ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 1, Agustus 2023, Hal 134-143 DOI 10.30865/klik.v4i1.1070 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Review Produk Acne Spot Treatment di Female Daily Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Sanggir Dyah Fritama * , Yudhi Raymond Ramadhan, Mutiara Andayani Komara
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana, Purwakarta, Indonesia Email: 1,* Sanggirdyah89@wastukancana.ac.id, 2 yudhi.raymond@wastukancana.ac.id, 3 mutiara@wastukancana.ac.id Email Penulis Korespondensi: Sanggirdyah89@wastukancana.ac.id
Abstrak− Jerawat  selain  berdampak  negatif  pada  kulit,  juga  memberikan  dampak  psikologis  yaitu  rasa  malu  serta  berkurangnya kepercayaan  diri  yang  dapat  dicegah  dengan  memberikan  pengetahuan  pengobatan  untuk  mengatasi  jerawat.  Salah  satu  produk digunakan untuk pengobatan jerawat adalah acne spot treatment. Banyaknya iklan dimedia sosial terkait produk acne spot treatment dapat mempengaruhi pembelian yang lebih besar, tetapi belum tentu produk tersebut bagus. Melihat ulasan langsung dari penggun a acne  spot  treatment  dapat  meningkatkan  informasi  terkait produk  tersebut  bagus  atau  tidak.  Salah  satu  website  yang  menyediakan ulasan terkait produk kecantikan adalah Female Daily, Tetapi banyaknya ulasan tidak memungkinkan membaca secara keseluruhan tentunya hal ini memakan waktu. Analisis sentimen digunakan mengatasi masalah tersebut yang bertujuan mengklasifikasikan ulasan acne  spot  treatment  menjadi  Positif  atau  negatif.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  karena memiliki  konsep  sederhana  yang  mudah  diaplikasikan  dan  dimengerti.  Hasil  sentimen  didapatkan  ulasan  yang  paling  banyak mengandung sentimen positif adalah Whitelab sebanyak 1.190 ulasan dan yang paling banyak mengandung sentimen negatif adalah Skin Game sejumlah 173 ulasan. Hasil klasifikasi menggunakan KNN akurasi terbaik adalah brand Whitelab sebesar 97%, kemudian Skin Game memperoleh accuracy 81%, dan nilai accuracy paling rendah adalah brand ERHA sebesar 75%.
Kata Kunci: Jerawat; Acne Spot Treatment; Female Daily; Analisis Sentimen; K-Nearest Neighbor
Abstact− Acne, besides having a negative impact on the skin, also has a psychological impact, namely embarrassment and reduced self-confidence, which can be prevented by providing medical knowledge to treat acne. One of the products used for acne treatment is acne spot treatment. The large number of advertisements on social media related to acne spot treatment products can influence larger purchases,  but  the  product is  not necessarily good.  Seeing  direct  reviews  from  acne spot treatment users  can increase  information regarding whether the product is good or not. One website that provides reviews related to beauty products is Female Daily, but the large number of reviews does not allow reading in its entirety. Of course, this takes time. Sentiment analysis is used to overcome this problem, which aims to classify acne spot treatment reviews as Positive or negative. In this study, the classification method used is K- Nearest Neighbor because it has a simple concept that is easy to apply and understand. The sentiment results showed that the reviews that contained the most positive sentiments were Whitelab with 1,190 reviews, and the ones that contained the most negative sentiments were Skin Games with 173 reviews. The results of the classification using KNN are that the best accuracy is the Whitelab brand at 97%, then the Skin Game gets 81% accuracy, and the lowest accuracy value is the ERHA brand at 75%.
Keywords : Acne; Acne Spot Treatment; Female Daily; Sentimen Analysis; K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Jerawat  adalah  kondisi  di  mana  pori-pori  tersumbat  menyebabkan  kantong  nanah  meradang  [1].  Jerawat  secara  stabil menempati merupakan tiga kondisi kulit teratas yang sering terjadi, menurut Global Burden of Disease (GBD), Jerawat terjadi pada 85 persen orang dewasa muda antara usia 12 hingga 25 tahun [2]. Di indonesia sendiri jerawat adalah penyakit kulit umum yang terjadi sekitar 85% hingga 100% selama hidup seseorang yang ditemui pada perempuan yang berumur 14 sampai 17 tahun dan pada laki - laki berumur 16 sampai 19 tahun [3]. Kemudian berdasarkan survey yang dilakukan oleh Himalaya merek  kesehatan  dan  perawatan  menemukan  77%  dari  1.000  wanita  berjerawat  di  10  kota  besar  di Indonesia yang menjadi responden, menyatakan bahwa 86% mengalami jerawat setiap bulan dan 32% setiap minggu [4]. Jerawat selain berdampak negatif pada kulit, jerawat juga memiliki dampak psikologis yaitu rasa malu dan kurang percaya diri [5]
Terdapat beberapa produk yang bisa mengobati timbulnya jerawat salah satunya adalah Acne Spot Treatment . Acne Spot Treatment merupakan obat  yang digunakan untuk  mengatasi  masalah jerawat  dengan cara mengoleskannya pada area yang timbul jerawat [6]. Adanya iklan di media sosial terkait suatu produk tentunya ini mempengaruhi minat beli yang lebih karena dengan iklan di media sosial dan info mengenai suatu produk terkait best product hal ini yang membuat masyarakat tertarik dalam pembelian produk [7] selain itu, iklan yang menggunakan konsep kecocokan dianggap kredibel dan diterima secara umum pada tingkat yang mudah dipahami konsumen. [8]. Ketika sudah membeli dan menggunakan produk tersebut, hasilnya belum tentu sesuai dengan iklan yang ditampilkan di media sosial, untuk itu pentingnya melihat suatu ulasan dari pengguna sebelum menggunakan produk acne spot treatment , agar tidak mudah terpengaruh oleh iklan yang  menampilkan  seolah  olah  produk  tersebut  bagus,  karena  dengan  adanya review dari  pengguna  dapat  menjadi pengetahuan  tambahan  yang  dapat  mempengaruhi  asumsi  dan  pilihan  konsumen  tentang  penjual  atau  produk  yang bersangkutan [9]. Dalam Website Female Daily setiap orang yang sudah bergabung di Female Daily dapat menulis ulasan dan memberikan bintang atau rating terhadap suatu produk. Namun dengan banyaknya ulasan dalam suatu produk tidak memungkinkan membaca ulasan secara keseluruhan satu persatu hal ini pastinya memakan waktu [10].
