## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7530

## Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Tiktok Shop di Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Eka Andrian, Aulia Rahman Isnain *
Fakultas Teknik Ilmu dan Komputer, Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1 eka_andrian@teknokrat.ac.id, 2,* auliyarahman@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: auliyarahman@teknokrat.ac.id
Abstrak− Penelitian analisis aplikasi TikTok Shop bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap TikTok Shop melalui  platform  Twitter  menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier.  Algoritma  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi pandangan masyarakat terkait TikTok Shop dan mengidentifikasi sentimen  Positif dan Negatif. Data yang digunakan dalam penelitian  ini sebanyak 3.816 data. Kemudian, terdapat hasil sentimen Positif sebesar 53.45% dan Negatif sebesar 46.55%. Setelah dilakukan analisis data didapatkan hasil akurasi sebesar 78.22% dengan menggunakan operator Split Data. Setelah itu, untuk hasil implementasi Naïve Bayes Classifier pada nilai Recall memiliki hasil 84% dan untuk hasil class presisi sebesar 86%. Tujuan dari penelitian  ini adalah  untuk  mengevaluasi pandangan  masyarakat terhadap TikTok Shop  melalui platform Twitter dengan memanfaatkan Algoritma Naive Bayes. Algoritma ini digunakan untuk menganalisis sentimen yang muncul terkait  TikTok  Shop,  dengan  fokus  mengidentifikasi  apakah  sentimen  tersebut  bersifat  Positif  atau  Negatif.  Analisis  ini digunakan juga untuk mengetahui pendapat masyaratk yang berbeda mengenai TikTok Shop, seperti pengalaman pengguna, fitur yang digunakan, dan dampak yang di alami. Oleh sebeb itu,  analisis sentimen dan pengolahan data alami menggunakan bahasa pemrograman Pyhton untuk mengkategorikan data komentar pengguna dengan melalui proses pemecahan.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Naïve Bayes Classifier; TikTok Shop; Twitter
Abstract− This research aims to analyze public sentiment towards TikTok Shop through the Twitter platform using the Naive Bayes Classifier Algorithm. This algorithm is used to evaluate public views regarding TikTok Shop and identify Positive and Negative sentiments. The data used in this research is 3,816 data. Then, there are Positive sentiment results of 53.45% and Negative of 46.55%. After analyzing the data, the accuracy result is 78.22% using the Split Data operator. After that, for the results of the Naïve Bayes Classifier implementation on the Recall value has a result of 84% and for the class precision result of 86%. The purpose of this research is to evaluate public views on TikTok Shop through the Twitter platform by utilizing the Naive Bayes Classifier Algorithm. This algorithm is used to analyze sentiments that arise regarding TikTok Shop, with a focus on identifying whether the sentiment is Positive or Negative. This analysis is also used to find out different public opinions about TikTok Shop, such as user experience, features used, and impacts experienced. Therefore, sentiment analysis and natural data processing use the Python programming language to categorize user comment data through a splitting process.
Keywords: Sentiment Analysis; Naïve Bayes Classifier; TikTok Shop; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi yang semakin maju membuat gaya hidup masyarakat menjadi lebih praktis, instan dan cepat [1]. Dengan adanya  perkembangan  belanja  online,  tidak  sedikit  orang  yang  lebih  memilih  melakukan  belanja  online dibandingkan melakukan belanja langsung ke toko, pasar, pusat perbelanjaan, dan tempat lainnya [2]. Indonesia sekarang memiliki jumlah pengguna e-commerce tertinggi di Asia Tenggara. Sejak tahun 2019, sembilan puluh persen pengguna internet Indonesia telah melakukan pembelian melalui platform e-commerce. Survei DBS pada tahun  2020  melibatkan  500  orang  dan  menemukan  bahwa  setelah  pandemi  Covid-19,  jumlah  pelanggan  e- commerce Indonesia meningkat sebesar 66%, dengan peningkatan 14% untuk belanja online, sementara belanja konvensional  turun  sebesar  24%.  Belanja  online  semakin  populer  siring  denga  perkembanan  teknologi. Perkembangan  teknologi  menguntungkan  perusahaan  besar  yang  menjual  barang  mereka  melalui  platform  e- commerce dan membantu pertumbuhan bisnis mikro, kevil, dan menengah [3].
Analisis  sentimen  adalah  metode  untuk  mengidentifikasi  pendapat  suatu  subyek  dalam  kumpulan  data. Subyek dapat berupa individu, organisasi, atau produk dalam kumpulan data [4]. Analisis sentimen dikenal sebagai penambangan  opini,  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  opini  masyarakat  terhadap  media  sosial  TikTok  Shop dengan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier sebagai klasifikasi sentimen analisis terhadap komentar atau cuitan dari masyarakat terhadap TikTok Shop [5].
