## ANALISIS SENTIMEN ULASAN PRODUK SERUM WAJAH PADA BEAUTY BRAND SOMETHINC MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Dinda Meisa Azzahra, Moch Hafid T, Syariful Alam Program Studi Teknik Informatika S1, Stt Wastukancana Jalan Cikopak No.53, Mulyamekar, Kec.Babakancikao, Kab. Purwakarta, Jawa Barat dindameisa39@wastukancana.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan jumlah pengguna media sosial didampingi dengan perkembangan bisnis produk perawatan kulit baik secara global maupun domestik di Indonesia. Pada penelitian ini untuk menegtahui riview dari produk serum  somethinc,  dengan  perbandingan  Serum  Niacinemaid  dan  Serum  AHA  BAH.  Yang  terdapat  berbagai ulasan positif dan negative dan neutral. Penelitian ini menggunakan metode text mining yang terdiri dari tahapan crawling data, labelling, cleaning, preprocessing (transformation, tokenization, filtering). Untuk algoritma yang digunakan yaitu naïve bayes karena mempunyai nilai probabilitas atau peluang tertinggi untuk pengklasifikasian data, untuk pembobotan menggunakan perhitungan TF-IDF, dan pengujian data menggunakan confusion matrix yang  ada  pada  tools  phyton.  Dari  hasil  penelitian  ini  terdapat  analisis  sentimen  dari  ulasan  produk  serum Niacinamide dengan jumlah data sebanyak 720, Dan serum AHA BAH PAH dengan jumlah data sebanyak 824, Berdasarkan  confusion  matrix  menggunakan  tools  phyton  serta  goggle  colaboratory.  Dan  setelah  melakukan evaluasi  menggunakan confusion  matrix pada serum AHA BAH PAH didapatkan akurasi sebanyak (accuracy) 80%, presisi sebesar (Precision) 84%,  serta (Recall)  sebesar 94%.  Pada Serum Niacinamid didapatkan akurasi sebanyak  64%  presisi  sebesar  67%,  serta  recall  sebesar  69%,  Disimpulkan  bahwa  hasil  dari  Penilaian  diatas menunjukan  bahwa  data  produk  serum  Serum  AHA  BAH  PAH  memiliki  hasil  lebih  baik  dengan  jumlah  data sentimen Positif 675 dan nilai akurasi (accuracy) 80% dan Presisi (Precision) 84%, recall 94%. Yang tergolong positif.
Kata kunci: serum , naïve Bayes , female daily , phyton, analisis, sentiment
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi internet dan penggunaan  media  sosial  telah  berkontribusi  pada pertumbuhan  bisnis  perawatan  kulit,  baik  di  tingkat global  maupun  domestik  di  Indonesia.  Fenomena  ini dapat diamati melalui kehadiran berbagai merek global yang memasuki pasar Indonesia, serta perkembangan bisnis lokal yang menciptakan merek perawatan kulit khas  Indonesia.  Terlihat  bahwa  pasar  kosmetik  dan perawatan kulit di Indonesia dibanjiri dengan produk dari  merek  lokal  dan  global,  seperti  The  Body  Shop, Wardah,  Somethinc,  Victoria's  Secret,  Avoskin, Loreal, dan sebagainya [1] .
Salah  satu  merek  lokal  di  Indonesia  yang  telah mengatasi  kesulitan  para  kaum  milenial  dalam memilih  produk  kosmetik  adalah  Somethinc.  Brand Somethinc ini didirikan oleh Irene Ursula pada bulan Maret  2019.  Merek  ini  dikenal  sebagai  produsen kosmetik  dan  perawatan  kulit  lokal  yang  telah mendapatkan sertifikasi halal serta memenuhi standar kualitas  internasional.  Dalam  kurun  waktu  2  tahun sejak  pendiriannya,  akun  Instagram  resmi  mereka, @somethincofficial,  telah  berhasil  mengumpulkan lebih  dari  995.000  pengikut.  Pada  tahun  2020, Somethinc  meraih  keberhasilan  sebagai  salah  satu merek  kosmetik  yang  masuk  dalam  daftar  Top  50 Brand  Indonesia  [2].  Produk  serum  yang  paling terkenal dari brand Somethinc adalah Serum Aha Bah Pah  Peeling  Solution,  yang  mendapatkan  rating terendah  sebesar  4.1  di  Female  Daily.  Rating  yang
rendah ini disertai dengan berbagai ulasan positif dan negatif,  menunjukkan  bahwa  performa  produk  yang ditawarkan  oleh  Somethinc  belum  sepenuhnya memenuhi harapan dan kebutuhan pengguna perawatan  kulit.  Oleh  karena  itu,  evaluasi  perlu dilakukan  oleh  Somethinc  untuk  meningkatkan kualitas  produk  dan  memperbaiki  reputasi  agar menjadi  produk  yang  berkualitas  tinggi  dan  diterima dengan baik oleh konsumen.
Ulasan atau tinjauan online dari pengguna dapat menjadi alat yang efektif dalam memperoleh informasi tentang  produk  atau  layanan  yang  diberikan. Pemilihan platform Female Daily juga didukung oleh kredibilitas  Female  Daily  sebagai  komunitas  media sosial pertama di Indonesia dalam  bidang kecantikan yang  menyediakan  review  terpercaya  mengenai perawatan kulit, perawatan tubuh, perawatan rambut, dan  kebutuhan  wanita  lainnya  [3].  Dalam  penerapan analisis sentiment digunakan metode algoritma, maka digunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  untuk mengetahui hasil ulasan dari pengguna produk Serum Aha Bah Pah Peeling Solution dari brand “Somethinc” yang  memiliki  rating  terendah  pada  produk  berbagai produk  somethinc  dapat  dilihat  pada  website  Female Daily.  Yang  terdapat  berbagai  ulasan  positif  dan negative,  Dari  banyak  nya  ulasan  atau  opini  yang diberikan  pengguna  terhadap  riview  produk  Serum Aha Bah Pah Peeling Solution.
Dalam  penelitian  ini,  dibahas  mengenai  metode pengklasifikasian ulasan produk menjadi opini positif
dan  negatif  menggunakan  salah  satu  metode klasifikasi,  yaitu  Naïve  Bayes.  Penelitian  yang dilakukan oleh Khalida dan Setiawati pada tahun 2020 ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  tingkat  akurasi, presisi,  dan  recall  dari  klasifikasi  Naïve  Bayes Classifier dengan  mengoptimalkan pembobotan Gain Ratio. Algoritma Naïve Bayes adalah teknik prediksi yang relatif sederhana, dimana prediksi kemungkinan kejadian  di  masa  mendatang  didasarkan  pada  data yang telah ada sebelumnya. [4]. Algoritma ini mampu mengolah  jumlah  data  yang  besar  dengan  tingkat akurasi  yang  tinggi.  Metode  yang  sering  digunakan adalah  Naïve  Bayes  Classifier  yang  pertama  kali dikemukakan  oleh  Revered  Thomas  Bayes.  Dalam penelitian  ini,  aplikasi  pengolahan  data  yang digunakan  adalah  Rapidminer,  yang  mendukung berbagai algoritma dan metode di dalamnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah cabang penelitian yang mengkaji pandangan, perasaan, penilaian, pengevaluasian,  sikap,  dan  emosi  individu  terhadap suatu topik, layanan, produk, individu, organisasi, atau kegiatan khusus. Tujuan dari analisis sentimen adalah untuk  menentukan  apakah  pendapat  atau  komentar mengenai suatu masalah memiliki orientasi positif atau negatif, serta untuk menggunakannya sebagai panduan dalam meningkatkan layanan atau kualitas produk [5].

