Abstrak
Skincare  merupakan  serangkaian  perawatan  kulit  yang  dapat  merawat  kesehatan  serta  kecantikan kulit. Peran skincare untuk konsumen khususnya perempuan sangatlah penting, hal ini dikarenakan perempuan sangat memperhatikan penampilan dan wajah yang bersih sehingga banyak perempuan yang mempelajari dan memahami pengetahuan terkait jenis kulitnya dan bahan kandungan skincare sebelum  melakukan  perawatan  kulit,  salah  satunya  melalui  website  Female  daily  network.  Female daily network merupakan salah satu platform kecantikan yang memiliki beberapa layanan kecantikan seperti layanan kategori skincare, fitur review, blog dan forum. Pada fitur review terdapat informasi pengalaman  pengguna  dan  rating  dari  suatu  produk  yang  telah  digunakan  sebelumnya,  seperti pembersih  wajah,  pelembap  tabir  surya,  serum,  toner,  facial  mask  dan  lain  sebagainya.  Dalam memilih  sebuah  produk,  fitur  review  ini  sangatlah  bermanfaat  bagi  konsumen  yang  akan menggunakan  produk  tersebut.  Hal  ini  penting  untuk  mengetahui  keputusan  yang  diambil  tidak mendapat tanggapan atau pengalaman negatif dari konsumen sebelumnya, maka dari itu diperlukan analisis  sentimen  guna  mengetahui  persepsi  pengalaman  konsumen  terhadap  produk  skincare tersebut. Pada penelitian ini akan melakukan analisis sentimen review produk  skincare female  daily menggunakan  LSTM  dengan  menggunakan  word  embedding  Word2Vec.  Pada  penelitian sebelumnya,  metode  LSTM  mampu  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan metode  lainnya.  Penggunaan  Word2Vec  dalam  penelitian  ini  dikarenakan  Word2Vec  mampu merepresentasi makna yang lebih baik dari keterbatasan informasi pada teks pendek yang didapat. Selain  itu,  sebagai  pembanding,  penelitian  akan  menguji  keakuratan  pada  dataset  yang  sama menggunakan LSTM tanpa menggunakan word embedding Word2Vec.
Kata  Kunci:  Analisis  sentimen,  Review  produk  skincare,  Word  embedding,  Metode  Long  Short-Term Memory (LSTM)

## INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research
Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 11433-11448 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Sentimen Pada Review Produk Skincare Menggunakan Word Embedding dan Metode Long Short-Term Memory (LSTM)
Rona Guines Purnasiwi 1 🖂 , Kusrini 2 , Muhammad Hanafi 3
Informatics Engineering / Program Studi S2 Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta Email: ronaguines@students.amikom.ac.id 1 🖂
PENDAHULUAN
Skincare merupakan serangkaian perawatan kulit yang dapat merawat kesehatan serta kecantikan kulit. Beberapa brand produk skincare seperti pembersih wajah, pelembap tabir surya,  dan  produk  skincare  lainnya  sudah  beredar  di  pasaran  (Ikhsania,  2020).  Semua produk  skincare  dari  berbagai  brand  tersebut  memiliki  kualitas  yang  baik  sesuai  dengan aturan  yang  telah  ditetapkan  oleh  Badan  Pengawas  Obat  dan  Makanan  RI,  sehingga keamanan  bahan  produk  skincare  yang  terkandung  tidak  perlu  dikhawatirkan  oleh  para konsumen  (Astuti  &  Astuti,  2022).  Selain  itu,  peran  skincare  untuk  konsumen  khususnya perempuan  sangatlah  penting,  hal  ini  dikarenakan  perempuan  sangat  memperhatikan penampilan  dan  wajah  yang  bersih  sehingga  banyak  perempuan  yang  mempelajari  dan memahami  pengetahuan  terkait  jenis  kulitnya  dan  bahan  kandungan  skincare  sebelum melakukan perawatan kulit (Pratiwi, et al., 2021).
Female  daily  network  merupakan  salah  satu  platform  kecantikan  yang  memiliki beberapa layanan kecantikan seperti layanan kategori skincare. Selain itu, platform ini juga terdapat  beberapa  fitur  seperti  review,  blog  dan  forum  (Female  Daily,  2022).  Pada  fitur review terdapat informasi pengalaman pengguna dan rating dari suatu produk yang telah digunakan sebelumnya, seperti pembersih wajah, pelembap tabir surya, serum, toner, facial mask  dan  lain  sebagainya.  Dalam  memilih  sebuah  produk,  fitur  review  ini  sangatlah bermanfaat  bagi  konsumen  yang  akan  menggunakan  produk  tersebut.  Hal  ini  penting untuk  mengetahui  keputusan  yang  diambil  tidak  mendapat  tanggapan  atau  pengalaman negatif  dari  konsumen  sebelumnya,  maka  dari  itu  diperlukan  analisis  sentimen  guna
Abstract
Skincare is a series of skin care that can treat the health and beauty of the skin. The role of skincare for consumers, especially women, is very important, this is because women pay a lot of attention to their appearance and clean faces, so many women study and understand knowledge related to their skin type  and  skincare  ingredients  before  doing  skin  care,  one  of  which  is  through  the  Female  daily network website. Female daily network is a beauty platform that has several beauty services such as skincare category services, review features, blogs and forums. The review feature contains information on  user  experience  and  ratings  of  products  that  have  been  used  before,  such  as  facial  cleansers, sunscreen  moisturizers,  serums,  toners,  facial  masks  and  so  on.  In  choosing  a  product,  this  review feature  is  very  useful  for  consumers  who  will  use  the  product.  This  is  important  to  know  that  the decisions  taken  have  not  received  negative  responses  or  experiences  from  previous  consumers, therefore a sentiment analysis is needed to determine consumer experience perceptions of these skin care  products.  In  this  study,  we  will  conduct  a  sentiment  analysis  of  female  daily  skincare  product reviews using LSTM using word embedding Word2Vec. In previous research, the LSTM method was able to produce better accuracy compared to other methods. The use of Word2Vec in this research is because Word2Vec is able to represent the meaning better than the limited information in the short texts obtained. In addition, as a comparison, this study will test the accuracy of the same dataset using LSTM without using word embedding Word2Vec.
