PENERAPAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN KOMENTAR BEAUTY VLOGGER RACHEL GODDARD TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Pada Jurusan Teknik Informatika Oleh MURSYIDA FADHILLAH 11351203248 FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU PEKANBARU 2020
LEMBAR HAK ATAS KEKAYAAN INTELEKTUAL Tugas Akhir yang tidak diterbitkan ini terdaftar dan tersedia di perpustakaan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ialah terbuka untuk umum dengan ketentuan bahwa hak cipta pada penulis. Referensi kepustakaan diperkenakan di catat, tetapi pengutipan atau ringkasan hanya dapat dilakukan dengan seizin penulis dan harus di sertai dengan kebiasaan ilmiah untuk menyebut sumbernya. Pengadaan atau penerbitan sebagian atau seluruh Tugas Akhir ini harus memperoleh izin dari dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Perpustakaan yang meminjamkan Tugas Akhir ini untuk anggotanya diharapkan untuk mengisi nama, tanda peminjaman dan tanggal pinjam. iv
LEMBAR PERNYATAAN Dengan ini menyatakan bahwa dalam Tugas Akhir ini tidak terdapat karya yang pernah di ajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu perguruan tinggi, dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau pendapat yang pernah ditulis atau diterbitkan oleh orang lain kecuali yang secara tertulis diacu dalam naskah ini dan disebutkan di dalam daftar pustaka. Pekanbaru, 9 April 2020 Yang membuat pernyataan, MURSYIDA FADHILLAH 11351203248 v
LEMBAR PERSEMBAHAN Sesungguhnya bersama kesukaran itu ada keringanan. Karena itu bila kau sudah selesai (mengerjakan yang lain). Dan berharaplah kepada Tuhanmu. (Q.S Al Insyirah : 6-8) Alhamdulilah... Sembah Sujud ku pada-Mu Ya Allah yang Maha Ber-Ilmu. Engkau telah meringankan langkahku, mengabulkan dořa ku, memudahkan kesukaranku, dan memberi terang disetiap gelap langkahku. Sungguh berkat Rahmat dan Karunia-Mu hamba bisa menyelesaikan Tugas Akhir Ini. ========================= Terimalah Persembahan kecilku ini, Ibuk dan Papa Tercinta.. Bingkisan kecil ini bukan seberapa untuk Ibuk yang telah melakukan pengorbanan yang tiada bandingnya, terimakasih buk atas cinta dan kasih sayangmu yang tiada akhir, atas semangat dan dořa mu. Terimakasih papa, atas seluruh motivasi mu, atas segala pengorbanan, cinta dan dořa mu. Terimalah bingkisan kecil ini, yang ananda harap dapat menoreh senyum bangga dan bahagia diwajah kalian. vi
PENERAPAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN KOMENTAR BEAUTY VLOGGER RACHEL GODDARD MURSYIDA FADHILLAH 11351203248 Tanggal Sidang : 9 April 2020 Periode Wisuda : Jurusan Tenik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ABSTRAK YouTube merupakan salah satu media sosial terpopuler pada tahun 2018 dengan jumlah pengguna sebanyak 1.900 miliar, dimana 38% pengguna wanita pada umumnya menonton video tentang kecantikan (Beauty Vlogger). YouTube memberikan fitur agar warganet dapat memberikan komentar pada setiap tayangan. Tingginya pengguna YouTube mengakibatkan banyaknya kalimat komentar dalam setiap video sehingga dapat dijadikan sumber data dalam penelitian text mining klasifikasi jenis komentar. Pada kolom komentar mengandung berbagai macam jenis komentar yang dikategorikan menjadi tiga jenis yaitu komentar negatif, positif dan komentar netral. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan 990 komentar sebagai dataset. Dataset yang telah diunduh diproses dalam beberapa tahapan yang terdiri dari pelabelan manual, preprocessing hingga pada tahap Support Vector Machine. Dari model pembelajaran yang dihasilkan proses training SVM, didapat nilai akurasi sebesar 82% dengan menggunakan 55 fitur dan pemilihan terbaik menggunakan grid search C dari 10, 100, dan 1000 dan 𝛾 dari 0.001 dan 0.0001 maka dihasilkan C 10 dan 𝛾 0,001 dengan perbandingan 90% data latih dan 10% data uji. Kata Kunci : Beauty Vlogger, Klasifikasi, Komentar, Support Vector Machine, YouTube vii
APPLICATION OF SUPPORT VECTOR MACHINE FOR CLASSIFICATION OF COMMENTS BEAUTY VLOGGER RACHEL GODDAR MURSYIDA FADHILLAH 11351203248 Date of Examination : April 9th 2020 Graduate Peroid : Department of Informatics Engineering Faculty of Science and Technology Sultan Syarif Kasim Riau State Islamic University, Riau ABSTRACT YouTube is one of the most popular social media in 2018 with 1,900 billion users, which 38% of female users generally watch videos about beauty (Beauty Vlogger). YouTube provides a feature where citizens can comment on each video. The high number of YouTube users causes much comment sentences in each video so that it can be used as a data source in the text mining research classification of comment types. in the comments column contains various types of comments which are categorized into three types namely negative, positive and neutral comments. the method used in this study is Support Vector Machine (SVM) using 990 comments as a dataset. The downloaded dataset is processed in several stages consisting of manual labeling, preprocessing to the Support Vector Machine stage. An accuracy value of 82% is obtained using 55 features and the best selection is using a C search grid of 10, 100, and 1000 and 𝛾 of 0.001 and 0.0001, then a C 10 is producedand 𝛾 0.001 with a ratio of 90% of training data and 10% of test data from the learning model produced by the SVM training process. Keywords : Beauty Vlogger, Classification, Comments, Support Vector Machine, YouTube viii
KATA PENGANTAR Assalamualaikum Warahmatullahi Wabarakatuh Alhamdulilahi rabbilřalamin, rasa syukur yang tiada henti penulis ucapkan kehadirat Allah SWT, karena berkat rahmat dan hidayah-Nya penulis mampu menyelesaikan Tugas Akhir ini. Shalawat beriring salam kepada Nabi Muhammad SAW, yang telah membawa kita ke dunia yang penuh dengan ilmu pengetahuan. Tugas Akhir ini disusun sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar sarjana pada jurusan Teknik Infromatika Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Begitu banyak pihak yang telah membantu penulis dalam penyusunan laporan ini, baik berupa bantuan materi, aupun motivasi dan dukungan kepada penulis. Terlalu besar bagi penulis untuk membalasnya, namun pada kesempatan ini, penulis mengucapkan terimakasih kepada : 1. Allah SWT, Tuhan semesta alam yang mana berkat Rahmat dan Hidayah- Nya penulis berhasil menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik. Alhamdulillahirabbilřalamin.. 2. Bapak Prof. Dr. H.Akhmad Mujahidin, M.Ag., selaku Rektor Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 3. Bapak Dr. Ahmad Darmawi., M.Ag.,selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. 4. Ibu Dr. Elin Haerani, ST, M.Kom selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. 5. Bapak Muhammad Fikry, ST, M.Sc Dan Ibu Yusra, ST, MT. selaku dosen pembimbing Tugas Akhir Penulis, yang telah sangat banyak berbagi waktu, ilmu dan wawasan yang dimiliki kepada saya. Dan saya juga memohon maaf jika ada kata atau tingkah dan yang kurang pantas. Semoga Bapak Dan Ibu beserta keluarga selalu berada dalam lindungan Allah SWT dan semoga selalu dimudahkan dalam setiap urusan. ix
6. Ibu Fadhilah Syafria, ST, M.Kom,selaku dosen penguji I yang telah meluangkan waktunya dan banyak memberikan wawasan, ilmu yang bermanfaat serta pengalaman yang berharga untuk penulis. 7. Ibu Lola Oktavia, S.S.T, M.T.I. selaku Penguji II dalam Tugas Akhir ini, terimakasih untuk waktu, saran dan arahan yang telah diberikan sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik. 8. Seluruh Dosen Teknik Informatika yang tidak dapat disebutkan satu persatu, karena telah memberikan ilmunya kepada penulis, hingga penulis dapat menyelesaikan kuliah di jenjang S1 ini. Terimakasih untuk bapak- bapak dan ibu-ibu dosen, penulis tidak akan pernah bisa membalas jasa beliau semua. Semoga ilmu yang diajarkan menjadi amal ibadah yang terus mengalir pahalanya. 9. Kedua orang tua tercinta, Ibunda, Hade Hasan, Terimakasih telah menjadi jelmaan malaikat untuk penulis, yang selalu mengajari penulis untuk bangkit saat terjatuh, yang selalu memberi semangatnya, motivasinya, dan cintanya, terimakasih untuk selalu jadi wanita hebat yang tidak pernah menyerah mendidik penulis, dan selalu bersabar menghadapi penulis. Ayahanda , Untri Werdi yang selalu mendukung dan memberikan motivasi penuh dalam hidup penulis. Terimakasih telah berkorban agar penulis menjadi manusia yang terdidik dan berpendidikan. Adik tersayang Muhammad Mahbub Mahmuzi SE dan Muhammad Muhajir Hadi yang telah mengajarkan arti cinta dan arti persaudaraan, dan telah menjadikan penulis sebagai kakak yang paling beruntung. 10. Kepada Keluarga Cemara yang selalu menyemangati. Terimakasih Bang Agung, Bang Andre, Kak Nurul, Kak Tika, Risty, Rani, Rini, Anti, Dede. Akhirnya kak Dilla bias selesaikan satu tanggungjawab ini ya. Terimakasih ide, uang kosnya, jajanannya, minum kopinya, serta marah- marahnya. 11. Kepada BM 2740 EG yang menemani ke kampus, hingga akhirnya dia lelah pada tahun ke 6 perkuliahan ini. Terimakasih mio merah. x
12. Teman seperjuangan mengerjakan laporan, Rian, Aldi, Eko, Rival, Yusuf, Irul, Jas, Suci, Rika dan fidi, terimakasih untuk waktunya berjuang bersama menyelesaikan laporan ini. 13. Kepada ciku-ciku tercinta, Annisa Ulkhairah, Annisa Amalia, dan Windi Sisilia. Kalian penyemangat tiada tandingannya. Terimakasih, saat mengerjakan ini, dan mengerjakan hari bahagia salahsatu dari kita. Semoga lancar dan kita semua menyusul. 14. Kepada Mela, Sufi, dan kukuh, terimakasih selalu nanyakan kabar. Takut kawannya menghilang. 15. Kepada kawan-kawan satu bimbingan yang telah sama-sama berbagi ilmu, informasi serta keluh kesah selama proses pembuatan Tugas Akhir. 16. Terima kasih juga kepada kawan-kawan seperjuangan TIFŘ13 E (TIF E WOLES) yang telah berjuang bersama selama masa kuliah dan agenda- agenda bersama dari awal berjumpa. 17. Semua pihak yang terlibat baik langsung maupun tidak langsung dalam pelaksanaan tugas akhir ini yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu. Penulis menyadari bahwa dalam penulisan laporan tugas akhir ini masih banyak kesalahan dan kekurangan. Kritik dan saran yang membangun sangat penulis harapkan untuk kesempurnaan laporan ini. Semoga laporan ini dapat memberikan manfaat bagi pembaca. Amiin yaa Rabbalřalamin. Wassalâmuřalaikum wa rahmatullâhi wa barakâtuh Pekanbaru, 9 April 2020 Mursyida Fadhillah xi
DAFTAR ISI Halaman LEMBAR PERSETUJUAN... ii LEMBAR PENGESAHAN ... iii LEMBAR HAK ATAS KEKAYAAN INTELEKTUAL ... iiiv LEMBAR PERNYATAAN ... v LEMBAR PERSEMBAHAN ... vi ABSTRAK ... vii ABSTRACT ... viii KATA PENGANTAR ... ix DAFTAR ISI ... xii DAFTAR GAMBAR ... xv DAFTAR TABEL ... xvi DAFTAR RUMUS... xvii DAFTAR LAMPIRAN ... xviii DAFTAR SIMBOL ... xix BAB I PENDAHULUAN ... I-1 1.1 Latar Belakang ... I-1 1.2 Rumusan Masalah ... I-3 1.3 Batasan Masalah ... I-4 1.4 Tujuan ... I-4 1.5 Sistematika Penulisan ... I-4 BAB IILANDASAN TEORI ... II-1 2.1 YouTube ... II-1 2.2 Analisis Sentimen ... II-2 2.3 Text Mining ... II-2 xii
2.3.1 Text Preprocessing ... II-3 2.3.2 Ekstraksi dan Pembobotan ... II-4 2.4 Klasifikasi Teks ... II-6 2.5 Support Vector Machine (SVM) ... II-7 2.5.1 SVM Non-Linear ... II-9 2.5.2 Kernel Radial Basis Function (RBF)... II-10 2.5.3 Cross Validation and Grid Search... II-11 2.6 Confusion matrix ... II-12 2.7 Penelitian Terkait ... II-13 BAB III METODOLOGI PENELITIAN... III-1 3.1 Identifikasi Masalah ... III-1 3.2 Studi Pustaka atau Literatur ... III-2 3.3 Analisa ... III-2 3.3.1 Pengumplan Data dan Pelabelan Manual ... III-2 3.3.2 Preprocessing ... III-3 3.3.3 Ekstraksi Fitur dan Pembobotan ... III-4 3.3.4 Proses SVM ... III-4 3.4 Implementasi dan Pengujian ... III-6 3.5 Hasil Klasifikasi ... III-6 3.6 Kesimpulan dan Saran ... III-6 BAB IVANALISA DAN PERANCANGAN ... IV-1 4.1 Analisa ... IV-1 4.1.1 Analisis Kebutuhan Data dan Pelabelan Manual ... IV-2 4.1.2 Analisa Preprocessing ... IV-4 4.1.3 Ekstraksi Fitur dan Pembobotan ... IV-8 BAB VIMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN ... V-1 xiii
5.1 Implementasi ... V-1 5.1.1 Lingkungan Implementasi ... V-1 5.1.2 Implementasi Unduh Komentar ... V-1 5.1.3 Implementasi Pelabelan Manual ... V-2 5.1.4 Implementasi Import Library ... V-4 5.1.5 Implementasi Data Latih dan Data Uji ... V-4 5.1.6 Implementasi Pemilihan C dan γ Terbaik ... V-5 5.1.7 Implementasi Confusion Matrix dan Hasil Klasifikasi ... V-6 5.2 Pengujian... V-7 5.2.1 Tujuan pengujian ... V-7 5.2.2 Pengujian Training ... V-7 5.2.3 Confusion Matrix ... V-8 5.3 Hasil Pengujian ... V-9 5.4 Analisa Hasil Pengujian ... V-10 BAB VIPENUTUP ... VI-1 6.1 Kesimpulan ... VI-1 6.2 Saran ... VI-1 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN DAFTAR RIWAYAT HIDUP xiv
DAFTAR GAMBAR Gambar Halaman Gambar 2.1 Konsep Hyperplane pada SVM ... II-7 Gambar 2.2 Class Dapat di Pisahkan Secara Linier Oleh Sebuah Hyperplane. (Anto, 2008)... II-10 Gambar 2.3 Confusion Matrix (Han, Kamber dan Pei 2012)... II-12 Gambar 3.1 Bagan Alur Metodologi Penelitian ... III-1 Gambar 3.2 Tahapan Metode SVM ... III-5 Gambar 4.1 Kanal YouTube Rachel Goddard ( 17 April 2019) ... IV-1 Gambar 4.2 Contoh Komentar ( 17 April 2019 ) ... IV-2 Gambar 4.3 Comment Scraper (17 April 2019) ... IV-3 Gambar 4.4 Unduhan Komentar pada Comment Scarper ... IV-3 Gambar 4.5Nilai kemunculan Data ... IV-9 Gambar 4.6 TahapSVM Training ... IV-10 Gambar 4.7 Tahapan SVM Testing ... IV-12 Gambar 5.1 Implementasi Unduh Komentar Comment Scraper ... V-2 Gambar 5.2 Komentar Positif ... V-3 Gambar 5.3 Komentar Negatif ... V-3 Gambar 5.4 Komentar Netral ... V-4 Gambar 5.5 Implementasi Import Library ... V-4 Gambar 5.6 Implementasi Data Latih dan Data Uji ... V-5 Gambar 5.7 Pemilihan C dan γ ... V-5 Gambar 5.8 Implementasi Pemilihan C dan γ Terbaik ... V-5 Gambar 5.9 Implementasi Confusion Matrix dan Hasil Klasifikasi ... V-6 Gambar 5.10 Implementasi Contoh Komentar ... V-6 Gambar 5.11 Implementasi Hasil Klasifikasi Komentar ... V-6 xv
DAFTAR TABEL Tabel Halaman Tabel 2.1 Contoh Fined-Grained Sentiment Analysis... II-2 Tabel 2.2 Penelitian Terdahulu ... II-13 Tabel 4.1 Label Manual ... IV-4 Tabel 4.2 Komentar Sebelum dan Sesudah Case Folding ... IV-5 Tabel 4.3 Komentar sebelum dan sesudah di Cleaning ... IV-5 Tabel 4.4 Komentar sesudah Tokenizing ... IV-5 Tabel 4.5 Komentar sesudah Normalisasi ... IV-6 Tabel 4.6 Komentar sesudah Negation Handling ... IV-7 Tabel 4.7 Komentar sesudah Filtering ... IV-7 Tabel 4.8 Komentar sesudah Stemming ... IV-8 Tabel 4.9 Nilai Kemunculan Data ... IV-8 Tabel 4.10 Contoh perhitungan TF-IDF ... IV-9 Tabel 5.1 Pengujian 90% : 10% ... V-8 Tabel 5.2 Tabel Pengujian 80% : 20% ... V-8 Tabel 5.3 Tabel Pengujian 70% : 30% ... V-9 Tabel 5.4 PengujianPerbandingan ... V-9 Tabel 5.5 Rincian Data pada Hasil Pengujian ... V-10 Tabel 5.6 Komentar Negatif menjadi Netral ... V-11 Tabel 5.7 Komentar Negatif menjadi Positif ... V-11 Tabel 5.8 Tabel Komentar Positif menjadi Negatif ... V-11 Tabel 5.9 Tabel Komentar Positif menjadi Netral ... V-11 Tabel 5.10 Tabel Komentar Netral menjadi Negatif ... V-12 Tabel 5.11 Tabel Komentar Netral menjadi Positif ... V-12 xvi
DAFTAR RUMUS Rumus Persamaan(2.1) ... II-6 Persamaan(2.2) ... II-6 Persamaan (2.3) ... II-7 Persamaan (2.4) ... II-8 Persamaan (2.5) ... II-8 Persamaan (2.6) ... II-8 Persamaan (2.7) ... II-8 Persamaan (2.8) ... II-8 Persamaan (2.9) ... II-8 Persamaan(2.10) ... II-8 Persamaan(2.11) ... II-8 Persamaan (2.12) ... II-9 Persamaan (2.13) ... II-10 Persamaan (2.14) ... II-10 Persamaan (2.15) ... II-11 Persamaan (2.16) ... II-11 Persamaan (2.17) ... II-13 xvii
DAFTAR LAMPIRAN Lampiran Halaman A ... A-1 xviii
Chart DAFTAR SIMBOL Keterangan Terminator Simbol, simbol untuk permulaan/mulai (start) dan akhir/selesai (stop). Processing Simbol, simbol yang menunjukkan proses/pengolahan sistem Menyatakan proses input-output tanpa tergantung perlengkapannya Disk atau On-line Storage, menyatakan input yang berasal dari disk atau penyimpanan atau disimpan ke dalam disk/penyimpanan Input/ Output berupa dokumen Simbol Decision, pemilihan proses berdasarkan kondisi xix
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang YouTube menjadi salah satu media sosial terpopuler pada tahun 2018. Hal ini sejalan dengan hasil survei oleh yang menunjukkan YouTube sebagai media sosial terpopuler ke-2 dengan jumlah pengguna sebanyak 1.900 miliar setelah Facebook dengan pengguna berjumlah 2.234 miliar, jumlah pengguna YouTube diprediksi berjumlah 1.86 miliar pengguna. Data demografi YouTube menunjukkan bahwa pengguna pria sebanyak 62% dan pengguna wanita sebanyak 38% dimana pengguna wanita umumnya menonton video tentang kecantikan. YouTube memungkinkan penggunanya untuk mengunggah, menonton dan membagikan video serta dapat menyukai atau tidak menyukai video yang dibagikan pengguna lain. Tidak hanya itu, pengguna juga dapat menuliskan komentar pada kolom komentar yang tersedia. Pada kolom komentar ini pengguna dapat menuliskan apa yang mereka pikirkan tentang video yang diunggah oleh pemilik akun. Komentar ini mengandung banyak informasi yang bertujuan untuk membahas bagaimana isi dari video yang ditontonnya. Komentar pada kolom komentar mengandung berbagai jenis komentar yang dikategorikan menjadi tiga jenis yaitu komentar negatif, komentar positif atau komentar netral. Vlogger adalah seseorang yang membuat vlog (film pendek yang merekam tentang pemikiran, ide atau pendapat mengenai sebuah objek) dan kemudian diunggah pada situs internet(Cambidge Dictionary, 2018), dalam hal ini YouTube menyediakan fasilitas untuk mengunggah video yang telah dibuat oleh vlogger. Rachel Goddard sendiri adalah seorang beauty vlogger yang berada pada peringkat ke-73 dari 250 akun dengan subscriber sebanyak 1,352,717 dan video view sebanyak 139,358,190. Beauty vlogger adalah istilah yang diberikan pada pembuat konten di YouTube dengan ciri khas dari konten berupa tutorial kecantikan atau tips dan trik mengenai kecantikan.
Berdasarkan hasil penelitian oleh (Sherman, Michikyan, & Greenfield, 2013), menyimpulkan bahwa ikatan yang terjalin paling baik adalah saat para koresponden berinteraksi dengan video chat, audio chat dan instant messaging dibandingkan berkomunikasi dengan tekstual. Hal ini dikarenakan video chat, audio chat dan instant messaging memberikan implikasi yang signifikan dibandingkan dengan komunikasi tekstual. Pada penelitian yang dilakukan oleh (Dewan, 2015) menyebutkan pelajar lebih memahami narasi dalam bentuk video dibandingkan dengan narasi yang berbentuk teks dan penelitian (Lloyd & Robertson, 2012) karena video lebih meningkatkan performa siswa dibandingkan dengan tutorial berbentuk teks. Dari ketiga penelitian ini dapat disimpulkan bahwa komunikasi atau tutorial yang berbentuk video lebih mudah dipahami dibandingkan dengan berupa teks. Sehingga kecenderungan inilah yang menyebabkan semakin banyak pengguna internet tertarik untuk melihat tutorial pada Yotube dibandingkan dengan tutorial berbentuk teks. Penelitan terdahulu mengenai analisis sentimen, sumber data yang digunakan adalah Twiter, komentar pengguna Instagram, komentar pada Facebook, micro blogging dan komentar yang terdapat pada e-commerce. Kolom komentar kanal YouTube juga bisa dimanfaatkan sebagai sumber data. Seperti penelitian yang dilakukan oleh (Rinaldi & Musdholifah, 2017) tentang FVEC- SVM untuk Opini Mining pada Komentar Indonesia atas Video YouTube menghasilkan akurasi sebesar 62.76% dengan jumlah data sebanyak 13.638 komentar berbahasa Indonesia. Terdapat penelitian oleh (Kumari, Sharma & Soni, 2017) yang menggunakan komentar pada kanal YouTube sebagai sumber data, hal ini menunjukkan bahwa komentar tersebut dapat dijadikan sumber data selain dari sumber data yang disebutkan sebelumnya. Analisis sentimen memiliki banyak manfaat bagi kehidupan sehari-hari, terlebih jika bisnis atau perusahaan membutuhkan penilaian konsumen secara langsung.Beauty Vlogger yang berperan memberikan review terhadap suatu produk atau memamerkan teknik-teknik perawatan yang canggih karena saat ini perempuan Indonesia mencari ulasan terlebih dahulu di dunia maya. Banyaknya komentar dari warga net memberikan beberapa manfaat dari analisis sentimen sehingga mengetahui komentar negatif, positif dan netral, untuk mengetahui pola emosi, kekuatan dan kelemahan dari I-2
teks, mengetahui kecenderungan pengguna, prediksi pasar, mengukur kualitas dari bisnis, membantu produsen untuk memperbaiki produk yang akan dibuat sesuai kebutuhan mengetahui penilaian konsumen serta mengukur kemampuan competitor perusahaan. Terdapat beberapa metode klasifikasi yang dapat digunakan di antaranya Naive Bayes, kNN (kNearest Neighbor), Random Forest, dan SVM (Support Vector Machine). Penelitian oleh Joachims, menyatakan bahwa SVM adalah metode terbaik untuk klasifikasi teks (Joachims, 1998). Pendapat yang sama juga dikemukakan pada penelitian tentang analisis komparatif dari orientasi sentimen menggunakan teknik SVM dan Naive Bayes(Rana, 2016), bertujuan membandingkan antara SVM dan Naïve Bayes dan dari penelitian ini terbukti bahwa SVM memiliki akurasi yang lebih baik. Pada penelitian Kumari dkk (Kumari, Sharma, & Soni, 2017) melakukan penelitian mengenai review perihal smartphone dengan menggunakan metode SVM menghasilkan akurasi 90.99%. Ada beberapa penelitian terkait yang dinyatakan pada penelitian (Fikry, et al., 2017) bahwa (Dumais dkk, 1998), (Rios dan Zha, 2004) juga membandingkan SVM sama baiknya dengan Random Forest pada klasifikasi e-mail spam,(Yang dan Liu, 1999) menyatakan bahwa klasifikasi SVM dan kNN sangat baik untuk melakukan klasifikasi teks. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa SVM classifies yang cocok diterapkan untuk mengklasifikasikan teks komentar pada kanal YouTube dengan tingkat akurasi relatif lebih baik dari metode lainnya. Maka pada penelitian ini akan dilakukan metode klasifikasi SVM untuk mengklasifikasikan jenis komentar positif, komentar negatif dan netral dari kolom komentar kanal YouTube. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang diuraikan di atas, rumusan masalah yang dapat diambil yaitu bagaimana penerapan klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan mengetahui tingkat akurasi dalam menganalisa sentimen dari kolom komentar YouTube pada chanel beauty vlogger Rachel Goddard. I-3
1.3 Batasan Masalah Agar pembahasan penelitian ini tidak menyimpang dari apa yang telah dirumuskan, maka diperlukan Batasan-batasan. Batasan-batasan dalam penelitian ini yaitu: 1. Data yang digunakan adalah data komentar bahasa Indonesia 2. Data yang digunakan sebanyak 990 komentar. 3. Klasifikasi sentimen ke dalam tiga kategori yaitu komentar positif, negatif dan netral. 1.4 Tujuan Tujuan dibuatnya tugas akhir ini yaitu sebagai berikut: 1. Menerapkan metode klasifikasi SVM pada komentar sentimen. 2. Mengetahui akurasi metode SVM. 1.5 Sistematika Penulisan Sistematika pada penulisan Tugas Akhir diatur sedemikian rupa sehingga segala kebutuhan yang dipergunakan di dalam penelitian dapat dipahami dengan mudah. Sistematika penulisan laporan Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut: BAB I PENDAHULUAN Bab ini menjelaskan latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian dan sistematika penulisan laporan. BAB II LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan dasar-dasar teori yang digunakan sebagai landasan dalam pembuatan tugas akhir. Teori yang digunakan yaitu tentang sentimen analisis pada komentar akun YouTube menggunakan metode SVM. BAB III METODOLOGI PENELITIAN Bab ini menjelaskan metodologi yang digunakan dalam penelitian yaitu: perumusan masalah, studi literatur, Analisa penyelesaian masalah, pengumpulan data, pelabelan manual, preprocessing, I-4
BAB IV BAB V BAB VI ektraksi fitur dan pembobotan, proses SVM dan melakukan Analisa hasil klasifikasi. ANALISA DAN PERANCANGAN Bab ini membahas analisa langkah kerja dan perancangan analisis sentimen pada kolom komentar akun YouTube. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Pada bab ini membahas implementasi dan penerapan dari metode yang telah dibuat. Pengujian dilakukan dengan tujuan untuk membuktikan perangkat lunak mampu berjalan sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan pada tahapan analisis. PENUTUP Penutup merupakan jawaban atas rumusan masalah dalam penelitian dan juga intisari dari penelitian serta saran untuk penelitian selanjutnya. I-5
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 YouTube YouTube adalah situs video yang memfasilitasi berbagai macam informasi seperti 'gambar bergerak' yang dapat diandalkan. YouTube dihadirkan bagi mereka yang ingin mencari informasi video dan bisa langsung menontonnya. Pengguna juga dapat dengan mudah mengunggah video ke server YouTube dan membaginya ke seluruh dunia (Baskoro, 2009). YouTube didirikan oleh tiga orang mantan pegawai perusahaan Paypal yang terdiri dari Chad Hurley, Steve Chen, dan Jawed Karim. Chen dan Karim alumnus ilmu komputer di University Illinois Urbana-Champaign sedangkan Hurley merupakan alumnus design di University Indiana Pennsylvania. Nama domain ini diaktifkan pada 15 Februari 2005, dan pada bulan-bulan berikutnya YouTube mulai dibangun. Mereka mempublikasikan preview dari website tersebut pada Mei 2005, atau 6 bulan sebelum launching secara resmi (YouTube). Beberapa alasan orang lebih suka melihat YouTube daripada televisi, karena dapat bebas memilih tema tayangan yang inginkan ada di YouTube, baik itu hiburan ataupun edukasi. Dapat melihat hiburan seperti musik, film, komedi dan lain-lain dan juga bisa melihat tema edukasi seperti tutorial-tutorial yang ada di YouTube. Selain itu kita juga bisa melihat tayangan informasi seperti review Make Up dan gadget. Bahkan banyak Stasiun Televisi yang menayangkan acara mereka di YouTube. Fitur-fitur yang banyak tersedia di YouTube juga sangat menarik. Ada fitur yang tidak dimiliki Televisi yaitu interaktif. Warganet bisa memberikan berbagai komentar pada tayangan dan yang mengupload bisa membalasnya. Penonton juga bisa melihat tayangan di YouTube kapan saja dan dimana saja. Baru-baru ini YouTube menyediakan fitur baru yakni live streaming, sehingga bisa siaran langsung hanya dengan menggunakan smart phone saja.
