TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi & Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online). Artikel dikirim: 28/12/2022 Artikel direvisi: 04/01/2023 Artikel diterima: 06/01/2023

## ABSTRAK
Tik  Tok  merupakan  platform  media  sosial  yang  terpopuler  saat  ini,  tidak  sedikit  pengguna  aplikasi  Tik  Tok merupakan anak dibawah umur yang dapat memiliki dampak negatif. Adapun Sebagian masyarakat memberikan ulasan positif bahwa aplikasi Tik Tok ini membantu masyarakat dalam bidang bisnis analisis sentimen digunakan untuk menganalisis opini yang terdapat dalam ulasan yang ditulis pengguna dengan mengelompokan ulasan positif dan negatif. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Hasil klasifikasi pada penelitian ini terdapat 76.7%  berlabel positif dan 23.3% negatif dengan sejumlah 2000 data. Hasil akhir mendapatkan nilai accuracy sebesar 79% untuk metode Naïve Bayes , sedangkan nilai accuracy metode SVM sebesar 84% lebih tinggi dibandingkan metode Naïve Bayes.
Kata Kunci: Tik Tok, ulasan, analisis sentimen, naïve bayes, SVM.

## ABSTRACT
The most widely used social media platform today is Tik Tok. Many of the app's users are young people who could have a bad influence. Meanwhile, other users claim favorably that the TikTok app benefits those in the commercial field.  By  classifying  positive  and  negative  evaluations,  sentiment  analysis  is  used  to  examine  the  opinions expressed in user reviews. With a total of 2000 data, the categorization in the study yielded 76.7% positive labels and 23.3% negative labels. The end findings show that the Naive Bayes approach has an accuracy value of 79%, while the SVM method has an accuracy value that is 84% higher than the Naive Bayes method.
Keywords: TikTok, reviews; naive bayes; sentiment analysis; SVM

## 1. PENDAHULUAN
Dikala ini kemajuan teknologi internet sudah bawa pergantian dalam kehidupan orang. Mulai dari pembelajaran,  perdagangan,  rezim  sampai  komunikasi  sosial.  Bersumber  pada  hasil  survei  Federasi pelaksana Pelayanan Internet Indonesia (APJII), ada 210,03 juta konsumen internet di tanah air pada rentang waktu tahun 2021-2022.
Ada banyak media yang tersedia bagi pengguna biasa untuk menambahkan suara, efek, stiker, dll. TikTok merupakan salah satu dari platform media sosial terpopuler saat ini. Tik Tok juga menyertakan aplikasi jejaring sosial dan platform video musik, di mana pengguna dapat mengedit dan berbagi klip
ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online)

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 10, Nomor 2, Juli 2023, hlm 176-184 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: 10.37373

