Analisis Sentimen Ulasan Produk Daviena di Shopee Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Abstrak

Industri e-commerce di Indonesia mendorong pertumbuhan marketplace yang menjadikan wadah jual beli online, seperti Shopee. Salah satu kategori produk yang paling populer ialah skincare, yang sangat diminati oleh konsumen Indonesia, terutama kaum wanita. Merk-merk skincare lokal seperti Daviena telah menarik perhatian karena menawarkan produk yang mampu memenuhi kebutuhan perawatan kulit. Namun, dalam pemilihan skincare, konsumen dihadapi dengan selektivitas karena sesuai dengan kebutuhan tipe kulit masing-masing. Ulasan sebuah produk yang meliputi rating bintang dan ulasan komentar dari pembeli menjadi penting untuk mengevaluasi sebuah kualitas produk dari perspektif pengguna. Penelitian ini mengumpulkan 4.000 ulasan produk Daviena dari shopee, dengan memanfaatkan web scrapy untuk mengelola data. Sentimen analisis dilakukan untuk mengklasifikasi ulasan menjadi kategori positif, netral, dan negatif, serta membantu pemilik produk dalam memahami persepsi konsumen. Dengan pengklasifikasian, konsumen dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik mengenai kualitas sebuah produk. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi tertinggi yang dicapai ialah sebesar 94%  dengan kombinasi pembagian data latih dan data uji 90:10 menggunakan metode SVM dalam melakukan klasifikasi dengan baik.