Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4095

## ANALISIS  SENTIMEN  REVIEW  SKINCARE  SKINTIFIC DENGAN  ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR  MACHINE
(SVM)
Harnelia 1 , Rizal Adi Saputra 2
1,2 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Haluoleo; Jalan H.E.A. Mokodompit, Kota Kendari, Sulawesi Tenggara 93232; 0401-3194108
Riwayat artikel:
Received: 31 Januari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Analisis Sentimen, Machine Learning , Media Sosial, Opini , Skincare Skintific,
Support vector machine
Corespondent Email: rizaladisaputra@uho.ac.id
Abstrak. Setelah  memasuki  pasar  Indonesia  pada  tahun  2021,  Skintific muncul sebagai merek perawatan kulit yang sangat digemari. Popularitasnya melesat berkat kepopuleran produk 5X Ceramide Barrier Repair Moisturizer Gel  yang  menjadi  viral.  Hal  ini  memicu  peningkatan  minat  konsumen terhadap berbagai produk perawatan kulit dari Skintific. Meskipun demikian, keragaman  produk  Skintific  mungkin  menimbulkan  kebingungan  saat  Anda mencari produk yang sesuai untuk kebutuhan kulit Anda. Dengan adanya hal tersebut Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pandangan masyarakat terhadap suatu produk di era digital, khususnya dalam konteks ulasan produk skincare. Fokus utama penelitian ini adalah pada klasifikasi sentimen positif dan negatif dalam ulasan tersebut. Seiring dengan meluasnya jumlah ulasan online,  mengumpulkan  informasi  yang  relevan  untuk  membuat  keputusan pembelian  menjadi  semakin  sulit.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  merespon tren tersebut dengan membangun sebuah sistem yang secara otomatis dapat mengintegrasikan beragam pendapat dari berbagai ulasan . Dalam penelitian ini,  digunakan  958  ulasan  produk  skincare  dari  berbagai  platform  media sosial  untuk  mencakup  variasi  pendapat  masyarakat.  Proses  analisis mencakup  langkah-langkah  penting  seperti  pra-pemrosesan  teks,  ekstraksi fitur, pembobotan TF-IDF, visualisasi data, dan klasifikasi SVM. Pemilihan kernel linear dan optimasi hyperparameter menggunakan metode GridSearch menunjukkan  bahwa  SVM  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  94%,  dengan nilai  precision,  recall,  dan  f1-score  yang  melebihi  0.9.  Sehingga  diperoleh sebanyak 862 sentimen  positif  dan 96 sentimen negatif.  Hasil penelitian ini memiliki  potensi  besar  sebagai  alat  berharga  bagi  perusahaan  dalam pengambilan keputusan serta memberikan wawasan kepada masyarakat yang ingin menggunakan produk tersebut. Dengan demikian, penelitian ini bukan hanya  menjadi  kontribusi  akademis  tetapi  juga  memiliki  implikasi  praktis yang dapat meningkatkan pengalaman konsumen.
Abstract. After entering the Indonesian market in 2021, Skintific emerged as a very popular skin care brand. Its popularity soared thanks to the virality of the 5X Ceramide Barrier Repair Moisturizer Gel product. This triggered an increase  in  consumer  interest  towards  various  skin  care  products  from Skintific. However, the diversity of Skintific's products may cause confusion when  you  are  looking  for  products  suitable  for  your  skin  needs.  Given  this situation,  this  research  aims  to  evaluate  public  views  on  a  product  in  the digital era, specifically in the context of skincare product reviews. The main focus  of  this  research  is  on  the  classification  of  positive  and  negative sentiments  in  these  reviews.  As  the  number  of  online  reviews  expands, gathering  relevant  information  to  make  purchasing  decisions  is  becoming increasingly  difficult.  Therefore,  this  research  responds  to  that  trend  by developing  a  system  that  can  automatically  integrate  diverse  opinions  from
various  reviews.  In  this  study,  958  skincare  product  reviews  from  various social media platforms were used to cover a variety of public opinions. The analysis process includes important steps such as text pre-processing, feature extraction, TF-IDF weighting, data visualization, and SVM classification. The selection  of  linear  kernel  and  hyperparameter  optimization  using  the GridSearch method shows that SVM managed to achieve an accuracy rate of 94%, with precision, recall, and f1-score values exceeding 0.9. Resulting in 862 positive sentiments and 96 negative sentiments. The results of this study have great potential as a valuable tool for companies in decision making and provide insight to people who want to use these products. Thus, this research is not only an academic contribution but also has practical implications that can enhance the consumer experience.