## Analisis sentimen aplikasi tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan
support vector machine

## Tiktok application sentiment analysis using naïve bayes algorithm and support vector machine
Friska Aditia Indriyani*, Ahmad Fauzi, Sutan Faisal
* Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia,
41361
*Jl. Hs. Ronggo Waluyo, Teluk Jambe Karawang, Jawa Barat, Indonesia
*Koresponden email: if19.friskaindriyani@mhs.ubpkarawang.ac.id
video  pendek,  lengkap dengan  filter dan dukungan  musik [1] .  Aplikasi ini dapat membuat  musik ke video, mengubah suara, menambahkan filter, efek, dan stiker serta terdapat        kolom komentar.
Indonesia menempati urutan kedua dengan 99,1 juta pengguna Tik Tok. Hampir rata–rata pengguna Tik Tok merupakan anak dibawah umur dan bahkan anak sekolah [2] . Dengan banyaknya pengguna Tik Tok dibawah umur tidak dapat memungkiri bahwa Tik Tok memiliki dampak negatif [3] . Aplikasi Tik Tok  dapat  diunduh  di  Google Play  Store untuk  semua pengguna  android,  Google Play  Store menyediakan fitur ulasan untuk menilai aplikasi, film, dan layanan lainnya [4] . Tak sedikit pula yang menilai  aplikasi  Tik  Tok  memberikan  komentar  negatif.  Oleh  karena  itu,  menggunakan  analisis sentimen  untuk  melakukan  proses  penggalian  informasi  untuk  menganalisis  opini  yang  terdapat  di dalam ulasan Google Play Store yang ditulis oleh pengguna.
Analisis sentimen adalah proses mengidentifikasi sentimen dalam teks dengan mengolah sebuah data  teks  untuk  memahami  sentimen  yang  terkandung  dalam  sentimen  tersebut.  Analisis  sentimen dapat digunakan untuk menganalisis opini yang terdapat dalam ulasan Google Play Store yang ditulis oleh  pengguna  melalui  proses  penggalian  informasi.  Analisis  sentimen  juga  dikenal  sebagai penambangan  opini, cara  menguasai,  mengekstrak  serta  mengerjakan  informasi  bacaan dengan  cara otomatis  buat  memperoleh  data  afeksi  yang  tercantum  dalam  perkataan  terbebas  dari  apakah  opini positif atau negatif [5] .
Penelitian terkait analisis sentimen sebelumnya telah dilakukan mengenai ulasan aplikasi Tik Tok pada Google Play Store menggunakan SVM. Pada penelitian ini diperoleh hasil sentimen scoring ulasan aplikasi Tik Tok di Google Play Store menggunakan metode SVM kernel RBF menghasilkan tingkat accuracy dan kuppa terbaik sebesar 90,62% dan 81,24% [ 6 ] . Hasil pengetesan sistem yang dibentuk membuktikan kalau tata cara terbaik buat informasi tweet merupakan tata cara  DBN dengan ketepatan 93,  31%  dibanding  dengan  tata  cara  Naïve  Bayes  dengan  ketepatan  79,  10%  serta  SVM  dengan ketepatan 92, 18% [7] . Berikutnya riset hal analisa afeksi hal aplikasi  ruang guru di twitter memakai algoritma pengelompokan dengan hasil pengetesan diperoleh kalau hasil optimasi terbaik dari bentuk ini algoritma PSO berplatform SVM dengan nilai ketepatan 78, 55% serta AUC 0, 853[9]. Riset yang lain hal Pandangan Warga Mengenai Vaksin Covid- 19 Memakai Algoritma Naïve Bayes Classifier [8] . Riset itu menciptakan Beberapa besar tweet mempunyai tindakan positif (60, 3%), namun jumlah tweet adil (34, 4%) lebih banyak dari tweet minus (5, 4%). Nilai akurasi yang diperoleh adalah 0,93 (93%).
Dalam penelitian ini analisis sentimen dilakukan terhadap aplikasi Tik Tok di Google Play Store , untuk mengetahui opini masyarakat terhadap aplikasi Tik tok yang tersedia pada ulasan di Google Play Store dengan  klasifikasi  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan  SVM.  Dari  kasus  diatas,  penulis melaksanakan analisa afeksi memakai asumsi warga dari keterangan aplikasi Tik Tok di Google Play Store .  Analisis  afeksi  ini  dicoba  buat  mengklasifikasikan  bacaan  bertabiat  positif,  negatif,  yang tercantum dalam akta. Dalam melaksanakan pengelompokan penulis memakai 2 tata cara ialah Naïve Bayes dan SVM

## 2. METODE
Riset  ini  menganalisa  keterangan  konsumen  aplikasi  Tik  Tok  yang  ada  pada Google  Play  Store memakai algoritma Naïve Bayes serta SVM dengan tahap–tahap riset sesuai Gambar 1.
Mulai Pre- processing Pengumpulan data Pembobotan data Proses klarifikasi Evaluasi Selesai Gambar 1. Tahapan penelitian .

