Penggunaan produk kecantikan telah tumbuh pesat dalam beberapa tahun terakhir, menciptakan pasar yang berkembang pesat. Di Indonesia, pendapatan dari pasar Kecantikan & Perawatan Pribadi akan mencapai US$7,23 miliar pada tahun 2022, dengan pertumbuhan tahunan yang diproyeksikan sebesar 5,81%. Namun, dengan banyaknya variasi produk kecantikan yang ditawarkan, konsumen sering menghadapi kesulitan dalam memilih produk yang tepat. Oleh karena itu, analisis sentimen terhadap ulasan produk kecantikan di situs web seperti Sociolla dan Female Daily sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem analisis sentimen terhadap ulasan produk kecantikan berbasis situs web menggunakan metode K-Nearest Neighbors. Dengan mengumpulkan dan memproses data ulasan produk, melakukan praproses, dan menerapkan metode KNN, sistem ini dapat mengklasifikasikan sentimen ulasan menjadi positif atau negatif. Sistem analisis sentimen yang dikembangkan mencapai akurasi sebesar 83,76% dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan produk. Sistem ini juga menunjukkan kinerja yang seimbang dengan nilai presisi dan recall untuk kedua kelas, baik positif maupun negatif. Berikut adalah perhitungan evaluasi untuk kelas positif: presisi 82,34%, recall 85,82%, dan F1-Score 84,05%. Untuk kelas negatif: presisi 85,23%, recall 81,54%, dan F1-Score 83,34%. Hasil ini menunjukkan bahwa penelitian berhasil mencapai tujuannya dalam menyediakan sistem klasifikasi sentimen yang andal. Sistem ini dapat membantu konsumen dalam memahami ulasan produk kecantikan di Sociolla dan Female Daily serta memberikan wawasan kepada produsen produk kecantikan tentang preferensi konsumen, sehingga dapat meningkatkan strategi pemasaran dan pengembangan produk mereka dalam pasar yang kompetitif.