Analisis Sentimen Terhadap Produk Sunscreen Pada Marketplace Menggunakan Support Vector Machine (SVM)

Abstract

Pasar online seperti Shopee telah menjadi platform penting bagi bisnis untuk menjual produk dan layanan kepada khalayak luas, mendorong pertumbuhan platform marketplace. Ulasan konsumen tidak hanya mencerminkan pengalaman pribadi pengguna dengan sebuah produk, tetapi juga memberikan informasi detail tentang efektivitas produk tersebut. Dengan menganalisis ulasan ini, calon pembeli bisa mendapatkan gambaran yang lebih jelas mengenai kelebihan dan kekurangan produk tersebut, sehingga bisa menjadi umpan balik yang berharga untuk peningkatan produk di masa mendatang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem analisis sentimen terhadap produk sunscreen di marketplace Shopee menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Analisis sentimen dilakukan untuk mengevaluasi tingkat kepuasan konsumen terhadap produk sunscreen yang dijual di Shopee. Melalui analisis ini, persepsi konsumen tentang produk tersebut dapat dievaluasi, sehingga memberikan wawasan berharga untuk peningkatan produk dan pengambilan keputusan konsumen. Proses analisis sentimen mencakup tahapan pra-pemrosesan teks, termasuk lowercasing, tokenization, dan penghapusan stop words menggunakan Sastrawi. Berdasarkan hasil penelitian, metode SVM dengan pembobotan TF-IDF menunjukkan performa yang memuaskan dengan akurasi tinggi, nilai precision 0,89, recall 0,90, dan F1-score 0,89, yang mengindikasikan kemampuan model dalam mengklasifikasikan sentimen konsumen secara efektif dan konsisten.