Keywords: Sentiment analysis, Skincare product reviews, Word embedding, Long Short-Term Memory (LSTM) Method
mengetahui persepsi pengalaman konsumen terhadap produk skincare tersebut.
Female  Daily  Network  memiliki  banyak  review  produk  yang  dapat  dijadikan  data penelitian,  seperti  penelitian yang dilakukan  oleh (Hidayat & Handayani, 2022).  Penelitian tersebut  menerapkan  ID-CNN  untuk  analisis  sentiment  review  produk  di  female  daily review. Hasil penelitian ini yaitu dengan sebanyak 30 percobaan, didapatkan model terbaik dalam menganalisis sentimen dengan akurasi sebesar 80.22%, namun penggunaan jumlah dataset  baik  data  positif,  negatif,  dan  netral  dipenelitian  ini  tidak  seimbang  hal  ini  akan mengakibatkan overfitting pada hasil.
Analisis sentimen merupakan bidang studi yang mempelajari terkait opini, sentimen, evaluasi,  sikap  dan  emosi  reviewer  yang  ditumpahkan  kedalam  bahasa  tulisan.  Sentimen tersebut dibagi menjadi 2 jenis yaitu sentimen positif dan sentimen negatif (Pratiwi, et al., 2021). Dari banyaknya metode analisis sentimen, dalam penelitian ini menggunakan metode LSTM.  Penggunaan  metode  LSTM  dikarenakan  memiliki  akurasi  yang  baik  untuk  data berupa teks, serta LSTM merupakan pengembangan dari metode deep learning RNN yang memiliki kelebihan mampu memproses data yang relatif panjang (long-term dependency) (Budiman & Abadi, 2023).
Penelitian sebelumnya yang melakukan analisis sentimen menggunakan metode LSTM telah banyak dilakukan, seperti penelitian yang dilakukan oleh (Ihsan et al., 2022). Penelitian ini membahas terkait klasifikasi sentimen vaksin Covid-19 di Twitter menggunakan metode Metode  LSTM  (Long  short-term  memory).  Kelas  sentimen  yang  digunakan  terdiri  dari sentimen  positif,  netral  dan  negatif.  Dalam  penelitian  ini  menggunkan  metode  word embedding Word2Vec sebagai input, untuk menguji penggunaan pretrained model Bahasa Indonesia  dari  korpus  Wikipedia  dan  dilatih  pada  dataset  yang  digunakan.  Data  yang digunakan 2563 data latih, 778 data validasi dan 400 data uji dengan 1802 data netral, 1066 data  negatif  dan  566  data  positif.  Hasil  terbaik  dari  berbagai  proses  optimasi  parameter memberikan nilai F1-Score 54% dengan akurasi 66%. Hasil dari penelitian ini menghasilkan model yang dapat mengklasifikasi sentimen dengan kalimat yang baru.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Astuti  &  Astuti,  2022)  melakukan  analisis  sentimen review  produk  skincare  pada  female  daily  menggunakan  metode  naïve  bayes  berbasis Particle  Swarm  Optimization  (PSO).  Metode  PSO  digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi pengklasifikasi Naïve Ba yes. Dataset yang digunakan sebanyak 800 data review dan diujikan menggunakan 10-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan akurasi dari 77.96% menjadi 79.85%.
Penelitian yang dilakukan oleh (Isnain et al., 2022) melakukan analisis sentimen pada ulasan  TripAdvisor  menggunakan  metode  LSTM.  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk mengklasifikasikan ulasan pengunjung tentang pengaruh COVID-19 terhadap tempat wisata di Bali dari Tripadvisor menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Sebelum diproses dengan LSTM, setiap teks pada ulasan akan divektorisasi dengan word2vec. Hasil pengujian pada model yang dibangun didapatkan nilai akurasi sebesar 71,67%.
