Penerapan 1D-CNN untuk Analisis Sentimen Ulasan Produk Kosmetik Berdasar Female Daily Review

Abstract

Pada tahun 2020 tercatat sekitar 797 industri kosmetik berskala besar maupun kecil yang terdapat di Indonesia. Berdasarkan tahun sebelumnya, angka ini naik 4.87%. Kondisi ini menyebabkan munculnya persaingan perusahaan kosmetik, salah satunya adalah Emina. Berbagai media digunakan sebagai sarana untuk menyampaikan sentimen atau opini masyarakat. Pihak perusahaan dapat memanfaatkan sentimen untuk mengetahui umpan balik masyarakat terhadap brand mereka. Website Female Daily Review menjadi salah satu platform yang digunakan untuk menampung segala bentuk opini mengenai produk kecantikan. Proses pengambilan data dari website pada penelitian ini menggunakan web scraping. Dari 11119 data ulasan yang didapatkan diperlukan analisis opini, emosi, dan sentimennya dengan memanfaatkan text mining untuk identifikasi serta mengekstrak suatu topik. Analisis sentimen dapat membantu mengetahui tingkat kepuasan pengguna terhadap suatu brand kosmetik. Algoritma yang digunakan adalah 1D-Convolutional Neural Network (1D-CNN). Sebelum dilakukan klasifikasi data, perlu diterapkan text preprocessing agar dataset mentah menjadi lebih terstruktur. Hasil dari klasifikasi sentimen  dibagi ke dalam 3 kategori yaitu positif, negatif, dan netral. Berdasarkan eksperimen dalam membangun model analisis sentimen menggunakan 1D-CNN sebanyak 30 percobaan, didapatkan model terbaik dalam menganalisis sentimen dengan akurasi sebesar 80.22%.