## 2.1 Pengumpulan data
Penelitian  ini  proses  pengumpulan  data  menggunakan  data  primer  yang  diperoleh  langsung dari sumber  asli  (tidak  melalui  perantara)  yang  peneliti  kumpulkan  secara  khusus  untuk memecahkan masalah penelitian [9] . 2000 dataset yang diambil dari ulasan aplikasi Tik Tok dengan kategori paling relevan, karena kategori relevan menampilkan data ulasan yang berkaitan dengan aplikasi yang tersedia pada  aplikasi  Google Play  Store, dengan  cara  web scraping menggunakan  aplikasi  pemrograman python.

## 178  Friska Aditia Indriyani, Ahmad Fauzi, Sutan Faisal
Analisis sentimen aplikasi tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan support vector machine
2.2 Pre-processing
Tahap berikutnya merupakan preprocessing, pada langkah ini direncanakan jadi informasi yang bisa dianalisis [10] . Informasi  wajib diproses terlebih dulu buat membenarkan mutu informasi yang bagus  saat sebelum dipakai buat analisis. Jenjang PreProcessing mempunyai sebagian jenjang  mulai dari, Case Folding, Tokenization, Stopwords Removal, Stemming.
- Case Folding Case Folding sebuah proses untuk mengubah huruf kapital menjadi huruf biasa atau standar. Proses ini  mempermudah  pencarian,  dikarenakan  tidak  semua  dokumen  teks  konsisten  dengan  huruf kapital.
- Tokenization Tokenization sebuah proses untuk memecahkan kalimat menjadi kata–kata yang akan menjadikan kalimat lebih bermakna.
- Stopwords Removal Stopwords Removal proses membuang kata–kata kurang penting atau menyimpang dari kosa kata yang tidak memiliki arti.
- Stemming Stemming buat memperkecil jumlah indikator yang berlainan dari satu informasi alhasil tutur yang mempunyai suffix ataupun prefix hendak balik ke wujud dasarnya.
2.3 Pembobotan data
Setelah  melakukan  tahapan pre-processing langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  bobot  dari setiap term atau kata berdasarkan frekuensi kemunculan term tersebut dalam dokumen  menggunakan metode  TF-IDF.  TF-IDF  sebuah  statistik  numerik  yang  dapat  menunjukkan  kata  kunci  dengan  kata tertentu. Selain dari itu, TF-IDF juga dikenal efisien, sederhana dan akurat. Adapun rumus pembobotan data TF-IDF sebagai berikut:
𝑊𝑡 × 𝑑 = 𝑡𝑓𝑡, 𝑑 × 𝑖𝑑𝑓𝑡 = 𝑡𝑓𝑡, 𝑑 × log 𝑁/𝑑𝑓𝑡
(1)
Keterangan:
𝑊𝑡 , 𝑑 : Bobot TF-IDF 𝑡𝑓𝑡 , 𝑑
: Jumlah frekuensi kata
𝑖𝑑𝑓𝑡 : Jumlah inverse frekuensi dokumen tiap kata 𝑑𝑓 t : Jumlah frekuensi dokumen tiap kata N : Jumlah total dokumen 2.4 Klasifikasi Naïve Bayes & Support Vector Machine (SVM)
