Analisis Sentimen Pada Review Produk Skincare Menggunakan Word Embedding dan Metode Long Short-Term Memory (LSTM) - Rona Guines Purnasiwi; Kusrini Kusrini; Muhammad Hanafi (Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2023)
Skincare merupakan serangkaian perawatan kulit yang dapat merawat kesehatan serta kecantikan kulit. Peran skincare untuk konsumen khususnya perempuan sangatlah penting, hal ini dikarenakan perempuan sangat memperhatikan penampilan dan wajah yang bersih sehingga banyak perempuan yang mempelajari dan memahami pengetahuan terkait jenis kulitnya dan bahan kandungan skincare sebelum melakukan perawatan kulit, salah satunya melalui website Female daily network. Female daily network merupakan salah satu platform kecantikan yang memiliki beberapa layanan kecantikan seperti layanan kategori skincare, fitur review, blog dan forum. Pada fitur review terdapat informasi pengalaman pengguna dan rating dari suatu produk yang telah digunakan sebelumnya, seperti pembersih wajah, pelembap tabir surya, serum, toner, facial mask dan lain sebagainya. Dalam memilih sebuah produk, fitur review ini sangatlah bermanfaat bagi konsumen yang akan menggunakan produk tersebut. Hal ini penting untuk mengetahui keputusan yang diambil tidak mendapat tanggapan atau pengalaman negatif dari konsumen sebelumnya, maka dari itu diperlukan analisis sentimen guna mengetahui persepsi pengalaman konsumen terhadap produk skincare tersebut. Pada penelitian ini akan melakukan analisis sentimen review produk skincare female daily menggunakan LSTM dengan menggunakan word embedding Word2Vec. Pada penelitian sebelumnya, metode LSTM mampu menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya. Penggunaan Word2Vec dalam penelitian ini dikarenakan Word2Vec mampu merepresentasi makna yang lebih baik dari keterbatasan informasi pada teks pendek yang didapat. Selain itu, sebagai pembanding, penelitian akan menguji keakuratan pada dataset yang sama menggunakan LSTM tanpa menggunakan word embedding Word2Vec.