## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7571

## Analisis Sentimen Produk Skincare Somethinc Niacinamide di Female Daily dengan Naïve Bayes Classifier
Dwi Atmodjo WP 1,* , Januponsa Dio Firizqi 2 , Zalfa Azzah Amalia 1
1 Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Perbanas Institute, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Sains, Informatika, Universitas Pradita, Tangerang, Indonesia Email: 1,* dwiatmodjo@gmail.com, 2 januponsa.dio@pradita.ac.id, 3 zalfa.azzah@perbanas.id Email Penulis Korespondensi: dwiatmodjo@gmail.com
Abstrak− Salah satu produk skincare dari Somethinc yang sedang hangat diperbincangkan adalah Niacinamide Moisture Beet Serum.  Pada  situs  Female  Daily,  publik  yang  pernah  menggunakan  produk  kecantikan  yang  mereka  gunakan  menuangkan opininya pada sebuah review di Female Daily. Namun, banyaknya ribuan review yang ada belum terstruktur, sehingga publik maupun  calon  konsumen  masih  sulit  untuk  mengetahui  inti dari opini  suatu  produk  tersebut  dan mengklasifikasikannya  ke dalam polaritas opini yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik pada review produk skincare Somethinc  Niacinamide  di  Female  Daily  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier.  Metode  ini  dipilih  karena kemampuannya dalam klasifikasi teks berbasis probabilitas dan popularitas dalam analisis sentimen. Kajian dimulai dengan pengumpulan  data  review  dari  situs  Female  Daily,  diikuti  oleh  proses  text  pre-processing  yang  mencakup  case  folding, tokenizing, stopwords removal, dan stemming. Dataset kemudian dibagi menjadi data latih (80%) dan data uji (20%). Algoritma Naïve  Bayes  Classifier  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  review  menjadi  kategori  positif,  negatif,  atau  netral.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ini berhasil mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 61%. Kesimpulan penelitian ini mengindikasikan bahwa meskipun algoritma Naïve Bayes Classifier cukup efektif dalam klasifikasi sentimen review produk skincare,  terdapat  ruang  untuk  peningkatan,  khususnya  dalam  penanganan  kata-kata  yang  sarat  makna  dan  kontekstual. Penelitian ini memberikan insight baru bagi pemilik brand dan calon konsumen dalam memahami opini publik terhadap produk skincare Somethinc Niacinamide.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Female Daily; Naïve Bayes Classifier; Review; Skincare
Abstract− One of the skincare products from Somethinc that is currently hotly discussed is Niacinamide Moisture Beet Serum. On the Female Daily site, people who have used the beauty products they use express their opinions in a  review on Female Daily. However, the many thousands of reviews that exist have not been structured, so it is still difficult for the public and potential  consumers  to  understand  the  essence  of  opinions  on  a  product  and  classify  them  into  the  appropriate  polarity  of opinion. This research aims to analyze public sentiment regarding reviews of the Somethinc Niacinamide skincare product in Female Daily using the Naïve Bayes Classifier algorithm. This method was chosen because of its capabilities in probability- based text classification and popularity in sentiment analysis. The study began with collecting  review data from the Female Daily  site,  followed  by  a  text  pre-processing  process  which  included  case  folding,  tokenizing,  stopwords  removal,  and stemming. The dataset is then divided into training data (80%) and test data (20%). The Naïve Bayes Classifier algorithm is applied to classify reviews into positive, negative, or neutral categories. The research results show that this model is successful in classifying sentiment with 61% accuracy. The conclusions of this study indicate that although the Naïve Bayes Classifier algorithm is quite effective in classifying the sentiment of skincare product reviews, there is room for improvement, especially in handling meaningful and contextual words. This research provides new insight for brand owners and potential consumers in understanding public opinion regarding the Somethinc Niacinamide skincare product.
Keywords : Sentiment Analysis; Female Daily; Naïve Bayes Classifier; Review; Skincare