Penelitian yang dilakukan oleh (Pratiwi, et al., 2021) melakukan analisis sentimen pada
review skincare female daily menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Dataset penelitian  didapatkan  dari  website  female  daily.  Hasil  akurasi  menggunakan  dataset  80% data  training  dan  20%  data  testing  mendapatkan  akurasi  sebesar  87%  dengan  recall sebesar 90%, precision sebesar 84,90%, dan f1 score sebesar 87,37%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Bonny  et  al.,  2022)  melakukan  analisis  ulasan  pada hotel Arab berdasarkan LSTM. Ulasan tersebut ditulis menggunakan Bahasa Arab Standar Modern (MSA) yang diimplementasikan kedalam Latent Semantic Analysis (LSA) dan Chi- Square. Hasil penelitian menunjukan nilai akurasi 83,6% pada metode LSA dan Chi-Square dan 92% pada Model klasifikasi LSTM.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Amin  et  al.,  2022)  mendeteksi  infeksi  demam berdarah/flu  pada  Tweet  menggunakan  LSTM  dan  word  embedding.  Metode  word embedding  yang  digunakan  yaitu  Word2Vec  dengan  Skip-gram  (SG)  dan  Word2Vec dengan  Continuous-bag-ofwords  (CBOW).  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  LSTM Word2Vec dengan CBOW lebih baik dibandingkan dengan LSTM dengan teknik penyisipan fitur Word2Vec SG. Nilai akurasi yang didapatkan yaitu 94% sehingga LSTM berkinerja lebih baik daripada metode terkemuka lainnya dalam mendeteksi orang yang terinfeksi penyakit di tweet.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Dharma  et  al.,  2022)  melakukan  penelitian  untuk membandingkan metode word embeddings untuk mengenali kata-kata ambigu dari cross- lingual  bahasa  inggris  dan  China.  Penelitian  tersebut  mendapatkan  hasil  bahwa  metode word2vec  menghasilkan  akurasi  lebih  baik  dibandingkan  dengan  Glove  dan  Collebert  & Weston. Selain itu penelitian yang dilakukan oleh (Hendrawan, 2022) melakukan klasifikasi teks  sentimen  masyarakat  terhadap  produk  lokal  di  Indonesia  dengan  membandingkan Word2Vec dan TF-IDF. Dalam penelitian tersebut membandingkan penggunaan Word2Vec + XGBoost menghasilkan F1 Score lebih tinggi yaitu sebesar 0.941 diikuti dengan TF-IDF + XGBoost  menghasilkan  0.940.  Dapat  disimpulkan  bahwa  klasifikasi  menggunakan Word2Vec dalam merepresentasikan kata menjadi vektor lebih baik dibandingkan dengan TF-IDF. Hal ini dikarenakan Word2Vec mampu mengolah kesamaan kata dengan optimal.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Hidayat  &  Handayani,  2022)  melakukan  analisis sentimen pada produk kosmetik menggunakan metode naïve bayes secara cepat dan tepat. Dalam  penelitian  tersebut  untuk  meningkatkan  kinerja  dari  metode  naïve  bayes menggunakan  TF-IDF.  Hasil  dari  penelitian  yaitu  mengembangkan  sistem  yang  dapat mengklasifikasikan review  menjadi positif atau negatif menggunakan metode naïve bayes dengan mendapatkan akurasi pada confusion matrix sebesar 69% - 82%.
Dari uraian diatas, maka dalam penelitian ini akan melakukan analisis sentimen review produk skincare female daily menggunakan LSTM dengan menggunakan word embedding Word2Vec. Pada penelitian sebelumnya, metode LSTM mampu menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya. Penggunaan Word2Vec dalam penelitian ini dikarenakan Word2Vec mampu merepresentasi makna yang lebih baik dari keterbatasan informasi  pada  teks  pendek  yang  didapat  (Afrinanda  et  al.,  2023).  Selain  itu,  sebagai
pembanding, penelitian akan menguji keakuratan pada dataset yang sama menggunakan LSTM tanpa menggunakan word embedding Word2Vec.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  eksperimental,  dimana  penelitian  ini  melakukan pengukuran tingkat akurasi yang dihasilkan dari metode LSTM dengan menggunakan word embedding  word2vec.  Penelitian  ini  bersifat  deskriptif  dimana  penelitian  ini menggambarkan suatu objek yang akan diteliti dan menjabarkan hasil analisis sentimen dan pengujian  yang  akan  dilakukan.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  dengan  metode kuantitatif, dimana nantinya akan menghasilkan angka dan grafik dari algoritma LSTM.
Metode pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini adalah teknik scraping. Teknik web scrapping data dilakukan menggunakan bahasa pemrograman phyton dengan library  selenium  dengan  menggunakan  kata  kunci  “ S kincare”.  Adapun  sampel  data  yang diperoleh dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1 Sampel Data No. Komentar 1. Baru beli mini size-nya aja udah jatuh cinta apalagi kalo full size. Anyway sekecil ini  aja  packaging  diperhitungkan  banget  loh,  ga  mau  kalah  sama  produk  luar negeri. Boxnya solid,  botolnya pun juga demikian. Ga neko2 warna item (walo mengingatkanku sama botol2 kutek wkwkkw). Karena beli yg kecil, jd bentuknya kayak vial. Aku punya body lotion the saem, dan bisa dibilang wangi freesianya bikin  eneg  sedangkan  ini  wanginya  ga  samsek  enegnya.  Palingan  muncul ditengah  sama  akhir.  Berasa  gadis2  yg  suka  membawa  keceriaan  dan keberkahan dipagi hari, berasa semangat menjalani hari kalo pakek ini wkwkwk. Pengen  purchase  semua  mini  size  sebelum  memutuskan  salah  satu  mana  yg cocok  sama  karakterku  hehe.  Ketahanan  oke  kok,  ya  bisalah  4-5  jam-an. Harusnya  kita  appreciate  sama  org2  yg  bikin parfume  ni  karena untuk  produk lokal apalagi parfum modalnya ga Murmer dibanding skincare apalagi kosmetik. Oh ia aku ngerasain minyak si parfume ini lumayan juga ya, berasa pake body oil jd kalo ga suka greasy sensation pemakaian jangan over. Kalo mau tahan lama banget mending pakek body lotion wangi netral gt...
