PERANCANGAN ATRIBUT PRODUK KECANTIKAN BERBASIS PERSEPSI KONSUMEN DARI ULASAN E-COMMERCE MENGGUNAKAN TEXT MINING - Sheila Calista Amanina; Singgih Saptadi (Industrial Engineering Online Journal, 2026)
Industri kecantikan Indonesia diproyeksikan mencapai nilai pasar USD 9,7 miliar pada 2025, namun persaingan yang ketat menyebabkan banyak brand lokal mengalami penurunan performa, termasuk Scarlett yang turun dari peringkat kedua pada 2022 ke luar dari sepuluh besar brand terpopuler pada 2024. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi atribut kualitas produk kecantikan berbasis persepsi konsumen dari ulasan e-commerce dan menyusun rekomendasi atribut untuk informasi produk di platform digital. Hasil tiga metode text mining diterapkan yaitu TF-IDF, Latent Dirichlet Allocation (LDA), dan BERTopic pada 135.000 ulasan konsumen dari 450 produk kecantikan terpopuler di Shopee, Tokopedia, dan Lazada. LDA ditetapkan sebagai metode utama dengan coherence score 0,571 pada K=6 karena menghasilkan topik yang lebih interpretatif dibandingkan BERTopic dengan 161 topik dan coherence score 0,696 namun kurang terstruktur. Hasil pemodelan mengidentifikasi enam topik utama yang dipetakan ke dalam empat dimensi perceived quality meliputi intrinsic cues, extrinsic cues, experience attributes, dan credence attributes. Berdasarkan pemetaan tersebut, produk skincare disarankan mengedepankan atribut lembab, cerah, dan jenis kulit, produk makeup mengedepankan shade, coverage, dan waterproof, serta produk perawatan tubuh mengedepankan wangi, aroma, dan tekstur dalam informasi produk di platform e-commerce.