Data  mining  adalah  suatu  proses  teknik  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  dengan  tujuan  untuk menemukan hubungan atau pola yang tidak diketahui sebelumnya oleh pengguna, dan kemudian menyajikannya dalam  format  yang  mudah  dipahami.  Dari  hubungan  atau  pola  yang  ditemukan  dalam  data,  informasi  yang berharga dapat diekstraksi untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Terdapat beberapa kelompok dalam data mining, termasuk Deskripsi, Estimasi, Prediksi, Klasifikasi, Clustering, dan Asosiasi. Klasifikasi merupakan proses pengelompokan objek data ke dalam kelas-kelas tertentu berdasarkan karakteristiknya. Salah satu metode yang  umum  digunakan  dalam  klasifikasi  adalah  metode  naive  Bayes.  Analisis  sentimen  adalah  teknik  yang digunakan untuk mengumpulkan komentar dan ulasan dari pengguna mengenai suatu hal, seperti informasi yang tersedia di media sosial berbasis web, dan kemudian mengklasifikasikan tingkat emosi yang diungkapkan dalam komentar tersebut, apakah itu netral, positif, atau negatif. Beberapa metode yang sering digunakan dalam Analisis

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7530
Sentimen  meliputi  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Naive  Bayes  Classifier  (NBC),  Random  Forest,  dan  Decision Tree.
Algoritma Naïve Bayes adalah metode yang menggunakan probabilitas dan statistik sebagai penyelesaian masalah klasifikasi.  Algoritma  ini  melakukan klasifikasi dengan cara menghitung  nilai pada probabiiltas P(x|y) dengan melihat probabilitsa kelas X. Untuk menentukan kelas pada klasifikasi dengan cara memilih nilai max dari P(x|y) berlandaskan probabilitas. Klasifikasi ini memiliki keuntungan yang membutuhkan jumlah data latih yang relatif kecil sebagai perkiraan perhitungan yang digunakan untuk klasifikasi [6].
Beberapa waktu lalu aplikasi TikTok meluncurkan fituryang memungkinkan penggunanya untuk menjual dan  membeli  produk  secara  langsung  melalui  aplikasinya.  Fitur  ini  diberi  nama  TikTok  Shop  dan  menjadi perbincangan hangat di kalangan masyarakat. Dikarenakan banyaknya keuntungan yang ditawarkan oleh TikTok Shop,  banyak  masyarakat  menggunakan  fitur  tersebut  sebagai  tempat  untuk  menjual  atau  membeli  barang. Dibandingkan  dengan  e-commerce  lain  seperti  Shopee,  Bukalapak,  Lazada,  ini  merupakan  pilihan  yang  cukup baik  [7].  Terkait  peristiwa  yang  memicu  perbincangan  di  kalangan  masyarakat  adalah  penutupan  e-commerce TikTok Shop beberapa waktu lalu. TikTok Shop awalnya  menjadi platform  yang  memungkinkan penggunanya untuk  menjual  produk  secara  langsung  melalui  aplikasi,  dan  keputusan  pada  penutupan  dapat  menimbulkan perbedaan pendapat di kalangan masyarakat. beberapa masyarakat mendukung keputusan ini atas alasan keamanan atau privasi, sementara yang lain mengecamnya karena menganggapnya sebagai pembatas peluang bisnis.
Peneliti  terkait  sebelumnya  membahas  mengenai  analisis  sentimen  terhadap  aplikasi  TikTok  dengan menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Penelitian  ini  memproleh  hasil sentimen opini pengguna aplikasi  TIkTok melalui komentar Google Play Store dengan menggunakan algoritma Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine  (SVM),  dengan  melakukan  tahapan-tahapan  pemrosesan  mulai  dari pengumpulan data, labeling, preprocessing, analisis sentimen dan kemudian menghasilkan nilai klasifikasi sebesar 76.7% dengan berlabel positif dan 23.3% berlabel negatif dengan mengklasifikasikan sebanyak 2000 data. Hasil akhir didapatkan tingkat accuracy sebesar 79% untuk algoritma Naïve Bayes, kemudian nilai accuracy algoritma SVM sebesar 84%, dimana nilai akurasi algoritma SVM lebih besar dibandingkan dengan Naïve Bayes [8].
TikTok merupakan sebuah media sosial yang memberikan fitur kepada penggunanya untuk membuat dan membagikan konten berupa vidio singkat. Media sosial TikTok juga diciptakan sebagai saranan hiburan sekaligus perbelanjaan. Fitur ini dikenal sebagai sebutan TikTok Shop dan proses belanja pada media sosial ini mempunyai daya  tarik  tersendiri  dibandingkan  e-commerce  lain.  Harga  lebih,  diskon  melimpah,  dan  gratis  ongkir  yang menjadikan salah satu alasan masyarakat lebih memilih TikTok Shop dibanding e-commerce lain untuk belanja. Hal ini menjadikan TikTok Shop selalu berkembang dan memiliki nilai jual produk yang sangat digemari [9].
Tujuan  masyarakat  membuka  aplikasi  Tiktok  sangat  banyak,  contohnya  seperti  untuk  edukasi,  hiburan, melihat tutorial, dan membuat konten vidio. Salah satu yang menjadi banyak peminat masyarakat menggunakan dan transaksi di TikTok Shop karena terdapat fitur vidio riview, gratis ongkir dan voucher diskon yang disediakan oleh penjual sehingga masyarakat bisa memberi penilaian kualitas terhadap barang dan toko tersebut tetapi pada TikTok Shop tidak memiliki penjelasan barang yang di jual baik dari kualitas, jaminan barang, jadi mengapa riset ini di lakukan untuk mengetahui opini minat masyarakat terhadap platform TikTok Shop [10].