## 1. PENDAHULUAN
Skintific,  merek  kosmetik  yang  baru diluncurkan  di  Indonesia,  awalnya  berasal  dari Kanada. Brand yang memiliki kepanjangan Skin dan Scientific ini awal mula didirikan oleh Kristen Tveit dan  Ann-Kristin  Stokke  yang  pertama  kali dipasarkan  di  Oslo,  Norwegia  pada  tahun  1957. Skintific  adalah  merek  kecantikan  yang  berfokus pada  produk  kecantikan  yang  dapat  memperbaiki lapisan kulit terluar atau barrier kulit.
Brand Skintific  ini  mulai  dipasarkan  di Indonesia  pada  Agustus  2021.  Meskipun  harga setiap produk merek Skintific cenderung lebih mahal jika dibandingkan dengan merek kecantikan lokal di Indonesia, yang berkisar antara Rp. 80.000 dan Rp. 300.000,  tetapi  peminat  merek  ini  terus  meningkat karena  manfaat  dan  keuntungan  yang  ditawarkan oleh  merek.  Klaim  dan  ulasan  pelanggan  tentang produk Skintific menunjukkan keuntungan- keuntungan tersebut.
Paradigma  model  pemasaran  digital  secara keseluruhan  telah  diubah  oleh  penyebaran  produk perawatan kulit yang sangat cepat di media sosial.[1] Saat  ini  banyak  konsumen  yang  menuliskan pendapat dan pengalamannya menggunakan produk skincare di  platform media sosial. Oleh karena itu, penelitian  ini  merespon  tren  tersebut  dengan membangun  sebuah  sistem  yang  secara  otomatis dapat  mengintegrasikan  beragam  pendapat  dari berbagai ulasan.[2] Salah satu produk skincare lokal yang  banyak  di review adalah  Skintific.  Sebagai produk  baru, review pelanggan  mengenai  Skintific sangat bermanfaat bagi calon pembeli lain sebelum mengambil  keputusan  pembelian.  Oleh  karena  itu, penting  untuk  mengetahui  opini  positif  dan  negatif masyarakat  terhadap  produk  Skintific  melalui sentimen review yang ada. Karena untuk mendapatkan  kulit  yang  cantik,  sehat,  dan  segar, perawatan kulit wajah sangat penting.[3]
Untuk  mendapatkan  pemahaman  mengenai penilaian  suatu  produk  diatas,  dapat  dilakukan melalui  Analisis  Sentimen.  Dari  output  yang dihasilkan  oleh  analisis  sentimen,  dapat  diperoleh
informasi mengenai apakah sentimen dari pengguna cenderung positif atau negatif. Data dari analisis ini dapat menjadi alat yang berguna sebagai pertimbangan  bagi  perusahaan  dalam  mengambil keputusan,  serta  memberikan  wawasan  kepada masyarakat  yang  berencana  menggunakan  produk tersebut.
Beberapa  studi  terdahulu  telah  menerapkan teknik analisis sentimen untuk mengekstraksi opini dari sekumpulan dokumen teks. Salah satu algoritma yang  sering  digunakan  adalah Support  vector machine (SVM)  karena  mampu  bekerja  dengan akurasi 85-90% dalam mengklasifikasikan sentimen positif  dan  negatif.  Penelitian  ini  bertujuan menerapkan SVM untuk menganalisis sentimen data review produk skincare Skintific yang diambil dari berbagai platform media sosial seperti Instagram dan Youtube.[4]
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Analisis Sentimen Sentimen analysis, atau yang dikenal sebagai analisis  sentimen    dalam  Bahasa  Indonesia, merupakan suatu metode atau cara yang digunakan untuk  mengenali  bagaimana  suatu  sentimen diungkapkan melalui teks dan cara mengkategorikannya  sebagai  sentimen  positif  atau negatif. Menurut Liu, analisis sentimen merupakan suatu  bidang  studi  yang  menganalisis  pendapat, sentimen,  evaluasi,  penilaian,  sikap  dan  emosi terhadap entitas seperti produk, layanan, organisasi, suatu  masalah,  peristiwa,  topik  dan  attributnya. Analisis  sentimen  juga  merupakan  sebuah  bidang penelitian baru didalam Natural Language Processing  (NLP)  dengan  tujuan  untuk  mendeteksi subjektivitas pada teks dan/atau mengekstraksi dan melakukan  klasifikasi  terhadap  pendapat  dan sentimen.[5]