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital saat ini, internet telah menjadi sumber informasi utama bagi banyak orang [1], khususnya dalam hal produk kecantikan seperti skincare [2]. Female Daily, sebagai salah satu platform review kecantikan terpopuler di  Indonesia  [3],  menjadi  rujukan  bagi  banyak  wanita  untuk  mengetahui  kualitas  produk  skincare  sebelum melakukan pembelian [4]. Di situs Female Daily, setiap anggota yang terdaftar dapat membuat ulasan dan memberi nilai atau peringkat untuk produk tertentu [5].
Produk  skincare  Somethinc  Niacinamide  menjadi  salah  satu  produk  yang  banyak  diperbincangkan  dan memiliki  ribuan  review  [6].    Namun,  banyaknya  review  yang  tersedia  sering  kali  membuat  calon  konsumen kesulitan untuk menangkap esensi umum dari review tersebut karena tidak semua review berstruktur dan sistematis [7] . Masalah ini menimbulkan kebutuhan akan analisis sentimen yang dapat memfilter dan mengklasifikasikan review menjadi kategori positif, negatif, atau netral secara otomatis [8].
Sebagai  solusi,  diperlukan  penerapan  metode  analisis  sentimen  yang  dapat  mengatasi  masalah  ini. Algoritma Naïve Bayes Classifier dipilih karena kemampuan dan efisiensinya dalam klasifikasi teks [9]. Melalui penelitian  ini,  diharapkan  dapat  dikembangkan  sebuah  sistem  yang  mampu  menganalisis  sentimen  dari  review produk skincare secara akurat, sehingga dapat memberikan gambaran yang jelas kepada calon konsumen mengenai pendapat umum terhadap produk tersebut.
Beberapa penelitian terkait telah dilakukan dalam bidang yang serupa seperti penelitian yang menunjukkan efektivitas  LSTM  dengan  Word2Vec  dalam  analisis  sentimen  review  skincare  di  Female  Daily, mengklasifikasikan  review  menjadi positif, negatif, atau netral. Hasil dari model ini  mencapai akurasi tertinggi 91% untuk pembagian data 90% pelatihan dan 10% pengujian, lebih unggul daripada model tanpa Word2Vec yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7571
hanya mencapai akurasi maksimum 74% untuk rasio data yang sama. Hasil ini menggarisbawahi pentingnya teknik Word Embedding dalam meningkatkan presisi analisis sentiment [10].
Penelitian lain menggunakan Support Vector Machine (SVM) untuk menganalisis sentimen ulasan skincare pada Female Daily, dengan tujuan mengklasifikasikan ulasan menjadi positif atau negatif. Dengan menggunakan 80% data untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian, studi ini mencapai akurasi 87%, menunjukkan bahwa SVM adalah metode yang efektif dan dapat diandalkan untuk analisis sentimen dalam industri skincare [11].
Kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Naïve Bayes Multinomial untuk menganalisis sentimen pada Twitter tentang serum kecantikan, dengan dataset 27,587 tweet. Hasilnya menunjukkan 35% sentimen positif, 63.8% negatif, dan 1.2% netral, dengan algoritma mencapai akurasi 80%, precision 88%, recall 81%, dan F1-score 86%, menegaskan efektivitasnya dalam analisis sentimen produk kecantikan di media sosial [12].
Penelitian  lain  yang  menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  yang  diperbaiki  dengan  Particle  Swarm Optimization (PSO) untuk menganalisis sentimen ulasan skincare. Dengan dataset 800 ulasan dan teknik 10-Fold Cross Validation, integrasi PSO meningkatkan akurasi dari 77.96% menjadi 79.85%, menunjukkan peningkatan efektivitas Naïve Bayes dalam klasifikasi ulasan positif dan negatif [13].
Juga  ada  penelitian  yang  menggunakan  Naïve  Bayes  untuk  menganalisis  sentimen  ulasan  aplikasi  e- commerce SOCO by Sociolla dari Google Play Store, membedakan antara  review positif dan negatif. Hasilnya menunjukkan  Naïve  Bayes  mengklasifikasikan  sentimen  dengan  akurasi  75.41%,  menegaskan  efektivitasnya dalam analisis sentimen ulasan aplikasi [14].
Dari  rangkaian  penelitian  terkait  yang  telah  diulas,  terdapat  celah  signifikan,  terutama  berkaitan  dengan penerapan algoritma Naïve Bayes Classifier khususnya pada  review produk skincare di platform Female Daily. Penemuan  ini  menyoroti  kebutuhan  akan  penelitian  lebih  lanjut  yang  dapat  menyelaraskan  dan  menyesuaikan algoritma Naïve Bayes Classifier untuk menangani secara efektif khususnya konten  review yang sangat variatif dan spesifik pada produk skincare.
Selain  itu,  kebanyakan  penelitian  sebelumnya  belum  sepenuhnya  mengeksplorasi  atau  memanfaatkan kumpulan  data  yang  besar  dan  berstruktur  kompleks  yang  khas  dari  review  pengguna  di  Female  Daily.  Ini menunjukkan peluang yang signifikan untuk peningkatan dalam analisis sentimen dengan mengintegrasikan teknik yang lebih canggih atau pendekatan baru yang dapat mengakomodasi dan menganalisis volume besar data review yang rumit, sehingga memberikan wawasan yang lebih mendalam dan akurat tentang sentimen konsumen [15].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  sistem  analisis  sentimen  yang  dapat mengklasifikasikan review produk skincare Somethinc Niacinamide di Female Daily menjadi positif, negatif, atau netral  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  [16].  Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat memberikan  insight  bagi  brand  produk  mengenai  opini  publik  terhadap  produk  mereka,  serta  membantu  calon konsumen  dalam  membuat  keputusan  pembelian  berdasarkan  analisis  sentimen  yang  akurat  dan  objektif    [17]. Menyoroti inovasi teknologi dapat membantu dalam menyediakan solusi yang lebih efektif dan dapat diandalkan [18].
Dari  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  diperoleh  metode  efektif  untuk  analisis  sentimen  yang  dapat diaplikasikan pada review produk skincare, khususnya pada platform Female Daily. Penelitian ini juga diharapkan dapat  memberikan  kontribusi  pada  peningkatan  kualitas  keputusan  pembelian  konsumen  dan  strategi pengembangan produk bagi produsen skincare berdasarkan feedback konsumen yang telah diolah dan dianalisis secara sistematis [19] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Analisis sentimen digunakan  untuk  mengkategorikan  ulasan konsumen  ke dalam kelompok positif dan negatif, memudahkan  dan  mempercepat  proses  perusahaan  dalam  mengidentifikasi  dan  menangani  kelemahan  produk mereka  [20].  Penelitian  ini  akan  mengembangkan  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naive Bayes,  yang  memiliki  karakteristik  utama  berupa  asumsi  independensi  yang  kuat  antara  kondisi  atau  kejadian. Keunggulan  dari  Naive  Bayes  terletak  pada  kemampuannya  untuk  menyesuaikan  proses  klasifikasi  data  sesuai dengan karakteristik dan kebutuhan spesifik [21]. Penerapan metode Naive Bayes untuk analisis sentimen di media sosial  sangat  berguna  dalam  mengolah  data  skala  besar  dengan  kecepatan  yang  cukup  tinggi,  serta  dalam mengidentifikasi pola-pola spesifik dalam data tersebut [22]. Penelitian yang dilakukan oleh Peneliti melibatkan beberapa tahapan sebagai berikut:
1. Langkah pertama yang dilakukan adalah studi literatur, yaitu pengumpulan jurnal-jurnal yang terkait dengan eksplorasi yang dilakukan. Studi literatur ini menggabungkan berbagai bahan yang berhubungan dengan judul melalui e-book, jurnal, maupun situs web.
2. Pengumpulan  data,  yaitu  dengan  melakukan  web  scraping  pada  situs  Female  Daily  dengan  menggunakan Python dan library pendukungnya.
3. Setelah mendapatkan data dari hasil web scraping selanjutnya adalah melakukan labeling manual pada dataset.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7571
4. Menerapkan text pre-processing data dengan membersihkan data yang belum terstruktur agar dapat diolah oleh komputer. Proses ini meliputi case folding, cleansing, replace specific words, tokenizing, stopword removal, dan stemming
5. Hasil dari data yang sudah melalui tahapan text pre-processing akan dikelompokkan ke dalam Data training dan data testing dengan melakukan splitting data menggunakan train-test split. Data training digunakan untuk melatih  algoritma,  sedangkan  data  testing  dipakai  untuk  mengetahui  performa  algoritma  yang  sudah  dilatih sebelumnya ketika menemukan data baru yang belum pernah dilihat.
6. Kemudian, dilakukan pembobotan melalui TF-IDF untuk mengukur relevansi kata-kata dalam suatu dokumen atau kumpulan dokumen.
7. Selanjutnya  dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan  classifier,  pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma Classifier  yang  akan  menghitung  probabilitas  pada  setiap  dokumen  dan  setimennya  kemudian  dilakukan klasifikasi sentimen.
8. Langkah terakhir adalah mendapatkan evaluasi model atau uji performansi menggunakan Confusion Matrix untuk memprediksi sentimen pada data testing dan menghitung akurasi model.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Untuk melihat beragamnya opini publik mengenai suatu produk skincare dari Somethinc di sebuah situs Female Daily, peneliti melakukan penelitian untuk menganalisis sentimen pada opini publik untuk mengetahui inti dari keseluruhan  opini  suatu  produk  tersebut,  apakah  opini  tersebut  bersifat  positif,  negatif  maupun  netral.  Dalam penelitian ini sampel data yang digunakan yaitu sebuah review skincare yang meliputi: nama pengguna (username) dan  hasil  review  tersebut  yang  dijadikan  sampel  pelatihan  agar  sistem  dapat  mengklasifikasikan  data. pengumpulan data serta pengambilan datanya akan dilakukan dengan melakukan scraping pada situs Female Daily, lalu menyimpannya ke dalam dokumen dengan format csv.  Web scraping yang dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan library Beautiful Soup.