2.2 Analisis Sentimen Sentimen adalah pendapat atau pandangan yang didasarkan pada perasaan yang berlebih-lebihan terhadap sesuatu. Seperti bertentangan dengan pertimbangan perilaku (KBBI V). Sentiment analysis atau analisis sentimen dalam Bahasa Indonesia adalah sebuah teknik atau cara yang digunakan untuk mengidentifikasi bagaimana sebuah sentimen diekspresikan menggunakan teks dan bagaimana sentimen tersebut bisa dikategorikan sebagai sentimen positif maupun sentimen negatif (Nasukawa & Yi, 2003). Analisis sentimen adalah salah satu cabang yang ada pada penelitian di domain Text Mining. Secara umum, analisis sentimen berkaitan dengan riset komputasional dari opini, sentimen, dan emosi yang diekspresikan secara tekstual. Analisis sentimen bertujuan untuk mengekstrak atribut dari sebuah komentar (opini, sentimen, dan emosi) yang diekspresikan secara tekstual. Setelah itu, akan diberikan penilaian terhadap komentar tersebut, yaitu positif atau negatif (Bo Pang dan Lillian, 2008). Secara umum, analisis sentimen dibagi menjadi dua kategori, yaitu: 1. Coarse-grained sentiment analysis Coarse-grained sentiment analysis adalah proses analisis yang terjadi pada level dokumen. Klasifikasi yang berorientasi pada sebuah dokumen dengan cara keseluruhan, yaitu positif, negatif dan netral. 2. Fined-grained sentiment analysis Fined-grained sentiment analysis melakukan proses analisis sebuah kalimat. Tabel 2.1 menunjukkan contoh fined-grained sentiment analysis. Tabel 2.1 Contoh Fined-Grained Sentiment Analysis Kalimat Klasifikasi Positif Review make up Y.O.U dong... Alis kak Rach terlalu bold Negatif Heilo semuanya , lihat channel aku dungs Netral 2.3 Text Mining Text mining (penambangan teks) adalah teknik pengambilan informasi dari data yang berupa teks. Data yang tersedia berjumlah besar, kompleks dan membutuhkan waktu yang lama untuk mendapatkan informasi dari data yang ada. Data yang akan diproses adalah data inputan berupa teks yang kurang terstruktur II-2
seperti dari Twitter, Facebook, novel dan file dokumen. Text mining adalah gabungan dari metode data mining, machine learning, Natural Language Processing (NLP), Information Retrieval (IR) dan knowledge management. Text mining merupakan teknik yang mampu menangani permasalahan seputar klasifikasi, clustering, information extraction dan information retrival (Berry & Kogan, 2010). Text mining memiliki konsep yang tidak jauh berbeda dengan data mining akan tetapi yang menjadi pembeda adalah pola yang akan diambil oleh text mining berasal dari bahasa alami yang tidak terstruktur sementara itu dalam teknik data mining pola yang akan diambil adalah berbentuk terstruktur dari database. Tahapan dalam text mining adalah sebagai berikut: 2.3.1 Text Preprocessing Textpreprocessing atau praproses adalah tahap awal dari text mining. Tahap ini mencakup semua langkah-langkah yang akan ditempuh nantinya dan proses ini disiapkan untuk data yang akan digunakan pada operasi knowledge discovery pada sistem text mining. Umumnya praproses data ini dilakukan dengan cara menghapus data yang tidak sesuai atau mengubah data ke bentuk yang lebih mudah diproses oleh sistem. Praproses ini sangat penting untuk dipergunakan hasilnya pada tahapan selanjutnya (Mujilahwati, 2016). Pada tahapan text perpocessing memiliki beberapa proses yaitu cleaning, case folding, tokenizing dan filtering, stemming 1. Case Folding Case Folding merupakan proses pengubahan karakter huruf menjadi seragam sehingga menjadi huruf kecil, juga menghilangkan tanda baca dan angka. 2. Cleaning Cleaning merupakan proses penghilangan kata-kata yang tidak diperlukan dan karakter-karakter untuk mengurangi noise pada proses pengklasifikasian. Kata yang perlu dihilangkan seperti username dan mention, dan sebagainya. 3. Tokenizing Tokenizing / parsing merupakan proses pemecahan sekumpulan karakter atau kalimat dalam suatu teks ke dalam satuan kata dan menentukan struktur sintaksis dari tiap kata tersebut. II-3
4. Normalisasi Normalisasi merupakan proses koreksi ejaan kata terhadap kata yang tidak standar, misalnya Ŗtiduurŗ menjadi Ŗtidurŗ. Terhadap singkatan yang tidak baku seperti Ŗtdkŗ menjadi Ŗtidakŗ. 5. Negation Handling Negation handling merupakan proses mengubah nilai positif atau negatif dari data pada komentar yang terdapat negasi, maka kata negasi akan digabungkan dengan kata setelahnya sehingga menjadi satu kata baru. 6. Filtering Filtering merupakan tahap untuk mengambil kata-kata penting dari hasil token. Selain itu filtering juga merupakan proses memperbaiki kata-kata yang dibutuhkan namun tidak sesuai misalnya Ŗbaguuuuusssssŗ diubah menjadi Ŗbagusŗ. Dengan kata lain mengubah bahasa Indonesia yang tidak baku menjadi kata baku yang sesuai dengan Kamus Besar Bahasa Indonesia. Filtering juga mampu membuang kata yang tidak berpengaruh dalam proses klasifikasi yang biasa disebut dengan stopword. Mislanya membuang kata gaul seperti Ŗgwŗ, kata hubung seperti Ŗdiŗ, Ŗkeŗ, Ŗyangŗ, Ŗdariŗ,ŗdanŗ, petunujuk waktu dan kata tanya. 7. Stemming Stemming merupakan tahap mencari kata dasar dengan cara menghilangkan imbuhan awalan dan akhiran. 2.3.2 Ekstraksi dan Pembobotan Feature Selection, yaitu pengurangan dimensi teks sehingga nantinya akan dihasilkan kata-kata yang merupakan dasar dari isi teks (Clark,2003). Pada proses ini adalah tahapan yang penting dalam proses text mining. Salah satu fungsi penting yang disediakan oleh tahapan proses ini adalah untuk dapat memilih term atau kata apa saja yang dapat dijadikan wakil penting untuk kumpulan dokumen yang akan kita analisis. Biasanya pemilihan kata yang dianggap dipergunakan dalam kasus klasifikasi teks. Setelah melakukan proses preprocessing, perlu ekstraksi fitur untuk mendapatkan hasil klasifikasi yang lebih maksimal. Ekstraksi fitur ini berfungsi untuk mengurangi noise dengan menghapus feature yang tidak relevan, sehingga II-4
dapat meningkatkan akurasi klasifikasi. Pada penelitian (Pratama & Trilaksono, 2015) ekstraksi fitur juga dapat dilakukan dengan melakukan pengamatan terhadap distribusi frekuensi kemunculan kata dan jumlah feature. Ekstraksi berfungsi untuk mendapat nilai threshold parameter dalam klasifikasi SVM nantinya. Hal tersebut dilakukan dengan melakukan pengamatan terhadap distribusi frekuensi kemunculan kata dan jumlah feature (Pratama & Trilaksono, 2015). Pendekatan ekstraksi yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu Term Frequency Inverse Document Frequensy (TF-IDF). 1. Document Frequency (DF) Dokumen frekuensi (Df) adalah jumlah dokumen yang mengandung suatu term tertentu. Dokumen Frekuensi merupakan metode feature selection yang paling sederhana dengan waktu komputasi yang rendah. 2. Term Frequency (TF) Term Frequency (Tf) merupakan salah satu metode untuk menghitung bobot tiap term dalam teks. Dalam metode ini tiap term diasumsikan memiliki nilai kepentingan yang sebanding dengan jumlah kemunculan term tersebut pada teks. 3. Inverse Document Frequency (IDF) Inverse Document Frequency (IDF)merupakan Metode untuk menghitung kemunculan term dalam keseluruhan koleksi teks. Dalam hal ini, term yang jarang muncul pada koleksi keseluruhan term dinilai lebih berharga. Nilai kepentingan tiap term diasumsikan berbanding terbalik dengan jumlah teks yang mengandung term tersebut. 4. Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) merupakan pembobot yang dilakukan setelah ekstraksi artikel berita. Proses metode TF- IDF adalah menghitung bobot dengan cara integrasi antara term frequency (tf) dan inverse document frequency (idf). Langkah dalam TF-IDF adalah untuk menemukan jumlah kata yang kita ketahui (tf) setelah dikalikan dengan berapa banyak artikel berita dimana suatu kata itu muncul (idf)ŗ. Rumus dalam menentukan pembobot dengan TF-IDF adalah sebagai berikut: II-5
= tf idf (2.1) idf (2.2) Dengan : i = 1,2,....,p (Jumlah variabel) j = 1,2,....,N (Jumlah data) Dimana wij adalah bobot dari kata i pada artikel ke j, N merupakan jumlah seluruh dokumen, tfij adalah jumlah kemunculan kata i pada dokumen j, dfj adalah jumlah artikel j yang mengandung kata i. TF-IDF dilakukan agar data dapat dianalisis dengan menggunakan support vector machine (Asiyah & Fithriasari, 2016). 2.4 Klasifikasi Teks Klasifikasi teks bertujuan untuk mengklasifikasikan dokumen teks ke dalam sejumlah kategori yang sudah ditentukan sebelumnya, dimana suatu dokumen dapat memiliki sejumlah kategori, hanya satu kategori, atau tanpa kategori (Joachims, 1998). Menggunakan kerangka kerja klasifikasi teks sebagai berikut, (Uysal & Gunal, 2015): 1. Pra-proses (preprocessing) 2. Ekstraksi fitur (feature extraction) 3. Pemilihan fitur (feature selection) 4. Klasifikasi Klasifikasi teks akan memproses dokumen yang berkemungkinan dalam jumlah sangat besar. Untuk memprosesnya tentulah membutuhkan sumber daya yang tidak sedikit. Oleh karena itu, perlu dilakukan pemrosesan awal (preprocessing) sebelum dilakukan proses text mining terhadap data sesuai algoritma yang akan diterapkan (Jaka H, 2015). Tujuannya adalah mendapatkan hasil yang lebih akurat, mengurangi waktu komputasi, serta membuat nilai data menjadi lebih kecil tanpa merubah informasi yang dikandungnya. Sementara itu, menurut (Mujilahwati, 2016) pra-proses data dilakukan dengan cara mengeleminasi data yang tidak sesuai atau mengubah data menjadi bentuk yang lebih mudah diproses oleh sistem. II-6
2.5 Support Vector Machine (SVM) Support Vector Machine (SVM) dikembangkan oleh Broser, Guyon, Vapnik, dan pertama kali dipresentasikan pada tahun 1992 di Annual Workshop on Computational Learning Theory. Konsep dasar SVM sebenarnya merupakan kombinasi harmonis dari teori-teori komputasi yang telah ada puluhan tahun sebelumnya, seperti margin hyperplane, kernel diperkenalkan oleh Aronszjan tahun 1950, dan demikian dengan konsep-konsep pendukung lainnya, akan tetapi hingga tahun 1992 belum ada upaya merangkaikan komponen-komponen tersebut (Sembiring, 2007). Support Vector Machine adalah suatu teknik untuk melakukan prediksi, baik dalam kasus klasifikasi maupun regresi (Santosa, 2007). SVM memiliki prinsip dasar linier classifier yaitu kasus klasifikasi yang secara linier dapat dipisahkan, namun SVM telah dikembangkan agar dapat bekerja pada problem non-linier dengan memasukkan konsep kernelpada ruang kerja berdimensi tinggi. Pada ruang berdimensi tinggi, akan dicari hyperplane yang dapat memaksimalkan jarak (margin) antara kelas data. Hyperplane klasifikasi linier SVM dinotasikan sebagai berikut (Santosa, 2007) : f(x) = x + b (2.3) Gambar 2.1 Konsep Hyperplane pada SVM Pada Gambar 2.1 digambarkan bahwa kotak berwarna merah menjadi anggota dari kelas -1 sedangkan lingkaran berwarna kuning menjadi anggota dari kelas +1. Dalam hal ini SVM berusaha menemukanhyperlane pemisah antara dua kelas tersebut. Hyperplane pemisah terbaik antara kedua kelas diperoleh dengan cara mengukur margin dari hyperplane dan mencari margin besar. II-7
Bidang pembatas pertama membatasi kelas pertama sedangkan bidang pembatas kedua membatasi kelas kedua, sehingga diperoleh rumus sebagai berikut : w + b = +1 (2.4) w + b = -1 (2.5) Dengan keterangan dimana w adalah normal bidang dan b menjadi posisi bidang alternatif terhadap pusat koordinat. Hal ini dapat dirumuskan sebagai Quadratic Programming (QP) Problem, yaitu mencari titik minimal dengan rumus : min ( ) (2.6) yi ( xi . w + b ) Ŕ 1 ≥ 0, Ɐi (2.7) Problem ini dapat dipecahkan dengan berbagai teknik komputasi, diantaranya dengan Lagrange Multiplier L (w, b, α ) ∑ αi(yi(( xi. wi+ b) Ŕ 1)) (i =1,2,3,......I) (2.8) αiadalah Lagrange Multilier, yang bernilai nol atau positif (αi≥ 0 ). Nilai margin antara bidang pembatas berdasarkan rumus jarak garis ke titik pusat adalah sebagai berikut : ( ) = (2.9) Sehingga untuk mengklasifikasikan data yang tidak mampu dipisahkan secara linier formula SVM harus dimodifikasi karena tidak ditemukan solusi. Dengan demikian formula pencarian bidang pemisah terbaik berubah menjadi sebagai berikut : min + c(∑ (2.10) Dengan ( w +b) 1- (2.11) C merupakan parameter yang menentukan besar kesalahan dalam klasifikasi data dan nilainya ditentukan oleh pengguna. Peran c yaitu meminimalkan kesalahan pelatihan dan mengurangi kompleksitas model. II-8
2.5.1 SVM Non-Linear Metode lain yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data yang tidak dapat diklasifikasikan secara linier adalah dengan cara mentransformasikan data kedalam ruang fitur (feature space) berdimensi tinggi sehingga dapat dapat dipisah secara linier pada fitur space. Feature space dalam prosesnya biasanya memiliki dimensi yang lebih tinggi dari vektor input (input space). Hal ini akan mengakibatkan komputasi pada feature space akan menjadi sangat besar, karena ada kemungkinan feature space akan memiliki jumlah feature yang tidak terhingga. Selain itu, untuk mengetahui fungsi transformasi yang tepat juga sangat sulit. Untuk itu pada SVM menggunakan Ŗkernel trickŗ. Syarat sebuah fungsi untuk menjadi fungsi kernel adalah memenuhi Teorema Mercer yang menyatakan bahwa matriks kernel yang dihasilkan harus bersifat positif semi-definite (Novianti dan Purnami, 2012). Misalkan terdapat data set yang datanya memiliki dua atribut dan dua kelas yaitu kelas positif dan kelas negatif. Data yang memiliki kelas positif adalah {(2,2),(2,-2),(-2,2),(-2,-2)} dan data yang memiliki kelas negatif {(1,1),(-1,1),(1,- 1),(-1,-1)} apabila data tersebut digambarkan dalam ruang dua dimensi tidak dapat dipisah secara linier. Oleh sebab itu digunakan fungsi transformasi berikut: √ ( ) ( ) (2.12) { √ ( ) Data sesudah ditransformasikan adalah {(2,2,(6,2),(6,6),(2,6)} untuk kelas negatif, sedangkan untuk kelas positif {(1,1),(1,-1),(-1,1),(-1,-1)}. Setelah itu pencarian bidang pemisah terbaik dilakukan pada data tersebut: II-9
Gambar 2.2 Class Dapat di Pisahkan Secara Linier Oleh Sebuah Hyperplane. (Anto, 2008) ( ) ∑ ( ) ( ) (2.13) Feature Space biasanya memiliki dimensi yang lebih tinggi dari vektor input (input space). Hal ini mengakibatkan komputasi pada feature space sangat besar, karena ada kemungkinan feature space memiliki jumlah feature yang tidak terhingga dan juga sulit mengetahui fungsi transformasi yang tepat. Untuk mengatasi masalah tersebut, pada SVM menggunakan kernel trick pada dot product (xi) (xd). Jika terdapat fungsi kernel K, sehingga K(xi,xd)= (xd), maka fungsi transformasi (xk) tidak perlu diketahui secara pasti. Fungsi yang dihasilkan dari pelatihan yaitu: ( ) ∑ ( ) ( ) (2.14) Sebuah fungsi bisa menjadi fungsi kernel jika memenuhi Teorema Mercer, yang menyatakan bahwa matriks kernel yang dihasilkan harus bersifat semi positive semi definite. (Santosa, 2007). 2.5.2 Kernel Radial Basis Function (RBF) Diantara kernel lainnya, Kernel RBF lebih sering digunakan dan menjadi pilihan utama dalam menyelesaikan kasus-kasus di SVM Nonlinier. Tidak seperti kernel linier, kernel ini digunakan untuk kasus nonlinier. Artinya RBF dapat menangani hubungan antara atribut pada kasus nonlinier. RBF merupakan pengembangan kernel linier untuk kasus-kasus yang khusus. Beberapa parameter pada Kernel RBF juga memiliki kinerja yang sama seperti titik parameter (C, γ) pada kernel linier. Fungsi kernel digunakan untuk mengubah proses pembuatan model SVM linier ke nonlinier tanpa terlalu rumit. Kernel RBF adalah kernel yang bisa II-10
digunakan untuk semua jenis data (Indraswari, et al., 2017). Menggunakan Fungsi kernel Gaussian RBF untuk mendapatkan nilai x dan x' menggunakan rumus berikut. (2.15) Dimana nilai || x - x' || adalah jarak euclidean dari nilai data dalam dua ruang fitur yang berbeda dan (sigma) adalah parameter di kernel RBF yang menentukan nilai atau berat dari kernel di SVM, parameter (sigma) perlu disesuaikan untuk memberikan akurasi yang lebih baik dari hasil klasifikasi. Nilai (sigma) secara default adalah 1 pada fungsi RBF, kita juga dapat menggunakan parameter gamma dengan rumus : (2.16) 2.5.3 Cross Validation and Grid Search Dalam kernel RBF ada dua parameter yaitu C dan γ yang nilainya perlu diketahui. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan parameter terbaik yang nantinya dapat menghasilkan akurasi yang tinggi dalam pelatihan. Proses ini dikenal dengan sebutan grid-search. Pada umumnya proses ini dilakukan dengan cross validation. Cross validation adalah metode statistic untuk mengevalusasi dan membandingkan algoritma pembelajaran dengan membagi data menjadi dua bagian, data training dan dataset (Refaeilzadeh, et al., 2008). Semua data yang dikelompokkan ke dalam dua bagian tersebut secara bergantian akan digilir kedalam bagian lainnya secara berurut. Umumnya, teknik yang digunakan dalam proses ini adalah K-Fold Validation. ŖDalam k-fold cross-validation, yang disebut juga dengan rotation estimation, dataset yang utuh di pecah secara random menjadi Řkř subset dengan ukuran yang hampir sama dan saling eksklusif satu sama lain. Model dalam 'classificationř di-latih dan di-tes sebanyak Řkř kali. Setiap kali pelatihan semua dilatih pada semua fold kecuali hanya satu fold saja yang disisakan untuk pengujian. Pada umumya dalam data mining dan machine learning jumlah k sebanyak 10-fold-validation". II-11
2.6 Confusion matrix Confusion Matrix adalah sebuah metode yang digunakan untuk menganalisa seberapa baik sebuah model klasifikasi yang dibangun dalam mengenali data dengan kelas-kelas yang berbeda. Dengan performa dari suatu model klasfikasi dapat diukur dengan tingkat akurasinya. Akurasi yang dihasilkan dari sebuah klasifikasi yang memberikan hasil latih dengan bentuk persentase dari kelompok data latih yang telah diklasfikasikan dengan benar. Dengan perhitungan (Han & Kamber, 2012) menggunakan Matrix (NxN) dimana N adalah jumlah kelas (Prasetyo, 2012): Gambar 2.3 Confusion Matrix (Han, Kamber dan Pei 2012) Keterangan : Actual class (yes) : kelas sebenarnya yang bernilai yes. Actual class (no) : kelas sebenarnya yang bernilai no. Predicted class (yes) : prediksi kelas yang bernilai yes. Predicted class (no) : prediksi kelas yang bernilai no. TP (True Positive) : jumlah data yang diklasifikasikan dengan benar (Actual class (yes) = Predicted class (yes)). FN (False Negative) : jumlah data yang diklasifikasikan dengan salah (Actual class (yes) = Predicted class (no)). FP (False Positive) : jumlah data yang diklasifikasikan dengan salah (Actual class (no) = Predicted class (yes)). TN (True Negative) : jumlah data yang diklasifikasikan dengan benar (Actual class (no) = Predicted class (no)). P : Jumlah dari TP dan FN N : Jumlah dari FN dan TN II-12
TP dan TN menunjukkan bahwa model melakukan klasifikasi dengan benar, FP dan FN menunjukkan bahwa model melakukan klasifikasi dengan salah. Sehingga untuk menghitung akurasi dari model yang dibangun dengan Persamaan (2.14) berikut: Accuracy = x 100% (2.17) 2.7 Penelitian Terkait Berikut ini beberapa penelitian terdahulu mengenai penggunaan metode SVM dalam pengklasifikasikan teks. Tabel 2.2 Penelitian Terdahulu Peneliti (tahun) 1 Marianna No dilai, olena Levchenko (2018) Judul Discourses Surrounding Feminism in Ukraine: a Sentiment Analysis of Twitter Data Sumber data Tweet Metode SentiStrength algorithm keterangan Kesimpulan yang didapat yaitu masih banyak yang tidak menyetujui tentang kesetraran gender di Ukraina. Akurasi 86% 2 Ike Pertiwi Windasari, Fajar Nurul Uzzi, Kodrat Iman Satoto (2017) 3 Upma Sentiment analysis on Twitter posts- An analysis of positive or negative opinion on GoJek Tweet SVM Kumari Arvind K Sharma, DineshSon i(2017) 4 Hari Krishna Sentiment analysis of smart phone product review using SVM classification technique A Feature Based Review smartphone (galaxy s5, microcanvas, htc one, micronitro) Review on e- commerce SVM SVM Hasil akurasi 90.99% II-13
M, Rahamath ulla K, Ali Akbar (2017) 5 Upma kumari, Dr. Arvind k sharma, dinesh soni (2017) 6 Shintal anil phand, Jeevan anil phand (2017) 7 Andreea salinca (2016) Approach for Sentiment Analysis using SVM and Coreference Resolution Sentiment analysis of smartphone product review using SVM classification technique Twsitter Sentiment Classification using Stanford NLP Business reviews classification using sentiment analysis site Review Smart phone Tweet Yelp challenge dataset SVM Stanford NLP classify Menggunaka n dua ekstraksi fitur yang berbeda dan empat metode machine learning (Naïve bayes, linear support vector classification (SVC), Logistic Regression, stochastic gradient descent Akurasi 90.99% Peneliti mengelompo kkan komentar menjadi lima kelas (positive, somewhat positive, neutral, somewhat negative, negative respectively) Hasil akurasi terbaik ditunjukkan oleh Linear SVC dan SGD dengan akurasi sebesar 94.4% menggunaka n metode pertama pada ekstraksi fitur. II-14
8 Fang Lou (2016) 9 Mohit Mertiya ; Ashima Singh(201 6) 10 Cut Fiarni, Herastia Maharani, Rino Pratama (2016) 11 Yanxia Yang, Fengli Zhou (2015) Affective- feature-based Sentiment Analysis using SVM Classifier Combining Naive Bayes and Adjective Analysis for Sentiment Detection on Twitter Sentiment Analysis System for Indonesia Online Retail Shop Review Using Hierarchy Naive Bayes Technique Microblog sentiment analysis algorithm research and implementati on based on classification e-commerce review Review film Online shop review Microblog (SGD) classifier SVM Naïve Bayes and Adjective Analysis Naïve bayes classifier Bayesian classifier dan SVM classification algorithm (membanding kan dua metode tersebut) Akurasi 74.3% Akurasi 88.5% Akurasi 89.21% Implementasi algoritma Bayesian membuthkan waktu yang lebih lama dan kecepatan yang rendah untuk memproses data berbentuk teks dalam jumlah besar; algoritma SVM relatif cepat dalam memproses data dan dapat merubah data kedalam II-15
12 Shotaro Matsumot o, Hiroya Takamura, Manabu Okumura( 2005) 13 Tony Mullen and Nigel Collier (2004) 14 Bo Pang, Lillian Lee, Shivakuma r Vaithyanat han (2002) Sentiment Classification Using Word Sub- sequences and Dependency Sub-trees Sentiment analysis using support vector machines with diverse information sources Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques Review film Review film yang didapat dari Review film SVM SVM SVM bentuk matriks inilah yang menyebabkan akurasi SVM menjadi lebih baik saat mengolah data berbentuk teks dalam jumlah banyak. Akurasi 88.3% Akurasi 86.0% Akurasi 81.5% II-16
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian menjelaskan tentang langkah-langkah yang ditempuh saat melakukan penelitian untuk menjawab pertanyaan dari rumusan masalah pada penelitian. Adapun langkah-langkah penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.1 sebagai berikut: Mulai Hasil Klasifikasi Identifikasi Masalah Analisa- Pengumpulan Data dan Pelabelan Manual- Preprocessing- Ekstraksi Fitur dan Pembobotan- Proses SVM Kesimpulan dan Saraan Selesai Implementasi dan Pengujian Studi Pustaka / Literatur Gambar 3.1 Bagan Alur Metodologi Penelitian 3.1 Identifikasi Masalah Pada langkah ini yang dilakukan adalah memahami permasalahan yang menjadi fokus penelitian. Ruang lingkup dan jenis data yang dibutuhkan pada penelitian juga ditentukan pada tahapan ini. Adapun perumusan masalah pada penelitian ini adalah menganalisis sentimen positif, negatif dan netral dari kolom komentar YouTube beauty vlogger Rachel Goddard menggunakan metode SVM.