## 2.2. Brand Somethinc
Somethinc merupakan  sebuah  merek  produk skincare yang didirikan oleh Irene Ursula pada bulan Maret  2019.  Merek  ini  terkenal  sebagai  produsen produk  make-up  dan  skincare  lokal  yang  memiliki sertifikasi  halal  dan  memenuhi  standar  internasional dalam  hal  kualitas.  Dalam  waktu  2  tahun  sejak pendiriannya,  akun  resmi  Instagram  mereka  dengan nama @somethincofficial telah berhasil mendapatkan lebih  dari  995,000  pengikut.  Pada  tahun  2020, Somethinc berhasil meraih prestasi sebagai salah satu dari Top 50 Brand Indonesia di industri kosmetik [6].

## 2.3. Female Daily
Female  Daily  merupakan  platform  daring  yang menyediakan  wadah  bagi  pengguna  untuk  berbagi pengalaman  mereka  dalam  menggunakan  produk skincare.  Di  samping  itu,  forum  di  situs  web  Female Daily  menjadi  sumber  utama  untuk  membaca  ulasan produk  kecantikan.  Ulasan  produk  yang  ditulis  oleh para  pengguna  menjadi  salah  satu  fitur  yang  paling diminati  dan  berperan  penting  dalam  memberikan informasi kepada para pengunjung situs ini. Electronic Word of Mouth (E-WOM) yang terjadi di platform ini mencakup  ulasan  berdasarkan  pengalaman  pengguna dengan produk skincare atau kecantikan tertentu, yang kemudian digunakan sebagai referensi oleh pengguna lain  sebelum  memutuskan  untuk  membeli  produk tersebut, meskipun tidak selalu sepenuhnya akurat [7].