2.2 Support vector machine
Metode  klasifikasi  yang  pertama  kali digunakan  oleh  Vapnik  pada  tahun  1998  adalah support  vector  machine (SVM).    Pada  dasarnya,
teknik  ini  bekerja  dengan  menentukan  batas  antara dua  kelas  menggunakan  data  yang  paling  dekat. Untuk  mendapatkan  batas  maksimal  antar  kelas, sebuah hyperplane (garis  pemisah)  terbaik  harus dibentuk pada input ruang[6]. Sperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 1. Algoritma Support Vector Machine
Ini  dilakukan  dengan  mengukur  margin hyperplane dan  menemukan  titik  maksimalnya, yang  merupakan  jarak  antara hyperplane dan  titik terdekat  dari  masing-masing  kelas.  Titik  terdekat inilah yang disebut support vector machine (SVM). SVM  dapat  mengklasifikasikan  data  secara  linier ( linearlyseparable ) dan non-linier.[7] Dalam bentuk 2  dimensi,  fungsi  yang    digunakan    untuk mengklasifikasikan  antar  kelas disebut  dengan line whereas .  Sedangkan  fungsi  yang digunakan  untuk mengklasifikasikan    antar    kelas  dalam  bentuk  3 dimensi  disebut  plane  similarly  Penyelesaian klasifikasi dua kelas dapat menggunakan persamaan berikut :
𝑚𝑖𝑛 𝑤 𝑖𝑗 1/2(𝑤 𝑖𝑗 ) 𝑇 𝑤 𝑖𝑗 + 𝑐 ∑ 𝑡 𝑟 𝑖𝑗 𝑟 (1)
(1)
Subject to:
𝑤 𝑖𝑗 𝑥 𝑟 + 𝑏 𝑖𝑗 ≥ 𝑡 𝑟 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑦 𝑟 = 𝑖 𝑤 𝑖𝑗 𝑥 𝑟 + 𝑏 𝑖𝑗 ≤ 𝑡 𝑟 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑦 𝑟 ≠ 𝑖 𝑡 𝑟 𝑖𝑗 ≥ 0
2.3 Studi Literatur terdahulu
Beberapa  penelitian  mengenai  pendekatan Metode Support vector machine (SVM). Penerapan metode  ini  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang signifikan,  sebagaimana  terlihat  dalam  penelitian Yulietha,  Faraby,  dan  Adiwijaya  (2017)  mengenai klasifikasi  sentimen  ulasan  film  dengan  penerapan pembobotan TF-IDF yang mencapai akurasi sebesar 84,9%. Penelitian lain oleh Fikria (2018) membahas analisis  sentimen  ulasan  aplikasi  e-ticketing  pada aplikasi  KAI  access  dan  tiket.com  dengan pembobotan  TF-IDF,  masing-masing  mencapai akurasi sebesar 89% dan 84,68%. Strategi pemilihan fitur terbukti dapat meningkatkan akurasi, sebagaimana  dicontohkan  dalam  penelitian  Fauzi (2018)  tentang  analisis  sentimen  ulasan  produk berbahasa  Indonesia  dengan  pembobotan  term- binary dan SVM, yang menghasilkan akurasi sebesar
94,75%.  Akurasi  tersebut  bahkan  meningkat menjadi  96,25%  dengan  menggabungkan  fitur Query  Expansion.  Penelitian  lain  oleh  Kristiyanti (2015)  mengenai  ulasan  produk  kosmetik  dengan pembobotan  TF-IDF  menunjukkan  akurasi  sebesar 89%, yang dapat ditingkatkan menjadi 97% dengan menggabungkan  metode  pemilihan  fitur  dengan Swarm Optimization.[8]
2.4   Sintesis Pustaka Dan Relevansi Penelitian
Berdasarkan tinjauan literatur, belum banyak penelitian  analisis  sentimen  SVM  yang  fokus  pada review produk skincare di  Indonesia.  Oleh  karena itu, penelitian ini bertujuan menerapkan SVM untuk klasifikasi  sentimen  data review produk skincare agar diperoleh pemetaan opini masyarakat terhadap produk skincare lokal.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menganalisis review pengguna skincare Skintific  pada  kolom  komentar  berbagai platform media sosial menggunakan metode Support Vector  Machine dengan  tahapan  penelitian  yang dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Metodologi Penelitian

## 3.1 Studi Literatur
Studi  Literatur  yaitu  suatu  teknik  yang digunakan untuk mencari ide atau sumber referensi dalam  penelitian.  Studi  literatur  adalah  cara  untuk menyelesaikan persoalan dengan menelusuri sumber-sumber tulisan yang pernah dibuat sebelumnya. Dalam studi literatur, peneliti mengumpulkan  dan  menganalisis  sumber-sumber tulisan yang relevan dengan topik penelitian mereka.