3.2 Studi Pustaka atau Literatur Studi literatur atau studi pustaka adalah langkah pengumpulan referensi dari buku, jurnal, dan artikel situs website yang terkait dengan fokus utama penelitian. Hal ini dilakukan agar mendukung teori dalam penelitian. Teori yang dibutuhkan diantaranya text mining, YouTube, SVM dan aspek penentu jenis komentar positif negatif dan netral. 3.3 Analisa Pada proses ini dilakukan pengenalan pada teknik mining dimana akan dapat digunakan untuk memperoleh data. Seperti pengumpulan data dari komentar di YouTube. Tahapan ini juga akan menganalisa input untuk sebuah SVM model yang diperoleh dari sekumpulan tahapan yang disebut sebagai preprocessing dan juga dilakukan analisis penggunaan SVM. Setelah mengidentifikasi masalah dan telah melakukan pengumpulan data, maka selanjutnya dilakukanlah tahapan analisa. Analisa merupakan sebuah tahapan yang di dalamnya mempelajari serta mengevaluasi suatu permasalahan dan kasus yang terjadi yang bertujuan untuk mengetahui gambaran jelas mengenai penelitian yang dilakukan. Adapun rincian analisa adalah sebagai berikut: 3.3.1 Pengumplan Data dan Pelabelan Manual Pengumpulan data bertujuan untuk memperoleh data dan informasi yang berhubungan dengan penelitian yang akan dilakukan. Studi literatur dilakukan untuk mengumpulkan teori-teori yang berkaitan dengan klasifikasi teks. Komentar pada penelitian ini diambil dari video beauty vlogger. Setelah proses unduh data, kemudian diseleksi pengambilan komentar sebanyak 330 komentar positif, 330 komentar negatif, dan 330 komentar netral, untuk komentar netral contohnya adalah komentar iklan atau spam. Melakukan pelabelan manual untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi komentar positif, negatif dan netral agar nantinya data dapat masuk kedalam kelompok yang benar berdasarkan informasi yang dikandungnya. Dataset yang dipergunakan berjumlah 990 komentar. Komentar tersebut dibagi menjadi tiga kategori yaitu komentar positif, komentar negatif dan komentar netral yang III-2
kemudian akan diberikan label manual. Pelabelan manual akan dilakukan oleh guru Bahasa Indonesia yaitu Murti Leni, S.Pd. 3.3.2 Preprocessing Tahap text preprocessing atau praproses adalah tahap awal dari text mining. Tahap ini mencakup semua langkah-langkah yang akan ditempuh nantinya dan proses untuk mempersiapkan data yang akan digunakan pada operasi knowledge discovery pada sistem text mining. Pada umumnya, praproses data dilakukan dengan cara menghapus data yang tidak sesuai atau mengubah data ke bentuk yang lebih mudah diproses oleh sistem. Praproses sangat penting untuk dipergunakan hasilnya pada tahapan selanjutnya, terutama untuk data yang di dapat dari komentar YouTube yang sebagian besar berisi kata-kata atau kalimat tidak baku yang memiliki banyak noise(Mujilahwati, 2016). Kata yang akan dilakukan perhitungan atau ekstraksi fitur dalam bentuk kata dasar. Sebelum dilakukannya perhitungan bobot, data yang sudah diperoleh melakukan proses case folding, cleaning, tokenizing, normalisasi, negation handling, filtering, stemming 1. Case folding melakukan langkah konversi ke huruf kecil (lowercase converter) yaitu tahapan yang melakukan perubahan pada huruf besar ke huruf kecil. 2. Cleaning, merupakan proses penghilangan kata-kata yang tidak diperlukan untuk mengurangi noise pada proses pengklasifikasian. Kata yang perlu dihilangkan seperti emoticon, hastag (#), username dan mention, dan sebagainya. 3. Tokenization adalah menggunakan tanda baca untuk memisahkan kata titik (.), koma (,), dan tahapan membagi kalimat menjadi kata per-kata. 4. Normalisasi adalah proses untuk menangani kata tak baku dilakukan dengan membuat kamus konversi data yang terdiri dari kata tak baku dan kata bakunya. 5. Negation Handling proses mengubah nilai positif atau negatif dari data pada negasi sehingga menjadi satu kata baru. 6. filtering yaitu proses menghilangkan kata-kata yang dianggap tidak memiliki makna (stopword). III-3
7. Proses terakhir pada preprocessing ini yaitu tahapan stemming, pada tahapan ini akan melakukan pembentukan kata dasar dari kata yang digunakan. 3.3.3 Ekstraksi Fitur dan Pembobotan Pada tahapan ekstraksi fitur dan pembobotan menggunakan TF-IDF yang berfungsi untuk mengurangi noise dengan menghapus feature yang tidak relevan, sehingga dapat meningkatkan akurasi klasifikasi. Ekstraksi juga berfungsi untuk mendapat nilai threshold parameter dalam klasifikasi SVM nantinya. Hal tersebut dilakukan dengan melakukan pengamatan terhadap distribusi frekuensi kemunculan kata dan jumlah fitur (Pratama & Trilaksono, 2015). Metode TF-IDF adalah metode yang efisien, mudah dan memiliki hasil yang akurat dan juga untuk menghitung bobot setiap kata yang paling umum digunakan pada information retrieval, metode ini dilakukan setelah tahapan stemming. TF- IDF akan menghitung nilai Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF) pada setiap kata (Token) di setiap dokumen dalam korpus. Algoritma untuk menghitung bobot (W) masimg-masing dokumen terhadap kata kunci (query). Setelah bobot (W) masing-masing dokumen diperoleh, makan akan dilakukan pengurutan dimana semakin kecil nilai W, maka semakin kecil tingkat similaritas dokumen tersebut terhadap kunci, Demikian sebaliknya semakin besar nilai W, maka semakin besar tingkat similiritas dokumen tersebut terhadap kata kunci. (Okfalisa & Harahap, 2016) 3.3.4 Proses SVM Klasifikasi dilakukan dengan metode Support Vector Machine (SVM) yaitu Scikit-learn . Fungsi kernel yang digunakan yaitu Gaussian radial basis function (RBF) dengan pasangan parameter C dan 𝛾. Tahap yang pertama Pembagian data latih selanjutnya dilakukan pembobotan dengan TF-IDF, setelah dilakukan pembobotan maka data akun dibagi menjadi kumpulan data latih (training) dan kumpulan data uji (testing) sebelum melakukan klasifikasi, perbandingan latih ujinya ada 3 perbandingan yaitu 70% : 30%, 80% : 20% dan 90% : 10%. Selanjutnya, dilakukan scaling (penskalaan) berupa normalisasi nilai ciri kedalam rentang tertentu. Hal ini dilakukan untuk terhindar dari atribut dalam rentang III-4
numerik yang lebih besar mendominasi atribut dalam rentang numerik yang lebih kecil. Untuk memperoleh pasangan parameter terbaik, dilakukan grid search dan k- fold cross validation (k-10) untuk setiap kemungkinan pasangan parameter. Pasangan parameter dengan akurasi k- fold cross validation tertinggi yang gunakan untuk melatih seluruh data latih dan menghasilkan model. Model inilah yang gunakan untuk memprediksi label kelas data uji. Data Komentar Pengujian Mulai Data Latih Data Uji Model K-fold Cross Validation Klasifikasi SVM Selesai Gambar 3.2 Tahapan Metode SVM 1. Dilakukan proses training pada dataset. 2. Menemukan parameter terbaik dengan metode grid search. 3. Proses training adalah proses pelatihan pada machine dengan melakukan metode permodelan k-fold cross validation. 4. Hasil dari proses training, kemudian dilakukan proses validasi untuk menuju proses testing. Proses testing merupakan pengujian mesin menggunakan data uji, kemudian menghasilkan output klasifikasi. Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data dengan tujuan untuk memperkirakan kelas yang tidak diketahui dari suatu objek. Secara umum dalam proses klasifikasi memiliki dua proses yaitu: III-5
1. Proses training : pada proses training digunakan training set yang telah diketahui label-labelnya untuk membangun model atau fungsi. 2. Proses testing : untuk mengetahui keakuratan model atau fungsi yang akan dibangun pada proses training, maka digunakan data yang disebut dengan testing set untuk memprediksi label-labelnya. 3.4 Implementasi dan Pengujian Implementasi merupakan tahapan yang dikembangkan berdasarkan hasil analisa dan perancangan yang telah dilakukan sebelumnya. Tahap ini menandakan bahwa aplikasi yang dirancang siap untuk digunakan pada keadaan yang sebenarnya, sehingga akan diketahui apakah sistem akan berjalan dengan tujuan yang diinginkan. 3.5 Hasil Klasifikasi Tahap akhir dalam tugas akhir ini adalah menganalisis hasil klasifikasi berdasarkan langkah-langkah sebelumnya yang mana dibagi menjadi dalam tiga kelas, yaitu komentar positif, negatif dan netral dalam penerapan metode Support Vector Machine (SVM). 3.6 Kesimpulan dan Saran Tahapan kesimpulan dan saran adalah tahapan terakhir dari penelitian. Pada kesimpulan berisikan hasil dari penelitian, akurasi dari klasifikasi sentimen pada komentar YouTube dan penerapan metode Support Vector Machine (SVM). Selanjutnya pada bagian saran berisikan saran yang dapat digunakan untuk pengembangan berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan. III-6
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN Bab ini menjelaskan analisa masalah, deskripsi umum dan bagaimana proses pengolahan data yang digunakan dalam penelitian. Selain itu, bab ini menjelaskan bagaimana proses pengunduhan dengan menggunakan YouTube Comment Scraper, bagaimana proses preprocessing dan bagaimana proses klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). 4.1 Analisa Hobi di dunia kecantikan ternyata tidak disia-siakan oleh wanita-wanita di Indonesia. Sebagian besar dari mereka kini terjun ke dunia maya untuk menjadi seorang Beauty Vlogger. Melalui platform YouTube, mereka berbagi tips, trik review dan tutorial seputar kecantikan. Salahsatunya Beauty Vlogger yang populer dengan akun Rachel Goddard membahas tentang kecantikan dan tips-tips kecantikan. Untuk membuat suatu video, diperlukan konsep agar creator dapat bermain dengan passion dan kreatifitasnya. Menariknya video yang diunggah dapat menarik warganet untuk mengikuti kanal YouTube atau dengan bebas menyukai atau tidak menyukai video tersebut. Pada kolom komentar, warganet bebas beropini dengan video yang ditonton. Ada bermacam macam komentar yang berkaitan dengan kecantikan, ataupun yang tidak berkaitan sama sekali. Gambar 4.1 Kanal YouTube Rachel Goddard ( 17 April 2019)
Komentar-komentar pada kolom komentar di kanal YouTube merupakan sumber yang dapat digunakan untuk mengetahui berbagai hal tentang kecantikan dan tips-tips kecantikan. Untuk itu perlu dilakukan klasifikasi karena tidak semua komentar merupakan komentar yang berhubungan dengan kecantikan dan teks di media sosial adalah teks yang tidak terstruktur. Gambar 4.2 Contoh Komentar ( 17 April 2019 ) Dalam melakukan klasifikasi komentar yang berisi kata-kata tersebut perlu diketahui fitur-fitur pembeda antara komentar positif yang berkaitan dengan make up dan seputar kecantikan, sedangkan komentar negatif yang menyimpang atau kata-kata yang tidak sopan dan komentar netral yang tidak berhubungan dengan kecantikan. Selain itu perlu diketahui pula banyak kata yang tidak baku digunakan warganet, yang menjadi tantangan dalam melakukan klasifikasi. 4.1.1 Analisis Kebutuhan Data dan Pelabelan Manual Penelitian ini menggunakan data berupa komentar dari para pengguna YouTube. Untuk mendapatkan data komentar maka digunakan YouTube Comment Scraper. Pada comment scraper dapat menempelkan link konten yang akan diunduh komentarnya. Jumlah komentar yang digunakan berjumlah 990 komentar dengan rincian 70:30, 80:20, 90:10 dengan pembagian data latih dan data uji. Komentar tersebut kemudian dibagi menjadi tiga kategori, yaitu komentar positif, negatif dan netral. IV-2
1. Pengunduhan Data Pengunduhan data menggunakan Comment Scraper adalah dengan membuka Proses yang pertama dilakukan yaitu menyalin link yang terdapat pada kanal YouTube dan akan muncul halaman download. Gambar 4.3 Comment Scraper (17 April 2019) Pada Gambar 4.3 Pengunduhan dilakukan dengan Comment Scraper dan memasukan URL pada kolom yang telah disediakan, lalu akan diunduh komen pada kanal YouTube. Selanjutnya akan muncul pilihan CSV untuk pilihan komentar yang akan digunakan. Gambar 4.4 Unduhan Komentar pada Comment Scarper IV-3
Unggahan yang dihasilkan pada Commant Scraper terdapat beberapa data seperti id pengguna, user, waktu, komentar dan like, sehingga dapat diambil data komentar untuk selanjutnya dilakukan pelabelan secara manual. 2. Pelabelan Data Proses pelabelan pada komentar YouTube dilakukan secara manual oleh Murti Leni, S.Pd. dengan cara memberikan label pada data komentar YouTube yang sudah di unggah pada Comment Scraper dengan jumlah masing-masing 330 komentar pada setiap kategori, yaitu komentar positif, negatif dan netral seperti Tabel 4.1 dibawah ini : Tabel 4.1 Label Manual No 1 Positif KAK RACHEL GODDARD CANTIK BANGET Negatif Kak hapus tatonya dong kakak kan permpuan knp pake tato yg setuju liki ya Netral Yaampun baru nonton thn 2019 wkwk😂 2 Nah kakak dandan nya gitu aja kaka cantik ko Ka sepatu nya emang bau ya gak modis bannget Menurut gue ini video tergokil nya kapan Rachel,. 3 Kakak cantik kan gak pake makeup Kakak tatonan ya. Norak Kak review cetakan alis dari jbs dong .. yg buat tato alis itu lohh..bagus apa g produknya mnrt kk 4 Video ini berguna bngt Kamu orang batak ya dasar batak kakak lapar? 5 Aku nonton 2019 . Kaget deh. Tapi syukaakk Imut banget kak beda ama yg sekarang btw yg sekarang jutek mampir2 ke channel aku juga yuuk ðŸ˜ .... 330 Kalem bgt ih kak Rachel dulu 😂😂 skg kk lebih puti ya kk..dulu hitam banget hhhhh beda video 3 tahun yang lalu Menurut gue ini video tergokil nya kapan Rachel,. 4.1.2 Analisa Preprocessing Proses preprocessing ini dilakukan untuk mendapatkan token yang akan dijadikan fitur pada proses selanjutnya. Adapun tahap preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini adalah: 1. Case Folding Case Folding adalah proses penyeragaman semua huruf menjadi huruf kecil sehingga menjadi bentuk yang standar dalam dokumen. IV-4
Tabel 4.2 Komentar Sebelum dan Sesudah Case Folding NO Komentar sebelum case folding Komentar sesudah case folding 1 2 KAK RACHEL GODDARD CANTIK BANGET Nah kakak dandan nya gitu aja kaka cantik ko 3 Lipnya menor, gak cantik banget Imut banget kak beda ama yg sekarang btw yg sekarang jutek 4 kak rachel goddard cantik banget nah kakak dandan nya gitu aja kaka cantik ko lipnya menor, gak cantik banget imut banget kak beda ama yg sekarang btw yg sekarang jutek ..... 990 mampir2 ke channel aku juga yuuk ðŸ˜ mampir2 ke channel aku juga yuuk ðÿ˜ 2. Cleaning Proses penghilangan karakter ataupun tanda baca yang tidak diperlukan dari teks tersebut. Misalnya menghilangkan mention, hashtag, URL, emoticon, tanda seru, tanda tanya, koma, dan titik. Tabel 4.3 Komentar sebelum dan sesudah di Cleaning NO Komentar sebelum di Cleaning kak rachel goddard cantik banget 1 nah kakak dandan nya gitu aja kaka cantik ko lipnya menor, gak cantik banget imut banget kak beda ama yg sekarang btw yg sekarang jutek 2 3 4 Komentar sesudah di Cleaning kak rachel goddard cantik banget nah kakak dandan nya gitu aja kaka cantik ko lipnya menor gak cantik banget imut banget kak beda ama yg sekarang btw yg sekarang jutek ... 990 mampir2 ke channel aku juga yuuk ðÿ˜ mampir ke channel aku juga yuuk 3. Tokenizing Proses yang dilakukan untuk memecah kalimat menjadi beberapa bagian atau kata. Tokenisasi dilakukan berdasarkan pemisah yaitu karakter angka dan huruf dengan tanda baca dan spasi. Tabel 4.4 Komentar sesudah Tokenizing Data 1 kak rachel goddard cantik banget Data 2 nah kakak dandan nya gitu Data 3 lipnya menor gak cantik banget Data 4 .... imut banget kak beda ama Data 990 mampir ke channel aku juga IV-5
aja kaka cantik ko yg sekarang btw yg sekarang jutek yuk 4. Normalisasi Merupakan proses koreksi ejaan terhadap kata yang tidak standar, misalnya Ŗbaguuusŗ menjadi Ŗbagusŗ. Terhadap singkatan yang tidak baku seperti Ŗygŗ menjadi Ŗyangŗ. Pada penelitian ŘPreprocessingTask in Indonesia Twitter Messagesř menjelaskan bagaimana proses convert word (Hidayatullah, 2014). Pada penelitian tersebut proses untuk menangani kata tak baku dilakukan dengan membuat sebuah kamus konversi kata yang terdiri dari kata tak baku dan kata bakunya. Proses dilakukan dengan melibatkan kamus tersebut untuk mengubah kata tak baku. Berikut contoh komentar yang melakukan proses normalisasi: Tabel 4.5 Komentar sesudah Normalisasi Data 1 Data 2 nah kak rachel kakak goddard dandan cantik sangat nya gitu aja kaka cantik ko Data 3 Data 4 lipstiknya menggemaskan menor tidak cantik sangat sangat kak beda sama yang sekarang by the way yang sekarang jutek ... Data 990 singgah ke saluran ku donk suka langganan juga ya 5. Negation Handling Negation handling atau penanganan negasi salah satu hal yang penting dalam proses preprocessing. Hal ini karena kata negasi dapat mengubah nilai positif atau negatif dari data. Jika pada komentar terdapat kata negasi, maka kata negasi akan digabungkan dengan kata setelahnya sehingga menjadi satu kata baru. Pada penelitian ini dilakukan persamaan makna yang mendekati dari dua kata dan memiliki arti yang berhubungan dengan kalimat pada komenta yang sebenarnya yaitu kata negasi dan kata setelahnya menjadi satu kata. Seperti kata "tidak cantik" IV-6
dirubah menjadi "jelek". Berikut contoh komentar yang melakukan proses Negation Handling: Tabel 4.6 Komentar sesudah Negation Handling Data 1 Data 2 Data 3 nah kak rachel kakak goddard dandan cantik sangat Data 4 lipstiknya menggemaskan mampir sangat kak beda sama yang sekarang by the way yang sekarang jutek Data 5 ... menor jelek sangat ke saluran aku juga yuk nya gitu aja kaka cantik ko Data 990 singgah ke saluran ku donk suka langganan juga ya 6. Filtering Proses menghilakan kata-kata yang dianggap tidak memiliki makna (stopwords). Pembuatan kamus stopword pada penelitian ini menggunakan kamus stopword (stoplist) Tala yang telah dibentuk pada penelitian ŘA Study Of Stemming Effects On Information Retrieval in Bahasa Indonesiař (Tala, 2003) dan menggunakan kamus Tala mendapatkan stopword. Pada penelitian tersebut, stoplist terdiri dari kata-kata yang paling umum digunakan dalam berita-berita beberapa koran berbahasa Indonesia. Tabel 4.7 Komentar sesudah Filtering Data 1 Data 2 Data 3 dandan cantik cantik sangat Data 4 lipstick menggemaskan mampir sangat menor saluran jelek jutek sangat Data 5 ... Data 990 singgah saluran suka langganan 7. Stemming Proses ini merupakan proses penentuan kata dasar dari suatu kata yang memiliki imbuhan, akhiran, awalan, sisipan, awalan dan akhiran dengan menggunakan algoritma Enhanced Confix Stripping (ECS). Berikut ini merupakan contoh kata yang memiliki imbuhan dengan kata dasarnya : IV-7
Tabel 4.8 Komentar sesudah Stemming Data 1 Data 2 cantik sangat dandan cantik Data 3 Data 4 Data 5 lipstik menggemaskan mampir sangat menor saluran jutek jelek sangat ... Data 990 singgah saluran suka langgan an 4.1.3 Ekstraksi Fitur dan Pembobotan Perangkingan kata dan ekstraksi fitur dilakukan setelah tahapan preprocessing, hasil dari proses preprpcessing kemudian diberikan bobot dan akan membentuk feature list yang ditentukan oleh token yang akan menjadi fitur. Token akan diberi id dan bobot ditentukannya threshold. Fitur didapat dengan menentukan nilai threshold minimul dari token. Nilai token dihasilkan dari metode DF. Pada proses metode tersebut, setiap token akan dihitung jumlah kemunculannya dalam tiap dokumen, dan nilai tersebut akan menjadi bobot token. Kata-kata yang diurutkan berdasarkan nilai kemunculan menghasilkan kata terbanyak dan dijadikan batasan dalam menentukan fitur. Berdasalkan hasil nilai kemunculan data, maka digunakan threshold 20 dengan total sebanyak 55 fitur. Nilai kemunculan dan jumlah kata dapat dilihat pada pada Tabel 4.8 di bawah ini: Tabel 4.9 Nilai Kemunculan Data Kemunculan Kata 1-9 10-19 20-29 30-39 40-49 ≥ 50 Jumlah Kata 1691 65 27 9 8 11 Pada Gambar 4.6 dapat dilihat grafik nilai kemunculan data dan jumlah data yang dijabarkan pada 1-9 kali kata yang muncul berjumlah 1.691 kata, 10-19 kali kata muncul sebanyak 65 kata, 20-29 kali kata muncul sebanyak 27 kata, 30- 39 kali kata muncul sebanyak 9 kata, 40-49 kali kata muncul sebanyak 8 kata, dan ≥50 kali kata muncul sebanyak 11 kata. Nilai threshold yang digunakan secara berangsur-angsur akan meningkat selama proses pencarian dan akan mendekati nol setelah akhir pencarian. IV-8
1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 1 2 3 4 5 6 Jumlah Kemunculan 0 0 0 0 0 0 Jumlah Kata 1691 65 27 9 9 11 Gambar 4.5Nilai kemunculan Data Pada Data text to vector atau pengubahan data teks menjadi data vektor dilakukan terhadap data komentar yang mengandung fitur. Hal ini disebabkan SVM hanya memproses data yang mengandung fitur untuk menghasilkan model dan proses testing. Oleh karena data komentar yang tidak mengandung fitur tidak digunakan dalam proses SVM. Pengubahan fitur dari berbentuk teks atau string menjadi vektor dilakukan dengan menggunakan nilai bobot yang dihasilkan dengan metode TF-IDF. Tahap pembobotan kata dengan menggunakan metode term frequency inverse document frequency (TF-IDF), dimana daftar term hasil stemming dilakukan perhitungan untuk mengetahui bobot perkata dengan menghitung jumlah term frequency dokumen (tf) terlebih dahulu, kemudian menghitung nilai jumlah dokumen yang memiliki term (df), dan selanjutnya menghitung nilai idf dengan rumus log=N/df seperti pada persamaan (2.2), dimana N merupakan jumlah seluruh dokumen yang ada. Setelah nilai TF dan IDF sudah didapat, maka langkah terakhir adalah menentukan bobot kata dengan mengalikan TF dan IDF dengan rumus fitur tersebut : Tabel 4.10 Contoh perhitungan TF-IDF No Term (t) D1 D2 D3 D4 D20 DF IDF D1 D2 TF.IDF D3 D4 1 Cantik 2 Dandan 3 Jelek 4 Menor 1 2 2 0 2 2 1 0 0 2 0 2 2 1 1 1 1 0 0 1 35 42 21 18 LOG (891/35) = 1.40581 LOG (891/42) = 1.32663 LOG (891/21) = 1.58627 LOG (891/18) 1.4058 2.6533 3.1725 0.0000 2.8116 2.6533 1.5863 0.0000 0.0000 2.6533 0.0000 3.3892 2.8116 1.3266 1.5863 1.6946 D20 1.4058 0.0000 0.0000 1.6946 IV-9
5 6 7 .... 55 Norak Lebay Jutek 0 1 2 1 1 2 1 0 0 2 1 1 0 2 0 33 27 13 = 1.69461 LOG (891/33) = 1.43136 LOG (891/27) = 1.51851 LOG (891/13) = 1.83593 0.0000 1.5185 3.6719 1.4314 1.5185 3.6719 1.4314 0.0000 0 2.8627 1.5185 1.8359 0.0000 3.0370 0 lipstik 0 0 2 1 0 22 LOG (891/22) = 1.64925 0 0 3.2984 1.6492 0 1. Analisa SVM dan Kernel Klasifikasi SVM dilakukan untuk klasifikasi kategori. Penelitian ini menggunakan LibSVM. Penelitian ini akan menggunakan kernel gaussian RBF dengan melewatkan parameter (C, γ), untuk mendapatkan parameter (C, γ) terbaik, maka penelitian akan melakukan gerid search dan 10-fold cross validation. Parameter (C, γ) adalah parameter (C, γ) yang memiliki akurasi tertinggi dari model terbaik yang didapat dari hasil 10-fold cross validation. 2. Pembelajaran dan Model Pembelajaran pada SVM menggunakan data latih untuk mendapatkan model klasifikasi pada SVM. Pada Gambar 4.7 merupakan tahap proses training SVM: Hitung nilai α Ubah ke format data SVM Mulai Hitung nilai w Data Latih Format data SVM Grid Search Hitung nilai support vector Hitung nilai b Selesai Model Gambar 4.6 TahapSVM Training Pada Flowchart SVM Training pada proses awal yaitu Data latih yang telah dilakukan proses pelabelan manual pada data komentar, setelah itu IV-10
melakukan pengubahan format data dalam proses format data tersebut terdapat proses penghitungan α , Grid Search, nilai support vector, nilai w dan b. Setelah didapat nilai tersebut maka kita akan mendapatkan Model yang akan digunakan pada proses selanjutnya. Tahap pembelajaran ini melibatkan fungsi kernel sebagai fungsi transformasi. Kernel yang digunakan adalah kernel RBF. Kernel RBF membutuhkan pasangan parameter (C, γ). Untuk mendapatkan nilai parameter (C, γ) terbaik dilakukan dengan metode grid search. Metode grid search bertujuan untuk membuat grid parameter dengan cara menentukan nilai untuk parameter (C, γ) secara manual. Menetukan nilai parameter C dan menetukan nlai parameter γ, dan melakukan pencarian grid untuk (C, γ) dengan cara menerapkan 10-fold cross validation. 10-fold cross validation adalah pembagian data latih menjadi 10 segmen sama banyak. Kemudian akan dilakukan 10 kali proses training dan testing dengan perbandingan 9/10 segmen sebagai data latih dan 1/10 segmen sebagai data uji. Selanjutnya menghitung rataan akurasi untuk keseluruhan fold. Kemudian melakukan pemilihan parameter (C, γ) terbaik berdasarkan akurasi paling tinggi. Proses pencarian nilai parameter terbaik menggunakan metode grid search dengan k-fold cross validation. Dilakukan pemberian beberapa pasangan nilai secara manual yang nilai tersebut ditentukan dengan rentang tertentu. Nilai akan diuji dalam skema 10-foldcross validation untuk menghasilkan model dan akurasi masing-masing fold. Kemudian dihitung rataan akurasi dari seluruh akurasi yang didapat disetiap pasangan parameter dalam k-fold cross validation. Pasangan parameter yang menghasilkan nilai rataan akurasi ditetapkan sebagai pasangan parameter terbaik. Sedangkan model terbaik dari 10 foldcrossvalidation dijadikan model yang digunakan dalam proses testing. Setelah nilai parameter (C,γ) terbaik diperoleh dengan rataan akurasi tertinggi, selanjutnya gunakan parameter (C,γ) ini untuk proses training terhadap keseluruhan data uji. IV-11
Maka dengan demikian di ranah praktis algoritma learning dengan metode Support Vector Machine secara umum membutuhkan beberapa angkah tanpa mendetailkan Quadratic Programming. 3. Klasifikasi Proses tahapan klasifikasi dilakukan terhadap data uji dengan input model hasil training terhadap data latih. Gambar 4.8 merupakan alur proses testing data. Tidak Tidak Komentar negatif Ya Data Ujidan model Ya Pengukuran Hitung nilai w Komentar positif Format data SVM Hitung nilai b Hitung nilai α Evaluasi Mulai Komentar netral Ubah ke format data Testing Klasifikasi SVM, Hyperplane f(x) < 0 Klasifikasi SVM, Hyperplane f(x) > 0 selesai Hitung nilai super vector Gambar 4.7 Tahapan SVM Testing Dari beberapa langkah diatas, maka: 1. Input data uji dan model 2. Mengubah data ke format data testing 3. Memproses format data Support Vector Machine IV-12
4. Hitung nilai Lagrang sebelum mencari nilai perhitungan gradient terhadap w 5. Melakukan perhitungan terhadap nilai b 6. Selanjutnya melakukan evaluasi pada klasifikasi SVM berdasarkan kondisi terhadap kelas komentar yang telah diklasifikasi. 7. Pengukuran selesai dalam pengelompokan hyperplane> 0 masuk ke dalam komentar positif, hyperplane< 0 masuk kedalam komentar negatif, sedangkan sisanya masuk kedalam kelas netral. Klasifikasi adalah penyusunan bersistem dalam kelompok atau golongan menurut kaidah atau standar yang ditetapkan. Klasifikasi dilakukan terhadap data testing dengan input model hasil training terhadap keseluruhan data train. Model dibangkitkan dengan memanggil fungsi SVM Train. Output yang dihasilkan adalah sebuah file model dari k-foldcross validation. Model dengan akurasi terbaik dari nilai pasangan parameter terbaik akan digunakan untuk proses testing. Pada alur proses testing data, memulai dengan memasukkan data dan model yang akan dilanjutkan pada pengubahan format data testing yang nantinya akan menghasilkan format data SVM. Dalam SVM, untuk memisahkan data terhadap kelasnya, SVM akan membangun sebuah hyperplane (bidang pemisah). Sebuah hyperplane (bidang pemisah) yang baik, bukan hanya hyperplane yang bisa digunakan untuk memisahkan data, akan tetapi hyperplane yang baik adalah hyperplane yang memiliki batasan (margin) yang paling besar. Pencarian bidang pemisah terbaik inilah yang menjadi inti dari support inti dari support vector machine. Akan tetapi, dalam proses pencarian hyperplane tersebut, akan muncul permasalahan baru yaitu sebuah formula yang sangat sulit untuk dipecahkan, yang disebut dengan permasalahan Quadratic Programming. Pada format data SVM akan dilanjutkan menghitung nilai α dimana menghitung lagrange dengan Quadratic Programming dilanjutkan menghitung nilai Support Vector, nilai w dan nilai b.Konsep SVM dapat dijelaskan secara sederhana sebagai usaha mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua buah kelas pada inputspace. Pattern yang merupakan anggota dari dua buah kelas : +1 dan -1 dan berbagi alternatif garis pemisah (discrimination boundaries). Margin adalah IV-13
jarak antara hyperplane tersebut dengan pattern terdekat dari masing-masing kelas. Pattern yang paling dekat ini disebut sebagai support vector. Usaha untuk mencari lokasi hyperplane ini merupakan inti dari proses pembelajaran pada SVM sehingga mendapatkan evaluasi klasifikasi SVM dimana jika fungsi hyperplane> 0 maka diklasifikasikan menjadi positif, dan jika fungsi hyperplane< 0 akan diklasifikasikan menjadi negatif, jika tidak masuk dalam pengelompokan, akan menjadi komentar netral. Sehingga pengukuran selesai. IV-14
BAB VI PENUTUP 6.1 Kesimpulan Berdasarkan tahapan yang telah dilakukan untuk penerapan Support Vector Machine untuk klasifikasi sentimen komentar Beauty Vlogger Rachel Goddard, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah Metode Support Vector Machine berhasil digunakan untuk melakukan klasifikasi data sentimen pada komentar YouTube Beauty Vlogger.Metode pembelajaran Support Vector Machine dalam mengklasifikasikan komentar sentimen menghasilkan akurasi tertingi sebesar 82,82% dengan parameter C=10 dan γ=0,001 dan memiliki fitur sebanyak 55 fitur. 6.2 Saran Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, penulis menyarankan beberapa hal untuk pengembangan penelitian lebih lanjut sebagai berikut : 1. Klasifikasi melibatkan emotikon dan emoji, sebagai salah satu acuan dalam klasifikasi sentimen komentar. 2. Metode Support Vector Machine dapat diterapkan pada kasus lain. 3. Untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan perbandingan metode klasifikasi untuk melihat perbandingan akurasi terhadap masing-masing metode.
