ANALISIS SENTIMEN KONSUMEN WANITA GENERASI Z TERHADAP INDUSTRI FAST FASHION MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) - M. Riswandifa Putra Alenky; Azzahra Dezza Syahputri; An'nur Aisyah Ghaidah Senjaya Mangkunegara; Winda Kurnia Sari; Ken Ditha Tania; Fathoni Fathoni (Institut Teknologi Nasional Malang, 2026)
Industri fast fashion berkembang pesat namun berdampak destruktif bagi lingkungan melalui emisi karbon dan akumulasi limbah tekstil. Meskipun Generasi Z memiliki kesadaran ekologis tinggi, mereka sering terjebak dalam perilaku konsumsi impulsif akibat pengaruh media sosial dan praktik greenwashing perusahaan yang memicu skeptisisme. Fenomena ini menciptakan kesenjangan antara nilai dan tindakan nyata (value-action gap) di kalangan konsumen muda. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen Generasi Z terhadap industri fast fashion serta mengevaluasi kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan opini publik. Metode penelitian menggunakan dataset “Womens Clothing E-Commerce Reviews” dari Kaggle yang diolah melalui pipeline machine learning meliputi praproses teks, ekstraksi fitur TF-IDF, dan klasifikasi SVM dengan kernel linear. Hasil eksperimen pada platform Google Colab menunjukkan bahwa algoritma SVM mampu mencapai tingkat akurasi kompetitif pada rentang 84% hingga 90%. Model terbukti stabil dalam menangani karakteristik bahasa informal konsumen muda dan efektif memetakan pola sentimen sebagai landasan strategis bagi peningkatan transparansi industri fashion di masa depan