Pada tahapan ini melaksanakan analisa informasi bersumber pada tata cara yang sudah ditetapkan ialah Naïve Bayes serta SVM. Jenjang ini dicoba buat cara pengelompokan bersumber pada berat nilai yang sudah dicoba lebih dahulu. Hasil yang dicoba merupakan memilah label positif serta negatif pada keterangan  aplikasi  Tik  Tok  di  Google  Play  Store  memakai  algoritma Naïve  Bayes serta  SVM  buat memperoleh nilai ketepatan terbaik [11] . Pengelompokan Naïve Bayes salah satu tata cara dipakai dalam informasi mining yang bertabiat supervised  learning. Naïve  Bayes didasarkan  pada  teorema  Bayes  yang  mempunyai  keahlian pengelompokan seragam dengan decision tree serta neural jaringan [13] . Tidak hanya itu, tata cara Naïve Bayes mempunyai  durasi  pengelompokan  yang  pendek  memusatkan  cara  sistem  analisa  afeksi [14] . Teorema Naïve Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut:
P(H|X) = P(H|X)×P(H) P(X) (2) Keterangan: X : data dengan class yang belum diketahui H
: hipotesis data X merupakan suatu class spesifik
P(H|X)        : probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X ( posteriori probability )
P(H) : probabilitas hipotesis H ( prior probability )
P(H|X)     : probabilitas X berdasar kondisi hipotesis H P(X) : probabilitas dari X
SVM ialah Support Vector Machine (SVM) merupakan algoritma yang cepat dan hasil yang bagus untuk dapat dipelajari [14] . SVM juga merupakan sebuah metode supervised learning yang digunakan untuk  klasifikasi  dan  analisis,  algoritma  SVM  merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  cukup  banyak digunakan. Pada SVM terdapat garis pemisah yang disebut hyperline yang digunakan sebagai pemisah sentimen positif dan negatif. Adapun rumus perhitungan SVM dapat dilihat sebagai berikut:
(𝑤 × 𝑥𝑖) + 𝑏 = 0 (3) Pada data xi, termasuk kedalam kelas -1 yang dirumuskan seperti persamaan (𝑤 × 𝑥𝑖 + 𝑏) ≤ 1, 𝑦𝑖 = −1 (4) Sedangkan data xi termasuk dalam kelas +1 dapat dirumuskan pada persamaan 𝐶𝑤 × 𝑥𝑖 + 𝑏0 ≥ 1, 𝑦𝑖 = −1 (5) 2.5 Evaluasi
Pengujian  pada  penelitian  ini  untuk  mengevaluasi  hasil  dari algoritma  yang digunakan. Metode evaluasi  yang  digunakan Confusion  Matrix [15] .  Metode  ini  cukup  membantu  untuk  proses analisis kualitas classifier . Pengujian akan menghitung nilai accuracy, recall , precision dan f1-score yang akan ditampilkan  dalam  bentuk  persentase.  Perhitungan confusion  Matrix untuk  menghitung  akurasi pengujian dapat dilihat pada persamaan 6, persamaan 7, persamaan 8, persamaan 9.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN TP+FN+FP+TN (6) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP (7) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN (8) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (9) Keterangan: TP : nilai True Positive FP
: nilai False Positive
FN
: nilai False Negative TN : nilai True Negative