## 2.3 Analisis Data
Analisis data  merupakan  salah satu proses penelitian  yang  dilakukan setelah semua data  yang diperlukan  guna memecahkan  permasalahan  yang  diteliti  sudah  diperoleh  secara  lengkap.  Ketajaman  dan  ketepatan  dalam penggunaan alat analisis sangat menentukan keakuratan pengambilan kesimpulan, karena itu kegiatan analisis data merupakan kegiatan yang tidak dapat diabaikan begitu saja dalam proses penelitian. Teknik analisis data sentimen yang  akan  dilakukan  adalah  dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier.  Setelah menentukan jenis analisis data yang digunakan, kita akan melakukan tahap-tahap pengolahan data seperti berikut: 1. Pengumpulan data 2. Labeling manual dataset

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7571
3. Text  pre-processing  (cleansing,  case  folding,  replace  specific  words,  tokenizing,  stopword  removal,  dan stemming)
4. Splitting data (pembagian kelompok) Data training dan data testing dengan train-test split
5. Pembobotan kata dengan TF-IDF
6. Klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dengan menghitung probabilitas
7. Proses analisis dan pengukuran akurasi menggunakan Confusion Matrix.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengambilan Dataset
Menggunakan  web  scraping  untuk  mengumpulkan  data  review  produk  skincare  dari  situs  Female  Daily, memanfaatkan library Python seperti requests untuk permintaan HTTP, BeautifulSoup untuk parsing HTML, dan pandas  untuk  pengelolaan  data.  Proses  scraping  melibatkan  iterasi  melalui  halaman  situs  dari  0  hingga  413, mengambil data seperti username dan review dari elemen HTML 'review-card', dan menyimpannya dalam format CSV. Hasilnya adalah pengumpulan 3080 data yang mencakup kolom username dan teks  review untuk produk Somethinc Niacinamide Moisture Beet Serum, berikut tabel 1 merupakan contoh hasil pengambilan data.
Tabel 1. Hasil pengambilan data
Username Text erikagrace01 tekstur nya yang cair dan mudah menyerap jd nya dikulit oily yg kyk aku gini ga berat, selama pemakaian tersebut yg aku rasain minyak diwajah aku jd terkontrol karna dia melembabkan  dan  jg  di  aku  agak  memudarkan  bekas  jerawat  aku  si  cmn  emng  ga terlalu  keliatan  jd  emng  hrs  dipake  lebih  rutin  dan  lebih  lama  lg  biar  lebih  keliatan hasilnya, dan aku bakalan repurchase ini, intinya cinta bgt  sma  serum ini  harga  nya terjangkau plus produk lokal lagii NisaFakhrun1 Aku pake ini baru sekali langsung bruntusan dan kayanya memang aku gabisa pakai skincare yang kental bgt teksturnya. Padahal ini bikin lembab bgt kenyal pokonya enak bgt plump. Tp di jidat ku jd bruntusan. Ntsha_bel Untuk kelebihannya sendiri, pori-pori aku jadi halus banget sekarang dan wajah jadi kenyal dan lembut. tapi tidak seperti klaim dia yang seharusnya menghilangkan bekas jerawat dan bruntusan, bekas jerawat aku nggak hilang-hilang. mau yang lama maupun yang baru. yaa sedikit memudarkan aja sih itupun yang udah lama banget.