DAFTAR PUSTAKA Berry, M., & Kogan, J. (2010). Text Mining Application and theory. WILEY. Dewan, P. (2015). Words Versus Pictures : Leveraging the Research on Visual Communication, 10(1), 1Ŕ10. Dilai, M., & Levchenko, O. (2018). Discourses Surrounding Feminism in Ukraine : a Sentiment Analysis of Twitter Data. 2018 IEEE 13th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), 2, 47Ŕ50. Fiarni, C., Maharani, H., & Pratama, R. (2016). Sentiment Analysis System for Indonesia Online Retail Shop Review Using Hierarchy Naive Bayes Technique, 4(c). Joachims, T. (1998). Text Categorization with Support Vector Machines: Learning with Many Relevant Features. Kumari, U., Sharma, A. K., & Soni, D. (2017). Sentiment analysis of smart phone product review using SVM classification technique, 1469Ŕ1474. Lloyd, S. A., & Robertson, C. L. (2012). Screencast Tutorials Enhance Student Learning of Statistics, 39(1), Luo, F. (2016). Affective-feature-based Sentiment Analysis using SVM Classifier. Hari, Krisna. M., & Rahamathulla, K. (2017). A Feature Based Approach for Sentiment Analysis using SVM and Coreference Resolution, (Icicct), 0Ŕ2. Matsumoto, S., Takamura, H., & Okumura, M. (2005). Sentiment Classification Using Word Sub-sequences and Dependency Sub-trees, 301Ŕ311. Mertiya, M., & Singh, A. (2016). Combining Naive Bayes and Adjective Analysis for Sentiment Detection on Twitter. Mujilahwati, S. (2016). Pre-Processing Text Mining Pada Data Twitter. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 2016(Sentika), 2089Ŕ9815. 67Ŕ71.
Mullen, T., & Collier, N. (2004). Sentiment analysis using support vector machines with diverse information sources. Park, C. W., & Seo, D. R. (2018). Sentiment Analysis of Twitter Corpus Related to Artificial Intelligence Assistants. 2018 5th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA), 495Ŕ498. Phand, S. A. (2017). Twitter Sentiment Classification using Stanford NLP. Press, C. U. (2018). Cambridge Dictionary. Rana, S. (2016). Comparative Analysis of Sentiment Orientation Using SVM and Naïve Bayes Techniques, (October), 106Ŕ111. Rinaldi, E., & Musdholifah, A. (2017). FVEC-SVM for Opinion Mining on Indonesian Comments of YouTube Video. Salinca, A. (2016). Business reviews classification using sentiment analysis. Sherman, L. E., Michikyan, M., & Greenfield, P. M. (2013). The effects of text , audio , video , and in-person communication on bonding between friends, 7. Windasari, I. P., Uzzi, F. N., & Satoto, K. I. (2017). Sentiment Analysis on Twitter Posts : An analysis of Positive or Negative Opinion on GoJek, 266Ŕ 269. Yang, Y., & Zhou, F. (2015). Microblog sentiment analysis algorithm research and implementation based on classification.
LAMPIRAN A DATASET, HASIL PREPROCESSING DAN PELABELAN MANUAL Berikut ditampilkan komentar YouTube yang menjadi dataset dari hasil proses pengunduhan data. Pada lampiran A juga ditampilkan hasil preprocessing dan pelabelan manual. LAMPIRAN A No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Komentar YouTube sok soan korea. Mana ada orang korea item. Sok cantik lu wignya buat lo aneh! Ga cocok woi muka lo item alis lo beda sebelah cong! Gak cocok di muka lo muka batak sok sok korea wig nya norak.. Kayak setan lo kurang kerjaan lo emang. Gak Cantik juga .. Yang ada lo kayak hantu orang batak atau peranakan batak kak chel?? Bikin haul :v gak jelas dan norak bohong banget lu.. Gak jujur Lu gk cocok kek org Korea njir lu item sedangkan org Korea putih njirrr gak cocok lu pakai ala ala korea. Lu item cong kenapa itu gigi ??? ada item2 Jijik gue liatnya Blush on nya ketebelan.. Menor lu jadinya Beda banget sama look nya han yo ra .. Kakak malah norak bulu mata nya gede sebelah ya.. Gak cocok semuanya oplas.. Pantesan aja lu gak mirip dari awal. hahaha oplas. Gak ada yang asli di tubuh lo bibir atas lu di oplas? Gak cocok banget dasar tukang racun! Abis jajan gue gegara lu! Preprocessing sok sok korea orang korea hitam sok cantik wig buat aneh tidak cocok wajah hitam alis beda sebelah banci tidak cocok wajah wajah batak sok sok korea wig norak seperti setan kurang kerja memang jelek seperti hantu orang batak peranakan batak chel bikin haul tidak jelas norak bohong sangat tidak jujur tidak cocok seperti orang korea anjing hitam sedangkan orang korea putih anjing tidak cocok pakai korea hitam banci kenapa gigi hitam jijik lihat blush on ketebalan menor beda sangat sama look han yo ra malah norak bulu mata besar sebelah cocok semua operasi plastik pantas tidak mirip awal tidak operasi plastik tidak asli tubuh bibir atas operasi plastik tidak cocok sangat dasar tukang racun habis jajan gara gara klasifikasi Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif
20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 makeup lo ketebelan! Kayak setan makeup ketebalan seperti setan gara gara makeup aja.. Kalau gak, udah kayak setan orang batak aja sok sok kota kok gue jijik yaa liat opening lo sok kecakepan aslinya juga item dulunya kan item kok sekarang sok putih gini?? ngerasa lebay gak sih lo dengan gaya makeup gitu lo gak ada pilihan warna? Menor gitu gak usah sok kecakepan.. Tetap suhay yang terbaik kok bisa ya lo jadi beauty vlogger.. Gak cocok soalnya alay banget dengan dandanan gitu gak cocok sama sekali lo dandan gitu sok cantik sih lo sok cakep ya lo.. norak Kak hapus tatonya dong kakak kan perempuan knp pake tato yg setuju liki ya Ka sepatu nya emang bau ya Kakak tatonan ya Kamu orang batak ya Imut banget kak beda ama yg sekarang btw yg sekarang jutek kak orang batak ya skg kk lebih puti ya kk..dulu hitam banget hhhhh beda video 3 tahun yang lalu kak coba diet dong Kak orang batak yah Kakak orang batak juga ya sama dong kaya aku Kakak tatoan Kakak agama apa sih kakak rachel kok mukanya beda banget yaðŸ¤ŗðŸ¤ŗðŸ¤ŗðŸ¤ŗ kakak nya lebay, genit Aku rasa wajah rachel berubah ya, sok putih menor banget siiihhh.. "BODOH ðŸŘŢðŸŘŢðŸŘŢðŸŘŢðŸŘŢðŸŘŢ Tempat Lu Taro Madu di campur Sama Gula Itu Tempat Taro Contact Lens Bodoh gara gara makeup kalau sudah seperti setan orang batak sok sok kota jijik lihat opening sok cantik asli hitam dulu hitam sekarang sok putih begini merasa lebay tidak dengan gaya makeup tidak tidak pilihan warna menor tidak usah sok cantik tetap suhay baik cantik vlogger tidak cocok soal alay sangat dengan dandan tidak cocok sama sekali dandan sok cantik sok cantik norak hapus pakai tato setuju suka tato perempuan kenapa sepatu memang bau tato orang batak imut sangat beda sama sekarang sekarang jutek orang batak sekarang lebih putih dulu hitam sangat beda video tahun lalu coba diet orang batak orang batak sama seperti tato agama wajah beda sangat lebay genit rasa wajah berubah sok putih menor sangat bodoh tempat letak madu campur sama gula tempat letak soflens bodoh Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif A-2
52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 Macam Tak Dok Tempat Lain Mau Taro Madu Sama Gula itu BODOH,BODOH,BODOH,BOD OH ðŸŘŢðŸŘŢðŸŘŢðŸŘŢðŸŘŢðŸŘŢðŢ ðŸŘŢðŸŘŢðŸŘŢðŸŘŢðŸŘŢ" Kamu orang batak kak orng batak KK Islam apa kristen Kak Rachel bknnya non muslim ya? "Kakak agamanya apaan kak :) Islam atau non islam" Kamu agama apa rachel? islam atau kristen Agamanya apa sih tante Ohh muslimya Kalo kk Islam atau Kristen Kaka Islam ya Aku pikir Kaka Kristen Kakak kan islam kok pakaian nya kurang sopan Kak Rachel agama apa sih Kak rachel kristen apa Islam Kk rachel islam? Bukannya non muslim "Kak rachel agama muslim ya? #btw aku cuma nanya aja sih, jadi jangan pada salah paham ya please" Kakak islam ya? Kakak islam Kak rachel agama apa ? Kaka aku tau kaka org kristen dasar jalang lonte Kak? Agamanya apa? Ka maaf gasopan.. ka Rachel sama Cimit agamanya apa ya? sok cantik kalian berdua eaa Itu gerak, ksempitan🤣🤣🤣 ka rachel bikin konten sama fitri cimit kok kaya konten sampah ya? smua vidio yg ka rachel upload, gue suka banget tapi kali ini. unsup deh! agama ne ko apa Yg like orang gila Agama kaka apa cmn nanya rambut nya warna kak tolong banget cimit susah tempatnya apa seperti madu sama gula tidak tempat lain letak Negatif bodoh bodoh bodoh bodoh Negatif orang batak orang batak islam kristen Negatif Negatif Negatif bukan tidak muslim Negatif agama islam tidak islam Negatif agama islam kristen Negatif agama muslim islam kristen islam pikir kristen Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif islam pakaian kurang sopan Negatif agama kristen islam Negatif Negatif islam bukan tidak muslim Negatif agama muslim cuma tanya jangan pada salah paham tolong Negatif islam islam agama tahu orang kristen dasar jalang lonte agama Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif maaf tidak sopan sama agama Negatif sok cantik kalian dua Negatif tolong sangat susah gerak tempat sempit Negatif bikin konten sama fitri seperti konten semua video unggah suka sangat tapi unsup sampah Negatif Negatif agama Negatif suka orang gila Negatif agama cuma tanya rambut warna soal kulit sama sawo Negatif A-3
sih?soalnya kulit kita sama sawo mateng.please bls comen sy y kak.trmksih Kk rach gendutan... Klo bleh tau bang pen sma kak rachel agamya apa sih kak??😆 Jadi putih banget, aneh Kak itu kk ga sisiran ya? Alis nya beda..gede yang kiri😂 menor banget makeupnya kak si Biya yg subscribenya nggak nyampe 500rb diajak ama tim safi jg?? klo tasya ama rachel mah wajar. krn subs mereka udah lebih sejuta alis nya beda sebelah, yg kiri tebel jadi kayak badut kaka agama apa????? norak gila Suaranya mendem, gak enak dengernya Kak rachel kok tmbah lama tmbah putih sih? Jadi norakk Ka rachh rambutnya berantakan kakk, jadi jelek Sumpah ka bukan nya keliatan mancung malah jadi pesek😂 maaf mukanya bagusan kak titan tyra daripada kak rachel Aku pilih kak titan tyra daripada kak rachel, norak Ka Rachel sumpah kaka makin putih bnding,vlog pertama kaka. Pakai pemutih ya PELIT DURASI!!!!! ™ 101 Lebay najis jember 102 103 Suami kaka dimana 104 Umur nya Keke 23 thn kak 105 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 banget,di 106 107 108 terlalu lebay Kak. kakak orang apa🕋 islam .atauðŸřřkristen. Minta jempol digituin serem benci gue liatnya! "Kaka nya cantik omong ?muka jangan tapi banyak 109 Ah jelekk 110 Ih lebay banget sih cewek matre 111 Rachel makin cantik, oplas kah? 112 113 Kakak orang asal negara mana malaysia apa Indonesia? pake tato gk bisa sholat loh matang terima kasih tolong balas komentar gendut kalau boleh tahu bang pen sama agama putih sangat aneh tidak sisiran alis beda besar kiri menor sangat makeup langganan tidak sampai rb ajak sama tim safi kalau tasya sama wajar karena langganan sudah lebih sejuta alis beda sebelah kiri tebal seperti badut agama norak gila suara mendem tidak enak dengar tambah lama tambah putih norak rachh rambut berantakan jelek sumpah bukan kelihatan mancung malah pesek maaf wajah bagus daripada titan tyra pilih titan tyra daripada norak sumpah makin banding pemutih pelit durasi lebay najis jember suami umur keke tahun terlalu lebay vlog putih pertama sangat pakai orang islam kristen minta jempol wajah jangan takut benci lihat cantik tapi banyak bicara jelek lebay sangat cewek matre makin cantik operasi plastik orang indonesia pakai tato tidak sholat asal negara malaysia Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif A-4
114 Ka kakak tato an ya 115 Kak Rachel godard suku apa sih 116 Pake tato ya??? "Kakak orang apa kak Kalau kakak Batak 117 118 Kakak udah nikah belum 119 kak racel orang apa? wajah kak rachel lain banget gk kayak pakai biasanya. Pasti pemutih Jelek banget lu kak,asli orang mana gila lu o sok cantik agamanya apa kak kak Agamanya apa kak orang apasih 120 121 122 123 124 125 126 127 128 Baju nya jelek idih najis lebay banget dan alay banget.... kakak Agaa apa kakak orang batak kak rachel orang batak bukan 129 130 131 132 133 Kak anaknya umur berapa 134 kak rachel agama nya apa?jangan marah tanya kalo agama,apapun agamanya aku Dan teman tetap ngesuport teman kakak kok yt setuju siapa ya aku 135 Kakak agama apa Kak agama nya apa sih Kristen Katolik atau Islam sih emangnya kk agama apa, kak? 137 138 Emang kk Rachel orang Islam? 139 Kak rachel agama Islam/nasrani 140 Kak orang Islam? 136 141 142 143 144 145 146 Kakak Rachel Goddard agamanya apa? muka udah kayak Gorden warteg aja.. kucel! 🤣 Aku mo tanya maaf klo lancang sebenarnya agama ka rachel apa sih? kak rachel orang kristan ya Kak aku mau tanya kakak ini apa agama nya Islam??? Kak kakak itu agama apa sih ? Aku ngak pernah tau gak usah tiru-tiru suhay deeeh.. Jadi diri sendiri aja!! 147 148 Kak aku mau nanya sedikit ,kakak tato godard suku pakai tato orang kalau batak sudah nikah belum racel orang wajah lain sangat tidak seperti biasanya pasti pakai pemutih jelek sangat asli orang gila sok cantik agama agama orang baju jelek najis lebay sangat alay sangat agama orang batak orang batak bukan anak umur berapa agama jangan marah tanya agama apapun agama teman teman tetap ngesuport yt setuju siapa agama agama kristen katolik islam memang agama memang orang islam agama islam nasrani orang islam agama wajah sudah seperti gorden warteg kucel tanya maaf sebenarnya agama kalau lancang orang kristen tanya agama islam agama tidak pernah tahu tidak usah tiru tiru suhay diri sendiri tanya sedikit islam kirsten Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif A-5
itu. Islam atau kirsten? "Udh kyak martabak kak muka nya sudah kyak martabak wajah 149 150 Kak agama kakak apa sih agama 151 Kak kamu itu kristen apa katolik apa ISLAM kristen katolik islam 152 Kk bukanya orang keristen ya 153 Kaka agama apa bukan orang kristen agama "Hai, sebenarnya agamanya apa??? Soalnya waktu km masuk tv aku gak tanya sama kamu🤣🤣" 155 Lebay gak sih lu? 156 Umur kaka rachel berapa?? 157 158 154 kurusan yaa kok lebay yaðŸ˜Ř Kak maaf aku bukannya ngejek ya kok kak reachel ma kak tasya farasya kok mukannya paling jelek sih iam sorry ya ka bukannya ngejek lhoh ya Mukanya nanda belang leher? Berasa pakai pemutih Gue baru mau belajar make up, lihat harganya kok ngerasa mahal banget. Mending natural aja. Ndak fake. Nipu orang pakai makeup ALIS LO NORAK BANGET KAKKK jadi norak gitu. Gak ada cantik cantiknya Lebih cantik an temen nya kak rachel, jauh banget cantiknya kalau dibanding-bandingn kak rachel mah Aduh kaya nonton orang tawuran,, gak penting banget kontennya Plis dong rusuh gak usah norak Terang banget buu, udah kayak banci Durasinya dikit banget kakk, niat gak sih buat konten Maaf ya mba gaya bicaranya jangan terlalu di buat2 malah keliatan aneh Ketawanya bukan ketawa peri tp lebih mirip ketawa nenek sihir ,wkwkwkwkw Demi apa , aku dengar ketawa kak rachel merinding kayak nenek sihir Ka mau nanya donk tp kakak jangan tersinggung yah aku mau nanya agama kakak apa.âŖâŖâŖâŖjangan 159 sama 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 sebenarnya agama soal waktu masuk tv tidak tanya sama lebay tidak umur berapa kurus lebay maaf bukan ejek reachel sama tasya farasya mukannya paling jelek iam sorry bukan ejek wajah nanda belang sama leher berasa pakai pemutih baru belajar makeup lihat harga merasa mahal sangat mending natural ndak fake tipu orang pakai makeup alis norak sangat norak tidak cantik cantik lebih cantik teman jauh sangat cantik kalau dibanding bandingn aduh seperti tonton orang tawuran tidak penting sangat konten tolong rusuh tidak usah norak terang sangat sudah seperti banci durasi dikit sangat niat tidak buat konten maaf mbak gaya bicara jangan terlalu buat malah kelihatan aneh ketawa bukan ketawa peri tapi lebih mirip ketawa nenek sihir demi dengar ketawa merinding seperti nenek sihir 172 itu tanya tanya agama jangan tersinggung tapi jangan tersinggung Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif A-6
tersinggung yah kak Aku jijik liatnya.. Norak banget 😂😂😂😂yampooon ngakaaaak kok gue ikut jijik ya🤣🤣 tpii lucu sumpaahh Jijik Sis SM gigi lu pas males bikin opening...yg nonton.jgn keluarin LG y gigi nya Aku pun tak kuasa untuk ngeliat masa alay ku hahahaha. Gak kuat zantong akoh suaranya alay banget hahha Merinding gue liat ini ....😂😂 kayak setan Ngakak ka rachel denger suaranya sendiri 😆 jijik lihat norak sangat ampun ngakak 173 174 ikut jijik tpii lucu sumpaahh jijik sama gigi opening bikin males tonton jgn keluarin gigi 175 tidak kuasa hahahaha tidak kuat zantong akoh lihat masa alay 176 177 suara alay sangat merinding lihat seperti setan 178 jijik sendiri lucu sendiri pernah alay jijik sendiri dengar suara 179 180 Aku juga pernah alay 181 182 "haha "sumpah busuk banget gua"" sumpah busuk sangat ""dengar suara DIA jijik"" dengar suara dia jijik NORAK 😆😆😆" Ada yg ngerasa ga sih suara kak rachel skrg beda sm yg dulu.. Jelek suaranya sok imut ka , tapi kaya google voice 😠Aku takut kalo ada disitu,serem njir kayak hantu Ketawanya mirip yg di simanis jembatan ancol kaakkk. Yg botak oji saputra ngerii Entah kenapa aku ngerasa kak rachel jaman jaman dulu dan sekarang wajahnya bisa beda jauh. Operasi ya? Dulu bgt skrg keliatannya, yg dulu wajah asli... bener2 the power of make up nya tingkat dewa.. Jadi menipu.. Tidak natural Tapi bagusan dulu loh, natural. Kalau skrg malah di lebih"kan.. menurut sy ya, jgn di bully. Kamu rachel diri sendiri.donk 🤣 "Kak Rachel yang jijik gw juga ikut jijik anying Wkwk" ko aku ngerasa kayak gadis desa yang alay wkwkwk Kok kaya bukan kak Rachel? Pasti udah banyak operasinya LEBAY banget. norak lebay sangat 183 merasa tidak suara sekarang beda sama dulu jelek suara sok imut tapi seperti google voice takut disitu takut anjing seperti hantu 184 185 186 ketawanya mirip simanis jembatan ancol botak oji saputra ngerii 187 entah kenapa merasa jaman dulu jaman sekarang wajahnya beda jauh operasi 188 sama beda dulu sama sekarang beda sangat keliatannya dulu wajah asli bener the power of makeup tingkat dewa menipu tidak natural 189 tapi bagus dulu natural kalau sekarang malah lebih menurut jgn bully jgn menjatuhkan diri sendiri 190 jgn menjatuhkan 191 jijik ikut jijik anjing 192 merasa seperti gadis desa alay Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif 193 194 Wkwkwkwk gw aja jijik liat foto seperti bukan pasti sudah banyak operasinya jijik lihat foto smp alay jasa tidak Negatif Negatif A-7
195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 SMP gw yg alay jasa . Yawlohhh haha ga kuat .. Ampe bilang siapa itu hhh Smw org prnh alay 😂 Aku juga suka jijik sendiri liat foto 10 tahun lalu... 😄😄😄 Maklum in aja kalo banyak orang alay mungkin dia baru punya sosmed jadi gitu gw selama sabar sama temen gw yg baru bgt punya hape 😂😤 Pernah alay, dan gw nyesel banget kenapa dulu gw jadi orang yg super narsis, jadinya cape anjer hapusin foto² alay di medsos gw😂 "Please dong gak usah ngejiplak kak suhay SALIM. Basiiiii keles. Jad. Just be your self, As Usually. just my Okey keceeeh. This Opinion. Haaa." Jijik banget 😂🤣🤣🤣🤣🤣𠟤£ðŸ¤£ Kak rachel lehernya belang.. Pakai brand murah ya? ini nih kyk gua kalo liat foto atau vidio lma gua sumpah alay bet ya pernah alay Terkadang jijik sndiri🤢😂 Jangan kan kakak gue aja malu sama diri sendiri waktu liat foto alay yang dulu sumpah gue merasa sangat jijik 🤪ðŸ˜Ř🤣🤣 ngaca dong.. Lo kira cantik kayak begitu?? GAK SAMA SEKALI. Yang ada norak njiir.. Alay lo Soundnya jelek dah berasa diruang hampa Itu bedak buat isi ulang kk, jadi packaging kalo bedaknnya habis tinggal beli bedak isi ulang yang plastikan itu. Bodoh banget. Itu aja gak tau Kalau di sini itu bedak nenek nenek, cocok sih lo kayak nenek nenek lo pikir lo cantik? GAK SAMA SEKALI Cantikan Makeup/natural aanjiirrrttt.... terima kenyataan kak dulu gitu , jadi Gak Pake gitu. Menor kuat sampai bilang siapa semua orang pernah alay suka jijik sendiri lihat foto tahun lalu Negatif Negatif in banyak orang alay maklum mungkin dia baru punya sosmed selama sabar sama teman baru sangat punya hape Negatif pernah sangat alay menyesal kenapa dulu orang super narsis cape anjing hapus foto alay medsos Negatif tolong tidak usah tiru suhay salim basi jadi just be your self as usually okey kece this just my opinion Negatif jijik sangat anjing Negatif leher belang pakai merek murah Negatif seperti sumpah alay sangat lihat foto video lama Negatif terima kenyataan dulu pernah alay Negatif terkadang jijik sendiri Negatif jangan malu sama diri sendiri waktu lihat foto alay dulu sumpah merasa sangat jijik Negatif ngaca kira cantik seperti begitu tidak sama sekali norak anjing alay Negatif sound jelek berasa diruang hampa Negatif bedak buat isi ulang packaging bedaknnya habis tinggal beli bedak isi ulang plastikan bodoh sangat tidak tahu Negatif kalau sini bedak nenek nenek cocok seperti nenek nenek Negatif pikir cantik tidak sama sekali Negatif cantik tidak pakai makeup natural menor sangat Negatif A-8
banget idungnya putih bngt mbaanya.. Kayak setan Itu di idung ada apaan sih ? Upil lo kemana mana sok cantik lo ya ampuuun...alay beginiiii kak!!! bergema sekaliiii video na� jeleeeeek bangeeet!!!! Salfok sama hidung😂 mancung Over bgt suara ny~😱 lo cewek woi!!!! Gak usah sok cantik deh!!!! Gagal fokus sm alisnya.. Gak cocok banget.. Kaya badut lo! Durasinya dikit banget kakk, niat gak sih buat konten Itu di idung ada apaan sih ? Kayak di operasi. Gak cocok banget ya ampuuun...alay beginiiii 221 222 ihhh menor gilaaak 223 Kakak nya lebay dan alay 212 213 214 215 216 217 218 219 220 sok 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 Kok muka nya agak aneh ya kak jadi menor norak gitu Perasaan di muka lu itu jadi nya kuning banget deh siay...! Kurang cocok kayaknya warnanya ya di kmera.. Jadi sok cantik lu Kk vidio kk samuanya kok lebai banget sih kk ka racel putihan ga si? d video mukanya sawo mateng.. Udah pakai pemutih nih.. Gak bersyukur banget!! ga ngerti lg gw! ini sebenarnya nonton video tutorial apa comedy sih? ðŸ˜ðŸ˜ jadi lebay gw liatnya! makin putih kak rachel.. Dulu hitam loh.. Lo kira cantik? GAK!!! Gak usah sok puih sok cantik Kalau nonton ngapain di vidoin.. Bodoh banget ya. Kurang kerjaan Kak Rachel makin Item, makin jelek, makin kurang kerjaan dan makin norak ihhh jadi jijik gw liat nya Punggungnya ngeri bngt ituh bentolnya😱😬 jadi jijik ihhh Lah iya lah kak masa daun warna pink.. Bodoh gak usah dari lahir juga putih bukan bilang jangan 234 hidung putih sangat mba seperti setan Negatif hidung upil kemana sok cantik Negatif alay begini Negatif bergema sekali video jelek sangat Negatif tidak mancung fokus sama hidung sok Negatif over sangat suara cewek tidak usah sok cantik Negatif gagal fokus sama alis tidak cocok sangat seperti badut durasi dikit sangat niat tidak buat konten hidung seperti operasi tidak cocok sangat alay begini menor gila lebay alay Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif wajah agak aneh menor norak Negatif perasaan wajah kuning sangat kurang cocok seperti warna kmera sok cantik Negatif video samuanya lebai sangat Negatif racel putihan tidak video wajah putih bukan sawo matang sudah pakai pemutih tidak bersyukur sangat Negatif tidak ngerti sebenarnya video tutorial komedi lebay lihat tonton Negatif makin putih dulu hitam kira cantik tidak tidak usah sok puih sok cantik Negatif kalau bilang jangan tonton ngapain video bodoh sangat kurang kerja Negatif makin hitam makin jelek makin kurang kerja makin norak Negatif jijik lihat Negatif punggung ngeri sangat bentol jijik Negatif iya masa daun warna pink bodoh tidak usah lahir Negatif A-9