3.2 Pengumpulan Data Pada tahapan kedua yaitu pengumpulan data yang  dilakukan  dengan  mengambil  review  dari kolom  komentar  media  sosial  data  yang  diambil berupa  komentar  beserta  identitas  pengguna  lalu
Studi Literatur Pengumpulan Data Preprocessing Data
Pembobotan Kata Visualisasi Data Klasifikasi SVM
Hasil Evaluasi
kemudian  disimpan  dalam  file  CSV  dengan  kolom yang telah ditentukan sebelumnya
3.3 Preprocessing Data Pada  tahap preprocessing proses  data  yang telah diperoleh akan di olah untuk menemukan data yang diperlukan dan membuang data-data yang tidak berguna untuk tahap analisis[9]. Guna memaksimalkan  output      preprocessing  dari penelitian      sebelumnya[10]  ada  5  tahapan preprocessing  dalam  penelitian  ini  yakni case folding , tokenizing ,  formalisasi, stopword removal dan stemming . 1. Case folding yaitu proses  mengubah huruf-
huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil.  dan melakukan pembersihan dokumen dari kata- kata yang tidak dibutuhkan untuk mengurangi noise.[11]
2. Tokenizing adalah  proses  membagi  teks menjadi  bagian-bagian  atau  token-token tertentu dengan batasan tanda baca dan spasi
3. Formalisasi  yaitu  mengubah  penggunaan kata tidak baku menjadi baku sesuai dengan KBBI
4. Stopword Removal yaitu  menyeleksi  kata tidak penting dan menghapus kata tersebut
5. Stemming  yaitu  tahapan  di  mana  suatu  kata diubah menjadi bentuk dasarnya yang sesuai dengan kamus Bahasa Indonesia (KBBI).
3.4 Pembobotan Kata Langkah  pembobotan  ini  bertujuan  untuk memperoleh nilai dari kata dasar yang telah berhasil diekstrak.[12]  Kata-kata  dasar  tersebut  kemudian diubah  menjadi  vektor  yang  mencerminkan representasi kata-kata tersebut. Dalam penelitian ini, metode  pembobotan  Term  Frequency  (TF)  dan Inverse  Document  Frequency  (IDF)  digunakan untuk mengukur seberapa penting suatu kata dalam konteks analisis.  [13]  Adapun  rumus  pembobotan kata TF-IDF sebagai berikut :
𝑊𝑡 , 𝑑 = 𝑡𝑓𝑡 , 𝑑 x 𝑖𝑑𝑓𝑡 = 𝑡𝑓𝑡 , 𝑑 x log 𝑁 / 𝑑𝑓 t    (2)
Keterangan : 𝑊𝑡 , 𝑑 : Bobot TF-IDF 𝑡𝑓𝑡 , 𝑑 : Jumlah frekuensi kata 𝑖𝑑𝑓𝑡 : Jumlah inverse frekuensi dokumen tiap   Kata 𝑑𝑓 t : Jumlah frekuensi dokumen tiap kata
N : Jumlah total dokumen
3.5 Visualisasi Data
Visualisasi  data  dalam  pemrosesan  bahasa alami ( Natural Language Processing /NLP) melibatkan  representasi  grafis  dari  informasi  yang terdapat  dalam  teks  atau  data  teks  yang  telah diproses  dan  paling  sering  muncul.  Ini  membantu
dalam  pemahaman,  analisis,  dan  komunikasi  hasil dari algoritma pemrosesan bahasa alami.

## 3.6 Klasifikasi SVM
Klasifikasi SVM adalah metode klasifikasi yang  menggunakan  Support  Vector  Machines (SVM) untuk mengklasifikasikan data ke dalam dua atau lebih kelas. SVM adalah metode pembelajaran mesin  yang  menggunakan  fungsi  kernel  untuk memisahkan  data  dari  dua  kelas  atau  lebih.  Pada klasifikasi  SVM,  data  yang  akan  diklasifikasikan direpresentasikan  sebagai  titik  dalam  ruang  vektor. Fungsi  kernel  digunakan  untuk  memperluas  ruang vektor asli ke ruang vektor yang lebih tinggi.