2. di  awal  wangi  daun-daunan  yang  fresh,  ada  hint  jasminenya.  wanginya  gak nyegrak & anggun, wangi green-jasminenya cukup longlast karena beberapa kali aku  sniff  masih  sama  wanginya  malah  makin  strong.  setelah  3  jam  wanginya masih greeny tapi lebih ke soft floral & sweet, wenakkk & jadi favorit aku! tapi di atas 5 jam untuk dipakai indoor wanginya uda tipis banget
3. ini wanginya unisex. Aku suka banget karena pas di spray wangi musky rose nya keluar.  Notes  nya  memang  ada  musk  dan  rose  plus  cedarwood.  enak  banget dipakai  untuk  daily,  awetnya  lumayan  tahan,  dan  menurutku  ini  lebih  ke  fresh tapi  sexy  manis  gitu  sih,  lebih  kearah  strong  ya  jadi  kalo  yg  kurang  suka
wangi2an  yg  cukup  kuat  menurutku  kl  dipakai  siang2  agak  berat  hehe  cuma untuk harga dan ketahanannya pas banget! suka! hehe kyknya ini jadi satu brand yg ku suka deh dari local brand perfume :)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap ini akan dijelaskan tentang pengumpulan data yang dilakukan, preprocessing, dan beberapa tahapan lain dalam penelitian ini. Berikut adalah hasil dari setiap tahap yang telah diselesaikan:

## 1. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  dengan  menggunakan  teknik  web scrapping  dan  menggunakan  bahasa  pemrogramam  Python.  Hasil  dari  proses  web scrapping dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1 Web Scrapping dari Femaledaily.com

## 2. Preprocessing
Tahap selanjutnya adalah tahap preprocessing, dimana beberapa proses seperti case folding, tokenizing,  stopword  dan stemming akan dilakukan  pada data yang ada saat ini. Case  folding  adalah  langkah  pertama  dalam  prosedur  preprocessing.  Semua  huruf  besar yang  ada  di  dalam  dokumen  akan  dihapus,  angka,  dll.  Proses  penggantian  baris  baru dengan  spasi  juga  dilakukan,  menghapus  tanda  baca,  mengubah  semua  huruf  menjadi huruf  kecil,  memisahkan  string  menjadi  kumpulan  token,  menghapus  stopwords,  dan membuat  semua  kata  menjadi  kata  bakum  dan  menyambung  kembali  token-token  kata menjadi satu kalimat.
Tahap pertama adalah melakukan pemilihan label atau klasifikasi data ke  dalam tiga kategori, yaitu label negative, neutral dan positif berdasarkan nilai rating. Selanjutnya data akan  diproses  lebih  lanjut  dengan  mengambil  maksimum  1000  data  secara  acak  untuk setiap label, sehingga mempercepat waktu proses data selanjutnya. Proses pemilihan data berdasarkan rating dapat dilihat pada gambar 2 dibawah.
Tahap selanjutnya adalah preprocessing dalam analisis teks di bahasa pemrograman Pytghon.  Preprocessing  dilakukan  untuk  membersihkan  teks  dari  data-data  yang  tidak berguna  sehingga  dapat  meningkatkan  kualitas  data  dan  menghasilkan  informasi  yang lebih baik.
3. Algoritma LSTM Dengan Word2Vec
Tahap  pertama  adalah  menampilkan  preprocessing  data  yang  telah  dilakukan  pada tahapan  selanjutnya.  Kemudian  melihat  berapa  data  untuk  masing-masing  label  yang dimiliki,  label negative  bernilai 718, kemudian neutral adalah  195 dan  positive  adalah 587 dengan dtype int64.
Selanjutnya, dari data dibawah, dapat melihat berapa data yang Non-Null pada setiap row  nya,  jika  jumlahnya  lebih  sedikit  maka  terdapat  null  value  di  dalamnya.  Pada  objek DataFrame  dari  library  Pandas.  Terdapat  1500  entri/rows  dalam  tabel  ini.  Setiap  entri memiliki 7 kolom dengan nama kolom sebagai berikut: "Product", "Username", "Tanggal", "Rating",  "Review",  "Steming",  dan  "Label".  Kolom  "Product",  "Username",  "Tanggal", "Review",  "Steming",  dan  "Label"  memiliki  tipe  data  objek  (string),  sedangkan  kolom "Rating"  memiliki  tipe  data  int64  (integer).  Tidak  ada  nilai  yang  hilang  (non-null)  dalam semua kolom. Penggunaan memori untuk tabel ini adalah sekitar 93.8+ KB.
Selanjutnya,  data  dilakukan  split  untuk  menghindari  overfitting.  Metode  splitting dilakukan berdasarkan label, kemudian data digabungkan kembali menjadi data train dan test. Pada penelitian ini, digunakan perbandingan 70% data training dan 30% data testing, 80% data training dan 20% data testing, dan 90% data training dan 10% data testing. Hasil dari setiap split data adalah sebagai berikut:

## Splitting Data 70:30
Pada splitting data 70:30 dilakukan perbandingan data training sebesar 70% dan data test  sebesar  30%,  dimana  pada  label  negative,  nilai  train  negative  adalah  502  dan  test negative  adalah  216.  Kemudian  label  neutral,  nilai  train  negative  adalah  136  dan  test negative adalah 59. Terakhir label positive, nilai train negative adalah 410 dan test negative adalah 177.
Selanjutnya  adalah  melakukan  penggabungan  data  test,  sehingga  didapatkan  data total  label  test  adalah  nilai  negative  sebanyak  216,  nilai  neutral  adalah  59  dan  positive adalah sebanyak 177.
Setelah penggabungan data, langkah selanjutnya adalah Generate Word2Vec Model. Model ini dilatih menggunakan data training untuk menghasilkan vektor representasi kata dengan  parameter  seperti  dimensi  embedding,  window  size,  dan  metode  pembelajaran. Dilakukan  vektorisasi  menggunakan  TensorFlow  dengan  tokenizer  untuk  mengubah  teks menjadi  urutan  bilangan  bulat.  Kemudian,  dilakukan  konversi  ke  array  Numpy  2D.  Label diubah  menjadi  bentuk  kategori  menggunakan  to_categorical.  Diperoleh  bentuk  (shape) X_train (1048, 171) dan X_test (452, 171). Matriks embedding dibuat untuk menghubungkan
kata  dalam  kosakata  dengan  vektor  representasinya.  Matriks  ini  memiliki  ukuran  (10000, 1000).  Model  Word2Vec  digunakan  untuk  mendapatkan  vektor  kata  yang  sesuai  dengan kosakata tersebut.