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN.
3.1 Pengumpulan data
Data yang dikumpulkan berupa data ulasan pada aplikasi Tik Tok di Google Play Store dengan ulasan paling relevan mulai dari rating 1 hingga dengan rating 5. Tabel 1 hasil pengumpulan informasi itu berjumlah 2000 informasi dengan memakai tata cara Scraping serta ditaruh pada bentuk CSV yang berikutnya  butuh  dicoba  pengerjaan  supaya  jadi informasi  yang  lebih  gampang  dipakai dalam  cara analisa sentimen.
Tabel 1. Hasil scraping Tanggal Comment Score Value 0 2022-12-10 12:27:58 Sangat seru dan menambahkan followers 5 Positif 1 2022-12-10 12:27:41 Bagus banget lancar 5 Positif 2 2022-12-10 12:27:31 Keren ↓↓ ↓ ↓ 5 Positif

## 180  Friska Aditia Indriyani, Ahmad Fauzi, Sutan Faisal
Analisis sentimen aplikasi tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan support vector machine
Tanggal Comment Score Value 3 2022-12-10 12:25:57 Oke lah 5 Positif 4 2022-12-10 10:53:17 Butut 2 Negatif … .. … … … 1877 2022-12-09 05:21:53 Bagus 5 Positif 1878 2022-12-09 05:20:49 Maksudnya kenapa akun saya di ban padahal saya... 1 Negatif 1879 2022-12-09 05:20:30 Bagus 5 Positif 1880 2022-12-09 05:18:45 Bagus 5 Positif 1881 2022-12-09 05:17:29 Cakep 5 Positif 3.2 Pre-Processing
Tahapan pertama sebelum proses pengklasifikasi data yaitu Pre-processing . Beberapa tahap proses preprocessing dilakukan,  antara  lain  proses case  folding,  tokenization,  stopword  removal dan stemming.
Tabel 2. Hasil case folding Teks Case Folding Saya udah download udah menginstal tapi malah ... saya udah download udah menginstal tapi malah ...
Tabel 2 merupakan hasil proses case folding pada proses ini bertujuan merubah kata menjadi huruf kecil ( lowercase), dan menghapus semua kalimat selain teks seperti tanda baca (.,! $ dan lainya), juga menghapus angka yang ada pada sebuah kalimat di dalam dokumen. Tahap berikutnya pre-processing yaitu tokenizing, pada Tabel 3 dapat  dilihat  proses  ini  memecahkan  sebuah kalimat menjadikannya sebagai sebuah token agar bisa di proses pada tahap selanjutnya.
Tabel 3. Hasil tokenizing Teks Tokenizing aplikasi ini bagus aplikasi, ini, bagus
Tabel 4 merupakan hasil proses Stopword Removal, pada tahap ini bertujuan mengambil kata- kata yang penting dan membuang kata-kata yang kurang penting dan tidak memiliki makna.
Tabel 4. Stopword removal Teks Stopword Removal karna, tik tok, ini, bagus, sekali, ayo, kita,... karna, tik tok, bagus, ayo, kasih, bintang, 5
Tabel 5 merupakan hasil proses stemming pada tahap proses ini penggabungan kata dasar yang sudah di filtering, pada proses ini juga kalimat yang asalnya berupa token digabungkan menjadi kalimat biasa. Dengan menggunakan library sastrawi yang merupakan algoritma berbasis nazief dan adriyani.
Tabel 5. Hasil stemming Teks Stemming
untuk hobby saya ambil video maen badminton
hobby ambil video maen badminton 3.3 Pembobotan data
Setelah melakukan tahapan pre-processing data, data yang dihasilkan kemudian dilakukan tahap selanjutnya  yaitu  memberikan  pembobotan  data  pada  setiap kata  dengan  menggunakan  metode TF- IDF dan selanjutnya melakukan klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dan SVM. Adapun hasil dapat dilihat pada Gambar 2 .
Gambar 2. Hasil TF-IDF

## 3.4 Klasifikasi
Setelah  dilakukan  pre-processing  dan  pembobotan  data  dengan  TF-IDF,  selanjutnya  proses klasifikasi  dilakukan  dengan  algoritma  Naive  Bayes  dan  SVM.  2000  data  digunakan  dalam  proses klasifikasi data, 20% sebagai data uji dan 80% sebagai data latih. Adapun hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 3. Hasil pengujian
Berdasarkan Gambar  3 menunjukkan  hasil  bahwa  masyarakat  lebih  banyak  memberikan tanggapan  positif  dengan  persentase  data  sebesar  76.7%  dan  tanggapan  negatif  lebih  kecil  dengan persentase  23.3%,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  klasifikasi  menunjukkan  lebih  banyak memberikan ulasan sentimen positif dibandingkan sentimen negatif.
3.5 Evaluasi

## 182  Friska Aditia Indriyani, Ahmad Fauzi, Sutan Faisal
Analisis sentimen aplikasi tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan support vector machine
Setelah melakukan tahapan proses klasifikasi dilakukan selanjutnya untuk  mengetahui performa dari algoritma yang digunakan, tahap ini dilakukan dengan confusion matrix. Confusion matrix adalah salah  satu  metode  untuk  mengukur tingkat akurasi  algoritma  pada tahap klasifikasi.  Hasil dari tahap evaluasi confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 4 .