## Gambar 3. Klasifikasi SVM
Flowchart  diatas  menjelaskan  pengolahan data  yang  telah  melalui  proses  pembobotan  dan kemudian  akan  diklasifikasikan  menjadi  dua  kelas, yaitu  kelas  positif  dan  kelas  negatif.  Dengan ketentuan  apabila  bobot/  score  kata  >  0  adalah positif, dan selain itu adalah negatif. Pada algoritma SVM  terdapat  garis  pemisah  yang  disebut hyperplane  yang  digunakan  sebagai  pemisah sentimen positif dan negatif.
Rumus  untuk  perhitungan  SVM:  menggunakan persamaan :
(w. xi)+ b = 0                  (3)
Di dalam data xi , yang termasuk pada kelas-1 dapat dirumuskan seperti pada persamaan :
(w. xi+b) ≤ 1, yi= −1                         (4)
Sedangkan  data  xi  yang  termasuk  pada  kelas  +1 dapat dirumuskan seperti pada persamaan (w. xi+b) ≥ 1, yi= 1                           (5)
3.7  Hasil Evaluasi
Tahapan berikutnya adalah melakukan evaluasi  terhadap  hasil  yang  didapat,  dimana  hasil tersebut  berupa  perhitungan  dari  Akurasi  yang didapat dengan menghitung rasio dari nilai prediksi benar  terhadap  data,  lalu  Presisi  didapat  dengan menghitung  rasio  dari  nilai  prediksi  benar  positif terhadap  data  yang  diprediksi  positif,  sedangkan Recall  didapat  dengan  menghitung  rasio  dari  nilai prediksi benar positif terhadap data yang sebenarnya positif  recall,  dan  f1-score  didapat  dengan menghitung  rata-rata  presisi  dan  recall  yang dibobokan.
Adapun  persamaan  dari  akurasi  dapat  dilihat  pada rumus persamaan berikut.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP + TN TP + FP + TN + FN (6)
Adapun  persamaan  dari  presisi  dapat  dilihat  pada rumus persamaan berikut.
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) (7)
Adapun  persamaan  dari  recall  dapat  dilihat  pada rumus persamaan berikut.
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) (8)
Adapun persamaan dari f1-score dapat dilihat pada rumus persamaan berikut.
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = (2∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (9)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Studi Literatur Beberapa  penelitian  mengenai  pendekatan
Metode Support vector machine (SVM). Penerapan metode  ini  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang signifikan,  sebagaimana  terlihat  dalam  penelitian Yulietha,  Faraby,  dan  Adiwijaya  (2017)  mengenai klasifikasi  sentimen  ulasan  film  dengan  penerapan pembobotan TF-IDF yang mencapai akurasi sebesar 84,9%. Penelitian lain oleh Fikria (2018) membahas analisis  sentimen  ulasan  aplikasi  e-ticketing  pada aplikasi  KAI  access  dan  tiket.com  dengan
pembobotan  TF-IDF,  masing-masing  mencapai akurasi sebesar 89% dan 84,68%.
4.2 Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  diperoleh  dengan cara  scraping  dari  Komentar  pada  Media  Sosial menggunakan bantuan dari Website Ekspor Komen. Dengan scraping didapat sebanyak 958 data review . Hasil data scraping dapat dilihat seperti dibawah:
Tabel 1. Data Scrapping Name ID Date Comment bellaovi_ 1154245 5635 08/12/2 023 16:04:5 6 Baru pertama kali coba skintific setelah struggle sama jerawat. Langsung sembuuh dong, btw aku pakai pakai rangkaian acne minus toner aja udah ada hasilnya. 4.3 Preprocessing Data Pada  tahap  ini  Data  yang  didapat  dari proses scraping ,  kemudian  disiapkan  sebelum pengklasifikasian.  Ada  5  langkah  yang  akan dilakukan yaitu:

## 1. Case Folding
Tabel 2. Case Folding Text Awal Sesudah Case Folding Baru pertama kali coba skintific setelah struggle  sama  jerawat. Langsung sembuuh dong,  btw  aku  pakai pakai  rangkaian  acne minus  toner  aja  udah ada hasilnya. baru  pertama  kali  coba skintific  setelah  struggle sama  jerawat.  langsung sembuh  dong,  btw  aku pakai  pakai  rangkaian acne  minus  toner  aja udah ada hasilnya.

