PENERAPAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN PADA PRODUK SKINCARE AVOSKIN PADA PLATFORM SHOPEE

AYANTI, NAJWA NURSHADRINA (2025) PENERAPAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN PADA PRODUK SKINCARE AVOSKIN PADA PLATFORM SHOPEE. Skripsi thesis, UPN Veteran Yogyakarta.

	Text 1. Skripsi fulltext_123210173_Najwa Nurshadrina Ayanti.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text 2. Cover_123210173_Najwa Nurshadrina Ayanti.pdf Download (96kB)
	Text 3. Abstrak_123210173_Najwa Nurshadrina Ayanti.pdf Download (77kB)
	Text 4. Lembar Pengesahan Pembimbing & Penguji_123210173_Najwa Nurshadrina Ayanti.pdf Download (388kB)
	Text 5. Daftar isi_123210173_Najwa Nurshadrina Ayanti.pdf Download (30kB)
	Text 6. Daftar pusraka_123210173_Najwa Nurshadrina Ayanti.pdf Download (92kB)

Abstract

Pertumbuhan e-commerce yang pesat telah mendorong peningkatan interaksi
konsumen dengan produk secara digital, salah satunya melalui ulasan atau review produk.
Skincare, termasuk merek lokal seperti Avoskin merupakan salah satu kategori yang cukup
diminati di platform e-commerce seperti Shopee. Ulasan produk skincare tidak hanya
menunjukkan tingkat kepuasan pelanggan, tetapi juga berfungsi sebagai referensi penting
bagi orang lain untuk membuat keputusan pembelian yang lebih baik. Namun, banyaknya
data ulasan yang tersedia secara teks membuat analisis manual menjadi tidak efisien.
Penelitian ini mengangkat permasalahan bagaimana mengklasifikasikan sentimen pada
ulasan produk skincare Avoskin di Shopee secara otomatis, serta sejauh mana pengaruh
penggunaan Natural Language Processing (NLP) terhadap performa klasifikasi.
Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data ulasan produk Avoskin dari Shopee
menggunakan ekstensi Data Miner. Tahapan penelitian diawali dengan preprocessing data
menggunakan teknik-teknik NLP seperti case folding, tokenisasi, stopword removal, dan
lain-lain. Selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur menggunakan metode Term Frequency-
Inverse Document Frequency (TF-IDF). Algoritma yang digunakan dalam proses klasifikasi
adalah Naïve Bayes, dan pengujian dilakukan menggunakan metode evaluasi akurasi. Untuk
melihat perbandingan performa, dilakukan pula klasifikasi berdasarkan dua pendekatan pre-
processing, yaitu pre-processing NLP 2 tahapan dan pre-processing NLP 7 tahapan.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model klasifikasi dengan pre-
processing NLP 7 tahapan dalam proses klasifikasi sentimen ulasan produk Avoskin mampu
meningkatkan akurasi model secara signifikan dibandingkan model dengan pre-processing
NLP 2 tahapan. Model klasifikasi dengan pre-processing NLP 7 tahapan menggunakan
algoritma Naïve Bayes berhasil mencapai akurasi sebesar 80,43%, sedangkan model dengan
pre-processing NLP 2 tahapan hanya mencapai akurasi sebesar 77,45%. Selain itu,
pengujian berbasis pengguna dilakukan oleh 10 user, masing-masing melakukan 10 input
pada kedua model. Dari total 200 pengujian, model 7 tahapan menunjukkan tingkat
kesesuaian dengan persepsi user sebesar 89%, sedangkan model 2 tahapan hanya 71%.
Kata Kunci: Natural Language Processing, Naïve Bayes, Klasifikasi, Skincare.

Item Type:	Tugas Akhir (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Natural Language Processing, Naïve Bayes, Klasifikasi, Skincare.
Subjek:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions:	Fakultas Teknik Industri > (S1) Informatika
Depositing User:	Eko Yuli
Date Deposited:	22 Sep 2025 02:55
Last Modified:	22 Sep 2025 02:55
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/43770

Actions (login required)

View Item