## 3.2 Labelling Dataset
Dalam penelitian ini, penulis melakukan labeling manual pada data yang diperoleh melalui  web scraping untuk meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen. Labeling dilakukan dengan mengategorikan review ke dalam sentimen positif  jika  meningkatkan  nilai  produk,  negatif  jika  menurunkan  nilai,  dan  netral  jika  tidak  ada  atau  memiliki kesetaraan  sentimen  positif  dan  negatif.  Metode  ini  memastikan  data  latih  yang  akurat  untuk  model  machine learning,  memungkinkan  evaluasi  model  yang  lebih  tepat  dengan  membandingkan  prediksi  dengan  sentimen aktual. Hal ini penting untuk meningkatkan kualitas dan efektivitas model dalam memahami hubungan antara teks dan sentimen yang sesungguhnya. Pada tabel 2 terlihat hasil manual labelling pada dataset.
Tabel 2. Hasil manual labelling pada dataset Username Text Sentimen erikagrace01 tekstur nya yang cair dan mudah menyerap jd nya dikulit oily yg kyk aku gini ga  berat,  selama  pemakaian  tersebut  yg  aku  rasain  minyak  diwajah  aku  jd terkontrol  karna  dia  melembabkan  dan  jg  di  aku  agak  memudarkan  bekas jerawat aku si cmn emng ga terlalu keliatan jd emng hrs dipake lebih rutin dan lebih  lama  lg  biar  lebih  keliatan  hasilnya,  dan  aku  bakalan  repurchase  ini, intinya cinta bgt sma serum ini harga nya terjangkau plus produk lokal lagii Positif NisaFakhrun1 Aku pake ini baru sekali langsung bruntusan dan kayanya memang aku gabisa pakai skincare yang kental bgt teksturnya. Padahal ini bikin lembab bgt kenyal pokonya enak bgt plump. Tp di jidat ku jd bruntusan. Negatif Ntsha_bel Untuk  kelebihannya  sendiri,  pori-pori  aku  jadi  halus  banget  sekarang  dan wajah  jadi  kenyal  dan  lembut.  tapi  tidak  seperti  klaim  dia  yang  seharusnya menghilangkan bekas jerawat dan bruntusan, bekas jerawat aku nggak hilang- hilang.  mau  yang  lama  maupun  yang  baru.  yaa  sedikit  memudarkan  aja  sih itupun yang udah lama banget.
Netral

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7571

## 3.3 Pre-processing Data
Melakukan pre-processing pada data teks sebelum melakukan analisis sentimen membantu meningkatkan kualitas teks  input,  mengurangi  kebisingan,  menormalkan  variasi,  dan  memastikan  bahwa  algoritma  analisis  sentimen dapat secara efektif mengidentifikasi sentimen yang terdapat di dalam teks.

## 3.3.1 Data Cleansing
Bagian ini disebut juga noise remover. Noise atau kebisingan  dalam data teks biasanya berupa karakter khusus, tanda  baca,  tag  HTML,  atau  simbol  yang  tidak  relevan  dan  juga  Pre-processing  berguna  untuk  membantu menghilangkan  elemen  kebisingan  ini,  sehingga  analisis  pada  teks  dapat  berkonsentrasi  pada  konten  yang bermakna.  Tahapan  ini  membersihkan  kolom  text  yang  ada  di  dalam  dataset  untuk  menghilangkan  teks  dari karakter yang tidak diinginkan. Cara untuk untuk melakukan Cleansing dengan menggunakan fungsi ‘cleansing’ yang diambil dari library re (regular expression), hasilnya terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan sebelum dan sesudah tahapan cleansing
Sebelum Sesudah
SECINTA  ITUUUU!  udah  pake  dari  tahun  lalu  pas pertama kali launching product & udh 5x repurchase. sukak! beneran memudarkan bekas jerawat, bikin lebih cerah, gak breakout gak bruntusan pokoknya ini super duper aman! must to try it bgt!!
SECINTA ITUUUU udah pake dari tahun lalu pas pertama kali launching product & udh  repurchase sukak  beneran  memudarkan  bekas  jerawat  bikin lebih  cerah  gak  breakout  gak  bruntusan  pokoknya ini super duper aman must to try it bgt

## 3.3.2 Case folding
Pada  tahap  ini,  case  folding  digunakan  untuk  menormalisasikan  teks  dengan  mengkonversi  huruf  besar  (upper case) atau huruf kecil (lower case) yang konsisten. Penulis mengkonversi semua huruf menjadi huruf kecil (lower case) untuk mengurangi dampak variasi huruf-huruf terhadap hasil analisis sentimen. Cara untuk melakukan case folding dengan fungsi ‘lower()’ yang diambil dari kolom teks dan sentimen dari database dan dibuat DataFrame ‘dataset’. Berikut ini merupakan hasil dari tahapan  Case folding dalam implementasi sistem yang telah dibuat. Pada tabel 4 berikut merupakan hasil perbandingan sebelum dan sesudah tahapan case folding.
Tabel 4. Perbandingan sebelum dan sesudah tahapan case folding
Sebelum

## Sesudah
SECINTA  ITUUUU  udah  pake  dari  tahun  lalu  pas pertama kali launching product udh  repurchase sukak beneran  memudarkan bekas jerawat bikin lebih cerah gak breakout gak bruntusan pokoknya ini super duper aman must to try it bgt
secinta ituuuu udah pake dari tahun lalu pas pertama kali launching product udh  repurchase sukak beneran memudarkan  bekas  jerawat  bikin  lebih  cerah  gak breakout  gak  bruntusan  pokoknya  ini  super  duper aman must to try it bgt

## 3.3.3 Replace specific words
Pada tahap pre-processing juga dilakukan replace specific words yang merupakan kamus untuk penggantian kata- kata tertentu. Tahap ini dilakukan dengan tujuan agar variasi kata yang memiliki makna serupa dapat dianggap sebagai  satu  kesatuan  saat  dilakukan  analisis  sentimen,  sehingga  atribut  kata  menjadi  lebih  sedikit  dan  dapat meningkatkan  nilai  akurasi.  Beberapa  contoh  penggantian  kata-kata  yang  umum  dilakukan  adalah  seperti mengganti kata negatif  “ga” menjadi “tidak”, mengganti kata positif “seneng” menjadi “senang”, dan mengganti kata intensifier menjadi “cintaaaa”  menjadi “cinta”. Hal ini juga dilakukan agar bisa  membantu meningkatkan kinerja model dalam mengenali sentimen yang terkandung dalam teks yang dianalisis dan hasil analisis sentimen lebih  akurat.  Cara  untuk  melakukan  replace  specific  words  menggunakan  fungsi  ‘replacement_dict’  dan ‘replace_words()’  yang  diambil  dari  library  re  (regular  expression).  Berikut  merupakan  tabel  5  dari  hasil perbandingan tersebut.
Tabel 5. Perbandingan sebelum dan sesudah tahapan replace specific words
Sebelum Sesudah
secinta  ituuuu  udah  pake  dari  tahun  lalu  pas  pertama kali launching product udh  repurchase sukak beneran memudarkan  bekas  jerawat  bikin  lebih  cerah  gak breakout gak bruntusan pokoknya ini super duper aman must to try it bgt
cinta ituuuu udah pake dari tahun lalu pas pertama kali launching product udh repurchase suka beneran memudarkan  bekas  jerawat  bikin  lebih  cerah  gak breakout gak beruntusan pokoknya ini super duper aman must to try it bgt