## 2.4. Serum Wajah
Serum Niacinemaid dan serum AHA BAH PAH Peeling Solution adalah produk yang dirancang khusus untuk  mengatasi  berbagai  masalah  kulit  wajah, memberikan rasa tenang dalam merawat kulit. Kedua produk  ini  memiliki  formula  khusus  yang  bertujuan untuk  membantu  melindungi  kulit  dari  berbagai masalah,  mulai dari penuaan  hingga ketidakmerataan warna  wajah.  Serum  wajah  memiliki  konsentrasi bahan aktif yang tinggi, sehingga dapat dengan cepat diserap oleh kulit dan memberikan efek yang nyaman. Selain  itu,  karena  viskositasnya  yang  rendah,  serum mudah  menyebar  di  permukaan  kulit,  membuat penggunaan  serum  lebih  efisien.  Serum  dianggap sebagai jenis emulsi karena memiliki viskositas rendah dan  memberikan  performa  maksimal  dalam  merawat kulit [8]

## 2.5. Naïve Bayes
Klasifikasi  Naive  Bayes  merupakan  klasifikasi yang  bersifat  supervised  learning  karena  memiliki supervisor  (manusia  melakukan  klasifikasi  secara manual  pada  data  yang  digunakan  dalam  pelatihan) selaku  pengajar  dalam  proses  belajar  atau  learning. Selain  itu,  performansi  Naive  Bayes  memiliki  waktu klasifikasi yang singkat sehingga mempercepat proses sistem analisis sentimen. Pada penelitian ini pengujian digunakan  dengan  menggunakan  5  kelas  (sangat negatif, negatif, netral, positif dan sangat positif ) dan 2 kelas (negatif, dan positif) [9].

## 2.6. Text Mining
Secara umum, teks mining adalah konsep tentang memproses  sejumlah  besar  dokumen  yang  ada  dari waktu  ke  waktu  dengan  menggunakan  berbagai analisis. Tujuan dari pengolahan teks ini adalah untuk mengidentifikasi  dan  mengekstrak  informasi  yang berharga dari sumber data tersebut, serta mengeksplorasi pola menarik dalam kasus text mining. Sumber  data  yang  digunakan  dalam  proses  ini biasanya berupa kumpulan atau koleksi dokumen yang tidak  terstruktur,  dan  memerlukan  pengelompokan untuk dapat diolah secara efisien [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Objek  penelitian  merupakan  komponen  yang penting dalam sebuah penelitian karena melalui objek penelitian  tersebut,  kita  dapat  mengidentifikasi variabel-variabel  penting  yang  akan  mendukung penelitian. Dalam penelitian yang akan dilakukan ini, objek  penelitian  yang  akan  difokuskan  adalah  ulasan pengguna  produk  Serum  Niacinemaid  dan  Serum AHA  BAH  PAH  dari  brand  kecantikan  "Somethinc" yang terdapat di platform Female Daily.

## 3.1. Kerangka Pemikiran
Kerangka  pikir  adalah  sebuah  sistem  pemikiran yang dirancang  berdasarkan aktivitas penelitian  yang telah  dilakukan.  Kerangka  berpikir  merupakan  suatu model  konseptual  yang  menggambarkan  bagaimana
teoriterhubung  dengan  berbagai  faktor  yang  telah diidentifikasi sebagai masalah yang signifikan. [11]. Dapat  dilihat  pada  gambar  di  bawah  ini  adalah kerangka pemikiran :
Gambar 1. Kerangka pemikiran

## 3.2. Study Literatur
Dalam  penelitian  ini,  populasi  yang  dimaksud adalah  semua  ulasan  atau  review  pengguna  produk Serum Niacinemaid "Somethinc" yang terdapat dalam database  website  Female  Daily.  Sebagai  sampel, digunakan 720 ulasan produk Serum Niacinemaid dan 824  ulasan  produk  Serum  AHA  BAH  PAH  Peeling Solution.

