<![CDATA[Perkembangan industri skincare mendorong meningkatnya jumlah ulasan konsumen pada platform media sosial. Banyaknya ulasan tersebut menyulitkan proses analisis secara manual sehingga diperlukan metode otomatis untuk mengidentifikasi sentimen pengguna. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan produk Skintific pada media sosial memakai algoritma Logistic Regression. Dataset terdiri dari 760 ulasan yang diperoleh dari Kaggle dan berasal dari YouTube, TikTok, Facebook, Instagram, dan Forum. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data yang mencakup case folding, tokenizing, dan stemming menggunakan pustaka Sastrawi, serta klasifikasi menggunakan Logistic Regression dengan penanganan ketidakseimbangan kelas melalui class weight balanced. Setelah preprocessing diperoleh 737 dibagi menjadi 589 data latih dan 148 data uji. Hasil pelabelan menunjukkan distribusi sentimen Netral sebesar 66,08%, Positif 22,39%, dan Negatif 11,53%. Hasil evaluasi model menunjukkan nilai Accuracy sebesar 81,08%, Precision sebesar 80,81%, Recall sebesar 81,08%, dan F1-Score sebesar 80,77%.]]>
Copyrights © 2026