## 3.3.4 Tokenizing
Tokenizing atau tokenisasi merupakan langkah pre-processing yang digunakan untuk pemecahan atau pemisahan teks  menjadi kata atau token  individual. Pada tahap ini dilakukan analisis teks lebih lanjut, seperti menghitung

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7571
frekuensi  kata,  mengidentifikasi  pola,  atau  menerapkan  algoritma  machine  learning.  Pada  tahap  ini  dilakukan analisis  teks  yang  memungkinkan  ekstraksi  fitur  dan  pola  yang  relevan  yang  berfungsi  agar  algoritma  analisis sentimen dapat  memahami dan  mengklasifikasikan sentimen  yang diungkapkan dalam teks secara akurat.  Cara untuk melakukan tokenizing menggunakan fungsi ‘word_tokenize_wrapper’ dari library NLTK.
Tabel 6. Perbandingan sebelum dan sesudah tahapan tokenizing
Sebelum
Sesudah
cinta ituuuu udah pake dari tahun lalu pas pertama kali launching  product  udh  repurchase  suka  beneran memudarkan  bekas  jerawat  bikin  lebih  cerah  gak breakout  gak  beruntusan  pokoknya  ini  super  duper aman must to try it bgt
[‘cinta’,  ‘ituuuu’,  ‘udah’,  ‘pake’,  ‘dari’,  ‘tahun’, ‘lalu’,  ‘pas’,  ‘pertama’,  ‘kali’,  ‘launching’, ‘product’,  ‘udh’,  ‘repurchase’,  ‘suka’,  ‘beneran’,
‘memudarkan’, ‘bekas’, ‘jerawat’,  ‘bikin’,  ‘lebih’,
‘cerah’,  ‘gak’,  ‘breakout’,  ‘gak’,  ‘beruntusan’, ‘pokoknya’, ‘ini’, ‘super’, ‘duper’, ‘aman’, ‘must’, ‘to’, ‘try’, ‘it’, ‘bgt’]

## 3.3.5 Stopwords removal
Dalam penelitian ini, proses stopword dilakukan untuk menghilangkan kata-kata umum yang tidak memberikan kontribusi  signifikan  terhadap  analisis  sentimen,  seperti  kata-kata  frekuensi  tinggi  yang  tidak  mempengaruhi makna atau sentimen teks. Penulis mengembangkan daftar custom stopword yang sesuai dengan konteks produk skincare,  dimasukkan  ke  dalam  fungsi  ‘custom_stopword’  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  analisis. Pemilihan stopword khusus ini memungkinkan eliminasi istilah tidak relevan sambil mempertahankan kata-kata penting  yang  mempengaruhi  sentimen  seperti  “tidak”  dan  “mungkin”,  yang  masing-masing  berkaitan  dengan sentimen  negatif  dan  netral.  Penggunaan  kustomisasi  stopword  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  keakuratan analisis sentimen dengan menyesuaikan proses pemilihan kata berdasarkan spesifikasi produk dan konten review. Dengan  memasukkan  kustomisasi  ini,  penulis  bertujuan  untuk  menciptakan  keseimbangan  dalam  dataset  dan mengoptimalkan  hasil  analisis.  Penerapan  stopword  removal  dilakukan  melalui  fungsi  'stopword_removal()' dengan menggunakan library NLTK pada dataset, yang memfasilitasi penyaringan kata-kata yang tidak diperlukan dan mempertahankan elemen penting untuk analisis sentimen yang lebih tepat, hasil perbandingan dapat dilihat pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Perbandingan sebelum dan sesudah tahapan Stopword removal
Sebelum
Sesudah
[‘cinta’, ‘ituuuu’, ‘udah’, ‘pake’, ‘dari’, ‘tahun’, ‘lalu’, ‘pas’,  ‘pertama’,  ‘kali’,  ‘launching’,  ‘product’,  ‘udh’, ‘repurchase’,  ‘suka’,  ‘beneran’,  ‘memudarkan’, ‘bekas’,  ‘jerawat’,  ‘bikin’,  ‘lebih’,  ‘cerah’,  ‘gak’, ‘breakout’,  ‘gak’,  ‘beruntusan’,  ‘pokoknya’,  ‘ini’, ‘super’, ‘duper’, ‘aman’, ‘must’, ‘to’, ‘try’, ‘it’, ‘bgt’]
[‘cinta’,  ‘repurchase’,  ‘suka’,  ‘memudarkan’, ‘bekas’, ‘jerawat’, ‘cerah’, ‘gak’, ‘breakout’, ‘gak’, ‘beruntusan’, ‘pokoknya’, ‘super’, ‘duper’, ‘aman’, ‘must’, ‘try’]

## 3.3.5 Stemming
Stemming adalah langkah yang digunakan pada  pre-processing untuk mereduksi kata menjadi bentuk akar atau dasarnya  dengan  menghilangkan  kata  imbuhan  yang  ada  pada  kata  tersebut.  Pada  langkah  ini  dilakukan penyederhanaan kata, sehingga hasil dari proses ini dapat membantu proses analisis sentimen menjadi lebih akurat dikarenakan proses ini dapat membantu mengurangi ukuran kosa kata. Pada langkah ini, penulis memakai library Sastrawi bawaan Python sebagai corpus untuk melakukan stemming. Penulis menggunakan corpus Sastrawi dalam analisis sentimen karena pada corpus ini sudah terdapat kumpulan kata-kata dasar dalam bahasa Indonesia yang telah  direduksi  menjadi  bentuk  dasar.  Corpus  ini  berisi  kata-kata  dasar  dalam  bahasa  Indonesia  yang  telah dikumpulkan dan direduksi secara konsisten, yang mana corpus ini memberikan dasar yang dapat diandalkan untuk mereduksi kata dalam teks, sehingga dapat memudahkan untuk melakukan identifikasi kata-kata yang memiliki akar  yang  sama.  Cara  untuk  melakukan  stemming  menggunakan  fungsi  ‘stemming()’  yang  diaplikasikan  pada kolom text yang ada di dalam dataset dengan menggunakan library Sastrawi. Kata-kata yang sudah di-¬stemming akan dikembalikan sebagai string yang disimpan di dalam variabel ‘cleaned_data’.
Tabel 8. Perbandingan sebelum dan sesudah tahapan Stemming
Sebelum Sesudah [‘cinta’, ‘repurchase’, ‘suka’, ‘memudarkan’, ‘bekas’, ‘jerawat’, ‘cerah’,
‘gak’, ‘breakout’, ‘gak’, ‘beruntusan’,  ‘pokoknya’,  ‘super’,  ‘duper’,  ‘aman’, ‘must’, ‘try’]
cinta  repurchase  suka  pudar  bekas  jerawat  cerah gak breakout gak beruntus pokok super duper aman must try

