Identifikasi Keluhan Konsumen pada Ulasan Produk Sunscreen Brand Lokal dengan Metode Latent Dirichlet Allocation

Nabila, Jacinda Olga (2025) Identifikasi Keluhan Konsumen pada Ulasan Produk Sunscreen Brand Lokal dengan Metode Latent Dirichlet Allocation. Undergraduate thesis, Politeknik Negeri Jember.

[img] Text (Abstract)
Abstract.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (206kB)
[img] Text (Bab 1 Pendahuluan)
Bab 1 Pendahuluan.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (344kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (345kB)
[img] Text (Laporan Lengkap)
Laporan Lengkap.pdf - Submitted Version
Restricted to Registered users only

Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Indonesia sebagai negara tropis yang memiliki iklim panas sepanjang tahun, mendorong meningkatnya permintaan sunscreen seiring dengan kesadaran masyarakat akan pentingnya skincare. Persaingan antara brand lokal dan global pun semakin ketat, sehingga penting bagi brand lokal untuk memahami preferensi dan persepsi konsumen agar dapat mengembangkan produk yang sesuai dengan kebutuhan pasar. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi keluhan konsumen terhadap brand sunscreen lokal melalui analisis sentimen menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan melakukan pembagian dataset 80:20 dan menghasilkan akurasi sebesar 83,72%. Pada data ulasan yang berlabel negatif dilakukan pemodelan topik metode Latent Dirichlet Allocation (LDA), dan mendapatkan coherence score tertinggi 0,3800 dengan topik berjumlah 12. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keluhan utama konsumen terkait dengan kemasan yang kurang praktis, tekstur sunscreen yang berat dan lama menyerap, whitecast yang sulit diratakan dan memberikan sensasi menyengat, serta kemasan dengan pump yang kurang praktis. Temuan ini dapat menjadi dasar bagi brand atau produsen lokal dalam meningkatkan kualitas produk sunscreen.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Contributors:
ContributionContributorsNIDN/NIDK
Thesis advisorPutranto, Hermawan AriefNIDN0009018304
Uncontrolled Keywords: Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Pemodelan Topik, Latent Dirichlet Allocation, Coherence Score.
Subjects: 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 458 - Teknik Informatika
410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 462 - Teknologi Informasi
Divisions: Jurusan Teknologi Informasi > Prodi D4 Teknik Informatika > Tugas Akhir
Depositing User: Jacinda Olga Nabila
Date Deposited: 10 Apr 2025 01:19
Last Modified: 10 Apr 2025 01:19
URI: https://sipora.polije.ac.id/id/eprint/40542

Actions (login required)

View Item View Item