Perkembangan teknologi memungkinkan pengguna untuk memberikan review terhadap produk yang dibeli di platform e-commerce seperti Shopee. Salah satu metode untuk menilai kualitas suatu produk adalah dengan membaca ulasan dari konsumen berdasarkan pengalaman mereka. Saat ini, terdapat berbagai macam produk kecantikan di pasaran, baik dalam hal variasi jenis maupun merek. Akan tetapi, tidak semua produk kecantikan memiliki mutu yang tinggi dan sejalan dengan keperluan pelanggan.. Konsumen yang menulis opini, ulasan, dan pengalaman secara online kini sedang meningkat. Penelitian ini bertujuan dalam mengelompokkan review produk kecantikan ke dalam kategori positif atau negatif. Klasifikasi algoritma K-Nearest Neighborb dipilih sebab mengusung konsep. yang sederhana serta mudah dipahami dan diterapkan. Hasil penelitian yang dilakukan menghasilkan nilai akurasi sebesar 82%, nilai precision sebesar 83%, nilai recall sebesar 82% dan nilai f1-score sebesar 82%. Hal ini mengindikasikan bahwa model memiliki kinerja yang unggul dalam mengelompokkan ulasan. Hasil analisis ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar evaluasi untuk memperbaiki mutu produk.
.
Kata kunci: Shopee, Review Produk Kecantikan, Analisis Sentiment, K-Nearest Neighbor