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7571

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
Dalam text processing analisis sentimen, pembobotan TF-IDF (Term Frequency-Inverse  Document Frequency) adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  menilai  pentingnya  sebuah  kata  (term)  dalam  suatu  dokumen  atau  korpus berdasarkan berapa banyak kali kata tersebut muncul dalam  dokumen secara keseluruhan. Pembobotan TF-IDF terdiri dari dua komponen, yaitu Term Frequency dan Inverse Document Frequency.
“Beli serum ini gara" liat review nya yg bgs" bgt alhasil aku pun jd kepingin untuk cobain serum ini dan ternyataaa emang sebagusss itu sihh tekstur nya yang cair dan mudah menyerap jd nya dikulit oily yg kyk aku gini ga berat, serum nya udh aku habisin 1 botol dan selama pemakaian tersebut yg aku rasain minyak diwajah aku jd terkontrol dan ga oily bgt karna dia melembabkan dan jg di aku agak memudarkan bekas jerawat aku si cmn emng ga terlalu keliatan jd emng hrs dipake lebih rutin dan lebih lama lg biar lebih keliatan hasilnya, dan aku bakalan repurchase ini lg biar bsa liat ada perubahan atau ga setelahnya,intinya cinta bgt sma serum ini harga nya terjangkau plus produk lokal lagii”
Dalam  dokumen  tersebut,  kata  “cinta”  muncul  satu  kali  dalam  92  kata  dalam  satu  dokumen  dengan sentimen positif. Maka, Term Frequency (TF) dapat dihitung sebagai berikut:
𝑇𝐹(𝑡𝑒𝑟𝑚) = (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛)
(𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛) (1) 𝑇𝐹(𝑡𝑒𝑟𝑚) = 1 92 =  0.01087 (2)
Inverse Document Frequency (IDF) adalah logaritma dari total dokumen dibagi dengan jumlah dokumen yang  mengandung  kata  “cinta”.  Kata  “cinta”  muncul  dalam  116  dokumen  dari  3080 dokumen.  Maka,  Inverse Document Frequency (IDF)  dapat dihitung sebagai berikut:
𝐼𝐷𝐹(𝑡𝑒𝑟𝑚) = 𝑙𝑜𝑔 (𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑜𝑙𝑒𝑘𝑠𝑖) (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑚) (3) 𝐼𝐷𝐹(𝑡𝑒𝑟𝑚) = 𝑙𝑜𝑔 3080 116 =  𝑙𝑜𝑔 1.4236 (4) Maka, TF-IDF dapat dihitung sebagai berikut: 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 = 𝑇𝐹 ∗ 𝐼𝐷𝐹 (5) =  0.12500 (6)
Cara  untuk  melakukan  pembobotan  TF-IDF  menggunakan  fungsi  ‘CountVectorizer’  dari  library  scikit- learn. Output dari TF-IDF akan menampilkan bobot TF-IDF untuk setiap kata dalam setiap dokumennya. Bobot yang  lebih  besar  menunjukkan  tingkat  kepentingan  yang  lebih  tinggi  dalam  dokumen  tersebut.  Berikut  ini merupakan tabel 9 merupakan hasil pembobotan TF-IDF berdasarkan sentimennya masing-masing.
Tabel 9. Hasil pembobotan TF-IDF pada 5 kata tertinggi
Berikut gambar 2 merupakan hasil visualisasi dari pembobotan TF-IDF
No
Kata Frekuensi 1 cinta 0.12500 2 kulit 0.09375 3 cerah 0.09375 4 somethinc 0.06250 5 kering 0.03125

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7571

## 3.5 Pelatihan Model Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes Classifier adalah algoritma pembelajaran pada machine learning yang sering digunakan untuk tugas klasifikasi, terutama untuk klasifikasi teks pada analisis sentimen. Selama proses pelatihan, algoritma Naïve Bayes menghitung  probabilitas  dan  parameter  lainnya  yang  diperlukan  untuk  klasifikasi  selama  proses  pelatihan. Parameter ini mencakup probabilitas dan kemungkinan sebelumnya berdasarkan fitur yang diamati dan label kelas dalam  training  data  (data  latih).  Berdasarkan  perbandingan  hasil  perhitungan  ketiga  sentimen,  nilai  sentimen positif lebih besar dibandingkan dua sentimen lainnya. Sehingga, data testing diklasifikasikan sebagai sentimen kelas  positif.  Di  bawah  ini  merupakan  source  code  untuk  melakukan  pelatihan  menggunakan  Naïve  Bayes menggunakan  kelas  ‘MulinomialNB()’  dari  library  scikit-learn.  MultinomialNB  adalah  salah  satu  varian  dari algoritma  Naive  Bayes  yang  digunakan  untuk  pemodelan  data  yang  bersifat  diskrit,  terutama  dalam  konteks pengolahan teks dan data yang diwakili dalam bentuk angka yang menggambarkan jumlah kemunculan kategori yang berbeda. Model ini dilatih menggunakan data latih (X_train dan y_train).

