ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN PRODUK WARDAH MENGGUNAKAN NAIVE BAYES BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

Produk perawatan kulit (skincare) kini menjadi kebutuhan pokok bagi berbagai kalangan yang menjadi target dari beragam merek produk perawatan kulit. Namun, tidak semua produk perawatan kulit memiliki mutu yang memadai sesuai dengan harapan konsumen. Mereka mencari produk yang unggul dengan cara merujuk kepada ulasan orang lain, yang membantu mereka membentuk pandangan mereka berdasarkan pengalaman orang lain yang diungkapkan melalui berbagai platform pasar daring atau media sosial terkait hasil penggunaan produk perawatan kulit tersebut. Analisis sentimen merupakan salah satu pendekatan yang digunakan untuk menganalisis dan mengelompokkan ulasan tersebut menjadi pendapat positif dan negatif berkaitan dengan produk yang bersangkutan, guna mengukur mutu produk dari sudut pandang masyarakat. Dalam penelitian ini, algoritma yang diterapkan adalah Klasifikasi Naive Bayes. Pemilihan Klasifikasi Naive Bayes dipilih dikarenakan kemudahan implementasinya, respons yang cepat, dan tingkat akurasi yang tinggi. Namun, metode Klasifikasi Naive Bayes juga memiliki kelemahan, yaitu responsif terhadap pemilihan fitur, yang pada gilirannya dapat menurunkan akurasi klasifikasi secara keseluruhan. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode pemilihan fitur yaitu Particle Swarm Optimization untuk meningkatkan tingkat akurasi klasifikasi Klasifikasi Naive Bayes. Sumber data yang digunakan mencakup 500 ulasan, yang kemudian dianalisis dengan menggunakan metode Naive Bayes. Hasil penelitian menunjukkan hasil akurasi dari 73.49%.