Sebagai solusi dari permasalahan tersebut, digunakan analisis sentimen untuk mengklasifikasikan ulasan menjadi ulasan  positif  dan  negatif  sehingga  dapat  memberikan  wawasan  mengenai acne  spot  treatment tersebut  bagus  atau tidaknya [11], Selain itu, banyak ulasan juga berisi ulasan yang kategori emosionalnya tidak dapat diklasifikasikan dengan
Sanggir  Dyah  Fritama,  Analisis  Sentimen  Review  Produk  Acne  Spot  Treatment  di  Female  Daily  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
jelas [12]. Analisis Sentimen adalah proses penggunaan teks analisis yang bersumber dari pendapat – pendapat, perasaan dan emosi yang disajikan dalam teks dan diperlukan untuk mengklasifikasikan informasi berbentuk teks ke dalam kategori positif dan negatif [13].
Dalam penelitian ini, analisis sentimen menggunakan salah metode klasifikasi yaitu K-Nearest Neighbor , karena algoritma ini relatif sederhana dan efektif dalam mengklasifikasikan teks, dianggap sederhana karena metode ini bersifat self- learning  yang  memungkinkannya  mengeksplorasi  struktur  data  yang  ada  dan  mengklasifikasikan  datanya  sendiri berdasarkan tetangga terdekat [10]. Cara Kerja K-Nearest Neighbor menentukan jarak terpendek antara data testing yang akan dievaluasi dengan k tetangga terdekat pada data training [14].
Adapun beberapa penelitian yang berkaitan mengenai penelitian yaitu yang dilakukan oleh Abyan Ghiffarie, dkk pada tahun 2019 yang berjudul “Analisis Sentimen Terhadap Produk The Body Shop Tea Tree Oil” hasil dari penelitian tersebut  adalah Produk Tea Tree Oil The Body Shop di Femaledaily menjadi salah satu produk yang banyak diminati, dengan  tingkat  akurasi  menggunakan  Naïve  Bayes  sebesar  61.51%  [15]. Penelitian  ini  berkaitan  dengan  sumber  data ulasan yang diambil oleh peneliti yaitu pada situs Female Daily Penelitian  berikutnya  dilakukan oleh Elly Indrayuni, dkk yang berjudul “Implementasi  Algoritma Naive Bayes , Support Vector Machine , dan K-Nearest Neighbors untuk Analisa Sentimen Aplikasi Halodoc” mendapatkan hasil nilai akurasi pada Naïve Bayes sebesar 92.50%, SVM sebesar 93.00 % dan KNN sebesar 95.00%, penggunaan parameter C dan  epsilon  pada  algoritma Support  Vector  Machine dan  parameter  k  pada  algoritma K-Nearest  Neighbors yang mempengaruhi nilai akurasi yang diperoleh, sehingga KNN menghasilkan nilai akurasi yang tertinggi [16]. Penelitian ini berkaitan dengan algoritma yang diambil oleh peneliti yaitu K-Nearest  Neighbor karna dilihat dari penelitian tersebut akurasi tertinggi didapatkan dengan Algoritma KNN.
Penelitian  lainnya  yaitu  dilakukan  oleh  Restu  Ramadhan, dkk yang  berjudul  “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan Aplikasi Maxim di Google Play dengan K-Nearest Neighbor ” dengan pembagian data latih dan data uji yaitu 90:10 nilai k = 5 mendapatkan hasil nilai accuracy 90,23%, [13].  Penelitian ini berkaitan dengan algoritma pada penelitian ini yaitu K-Nearest Neighbor .
Penelitian selanjutnya dilakukan pada tahun 2021 oleh Aluisius Dwiki Adhi Putra & Safitri Juanita yang berjudul “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Bibit  dan  Bareksa  dengan  Algoritma  KNN”  hasil  penelitian memperoleh  nilai akurasi pada Aplikasi bibit 85,14% dan aplikasi bareksa 81.70% dengan menggunakan split data 60:40 [17]. Penelitian tersebut mengacu dengan sentimen yang digunakan pada penelitian ini yaitu Sentimen Positif dan Negatif. Penelitian  berikutnya  oleh  Jeremy  Andre  Septian, dkk pada  tahun  2019  yaitu  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap  Polemik  Persepakbolaan  Indonesia  Menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan K-Nearest  Neighbor ”,  Akurasi tmenggunakan range nilai  k = 1  sampai 30 yang didapatkan akurasi terbaik pada  k = 23  sebesar 79,99% [18]. Penelitian tersebut berkaitan nilai acuan yang digunakan yaitu menggunakan parameter k.
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan data ulasan 3 produk acne spot treatment yang diambil dari situs Female Daily berdasarkan brand peraih  penghargaan Best  Product  Acne  Treatment versi Female  daily yang  diklasifikasikan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dengan perhitungan jarak Euclidean Distance Berdasarkan yang telah dijabarkan diatas, maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sentimen pada produk acne spot treatment dengan brand Skin Game, Whitelab dan Erha , berdasarkan ulasan yang terdapat di website female  Daily, dengan  membagi  2  kategori  sentimen  yaitu  sentimen  postif  dan  negatif  serta  untuk  mengetahui  respon terhadap  pengguna  produk acne  spot treatment melalui  pendapat  untuk  mengetahui  kualitas  produk,  yang  dianalisis menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Kerangka penelitian dijabarkan pada Gambar 1 yang dimulai dari pengambilan data menggunakan teknik Scraping hingga hasil akhir yang divisualisasikan.
Sanggir  Dyah  Fritama,  Analisis  Sentimen  Review  Produk  Acne  Spot  Treatment  di  Female  Daily  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor

## 2.1 Scraping Data
Dilakukan dengan pengambilan data menggunakan Web Scraper.io extension gratis yang terdapat pada browser Google Chrome . Mengambil data ulasan acne spot treatment dengan brand “ Skin Game ”, “ Whitelab ” dan “ Erha ” yang terdapat pada website female daily . Data yang diambil adalah data tanggal dan data ulasan serta diambil dengan rentang waktu sejak 05 Januari 2019 sampai dengan 26 Maret 2023. Data yang sudah diambil disimpan dalam bentuk Excel .

## 2.2 Labelling
Labelling dilakukan secara manual [10] [19] [20] dengan menggunakan microsoft excel, dengan mengelompokan setiap ulasan dengan memberikan kolom tambahan disetiap ulasan yang merupakan kalimat yang mengandung sentimen positif dan negatif.

## 2.3 Text Preprocessing
Text Preprocessing dilakukan mempersiapkan data ulasan sebelum digunakan, berfungsi untuk mentransformasikan data ulasan tersebut ke dalam format yang lebih baik agar data ulasan tersebut berkualitas tinggi dan siap untuk digunakan pada proses selanjutnya [21], yaitu dengan dilakukan cleaning, case folding, tokenizing, word normalization, stopword removal dan stemming , dengan menggunakan bahasa pemrograman python dengan library yang disediakan python .

## 2.4 Data Splitting
Selanjutnya dataset ulasan  yang  telah  dikumpulkan  akan  dipecah  menjadi  data training dan  data testing dengan pembagian data training sebanyak 70% dan data testing sebesar 30% dari total dataset yang ada.
2.5 Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Dilakukan proses term weighting yaitu pemberian bobot atau nilai, dimana bobot menunjukkan pentingnya term (kata) terhadap dokumen. Semakin banyak kata, semakin besar nilai atau bobot kata tersebut. Rumus 1 adalah rumus dari Metode TF-IDF.
𝑊 = 𝑇𝐹 ∗  (log( 𝐷 𝐷𝑓 )) (1)
Keterangan : W = Bobot setiap kata yang ada pada dokumen TF = Banyaknya kemunculan term di setiap dokumen
D = Banyaknya dokumen
Df = Banyaknya dokumen yang mengandung kata
2.6 K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma K-Nearest  Neighbor adalah mengklasifikasikan data baru berdasarkan data pembelajaran yang paling dekat dengan data uji dengan nilai k terbaik untuk algoritma ini bergantung pada data, nilai k yang tinggi mengurangi efek noise pada klasifikasi, tetapi membuat perbedaan antar klasifikasi menjadi lebih kabur [22]  Nilai k yang digunakan adalah K = 9, lalu perhitungan jarak pada penelitian ini menggunakan Euclidean Distance . Rumus 2 untuk menghitung Euclidean Distance adalah sebagai berikut.
𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 =    √∑ ( 𝑛 𝑗=1 𝑋 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛 𝑗 −   𝑋 𝑡𝑒𝑠𝑡 ) (2)
Keterangan : 𝑋 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛 𝑗 = data training ke-j
X test = data testing j = baris ke- j dari tabel n = Banyaknya data training
2.7 Evaluasi ( Confusion Matrix )
Evaluasi model ini dilakukan proses pengujian performa terhadap K-Nearest Neighbor . Evaluasi menggunakan confusion matrix untuk mengukur dan menghasilkan nilai accuracy , recall dan precision. Accuracy merupakan tingkat kedekatan antara nilai prediksi yang benar dengan nilai yang aktual [23]. Precision merupakan nilai sebenarnya antara prediksi dan data yang diinginkan sedangkan Recall adalah nilai keberhasilan model dalam mendapatkan kembali sebuah informasi [24].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = TP+TN TP+TN+FP+FN (3) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP (4)
Sanggir  Dyah  Fritama,  Analisis  Sentimen  Review  Produk  Acne  Spot  Treatment  di  Female  Daily  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙       = TP TP+FN (5)
Dimana TP ( True Positive ) adalah data yang diprediksi positif dan data sebenarnya positif. Kemudian TN ( true Negative ) adalah data yang diprediksi negatif dan sebenarnya negatif, lalu FP ( False Positive) adalah data yang diprediksi positif tapi sebenarnya negatif dan FN (False Negative ) adalah data yang diprediksi negatif tapi sebenarnya positif [23].