## Gambar 4. Hasil confusion matrix
Dari Gambar 4 dapat  dijelaskan  bahwa  memiliki  283  data  sebagai  negatif,  dan  15  data sebagai data positif. Pada perhitungan manual akurasi dari matriks diatas sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP + TN TP + FN + FP + TN × 100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 15 + 283 15 + 1 + 78 + 283 × 100%
Accuracy = 79%
Setelah  mengetahui  model confusion  matrix pada  gambar  diatas,  kemudian  dilakukan  proses perhitungan  yang  berfungsi  untuk  mengetahui  nilai  dari accuracy,  precision dan recall pada  model klasifikasi  Naïve  Bayes  dan  SVM.  Adapun  hasil  dari  perhitungan  tersebut  bisa  dilihat  pada  Tabel berikut:
Tabel 6. Hasil pengujian naïve bayes Precision  Recall  F1- Score  Support NEGATIF 0.94 0.16 0.28 93 POSITIF 0.78 1.00 0.88 284 Accuracy 0.79 377
Tabel  6 menunjukkan  bahwa  hasil precision pada kelas  positif  sebesar 78%,  untuk  kelas negatif mendapat nilai sebesar 94%. Angka ini dapat diartikan bahwa proporsi label yang diklasifikan pada ulasan tinggi untuk kelas negatif, dan untuk hasil recall untuk kelas negatif yang  didapat  sebesar  16%
sedangkan  untuk  kelas  positif  mendapatkan  sebesar  1%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja keberhasilan  sistem  dalam  memunculkan  Kembali  informasi  yang  bernilai  positif  lebih  rendah dibandingkan yang bernilai negatif. Pada penelitian ini pengklasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes mendapatkan nilai akurasi sebesar 79%.
Tabel 7. Confusion matrix SVM
Actual Class  Class Predicted Positif  Negatif Positif 43 22 Negatif 38 274
Berdasarkan Tabel 7 bahwa  hasil  yang  didapatkan 43  data  untuk  positif dan 274  data  sebagai negatif. Pada perhitungan manual akurasi confusion matrix di atas sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 TP + FN + FP + TN × 100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 43 + 274 43 + 38 + 22 + 274 × 100%
Accuracy = 84%
Selanjutnya untuk mengetahui nilai dari accuracy, precision, dan recall pada model SVM dapat ditunjukan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil pengujian SVM Precision  Recall  F1- Score  Support NEGATIF 0.66 0.53 0.59 81 POSITIF 0.88 0.93 0.90 296 Accuracy 0.84 377
Dalam Tabel 8 dapat dijelaskan bahwa hasil precision pada kelas negatif sebesar 66% sedangkan kelas positif sebesar 88%. Dari hasil tersebut dinyatakan bahwa skala label yang diklasifikasikan dengan benar dari keseluruhan klasifikasi tinggi terhadap label negatif. Sedangkan hasil dari keberhasilan sistem menemukan  Kembali  sebuah  informasi  atau  disebut recall pada  label  negatif  53%  sedangkan  label positif  sebesar  93%.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  kinerja  yang  berlabel  positif  lebih  tinggi dibandingkan  label  negatif.  Untuk  mengklasifikasi  menggunakan  metode  SVM  mendapatkan  nilai accuracy sebesar  84%.  Dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  pengujian  mengklasifikasian  menggunakan metode Naïve Bayes bernilai 79% dan untuk metode SVM sebesar 84%. Hal ini dapat diartikan metode SVM lebih tinggi dibanding metode Naïve Bayes .