Tahap selanjutnya adalah LSTM Model. Dimana pertama adalah  membuat arsitektur LSTM, Arsitektur LSTM menggunakan layer Embedding untuk mengubah input teks menjadi representasi  vektor  dengan  dimensi  1000.  Dilanjutkan  dengan  dua  layer  LSTM  untuk memproses input teks dengan panjang 171 kata menjadi output dengan dimensi 128. Model juga menggunakan Dropout layer untuk mengurangi overfitting, Batch Normalization layer untuk  normalisasi  input,  dan  Dense  layer  untuk  transformasi  linear.  Terakhir,  dense  layer terakhir  menghasilkan  prediksi  pada  tiga  kelas.  Total  parameter  pada  model  ini  adalah 10,718,595,  dengan  718,339  parameter  yang  dapat  diubah  (trainable)  dan  10,000,256 parameter yang tidak dapat diubah (non-trainable).

## Splitting Data 80:20
Pada splitting data 80:20 dilakukan perbandingan data training sebesar 80% dan data test  sebesar  20%,  dimana  pada  label  negative,  nilai  train  negative  adalah  574  dan  test negative  adalah  144.  Kemudian  label  neutral,  nilai  train  negative  adalah  156  dan  test negative adalah 39. Terakhir label positive, nilai train negative adalah 469 dan test negative adalah 118.
Tahap  selanjutnya  adalah  menggabungkan  kembali  setiap  data  untuk  data  train  & test. Dari proses tersebut, didapatkan data total label train adalah nilai negative sebanyak 574 label, kemudian neutral adalah 156 dan positive adalah sebesar 469.
Didapatkan data total label test adalah nilai negative sebanyak 144, nilai neutral adalah 39 dan positive adalah sebanyak 118.
Setelah  data  digabungkan,  tahap  selanjutnya  adalah  Generate  Word2Vec  Model. Model ini dilatih menggunakan data training untuk menghasilkan vektor representasi kata dengan  parameter  seperti  dimensi  embedding,  window  size,  dan  metode  pembelajaran. Kemudian dilakukan vektorisasi menggunakan TensorFlow dengan pengaturan input_length dan pembuatan tokenizer. Teks diubah menjadi urutan bilangan bulat dan diubah menjadi array  Numpy  2D.  Bentuk  dari  X_train_data  dan  X_test_data  ditampilkan.  Label  diubah menjadi bentuk categorical. Matriks embedding dibuat untuk menghubungkan token dalam kosakata  dengan  vektor  representasinya.  Model  LSTM  kemudian  dibangun  dengan arsitektur  yang  menggunakan  layer  Embedding,  dua  layer  LSTM,  Dropout  layer,  Batch Normalization layer, dan Dense  layer. Terakhir, dense layer terakhir menghasilkan prediksi pada  tiga  kelas.  Total  parameter  pada  model  ini  adalah  10,718,595,  dengan  718,339 parameter trainable dan 10,000,256 parameter non-trainable.
Kemudian  model  tersebut  dilatih  dengan  data  training  dan  selanjutnya  dievaluasi dengan  data  validasi.  Adapun  ukuran  batch  (batch_size)  yang  digunakan  sebanyak  32 dengan  epoch  sebanyak  100.  Setelah  dikompilasi,  diperoleh  nilai  loss  mencapai  0.1553 dengan  nilai  akurasi  sebesar  0.9416.  Epoch  berhenti  secara  otomatis  di  epoch  32  karena
menggunakan  fungsi  early  stopping  guna  memberhentikan  proses  pelatihan  data  ketika terjadi overfit. Adapun akurasi dari train dan validation serta loss train dan validation.
Splitting Data 90:10
Pada splitting data 90:10 dilakukan perbandingan data training sebesar 90% dan data test  sebesar  10%,  dimana  Pada  label  negative,  nilai  train  negative  adalah  646  dan  test negative adalah 72. Kemudian label neutral, nilai train negative adalah 175 dan test negative adalah 20. Terakhir label positive, nilai train negative adalah 528 dan test negative adalah 59.
Didapatkan data total label train adalah nilai negative sebanyak 646 label, kemudian neutral adalah 175 dan positive adalah sebesar 528.
Didapatkan data total label test adalah nilai negative sebanyak 72, nilai neutral adalah 20 dan positive adalah sebanyak 59.
Setelah  menggabungkan  data,  langkah  selanjutnya  adalah  Generate  Word2Vec Model.  Model  ini  dilatih  menggunakan  data  training  untuk  menghasilkan  vektor representasi kata dengan parameter seperti dimensi embedding, window size, dan metode pembelajaran (skip-gram atau CBOW). Tahap pertama adalah mencari panjang maksimum teks dalam x_train  dengan mengiterasi dan membaginya menjadi  kata-kata.  Panjang kata terpanjang ditentukan sebagai max_len. Tahap kedua melibatkan vektorisasi menggunakan TensorFlow  dengan  pengaturan  input_length,  tokenizer,  dan  konversi  ke  urutan  bilangan bulat. Bentuk (shape) dari X_train_data dan X_test_data ditampilkan. Label diubah menjadi bentuk categorical. Bentuk (shape) X_train adalah (1349, 171), sedangkan X_test adalah (151, 171). Selanjutnya, dibuat matriks embedding yang menghubungkan token dalam kosakata dengan  vektor  representasinya.  Matriks  ini  memiliki  ukuran  (10000,  1000),  mewakili  10000 kata dalam vektor 1000 dimensi. Model Word2Vec digunakan untuk mendapatkan vektor kata yang sesuai.