## 2.8 Visualisasi
Visualisasi menggunakan software Microsoft Power BI yang berfungsi untuk mem-visualisasikan hasil penelitian seperti menggunakan wordcloud dari data ulasan, dengan menggunakan tools Stacked Colum Chart, clustered colum chart dan Pie Chart.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis sentimen acne spot treatment di female daily melalui beberapa langkah pemrosesan untuk menghasilkan data yang diinginkan. Berikut adalah langkah-langkah dan hasil pengolahan data.

## 3.1 Scraping Data
Scraping data dilakukan pada 3 brand produk acne spot treatment memperoleh data keseluruhan sebanyak 2.618 data ulasan. Tabel 1 menunjukan rincian data pada masing – masing brand .
Tabel 1 . Hasil Scraping Data Dataset Jumlah Data Skin Game 838 Whitelab 1.244 Erha 536

## 3.2 Labelling Data
Hasil dari data scraping selanjutnya dilakukan proses labelling. Tabel 2 merupakan contoh labelling pada penelitian ini.
Tabel 2. Data hasil labelling No Ulasan Sentimen 1 Lama banget meresap dikulit dan kalau dibawa tidur suka nempel di sprei bantal. Kalaupun udah meresap ini jadi peelling dan yang ditotolin jadi lebih berminyak kulitnya. Untuk mengempeskan jerawat agak lama dan ini buat area sekitarnya jadi muncul bruntusan kecil di aku. Negatif
2 Acne  spot  treatment  terbaik  yang  pernah  aku  coba  sih  sejauh  ini,  untuk  jerawat  biasa  dan  baru muncul 2 hari udah Kempes di aku kalau malemnya aku pakein ini, minim bekas sih, untuk tekstur nya kaya clay warna pink gituu , oke banget buat dicoba! Positif

## 3.3 Text Preprocessing
Text preprocessing data  ulasan  melalui  beberapa  tahapan  yaitu  tahapan cleansing , case  folding , tokenizing , Word Normalization , stopword removal , dan stemming ,
3.3.1 Cleaning
Cleaning ini dilakukan untuk mengurangi noise pada data ulasan, yaitu menghapus tanda baca, angka, simbol – simbol atau emoticon pada data ulasan yang didapatkan  dari female daily . menggunakan library RegEx ( Regular Expresion ). Pada Tabel 3 adalah sample data yang menunjukan proses sebelum dan sesudah cleaning.
Tabel 3 . Contoh Hasil Cleaning Sebelum Cleaning
Sesudah Cleaning
Acne  spot  treatment  terbaik  yang  pernah  aku  coba  sih sejauh  ini,  untuk  jerawat  biasa  dan  baru  muncul  2  hari udah  Kempes  di  aku  kalau  malemnya  aku  pakein  ini, minim bekas sih, untuk tekstur nya kaya clay warna pink gituu , oke banget buat dicoba!
Acne  spot  treatment  terbaik  yang  pernah  aku  coba  sih sejauh ini untuk jerawat biasa dan baru muncul hari udah Kempes  di  aku  kalau  malemnya  aku  pakein  ini  minim bekas  sih  untuk  tekstur  nya  kaya  clay  warna  pink  gituu oke banget buat dicoba

## 3.3.2 Case Folding
Mengubah  semua  teks  ulasan  menjadi  huruf  kecil (lowercase) karena  hasil  data scraping memiliki  huruf  yang  tidak konsisten seperti terdapat huruf kapital dan huruf kecil, untuk itu dilakukan case folding untuk mengubah huruf pada teks ulasan agar menjadi data yang seragam. Berikut ditunjukan pada Tabel 4 yang merupakan contoh data hasil dilakukannya case folding.
Sanggir  Dyah  Fritama,  Analisis  Sentimen  Review  Produk  Acne  Spot  Treatment  di  Female  Daily  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Tabel 4 . Contoh data hasil Case Folding
Sebelum Case Folding
Sesudah Case Folding
Acne  spot  treatment  terbaik  yang  pernah  aku  coba  sih sejauh ini untuk jerawat biasa dan baru muncul hari udah Kempes  di  aku  kalau  malemnya  aku  pakein  ini  minim bekas  sih  untuk  tekstur  nya  kaya  clay  warna  pink  gituu oke banget buat dicoba
acne  spot  treatment  terbaik  yang  pernah  aku  coba  sih sejauh ini untuk jerawat biasa dan baru muncul hari udah kempes  di  aku  kalau  malemnya  aku  pakein  ini  minim bekas  sih  untuk  tekstur  nya  kaya  clay  warna  pink  gituu oke banget buat dicoba