## 3.3. Scraping Data
Pada  penelitian  ini,  metode  pengumpulan  data yang  digunakan  adalah  metode  web  scraping  dari Google Chrome. Pada alamat website : https://reviews.femaledaily.com/products/treatment/s erum-essence-23/somethinc/niacinamide-moisture- beet-serum- 19?cat=&cat_id=0&age_range=&skin_type=&skin_t
one=&skin_undertone=&hair_texture=&hair_type=& order=newest&page=1

## 3.4. Labeling Dan Cleaning
Proses  labeling  adalah  proses  menentukan sentimen  setiap  ulasan  tersebut,  dalam  penelitian  ini dibagi menjadi 2 (Sentimen)  positif dan negatif.untutk ulasan yang diberikan label positif memberikan riview yang  “cocok,  bagus  dimuka”,  dan  berkata  “kurang cocok  dimuka”  diberikan  label  negative.  Dengan menggunakan tools phyton dapat dilihat dibawah ini :
Gambar 2. Source Kode Phyton Labeling
Berikut  adalah  hasil  dari  proses  labeling  diatas, dapat dlihat tabel dibawah ini:
Tabel 1. Hasil Proses Labeling Ulasan Sentimen klo di aku ga terlalu berasa ngefek sih, tp ga bikin  Negatif BO jd krn sayang, kupake aja gtu afternya gamau nah pas bgt aku lg ganti skincare dan dia gacocok sm aha bha Negatif rekomen bagus buat pemula. krn ini udh ada AHA BHA PHA. Positif
Proses  cleaning  adalah  proses  membersihkan ulasan dari kata-kata yang tidak dibutuhkan Kata-kata yang  disingkat  adalah  huruf  HTML,  kata  kunci, symbol emosional, tagar.
Gambar 3. Source Kode Phyton Cleaning
Berikut  adalah  hasil  dari  cleaning,  dapat  dilihat tabel dibawah ini :

## Tabel 2. Hasil Cleaning

## Sebelum
Tekstur: Cair bening berwarna merah tua mudah menyerap dan tidak lengket dikulit. Efektivitas: serum ini gentle banget, awalnya sempet agak takut celkit- celkit ternyata nggak sama sekali. Suka banget sama hasilnya bikin kulit halus dan glowing. Tp setelah pakai serum ini rutin,

## Tabel 3. Hasil Cleaning
Sesudah tekstur cair bening berwarna merah tua mudah menyerap dan tidak lengket dikulit efektivitas serum ini gentle banget awalnya sempet agak takut celkitcelkit ternyata nggak sama sekali suka banget sama hasilnya bikin kulit halus dan glowing tp setelah pakai serum ini rutin

## 3.5. Pre-Processing Tekt
Pre-processing  adalah  suatu  langkah  penting yang bertujuan untuk memilah data yang tidak relevan sehingga data menjadi lebih terstruktur dan informasi yang diperoleh menjadi lebih jelas. Dalam proses pre- processing, terdapat beberapa tahapan yang meliputi:
a) Case  Folding :  tahap  ini  mengubah  teks  menjadi huruf  kecil  (lowercase),  menghapus  tanda  baca, serta menghilangkan angka pada teks ulasan.

## Tabel 4. Case Folding

## Sebelum
Tekstur: Cair bening berwarna merah tua mudah menyerap dan tidak lengket dikulit. Efektivitas: serum ini gentle banget, awalnya sempet agak takut celkit- celkit ternyata nggak sama sekali. Suka banget sama hasilnya bikin kulit halus dan glowing. Tp setelah pakai
serum ini rutin,

## Tabel 5. Case Folding

## Sesudah
tekstur cair bening berwarna merah tua mudah menyerap dan tidak lengket dikulit efektivitas serum ini gentle banget awalnya sempet agak takut celkitcelkit ternyata nggak sama sekali suka banget sama hasilnya bikin kulit halus dan glowing tp setelah pakai serum ini rutin
b) Tokenizing: tahap ini berfungsi untuk membersihkan dan  mengekstraksi kata-kata. Pada tahap  ini,  teks  dipecah  menjadi  unit-unit  terkecil yang disebut token, seperti kata-kata.

## Tabel 6. Tokenizing
Sebelum tekstur cair bening berwarna merah tua mudah menyerap dan tidak lengket dikulit efektivitas serum ini gentle banget awalnya sempet agak takut celkitcelkit ternyata nggak sama sekali suka banget sama hasilnya bikin kulit halus dan glowing tp setelah pakai serum ini rutin

## Tabel 7. Tokenizing

## Sesudah
['Tekstur', ':', 'Cair', 'bening', 'berwarna', 'merah', 'tua',
'mudah', 'menyerap', 'dan', 'tidak', 'lengket', 'dikulit', '.', 'Efektivitas', ':', 'serum', 'ini', 'gentle', 'banget', ',', 'awalnya', 'sempet', 'agak', 'takut', 'celkit-celkit',
'ternyata', 'nggak', 'sama', 'sekali', '.', 'Suka', 'banget',
'sama', 'hasilnya', 'bikin', 'kulit', 'halus', 'dan', 'glowing',
'.', 'Tp', 'setelah', 'pakai', 'serum', 'ini', 'rutin', ',]
c) Filtering  (Stop  words): tahap  ini  merupakan proses penyaringan kata-kata yang umumnya tidak memiliki makna signifikan dalam suatu dokumen.
Kata-kata  tersebut  sering  disebut  sebagai  "stop words"  dan  dihilangkan  dalam  proses  pre- processing.
Tabel 8. StopWord Removal Sebelum tekstur cair bening berwarna merah tua mudah menyerap dan tidak lengket dikulit efektivitas serum ini gentle banget awalnya sempet agak takut celkitcelkit ternyata nggak sama sekali suka banget sama hasilnya bikin kulit halus dan glowing tp setelah pakai serum ini rutin

## Tabel 9. StopWord Removal

## Sesudah
['Tekstur', ':', 'Cair', 'bening', 'berwarna', 'merah', 'tua',
'mudah', 'menyerap', 'dan', 'tidak', 'lengket', 'dikulit', '.',
'Efektivitas', ':', 'serum', 'ini', 'gentle', 'banget', ',', 'awalnya', 'sempet', 'agak', 'takut', 'celkit-celkit', 'ternyata', 'nggak', 'sama', 'sekali', '.', 'Suka', 'banget', 'sama', 'hasilnya', 'bikin', 'kulit', 'halus', 'dan', 'glowing', '.', 'Tp', 'setelah', 'pakai', 'serum', 'ini', 'rutin',] 3.6. TF_IDF
Setelah selesai melakukan preprocessing (transformasi, tokenisasi, penyaringan) pada dokumen,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan proses term weighting, di mana setiap term akan diberi bobot  (nilai)  yang  menunjukkan  tingkat  pentingnya term tersebut dalam dokumen. Selanjutnya, dilakukan perhitungan bobot untuk setiap term yang dicari dalam setiap  dokumen,  dengan  tujuan  untuk  mengetahui kegunaan  dan  kemiripan  term  tersebut  dalam dokumen-dokumen  tersebut.  Semakin  sering  kata muncul  dalam  kumpulan  dokumen,  semakin  tinggi nilai  atau  bobot  kata  tersebut.  Berikut  dibawah  ini adalah  tabel  4.13  sampel  data  ulasan  Serum  AHA BAH  PAH  dan  Serum  Niacinamide  dapat  dilihat  di bawah ini :
Tabel 10. Sampel Data Ulasan Serum Aha Bah Pah
Ulasan Dokumen Tekstur cair bening berwarna merah tua mudah menyerap dan tidak lengket D1 Pertama kali pakai udah langsung besoknya jerawat dimanamana D2 Ini adaah produk peeling pertama. Tidak bereskpektasi banyak waktu beli D3

## Tabel 11. Sampel Data Ulasan Serum Niacinamide
Ulasan Dokumen awal cobain produk ini karena lagi jerawat dan review di sini pada bilang bagus D1 cinta  banget  sama  serum  ini  awal  ga berekspektasi  tinggi  bisa  pudar  bekas jerawat D2 Serum ini udah kuhabisin dua botol, lebih kentel teksturnya D3

## 3.7. Term Frequency
Pada tahap ini semakin besar jumlah kemunculan istilah dalam dokumen, semakin besar bobotnya. Kata yang tidak muncul akan bernilai 0, dan jika ada maka
bernilai 1. Berikut hasil term frequency Menggunakan Excel dapat dilihat pada tabel 4.14 dibawah ini :
Tabel 12. Term Frequency Serum Niacinamide TERM TF D1 D2 D3 awalnya 1 0 0 cobain 1 0 0 produk 1 0 0
ini 1 1 1
karena 1 0 0 lagi 1 0 0 jerawat 1 0 0 dan 1 0 0 review 1 0 0 di 1 0 0
sini 1 0 0
pada 1 0 0 bilang 1 0 0 bagus 1 0 0 cinta 0 1 0 banget 0 1 0 sama 0 1 0 serum 0 1 1
ga 0 1 0
berekspetasi 0 1 0