235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 Kak aku mau nanya kakak islam bukan apa no muslim Merinding..sumpah😰😰😰 jijik liatnyaa jijik njir Jijik 😬😬😬😬😬😬 Ka , kakak agama apasih kok pake kutek sama gak pake hijab lah kalau gak boleh nonton kenapa di buat.. Suka bego kadang.. Lagian jijik juga Ka rachel cobaliat di channel yusran ewin dia make nya di tepuk tepuk loh tapi biasa aj.. Kakak aja yang lebay. Demi viewer niih Kayak gitu aja di buatkan video channel menjijikkan keles Jijik gue yang ada ngeliatnya Lebay bangeeet loo.. Noraaak "Lebayyyyyyyyyyyyyy Lebayyyyyyyyyyyyyyy..........." jijik banget liatnya banget 246 247 Gaje jelek norak jijik gue yang pas di tunjukin badanya😣 249 Alay banget lu sumpah 248 250 251 252 253 254 255 256 257 258 Klo jangan di tonton ngapain kmu apload video kan video ini buat di tonton.. Bodoh banget sih Kak jangan bikin vidio kayang gini kak.. Jijiiik gue.. Lagian videonya gak penting.. Lebaay kok bilang nya jangan di tonton kalo bilang nya jangan di tonton tandanya sama aja gak ada yang likee dan suscribe aneh banget sih!!!!!!!!! Bodoh banget siiih jijik amat kalo lihat bikin muntah jijik banget bangeeeettt Kakak akusih gamau cobaina 😜😜😜 Cuma orang bodoh yang mau disuruh nyobain itu! Sebenernya kulitnya hitam apa gak sih? Lebay bin alay lu Itu dau fulus bukan gila lu racun itu.. Bodoh kok dipelihara Jijik ah Lebay lu anjing 259 260 261 Agama kak rachel apa sihhh tanya islam bukan no muslim Negatif merinding sumpah jijik lihat Negatif jijik anjing Negatif jijik sangat Negatif agama pakai kutek sama tidak pakai hijab kalau tidak boleh tonton kenapa buat suka bodoh kadang lagian jijik Negatif Negatif coba lihat saluran yusran ewin dia pakai tepuk tepuk tapi biasa lebay demi viewer Negatif seperti buatkan video saluran jijik Negatif jijik lihat lebay sangat norak Negatif Negatif lebay lebay Negatif jijik sangat lihat tidak jelas jelek norak Negatif Negatif jijik tunjuk badan Negatif alay sangat sumpah kalau kenapa unggah video video buat tonton bodoh sangat jangan bikin video kayang begini jijik lagian videonya tidak penting lebay jangan tonton Negatif Negatif Negatif bilang jangan tonton bilang jangan tonton tandanya sama tidak suka langganan aneh sangat bodoh sangat Negatif jijik sangat lihat bikin muntah jijik sangat sangat Negatif Negatif gamau cobaina cuma orang bodoh suruh coba Negatif benar kulit hitam tidak Negatif lebay bin alay dau fulus bukan gila racun bodoh pelihara jijik lebay anjing agama Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif A-10
262 Kak gila banget sih penting banget yang lo buat lo.. Gak gila sangat tidak penting sangat buat 263 Yang dibelakang paling menjijikan belakang paling jijik 264 jijik sangat kalau sakit jangan terus bodoh sangat lebay bangat jangan tonton tapi tonton anjing norak jijik lihat Ih.. jijik banget sih kalau sakit jangan d terusin dong kak� bodoh banget yak Lebay bangat si Jangan di tonton tapi di tonton aja njing.. Norak lu aku jijik liatnyaa Jijik banget kak aku nyah iyuh menjijikan 265 266 267 268 269 jijik sangat jijik 270 Gue liat nya jijik banget 271 Review bodoh lihat jijik sangat ulasan bodoh 272 273 Ok gue udah tahu kamu bukan Islam soalnya kamu ada Tato mesti kamu neraka masuk ðŸŘ¹ðŸŘºðŸŘ¹ðŸŘºðŸŘ¹ðŸŘºðŸŘ¹ð ŸŘº iiiiiiiiii berbobot jijik ba.. Review tidak sudah tahu bukan islam soal tato mesti masuk neraka jijik ulasan tidak berbobot 274 Ah lebay . 275 Lebayyyyy beeettt luuu Menjijikkan banget.. Mau muntah gw Kalau larang di nonton knp di upload? Cari sensasi aja lo Gila jadi kaya sakit gitu.. Sensasi aja lu buat konten.. Dasar bego "Biar apa coba? Biar ilang cape tp ga gtu jg.. Bodoh sih iya! Heran aja ky lu tuh" 276 277 278 279 lebay lebay sangat jijik sangat muntah kalau larang tonton kenapa unggah cari sensasi gila seperti sakit sensasi buat konten dasar bodoh biar coba biar ilang cape tapi tidak bodoh iya heran ky 280 Kak, kaka Islam atau Kristen islam kristen 281 282 283 284 285 286 287 Lagian mau aj di suruh2 pake daun itu..y pasti lah gatel2😂😂 kok bodoh sih? kalo ga usah di tonton ga usah buat video ka.. Cari sensasi aja lo bisanya. Alay lagi si kakak di suruh mau aja kan jadi tersiksa kan.. Makanya jangan bodoh Bodoh bgt! Ndak ada manfaatnya yg lo buat! Lebay parah lo.. Sensasi doang Lebayyyy njiiir! Ndak ada ide konten ya lo? Gimana bangget 😫😫😫😫😫😫😠" hitam aja sok cantik luu ilanggin nya ih jijik lagian aj suruh pakai daun pasti gatel bodoh tidak usah tonton tidak usah buat video cari sensasi bisanya alay lagi suruh tersiksa makanya jangan bodoh bodoh sangat ndak manfaatnya buat lebay parah sensasi lebay anjing ndak ide konten bagaimana hilang jijik sangat 288 hitam sok cantik Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif A-11
289 290 291 292 293 294 295 296 297 jelek aja sok soan jadi beauty vlogger! Ngacaaa dong lu sorry mba itu muka apa rainbow cake? pipi orange, mata ijo, bibir merah alis lu beda sebelah.. Jelek lo! Muka gelap pake lipstik ngejreng.. Sadar muka wooii.. Gak cocok banggget mon maap itu alis ngelukisnya pake pensil alis apa pake aspal? item amad mba belajar ngomong dulu sana baru jadi beauty vlogger elah muka kaya kantong plastik lecek aja blagu jadi beauty vlogger liat si cewe nih... gw pernah aslinya enjot makeupnya ga rata.. dempul abiz Itu muka apa lantai licin amaaat untung aja Aslinya jelek banget lu kaya gulali 298 lu pakai makeup.. 299 menor bgt woii!!!! 300 301 302 303 304 305 306 307 kulit lo gelap, dan lo pakai lip menor bangeeet woooi!!! Ngaca!! kebanyakan dempul wajah ama leher!! alis lu aneeh.. Gak sama! Beda sebelah Halo mba, emangnya mba pikir pake lipstik ditiban gitu bagus apa untuk bibir. Iya mba enak punya lipstik banyak bisa ditiban-tiban, coba lihat kita-kita ini yang punya lipstik aja cuma satu, mau ditiban pake apa. Lain kali kalo bikin postingan jangan merasa bener sendiri deh, ngga semua orang bisa pake lipstik ditiban-tiban gitu. Ada orang yang bibirnya kering jadi bakal numpuk. Plis deh mba apa Cuma gue yang gk kenal dia?? Siapa sih?? Cantik juga gak!! Sok cantik banget!! alis yang terlalu rata mirip sinchan kk sulam alis ya? Malah kayak sinchan Cieeee endorse skrg maaah... Emang gak modal lo.. Ngemis di endorse Bukan mempermudah malah mempersulit.. Ribet idup lo! lo! Beda trus ya 308 jelek sok sok cantik vlogger kaca Negatif sorry mbak wajah rainbow cake pipi orange mata hijau bibir merah Negatif alis beda sebelah jelek Negatif wajah gelap pakai lipstik menor sadar wajah tidak cocok sangat Negatif mon maap alis ngelukisnya pakai pensil alis pakai aspal hitam amad Negatif mbak belajar ngomong dulu sana baru cantik vlogger elah wajah seperti kantong plastik lecek sok cantik vlogger pernah lihat cewe asli seperti gulali enjot makeup tidak rata dempul abiz wajah lantai licin sangat untung pakai makeup asli jelek sangat menor sangat kulit gelap pakai lipstik menor sangat ngaca kebanyakan dempul beda wajah sama leher Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif alis aneh tidak sama beda sebelah Negatif mbak memang mbak pikir pakai lipstik tiban bagus bibir iya mbak enak punya lipstik banyak tiban tiban coba lihat punya lipstik cuma lain bikin satu postingan jangan merasa benar sendiri tidak semua orang pakai tiban orang bibir lipstik kering bakal numpuk tolong mbak tiban pakai tiban Negatif cuma tidak kenal dia siapa cantik tidak sok cantik sangat Negatif alis terlalu rata mirip sinchan Negatif sulam alis malah seperti sinchan Negatif endorse tidak modal mengemis endorse trus sekarang memang Negatif bukan mudah malah sulit ribet hidup Negatif A-12
309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 dikira cakeeeep??? Gak ada cakep cakepnya lo gak cocok lo jadi beauty vlogger.. Item dekil gitu hidung lo di mancungin?? Gak cocok wooiii itu hidung atau batang pohon? Runcing amat gendutan lo. Benerin dlu badan lo.. Sok soan makeup lo gak cocok disamain dengan beauty vlogger yang hits tu gak usah mimpi terkenal deh lo gak usah sok kecakepan deh.. lo sama tasya gak ada apa apanya.. Lo masih jauh di bawah tasya ya jadi komedian aja deh lo daripada jadi beauty vlogger.. Norak lebay banget opening lo. Mau jadi beauty vlogger atau mau jadi pelawak haaa gak cocok tuh makeup sama muka lo! sadar gak sih lo kalau lo itu hitam?? Sok kecakepan banget. Alay lo mau pakai makeup atau gak, tetap aja lo jelek sadar gak kalau lo alay??? gak usah kelebayan lo laaaah.. lip lo menooor bangeeet ihh alis lo kayak sincan.. dempul lo ketebelan deeeh lo pakai bedak apa tepung? Putih banget laaah sok manis lo.. Norak yang ada gak usah sok kecakepan ya.. Pakai jadi kaya dempul kebangetan hantu lo Setuju banget yang pixy. Aku juga sukak banget yang shade 11. Dan emina juga bagus Seandainya lisptick Emina yg itu lbh melembabkan, pasti gw beli lagi. 😠Kak aku udah beli yg viva 705 mocca.. Sumpah kusuka.. Maksih ya kakak cantik Wahh,lipstikku juga viva shade 705 shade sama 11😝😝 jual kenorakan dan pixy kira cantik jelek cantik Negatif tidak cocok cantik vlogger hitam dekil Negatif hidung mancungin tidak cocok Negatif hidung batang pohon sangat gendut benerin dulu badan sok sok makeup tidak cocok disamain dengan cantik vlogger hits tidak usah mimpi terkenal tidak usah sok cantik sama tasya tidak apanya masih jauh bawah tasya komedian daripada cantik vlogger norak runcing Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif lebay vlogger pelawak sangat opening cantik Negatif tidak cocok makeup sama wajah Negatif sadar tidak kalau hitam sok cantik sangat alay Negatif pakai makeup tidak tetap jelek Negatif sadar tidak kalau alay Negatif tidak usah jual norak lebay Negatif lipstik menor sangat alis seperti sincan dempul ketebalan Negatif Negatif Negatif pakai bedak tepung putih sangat Negatif sok manis norak Negatif tidak usah sok cantik pakai dempul kebangetan seperti hantu Negatif setuju sangat pixy suka sangat shade emina bagus Positif andai lisptick melembabkan pasti beli lagi emina lebih Positif sudah beli viva mocca sumpah suka terima kasih cantik Positif lipstik viva shade sama pixy shade Positif A-13
335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 suka dech sma makeup kk yg ini...kk rachel jd kliatan syantik pke bgt..😝😝 Q juga love bgt sama purbasari kak.... Disini harganya cuma 35 Kakk kalo suka lebih coklat , emina yg creamatte warna 01 rekomen bangetttt 🙆 Astagaa aku dah punya semuaa kecuali yang revlon ajaa. Bagus buanget sih emang warna warna ituu Gak tau Kenapa sukaa 😀 sekali sama ini video berulang" kali nonton tak bosan Kak coba dong lipstik apa yg cocok untuk yg bibirnya hitam Fresh nya....😠Cantik banget sihh Kak,BTW koq mirip sama Zaskia Gotik yaa 😅 lipstik gue semua.... Lah Revlon lipstik pertama, dan yang paling favorit brunbrun baaahhhh, paling gampang buat dandan cukup bawa itu ama cushion aja udah pas😠Aku suka bgt sama lipcream nya pixy tapi dibibir q kering bgt, ada terlalu kering? saran biar ga Beneran suka bgt sama warna2nya Ada lagi kak yg terjangkau merk jadul "poppy dharsono" cuma 25 rb - 30 rb itu enak bgt di bibir ga matte tapi cukup tahan lama (semi natte) kali ya hehe... Ada yg lebih murah tp bagus kak lipcream nya dr implora aku suka banget yg nmr 2 warnanya bagus texturnya ringan dan ga kering2 banget utk harga 23rb Aku suka ama kak rachel soalnya sering kak merekomendasikan make up murah dan merk2 produk make up yg jrg terdengar tp bagus. Kak rachel tu membuat org misquen tetap cantik Salfok sama alisny ka rachel wkwk cocok banget sama look nya brun brun nh keceh yg aq suka lip brun brun keren suka lipstik cream Positif suka cantik pakai sangat sama makeup kelihatan suka sangat sama purbasari sini harga cuma suka lebih coklat emina creamatte warna rekomendasi sangat astaga punya semua kecuali revlon bagus sangat memang warna warna tidak tahu kenapa suka sekali sama video berulang tonton tidak bosan coba lipstik cocok bibir hitam banget look kak... fresh sangat look cantik sangat mirip sama zaskia gotik ini semua lipstik lipstik pertama paling favorit brunbrun paling gampang buat dandan cukup bawa sama cushion sudah revlon suka sangat sama lipcream pixy tapi bibir kering sangat saran biar tidak terlalu kering benar suka sangat sama warna lagi jangkau merk jaman dulu poppy dharsono cuma enak sangat bibir tidak matte tapi cukup tahan lama semi natte lebih murah tapi bagus lipcream implora suka sangat nomor warna bagus tekstur ringan tidak kering sangat harga rachel nih suka sama soal sering rekomendasi makeup murah merk produk makeup jarang dengar tapi bagus membuat orang miskin tetap cantik tidak fokus sama alis cocok sangat sama look Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif A-14
350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 cream sama eyesedo cremanya jg yg kecehh parahh mehong-mehong sama palettenya jg kecehh dh Keren bangeeet. W pikir cuman yg kulit putih ala ala gitu doang yg pantes. Ternyata kaum lokal eksotis kek w juga ada bayangan bisa makeup koriya karena liat kak rachel yaampun keren, seneng beetts woy astaga ðŸ˜ðŸřŖ Semoga kak rachel bisa collab sama holika holika beneran🤣ðŸŘŒ Sumpah lu lebih cakep pake alis model gini nih pasrah make up an natural yg cma pakek pelembab sma bedak doang Ka skincare buat remaja yg murah hehe Kak bikinin video ngikutin make up orang korea dong misalnya kyk ngikutin teknik"nya, eyeshadow, cara"nya pony jadi ngelihatin video nya gitu sambil diikutin tpi kyk wrna foundation nya ya wrna kulit kak rachel cuma lain"nya persis gitu klu bisa merek" sama. kosmetiknya Soalnya kn pngen tau juga klu d tu bisa jadi kulit eksotis kita sebagus jadi juga gk gitu ngikutin persis gitu 😊😊 Terkejoed aku tuh.. Lihat kak rach make up korea... Cantik banget.... 😝😝 Kak review masker dong, tapi review nya tuh yang udah pernah kakak pake 🙝🝻❤ kacau cantik bangetðŸ˜ðŸŔ¤ Menginspirasi sekaleeeee, gue pecinta makeup korea , tpi kadang suka kesulitan sama tone warna kulitnya org korea 😠selama ini belum menemukan produk base makeup korea yg cocok sama kulit gue sampai gue liat video iniii. Thank youu kak! Wihh... Walaupun kulitnya kak rachel eksotis banget Tapi masih cocok ya ... Emang kalo kak rachel pake apa pun pasti cantik ngalahin ntuuhh syndrome itu sama eyesedo krim cantik parah kalah mahal mahal sama palet cantik keren sangat pikir cuma kulit putih pantas ternyata kaum lokal eksotis seperti bayangan makeup koriya karena lihat keren seneng sangat astaga Positif semoga kolaborasi sama holika holika benar Positif sumpah lebih cantik pakai alis model begini pasrah makeup natural cuma pakai pelembab sama bedak Positif Positif perawatan kulit buat remaja murah Positif bikin video ikut makeup orang korea misal seperti ikut teknik eyeshadow cara pony syndrome lihat video sambil ikut tapi seperti foundation warna kulit warna cuma lain persis kalau merek kosmetik sama soal ingin tahu kalau kulit eksotis sebagus tidak ikut persis Positif terkejut lihat makeup korea cantik sangat Positif ulasan masker tapi ulasan sudah pernah pakai Positif kacau cantik sangat Positif menginspirasi sekali cinta makeup korea tapi kadang suka kesulitan sama tone warna kulit orang korea selama belum menemukan produk base makeup korea cocok sama kulit sampai lihat video terima kasih youu Positif walaupun kulit eksotis sangat tapi masih cocok memang pakai pasti cantik Positif A-15
361 362 363 364 365 366 Kk tuh emg udh the best bgt dandan nya.. Selalu cantik. Klo aq gbsa dandan mskpun sering bli fondation tpi gk prnh aq pake.. aku suka lip nya kak.. cantik setuju banget tips nya kak.. cocok sama aku KAK RACHEL GODDARD CANTIK BANGET Nah kakak dandan nya gitu aja kaka cantik ko Kakak cantik kan gak pake makeup 367 Video ini berguna bngt AKU CANTIIIK BANGEEET bermanfaat bgttâ¤ï¸ Kalem bgt ih kak Rachel dulu 😂😂 Udah cantik apa lagi pas udah make up ka rachel makin cantik 🤩 Thanks kak tipsnya😂 372 373 Kakak cantik banget 😝😝 SUKAAA� KAKAK 368 369 370 371 Udah ratusan kl di tonton suka bngt nya. bosan 😝😝😝😝😝 Kakak kok bisa kayak gitu sih.kakak kok cantik terus kak. ka rahel cantikk bgttt 374 liat gak 375 376 377 Kak rachel cantikðŸŘ¸ðŸŘ¸ðŸŘ¸ 378 379 Kaka benget deh kak rachel goddard udah cantik love pinter youðŸř™ðŸřšðŸř›ðŸřœ rechel Goddard cantik lagi i 380 Kakak cantik pinter bgt dandannya , buka kelas make up privat? cantik banget kak kalau di liat dri samping Kak Rachel cantik deh kalo make up hi hi kakak kayak barbie cantik banget kak rachel 381 382 383 384 385 386 Kk suaranya lebih alus dsni Tante rachel cantik banget 387 Terimakasih kak life hacks nya 388 Suka banget sama video KK Rachel yang ini suka bgt sama kmu ka 389 390 memang sudah the best sangat dandan selalu cantik kalau tidak dandan meskipun sering beli fondation tapi tidak pernah pakai suka lipstik cantik setuju sangat tips cocok sama cantik sangat dandan cantik cantik tidak pakai makeup video berguna sangat suka cantik sangat manfaat sangat kalem sangat dulu sudah cantik lagi sudah makeup makin cantik terima kasih tips cantik sangat sudah ratusan kalau tonton suka sangat tidak bosan lihat seperti cantik terus rahel cantikk sangat cantik rechel cantik sangat sudah cantik pintar lagi i suka you cantik pintar sangat dandan buka kelas makeup privat cantik sangat kalau lihat samping cantik makeup seperti barbie cantik sangat suara lebih alus dsni cantik sangat terima kasih life hacks suka sangat sama video suka sangat sama Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif A-16
391 Kak review cetakan alis dari jbs dong itu lohh..bagus apa g produknya mnrt kk .. yg buat tato alis 392 wah ide kk cermelang 393 Terimakasih kak life hacks nya Suka banget sama video KK Rachel yang ini Saya memakai bedak ini bukan karena harganya tapi karena bedaknya ringan dan cocok utk anak2 kulit.dari sekolah sampai setua ini masih langganan bedak ini Kosmetik Viva masih sangat sering dipakai oleh pelaku seni tradisiional di jawa timur. Seperti : Ludruk, ketoprak, reog, karena harganya juga kualitasnya bagus. Saya sendiri sampai sekarang masih make pembersih wajahnya yg 2 cara itu (pembersih dan penyegar). Baik sehari2, maupun habis untuk manggung Ludruk. Bersihnya nyata ;) Produk Viva emang dewa, murah tapi hasilnya ada. Contohnya tonernya sama milk cleanser nya harga 5000 an tapi bisa ngebanting lebih mahal😠yg harganya love Viva deh Kak matanya cantik banget aku mau bah Ka rachel cerdas yaa ngakalin make up nyaa Makasih ka atas info nya dulu aku bingung bibir ku kering sekarang aku jadi tau gara kaka bermanfaat bgtt Sangat berfaedah ka mantaf ðŸŘ Kak rachel bikin video recreate my old makeup video dong pasti lucu wkwk MASIH KAKAKðŸřţ kak bikin make up untuk anak sekolah Ya kk emg skrg kk makin cantik dibanding yg dulu 😘😘😘 inget banget ka rachel waktu dlu tomboy banget sampe makan iga 394 395 saya masih terjangkau, dan 396 397 398 399 400 401 402 403 CANTIK KOK 404 405 406 407 ulasan cetakan alis jbs buat tato alis tidak produk menurut lohh bagus wah ide cermelang terima kasih life hacks suka sangat sama video memakai bedak bukan karena harga tapi karena tidak ringan cocok kulit masih anak sekolah sampai setua masih langganan bedak kosmetik viva masih sangat sering pelaku dipakai seni tradisiional timur seperti ludruk ketoprak reog karena harga jangkau kualitas bagus sendiri sampai sekarang masih pakai pembersih wajah cara pembersih penyegar baik sehari maupun habis manggung ludruk bersih nyata oleh jawa produk viva memang dewa murah tapi hasilnya contoh toner sama milk cleanser harga tapi banting harga lebih mahal suka viva mata cantik sangat cerdas mengakali makeup terima kasih atas info dulu bingung bibir kering sekarang tahu gara manfaat sangat sangat faedah mantap bikin video makeup video pasti lucu recreate my old masih cantik bikin makeup anak sekolah memang sekarang makin cantik banding dulu ingat sangat waktu dulu tomboi sangat sampe makan iga besar Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif A-17
408 409 410 411 412 gede pake tangan, wkwkwk dari dlu sampe skrng masih aja cantik nya ada. Semangat terus ka RachelðŸ˜ŕ emes bgd video nya. berbeda bgd dlu n skrg suara n skrg mkng cantik Makasih ka, jadi pelajaran buat aku kalo beauty vlogger sekelas rachel juga merintis dari nol dan selalu belajar hal baru biar ga out of date. ðŸŘ So stunning ka Sumpah bermanfaat ahirnya, awalnya juga lucu😠Kak semoga tambah sukses ya aku doain amin... kaaaaakk, aku salfok sama warna lipstiknyaa :D , share dong kak itu pake lipstik apa yaaa? thx kk <3 Kak bikin tutorial cara membuat liptint dengan aneka ragam bahan sih bgt pakai tangan dulu sampai sekarang masih cantik semangat terus sangat video beda sangat dulu sekarang suara sekarang mungkin cantik terima kasih pelajaran buat cantik vlogger kelas merintis nol selalu belajar hal baru biar tidak out of date so stunning sumpah manfaat sangat ahir awal lucu semoga tambah sukses doa amin tidak fokus sama warna lipstik bagikan pakai lipstik terima kasih 413 414 Bagus banget kak vloger beauty ðŸŘðŸŘðŸ˜' 416 Kak Rachel cantik abiss paling 415 gokil 417 kak rachel aku gak bohong loh kak rachel yotobeer yang pinter,cantik, 418 Kakak cantik sekaliii 419 Kocak banget kaaak.. jadi cantiik 420 Cantik banget kk bagus . tutorial cara buat bikin dengan aneka ragam bahan bagus sangat liptin cantik vloger paling keren cantik abiss tidak bohong youtuber pintar cantik cantik sekali lucu sangat cantiik cantik sangat bagus cantik rachel Kak dehðŸřŖðŸřŖðŸřŖ kak Rachel cantik 421 422 423 Kak kakak cantik banget ihhhhhh 424 Cantik banget kakkkkkkk cantik cantik cantik sangat cantik sangat 425 426 427 428 429 Cantik banget kak kalo make up nya kayak gitu😮😮ðŸŘðŸŘðŸŘð ŸŘ Kakak cantik deh kalo make up kayak gitu Widih bidadari 😇 Cantik kak pakai baju pink sama lipstik pink.. Lebih bersinar kak Kak cantik banget make up kali ini😊 cantik banget kayak cantik sangat makeup seperti cantik makeup seperti cantik sangat seperti bidadari cantik pakai baju pink sama lipstik pink lebih bersinar cantik sangat makeup 430 Kak rachel cantik banget sedunia 431 Kakak cantik ya cantik sangat sedunia cantik 432 Aku suka video kak Rachel kak Rachel cantik suka video cantik 433 You are the best , rachel goddard . you are the best Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif A-18