## 3.3.3 Tokenizing
Tokenizing digunakan  untuk  memisahkan  kalimat  menjadi  per-kata.  Pemisahan  dengan  menggunakan library  nltk tokenize dengan fungsi word_tokenize pada python. Tabel 5 adalah contoh data sebelum dilakukan tokenizing dan sesudah dilakukan tokenizing .
Tabel 5 . Contoh data hasil Tokenizing Sebelum Tokenizing Sesudah Tokenizing
acne  spot  treatment  terbaik  yang  pernah  aku  coba  sih sejauh ini untuk jerawat biasa dan baru muncul hari udah kempes  di  aku  kalau  malemnya  aku  pakein  ini  minim bekas sih  untuk  tekstur nya kaya clay warna pink gituu oke banget buat dicoba ['acne', 'spot', 'treatment', 'terbaik', 'yang', 'pernah', 'aku', 'coba',  'sih',  'sejauh',  'ini',  'untuk',  'jerawat',  'biasa',  'dan', 'baru', 'muncul', 'hari', 'udah', 'kempes', 'di', 'aku', 'kalau', 'malemnya',  'aku',  'pakein',  'ini',  'minim',  'bekas',  'sih', 'untuk', 'tekstur', 'nya', 'kaya', 'clay', 'warna', 'pink', 'gituu', 'oke', 'banget', 'buat', 'dicoba']

## 3.3.4 Word Normalization
Word  Normalization dilakukan  membenarkan  singkatan  atau  kata  yang  salah  eja  sebagai  kata  yang  benar,  mengubah dimensi kata yang memiliki arti yang sama tetapi salah eja. Contohnya “dgn” dinormalisasi menjadi “dengan”. Pada Tabel 6 adalah contoh data sebelum dilakukan Word Normalization dan sudah dilakukan word nomalization .
Tabel 6. Contoh Hasil data Word Normalization Sebelum Word Nomalization Sesudah Word Normalization ['acne',  'spot',  'treatment',  'terbaik',  'yang',  'pernah',  'aku', 'coba',  'sih',  'sejauh',  'ini',  'untuk',  'jerawat',  'biasa',  'dan', 'baru',  'muncul',  'hari',  'udah',  'kempes',  'di',  'aku',  'kalau', 'malemnya',  'aku',  'pakein',  'ini',  'minim',  'bekas',  'sih', 'untuk', 'tekstur', 'nya', 'kaya', 'clay', 'warna', 'pink', 'gituu', 'oke', 'banget', 'buat', 'dicoba'] ['acne',  'spot',  'treatment',  'terbaik',  'yang',  'pernah',  'aku', 'coba',  'sih',  'sejauh',  'ini',  'untuk',  'jerawat',  'biasa',  'dan', 'baru', 'muncul', 'hari', 'sudah', 'kempes', 'di', 'aku', 'kalau', 'malemnya',  'aku',  'pakaikan',  'ini',  'minim',  'bekas',  'sih', 'untuk',  'tekstur',  'nya',  'kayak',  'clay',  'warna',  'pink', 'begitu', 'oke', 'banget', 'buat', 'dicoba']

## 3.3.5 Stopword Removal
Proses Stopword Removal berfungsi menghilangkan kata pada data teks ulasan yang tidak memiliki makna yaitu kata – kata penghubung seperti kata ‘itu’, ‘ke’, ‘yang’, ‘ko’, dan lain sebagainya, akan dihapus dengan menggunakan library NLTK ( Natural Language Toolkit ) yang menyediakan kata-kata stopword dalam bahasa Indonesia. Contoh data ulasan sebelum dilakukan Stopword dan sesudah dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 . Contoh Hasil data Stopword Removal
Sebelum Stopword Removal Sesudah Stopword Removal ['acne',  'spot',  'treatment',  'terbaik',  'yang',  'pernah',  'aku', 'coba',  'sih',  'sejauh',  'ini',  'untuk',  'jerawat',  'biasa',  'dan', 'baru', 'muncul', 'hari', 'sudah', 'kempes', 'di', 'aku', 'kalau', 'malemnya',  'aku',  'pakaikan',  'ini',  'minim',  'bekas',  'sih', 'untuk',  'tekstur',  'nya',  'kayak',  'clay',  'warna',  'pink', 'begitu', 'oke', 'banget', 'buat', 'dicoba'] ['acne',  'spot',  'treatment',  'terbaik',  'coba',  'jerawat', 'muncul',  'kempes',  'malemnya',  'pakaikan',  'minim', 'bekas',  'tekstur',  'kayak',  'clay',  'warna',  'pink',  'oke', 'banget', 'dicoba']