## 2. Tokenizing
Tabel 3. Tokenizing
Text Awal Sesudah Tokenizing
baru pertama kali coba skintific setelah struggle  sama  jerawat. langsung sembuh dong, btw  aku  pakai  pakai rangkaian  acne  minus toner  aja  udah  ada hasilnya. [baru, pertama, kali, coba,  skintific,  setelah,
struggle,  sama,  jerawat,
langsung, sembuh, dong, btw,  aku,  pakai,  pakai, rangkaian,  acne,  minus, toner,  aja,  udah,  ada,
hasilnya]

## 3. Formalisasi
Tabel 4. Formalisasi Text Awal Sesudah Formalisasi [baru,  pertama,  kali, coba,  skintific,  setelah, struggle, sama, jerawat, langsung, sembuh, dong,  btw,  aku,  pakai, pakai,  rangkaian,  acne, minus, toner, aja, udah, ada, hasilnya] ['pertamakali', 'mencoba', 'skintific', 'setelah', 'berjuang', 'dengan', 'jerawat.', 'Langsung', 'sembuh', 'kan?', 'aku', 'menggunakan', 'rangkaian', 'acne', 'minus',  'toner',  'saja',
'sudah', 'ada', 'hasilnya.']

## 4. Stopword Removal
Tabel 5. Stopword Removal
Text Awal Sesudah Removal ['pertamakali', 'mencoba', 'skintific', 'setelah', 'berjuang', 'dengan', 'jerawat.', 'Langsung',  'sembuh', 'kan?', 'aku', 'menggunakan', 'rangkaian', 'acne', 'minus',  'toner',  'saja', 'sudah', 'ada', 'hasilnya.'] ['pertamakali', 'mencoba', 'skintific', 'berjuang', 'jerawat', 'sembuh',  'kan',  'aku', 'menggunakan', 'rangkaian', 'acne', 'minus',  'toner',  'saja', 'ada', 'hasilnya']

## 5. Stemming
Tabel 6. Stemming
Text Awal Sesudah Stemming
['pertamakali', 'mencoba', 'skintific', 'berjuang', 'jerawat', 'sembuh',  'kan',  'aku', 'menggunakan', 'rangkaian', 'acne', 'minus',  'toner',  'saja', 'ada', 'hasilnya'] [ 'pertamakali', 'coba', 'skintific', 'berjuang', 'jerawat', 'sembuh', 'kan', 'aku', 'gunakan', 'rangkaian', 'acne', 'minus', 'toner', 'saja',
'ada', 'hasil’ ]

## 4.4  Pembobotan Kata
Pada  proses  pembobotan  kata  yang melewati proses penghitungan Term Frekuensi (TF) terlebih  dahulu  lalu  penghitungan  dokumen frekuensi  (DF),  selanjutnya  menghitung  inverse document  frekuensi  (IDF)  dan  yang  terakhir penghitungan  TF-IDF  nya.  Maka  hasil  yang  di peroleh dapat dilihat pada gambar 4. Berikut adalah data hasil perhitungan TF-IDF
Gambar 4 Proses Pembobotan Kata P ada  Gambar  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa kata  "Jerawat"  adalah  kata  yang  paling  sering muncul setelah dilakukan proses pembobotan kata.

## 4.5  Visualisasi Data
4.5.1 Visualisasi Word cloud Kelas Negatif
Sentimen  negatif  yang  berjumlah  96  data merupakan data yang paling sedikit untuk pengguna dalam beropini negatif mengenai skincare skintific  dalam  suatu  media  sosial  Hasil  dari word cloud untuk  kelas  negatif  ditampilkan  dalam kumpulan  kata  yang  sering  muncul  d  apat  diIihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Visualisasi Word cloud Kelas Negatif
Dapat  dilihat  bahwa  kata  yang  sering digunakan oleh pengguna dalam memberikan review bersifat negatif adalah “mahal”, “kusam”,“bruntusan”,  “jerawat”  dan  “gacocok”. Hubungan  kata  tersebut  menunjukkan  informasi bahwa pengguna tidak menyukai Skincare Skintific karena pengguna merasa harganya terlalu mahal dan beberapa pengguna juga merasa tidak cocok dengan skincare tersebut. 4.4.2  Visualisasi Word cloud Kelas Positif Sentimen Positif yang berjumlah 862 data merupakan data yang paling banyak untuk pengguna dalam beropini positif mengenai skincare skintific  dalam  suatu  media  sosial  Hasil  dari word cloud untuk  kelas  positif  ditampilkan  dalam kumpulan  kata  yang  sering  muncul  dapat  diIihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Visualisasi Word cloud Kelas Positif
Dapat  dilihat  bahwa  kata  yang  sering digunakan oleh pengguna dalam memberikan review bersifat  positif  adalah  “alhamdulillah”, “jujur”,“mantap”, “terbaik”, “favorit” dan “bagus”. Hubungan  kata  tersebut  menunjukkan  informasi bahwa  pengguna  sangat  menyukai Skincare Skintific  karena  pengguna  merasa  hasil  atau  efek yang diberikan skincare tersebut mendapatkan hasil yang maksimal bagi pengguna.