ðŸř"ðŸŘŕðŸŘ¸ðŸŘ¸ 434 Bagus bangat crnya 435 Kaka bikin make up haloowen kak saran dong bikin tips buat hilangin bekas luka kaka recel suka make up kak review lip tatto dong 436 437 438 439 Kakak cantik 440 Ih pinter banget Thank ka tips nya ini berguna banget buat gua 441 442 Kak rachel makin chantik deh Thx kak sangat sangat berguna 443 sangat bermanfaat bangettt 444 Wow keren bisa contoh Duuuhhh pertama liat langsung jatuh cintaaahhh 😘. Sesamaa batak pulaa SUKAKKKðŸřŖðŸřŖðŸřŖðŸřŖðŸ řŖ kakak cantik bngt kok suka yaa sama caption video ini.. apa lagi waktu ka rach bilang menghormati org org di dubai ga pake baju yg terbuka aurat. lebih amazing yg... kayak wagelaziiihhhh..panutanque cintaque bgt lah... sehat sehat dan bahagia selalu kak rachel supaya bisa menebar kebaikan dimanapun dan kapan pun ka rachel berada.. i â¤u Aku suka banget nonton hampir setiap hari nonton chennel rachel goddard. Pokonya the bessss banget gue 445 446 447 448 449 bagus sangat cara bikin makeup haloowen saran bikin tips buat hilangin bekas luka recel suka makeup ulasan lipstik tato cantik pintar sangat terima kasih tips berguna sangat buat Positif makin cantik terima kasih sangat sangat berguna Positif Positif sangat manfaat sangat Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif keren sangat contoh Positif pertama lihat langsung jatuh cinta sama batak pula Positif suka Positif cantik sangat Positif suka sama caption video lagi waktu bilang menghormati orang tidak pakai baju orang dubai terbuka aurat lebih seperti amazing panutan cinta sangat sehat sehat bahagia selalu supaya menebar kebaikan mana kapan berada Positif 450 suka sangat tonton hampir setiap hari tonton saluran pokok Positif 451 Anak nya imut bgt anak imut sangat Positif 452 Kk rachel baby aj ny lucu banget kk baby aj lucu sangat Positif 453 Kakak dan baby cantik dan lucu 454 455 456 Ka gimana dong cara nya ko bulu mata nya lentik banget😠Meskipun pake baju menutup aurat tpi tetap syantikkk kak dan sexy elegant Ka Rachel.. Pls Donk Collab Ama Kak Indira,sama sama gesrek lho Kaka ini:v Jadi nya mungkin azek.. Wkwk.. Yekan? baby cantik lucu bagaimana cara bulu mata lentik sangat meskipun pakai baju menutup aurat tapi tetap cantik sexy elegant tolong kolaborasi sama sama sama gesrek mungkin asik indira Positif Positif Positif Positif 457 Kak, cantik bangeeeet ðŸ˜ðŸ˜ 458 cantik banget gemasa 😝🥰 459 Kaaa review lipstick 3ce nude ulasan lipstik ce nude cantik sangat cantik sangat Positif Positif Positif A-19
460 461 dong Kak cobain pake kelly pearl cream sma bedak marc jaman dulu 😠Kak, collab brg kak Rahmawati kekeyi putri cantikka dongðŸřŔ 462 Kok lu cakep bat si di video ini ka Halo ka rachel,,,review ketahanan foundation matte dari catrice dunk ka ðŸ¤ŕ kak buat vidio skincare apa aja yg bagus untuk remaja yg kulit ny aduk🙝🙝 campur KALO SETUJU LIKE YA WE Ka Rachel.. Pls Donk Collab Ama Kak Indira,sama sama gesrek lho Kaka ini:v Jadi nya mungkin azek.. Wkwk.. Yekan? 463 464 465 466 Kak, cantik bangeeeet ðŸ˜ðŸ˜ 467 468 469 470 Aduh tetep ngakak dari dulu, tapi tetep cantik kok (gak bohong nih...). 😝😂ðŸŘŒðŸ¼ Kaaa review lipstick 3ce nude dong Kak cobain pake kelly pearl cream sma bedak marc jaman dulu 😠Kak, collab brg kak Rahmawati kekeyi putri cantikka dongðŸřŔ 471 Kok lu cakep bat si di video ini ka Halo ka rachel,,,review ketahanan foundation matte dari catrice dunk ka ðŸ¤ŕ Percayalah sekarang wanita jelek pun bisa jadi cantik karena make up contohnya kak rachel nih😂 472 473 474 Kakak cantik 475 Kak kok cantik banget sih 476 477 478 479 480 481 kak review mademe gie nya gisel dong 😊 kakak aku suka banget gaya mu 😝😝😝 tp gue akuin kak rachel cantikan skrg😂 Kak review penggaris alis dari jbs dong yg biasa dipakai buat tato alis gitu bikin tutorial balon isi air kayak rahmawati kekeyi putri cantikka dong kak Kak kan ada tuh olshop yg jualan makeup murah banget dan ternyata ada yg palsu... Bikin vidio dong cara bedain makeup palsu ama coba pakai kelly pearl cream sama bedak marc jaman dulu kolaborasi sama rahmawati kekeyi putri cantikka cantik sangat video ulasan ketahanan foundation matte catrice buat video perawatan kulit bagus remaja kulit campur aduk setuju suka tolong kolaborasi sama sama sama gesrek mungkin asik indira cantik sangat tetap lucu dulu tapi tetap cantik tidak bohong ulasan lipstik ce nude coba pakai kelly pearl cream sama bedak marc jaman dulu kolaborasi sama rahmawati kekeyi putri cantikka cantik sangat video ulasan ketahanan foundation matte catrice percaya sekarang wanita cantik karena makeup contoh jelek cantik cantik sangat ulasan mademe gie gisel suka sangat gaya tapi mengakui cantik sekarang ulasan penggaris alis jbs biasa dipakai buat tato alis bikin tutorial balon isi air seperti rahmawati kekeyi putri cantikka olshop jualan makeup murah sangat ternyata palsu bikin video cara bedain makeup palsu sama ori biar tidak pada tertipu Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif A-20
yang ori biar gak pada ketipu gitu wkwkw ♥ï¸ 482 Kompak dan lucuh ya kak wkwk 483 Kak coba bb cushion nya wardah kompak lucu coba bb cushion wardah 484 485 486 Fresh bgt kak rambut pendek ginii..syuka Bikin video ngikutin make up nya rahmawati kekeyi dong kak semuanya kan butuh proses kak.. dengan melihat video 3 thn lalu. km bakal merasa bangga berada di posisi skrng😊 487 Cantik bgt dlu msh polos😃 fresh sangat rambut pendek suka bikin rahmawati kekeyi semua dengan melihat video tahun lalu bakal merasa bangga berada posisi sekarang cantik sangat dulu masih polos video ikut makeup butuh proses 488 489 Kak rachel bareng ka fitri dong SIAPA Yg SETUJU RACHEL BIKIn TUTORIAL PKE TEKNIK MAKE UP AIR???? ISI BALON hahahahahahahaha , collabs make up VIDEO kolaborasi makeup sama fitri siapa setuju bikin video tutorial makeup pakai teknik balon isi air 490 Kompak bngt😂😂 491 Colab sama tasya farasya dong kak kolaborasi sama tasya farasya kompak sangat 492 493 494 495 496 497 498 499 Sekali2 collab sama kak Yulia Baltschun bareng2 olahraga atau bahas gitu 😝😝 Kaaa rachellll review jujur pond's tone up donggg hehehe, btw kaka sumvahhh racun bener ya rata" ku beli yang kaka review in :(( tp untungnya cocok juga sama ku, big thanks... I love youu~~ iya dong.. kak rachel kan orgnya baiikkkkkkk... nyenengin..jd nga ada yg nge julid in heheh lope you pull deh kak cimit cantik bgt buset Udah lama gak liat youtube kak rachel goddard.. skrng udh potong rambut. Hahaha makin gemes deh. Waahhh youtuber kumpulan cantik, ada k tasya farasya,ada ka pula arsyinta nanda ðŸřœðŸřœðŸř˜ðŸřŕ🌚 kirain video kk rachel dandanin kak cimit hehe, pasti kk cimit makin cantik deh klo di dandanin kk rachel Kak rachel, collab bareng kak indira dong. Kak rachel cantik banget klo rambutnya pendek jadi cute soal kesehatan sama yulia sekali kolaborasi baltschun bareng olahraga bahas soal kesehatan rachel ulasan jujur pond s tone up sumpah racun benar rata beli ulasan in tapi untung cocok sama big terima kasih i suka you iya orang baik menyenangkan julid suka you cantik sangat buset sudah lama tidak lihat youtube skrng sudah potong rambut makin lucu kumpulan youtuber cantik tasya farasya nanda arsyinta pula kirain video dandan pasti makin cantik kalau dandan kolaborasi sama indira 500 cantik sangat kalau rambut pendek cantik Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif A-21
Rambut nya bikin lebih muda kak rachel . Lebih fresh dua2nya cantik😊😊😊 501 502 503 Kakak imut dua duanya😠504 Kocak banget kak 😂😂 Sukses terus buat kk 505 Kak Cimit dan kak Rachel Cantik bangetðŸřŔðŸřŔðŸřŔ natural banget ka sumpah ini cantik bgt .. alisnya juga cuco bgt sm rachelnya.. 506 507 508 509 Kakak makin cantik aja ðŸ˜ 510 511 512 513 514 515 516 Kak berpa ka.. Bikin make up dong... Tangan magic mh laen yee asli, klo dh di make up in mba vindy org2 mh 😝😝😝 kecuali make up horor yaa😅 auto aku catet 😂😂😂😂 kak collab ama kak tasya farasya dong Suka banget! Gua lebih suka mua yg ini bagus dan gak menor Luv luv sama hasil makeup nya ðŸ˜ lipstik wardah nya shade look exotic tutorial berbie jdi smua itu formulanya 517 518 Cantik bgt kak...😝😝😝 519 Kaakkk cobainnn the needs dong 520 Cantikk😝😝😝😝 521 522 523 524 525 526 "Kak collab sm indira kalista plise 😢" Tolong dikasih deskripsi make up yg d pake dunx kak... Colab sama indira kalista sama ashila sokado bertiga kak pasti seru banget😅 Bagus make up nya, bikin makin fresh!😝ðŸŘ "Ka bikin video lipstik terbaik + terfavorit 2019 nya dong ka Penasaran banget sama lipstik"" ka rachel apalagi yg di video collab sama ka vindy cucok bngt lipstik nya" "Kak bikin video buy or buye Make up the feceshop Coca-Cola Beli aja di shopee bari bedak sampai Lipstik nya. rambut bikin lebih muda lebih fresh dua nya cantik imut dua duanya lucu sangat sukses terus buat Positif Positif Positif Positif Positif cantik sangat Positif natural sangat sumpah cantik sangat alis cocok sangat sama rachelnya makin cantik Positif Positif Positif lipstik wardah shade berpa Positif bikin tutorial look exotic makeup Positif tangan magic lain asli kalau makeup mbak vindy jadi berbie semua orang kecuali makeup horor Positif auto catet formula Positif kolaborasi sama tasya farasya Positif suka sangat Positif lebih suka mua bagus tidak menor Positif suka suka sama hasil makeup Positif cantik sangat coba the needs cantik Positif Positif Positif kolaborasi sama indira kalista plise Positif tolong kasih deskripsi makeup pakai kolaborasi sama indira kalista sama ashila sokado bertiga pasti seru sangat Positif Positif bagus makeup bikin makin fresh Positif bikin video lipstik baik terfavorit penasaran sangat lipstik apalagi video kolaborasi sama vindy cucok sangat lipstik sama Positif bikin video buy or buye makeup the feceshop coca cola beli shopee bari bedak sampai lipstik Positif A-22
527 Ya kk aku mau liat video. lihat video Aku udah lime kk dan subscribe Kk. 😀😀😝😀😝😀🠘ðŸ˜ðŸ˜ðŸ˜ðŸ˜ðŸ˜ðŸ ˜ŠðŸ˜ŠðŸ˜ŠðŸ˜ŠðŸ˜ŠðŸ˜Š" kak collab bareng tasya farasya dong kak pliss Softlensnya pakek merk apa kak? Bagus bgt😝😝😝 Masyallah cantik & bagus bgtt kakkk 😝😝 Kak desc box nya di isi pake bedak merk apa apa aja. Warna yang apa. Detail donk kak. Pengen jg gt punya yang serupa buat tutorial make up daily kami drmh. Hehe asli cakep bangetsss... 😝😝 Kk rachel di makeupin apa aja mah tetep cantik Kak review produknya Kak Tasya farasya keren banget yakin 536 Kal review the needs dongg 528 529 530 531 532 533 534 535 sudah lime langganan kolaborasi sama tolong tasya farasya soflens pakai merk bagus sangat masyallah cantik bagus sangat desc box isi pakai bedak merk warna detail pengen gt punya serupa buat tutorial makeup daily kami drmh asli cantik sangat makeupin tetep cantik ulasan produk tasya farasya keren sangat yakin ulasan the needs "Udah jarang banget nulis merek2 apa yg dipake di description box Pengen tau lebih detail kak...plus harganya yaa... Heheeee" softlens nya merk dan warna apa kak??? 😠COCOK SAMA KAKAK.. CANTIIIK Boleh minjem tangannya mbak vindy gak buat acara nikahan besok.kak sweger banget mukanya.syukaaaaa😝😝🠘 Sukak banget2 sma hasilnya.... Kak muka nya pake apa bagus putih bersih cakep natural kak bagus bgt rachel look nya Kak kapan kakak Collab sama Tasya kakak please kak Ka kollab sm meira adinda eh maksudnya amira plise....😢 546 Kereeen yaa 537 538 rachel jadi 539 540 541 542 543 544 545 adinda sudah jarang sangat nulis merek pakai description box pengen tahu lebih detail plus harga softlens merk warna cocok sama cantik boleh pinjam tangan mbak vindy tidak buat acara nikah besok segar sangat wajah suka suka sangat sama hasil wajah pakai bagus putih bersih cantik natural bagus sangat look kapan kolaborasi tolong sama tasya kolaborasi sama meira adinda maksud adinda amira tolong keren 547 548 collab sama ka tasya farasya dong kak😝😝 Kak review CC stick banzou sih kak.. 😊😊 kolaborasi sama tasya farasya ulasan cc stick banzou 549 Aku juga skrg lagi nyobain safi sekarang lagi coba safi gold water Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif A-23
550 551 552 553 gold water...gegara dapet dr flash deal bukalapak, moga aja cocok, ga muluk2 sih cuma pengen menutrisi kulit aja soalnya udah beberapa bulan ga sempet rawat kulit wajah huhu Ak pake satu Set Skincare safi . Mmg mantap kk! Bikin glowing muka ! Collab sama kak Tasya farasya donggg kak rachel colab sama kak cherryl dong Kak coba bikin routine dong pake skin care safi.trus kasih review nya gimana sebulan setelah rasanya.di tunggu vidionya gtu flash deal gara gara dapat bukalapak semoga cocok tidak muluk cuma ingin menutrisi kulit soal sudah beberapa bulan tidak sempat rawat kulit wajah pakai satu set perawatan kulit safi memang mantap bikin glowing wajah kolaborasi sama donggg tasya farasya kolaborasi sama cherryl coba bikin routine pakai perawatan kulit safi trus kasih ulasan setelah sebulan bagaimana rasanya tunggu vidio 554 Ka collab ama kak tasya dong, plis kolaborasi sama tasya tolong 555 556 557 558 559 560 561 562 563 Ka coba dong tutorial produk ran kosmetik Leh uga nih collab sama Tasya literally farasyaaa, sama sama hebohhh kalo makeup an wkwk aq pake safi lho dan baru safi skin care yg cocok di aq dan itupun pas abis aq liat vidio ny ka rachel review safi cus lgsf beli dan cocok deh sampe skrg...ajak ajak ya k rachel kl mw k KL lg...hihhhi seneng deh liat kaka cantik ini ,,, aku juga pengen belajar makeup tapi ga punya makeup karna uangku ,,, seandaynya dikasih sama kaka walaupun bekas ,, dan bersukur banget ,,, heheh intinya akuh cinta kaka rachel Kak bagus untuk muka yang komedo, mengecilkan pori2 dan bekas jerawat tuh pake safi yang biru ya gold kakðŸř™ðŸř™ serah lu kak mau collab sm siape... yg pinting sllu syuka sm chanel inii alis terbaik Rapihhh banget makeup nya ðŸ˜- ðŸ˜ðŸ˜ So cute kaka 😘😘 Sumpahh sukaa bgt make up bgttt cantik ka😝😝😝😝😝 terbatas tinggal dikit juga gpp atau bales coba tutorial produk ran kosmetik kolaborasi sama farasya sama sama heboh makeup tasya literally pakai safi baru safi perawatan kulit cocok habis lihat video ulasan safi sampai langsung sekarang ajak ajak kalau kalau beli cocok senang lihat cantik ingin belajar makeup tapi tidak punya makeup karena uang terbatas seandaynya kasih sama walaupun bekas tinggal sedikit sukur sangat inti cinta bagus wajah komedo mengecilkan pori bekas jerawat pakai safi biru gold bales terserah kolaborasi sama siapa penting suka sama saluran alis baik rapi sangat makeup cantik 564 sumpahh suka sangat makeup cantik sangat Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif A-24
565 566 567 568 569 "😝😝😝 pangling kak rachel pake caantttiiiiiikk bangettttthh .. kk pk softlens apa ituu😠ngakak pas ka laode blg bukaan lu 😂😂😂" Muter² brush di tempat pori² gede, itu teknik dari Wayne Goss Kereeeeeeeeen hasilnya😠Ga ngerti lagi kak lo cakep batsss disini Kereeeennnnn ih, suka sama warna blushonnya😝😝 banget pangling cantik pakai sangat pakai softlens lucu laode bilang bukan putar brush teknik wayne goss tempat pori besar keren sangat hasil tidak ngerti lagi cantik sangat sini 570 keren suka sama warna blushon 571 Ka review ponds glitter glow dong ulasan ponds glitter glow 572 573 574 575 576 577 flowless, detail, Simpel, elegan...sampek gak bisa ngomong lagi ...😱 rachel Kak focallure x tasya farasya dungg Alisnya ðŸŘðŸŘðŸŘ yg paling bikin pangling sumpah alisnya, pantes banget, naik jadi keliatan jauh lebih muda juga,pake alis model begini aja terus ka ode langsung istimewahhhh banget wajahnya, berubah pantesan super jadi pangling,kuncinya di alis kak farassya dunkkkk... Ya ampun simple tapi pangling yusuf! kak bgt keren WawðŸ˜ review the needs bagus bangetttt banget aurel focallure x needs review tasya pallete the ode simpel detail sampai tidak ngomong lagi flowless elegan ulasan the needs focallure x tasya farasya dungg alis bagus sangat paling bikin pangling sumpah alis pantas sangat naik kelihatan jauh lebih muda pakai alis model begini terus ode istimewahhhh sangat langsung berubah sangat wajah pantas aurel super pangling kunci alis ulasan focallure x tasya farassya the needs pallete ampun simpel tapi pangling keren sangat ode yusuf 578 Bagus banget matanya 579 Cantik banget rachel bagus sangat mata cantik sangat 580 581 582 583 Rachel... ini cantik banget deh, bikinin yg kayak gini tapi pakek makeup yg nggak mahal dong 😝😅 Wah banyak ilmu. Thx kak laode. U great attitude. Dan rachel yg super keren n'funny Mo nanya dong itu concealer buat rapihin alisnya pk apa???? Tq buat video2 nya Pengen tau 7:30 ini pallet merk burn burn apa ak dngernya, tolong tentang penasaran. Ada review produk ini ga? cantik sangat bikin seperti begini tapi pakai makeup tidak mahal banyak ilmu terima kasih laode u great attitude super keren funny tanya concealer buat rapi alis pakai terimakasih buat video ingin tahu pallet merk burn burn dengar tolong penasaran ulasan tentang produk tidak Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif A-25
Kak richel rivyu makeup sama kak nasywa syihap donk "Ka,,itu lipstick n eyeshadow pallete nya merk apa ka..yg hrg nya 109rb Trus bli dmn di ol shop mn ka? Please info ya ka..tq" hmmmzzz ternyata make up itu mahal,,,,fiks kerja lebih giat lagi ðŸřªðŸřªðŸřª Senyum2 terus sepanjang video ini 😂😂😂 asli kocak bgt liat yg atu serius yg atu kang komedi. Sukses terus buat dua org syantik iniiii kolab nya lucukkk gemes ❤︝😝 Itu eyesedownya merek apa ya apakah ada yg tau Collabb ama ka indira kalisthaa dongg kaka 590 Mantaaaapssss <3 584 585 586 587 588 589 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 Kakak Rachel Goddard merk serum yang bisa buat rambut juga kyk di video kak Rachel apa ya kak merknya??? 😅, please jawab ya kak Rachel Seruuuu bangettt....😝😝😝 Pallete warna item yg kecil merk apa ya ? List barangnya dong kak Kak buat video sama kak tasya farasya dong kak Itu yang eyeshadow 3 lapis ada kacanya merk apa kak? Mau dong kak nama nama produk makeup nya biar bisaa samaan mohon pencerahan, itu produk lokal setelah eyeshadow palette ya? mohon focallure pencerahan, mohon pencerahan.. 109rb dapet 3 gitu, gue kena racun kak rachel. :') wkwkwk kak rachel kenapa jadi kayak sales Ih.. Keren, bs duduk sm presenter beken 😃 kak rachel bisakah produk2nya di tuliskan namanya biar tau bisa beli dmn Itu eyeshadow yg besar td merk apa beb apa 601 602 Ka sertain nama2 produknya dong bgt 603 Kak rachel tu lucu richel makeup sama nasywa syihap Positif lipstik eyeshadow pallete merk harga ribu terus beli ol shop tolong info terimakasih Positif ternyata makeup mahal fiks kerja lebih giat lagi Positif senyum terus sepanjang video asli lucu sangat lihat serius komedi sukses terus buat dua orang cantik kolaborasi lucu lucu Positif eyesedow merk tahu Positif kolaborasi sama indira kalistha Positif mantap Positif merk serum buat rambut seperti video merk tolong jawab Positif seru sangat Positif pallete warna hitam kecil merk Positif list barang Positif buat video sama tasya farasya Positif eyeshadow lapis kaca merk Positif nama nama produk makeup biar bisa sama Positif mohon pencerahan produk lokal palette eyeshadow setelah focallure mohon pencerahan mohon pencerahan rb dapat kena racun Positif kenapa seperti sales Positif keren duduk sama presenter beken bisa produk tulis nama biar tahu beli Positif eyeshadow besar merk Positif Positif serta nama produk lucu sangat orangnya i suka your Positif A-26
604 605 606 607 608 609 610 orangnya😂 vidio😊 Highlighter powder lokal produk , woww ðŸřŔðŸřŔ kak rachel ðŸřŕ i'm in Love in the first sight Sebutin dong ka nama merk. Merk nya Ka rachel ngeracunin ka nana makeup nama nya ini mah🤣 semua yang di pegang dan udah tau harga nya mau di beli sama ka nana🤣🤣 Kak Achel makeup gini kayak bocah Kuliahan, keliatan lebih natural dan gemess 😝😝 Itu yg palet lipstik blush sama eyeshadow merknya apa deh please infonya kak mau tanya dong brand lokal yang multifungsi itu brand apa ya kak? mau beli soalnya tuh Shaaayyy eehh syuantik gileeee😆😆😆😆 guee demen daahh i like your all lipstick apaaan guuulee 611 Coba product I'm Meme dong kak lipstiknya pke apa bagus Kak bangett Kak Rachel lipglossnya? lipglossnya 😠Lipgloss nya apa kak?😠Review maskara viral 4 dimensi dong kak Hai rachel..... Suka naek motor gak? banyak perempuan2 Indonesia yg naik motor (baik yg naik sendiri atw ngeojek) please bikin dong tutorial makeup buat pengemudi motor 😝 yg anti huruhara ðŸ¤ŕ. Thanks beep.... kak tlong bkin swatches y.o.u lip color matte donk .... penasaran nh kalo dipake di sawo matang gmn....... Nyatanya ga prnh sia sia ngetag rachel di ig buat review product nya. Selalu di tanggepin. Thank youuu⤠ya ampun ka jujur bgt wkwkk buy or byeee , byyeeee wkwkwk 612 pake Cantik sih banget apa 613 614 615 Mengingat 616 617 618 619 all video highlighter powder lokal produk i m in suka in the pertama sight Positif sebut nama merk merk Positif racun nana makeup nama semua pegang sudah tahu harga beli sama nana Positif achel makeup begini seperti bocah kuliah kelihatan lebih natural gemas Positif palet lipstik blush sama eyeshadow merk tolong info Positif tanya merek merek beli soal lokal multifungsi Positif lipstik cantik gila suka Positif coba produk i m meme Positif lipstik pakai bagus sangat Positif pakai lipgloss lipgloss cantik sangat Positif lipgloss Positif ulasan maskara viral dimensi Positif suka naik motor tidak ingat banyak perempuan indonesia naik motor baik naik sendiri atau ojek tolong buat tutorial makeup bikin pengemudi motor anti terima kasih Positif tolong bikin swatches u lipstik color matte penasaran pakai sawo matang bagaimana Positif nyata tidak pernah sia sia tag ig buat selalu ulasan tanggapan terima kasih produk Positif ampun jujur sangat buy or bye bye Positif A-27