## Tabel 13. Term Frequency Serum AHA BAH PAH
TERM TF D1 D2 D3 tekstur 1 0 0 cair 1 0 0 bening 1 0 0 warna 1 0 0 merah 1 0 0 tua 1 0 0 mudah 1 0 0 serap 1 0 0 dan 1 0 0 tidak 1 0 1 lengket 1 0 0 pertama 0 1 1 kali 0 1 0 pakai 0 1 0 udah 0 1 0 langsung 0 1 0 besok 0 1 0 jerawat 0 1 0 dimanamana 0 1 0 ini 0 0 1

## 3.8. Invers Dokumen Frequency
Pada  tahap  inverse  document  frequency  setelah semua  kata  diberi  bobot,  selanjutnya  menghitung document  frequency  (DF)  atau  berapa  banyak  kata yang ada dalam dokumen. Kemudian total dari seluruh dokumen  dibagi  dengan  document  frequency  (DF) untuk menghasilkan nilai dokumen/DF.
Tabel 14. Invers Dokumen Frequency
TERM DF IDF awalnya 1 0,477 cobain 1 0,477 produk 1 0,477 ini 2 0,176 karena 1 0,477 lagi 1 0,477 jerawat 1 0,477 dan 1 0,477 review 1 0,477 di 1 0,477 sini 1 0,477 pada 1 0,477 bilang 1 0,477 bagus 1 0,477 cinta 1 0,477 banget 1 0,477 sama 1 0,477 serum 2 0,176 ga 1 0,477 berekspetasi 1 0,477

## Tabel 15. Invers Dokumen Frequency
TERM DF IDF tekstur 1 0,477 cair 1 0,477 bening 1 0,477 warna 1 0,477 merah 1 0,477 tua 1 0,477 mudah 1 0,477 serap 1 0,477 dan 1 0,477 tidak 2 0,176 lengket 1 0,477 pertama 2 0,176 kali 1 0,477 pakai 1 0,477 udah 1 0,477 langsung 1 0,477 besok 1 0,477 jerawat 1 0,477 dimanamana 1 0,477 ini 1 0,477

## 3.9. Term Frequency Invers dokumen frequency
Pada  tahap  term  frequency  inverse  document frequency untuk mendapatkan nilai tf-idf yaitu dengan cara mengalikan bobot tiap kata dari seluruh dokumen, dengan nilai dari idf kata tersebut.
Tabel 16. Term Frequency Invers Dokumen Frequenncy
W = TF * DF D1 D2 D3 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,176 0 0,176 0,477 0 0 0,477 0 0
W = TF * DF D1 D2 D3 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,176 0,176 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 Tabel 17. Term Frequency Invers Dokumen Frequency W = TF * DF D1 D2 D3 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,176 0 0,176 0,477 0 0 0 0,176 0,176 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Klasifikasi Naïve Bayes
Dokumen  ulasan  yang  sudah  melewati  proses sebelumnya  bisa  dikelompokkan  dalam  kategori tertentu  berdasarkan  kata-kata  yang  terdapat  di dalamnya.  Salah  satu  pendekatan  yang  digunakan untuk klasifikasi ini adalah metode Naive Bayes, yang bertujuan untuk mencapai tingkat akurasi yang tinggi dan  hasil  yang  optimal.  Microsoft  Excel  merupakan salah  satu  alat  yang  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  klasifikasi  Naive  Bayes,  sedangkan
Python  digunakan  untuk  melakukan  pemodelan  dan pengujian klasifikasi Naive Bayes.

## 4.2. Model Klasifikasi Naïve bayes

## Gambar 4. Model Phyton Klasifikasi Naïve Bayes

## 4.3. Evaluasi (Confution Matrix)
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  akurasi dengan menggunakan confusion matrix dan visualisasi.  Evaluasi  dilakukan  untuk  memeriksa kebenaran hasil klasifikasi. Dalam tahap ini, evaluasi menggunakan  metode  cross  validation,  di  mana hasilnya akan diukur menggunakan Confusion Matrix untuk menentukan akurasi, presisi, dan recall. Berikut adalah  tabel  3.1  Confution  Matrix  dapat  dilihat  di bawah ini :
Tabel 18. Confution Matrix
Positif Negatif Negative 2 12 Positif 4 65

