Analisis Sentimen Terhadap Isu Kandungan Produk PinkFlash Menggunakan Algoritma Support Vector Machine - Harahap, Nurhaliza; Raissa Amanda Putri (Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima), 2025)
Tujuan penulisan studi ini yaitu untuk menerapkan algoritma support vector machine terhadap pelanggan Eyeshadow pallete pada produk pink flash serta menghitung kurasi konsumen eyeshadow pallete pink flash. Data yang peneliti pakai didapati dari sumber-sumber seperti skripsi, buku, jurnal, literatur sejenis serta website yang berkaitan dengan teori yang dikaji. Studi ini menggunakan sebanyak 500 data ulasan pelanggan yang dikumpulkan dari toko Pinkflash di platform e-commerce Tokopedia. Data tersebut dipilih karena dianggap mewakili opini konsumen secara nyata terhadap produk yang ditawarkan. Ulasan-ulasan ini mencakup berbagai pengalaman pengguna, mulai dari kepuasan terhadap kualitas produk hingga keluhan terkait pengemasan maupun pengiriman. Hasilnya menampilkan jika model SVM bisa menguraikan ulasan pelanggan dengan keakurasian yang tinggi. sehingga memberikan indikasi bahwa metode ini efektif dalam menganalisis sentimen kepuasan konsumen terhadap isu kandungan produk pinkflash. Selain itu, hasil akurasi tinggi ini juga menunjukkan seberapa baik ia dapat membedakan antara sentimen positif dan negatif, yang dapat membantu perusahaan memahami pendapat pelanggan lebih dalam dan membuat strategi pemasaran yang lebih terarah.