Tahap selanjutnya adalah  LSTM Model. Dimana pertama adalah membuat arsitektur LSTM. Arsitektur LSTM menggunakan layer Embedding untuk mengubah input teks menjadi representasi  vektor  dengan  dimensi  1000.  Dilanjutkan  dengan  dua  layer  LSTM  untuk memproses input teks dengan panjang 171 kata menjadi output dengan dimensi 128. Model juga menggunakan Dropout layer untuk mengurangi overfitting, Batch Normalization layer untuk  normalisasi  input,  dan  Dense  layer  untuk  transformasi  linear.  Terakhir,  dense  layer terakhir  menghasilkan  prediksi  pada  tiga  kelas.  Total  parameter  pada  model  ini  adalah 10,718,595,  dengan  718,339  parameter  yang  dapat  diubah  (trainable)  dan  10,000,256 parameter yang tidak dapat diubah (non-trainable).
Kemudian  model  tersebut  dilatih  dengan  data  training  dan  selanjutnya  dievaluasi dengan  data  validasi.  Adapun  ukuran  batch  (batch_size)  yang  digunakan  sebanyak  32 dengan  epoch  sebanyak  100.  Setelah  dikompilasi,  diperoleh  nilai  loss  mencapai  0.1121 dengan  nilai  akurasi  sebesar  0.9563.  Epoch  berhenti  secara  otomatis  di  epoch  33  karena menggunakan  fungsi  early  stopping  guna  memberhentikan  proses  pelatihan  data  ketika terjadi overfit.

## 4. Evaluasi Confussion Matrix Dengan Word2Vec
a. Hasil Evaluasi LSTM dengan Splitting Data 70:30
Hasil  evaluasi  confussion  matrix  yang  diperoleh  dari  model  LSTM  dengan  Splitting Data 70:30 dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Confussion Matrix
Berdasarkan  proses  diatas,  didapatkan  nilai  accuracy  pada  data  train  dan  validation adalah sebesar 85%.
Didapatkan hasil evaluasi negative, didapatkan akurasi sebesar 94.91%, hasil evaluasi neutral mendapatkan hasil akurasi sebesar 52.54% dan hasil evaluasi positive mendapatkan hasil akurasi sebesar 82.49%.
b. Hasil Evaluasi LSTM dengan Splitting Data 80:20
Hasil  evaluasi  confussion  matrix  yang  diperoleh  dari  model  LSTM  dengan  Splitting Data 80:20 dapat dilihat pada gambar 4
Gambar 4 Confussion Matrix
Berdasarkan  proses  diatas,  didapatkan  nilai  accuracy  pada  data  train  dan  validation adalah sebesar 87%.
Didapatkan hasil evaluasi negative, didapatkan akurasi sebesar 84.61%, hasil evaluasi neutral mendapatkan hasil akurasi sebesar 64.1% dan hasil evaluasi positive mendapatkan hasil akurasi sebesar 94.92%.
c. Hasil Evaluasi LSTM dengan Splitting Data 90:10
Hasil  evaluasi  confussion  matrix  yang  diperoleh  dari  model  LSTM  dengan  Splitting Data 90:10 dapat dilihat pada gambar 5
Gambar 5 Confussion Matrix
Berdasarkan  proses  diatas,  didapatkan  nilai  accuracy  pada  data  train  dan  validation adalah sebesar 91%.
Didapatkan hasil evaluasi negative, didapatkan akurasi sebesar 90.28%., hasil evaluasi neutral mendapatkan hasil akurasi sebesar 75.0% dan hasil evaluasi positive mendapatkan hasil akurasi sebesar 96.61%.

## 5. Algoritma LSTM Tanpa Word2Vec
Tahap  pertama  adalah  menampilkan  preprocessing  data  yang  telah  dilakukan  pada tahapan  selanjutnya.  Kemudian  melihat  berapa  data  untuk  masing-masing  label  yang dimiliki, total label yang dimiliki adalah label negative sebanyak 718, neutral 195 dan positive 587  dengan  dtype  adalah  int64.  Data  dibagi  berdasarkan  labelnya  dan  kemudian digabungkan kembali menjadi data training dan data testing. Penelitian ini menggunakan beberapa  perbandingan,  antara  lain  70%  data  training  dan  30%  data  testing,  80%  data training dan 20% data testing, serta 90% data training dan 10% data testing.
a. Splitting Data 70:30
Pada splitting data 70:30 dilakukan perbandingan data training sebesar 70% dan data test  sebesar  30%,  dimana  pada  label  negative,  nilai  train  negative  adalah  502  dan  test negative  adalah  216.  Kemudian  label  neutral,  nilai  train  negative  adalah  136  dan  test negative adalah 59. Terakhir label positive, nilai train negative adalah 410 dan test negative adalah 177.
Didapatkan data total label train adalah nilai negative sebanyak 502 label, kemudian neutral adalah 136 dan positive adalah sebesar 410.
Selanjutnya  adalah  melakukan  penggabungan  data  test,  sehingga  didapatkan  data total  label  test  adalah  nilai  negative  sebanyak  216,  nilai  neutral  adalah  59  dan  positive adalah sebanyak 177.
Selanjutnya, LSTM Model digunakan. Arsitektur LSTM terdiri dari beberapa layer untuk memproses  input  teks.  Terdapat  layer  Embedding  yang  mengubah  input  menjadi  vektor dengan  dimensi  64.  LSTM  pertama  menghasilkan  output  dimensi  128  untuk  setiap  input teks dengan panjang 171 kata. Dropout layer digunakan untuk mencegah overfitting. LSTM kedua  menghasilkan  output  dimensi  128.  Batch  Normalization  layer  digunakan  untuk normalisasi  input  dalam  setiap  batch.  Dense  layer  melakukan  transformasi  linear  dengan output shape (None, 64). Dropout kedua digunakan untuk mengurangi overfitting. Dense terakhir  menghasilkan  prediksi  pada  tiga  kelas.  Total  parameter  pada  model  ini  adalah
879,363, dengan 239,107 parameter trainable dan 640,256 parameter non-trainable.