## 4.3.1. Confition Matrix Serum AHA BAH PAH
Akurasi : 80.72289% 𝐴𝑐𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 ∶ TN + TP TP + TN + FP + FN = 2 + 65 65 + 2 + 12 + 4 = 68 83
= 0,8 = 80% Rumus 1.  Perhitungan Akurasi Precission : 84.41558%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 TP + FP = 65 65 + 12 = 65 77
= 0,84 = 84%

## Rumus 2. Perhitungan Presisi
Recall : 94.202898% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN = 65 65 + 4 = 65 69
= 0,94 = 94%

## Rumus 3. Perhitungan Recall

## 4.3.2. Confution Matrix Serum Niacinamide
Akurasi : 80.72289%
𝑇𝑁 + 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 = 38 + 55 55 + 38 + 27 + 24
= 93 144 = 0,64 = 64%
Rumus 4. Perhitungan Akurasi Precission : 84.41558%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 55 55 + 27 = 55 82 = 0,67
= 67%
Rumus 5. Perhitungan Presisi 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN = 55 55 + 24 = 55 79 = 0,69 = 69%

## Rumus 6. Perhitungan Recall
4.4. Visualisasi (WordCloud)
a. Hasil  dari  visualisasi  word  cloud  Positif ditampilkan pada gambar 5. sebagai berikut:
Gambar 5. WordCloud Positif
Berdasarkan  gambar  5.  Word  Cloud  diatas terdapat  kata  –  kata  yang  serong  muncul  pada data  ulasan  positif  keseluruhan  adalah  “untuk”, “banget”, “yang”, “juga”, dan lain – lain.
b. Hasil  dari  visualisasi  word  cloud  negative ditampilkan pada gambar 4.16 sebagai berikut :
Gambar 6. WordCloud Negatif
Berdasarkan  gambar  6.  Word  Cloud  diatas terdapat  kata  –  kata  yang  serong  muncul  pada data  ulasan  positif  keseluruhan  adalah  “juga”, “tapi”, “yang”, “banget”, dan lain – lain.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  diatas  mengenai  analisis sentiment  ulasan  Perkembangan  jumlah  pengguna media sosial didampingi dengan perkembangan bisnis produk  perawatan  kulit  baik  secara  global  maupun domestik  di  Indonesia.  Pada  penelitian  ini  untuk menegtahui  riview  dari  produk  serum  somethinc, dengan perbandingan Serum Niacinemaid dan Serum AHA BAH. Yang terdapat berbagai ulasan positif dan negative  dan  neutral.  Penelitian  ini  menggunakan metode text mining yang terdiri dari tahapan crawling data, labelling, cleaning, preprocessing (transformation, tokenization, filtering). Untuk algoritma  yang  digunakan  yaitu  naïve  bayes  karena mempunyai  nilai  probabilitas  atau  peluang  tertinggi untuk  pengklasifikasian  data,  untuk  pembobotan menggunakan  perhitungan  TF-IDF,  dan  pengujian data  menggunakan  confusion  matrix  yang  ada  pada tools phyton. Dari hasil penelitian ini terdapat analisis sentimen  dari  ulasan  produk  serum  Niacinamide dengan  jumlah  data  sebanyak  720,  Dan  serum  AHA BAH  PAH  dengan  jumlah  data  sebanyak  824, Berdasarkan  confusion  matrix  menggunakan  tools phyton  serta  goggle  colaboratory.  Dan  setelah melakukan  evaluasi  menggunakan  confusion  matrix pada  serum  AHA  BAH  PAH  didapatkan  akurasi sebanyak  (accuracy)  80%,  presisi  sebesar  (Precision) 84%,  serta  (Recall)  sebesar  94%.  Pada  Serum Niacinamid didapatkan akurasi sebanyak 64% presisi sebesar  67%,  serta  recall  sebesar  69%,.  Disimpulkan bahwa  hasil dari Penilaian diatas  menunjukan  bahwa data produk serum Serum AHA BAH PAH memiliki hasil  lebih  baik  dengan  jumlah  data  sentimen  Positif 675  dan  nilai  akurasi  (accuracy)  80%  dan  Presisi (Precision)  84%,  recall  94%.  Yang  tergolong  positif.
