Analisis Sentimen terhadap Produk Skin Game di Forum Review Female Daily Menggunakan Metode Multinomial Naïve Bayes dan TF-IDF

Penulis

  • Quina Alifa Nanda Prakoso UPN Veteran Jakarta
  • Anita Muliawati UPN Veteran Jakarta
  • Ika Nurlaili Isnainiyah UPN Veteran Jakarta

DOI:

https://doi.org/10.52958/iftk.v18i3.4679

Kata Kunci:

Multinomial Naïve Bayes, TF-IDF, Analisis Sentimen, Skin Game, Female Daily

Abstrak

Female Daily merupakan salah satu platform online yang berfokus di bidang kecantikan dan memiliki forum review dengan lebih dari 50.000 produk kosmetik yang dapat direview oleh membernya. Salah satu brand yang berada di platform ini adalah Skin Game, brand kosmetik lokal yang didirikan pada tahun 2019. Dalam proses pemilihan skincare, seringkali calon pembeli membutuhkan opini orang, oleh karena itu Female Daily hadir memenuhi kebutuhan tersebut. Namun dengan banyaknya review yang tersedia, pengguna membutuhkan waktu untuk membaca beberapa review terlebih dahulu. Cara lain yang dapat dilakukan untuk mempermudah hal tersebut adalah klasifikasi polaritas sentimen pada review produk. Dalam penelitian ini, 450 data review produk Acne Warrior dari brand Skin Game diambil melalui forum review Female Daily kemudian diklasifikasi menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes dan TF-IDF untuk mengetahui sentimennya. Hasil evaluasi model pada penelitian ini mendapatkan accuracy sebesar 86,6%, precision 89,1%, recall 94,2%, dan specificity 60%.   Hasil penelitian ini berupa polaritas sentimen terhadap produk Skin Game. Berdasarkan hasil pelabelan, dari 450 review, 342 review (76%) memiliki sentimen positif yang artinya cocok serta merasakan manfaat dari produk tersebut dan 108 review (24%) memiliki sentimen negatif yang artinya tidak cocok atau produk Acne Warrior Skin Game tidak memenuhi ekpektasi pengguna.

Referensi

D. Muliyawan, dan N. Suriana, “A-Z tentang Kosmetik,” Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2013.

N. Haasiani, “Data Penjualan Kosmetik Wajah, Brand Lokal Kuat Bersaing,” diambil dari https://compas.co.id/article/data-penjualan-kosmetik/ (diakses 2021).

B. R. Panjaitan, “4 Produk Skin Game yang Wajib Dicoba untuk Atasi Jerawat dan Komedo,” https://www.beautynesia.id/berita-skincare/4-produk-skin-game-yang-wajib-dicoba-untuk-atasi-jerawat-dan-komedo/b-189072 (diakses 2021).

Google Insight, WPP, dan Kantar. “Connected Beauty Consumer Report”, 2020.

C. H. Yutika, A. Adiwijaya, dan S. Faraby, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Review Female Daily Menggunakan TF-IDF dan Naïve Bayes,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 5, no. 2, hal. 422-430, 2021.

A. Rahman, dan Hossen, “Sentiment Analysis on Movie Review Data Using Machine Learning Approach,” dalam 2019 International Conference on Bangla Speech and Language Processing (ICBSLP), 2019.

R. R. A. Siregar, Z. U. Siregar, and R. Arianto, “Klasifikasi Sentiment Analysis Pada Komentar Peserta Diklat Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor”, kilat, vol. 8, no. 1, hal. 81–92, May 2019.

A. A. Farisi, Y. Sibaroni, S. Faraby, “Sentiment analysis on hotel reviews using Multinomial Naïve Bayes classifier,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1192, 2019.

F. Rustam, I. Ashraf, A. Mehmood, S. Ullah, and G. Choi, “Tweets Classification on the Base of Sentiments for US Airline Companies,” Entropy, vol. 21, no. 11, hal. 1078, Nov. 2019, doi: 10.3390/e21111078.

K. Srividya, dan A. M. Sowjanya, “Aspect Based Sentiment Analysis using POS Tagging and TFIDF,” International Journal of Engineering and Advanced Technology, vol. 8, no. 6, hal.1960-1963. 2019, doi: 10.35940/ijeat.F7935.088619.

G. P. A. Brahmantha, dan I. W. Santiyasa, “Sentiment Analysis of the Enforcement of PSBB Part II in Jakarta,” JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana), vol. 9, no. 2, hal. 259-266, 2020, doi:10.24843/JLK.2020.v09.i02.p13.

W. I. Sabilla, dan C. B. Vista, “Implementation of SMOTE and Under Sampling on Imbalanced Datasets for Predicting Company Bankruptcy,” Jurnal Komputer Terapan, vol. 7, no. 2, 2021.

Unduhan

Diterbitkan

2022-12-28

Terbitan

Bagian

Article