Analisis Sentimen Terhadap Produk Kecantikan Emina Daily Matte Loose Powder di Emina Official Shop Menggunakan Metode Support Vector Machine - Alvena Destria Wirahadi; Sri Lestanti; Abdi Pandu Kusuma (Penerbit Jurnal Indonesia, 2026)
Pertumbuhan e-commerce meningkatkan jumlah ulasan konsumen yang dapat menjadi sumber informasi penting bagi produsen. Namun, ulasan tersebut sering ditulis dengan bahasa tidak baku sehingga sulit dianalisis secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen konsumen terhadap Emina Daily Matte Loose Powder di Emina Official Shop serta menilai efektivitas metode Support Vector Machine (SVM) dalam klasifikasi sentimen. Sebanyak 1.000 ulasan konsumen dikumpulkan dari Shopee dengan teknik web scraping. Data diproses melalui tahapan pembersihan teks, casefolding, penghapusan stopwords, stemming, dan tokenisasi. Representasi data dilakukan menggunakan TF-IDF, kemudian diklasifikasikan dengan SVM kernel Radial Basis Function (RBF). Hasil penelitian menunjukkan distribusi ulasan didominasi oleh sentimen positif, sedangkan model SVM menghasilkan akurasi 70%. Metode SVM dengan kernel RBF terbukti efektif dalam mengklasifikasikan sentimen produk kecantikan.