620 kak ini lipsticknya apa ya? bagus bangettt 621 Kakak..cakep banget sih..lipstik kak bikin review liptint eskrim 622 623 Kak, pake lipstik apa? TASYA COLLAB SAMA FARASYA+SUHAY SALIM, YANG SETUJU LIKE DAN BANTU UP BIAR KEBACA Lipstick nya bagus ya.. Cocok banget sama kak RachelðŸŘ Ka rachel, aku mah fokus ke riasan kaka ehehe.. lucu riasannya, seger, sehat, lucu bgttt pokoknyaaaa 😣😣😣 kak lipsticknya apaaa? suka lipstikx ka pake ngetttss Review jujur tentang makeup BTS x VT comestic pls 631 Ka tutorial alis terbaru dong 624 625 626 627 628 lipstik apaaa??? gus 629 630 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 Make up,nya sangat berfaedah dehh😝yg setuju likeðŸŘ lipstick yg kak rachel pake apa? cantik banget😠Kak pake lipstick apa so prety piinginnn "Kak, review jujur buy or bye, make up cute milky holika holika dong Please" Ka Rachel pake lipstik apa sii bagus. liatnya ðŸř•ðŸř•ðŸř• tutorial makeupnya Kk donk,bagus makeupnya yg pengn tau tutornya Kak rachel, saya malah salfok sm Itu pake lipsticknya hehehe. lipstick apa ya kak? Kok blink2 gitu bagus 😆😠Aku suka make nya😆tetep cantik kok😘 Kak Rachel itu cantik banget terus make up nya natural Aku suka make nya😆tetep cantik kok😘 Kak Rachel itu cantik banget terus make up nya natural Ka rachel sama deh kaya aku gk setuju gtu pake pelembab sebelum makeup malah bikin benyek dan Jatuh cinta jg ini up dua2 dua2 up 643 lipstick bagus sangat Positif cantik sangat lipstik bikin ulasan liptint eskrim pakai lipstick Positif Positif Positif kolaborasi sama farasya suhay salim setuju suka bantu up biar kebaca tasya Positif lipstik bagus cocok sangat sama Positif fokus riasan lucu riasan segar sehat lucu sangat pokok Positif lipstick suka lipstick Positif Positif pakai lipstik sangat Positif ulasan jujur tentang makeup bts x vt comestic tolong tutorial alis baru Positif Positif makeup sangat faedah setuju suka Positif lipstik pakai cantik sangat Positif pakai lipstik so prety ingin Positif ulasan jujur buy or bye makeup cantik milky holika holika tolong Positif pakai lipstik bagus jatuh cinta lihat Positif tutorial makeup bagus makeup pengn tahu tutor Positif malah tidak fokus sama lipstick pakai lipstik blink bagus Positif suka makeup dua tetep cantik Positif cantik sangat terus makeup natural Positif suka makeup dua tetep cantik Positif cantik sangat terus makeup natural Positif sama seperti tidak setuju pakai pelembab sebelum makeup malah bikin benyek suka crack rasa tebal Positif A-28
644 645 646 647 648 suka crack berasa tebel gtu kalau aku😂 Kak Rachel favorite aku kaaaaa ... itu lipstik yg d pke ka tytannnn apaaaaaa yaaaa?????? bagusssss bngetttttt ka rechel tetap cantik kk aku bilang dua dua ya bagus aku kasih nilai 20 puluh sama Kak Rachel mau request collab dong sama Kak Tasya Farasya atau Kak Suhay Salim. Pasti kocak beauty vlogger 649 Dua dua cantik kok 650 Cantik lohhh, natural bangetðŸřţ 651 Kak .. penting nih aku ada rekomendasi bb cusion yang kayak nya warna skin lo dehh .. ya itu dari B.O.S yang shate milk tea ,,, plisss bikin impresiennya first donk 652 Kak itu merek lipstik nya apa 653 Cantik banget😝😝😝 Tetep aja cantik😫⤠654 Kak rachel tu udah cntikk dr sono nya... Sumpah menginspirasi bangettt. Lucunya kek langsung relate ke aku gtu. Aku jg lagi belajar but make up dan masih ngerasa jauh banget dr harapan wkwkw tp satu yg kupelajari dr kak Rachel, "berani" aja dulu hehe Thank you for inspiring me kak ðŸřţ Itu bedak yg sering aku pakai , bedak nya lumayan bagus , dan murah bgt . ok bedak viva kan emg murah kak, foundation nya juga ada 7k sih wkwk, aku make produk viva juga wkwk Oh Viva dulu waktu msh Kecil.. mulai sebelll dan benci sama si Viva sering tabur ni, karna bertabur an d baju seragam putih aku ,, waktu itu masih kcl 1SD( mari adus ortu mewajib nek pupuran dan )hmmm, dan ternyata...di usia 32 thn Viva no 4 setia menemani masih 655 kak 656 657 658 659 tetp kalau cantik vlogger favorite lipstik pakai tytan bagus sangat rechel tetap cantik bilang dua dua bagus kasih nilai puluh sama request kolaborasi sama farasya suhay salim pasti lucu tasya dua dua cantik cantik natural sangat penting rekomendasi bb cusion seperti warna skin dehh b s shate milk tea plisss bikin pertama impresien merek lipstik cantik sangat tetap cantik sudah cantik sumpah menginspirasi sangat lucu seperti langsung relate lagi belajar but makeup masih rasa jauh sangat harapan tapi satu pelajari berani dulu terima kasih you for inspiring me bedak sering pakai bedak lumayan bagus murah sangat bedak foundation k pakai produk viva viva memang murah viva dulu waktu masih kecil mulai benci sama viva tabur karena sering tabur baju seragam putih waktu masih kecil sd tua wajib nyata usia tahun viva no masih tetap setia menemani perjalanan hidup sampai sekarang terima kasih u so much hanya viva sell mengerti kulit Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif Positif A-29
660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 perjalanan hidup aku sampai skrg, thanks u so much 😘 , hanya kamu Viva sell mengerti kulit aku 😝😝 Kak rechel aku racunin purbasari hi matte lip cream... Enak banget itu kalo dipake.. Dari dulu cinta sama produk itu😝😝😝 cobain deh kak kok jadi lucu ya nontonnya Padahal tentang apaa....tp yg lebih seru ny ada comedy ny... Bakal sering2 nonton video ka rachel yg ada comedy ny si... 😠Team notif,langsung tonton Tip komenðŸ¤ŕ Lagi ngantri buat USG, kebetulan ada notif Cuss.. lgsg nonton, sekalian nunggu🥰🥳 Maw ngumpulin orang yang sering nonton video sambil lihat komen dari orang luar negri:v Kaget nonton akuu:" Baru langsung muncul apelu apelu 😅 Apa cuma gw yg suka kalo dy ngomong "Jempol nya mana jempolnya mana" 😂⤠Like dong kak Akhirnya yg ditunggu 😘lop you Naksir softlensnya, boleh tau beli dimna dn tipe kodenya apa? Hehe. Thanks 🙠Kak rachel, colab sama ismi n hidayah dong kak. Dandanin dia biar jadi cantik kayak kak rachel... Selama ini kan tomboy abis tuh orang... 😠Yay first coment btq semangat terus ya ka rachel Softlens ny merk apa kak?? Softlennssss.. ngakak as always :) Bukan nontonnn ka rachel salfok sama softlens nya😠boleh dong info" nya haha konten ny gercep,muncul gercep😝😘 first tunggu tim gercep tp pasti rechel racunin purbasari matte lipstik cream enak sangat pakai dulu cinta sama produk coba Positif lucu tonton Netral padahal konten tentang tapi lebih seru komedi bakal sering tonton video komedi Netral tim gerak cepat muncul notifikasi langsung tonton Netral tim gerak cepat pertama komentar Netral lagi antri buat usg kebetulan notifikasi segera langsung tonton sekalian tunggu kumpul orang sering tonton video sambil lihat komentar orang luar negri Netral Netral kaget baru tonton langsung muncul Netral cuma jempol suka ngomong jempol Netral suka Netral akhir tunggu tunggu love you Netral suka soflens boleh tahu beli tipe kode terima kasih Netral ismi hidayah kolaborasi sama dandan dia biar cantik seperti selama tomboi habis orang Netral pertama komentar semangat terus Netral softlens merk soflens Netral lucu as always bukan tim gerak cepat tapi pasti tonton Netral Netral tidak fokus sama softlens boleh info Netral A-30
678 Team gercepp dapet notif langsung nntn😝ðŸř‹ 679 Komentar pertamaaaa yesss Tim gercep looh kak 680 Apa cmn gw yg salpok d rambut wig kk rachel pas d akhir video?? Jd keinget LL 681 682 nntn smbil bljr mtk ok mantapss") 683 Komen pertama!😝😝 684 Gercep mana suaranyeeeeeeeeee 685 Apa cuma gua disini yang nntn video liat rachel cuma buat bacotannya doanggg:(( 686 Gercep ga nihh🤣 687 Gercep banget da gua🤣🤣 688 Softlens yg dipake apa ka rachell ? Kenapa jadi mirip kak Janine intan sari?😂😂😂 Komen ke 188 yey gk terlambat cuman 35 menit 😂😃 Semangat terus kak😙 komen pertama nih komen komen nya nih Kak pakek soflen merk apa? Anjerrr openingnya kaget wakakakakaka emang chanel lo paling gokillllllll. Aku emang jarang komen yg penting nonton terus dan udah subs 😂 Yang membutuhkan masker spirulina ataupun produk lainnya bisa ya link phone=6287885139566 689 690 691 692 693 694 695 696 klik nya 697 Ka soflensnya namanya apa 698 699 700 701 mampir2 ke channel aku juga yuuk 😠Yaampun baru nonton thn 2019 wkwk😂 Menurut gue ini video tergokil nya kapan Rachel,. Kak review cetakan alis dari jbs dong itu lohh..bagus apa g produknya mnrt kk kakak lapar? .. yg buat tato alis 702 703 Kak pake soflens merk apa? hwahahahaha...ngakak malem2.."Hallo kak yang mau masker spirulina bisa kunjungi ig di yaa kita 704 tim gerak cepat dapet notifikasi langsung tonton komentar pertama tim gerak cepat cuma tidak fokus rambut wig akhir video ingat tonton sambil belajar matematika mantap komentar pertama gerak cepat suara cuma sini tonton video cuma buat lihat bacot gerak cepat tidak gerak cepat sangat softlens pakai rachell kenapa mirip janine intan sari komentar menit semangat terus komentar pertama komentar komentar pakai soflens merk tidak terlambat cuma anjing kaget opening memang saluran paling keren memang jarang komentar penting tonton terus sudah langganan butuh masker atau produk lain klik tautan api whatsapp com send phone spirulina soflens nama mampir saluran baru tonton tahun menurut video keren kapan ulasan cetakan alis jbs buat tato alis tidak produk menurut lohh bagus lapar pakai soflens merk lucu malam hallo masker spirulina ig yogya ori masker kunjung spirulina masker spirulina masker biru hijau terbuat ganggang Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-31
@skinandbodycare.yogya 100% ORI 😊 Apasi masker spirulina itu? Masker adalah masker hijau yang terbuat dari ganggang biru. Apa aja sih manfaatnya? untuk mencerahkan wajah, menghaluskan dan menjaga kelembaban kulit, mengencangkan kulit, menghilangkan noda bekas jerawat juga membantu mengatasi komedo membandel pada kulit wajah, membersih sel- sel kulit mati dan juga kotoran pada : wajah @skinandbodycare.yogya whatsapp : 082214729716" Rachel mirip dian nitami. 😃 julid gak? Tapi beneran mirip tiap nontonin videonya ðŸ˜â¤ï¸ "Hii selamat mlm siang pagi Salam kenal dri saya. Saya berasal di gorontalo" Kok mirip depe dewi persik hahaha Hallo bagi teman2 yg suka make up tutorial dan masakan, mampir ke channel aku ya. Aku masih baru banget mulai YouTube dan sangat butuh support kalian. Aku jg bikin paranormal experience + video penampakan real dan tutorial make up halloween. Terimakasih teman2 sebelumnya, semoga kebaikannya dibalas Tuhan YME ☺🙠yg mau cek silahkan, yg blm mau tidak apa2 hehe. Terimakasih jg kak Rachel udh ngasih kesempatan aku comment disini ⤠mirip banget ka cimit sama ka dewi persik😂 710 Kak cimit mirip Bianca spirulina dan instagram 705 706 707 708 oleh jg 709 711 712 Mirip banget ama dewi persik Xoxo ðŸř•" 713 Hp nya ka rachel apa si itu 714 715 Fitri cimit kayak Rubini Asntm 6 asal malaysia.. Mirip bgt Fitri wajahnya mirip banget dewi persik, suaranya juga serak serak manfaat cerah wajah halus jaga lembab kulit kencang kulit hilang noda bekas jerawat bantu atasi komedo bandel pada kulit wajah bersih sel sel kulit mati kotor pada wajah instagram yogya whatsapp mirip dian nitami julid tidak tapi benar mirip tiap tonton video selamat malam siang pagi salam kenal asal gorontalo mirip depe dewi persik hallo bagi teman suka makeup tutorial masakan mampir saluran masih baru sangat mulai youtube sangat butuh support kalian bikin paranormal video penampakan real tutorial makeup halloween teman sebelumnya semoga kebaikannya tuhan yme cek dibalas oleh terima tidak apa silahkan blm kasih sudah ngasih kesempatan komentar sini experience terima kasih mirip sangat sama dewi persik mirip bianca mirip sangat sama dewi persik youtu be hswrhtxcqnk youtu be pghv rxye xoxo hp fitri seperti rubini asntm asal malaysia mirip sangat fitri wajahnya mirip sangat dewi persik suara serak serak cantik Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-32
716 717 gitu.. cantik Muka tmnnya ka rachel si ka cimit kaya dewi persik hehehr Mirip bianCa Liza deh kayaknya temennya mba Rachel 718 Mirip kak dewi persik ehh cantik Sepintas fitri ini mirip dewi persik 719 Ada yg dapet iklan blackpink kaya aku gak?cuma nanya Yg paling seringg yaaa online shop.. Uploadnya apa.. Komen nya apaaaa 😂 Softlensnya apa kak? Suka bgt 😠Ka pake softlens apa ya ? Bagusss ðŸ˜ðŸ˜ Sepintas fitri ini mirip dewi persik Hai ka rachel,aku suka kaka bilang jempol nya mn jempolnya mn asikkk wkwkk🤣🤣 720 721 722 723 724 725 726 Belinya dimana kak? Aku nonton 2019 . Kaget deh. Tapi syukaakk Kak boleh nanya soflennya apa ya merknya ? Softlens yg di Pake Ka Rachel itu Apa namanya.. Pleaseee kasih tau. 😝🙝 yang pake krudung kk sapa ka Permisi ini bener uda emak emak kok saya tyda yaqueen y :") Ibarat lelaki gak cakep² amat tp setia wkwkwkwk 733 HADIRRRR kak 734 727 728 729 730 731 732 Para mak2 berkumpul😂😂 Jual bedak ran dimana ya? Kisaran harga berapa?? Makasihhh Kak buat room tour dong atau buat prank Mamita kalo disini jadi keliatan pendiem😂 mungkin lebih karena ramenya kak kebangetan yak wkwkwk 738 Ketika 2 idola bergabungðŸ˜ 735 736 737 rachel 739 740 741 D video ini kak biya yang memang tinggi apa kak rachel yg kecil ya? Singgah ke channel ku donk,like & subscribe juga ya thankyouuu siapa disini yang suka film korea Goblin 🙋🙋🙋🙋🙋 wajah teman seperti dewi persik Netral mirip bianca liza seperti teman mbak mirip dewi persik cantik sepintas fitri mirip dewi persik dapat iklan blackpink seperti tidak cuma tanya Netral Netral Netral Netral paling sering online shop upload komentar Netral soflens suka sangat Netral pakai softlens bagus Netral sepintas fitri mirip dewi persik Netral suka bilang jempol jempol asik Netral beli Netral tonton kaget tapi suka Netral boleh tanya soflens merk Netral softlens pakai nama tolong kasih tahu Netral pakai krudung siapa permisi benar sudah emak emak tidak yakin Netral Netral ibarat lelaki jelek sangat tapi setia Netral hadir para mak kumpul jual bedak berapa terimakasih ran kisaran harga Netral Netral Netral buat room tour buat prank Netral mamita lebih pendiam mungkin karena rame kebangetan sini kelihatan Netral ketika idola gabung Netral video memang tinggi kecil Netral singgah saluran suka langganan terima kasih Netral siapa sini suka film korea goblin Netral A-33
742 743 744 Lucu bngt sii kaka rechel "halloðŸ˜aku fans bnget sama kak rachelâ£ï¸aku mmbuat brpa akun hnya untuk sub kak rachel. lvyou kak😠salam dari manado" kak bikin vidio anak kakak dong aku kangen pengen liat plissss 745 Background nya bagus kak @nirwanacosmetics HINGGA CEK SKRG YAA ðŸř• Hahahahaha. Rachel paling pinter buat ngakak lawaaak....sukses habis...,😝😝🤣🤣🤠£ "Doakan saya skrg lagi unbk semoga mendapatkan nilai yg memuaskan dan masuk kesma yg diinginkan aamiin..... Terimakasih yg sudah mendoakan saya, saya doakan semoga anda sehat selalu banyak rizki aamiin" Kak @rachelgoddard mau nanya pake camera apa ya? Kak Rachel Goddard minta love love dong pliss ya Beli pouchnya dimanaa kak rachel 😬 DISKON 50%! LANGSUNG 746 747 748 749 750 751 752 Durasinya kurang lama :( Yuks kunjungi channel aku, ada bratz doll Pouch kayak gitu bisa beli dimana ya? follow bantu @maskerbandung29 bantuannya 3:03 ngikutin bat sampe ada suara ayam, gw ngakak bat sumpah XD 757 Cieee yg udh mau 2 jt subscriber 758 753 754 yahh mohon 755 756 759 760 761 762 bikin fidio mukbang dong kak yang mau beli produk kecantikan : boleh Halo kak aku dui aku tinggal di Kalimantan Timur di bengalon aku suka semua video kak "Yg tau stem cell wajib klik link ini. kunjungi 763 makan apa 764 Ada yg nonton 2017??? lucu sangat rechel hallo penggemar sangat sama buat brpa akun hanya langganan lvyou salam manado bikin video anak kangen pengen lihat tolong background bagus diskon sekarang hingga langsung cek paling pintar buat lucu sukses lucu habis doa sekarang lagi unbk semoga dapat nilai memuaskan masuk kesma ingin aamiin terima kasih sudah doa doa semoga anda sehat selalu banyak rizki aamiin tanya pakai camera minta suka suka tolong beli pouch durasi kurang lama kunjungi saluran bratz doll pouch seperti beli bantu follow mohon bantuan ikut sampai suara ayam sumpah xd sudah jt pelanggan bikin video mukbang lucu beli produk kecantikan boleh kunjungi jovin bisnissaya com dui tinggal kalimantan bengalon suka semua video timur youtu be st xl eodq tahu stem cell wajib klik tautan stemcellrum weebly com makan tonton Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-34
boleh gak yang belum subcribe di channel aku tolong suncribe ya namti aku subcribe di channel kalian kok kakak namanya sama kaya aku rachel alifia maaf ya fotonya ayah aku sama adik aku kk cantik kakak punya squishy? 765 766 767 768 wahh 20K like 1 jt viewers 769 ka buat samyang dong 770 Kak aku fens kakakðŸř•â¤ï¸ 771 772 773 Yang di gendong bang ben siapa kak angel Lucu ðŸŘ¶ðŸřŔ "Teringat draw my life kaka, dulu kaka kurang uang tapi untungnya kaka bisa kerja tapa mengandalkan tua dan sekarang kaka orang sukses SUKSES TERUS OTW 2JT" banget anaknyaðŸřŔ 774 BABY AJ LUCU BANGETTTTT Kak Rachel anak nya lucu embem ðŸ˜ŢðŸ˜Ţ Ka Rachel Budget nya berapa yaa klo k dubai.....😂 "Waalaikumsalam kak rachel Duh telat kayaknya ya nonton pas kkak ini. Ya Insha Allah ke dubai semoga bsa ke dubai juga. Travelling ke negara"" lain itu enak, ada kesenangan tersendiri gtu." Kok aku seneng ea liat idung baby AJ 😂😠suka bgt liat ashley. emessssshhhh akutuh hihihi kak ben suami siaga bgt. telaten bgt . seneng nya kk rachel hihihihih "Kak rachel mau tanya donk? Itu kan babyAJ ASI terus itu kok pakek botol..... Itu botol ASIP apa sofur ya? Klo ASIP apa gx ribet bawanya?" Pokonya cinta banget bgt sama kaaa rachel ngehargain orang oiyaa sekitar😝😝😝 belum pernah aku denger suara suami kaka🤣 Ka itu kaftan yg lagsung topi bagus di indo susah cari beli byk dnk ka buat di jual2 lagi , aku mau 775 776 777 778 779 780 781 782 boleh saluran subscribe saluran kalian tidak belum subscribe tolong subscribe namti nama sama seperti alifia maaf foto ayah sama adik cantik punya squishy k suka jt viewers buat samyang penggemar gendong bang ben siapa angel lucu sangat anak teringat draw my life dulu kurang uang tapi untungnya kerja tapa mengandalkan orang tua sekarang sukses sukses terus menuju jt baby lucu sangat anak lucu embem budget berapa kalau k dubai seperti waalaikumsalam tonton kkak dubai insha allah semoga bsa dubai travelling negara lain enak kesenangan tersendiri telat senang lihat hidung baby aj suka sangat lihat asli lucu ben suami siaga sangat telaten sangat senang tanya babyaj asi terus pakai botol botol asip sofur kalau asip ribet bawa pokok cinta sangat sangat sama lahir orang sekitar belum pernah dengar suara suami kaftan lagsung topi bagus indo susah cari beli banyak buat jual lagi beli berapa bawa tolong Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-35
783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 beli brp pun kk bisa bawa plis ka Rachel, selama buat vlog berapa kali touch up ? nya Anak aku😝😘 Ih aku gemes sama baby AJ Iyalah... buat mereka kamera begitu biasa pasti wkakaka cba di negara lain atau di indo pasti ilang wkakkakaka. Aku paling suka negara dubai.... keren deh...." Emangnya kakak perlu bayinya apa kamera kan perlu bayinya udah susah2 ngeluarin bayinya Kata kaka jangan di skip aku ga di skip syapa yg nonton smpe abis? Jangan lupa ya kakak mampir di Chanel aku , dukung aku biar jadi manusia produktif subscribe dan like. Kak Rachel panutanku walau sampai saat ini gak bisa make up. "Heilo semuanya , lihat channel aku dungs , di video yang ada di channel aku yaitu my first video , kalian gapapa mampir aja , nanti bakal ada video2 lainnya , jd ga cuma video itu aja dan ga cm tentang daily routine kah skin care kah , itu ga bakal kyk gitu Bakal ada banyak video yg aku upload nantinya dan kalian jg bisa request video apa yg bakal aku bikin selanjutnya di kolom komentar Aku bakal kirim video 1 minggu 2 Ãŕ ya , jadi kalian bisa request 1 minggu 2 Ãŕ tolong aja gitu bantu subscribe , like , comment , share , dan request yaaahh karena aku jg mau kyk ka rachel bakal aku bikin terus videonya sampe berhasil ðŸřªðŸřª makasi ya semuanyaa love u all ..... ðŸřŔ ðŸřŔðŸřŔðŸřţðŸřţðŸřţ" Aku slalu skip pas kak Rachel minta jempol bagian Selalu jempoolnyaa manaa . Jempolnyaa manaaa 😂 Demen bet dah ama logat nya, kocak😂ðŸŘ hahaha kk gokil inih anak mirip pas ngikutin selama buat vlog berapa touch up anak mirip anak lucu sama baby aj buat kamera begitu biasa pasti cba negara lain indo pasti hilang paling suka negara dubai keren memang perlu bayi kamera perlu bayi sudah susah keluar bayi kata jangan skip tidak skip tonton sampai habis jangan saluran lupa mampir dukung biar manusia produktif langganan suka panutan walau sampai saat tidak makeup heilo semua lihat saluran video saluran yaitu my pertama video kalian mampir nanti bakal video lain tidak cuma video tidak tentang daily routine perawatan kulit tidak bakal seperti bakal banyak video unggah nanti kalian request video bakal bikin lanjut kolom komentar bakal kirim video minggu kalian request minggu tolong bantu langganan suka komentar bagi request karena seperti bakal bikin berhasil terus terimakasih semua suka u all video sampe selalu skip minta jempol selalu ikut bagian jempol jempol suka sangat sama logat lucu keren Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-36