## 3.6 Evaluasi Confusion Matrix
Pada langkah ini, akan dirangkum hasil prediksi yang dibuat oleh model dengan membandingkannya dengan label sebenarnya  atau  kebenaran  dasar.  Evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  ini  dirancang  untuk  memberikan pemahaman  mendalam  tentang  kinerja  model  klasifikasi,  sehingga  dapat  dilakukan  evaluasi  untuk  mengetahui seberapa  baik  kinerja  model  dalam  memprediksi  kelas  dengan  benar  dan  salah.  Untuk  melakukan  evaluasi Confusion  Matrix  dengan  menggunakan  fungsi  ‘confusion_matrix’  dengan  model  yang  telah  dilatih  untuk memprediksi sentimen pada data uji (X_test). Kemudian, menggunakan ‘accuracy_score’  dari library scikit-learn untuk menghitung akurasi model. Berikut ini merupakan output dari hasil evaluasi dari Confusion Matrix. Dalam dokumen tersebut,  kata  “cinta”  muncul  satu kali dalam 92  kata  dalam satu dokumen dengan  sentimen positif. Maka, Term Frequency (TF) dapat dihitung seperti terlihat pada gambar 3 sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil Evaluasi Confusion Matrix
Keterangan:
a. Pada  sentimen  kelas  negatif  mendapatkan  nilai  Precision  (prediksi  benar  positif  dibandingkan  dengan keseluruhan  hasil  yang  diprediksi  positif)  sebesar  0.71  atau  71%,  nilai  Recall  (prediksi  benar  positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif) sebesar 0.78 atau 78%, dan nilai F-1 Score sebesar 0.47 atau 47%.
b. Pada sentimen kelas netral mendapatkan nilai Precision sebesar 0.46 atau 46%, nilai Recall sebesar 0.49 atau 49%, dan F-1 Score sebesar 0.47 atau 47%.
c. Pada sentimen kelas positif mendapatkan nilai Precision sebesar 0.68 atau 68%, nilai Recall sebesar 0.61 atau 61%, dan F-1 Score sebesar 0.64 atau 64%.
d. Nilai akurasi yang didapatkan sebesar 0.61 atau 61%
Berikut gambar 4 merupakan hasil visualisasi Confusion Matrix dari sistem yang telah dibuat:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7571
Dari visualisasi tersebut dijelaskan sebagai berikut. True Positives (TP) = 49 True Negatives (TNg) = 55 True Neutral (TNt) = 36 False Positives (FP1) = 5 False Positives (FP2) = 18 False Negatives (FNg1) = 19 False Negatives (FNg2) = 4 False Neutral (FNt1) = 16 False Neutral (FNt2) = 27 Berikut merupakan beberapa perhitungan validasi dari Confusion Matrix.
a. Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁𝑔 + 𝑇𝑁𝑡 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁𝑔1 + 𝑇𝑁𝑡 + 𝐹𝑃1 + 𝐹𝑃2 + 𝐹𝑁𝑔1 + 𝐹𝑁𝑔2 + 𝐹𝑁𝑡1 + 𝐹𝑁𝑡2 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 49  +  55  +  36 49  +  55  +  36  +  5  +  18  +  19  +  4  +  16  +  27 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 140 229 =  0,611353711790393 b. Precision 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃1 + 𝐹𝑃2 = 49 49 + 5 + 18 = 49 72 = 0,68 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑁𝑔 𝐹𝑁𝑔1 + 𝑇𝑁𝑔 + 𝐹𝑁𝑔2 = 55 19 + 55 + 4 = 55 78 = 0,71 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 =
𝑇𝑁𝑡 𝐹𝑁𝑡1 + 𝐹𝑁𝑡2 + 𝑇𝑁𝑡 = 36 16 + 27 + 36 = 36
79 = 0,46 c. Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁𝑔2 + 𝐹𝑁𝑡2 = 49 49 + 27 + 4 = 49 80 = 0,61 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑁𝑔 𝐹𝑃1 + 𝑇𝑁𝑔 + 𝐹𝑁𝑡1 = 55 55 + 16 + 5 = 55 76 = 0,72 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 = 𝑇𝑁𝑡 𝐹𝑃2  +  𝐹𝑁𝑔1  +  𝑇𝑁𝑡 = 36 36 + 19 + 18 = 36 73 = 0,49
d. F1-Score
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 𝑥 0,68 𝑥 0,61 0,68 +  0,61 = 0,8296 1,29 =  0,64
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 𝑥 0,71 𝑥 0.72 0,71 +  0,72 = 1,0224 1,43 =  0,71
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 𝑥 0.46 𝑥 0.49 0,46 +  0,49 = 0,4508 0,95 =  0,47

## 3.7 Visualisasi Data
Visualisasi  yang  menarik  dan  informatif  memungkinkan  untuk  mengkomunikasikan  hasil  analisis  sentimen dengan  lebih  jelas  dan  efektif  kepada  penulis  dan  publik.  Pada  gambar  5  hingga  gambar  7  merupakan  contoh visualisasi data berupa pie chart pada hasil analisis testing data yang telah diinput lalu dilakukan visualisasi data menggunakan library ‘matplotlib.pyplot’ yang hasilnya akan dimasukkan ke dalam folder “static”.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7571
Gambar 6. Hasil Visualisasi Wordcloud Negatif
Gambar 7. Hasil Visualisasi Wordcloud Netral

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen dari 3400 review produk skincare  di  Female  Daily,  berhasil  dicapai  akurasi  sebesar  61%  melalui  evaluasi  dengan  Confusion  Matrix, menegaskan pentingnya dataset besar untuk  meningkatkan  pemahaman sistem  terhadap konteks review. Proses scraping menghasilkan 3080 review yang menyoroti persepsi konsumen terhadap produk Niacinamide Moisture Beet Serum, dengan atribut positif seperti “cocok”, “bagus”, dan “mencerahkan” sering muncul, walaupun ada keluhan mengenai masalah kulit. Hasil ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes efektif untuk memahami sentimen konsumen, namun peningkatan akurasi masih perlu dikejar melalui ekspansi dataset dan teknik pemrosesan bahasa alami yang lebih canggih.

