Produk perawatan kulit (skincare) sudah menjadi kebutuhan utama semua kalangan yang menjadi target dari berbagai brand produk perawatan kulit. Namun tidak semua produk perawatan kulit memiliki kualitas yang baik sesuai dengan kebutuhan konsumen. Mereka mencari produk yang memiliki kualitas terbaik dengan cara melihat ulasan dari orang lain, sehingga mereka memiliki gambaran yang mempengaruhi minat mereka dari ulasan orang lain yang disampaikan melalui berbagai platform marketplace atau sosial media terkait hasilnya setelah memakai produk perawatan kulit tersebut. Analisis sentimen merupakan salah satu cara untuk menganalisis dan mengklasifikasikan ulasan kedalam opini positif dan opini negatif terkait produk yang bersangkutan untuk dicari kualitas produk berdasarkan pandangan publik. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes Classifier. Metode Naive Bayes Classifier dipilih dengan alasan kemudahan dalam implementasinya, cepat dan memiliki akurasi yang tinggi. Pada Metode Naïve Bayes juga mempunyai kekurangan yaitu sensitif pada seleksi fitur, yang mengakibatkan akurasi klasifikasi menjadi rendah. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan metode pemilihan fitur, yaitu Particle Swarm Optimization agar dapat meningkatkan akurasi pengklasifikasi Naïve Bayes. Dataset yang digunakan sebanyak 800 data review dan diujikan menggunakan 10-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan akurasi dari 77.96% menjadi 79.85%.