Implementasi Visualisasi Data Interaktif pada Produk Skincare dan Ulasan Konsumen Menggunakan Metode CRISP-DM - Khairunnisa Raihani; Faramita Dwitama; Alifya Harsyarani (Politeknik Ganesha Medan, 2025)
Produk skincare merupakan salah satu kategori utama dalam industri kecantikan modern yang mengalami perkembangan pesat. Banyaknya variasi produk dan ulasan konsumen sering kali menimbulkan kesulitan bagi pengguna dalam menentukan pilihan yang sesuai dengan kebutuhan kulit. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dashboard visualisasi interaktif berdasarkan data produk dan ulasan konsumen dari platform Sephora periode 2020–2024 menggunakan metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang terdiri atas enam tahapan utama. Data penelitian diperoleh dari Kaggle, kemudian diolah menggunakan Microsoft Excel dan divisualisasikan melalui Google Looker Studio. Dashboard yang dihasilkan menampilkan 264 produk dengan total 349.573 ulasan, rata-rata harga sebesar USD 47,28, dan rata-rata penilaian (rating) 4,26. Hasil visualisasi melalui scorecard menunjukkan total ulasan 349.573, jumlah produk 264, rata-rata harga USD 47,28, serta rata-rata penilaian 4,26. Visualisasi bar chart mengidentifikasi produk paling disukai, yaitu Lip Sleeping Mask, dengan 1,1 juta likes, sedangkan merek dengan ulasan terbanyak adalah Tatcha sebanyak 29.938 ulasan. Pie chart memperlihatkan distribusi sentimen ulasan sebesar 77,1% positif, 13,1% negatif, dan 9,8% netral, sementara donut chart menunjukkan tipe kulit combination sebagai kategori dominan sebesar 50,3%. Selain itu, treemap menggambarkan kategori produk terbanyak pada Moisturizers, Treatments, dan Cleansers, serta scatter plot memperlihatkan bahwa produk dengan harga menengah memiliki penilaian yang relatif stabil pada kisaran 4,3–4,6.