## 3.3.6 Stemming
Tahap stemming diproses untuk pembentukan kata dasar dengan cara mengubah atau menghilangkan kata yang memiliki imbuhan seperti ‘mem’, ‘per’, ‘ber’, ‘an’ dengan menggunakan library  Sastrawi. Contoh  hasil  pada  proses stemming ditunjukan pada Tabel 8.
Sanggir  Dyah  Fritama,  Analisis  Sentimen  Review  Produk  Acne  Spot  Treatment  di  Female  Daily  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Tabel 8 . Contoh hasil data Stemming Sebelum Stemming Sesudah Stemming ['acne',  'spot',  'treatment',  'terbaik',  'coba',  'jerawat', 'muncul',  'kempes',  'malemnya',  'pakaikan',  'minim', 'bekas',  'tekstur',  'kayak',  'clay',  'warna',  'pink',  'oke', 'banget', 'dicoba'] ['acne', 'spot', 'treatment', 'baik', 'coba', 'jerawat', 'muncul', 'kempes',  'malemnya',  'pakai',  'minim',  'bekas',  'tekstur', 'kayak', 'clay', 'warna', 'pink', 'oke', 'banget', 'coba']

## 3.4 Data Splitting
Pada  data Splitting ,  data training akan  digunakan  untuk machine  learning mempelajari  data  untuk  klasifikasi  KNN, sedangkan  data testing digunakan  melakukan  prediksi  pada  data.  Pembagian  data  menggunakan Library  Scikit-learn dengan fungsi model selection dan train_test_split . pada Tabel 9 memperlihatkan jumlah data hasil pembagian data setiap brand dan Gambar 2 adalah code pembagian data.
Tabel 9. Jumlah data hasil Splitting Dataset Data Training Data Testing Skin Game 586 252 Whitelab 870 374 Erha 475 161
Gambar  2. Code data Splitting
3.5 Term Frequency-Inverse Document Frequency ( TF-IDF)
Pada tahapan pembobotan kata pada dokumen ulasan Female Daily , perhitungan dilakukan menggunakan menggunakan library scikit-learn TfidVectorizer . Pada Gambar 3 merupakan implementasi code penggunaan TF-IDF.
Gambar  3 . Code TF-IDF

## 3.6 K-Nearest Neighbor (KNN)
Selanjutnya  dilakukan  klasifikasi  menggunakan K-Nearest  Neighbor .  Klasifikasi  KNN  menggunakan library  Scikit- Learn dengan fungsi KneighborsClasifier , dengan nilai k tetangga dimasukan dengan nilai k=9, kemudian metrik jarak yang digunakan adalah euclidean distance . Gambar 4 merupakan code yang digunakan dalam pengklasifikasian KNN.
Gambar  4 . Code K-Nearest Neighbor
3.7 Evaluasi (Confusion Matrix)
Tahap evaluasi menggunakan Confusion matrix dengan bahasa pemrograman Python menggunakan library scikit-learn dengan fungsi confusion_matrix yang akan menghitung nilai Accuracy , Precision dan Recall . Evaluasi confusion matrix yang dihasilkan dari brand Skin Game menggunakan K-Nearest Neighbor yaitu nilai Accuracy sebesar 81%, Gambar 5 menunjukkan confusion  matrix beserta Accuracy , Precision dan Recall yang  berasal  dengan  sekumpulan  data testing brand acne spot treatment Skin Game.
Sanggir  Dyah  Fritama,  Analisis  Sentimen  Review  Produk  Acne  Spot  Treatment  di  Female  Daily  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor

## Gambar  5 . Confusion matrix Skin Game
Pada brand  acne  spot  Whitelab dengan  menggunakan K-Nearest  Neighbor didapatkan Accuracy sebesar  97%. Pada Gambar 6 yang menunjukan confusion matrix beserta nilai Accuracy , Precision dan Recall yang bersumber dengan data testing acne spot treatment Whitelab.

## Gambar  6 . Confusion Matrix Whitelab
Pada brand acne spot ERHA dengan menggunakan algorima K-Nearest Neighbor didapatkan Accuracy sebesar 75%. Dijabarkan pada Gambar 7 yang menunjukan confusion matrix beserta nilai Accuracy , Precision dan Recall yang bersumber dengan sekumpulan data uji brand acne spot treatment ERHA.
Sanggir  Dyah  Fritama,  Analisis  Sentimen  Review  Produk  Acne  Spot  Treatment  di  Female  Daily  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Berdasarkan hasil evaluasi dari  perhitungan menggunakan confusion  matrix , bahwa brand acne spot treatment yang memperoleh nilai accuracy tertinggi adalah brand Whitelab dengan nilai accuracy sebesar 97%.

## 3.8 Visualisasi
Visualisasi dilakukan untuk dilakukan untuk menampilkan data dengan beberapa visualisasi grafik atau bagan yang ada pada tools yang disediakan Microsoft Power BI .
a. Stacked Colum Chart , pada bagan ini digunakan untuk  menujukan grafik  jumlah keseluruhan ulasan produk acne spot treatment yang didapatkan dari website female daily dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar  8. Stacked Colum Chart Total Ulasan
b. Pie Chart , pada bagan ini menunjukan total sentimen dari keseluruhan brand baik sentimen negatif maupun sentimen positif pada Gambar 9.
Gambar  9 . Pie Chart Total Sentimen
c. Clustered Column Chart, pada grafik ini menunjukan hasil labelling pada data ulasan setiap brand produk acne spot treatment yang ditunjukan pada Gambar 10. Serta pada Gambar 11 menampilkan grafik dari hasil perhitungan menggunakan confusion matrix nilai accuracy, precision dan recall untuk setiap brand .
Gambar  10 . Sentimen setiap produk Gambar  11 . Hasil  Evaluasi Confusion matrix
d. WordCloud , berfungsi untuk menunjukan kata – kata yang sering mucul dalam ulasan produk acne spot treatment dengan 150 kata teratas yang divisualisasikan baik yang mengandung sentimen positif maupun sentimen negatif.
Sanggir  Dyah  Fritama,  Analisis  Sentimen  Review  Produk  Acne  Spot  Treatment  di  Female  Daily  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Gambar  12 . Wordcloud Skin Game                         Gambar  13. Wordcloud Whitelab
Gambar  14. Wordcloud ERHA

## 3. KESIMPULAN
Hasil penelitian yang telah dilakukan tentang analisis sentimen review produk acne spot treatment dari 3 brand dengan menggunakan K-Nearest Neighbor . Dari data hasil labelling, ulasan yang paling banyak mengandung sentimen positif adalah acne spot treatment dengan brand Whitelab sejumlah 1.190 dan yang paling banyak mengandung sentimen negatif adalah brand  Skin  Game sebanyak  173.  Setelah  dilakukan Text  Preprocessing , splitting data  dan  pembobotan  kata menggunakan  TF-IDF  dan  klasifikasi  menggunakan K-Nearest  Neighbor dengan  perbandingan  data training dan  data testing 70:30 serta penggunaan euclidean distance dan nilai K tetangga = 9, diperoleh nilai akurasi tertinggi adalah Acne Spot treatment brand Whitelab dengan nilai accuracy  97%, Precision 97% dan recall 100%, kemudian peringkat kedua adalah Skin Game dengan nilai accuracy 81%, precision 81% dan Recall 98%,  dan nilai accuracy paling rendah adalah brand ERHA yang memperoleh nilai Accuracy 75%, Precision 77% dan recall 94%. Nilai ini menunjukan algoritma K- Nearest Neighbor dapat bekerja dengan baik dalam pengklasifikasian 3 brand acne spot treatment ini. Adapun beberapa yang bisa dilakukan untuk penelitian kedepannya seperti menambahkan variasi beberapa brand acne spot treatment lagi karena masih  banyak produk acne spot treatment kemudian kedepannya akan lebih banyak brand acne spot treatment terbaru yang lebih variatif serta dapat menggunakan algoritma machine learning lainnya dalam menganalisis sentimen.