4.6  Klasifikasi SVM Dari  hasil  pengklasifikasian  mesin  dengan algoritma  SVM  didapatkan  presentase  kelas  yaitu kelas  positif  dan  kelas  negatif  yang  disajikan  pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik Diagram
Gambar diatas menunjukkan hasil presentase  dari  klasifikasi,  dapat  dijelaskan  bahwa hasil  sentimen  lebih  condong  kepada  sentimen positif,  yaitu  sebesar  90%  dan  negatif  hanya  10%. Data hasil klasifikasi ini diperoleh dengan membagi data  sebagai  informasi  pelatihan  serta  pengujian, dengan  ketentuan  jumlah  data  pelatihan  sebanyak 80% dan data pengujian sebanyak 20%.
4.7  Hasil Evaluasi
Pengujian ini menghasilkan akurasi, recall , percision serta  F1- Score /F- Measure pada consol spyder yang disajikan pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Akurasi, Recall, Precession, dan F-1 Score
Gambar  diatas  menunjukan  bahwa  hasil pengujian  untuk  metode  klasifikasi Support  vector machine mendapatkkan akurasi sebesar 94% dengan nilai  precision,  recall,  dan  f1-score  yang  melebihi 0.9 , Dan dihasilkan data sentimen positif sebanyak 862 data dan sentimen negatif 96 data.
Pada hasil  evaluasi  model  klasifikasi sentimen adalah sebagai berikut untuk Akurasi: 97%,  Precision: 94%  untuk  kelas  positif dan 100% untuk  kelas negatif, Recall: 100% untuk kelas  positif  dan  45%  untuk  kelas  negatif  dan  F1- score: 97% untuk kelas positif dan 62% untuk kelas
negatif seperti pada gambar 9.

## Gambar 9. Hasil Evaluasi Model

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dari eksperimen yang telah dilakukan, kesimpulan yang bisa ditarik dari penelitian ini adalah:
1. Algoritma Support  vector  machine (SVM)  dengan  kernel  linear  terbukti cukup akurat untuk melakukan klasifikasi sentimen positif dan negatif pada  data review produk skincare berbahasa  Indonesia,  dengan  akurasi mencapai 94%.
2. Sebanyak  90%  data review bersifat positif  atau  setara  dengan  862  data, menunjukkan produk skincare Skintific relatif  disukai  konsumen.  Sedangkan data review yang  bersifat  negatif
sebanyak  10%  atau  setara  dengan  96 data
3. Penelitian selanjutnya dapat memperbesar  dataset  agar  performa SVM lebih meningkat serta membandingkan  dengan  metode  lain seperti Naive Bayes.
4. Analisis  aspek  produk  secara  spesifik dan text  summarization review juga dapat  dilakukan  guna  memperkaya hasil klasifikasi sentimen yang sudah ada.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pada penelitian ini saya mengucapkan terima kasih kepada:
1. Allah SWT atas karunia dan kemudahan yang diberikan  dalam  menyelesaikan  penelitian ini.  Orang  tua  saya  yang  senantiasa mendoakan dan memotivasi dalam menuntut ilmu.
2. Bapak  Rizal  Adi  Saputra  ST.,  M.Kom sebagai mentor yang telah bersedia meluangkan  waktu  untuk  membimbing  dan mengarahkan penelitian ini.
3. Teman-teman  sesama  peneliti  yang  terlibat dalam  diskusi  dan  bertukar  pikiran  terkait metodologi penelitian.
4. Para review er  jurnal  dan  konferensi  yang telah memberikan kritik dan saran konstruktif demi penyempurnaan artikel ini.
