikut:
Tabel 3. Evaluasi Kinerja Model
Model Machine Learning Accuracy  Precision Recall Naïve Bayes 82.65% 87.81% 92.11% SVM 83.60% 83.86% 99.62%
Hasil    evaluasi    menunjukkan    bahwa model    SVM  menunjukan  akurasi tertinggi sebesar 83.60% dengan precision 83.86% dan recall 99.62%.
2. Hasil    Klasifikasi    Sentimen Masyarakat
Gambar 6. Proporsi Analisis Sentimen
Gambar      6        menunjukan        hasil sentimen        masyarakat  mengenai pemilihan  artis  korea  sebagai brand ambassador produk  kecantikan  lokal, dapat    diketahui    bahwa    masyrakat memiliki kecenderungan  bersifat  positif mengenai  pemilihan artis korea sebagai brand  ambassador produk  kecantikan lokal,  dimana  terlihat  pada  sentimen positif paling tinggi yaitu berjumlah 266 data, 51 data untuk sentimen negatif.
Gambar 7. Hasil Persebaran Satu Kata pada Data dengan Sentimen Positif
Gambar 7 menunjukkan hasil persebaran kata pada data bersentimen positif dalam bentuk  unigram  (satu  kata).  Kata Kecantikan menempati posisi teratas.
Tabel 4. Penggunaan Positif
Tweet Label Gada  yg  salah,  industri kpop  lg  naik²nya  di negara  ini.  Popularitas Positif
para idol dan group kpop jg  lg  naik²nya  Jd  para
brand kecantikan hire mereka  buat  jd  BA  krn incer popularitasnya, apakah hal itu salah? Target Marketnya yaa penggemar Kpop di indo.. apa yg lagi booming  itu  yg  di  pake buat  bantu  penjualan.. selain itu juga bisa bantu brand nya  lbh  d  kenal  di luar  indo..  karna  fansnya yg  jadi  BA  itu  diluar bnyak.. Strategi Marketing.. Positif target  marketnya  itu  ya salah  satunya  kpopers, karena kan kpopers banyak banget di Indonesia  dan  ga  jarang rela mengeluarkan banyak uang untuk idolnya.  kedua,  orang orang internasional, bikin brand dikenal sama orang orang  di  luar  Indonesia.
keuntungannya banyak Positif Melalui  Tabel  4  diketahui    bahwa masyarakat menggunakan kata kecantikan untuk menggambarkan keindahan  atau  keelokan.  Hal  ini menunjukkan kecenderungan masyarakat    mendukung  keputusan tersebut. Kata market menempati peringkat  kedua dan kpopers menempati peringkat  ketiga.  Hal  ini  menunjukkan bahwa dengan digunakannya artis korea selatan  sebagai brand  ambassador memiliki  target  pasar  yaitu  para penggemar artis maupun idol korea yang disebut kpopers.

## Gambar 7. Hasil Persebaran Satu Kata pada Data dengan Sentimen Negatif
Gambar 7 menunjukkan hasil persebaran kata  pada  tweet  bersentimen    Negatif. Dapat    dilihat    bahwa    kata  aneh menempati  posisi  teratas.  Dua  kata lainnya adalah malas dan bosan.
Tabel 5. Penggunaan Kata Negatif Tweet Label padahal banyak loh pemain film yang baguss gitu kulitnya sawo matang,  plis  banget  gue juga suka korea tapi kalo kaya gini jadi aneh Negatif Sesuka-sukanya aku sama kekoreaan, kalo liat ada  artis  yg  jadi  ba
skincare juga males . Jelas2 kita beda dari sana. Negatif Tolong  dong  yaAllah jelasin capek gua dr kmrn liat  org  kek  modelan begini. Mereka ni dijadiin ba ya buat bikin brand nya
lebih aware ke public luas target marketnya dah buat internasional.  Kmrn  w juga bingung + bosen bgt liat  banya  artis2  kroya tapi  ya  gimana.  Pasarnya ke sana-
Negatif
Dari  contoh  penggunaan  kata  yang ditampilkan pada Tabel 5 dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  kata aneh  digunakan  oleh  masyarakat  untuk menyampaikan keluhan terkait penggunaan  artis  korea  sebagai brand ambassador beberapa
diantaranya merasa malas karena perbedaan skin type orang  Indonesia  denga  orang  Korea, beberapa  diantaranya    mengeluh  bosan karena  hampir  semua brand kecantikan lokal  menggunakan  artis  korea  sebagai brand ambassador mereka.
SIMPULAN Dapat disimpulkan bahwa penggunaan  artis  korea  sebagai brand ambassador produk  kecantikan  lokal memiliki  beberapa  ketungan  tentunya
untuk  pihak brand dan  fans  artis tersebut.  Keuntungan  bagi  pihak brand kecantikan  itu  sendiri  yaitu  mereka mendapatkan  keuntungan  dari  sisi penjualan  karena  target  pasar  mereka yaitu  penggemar  Kdrama  dan Idol Group Korea  Selatan  yang  dimana dikenal  loyal.  Kekurangannya  bagi masyarakat  non  kpopers  yang  merasa bahwa  penggunaan  artis  korea  sebagai brand ambassador dinilai kurang relevan dengan masyarakat di Indonesia khusunya dari segi skin type.
Model    terbaik    yang    dapat digunakan    untuk    analisis  klasifikasi sentimen  adalah  SVM  dengan  nilai akurasi    83.60%  dengan  precision 83.86% dan recall 99.62%. Hasil analisis klasifikasi sentimen terhadap penggunaan  artis  korea  selatan  sebagai brand  ambassador produk  kecantikan lokal  menunjukkan    kecenderungan masyarakat    bersikap    positif  dengan adanya kerputusan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Anto  Satriyo  Nugroho,  Arief  Budi Witarto,  D.  H.  (2011).  Support Vector Machine. Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision
Conference, CCDC 2011 , 842–847. https://doi.org/10.1109/CCDC.201
1.5968300
Elizabeth-chiquita-t.  (n.d.). artis-korea- jadi-brand-ambassador-skincare- lokal . https://www.idntimes.com/ Fitri, V. A., Andreswari, R., & Hasibuan, M. A. (2019). Sentiment analysis of social  media  Twitter  with  case  of Anti-LGBT campaign in Indonesia using  Naïve  Bayes,  decision  tree, and  random  forest  algorithm. Procedia  Computer  Science , 161 ,
765–772.
https://doi.org/10.1016/j.procs.201
9.11.181
Muhammad  Diki  Hendriyanto,  Azhari Ali  Ridha,  U.  E.  (2022). Analisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Mola Pada Goole Play Store Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine . 5 . Parikh,  R.,  &  Movassate,  M.  (2009).
Sentiment Analysis of User-
Generated  Twitter  Updates  using Various  Classification  Techniques. Final Report CS225N , 1–18.
S, P., & S, S. F. (2013). Opinion Mining and  Sentiment  Analysis  -  An Assessment  of  Peoples’  Belief:  A
Survey. International Journal of Ad
Hoc,
Sensor & Ubiquitous Computing , 4 (1), 21–33.
https://doi.org/10.5121/ijasuc.2013 .4102 Savitri,  N.  L.  P.  C.,  Rahman,  R.  A., Venyutzky,  R.,  &  Rakhmawati,  N.
A.  (2021).  Analisis  Klasifikasi Sentimen Terhadap Sekolah Daring pada Twitter Menggunakan Supervised Machine Learning. Jurnal  Teknik  Informatika  Dan
Sistem  Informasi , 7 (1),  47–58. https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i1. 3216 statistics/number-of-active-Twitter- users-in-selected-  countries .  (n.d.). https://www.statista.com Zaki  Muhammad,  Rifqi  Rahmadhani, Hafid  Rizqifaluthi,  M.  A.  Y.
(2018).  Process  Mining  Akademik Sekolah Menggunakan RapidMiner. Matics , 10 (2),  39.
https://doi.org/10.18860/mat.v10i2. 5745