## REFERENCES
[1] N. Sifatullah and Z. Zulkarnain, “Jerawat (Acne vulgaris): Review penyakit infeksi pada kulit,” Pros. Semin. Nas. Biol. , no.
November, pp. 19–23, 2021, [Online]. Available: http://journal.uin-
alauddin.ac.id/index.php/psb/article/view/22212%0Ahttp://journal.uin- alauddin.ac.id/index.php/psb/article/download/22212/12470
[2] P. Cintia, N. Artasih, W. Mulianingsih, S. Nirmala, and L. Mariam, “HUBUNGAN PERILAKU MEMBERSIHKAN WAJAH DENGAN KEJADIAN ACNE VULGARIS PADA  MAHASISWA LAKI-LAKI Email : putucintianandaartasih@gmail.com,” vol. 13, no. October 2022, pp. 267–275, 2023.
[3] A. Syahputra, S. Anggreni, Y. Handayani, and M. Rahmadhani, “Pengaruh Makanan Akibat Timbulnya Acne Vulgaris (Jerawat) pada Mahasiswa Mahasiswi FK UISU Tahun 2020,” J. Kedokt. STM , vol. 4, no. 2, pp. 75–82, 2021.
[4] D.  Mutiah,  “Survei:  77  Persen  Perempuan  Berjerawat  di  Indonesia  Jadi  Korban  Acne  Shaming,” liputan6 ,  2020. https://www.liputan6.com/lifestyle/read/4337072/survei-77-persen-perempuan-berjerawat-di-indonesia-jadi-korban-acne- shaming (accessed Apr. 10, 2023).
[5] N. Aini, I. Herdiani, and B. Brahmantia, “Hubungan Acne Vulgaris (Av) Dengan Kepercayaan Diri Pada Mahasiswa Universitas Muhammadiyah  Purwokerto  Angkatan  2021,” J.  Kesehat.  Tambusai ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  434–441,  2022,  doi: 10.31004/jkt.v3i3.6595.
Sanggir  Dyah  Fritama,  Analisis  Sentimen  Review  Produk  Acne  Spot  Treatment  di  Female  Daily  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
[6] A. Q. Azhari, D. Mayasari, and R. Rusli, “Formulasi Sediaan Gel Totol Jerawat Berbahan Aktif Ekstrak Kulit Buah Naga Merah (Hylocereus  polyrhizus)  Terhadap  Bakteri  Staphylococcus  aureus  dan  Propionibacterium  acnes,” Proceeding  Mulawarman Pharm. Conf. , vol. 14, pp. 359–365, 2021, doi: 10.25026/mpc.v14i1.603.
[7] C. M. A. Sari, D. Purbowati, F. Fadlillah, and Fashhan, “Literature Review Keputusan Pembelian Melalui Minat Beli: Promosi Iklan Tv Dan Media Sosial,” J. Manaj. Pendidik. Dan Ilmu Sos. , vol. 3, no. 1, pp. 175–190, 2022, doi: 10.38035/jmpis.v3i1.864.
[8] A. Fazriatul and A. C. Februadi, “Menelusuri Persepsi Acne Fighter Terhadap Konsep Iklan Yang Tidak Sesuai,” IRWNS; Ind. Res. Work. Natl. Semin. , pp. 13–14, 2022.
[9] A.  Halim  and  M.  J.  Tyra,  “Pengaruh  Online  Consumer  Review  Dan  Influencer  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Produk  Di Marketplace  Shopee,” Bul.  Ekon.  Manajemen,  Ekon.  Pembangunan,  Akunt. ,  vol.  18,  no.  1,  p.  99,  2021,  doi: 10.31315/be.v18i1.5630.
[10]  A. N. S. Rahayu, T. I. Hermanto, and I. M. Nugroho, “Sentiment Analysis Using K-Nearest Neighbor Based on Particle Swarm Optimization  According  To  Sunscreen’S  Reviews,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  1639–1646,  2022,  doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.6.425.
[11]  C. H. Yutika, A. Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Review Female Daily Menggunakan TF-IDF dan Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 422, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2845.
[12]  R. S. Amardita, A. Adiwijaya, and M. D. Purbolaksono, “Analisis Sentimen terhadap Ulasan Paris Van Java Resort Lifestyle Place di Kota Bandung Menggunakan Algoritma KNN,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  1,  p.  62,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3793.
[13]  R. Ramadhan, M. Afdal, I. Permana, and M. Jazman, “Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi Maxim di Google Play Store dengan K-Nearest Neighbor,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 3, p. 715, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i3.6396.
[14]  T.  Setiyorini,  ;  Rizky,  and T.  Asmono,  “Implementation  of  K-Nearest Neighbor  and  Gini  Index  Method  in  Classification  of Student Performance,” Techno Nusa Mandiri J. Comput. Inf. Technol. , vol. 16, no. 2, pp. 121–126, 2019, [Online]. Available: https://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/techno/article/view/747
[15]  A. Ghiffarie, K. D. A. Salsabila, and R. P. Baistama, “Analisis Sentimen Terhadap Produk The Body Shop Tea Tree Oil,” J. Teknol. Manaj. Inform. , vol. 5, no. 1, 2019.
[16]  E. Indrayuni, A. Nurhadi, and D. A. Kristiyanti, “Implementasi Algoritma Naive Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors  untuk  Analisa  Sentimen  Aplikasi  Halodoc,” Fakt.  Exacta ,  vol.  14,  no.  2,  p.  64,  2021,  doi: 10.30998/faktorexacta.v14i2.9697.
[17]  A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  dengan  Algoritma  KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[18]  J.  A.  Septian,  T.  M.  Fachrudin,  and  A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Polemik  Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan K-Nearest Neighbor,” J. Intell. Syst. Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2019, doi: 10.52985/insyst.v1i1.36.
[19]  A. W. Sari, T. I. Hermanto, and M. Defriani, “Sentiment Analysis Of Tourist Reviews  Using K-Nearest Neighbors Algorithm And Support Vector Machine,” vol. 8, no. 3, pp. 1366–1378, 2023.
[20]  N.  Legiawati,  T.  I.  Hermanto,  and Y.  R.  Ramadhan,  “Analisis  Sentimen Opini  Pengguna  Twitter  Terhadap  Perusahaan  Jasa Ekspedisi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis PSO,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 930, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4629.
[21]  S.  Khairunnisa,  A.  Adiwijaya,  and  S.  Al  Faraby,  “Pengaruh  Text  Preprocessing  terhadap  Analisis  Sentimen  Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 406, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
[22]  H.  Rofiq,  K.  C.  Pelangi,  and  Y.  Lasena,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Potensi  Hujan  Harian  Dengan Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” J.  Manaj.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  8–15,  2020,  [Online].  Available: http://mahasiswa.dinus.ac.id/docs/skripsi/jurnal/19417.pdf
[23]  A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  8,  no.  6,  p.  219,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[24]  Sudianto, P. Wahyuningtias, H. W. Utami, U. A. Raihan, and H. N. Hanifah, “Comparison Of Random Forest And Support Vector  Machine  Methods  On  Twitter  Sentiment  Analysis  (  Case  Study :  Internet  Selebgram  Rachel  Vennya  Escape  From Quarantine ) Perbandingan Metode Random Forest Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Twitt,” Jutif , vol. 3, no. 1, pp. 141–145, 2022.