produk  serum  wajah  pada  beauty  brand  somethinc Serum  Niacinamide  yang  berjumlah  720  dan  Serum AHA BAH PAH Peeling Solution yang berjumlah 824 sudah melewati tahap preprocess text yang terdiri dari filtering,  tokenization,  transformation  dan  klasifikasi menggunakan  algoritma  naïve  bayes  serta  evaluasi data  dengan  confusion  matrix  menggunakan  tools phyton  serta  goggle  colaboratory.  Dan  setelah melakukan  evaluasi  menggunakan  confusion  matrix pada  serum  AHA  BAH  PAH  didapatkan  akurasi sebanyak  (accuracy)  80%,  presisi  sebesar  (Precision) 84%,  serta  (Recall)  sebesar  94%.  Pada  Serum Niacinamid didapatkan akurasi sebanyak 64% presisi sebesar  67%,  serta  recall  sebesar  69%,  Disimpulkan bahwa  hasil dari Penilaian diatas  menunjukan  bahwa data produk serum Serum AHA BAH PAH memiliki hasil  lebih  baik  dengan  jumlah  data  sentimen  Positif 675  dan  nilai  akurasi  (accuracy)  80%  dan  Presisi (Precision)  84%,  recall  94%.  Yang  tergolong  positif. Berdasarkan  nilai  tersebut  membuktikan  sentiment mengenai ulasan produk Serum AHA BAH PAH pada beauty  brand  somethinc  terbukti  lebih  baik  dalam mengklasifikasikan dokumen ulasan sentiment.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Asri  Nabila.  (n.d.). Asri  Nabila,  ANALISIS SENTIMEN ULASAN PRODUK TONER PADA BEAUTY  BRAND  “THE  BODY  SHOP” MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  BAYES
CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE: STUDI KASUS DI FEMALE DAILY . [2]  Azizah,  Y.,  Kurniawati,  E.,  &  Dyah,  W.  (n.d.). KARAKTERISTIK  SEDIAAN  SERUM  WAJAH DENGAN VARIASI KONSENTRASI SARI
RIMPANG TEMU GIRING (Curcuma heyneana) TERFERMENTASI  Lactobacillus  bulgaricus CHARACTERISTICS  OF  FACIAL  SERUM PREPARATION WITH VARIOUS CONCENTRATION OF TEMU GIRING (Curcuma  heyneana)  FERMENTED  WITH Lactobacillus bulgaricus .
[3]  Francia, C. (2022). Pengaruh Electronic Word of Mouth  Terhadap  Minat  Membeli  Nature Republic (Vol. 9, Issue 2).
[4]  Gunawan,  B.,  Sasty,  H.,  #2,  P., Esyudha,  E.,  & #3,  P.  (2018). JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan Penelitian Informatika) Sistem Analisis Sentimen pada  Ulasan  Produk  Menggunakan  Metode Naive Bayes . 4 (2), 17–29. www.femaledaily.com [5]  Khalida,  R.,  &  Setiawati,  S.  (2020).  Analisis Sentimen Sistem E-Tilang Menggunakan
Algoritma  Naive  Bayes  Dengan  Optimalisasi Information  Gain. Journal  of  Information  and Information Security (JIFORTY) , 1 (1). http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/jiforty
[6]  Melyza,  A.,  &  Agus,  R.  M.  (2021).  SISWA TERHADAP PROSES PENERAPAN PEMBELAJARAN  PENDIDIKAN  JASMANI OLAHRAGA  DAN  KESEHATAN  PADA PANDEMI  COVID-19  DI  SMA  NEGERI  1 PADANG  CERMIN. Journal  of  Physical Education (JouPE) , 2 (1), 8–16.
[7]  Muchammad  Shiddieqy  Hadna,  N.,  Insap Santosa,  P.,  &  Wahyu  Winarno,  W.  (2016). STUDI LITERATUR TENTANG PERBANDINGAN METODE UNTUK PROSES ANALISIS SENTIMEN DI TWITTER.  In Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Komunikasi .
[8]  Nurjanah, W. E., Setya Perdana, R., & Fauzi, M. A. (2017). Analisis Sentimen Terhadap Tayangan Televisi Berdasarkan Opini Masyarakat pada Media Sosial Twitter menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan Pembobotan Jumlah Retweet (Vol. 1, Issue 12). http://j-ptiik.ub.ac.id
[9]  Sheren Yunanto, L. (2022). ANALISIS
PENGARUH  KESADARAN  HARGA  DAN
KUALITAS PRODUK TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN DALAM
MEMBENTUK
LOYALITAS KONSUMEN PADA PELANGGAN SOMETHINC (Vol. 10, Issue 1).
[10]  Wijaya,  A.  P.,  &  Santoso,  H.  A.  (2016).  Naive Bayes  Classification  pada  Klasifikasi  Dokumen Untuk Identifikasi Konten E-Government Naïve Bayes Classification on Document Classification to  Identify  E-Government  Content. Journal  of Applied Intelligent System , 1 (1), 48–55.