5. Semua  pihak  yang  secara  langsung  maupun tidak  langsung  turut  membantu  kelancaran proses penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] O.  Hapsara,  D.  Wardiana  Sjuchro,  T. Murtono,  And  D.  Ari  Asfar,  “Perspektif Digital  Marketing  Communication  Dalam Memasarkan Skincare Di Indonesia,” Jurnal
Komunikasi  Profesional ,  Vol.  5,  Pp.  209– 221, 2021, [Online]. Available: Http://Ejournal.Unitomo.Ac.Id/Index.Php/J kp [2] O.  M.  Rababah,  A.  K.  Hwaitat,  D.  A.  Al Qudah, And R. Halaseh, “Hybrid Algorithm To Evaluate E-Business Website
Comments,” Communications And Network , Vol.  08,  No.  03,  Pp.  137–143,  2016,  Doi: 10.4236/Cn.2016.83014.
[3] F. Ainur Rohmah, “Pengaruh Proporsi Kulit Buah  Kopi  Dan  Oatmeal  Terhadap  Hasil Jadi  Masker  Tradisional  Untuk  Perawatan Kulit Wajah,” 2016.
[4] F.  F.  Irfani,  “Analisis  Sentimen  Review Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine,” Jbmi (Jurnal Bisnis, Manajemen, Dan Informatika) ,  Vol.  16,  No.  3,  Pp.  258–266, Feb. 2020, Doi: 10.26487/Jbmi.V16i3.8607.
[5] H.  Tuhuteru  And  A.  Iriani,  “Analisis Sentimen Perusahaan Listrik Negara Cabang  Ambon  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine  Dan  Naive  Bayes Classifier,” Jurnal  Informatika:  Jurnal Pengembangan  It ,  Vol.  3,  No.  3,  Pp.  394– 401, Oct. 2018, Doi: 10.30591/Jpit.V3i3.977.
[6] L.  M.  G.  Jaya,  R.  A.  Saputra,  And  S.  H. Idrus,  “Using  Support  Vector  Machine  To Identify Land Cover Change During Covid- 19  Pandemic  In  Komodo  National  Park, Indonesia,” Geography, Environment, Sustainability ,  Vol.  15,  No.  3,  Pp.  70–79, 2022, Doi: 10.24057/2071-9388-2022-030.
[7] R.  Achmad  Rizal,  I.  Sanjaya  Girsang,  And S.  Apriyadi  Prasetiyo,  “Klasifikasi  Wajah Menggunakan  Support  Vector  Machine (Svm),” Riset  Dan  E-Jurnal  Manajemen Informatika Komputer , Vol. 3, No. 2, 2019.
[8] H. Judul, “Analisis Sentimen Ulasan Produk Skincare  Menggunakan  Metode  Support
Vector  Machine  (Studi  Kasus:  Forum Female Daily),” 2021.
[9] R. Wahyudi Et Al. , “Analisis Sentimen Pada Review Aplikasi Grab Di Google Play Store
Menggunakan  Support  Vector  Machine,” Jurnal  Informatika ,  Vol.  8,  No.  2,  2021, [Online].
Available:
Http://Ejournal.Bsi.Ac.Id/Ejurnal/Index.Ph
p/Ji
[10] P. Arsi And R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine  (Svm),”  Vol.  8,  No.  1,  Pp.  147– 156, 2021, Doi: 10.25126/Jtiik.202183944.
[11] D.  Darwis,  E.  Shintya  Pratiwi,  A.  Ferico, And  O.  Pasaribu,  “Penerapan  Algoritma Svm  Untuk  Analisis  Sentimen  Pada  Data Twitter  Komisi  Pemberantasan  Korupsi Republik Indonesia,” 2020.
[12] D. Diandra Audiansyah, D. Eka Ratnawati, And B. Trias Hanggara, “Analisis Sentimen Aplikasi  Myxl  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine  Berdasarkan
Ulasan  Pengguna  Di  Google  Play  Store,” 2022. [Online]. Available: Http://J- Ptiik.Ub.Ac.Id
[13] M.  Rangga,  A.  Nasution,  And  M.  Hayaty, “Perbandingan  Akurasi  Dan  Waktu  Proses Algoritma  K-Nn  Dan  Svm  Dalam  Analisis Sentimen Twitter,” Jurnal Informatika , Vol. 6,  No.  2,  Pp.  212–218,  2019,  [Online]. Available: Http://Ejournal.Bsi.Ac.Id/Ejurnal/Index.Ph p/Ji