Kemudian  model  tersebut  dilatih  dengan  data  training  dan  selanjutnya  dievaluasi dengan  data  validasi.  Adapun  ukuran  batch  (batch_size)  yang  digunakan  sebanyak  32 dengan  epoch  sebanyak  100.  Setelah  dikompilasi,  diperoleh  nilai  loss  mencapai  0.3371 dengan  nilai  akurasi  sebesar  0.8616.  Epoch  berhenti  secara  otomatis  di  epoch  30  karena menggunakan  fungsi  early  stopping  guna  memberhentikan  proses  pelatihan  data  ketika terjadi overfit.
b. Splitting Data 80:20
Pada splitting data 80:20 dilakukan perbandingan data training sebesar 80% dan data test  sebesar  20%,  dimana  pada  label  negative,  nilai  train  negative  adalah  574  dan  test negative  adalah  144.  Kemudian  label  neutral,  nilai  train  negative  adalah  156  dan  test negative adalah 39. Terakhir label positive, nilai train negative adalah 469 dan test negative adalah 118.
Tahap  selanjutnya  adalah  menggabungkan  kembali  setiap  data  untuk  data  train  & test. Dari proses tersebut, didapatkan data total label train adalah nilai negative sebanyak 574 label, kemudian neutral adalah 156 dan positive adalah sebesar 469.
Didapatkan data total label test adalah nilai negative sebanyak 144, nilai neutral adalah 39 dan positive adalah sebanyak 118.
Tahap  selanjutnya  adalah  LSTM  Model.  Arsitektur  LSTM  Model  menggunakan beberapa  layer untuk memproses input  teks. Pertama,  layer Embedding mengubah input teks menjadi vektor  representasi dengan dimensi 64. Dilanjutkan dengan dua layer LSTM yang menghasilkan output dengan dimensi 128. Dropout layer digunakan untuk mencegah overfitting, sementara Batch Normalization layer digunakan untuk normalisasi input. Layer Dense melakukan transformasi linear dengan output shape (None, 64). Terakhir, dense layer terakhir  menghasilkan  prediksi  pada  tiga  kelas.  Total  parameter  pada  model  ini  adalah 879,363, dengan 239,107 parameter yang dapat diubah dan 640,256 parameter yang tidak dapat diubah.
Kemudian  model  tersebut  dilatih  dengan  data  training  dan  selanjutnya  dievaluasi dengan  data  validasi.  Adapun  ukuran  batch  (batch_size)  yang  digunakan  sebanyak  32 dengan  epoch  sebanyak  100.  Setelah  dikompilasi,  diperoleh  nilai  loss  mencapai  0.4751 dengan  nilai  akurasi  sebesar  0.7898.  Epoch  berhenti  secara  otomatis  di  epoch  15  karena menggunakan  fungsi  early  stopping  guna  memberhentikan  proses  pelatihan  data  ketika terjadi  overfit.  Adapun  akurasi  train  dan  validation  serta  loss  train  dan  validation  dapat dilihat pada gambar 20 dibawah.
c. Splitting Data 90:10
Pada splitting data 90:10 dilakukan perbandingan data training sebesar 90% dan data test  sebesar  10%,  dimana  Pada  label  negative,  nilai  train  negative  adalah  646  dan  test negative adalah 72. Kemudian label neutral, nilai train negative adalah 175 dan test negative adalah 20. Terakhir label positive, nilai train negative adalah 528 dan test negative adalah 59.
Didapatkan data total label train adalah nilai negative sebanyak 646 label, kemudian neutral adalah 175 dan positive adalah sebesar 528. Setelahnya didapatkan data total label test adalah nilai negative sebanyak 72, nilai neutral adalah 20 dan positive adalah sebanyak 59.
Tahap  selanjutnya  adalah  LSTM  Model.  Arsitektur  LSTM  Model  menggunakan beberapa layer untuk memproses  input teks. Pertama, terdapat  layer Embedding  dengan dimensi 64 untuk mengubah input teks menjadi vektor representasi. Kemudian, dua layer LSTM  dengan  dimensi  128  digunakan  untuk  memproses  input  teks  berpanjang  171  kata. Dropout layer digunakan untuk mencegah overfitting, sementara Batch Normalization layer digunakan  untuk  normalisasi  input.  Layer  Dense  dengan  output  shape  (None,  64) melakukan  transformasi  linear  pada  data.  Terakhir,  dense  layer  terakhir  menghasilkan prediksi pada tiga kelas. Total parameter pada model ini adalah 879,363, dengan 239,107 parameter yang dapat diubah dan 640,256 parameter yang tidak dapat diubah.
6. Evaluasi Confussion Matrix Tanpa Word2Vec
a. Hasil Evaluasi LSTM dengan Splitting Data 70:30
Hasil  evaluasi  confussion  matrix  yang  diperoleh  dari  model  LSTM  dengan  Splitting Data 70:30 dapat dilihat pada gambar 6
Gambar 6 Confussion Matrix
Berdasarkan  proses  diatas,  didapatkan  nilai  accuracy  pada  data  train  dan  validation adalah sebesar 73%.
Didapatkan hasil evaluasi negative, didapatkan akurasi sebesar 71.76%, hasil evaluasi neutral mendapatkan hasil akurasi sebesar 20.34% dan hasil evaluasi positive mendapatkan hasil akurasi sebesar 93.22%.
b. Hasil Evaluasi LSTM dengan Splitting Data 80:20
Hasil  evaluasi  confussion  matrix  yang  diperoleh  dari  model  LSTM  dengan  Splitting Data 80:20. dapat dilihat pada gambar 7
Gambar 7 Confussion Matrix
Berdasarkan  proses  diatas,  didapatkan  nilai  accuracy  pada  data  train  dan  validation adalah sebesar 69%.