796 jempolnya mana.. mana.. Hahaha... Kocak.. jempolnya jempol jempol lucu Netral 797 Ka kaka Hamil loh 798 799 knapa kk,kabur kabur pas play gw lgsng shockk kak wkwk cameranya gak jernih hamil knapa kamera tidak jernih kabur kabur play langsung shockk Netral Netral Netral 800 Kok gapernah update lagi si kak? 801 Kak kok gak ada buat video lagii 802 803 804 805 806 807 808 809 810 Besok bang ben masak di kamar mandi Suka ngakakkkk sama video" kk Rachel, Yang menghibur diri kalo lg bt😂 "Yuk kepoin produk Oriflame yuk kak, produk oriflame kece bgt lohh,,bakalan bikin kakak2 yg cantik hits..😘 minat/tanya2 hubungi aku yaa kakak2 : 085707851911 Fb : Arista Apsari Ig : @aristaaps99" suka kalo baper baper😂 ini nih yg gue tunggu2 😠Sumpah komenx pada panjang semua 😂😂😂😂 Ngakak bae kalo liat ekspresi yang "jempol nya mana jempolnya mana" wkwkwwk mampir yaa Kak rach tadi ada pas mau nonton video gong iklan ada yoo😝😝 seneng bgtt Sis,antingnya cantik,,,boleh tanya toko online Utk asesorisnya apa? semakin cantik.. Wa ini Tidak pernah update lagi tidak buat video lagi besok bang ben masak kamar mandi Netral Netral Netral suka menghibur diri bt ngakak sama video Netral kepo produk oriflame produk oriflame keren sangat bakalan bikin cantik makin hits minat tanya hubungi cantik wa fb arista apsari ig Netral suka baper baper tunggu sumpah komentar pada panjang semua Netral Netral Netral lucu lihat ekspresi jempol jempol Netral youtu be rgtyl vzyky mampir Netral tadi tonton video iklan gong yoo seneng sangat Netral 811 812 Kaa antingnya bli dmn... Tapi ulekan nya emak giling cabe ya manteman "Like ke 866 Comment ke 86 😅😂" seruruururururuu banged:))))) yayyy akhirnyaaa yang di tunggu tunggu! jangan bekas 813 814 815 816 anting cantik boleh tanya toko online asesoris anting beli dimana tapi ulekan jangan bekas emak giling cabe teman teman suka komentar seru sangat akhirnya tunggu tunggu Netral Netral Netral Netral Netral Netral 817 Ajak donk aku kesitu 🙌 jempol nya mana jempol nya mana, like dulu dongg, lalu share ke sosial media yg kaliannn punyaaaaa hai kak rachel..sy fans kamu dri malaysia.. 818 819 ajak situ lalu jempol bagikan sosial media kalian punya jempol suka dulu penggemar malaysia Netral Netral Netral 820 Cuma tau sma ka rachel,tasya sma cuma tahu sama tasya sama fabya Netral A-37
fabya nd cuma ber 3 yg ak sub yg 2 ak ggak tau 2:55 ngeliat backgroundnya jadi keinget lagi kalo besok ulangan kimia😠niatnya padahal refresing, eh ketemu juga sama yang berbau bau kimia😂 background Suka â¤ï¸ youtuber Yaampunn favourite frame omg♡♡♡♡♡♡♡ ♡ ka saritiw ga ikuttðŸ˜ðŸ˜ðŸ˜ tapi gpp masih ada ka tasya farasya cantikku😘😘 Ada kak Tasya farasya sama kak Stevani Talita dan kak Nanda arsyinta dan kakak adinda amira "Notif keluar ngeri Gambar nya yutuber keceh fav semua 😂 Ya langsung auto klik buat di tontonlah! 😆ðŸ˜â¤â¤â¤â¤â¤ð Ÿř•ðŸř•ðŸř•" Ketika 3 idola di persatukan Kak Rachel, Kak Fatya Biya, dan Kak Tasya Farasya 😠Gila bat dah 19 mnt udah banyak yang like Hello,aku barumu😝😝😝😝 6 doang???? KURAAANG WOOOOEEE Akhirnya video yg ditunggu2 di upload juga ⤠832 Akhitnya d upload juga 821 sama nya 822 semua satu dalam 823 824 825 826 827 828 penggemar 829 6 menittt????? LAMAAAA 830 831 SEMUA YG ADA DISITU CAONTENT CREATOR FAVOURITE AKUUU 834 Astagaaa idola semuaaaðŸ˜ðŸ˜ 835 833 demi apa lu lucu banget kak "keren banget jadi kumpul semua gitu... hanya dengan doa berjuang dengan kita mampir di channel aku kata-kata setaut guys menyentuh...." Tumben ini nggak ada nanyain jempol videonya 😂 Guys yang suka resep streetfood korea, jepang, india dll mampir ke 836 837 838 cuma langganan tidak tahu lihat background ingat lagi besok ulangan niat refresing ketemu sama bau bau kimia kimia padahal suka sama background semua youtuber favourite dalam satu frame saritiw tidak ikut tapimasih tasya farasya cantik tasya farasya sama stevani talita nanda arsyinta adinda amira notifikasi keluar ngeri gambar youtuber keren favorite semua langsung auto klik buat tonton ketika idola satukan fatya tasya farasya gila sudah banyak suka hello penggemar baru menit kurang lama akhir video tunggu unggah akhir unggah semua disitu caontent creator favourite astagaa idola semua demi lucu sangat keren sangat kumpul semua hanya dengan doa berjuang dengan mampir saluran setaut kata kata menyentuh tumben tidak tanya jempol video suka resep streetfood korea jepang india mampir saluran Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-38
839 Channel ku ya Seruuu buangett barengan beauty vlogger yang Laen juga,,,seruu dehh...mau join deh kak seru sangat vlogger lain seru join barengan cantik 840 Keren,gokil ka😝😘 keren keren 841 842 843 844 845 846 847 Kak rachell... .jempol nya mana jempolnya mana harussss kakaaaaaaak.. harussss. kakak harus ajak subscribers kakak kesanaaaaa, dan berharap kakak ajak aku pastinya. huhuhuuu.. pen pokoknya.. ikutaaaan 😩😩😩 terakhir ktemu kakak di bandung, ku ingin ketemu lg pokoknya. :(( Team gagal hemat kuota uuu seneng banget liatnya beauty vlogger bareng bareng gini😠Gajadi mandi gara gara ada notif ka rachel ❤︝😘 "Akhirnya upload juga😆 Yang ditunggu tunggu 😆😆😆😆😆😘😘 😘😘😘😝😝😝🠘ðŸ˜ðŸ˜ðŸ˜ðŸ˜" Dapat ðŸŘ‰nonton notif ðŸŘ‰like ðŸ˜. Mahmud kuu 😘😘😘 Telat 1 menit kak First comments 😂ðŸ˜ rachell jempol jempol harus harus harus ajak subscribers ajak sana ikut ketemu terakhir pokoknya bandung ingin ketemu pokoknya harap pasti tim gagal hemat kuota senang sangat lihat cantik vlogger sama sama begini Tidak notifikasi jadi mandi gara gara akhir unggah tunggu tunggu dapat mahmud notifikasi tonton suka 848 849 850 Koment ke 50 kk huhu telat 😟 851 Tim notifâ¤ï¸ 852 Ada nonton.. berfaedah.. Like pertma Ada Notif langsung cus ke channel kesayangan akuuu.... 😝😘😘😘ðŸř•ðŸř•ðŸř• Lagi ngerjain skripsi eh ada notif 😘â¤ï¸ Tim Gerceppp 😠Emang ditungguâ¤â¤â¤ langsung Selamat sore yang notifications 853 854 855 856 paling 857 telat menit pertama comments koment terlambat tim notifikasi notifications selamat pertma langsung sore berfaedah notifikasi kesayangan langsung lagi ngerjain skripsi notifikasi tim gerak cepat memang paling tunggu tonton suka saluran 858 Komen ke 2 859 Komen dulu baru liat ya 860 Buat video lagi dong Komentar komentar dulu baru lihat buat video lagi 861 862 Akhirnya ngapload video juga chanel kesukaan gue banget karena ga terlalu panjang durasi nya ku suka syekali😝😝 Setiap nonton video mu aq gk bisa setiap tonton video tidak tahan Netral saluran akhir ngapload video kesukaan tidak terlalu panjang durasi suka syekali sangat karena Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-39
863 864 865 tahan tawa..but i like beautifull rachell...☺😊😀 "fix sih ini,selalu buka channel rachel goddard,iklan juga gk di skip dong ya , gk mau ketinggalan perdetiknya... di tunggu skincare nya kak" ampun kaka kocak bgt Ya orangnya... Aku selalu ketawa tiap liat video kaka...😝😝😝 padahal aku lagi sakit ka sama lupa...😊😊 baby aku...jadi love you ka achel....😘😘😘 Mangap ny najwa d tumblr ny greget Najwa Shihab dari samping mirip Nia Ramadhani 866 867 Mampir sini karena ada najwa 868 Enak banget nonton video kakak Kapan kak najuwa nyeponsorin truk kayak di chanel saya 869 870 Mirip Siti Badriah 871 872 😂😂😂 njirr ngerjain najwa sihab Seneng liat ka Nana😠baru liat muka sembringah nya ðŸř• 873 Mba nana di sini lucu wkwkw 874 Kok kaya ada suara orang lain ya kak 875 Video favorite hehe 876 877 878 879 880 881 882 Dari samping ka nana mirip nia ramadhani mancung idungnya arab Bau ibu kaya. Hahahaha ibu ngakakk "Hallo Assalamualaikum, silahkan mampir di channelku. ada video baru review tentang Ayam penyet keriting Bekasi punya Kak Rachel itu. Goddard yang kebetulan baru buka cabang di Bekasi. Barangkali kalian lagi cari referensi kuliner asik kan ya. Thx ^_^" lagi2 merk ini Gatot hahaha Kata kata kakak selalu bikin ketawa🤣 waahhhhhh kualitas gambarnya makin mantaappp Gue ga make,tapi gue suka aja nontonin nya hahaha Background bgt😝😝 lagi hits 883 nya wew tawa but i suka beautifull rachell fix selalu buka saluran iklan tidak skip tidak ketinggalan perdetiknya tunggu perawatan kulit ampun lucu sangat orang selalu ketawa tiap lihat video padahal lagi sakit sama baby lupa suka you achel mangap najwa tumblr greget najwa shihab samping mirip nia ramadhani mampir sini karena najwa enak sangat tonton video kapan najuwa nyeponsorin truk seperti saluran mirip siti badriah anjing ngerjain najwa sihab senang lihat nana baru lihat wajah sembringah mbak nana sini lucu seperti suara orang lain video favorite samping nana mirip nia ramadhani mancung hidung arab bau ibu ibu seperti ngakak hallo assalamualaikum silahkan mampir channelku video baru ulasan penyet keriting bekasi punya lagi hits kebetulan baru buka cabang bekasi barangkali cari kalian referensi kuliner asik terima kasih tentang ayam lagi lagi merk gatot kata kata selalu bikin ketawa kualitas gambar makin mantaap tidak pakai tapi suka tonton background sangat Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-40
Background ngecesssðŸ˜ðŸ˜ðŸ˜ðŸ˜ðŸ˜ Kak sekali backgroundnya ⤠lebih keliatan lebih muda😂 Background nya bagus menariik 😝😝 887 Minta love nya dong kakðŸ˜ nya bikin 884 rachell aku suka 885 lebih 886 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 Cie Ka Rachel Udah Mau 2 Juta Subscriber Nih Kak baground nya bagus banget aku salfok deh sama bagroundnya Idih nye buanggguuussss banget kyk ada gimn lampu lampu gituh😅eh saking ya😂maap gak seneng background nya barunya Kak Rachel 😇 Kak Rachel boleh minta lovenya gak?? Background baruu yaaakk ... Suka akutuu 😝😝😝 Kak pake mic clip suaranya 😥😥😥 Huaaa background nya bagus suka deh 😝😝😝 "Boleh kunjungan untuk video saya : . Halo semuanya. Tolong bantu like video ya terimakasih😊 Akhirnya dapat rachell....ðŸř•ðŸŔ¤ Makeup pouch nya dr apa ka?? Lucuu bgt mauu... tolong jawab yaa mks Si cantik mahu love dong. gilakk background lampu nya iya emg jelas liat aja kak, berdengung ini love dari kak 898 899 900 Kamera apa ka 901 "Mungkin ada temen2 yang lagi nyari lowongan kerja di luar negri gratis tanpa biaya, Bisa langsung cek di video aku 😊" 902 Bentar bgt durasinya:(((( 903 Cermin mawarnya beli dimana si, kaa? Ada yang bisa bantu jawab? 904 Dapet notif langsung tonton . langsung download Cuss mahhh 905 ini background bikin ngeces rachell suka sekali background lebih kelihatan lebih muda background bagus lebih menariik minta suka sudah juta pelanggan baground bagus sangat tidak fokus sama bagroundnya gila background bagus sangat lampu memang seperti lampu maap tidak jelas saking senang lihat background baru lampu boleh minta suka background baru suka pakai mic clip suara berdengung background bagus suka boleh kunjungan video youtu be yf myzrju i semua tolong bantu suka video youtu be rdpo cj jz terima kasih akhir dapat suka rachell makeup pouch lucu sangat mau tolong jawab mks cantik mau suka kamera mungkin nyari lowongan kerja luar negri gratis tanpa biaya langsung cek video temen lagi sebentar sangat durasi cermin mawar beli bantu jawab dapet notifikasi langsung tonton segera langsung download Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-41
Yang tunggu😝😝😝😝😠 Dua"nya leluconannya lucu Stau ku kk rachel gk punya hatters Njir gua baru nonton 2:29 udah gatel bgt pgen komentar di sini. Hihihi... Gokil, lucu, mantul batss aku ngakak nih asli... lupa tips nya apa aja. aku ulang2 terus gara2 yg kakak ngmng gaya lucu.......😄😄😄😄 Kalo liat video ka rachel ngakak mulu... Anak aku sampe bangun.. Sampe bulak balik ke kamar mandi ahahahaa Sumpah gue liat sambil ketawa ngakak tingkah mereka... 😂😂😂😂 Lucu #balajaer kecebur empang🤣 semoga suscribenya sampai 20jt lebih waaagelasehh seru nih.. ngakak , banyakin video kaya gini ka.. menghibur hahah Kompak sekale kalian ini ngakak sohardd😂 Lucuuuu bangettt kaa rachell.. Akhir video nya memotivasi sekaliiiii akunsukaaaaa â¤â¤â¤ 918 Kak bikin lagi kak selalu di 906 ni nyambung 907 908 909 910 911 912 lucu banget sumpah ngakak 😂 913 914 915 916 917 919 920 921 922 923 924 925 Mantap bgt kak Rachel..jadi termotivasi.. sukses terus kak, Gbu 😇 5 atau 10 tahun kemudian rachel liat video ini pasti ngerasa video ini alay juga😂😂😂 nanti reaction tahun lagi ya chel 5 kemudian, reaction video2 tahun ini😂😂😂 lucu bgt...... asli jadul Wkwkwkwkwk 🤣🤣🤣 😂😂😂😂ngakak sumpah Apa aku doang yg fokus ke anting kak chel yg pake nya dari dalem?? Suaranya kayak lagi tutorial masak kak 😂 yg team unlimited indosat lg lemot ngakak 926 selalu tunggu Netral dua nyambung leluconannya lucu Netral stau tidak punya hatters anjing baru tonton sudah gatel sangat pgen komentar sini keren lucu mantul Netral Netral lucu asli lupa tips ulang terus gara gaya ngomong lucu Netral lihat video lucu mulu anak sampe bangun sampe bulak balik kamar mandi Netral sumpah lihat sambil ketawa lucu lucu sangat tingkah Netral lucu lucu sumpah kecebur empang Netral semoga suscribenya sampai lebih jt Netral seru lucu banyakin video seperti begini menghibur Netral kompak sekale kalian lucu sohardd Netral lucu sangat rachell akhir video memotivasi sekali suka Netral bikin lagi Netral mantap sangat termotivasi sukses terus gbu Netral tahun kemudian lihat video pasti merasa video alay nanti reaction lagi chel tahun kemudian reaction video tahun Netral lucu sangat asli jaman dulu Netral lucu Netral lucu sumpah Netral fokus anting chel pakai dalem Netral suara seperti lagi tutorial masak Netral tim unlimited indosat lemot sangat Netral A-42
927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 bgt apa gw doang sii, semua nya lemot bgtðŸ˜ðŸ˜ Udah ngikutin dri jaman rachel jadul Video kk yg jadul yg bisa buat kk seperti skrg ini,alhamdulillah..sukses sllu yah kak kini aku tau untuk dpat jutaan subskriber perlu proses Kangen Kaka waktu di Kazakhstan 😠Baru aja kemaren"liat video kakak yg paling bawah²😂 Walaupun begitu percayalah aku msh srng nntn video ka Rachel 5 tahun yg lalu wkkwk aku masih sering nonton vidio lamanya Rachel kalo di youtube udh abis semua yg gue suka Kak rachel lg flu apa gmn ya? Suaranya agak serak BANGETTTTTTT "Motivasi BUAT GUE YOUTUBER BARU. rachel UDa di subscribe dari subscribeersnya ribu. WKWKWKWK Dan sampe skrg masi tetep humble. Mana suaranya nya youtuber yg baru merintis kaya gue 😂😂" rach dari Aku ngikutin ka jamannya masih kaleem sampe sekarang udah punya baby😂 Video kak rach yang dulu muncul mulu di beranda aku;(, tau ga kak:(( Ngeliat vid Kak Rachel zaman dulu vs zaman sekarang kaya nonton orang yg berbeda Lagi pilek ya ka.. suaranya agak beda dari biasanya "Kak Rachel dukung channel gw donk krna gw lg rintis2nya pengen jdi youtuber/beauty vlogger Yuk subcribr channelku y,,, ntr gw subs balik jga kok Mohon doa Dan teman2 dan kak dukungan y Rachel 🙇🙇🙇" ya ampun aku malah kangen bgt smaa video video ka rachel yg dulu HAHA #subscribberslama Sumpah ngakak banget 60 semua lemot sangat sudah ikut jaman jaman dulu video sekarang alhamdulillah sukses jaman dulu buat seperti kini tahu dapat jutaan subskriber perlu proses kangen waktu kazakhstan baru kemaren lihat video paling bawah walaupun begitu percayalah masih srng tonton video tahun lalu masih sering tonton video lama youtube sudah habis semua suka flu suara agak serak motivasi sangat buat youtuber baru sudah langganan subscribeersnya sampai tetep sekarang masih youtuber baru suara humble merintis seperti ikut jaman masih kalem sampai sekarang sudah punya baby video dulu muncul mulu beranda tahu tidak lihat vid zaman dulu vs zaman sekarang tonton orang berbeda seperti lagi pilek suara agak beda biasa rintis dukung cantik pengen vlogger channel subcribr langganan balik juga mohon doa dukungan teman saluran karena youtuber jadi ampun malah kangen sangat smaa video video dulu sumpah lucu sangat Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-43
943 944 tapi w suka kok videonya kak rachel yg dulu Tapi pada jaman itu gw jadi suka ka rachel apalagi pas video yang dibajak sama adeknya itu super duper lucu :) 945 Vidio terbusuk "ngakak" 946 NGAKAK BGT TOLONGGY Buat youtubers pemula yuk kita sama" saling subscribe, saling bantu yah gaesss? and aku nontontin tu vidio jadul pas dia aplod semuaaanya jadi w subsreb dis cenel dah dari awal dan sempat ga aplod lama beeett tapi Pertama bacanya ngakak" efek setelah liat gambar wig merah Aku sinyalnya 😃🙄 Aku pernah nonton video itu dulu pada wktnya wkwk aku sdh nonton ini udh berkali2 kak Video sekarangpun akan terlihat cupu 4 tahun yang akan datang. "Guysss @Nuruz zuhri ya Masih pemula *jangan di hujat;(" Ngakak abis ngeliat reaksi lu ka 🤣 ..!!!! Mampir ke "Hay guys channel aq yukkk Bantu subscribe juga yups !!!! Kalau enggak retak HP subscribe KLEAN😝😝" Ikutan ngakak aku kak 😂 Selalu ada momen lucu di setiap vidio kak rachel 😂â¤ï¸ Riaksi pembukaan dgn penutupan selalu sama Ku udah sering kepoin video kakak dari jaman dlu itu. Sampai skrg masih setia â™¥ï¸ "Sumpah ngakak😂😂😂 banget" gue juga gitu ka kalau denger suara sendiri suka geli gitu ngerasa aneh wkwkwk 964 Otw 2jt subscribe â¤ 947 948 "banci 949 telat nntn deh ga :( grgr persahabat:( 950 951 952 953 subscribe channel 954 955 956 .!!! 957 958 959 960 961 kak Ngehibur 962 963 tapi suka video dulu tapi pada jaman suka apalagi video dibajak sama adek super duper lucu video terbusuk lucu lucu sangat tolong buat youtubers pemula sama saling langganan saling bantu and nontontin video jaman dulu dia aplod semua subsreb dis cenel awal sempat lama sangat tidak aplod pertama baca banci tapi lucu efek setelah lihat gambar wig merah telat tonton sinyal tidak sahabat pernah tonton video dulu pada waktu sudah tonton sudah video sekarangpun akan terlihat cupu tahun akan dating langganan saluran zuhri masih pemula jangan hujat lucu habis lihat reaksi mampir saluran bantu langganan kalau tidak langganan retak hp ikut lucu selalu momen lucu setiap video reaksi pembukaan penutupan selalu sama dengan sudah sering kepo video jaman dulu sampai sekarang masih setia sumpah lucu menghibur sangat kalau dengar suara sendiri suka geli merasa aneh menuju jt langganan Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-44
965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 HAHAHAHAHAH ngakakkkk..duh gw sebagai subscriber lama lo bener2 terharu dengan perkembangan lo sampai sekarang...memotivasi gw juga yang memulai bikin podcast, nih rekam suara aja guguppp lama2 bangettt...tapi biasa..Yayyy Engah knpa aku suka bgtt denger suara kakak rachel yg di video ini , suara2 benyek yg aluss gmna gitu 😅 pokoknya suka sih dger suara kakk kek gni 😅😂⤠ngakak parah si kak wkwkwk lucu Sumpah ...😂😂😘 Jadi keinget dlu kenal kak rachel karna muncul direkomendasi, dan waktu itu video kak rachel msih dikazakhstan giveaway coklat dan bendera kazakhstan, trus mulai dri situ nntonin video kakak semuanya dan suka bgt sama sampe kakak skrg😘â¤ï¸ love u kak rachel sehat sllu itu q udah "Padahal di video ngikuti rachel lho.... Gilaaaa.... Lama bener ya q ngikutin rachel?? lagi merintis juga 😄 Ini q beauty vlog, yg udah pengen q lakuin 10th lalu waktu kuliah n baru bisa bikin sekarang." Team notifikasi rachel goddard mana😙😘 Hahahahaaa lucu banget sih kak, jujur nih kak Rachel.. gara" kemarin ada Ngabray aku mulai liat video" kakak yang dulu" 😠Anjirr. .... Sumpah asli Ngakak ahhahaha ini video paling kocak dari semua video kak Rach.. Dulu pas awal nge subscribe ka rachel ku kira ini chanel tentang komedi, karna video awal yang ku liat yang itu 😂😂😂 Berarti aku ngikutin ka rachel udh lama banget ya 😠gak berasa... "Dan karna video video kamu di jaman dulu itu menginspirasi kita para beauty vloger pemula untuk kakkkk yakin bgt rachel bikin ngakak sebagai pelanggan lama dengan terharu bener perkembangan sampai sekarang memotivasi memulai bikin podcast rekam suara gugup sangat tapi yakin lama biasa engah kenapa suka sangat dengar suara video suara benyek aluss gmna pokoknya suka dengar suara seperti lucu parah sumpah lucu sangat ingat dulu kenal karena muncul direkomendasi waktu video msih giveaway dikazakhstan coklat bendera kazakhstan trus mulai situ nntonin video semua suka sangat sama sampai sekarang suka u sehat bikin padahal video sudah ikut gila lama benar ikut lagi merintis cantik vlog lalu sudah pengen waktu kuliah baru bikin sekarang lakukan th tim notifikasi lucu sangat jujur gara kemarin ngabray mulai lihat video dulu anjing sumpah asli paling lucu semua video lucu video langganan kira dulu awal nge saluran tentang komedi karena video awal lihat berarti ikut sudah lama sangat tidak berasa karena video video jaman dulu menginspirasi para cantik vloger pemula belajar perjuangan tidak Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-45
976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 belajar. Perjuangan kamu gk sia sia kak rachel ⤠Terima kasih ilmu nya kak🙝🙝" Aku dari dulu ngikutin dan nonton ka rachell terus Suka nih kalo lucuan kyk ginii Tim gercep nihhh😂 Ngakak bgt ,tpi sifat nya g ubah dong smpe skrg😝😘😘 Jadi inget, first time liat video kakak tuh waktu di Kazakhstan dan langsung subscribe, sekarang kaka udah jadi beautyvlogger yang sukses , udah punya baby lagi :) sehat terus kak Rachel â¤ï¸ Ga bosan gue nnton video2nya ka rachel.. soalnya kocak bngtt bkin ktwa teruss😆 Haiii, aku barusan buat channel youtube baru. Jangan lupa mampir channel youtubeku yaa, ayok saling supporttt Kepo karna muncul di beranda. Dan ternyata bener bikin ngakak 😂😂😂 Kak mama aku aku udah punya itu karna terinspirasi sama kakak Kak, kaka orang islam atau orang apasih aku bingung loh? Maaf yah kalo aku salah nanya. Kalo boleh nanya kk itu agama apa sih 986 987 Haiii, aku barusan buat channel youtube baru. Jangan lupa mampir channel youtubeku yaa, ayok saling supporttt 988 Rachel agama nya apa ad yg bs jwb? 989 Kakak rachel itu demi subscribe dan ayo kita subscribe video kakak rachel lakuin 990 Ngakak pas bentol bentol 😂😂 sia sia terima kasih ilmu dulu ikut tonton rachell terus suka lucu seperti gini tim gerak cepat lucu sangat tapi sifat tidak ubah sampai sekarang ingat pertama time lihat video langsung waktu langganan sekarang sudah beauty vlogger sukses sudah punya baby lagi sehat terus kazakhstan tidak bosan tonton video soal lucu banget bikin ketawa teruss barusan buat saluran youtube baru jangan saluran lupa mampir youtube saling support kepo karena muncul beranda ternyata benar bikin lucu mama sudah inspirasi sama punya karena orang islam orang bingung maaf salah agama tanya boleh tanya barusan buat saluran youtube baru jangan saluran lupa mampir youtube saling support agama jawab lakukan demi langganan langganan video lucu bentol bentol Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral Netral A-46
DAFTAR RIWAYAT HIDUP Informasi Personal Nama : Mursyida Fadhillah Tempat,Tanggal Lahir : Duri, 26 Maret 1994 Jenis Kelamin : Perempuan Anak Ke - : 1 Tinggi Badan : 148 cm Berat Badan : 66 kg Kebangsaan : Indonesia Alamat Sekarang : Jl. Garuda Sakti Gg. Satria Perumahan Mutiara Panam Regency Nomor HP : 0853 6489 7422 E-mail : Informasi Pendidikan 1999 Ŕ 2000 : TK IT MUTIARA 2000-2006 : SD IT MUTIARA 2006 - 2009 : SMP IT MUTIARA 2009Ŕ 2012 : SMAN 1 MANDAU 2013 Ŕ 2019 : Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau