OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 1, N O . 1, PP .040-046, N OV 2021 ISSN : 2622-8106 (ONLINE) DOI: 10.20895/ INISTA . V 4 I 1
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Analisis Sentimen Pada Review Skincare
Female Daily Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Riszki Wijayatun Pratiwi #1 , Sharfina Febbi H #2 , Dairoh #3 , Dwi Intan Af’idah #4 , Qirani Rifa A #5 , Amaliyah Gian F #6 #1,2,3,4,5,6 Prodi Sarjana Terapan Teknik Informatika, Politeknik Harapan Bersama Jalan Mataram No 9 Pesurungan Lor, Margadana Kota Tegal 52147
1 riszkipratiwi@poltektegal.ac.id, 2 sharfina.handayani@poltektegal.ac.id, 3 dairoh@poltektegal.ac.id,
4 dwiintanafidah@poltektegal.ac.id, 5 qiranileo@gmail.com , 6 amaliyahgian.12@gmail.com
accepted on 29-11-2021

## Abstract
Penampilan menarik merupakan hal yang diinginkan oleh sebagian perempuan, terutama perawatan kulit. Saat ini tingkat kepedulian  merawat  kulit  sudah  tinggi  pada  perempuan.  Sebelum  melaksanakan  perawatan  kulit  hal  yang  utama  yaitu mengetahui jenis kulit, untuk membantu perempuan agar lebih mudah mengetahui jenis produk skincare yang cocok pada kulit sehingga penelitian ini membahas mengenai analisis sentimen review skincare pada website kecantikan female daily . Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM). SVM merupakan machine learning yang sudah banyak digunakan pada penelitian-penelitian sebelumnya dan memberikan hasil yang maksimal. Penelitian ini mendapatkan  hasil  akurasi  sebanyak  87%  dengan recall sebesar  90%, precision sebesar  84,90%,  dan f1  score sebesar 87,37%.
Keywords: skincare , analisis sentimen, SVM

## I. I NTRODUCTION
M empunyai penampilan yang bersih dan mempesona dan wajah yang enak dipandang adalah hal yang diidam-idamkan kaum hawa. Akan tetapi untuk mendapatkan penampilan yang mempesona tidak hanya dilihat dari pakaian atau aksesoris yang dipakai saja, melainkan ada penunjang lainnya yakni kulit yang sehat. Kulit merupakan  salah  satu  bagian  yang  penting  untuk  dirawat.  Saat  ini  tingkat  kepedulian  merawat  kulit  pada perempuan telah berkembang, adapun langkah-langkah untuk melakukan perawatan kulit yang dilakukan sesuai kebutuhan.  Saat  ini  banyak  perempuan  yang  mempelajari  dan  memahami  pengetahuan  terkait  jenis  kulit
sebelum  melaksanakan  perawatan  kulit.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  penulis  ingin  mengkaji  analisis sentimen review skincare pada website kecantikan female daily .
Analisis sentimen merupakan sebuah prosedur untuk menganalisa pendapat seseorang terhadap suatu isu atau tema tertentu [1]. Secara umum analisis sentimen dikelompokan menjadi dua tipe yaitu, analisis sentimen berbasis  polaritas  dan  analisis  sentimen  berbasis  emosi  [2].  Analisis  sentimen  berbasis  polaritas  melakukan pengambilan  informasi  pada review berdasarkan  kelasnya.  Yakni,  positif  negatif  dan  netral.  Jika  Analisis sentimen berbasis emosi pengambilan informasi pada review didasarkan pada emosi dasar manusia [3]. Penelitian terkait analisis sentimen pada bahasa Indonesia sudah dilakukan, metode yang digunakannya juga bermacam- macam. Yakni naïve bayes, KNN dan Support Vector Machine (SVM) yang digunakan untuk menemukan model atau fitur yang sesuai dengan target. Pada penlitian ini metode yang digunakan adalah SVM. SVM merupakan metode pembelajaran yang meninjau data serta mengidentifikasi pola yang digunakan untuk klasifikasi. SVM merupakan salah satu metode yang baik untuk memperoleh hasil akurasi yang optimal karena SVM memproses data dengan efektif dan efisien [4].

## II. LITERATUR REVIEW

## A. Penelitian Sebelumnya
Penelitian mengenai analisis sentimen ini menggunakan referensi dari penelitian sebelumnya. Penelitian [5] membahas mengenai analisis sentimen pada review pelanggan toko online JD.ID menggunakan metode naïve bayes , pada penelitian ini memperoleh akuras sebesar 96.44%. Sedangkan penelitian [6] membahas mengenai analisis sentimen pada toko online juga akan tetapi pada penilitian ini terdapat algoritma penanganan negasi. Algoritma yang digunakan untuk penanganan negasinya adalah First Sentiment Word (FSW) dan Fixed Window Lengh (FWL) sedangkan metodenya adalah naïve bayes , data yang digunakan pada penelitian ini merupakan review film yang berasal dari twitter. Hasilnya terjadi kenaikan akurasi ketika ditambahkan algoritma FSW dan FWL dibandingkan hanya Naïve Bayes saja.
Penelitian  Analisis  sentimen  yang  menggunakan  algoritma  SVM  juga  dilakukan  oleh  [7]  penelitian  ini membahas  mengenai  analisis  sentiment  masyarakat  terhadap  tindakan  vaksinasi  dalam  upaya  mengatasi pandemi  covid-19.  Pada  penelitian  ini  membandingkan  2  metode  yakni naïve  bayes dan  SVM  dengan  hasil akurasi naïve bayes 85.59% dan akurasi SVM 84.41%. Adapun penelitian Isnin membahas mengenai klasifikasi berita hoax covid-19  mendapatkan  hasil  akurasi  dari  metode  SVM  yang  cukup  bagus  yakni  97.06%. berdasarkan literature rreview pada penelitian sebelumna maka penelitian ini menggunakan metode SVM.
B. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  bidang  studi  yang  mempelajari  terkait  opini,  sentiment,  evaluasi,  sikap  dan emosi reviewer yang  ditumpahkan  kedalam  bahasa  tulisan.  Adapun  cakupan  pada  analisis  sentiment  yaitu emotion  analysis,  opinion  extraction,  sentiment  mining,  subjectivity  analysis,  affected  analysis,  emotion analysis, review mining [1].
Tujuan dari analisis sentimen yaitu cara agar komputer bisa mengenali tingkat kelas emosi positif atau negatif dari sampel teks. Terdapat polaritas sentiment fungsinya untuk mengenali ciri khusus dri teks tersebut. Sebuah teks secara umum diklasifikasikan ke polaritas sentiment positif dan sentiment negatif. Terdapat juga polaritas campuran yakni kisaran dimana suatu dokumen dapat berisi pernyataan [8].
C. Text Mining
Text  mining  adalah  proses  untuk  mendapatkan  informasi  dari  user  dengan  cara  berinteraksi  sekumpulan dokumen  dari  waktu  ke  waktu  dengan  menggunakan  alat-alat  untuk  menganalisa.  Text  mining  merupakan sebuah perkembangan dari ilmu komputer untuk menangani masalah mengenai Natural Language Processing. Text  mining  mengadopsi  bermacam  metode  dan  teknik  dari  beberapa  cakupan  yakni Information  Retrieval , Information Extraction , dan komputasi linguistik berbasis korpus [9].

## D. Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) merupakan metode yang sering digunakan pada klasifikasi data berupa text dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  [10].  SVM  adalah  salah  satu  metode  pada supervised  learning yang digunakan untuk proses klasifikasi. Pada model klasifikasi, SVM mempunyai konsep yang lebih kuat dan lebih jelas secara matematis. SVM digunakan untuk mecari hyperplane optimal dengan cara memaksimalkan jarak antar kelas. Hyperplane adalah fungsi yang bisa dipakai untuk memisahkan antar kelas. Pada 2-D fungsi yang dipakai untuk klasifikasi antar kelas disebut line whereas , fungsi yang digunakan untuk klasifikasi antar kelas pada 3-D disebut plane similarity , sedangkan fungsi yang dipakai dalam klasifikasi ruang kelas adalah dimensi yang lebih tinggi dinamakan hyperplane . Berdasarkan penelitian  [11] rumus SVM yang sering dipakai adalah sebagai berikut.

## 1) Polynomial Kernel
Polynomial Kernel merupakan proses yang harus dilakukan untuk mengklasifikasikan dataset training yang sudah normal. Rumus ini dapat di implementasikan menggunakan rumus persamaan 1 sebagai berikut :
(1)

## 2) Radial Bias Function (RBF)
RBF merupakan salah satu  rumus fungsi dalam SVM yang digunakan untuk klasifikasi  dataset yang tidak terpisah secara linier. Pada proses ini RBF mempunyai kelebihan tingkat akurasi training dan prediction yang sangat baik. Rumus ini dapat di implementasikan menggunakan persamaan 2 berikut :
(2)

## 3) Sigmoid Kernel
Sigmoid merupakan  proses  pengembangan  dari  jaringan  saraf  tiruan.  Rumus  ini  dapat  diimplementasikan menggunakan persamaan 3 berikut :

## (3)
Keterangan :
K = Kernel X & Y = Vector input space d = quadratic α = scalar parameter

## III. RESEARCH M ET HOD
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak  1.249 review  dari  website  female  daily melalui  teknik scrapping.  Sebanyak  649  review  YA  dan  600  review  TIDAK.  Kemudian  data  tersebut  dibagi  menjadi  data training dan data testing. Detail proses analisis sentiment dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar. 1. Proses Analisis Sentimen dengan Metode SVM

## A. Preprocessing
Setelah  data  diberi  label  maka  langkah  selanjutnya  preprocessing  pada  penelitian  ini  preprocessingnya menggunakan casefolding, filtering dan tokenisasi. Casefolding adalah perubahan semua karakter huruf pada review    menjadi  karakter  huruf  kecil  semua,  kemudian  berikutnya  filtering  berfungsi  untuk  menghilangkan karakter khusus seperti $,%,#, * dan lainnya serta filtering juga berfungsi menghilangkan kata yang tidak sesuai dengan hasil parsing seperti username @, hashtag, #, Uniform Resource Locator (URL) dan emoticon. Adapun simbol,  tanda  atau  angka  juga  dihapus  karena  tidak  memiliki  banyak  pengaruh  penentuan  label.  Proses preprocessing yang terahir adalah tokenisasi, tokenisasi berfungsi untuk membagi ulasan dari kalimat menjadi per kata. Pada proses ini dilakukan dengan melihat per spasi tersebut kalimat bisa dipisahkan menjadi per kata.
B. Term Frequency Inverse-Document Frequency (TF-IDF) TF-IDF  merupakan  pengalian  kedua  algoritma  yakni Term  Frequency dan Inverse  Document  Frequency . Term  Frequency adalah  banyaknya  jumlah  term  yang  muncul  pada  suatu  dokumen, sedangkan    document frequency adaah pengurangan term yang sering muncul diberbagai dokumen, dengan perhitungan dari kebalikan frekuensi dokumen yang mengandung suatu kata.

## C. Klasifikasi menggunakan Metode SVM
Data yang sudah selesai proses preprocessing selanjutnya di split menjadi 2 bagian, yakni data training dan data  testing,  dengan  prosentase  80%  data  training  dan  20%  data  testing.  Kemudian  setelah  pemisahan  data training dan data testing selanjutnya pembobotan kata menggunakan TF-IDF dan setelah itu diklasifikasikan menggunakan metode SVM. Pervorma model akan diujikan menggunakan nilai akurasi, presisi, recall dan f- measure.

## IV. RESULT AND DISCUSSION

## A. Perhitungan menggunakan metode SVM
Data  yang  digunakan  diperoleh  dari  scrapping  website female  daily berjumlah  1.249.  Adapun  data  yang diperoleh dari website tersebut merupakan produk lokal kecantikan di Indonesia dan atribut yang digunakan dalam penelitian  ini yaitu nama akun dan nama produk.  Berdasarkan hasil eksperimen yang telah dilakukan
untuk memecahkan masalah pada klasifikasi review produk kecantikan mendapatkan kesimpulan bahwa hasil analisis sentimen menggunakan Support  Vector  Machine (SVM) menghasilkan akurasi  sebesar 87% dengan data split training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%. Berikut contoh data yang telah dilakukan labeling pada Tabel 1:
TABEL I
REVIEW PADA WEBSITE FEMALE DAILY
NO Review Kelas Sentimen 1. teksturnya gel gitu jadi cepat terserap ke dalam kulit ga ninggalin efek basah atau lengket dikitpun komposisinya juga bagus banget jadi bisa dianggap sunscreen dan skincare sekaligus gitu, intinya bagus banget dan membuat kulitku mulus dan terhidrasi Ya 2. Suka banget teksture serumnya ringan cepat meresap ke kulit jadi gak ngeganggu pake serum di siang hari,aromanya juga seger sih menurut aku,jadi tinggal tetesin aja ke jerawat besokannya udah kering,rekomended banget deh buat kulit yang gampang jerawatan Ya 3. Agak kurang suka sih sama tekstur dan after pemakaiannya. bikin muka ngerasa dempul gitu whiteningnya juga ga ngefek di muka aku walaupun sebenernya seneng karena spfnya 35 yang ngebuat cream ini bisa ngelindungin paparan sinar matahari Tidak 4. Pernah nyoba produk ini karena adanya ini di toko deket rumah, cuma sekali pakai maaf banget langsung muncul jerawat sepertinya memang tidak cocok. kelebihannya sih gampang dibeli di toko mana aja dan ukurannya ekonomis Tidak

## B. Pengujian Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan suatu metode yang biasanya digunakan untuk melakukan hasil perhitungan nilai tingkat  akurasi  pada  data  mining.  Detail  tabel  confusion  matri  dapat  dilihat  pada  Tabel  II,  sedangkan  untuk hasil pengujian pada penelitian ini terdapat 4 parameter yang akan dihitung yaitu akurasi, presisi , recall , dan F1 score dapat dilihat pada Tabel III .

## TABEL II CONFUSION MATRIKS
Predicted Values Actual Values 1 (Positive) 0 (Negative) 1 (Positive) TP (True Positive) FP (False Positive) 0 (Negative) FN (False Negative) TN (True Negative)
TABEL III
HASIL PENGUJIAN SVM Parameter Hasil Pengujian Data Training 80% Data Testing 20% Hasil Akurasi 87,00 % Hasil Recall 90, 00% Hasil Precision 84,90 % Hasil F1score 87,37 %

## V. CONCLUSION
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  terhadap  analisis  sentiment  pada review produk  kecantikan menggunakan  metode Support  Vector  Machine maka  didapatkan  hasil  kesimpulan  bahwa  Metode Support Vector Machine dapat melakukan prediksi kelas sentimen pada review produk kecantikan sesuai analisa yang disiapkan. Kemudian analisis sentimen ini belum sepenuhnya relevan untuk memprediksi kelas sentimen yang sesuai terhadap pemberian kelas berdasarkan rating atau bintang pada review tersebut, dan analisis sentimen pada  produk  kecantikan  menggunakan  SVM  menghasilkan  nilai  akurasi  menggunakan  dataset  80%  data training dan 20% data testing sehingga mendapatkan akurasi sebesar 87% dengan recall sebesar  90%, p recision sebesar 84,90%, dan f1 score sebesar 87,37%.

## A CKNOWLEDGMENT
Program  Studi  Sarjana  Terapan  Teknik  Informatika  Politeknik  Harapan  Bersama  Kota  Tegal  yang  telah membantu dan memberikan kemudahan fasilitas sarana dan prasarana dalam pelaksanaan penelitian ini.
R EFERENCES
[1] B. Liu, Sentiment analysis: mining opinions, sentiments, and emotions . New York, NY: Cambridge University Press, 2015.
[2] A. Amolik, N. Jivane, M. Bhandari, and D. M. Venkatesan, “Twitter Sentiment Analysis of Movie Reviews using Machine Learning Techniques.,” International Journal of Engineering and Technology , vol. 7, no. 6, p. 7, 2016.
[3] M. J. Power and T. Dalgleish, Cognition and Emotion: From Order to Disorder . London: Psychology Press.
[4] I. A. Ropikoh, R. Abdulhakim, U. Enri, and N. Sulistiyowati, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Berita Hoax Covid-19,” vol. 5, no. 1, p. 9.
[5] F. V. Sari and A. Wibowo, “ANALISIS SENTIMEN PELANGGAN TOKO ONLINE JD.ID MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS KONVERSI IKON EMOSI,” vol. 10, no. 2, p. 6, 2019.
[6] A. D. Rahmawan, “Analisis Emosi Pada Twitter Review Film Dalam Bahasa Indonesia,” Gadjah Mada University, Yogyakarta, 2018.
[7] B. Laurensz and Eko Sediyono, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tindakan Vaksinasi dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid-19,” JNTETI , vol. 10, no. 2, pp. 118–123, May 2021, doi: 10.22146/jnteti.v10i2.1421.
[8] Y. Mejova, “Sentiment Analysis: An Overview,” p. 34.
[9] Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data . Inggris: Cambridge University Press, 2006.
[10]  O. Somantri, S. Wiyono, and D. Dairoh, “Metode K-Means untuk Optimasi Klasifikasi Tema Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” SJI , vol. 3, no. 1, pp. 34–45, Jun. 2016.
[11]  B. Pamungkas and M. E. Purbaya, “Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) pada Kasus Benih Lobster 2020,” p. 11, 2021.