## 4. SIMPULAN
Hasil penelitian menggunakan metode Naïve Bayes dan SVM pada aplikasi Tik Tok pada Google Play Store yang sudah melalui tahap pre-processing , data dibagi 20% atau 400 data ulasan dan untuk data training 80% atau 1600 data ulasan. Kemudian hasil evaluasi pada tahap pengujian dari penelitian ini menggunakan confusion matrix dan akurasi yang didapatkan sebesar 79 %, sedangkan nilai precision mendapatkan nilai rata-rata 86%, recall mendapatkan nilai rata-rata 8,5% dengan menggunakan metode Naïve  Bayes .  Lalu  untuk  metode  SVM  nilai  akurasi  yang  didapatkan  sebesar  84%,  kemudian  nilai precision mendapatkan nilai rata-rata 77%, recall mendapatkan nilai rata-rata 73%. Jika dilihat dari nilai akurasi yang telah didapatkan dapat disimpulkan bahwa hasil metode SVM lebih baik daripada metode Naïve Bayes

## REFERENSI
[1] R. A. A. Malik and Y. Sibaroni, “Multi-aspect Sentiment Analysis of Tiktok Application Usage Using FasText Feature Expansion and CNN Method,” J. Comput. Syst. … , vol. 3, no. 4, pp. 277–

## 184  Friska Aditia Indriyani, Ahmad Fauzi, Sutan Faisal
Analisis sentimen aplikasi tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan support vector machine
285, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2033.
[2] M. U. Batoebara, “Aplikasi Tik-Tok Seru-Seruan Atau Kebodohan,” Netw. Media , vol. 3, no. 2, pp. 59–65, 2020, doi: 10.46576/jnm.v3i2.849.
[3] J. A. Zulqornain and P. P. Adikara, “Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Aplikasi Tiktok Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Categorial Propotional Difference ( CPD ),” vol. 5, no. 7, pp. 2886–2890, 2021.
[4] A. V. Sudiantoro et al. , “Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Text Mining Dengan,” vol. 10, no. 2, pp. 398–401, 2018.
[5] I. Zulfa and E. Winarko, “Sentimen Analisis Tweet Berbahasa Indonesia Dengan Deep Belief Network,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  11,  no.  2,  p.  187,  2017,  doi: 10.22146/ijccs.24716.
[6] A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L.  Kurniawati,  and  W.  Gata,  “Analisis  Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[7] W.  Yulita et  al. ,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Opini  Masyarakat  Tentang  Vaksin  Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Jdmsi , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[8] F. Johnson and S. Kumar Gupta, “Web Content Mining Techniques: A Survey,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 47, no. 11, pp. 44–50, 2012, doi: 10.5120/7236-0266.
[9] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[10] N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings  di  Play  Store  Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 2, p. 293, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.
[11] Nurkholis  and  M.  A.  Sobarnas,  “PENERAPAN  GEOLOKASI  PADA  ABSENSI FASILITATOR  PROGRAM  PADAT  KARYA  PEMERINTAH  YANG  TERSEBAR  DI SELURUH WILAYAH INDONESIA,” INFOTECH  J. Inform. Teknol. , vol. 1, no. 2, 2020, doi: 10.37373/infotech.v1i2.69.
[12] A. S. Rahayu and A. Fauzi, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Machine ( SVM  )  Pada  Analisis  Sentimen  Spotify,”  vol.  4,  pp.  349–354,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5398.
[13] I. P. Rahayu, A. Fauzi, and J. Indra, “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan  Naive  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine,”  vol.  4,  pp.  296–301,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5381.
[14] A. S. Maulana, “Implementasi Finite State Automata (FSA) dengan Simulasi Vending Machine pada  Aplikasi  Android,” J.  Edukasi  Elektro ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  110–120,  2020,  doi: 10.21831/jee.v3i2.28332.
[15] A. F. Sabily, P. P. Adikara, and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Pemilihan Presiden 2019 pada Twitter menggunakan Metode Maximum Entropy,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, 2019.