## REFERENCES
[1]   J.  D.  Firizqi,  S.  A.  Muhammad,  R.  E.  Indrajit,  N.  Hidayat  dan  E.  Dazki,  “Comparison  Best  Video  Conference  For Learning And Teaching Activities Using Analytic Hierarhical Process,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 3, no. 1, pp. 75-81, 25 02 2022.
[2]   E. Febriani, I. A. Mariska dan M. F. Nasrida, “Pemanfaatan Media Sosial Bagi Volume Penjualan Produk Skincare Dan Kosmetik Derr Cosmetics,” CEMERLANG: Jurnal Manajemen dan Ekonomi Bisnis, pp. 148-159, 26 04 2023.
[3]   A. Atthahirah, “Influence Of Product Reviews on User Satisfaction of the Female Daily Application,” Jurnal Manajemen Bisnis Eka Prasetya Penelitian Ilmu Manajemen, vol. 9, no. 2, pp. 140-149, 23 09 2023.
[4]   S. D. Fritama, Y. R. Ramadhan dan M. A. Komara, “Analisis Sentimen Review Produk Acne Spot Treatment di Female Daily Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, pp. 134-143, 10 8 2023.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7571
[5]   A. N. S. Rahayu, T. I. Hermanto dan I. M. Nugroho, “SENTIMENT ANALYSIS USING K-NEAREST NEIGHBOR BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ACCORDING TO SUNSCREEN’S REVIEWS,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 3, no. 6, pp. 1639-1646, 26 12 2022.
[6]   J.  Tanuwijaya  dan  R.  Mulyandi,  “Pengaruh  Viral  Marketing  dan  Turbo  Marketing  Terhadap  Keputusan  Pembelian Skincare Somethinc,” Jurnal sosial dan sains, vol. 1, pp. 368-373, 15 5 2021.
[7]   I. S. Milal, M. Hasanudin, M. A. N. Azhari, R. A. Nugraha, N. Agustina dan S. E. Damayanti, “Klasifikasi Teks Review Pada  E-Commerce  Tokopedia  Menggunakan  Algoritma  SVM,”  Naratif:  Jurnal  Nasional  Riset,  Aplikasi  dan  Teknik Informatika, vol. 5, no. 1, pp. 34-45, 27 06 2023.
[8]   P.  Subarkah,  P.  W.  Rahayu,  I.  Darmayanti  dan  R.  ,  “Sentiment  Analysis  On  Reviews  Of  Women's  Tops  On  Shopee Marketplace Using Naive Bayes Algorithm,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer), vol. 9, no. 1, pp. 126-133, 22 08 2023.
[9]   T. A. Azzahra, N. A. S. Winarsih, G. W. Saraswati, F. O. Saputra, M. S. Rohman, D. O. Ratmana, R. A. Pramunendar dan  G.  F.  Shidik,  “Perbandingan  Efektivitas  Naïve  Bayes  dan  SVM  dalam  Menganalisis  Sentimen  Kebencanaan  di Youtube,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 8, no. 1, pp. 312-322, 10 01 2024.
[10]   R. . G. Purnasiwi, K. dan M. Hanafi, “Analisis Sentimen Pada Review Produk Skincare Menggunakan Word Embedding dan  Metode  Long  Short-Term  Memory  (LSTM),”  Innovative:  Journal  Of  Social  Science  Research,  vol.  3,  no.  2,  pp. 11433-11448, 15 06 2023.
[11]   R. W. Pratiwi, S. F. H, D. D. I. Af’idah, Q. R. A dan A. G. F, “Analisis Sentimen Pada Review Skincare Female Daily Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM),”  Journal  of  Informatics  Information  System  Software Engineering and Applications (INISTA), vol. 4, no. 1, pp. 40-46, 30 12 2021.
[12]   M.  Hamka,  N.  Alfatari  dan  D.  R.  Sari,  “Analisis  Sentimen Produk  Kecantikan  Jenis  Serum  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4, no. 1, pp. 64-71, 30 09 2022.
[13]   T. Astuti dan Y. Astuti, “Analisis Sentimen Review Produk Skincare Dengan Naïve Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO),” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 4, pp. 1806-1815, 25 10 2022.
[14]   R. A. Rahmawati dan W. Wibowo, “Sentiment analysis of SOCO by Sociolla e-commerce application review on Google Play Store site using naïve Bayes classifier method,” dalam AIP Conference Proceedings, 2022.
[15]   S. E. Laia dan M. Yamin, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam Menganalisis Sentimen pada Review Pengguna E- Commerce,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, pp. 305-316, 22 08 2023.
[16]   C.  F.  Hasri  dan  D.  Alita,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector  Machine  Pada  Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitte,” Jurnal informatika dan rekayasa perangkat lunak, vol. 3, no. 2, pp. 145-160, 2022.
[17]   R. N. Handayani, “Optimasi Algoritma Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen pada ulasan Produk Tokopedia Menggunakan PSO,” Media Informatika, vol. 20, no. 2, pp. 97-108, 2021.
[18]   M.  S.  Basit,  A.  Pratama,  J.  D.  Firizqi  dan  R.  E.  Indrajit,  “Implementation  of  Container  Orchestrator  Management  in Learning Management System,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 4, no. 4, pp. 941-951, 21 08 2023.
[19]   D. A. R. Sukmawati, M. Mathori dan A. Marzuki, “Pengaruh Promosi, Harga, Dan Kualitas Produk Terhadap Keputusan Pembelian Produk Skincare Somethinc:(Studi pada Konsumen di Daerah Istimewa Yogyakarta),” Jurnal Riset Akuntansi Dan Bisnis Indonesia, vol. 2, no. 2, pp. 579-599, 30 06 2022.
[20]   N. Agustina, D. H. Citra, W. Purnama, C. Nisa dan A. R. Kurnia, “Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Google Play Store,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 2, no. 1, pp. 47-54, April 2022.
[21]   A.  Z.  Amrullah,  A.  S.  Anas  dan  M.  A.  J.  Hidayat,  “Analisis  Sentimen  Movie  Review  Menggunakan  Naive  Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square,” Jurnal Bumigora Information Technology (BITe), vol. 2, no. 1, pp. 40-44, 2020.
[22]   A. Kaharudin, A. A. Supriyadi, M. H. Baitika dan M. Derryanur, “Analisis Sentimen pada Media Sosial dengan Teknik Kecerdasan Buatan Naïve Bayes: Kajian Literatur Review,” OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer Dan Sains, vol. 2, no. 06, p. 1642–1649, 2023.