Didapatkan hasil evaluasi negative, didapatkan akurasi sebesar 94.44%, hasil evaluasi neutral  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  0.0%  dan  hasil  evaluasi  positive  mendapatkan hasil akurasi sebesar 61.02%.
c. Hasil Evaluasi LSTM dengan Splitting Data 90:10
Hasil  evaluasi  confussion  matrix  yang  diperoleh  dari  model  LSTM  dengan  Splitting Data 90:10 dapat dilihat pada gambar 8
Gambar 8 Confussion Matrix
Berdasarkan  proses  diatas,  didapatkan  nilai  accuracy  pada  data  train  dan  validation adalah sebesar 74%.
Didapatkan hasil evaluasi negative, didapatkan akurasi sebesar 94.44%, hasil evaluasi neutral  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  0.0%  dan  hasil  evaluasi  positive  mendapatkan hasil akurasi sebesar 72.88%.

## SIMPULAN
Berdasarkan  proses  implementasi  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  diatas, dapat  disimpulkan  bahwa  analisis  sentiment  terhadap  produk  skincare  berhasil  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  LSTM  dan  word  embedding  Word2Vec  dan  dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman python.
Berdasarkan  hasil  percobaan  terhadap  1500  data  review  yang  telah  dikumpulkan dengan menggunakan model yang telah bangun maka diperoleh sebanyak 697 pengguna memberikan review negatif, 598 pengguna memberkan review positif sedangkan sebanyak 205 pengguna memberikan review, dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa pengguna lebih  cenderung  memberikan  review  negatif  terhadap  produk  skincare  female  daily
network.
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan  dengan menggunakan confusion matrix  didapatkan  nilai  akurasi  dari  metode  algoritma  LSTM  dengan  menggunakan word2vec sebesar 91%. Pada model LSTM dengan  data training  sebesar 90% dan testing sebesar  10%  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  91%,  pada  Pada  model  LSTM  dengan  data training  sebesar  80%  dan  testing  sebesar  20%  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  87%  dan pada  pada  model  LSTM  dengan  data  training  sebesar  70%  dan  testing  sebesar  30% didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  85%.  Sedangkan  pada  metode  algoritma  LSTM  dengan tidak  menggunakan  word2vec  sebesar  74%.  Pada  model  LSTM  dengan  data  training sebesar  90%  dan  testing  sebesar  10%  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  74%,  pada  Pada model LSTM dengan data training sebesar 80% dan testing sebesar 20% didapatkan nilai akurasi sebesar 69% dan pada pada  model LSTM dengan  data training sebesar 70% dan testing sebesar 30% didapatkan nilai akurasi sebesar 73%. Dari kesimpulan tersebut, dapat diberikan  saran  yaitu  diharapkan  untuk  pengembangan  penelitian  berikutnya  dapat melakukan perbandingan dengan metode  lain atau meningkatkan akurasi pada algoritma LSTM yang sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Afrinanda, Rizky et al. (2023). Hybrid Model for Sentiment Analysis of Bitcoin Prices using
Deep  Learning  Algorithm. MATRIK:  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan Rekayasa Komputer, 22(2), 309 – 324.
Amin,  Samina  et  al.  (2022).  Adapting  recurrent  neural  networks  for  classifying  public discourse on COVID-19 symptoms in Twitter content. Soft Computing, 26(20), 11077 – 11089.
Astuti, Tri, &  Astuti, Yuli. (2022). Analisis Sentimen  Review  Produk Skincare Deng an Naïve Bayes  Classifier  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  (PSO). JURNAL  MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 6(4), 1806 – 1815.
Bonny,  Jannatul  Jahan  et  al.  (2022).  Deep  Learning  Approach  for  Sentimental  Analysis  of Hotel Review on Bengali text. 2022 Second International Conference on Advances in Electrical,  Computing,  Communication  and  Sustainable  Technologies  (ICAECT),  1 – 7.
IEEE.
Budiman,  Mohammad  Reza  Faisal  Irwan,  &  Abadi,  Friska.  (2023).  Pemanfaatan  Machine Learning Sebagai Sensor Berbasis Media Sosial Untuk Pemantauan Bencana Banjir Di Lahan Basah. Prosiding Seminar Nasional Lingkungan Lahan Basah, 8(2), 94 – 100.
Dharma, Eddy Muntina Et Al. (2022). The Accuracy Comparison Among Word2vec, Glove,
And Fasttext Towards Convolution Neural Network (Cnn) Text Classification. Journal Of Theoretical And Applied Information Technology, 100(2), 31.
Hendrawan,  Ivan  Rifky.  (2022).  Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes,  Svm  Dan  Xgboost Dalam  Klasifikasi  Teks  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Produk  Lokal  Di  Indonesia. Transformasi, 18(1).
Hidayat,  Erwin  Yudi,  &  Handayani,  Devioletta.  (2022).  Penerapan  1D-CNN  untuk  Analisis Sentimen  Ulasan  Produk  Kosmetik  Berdasar  Female  Daily  Review. Jurnal  Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 8(3), 153 – 163.
Ihsan,  Miftahul  et  al.  (2022).  LSTM  (Long  Short  Term  Memory)  for  Sentiment  COVID-19
Vaccine  Classification  on  Twitter. Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi, 13(1), 79 – 89.
Isnain, Auliya Rahman et al. (2022). Analisis Perbandingan Algoritma LSTM dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen. JEPIN (Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika), 8(2), 299 –
303.