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes.  Algoritma  ini  berfungsi  untuk menghitung  kemungkinan  untuk  setiap  faktor,  kemudian  memilih  hasil  dengan  kemungkinan  nilai  tertinggi. Algoritma ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti klasifikasi text, pemfilteran spam, analisis sentimen, dan sebagainya. Naive Bayes Clasifier memiliki kemampuan untuk membuat prediksi dalam realtime. Metode ini sederhana  dan  mudah  untuk  digunakan,  efektik  untuk  proses  pengelompokan,  dan  dapat  melatih  data  yang mempunyai banyak nois [11].
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  Twitter  di  karenakan  media  sosial  ini  memungkinkan  pengguna mengirim pesan secara real time. Ini karena pada komentar yang ada di Twitter dan bahkan ada topik yang menjadi trending di Twitter tentang layanan yang disediakan oleh TikT ok Shop. Untuk mendapatkan data atau berita dari Twitter perlu dilakukan proses Crawling. Crawling data yaitu bertujuan untuk mengumpulkan atau mengunduh data dari suatu database. Data yang dikumpulkan untuk penelitian ini data yang diambil  dari server Twitter yang mencakup  data  tentang  user,  tweet,  dan  atributnya  [12].  Bahasa  pemrograman  R  digunakan  untuk  mengubah Aplication  Programming  Integration  (API)  Twitter  untuk  proses  crawling  data  [13].Penelitian  ini  membahas bagaimaana  melakukan analisis sentimen  menggunakan opini pelanggan terhadap penggunaan TikTok Shop di Twitter,  kemudian  opini  tersebut  diklasifikasikan  menjadi  data  opini  sentimen  Positif  dan  sentimen  Negatif. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  Clasifier  untuk  menghasilkan  pemikirian  atau  perasaan pengguna melalui tweet mereka dan mengelompokkan data tersebut ke dalam kategori ayng berbeda. Kemudian membandingkan hasil dari algoritma tersebut untuk mengetahui hasil dalam accuracy, precision dan recall [14].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  yang  akan  diterapkan  dalam  penelitian  ini  melibatkan  proses  Pengumpulan  Data  (Crawling Data),  Pelabelan  (Labeling),  Pra-Pemrosesan  Data  (Preprocessing  Data),  Penerapan  Pembagian  Data,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7530
Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes.  Pada  tahap  Klasifikasi  Data  dengan  Naïve  Bayes  akan  melibatkan perbandingan antara hasil Negatif dan Positif. Tahapan-tahapan penelitian ini dapat dilihat dengan rincian pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut penjelasan dari gambar 1.
a) Crawling Data
Dalam tahap  ini, proses mencakup pengumpulan  data, meskipun  metode ini  belum umum digunakan dalam penelitian lain. Penelitian ini berfokus pada perolehan komentar secara daring melalui platform media sosial Twitter [15].
b) Labeling Data
Data  yang  akan  digunakan  adalah  data  yang  di  peroleh  dari  media  sosial    Twitter.  Selanjutnya  dilakukan pelabelan memakai program Python pada Google Colaboratory dengan klasifikasi, yaitu sentimen negatif dan sentimen positif [16].
c) Preprocessing Data
Preprocessing  data  adalah  tahap  persiapan  data  yang  melibatkan  kegiatan  seperti  membersihkan  data  dari gangguan atau mengubah format data [17].
d) Pembagian Data
Pada  langkah  ini,  data  yang  telah  dikumpulkan  akan  di  proses  dengan  program  Python  oleh  Google Colaboratory,  setelah melalui beberapa tahapan pre-processing dan berkaitan dengan proses labeling yang di bagi menjadi dua jenis, yaitu dengan bobot data 70% data train  dan 30% data test [18].
e) Klasifikasi Data Dengan Naïve Bayes
Pada tahap ini, klasifikasi algoritma yang digunakan adalah Naïve Bayes, yang dimana metode klasifikasi ini untuk menyelesaikan permasalahan pengelompokan data pada kelas atau tabel sebagai tumpuan target  yang ingin diketahui [19].

## 2.2 Preprocessing
Preprocessing merupakan teknik yang dipakai dalam mengubah suatu data mentah menjadi format yang efisien. Karena data mentah seringkali tidak lengkap dan memiliki format yang tidak konsisten. Dalam tahap preprocessing ada beberapa tahapan yang digunakan antara lain:
a. Data  Cleaning  (Cleansing):  pada  tahapan  ini  data  akan  dibersihkan  melalui  beberapa  tahap  seperti menambahkan nilai yang hilang.
b. Letter Casing (Case Folding): pada tahapan ini untuk mengkonversi semua text menjadi bentuk standar (huruf kecil atau lowercase).
c. Tokenizing: pada tahapan ini digunakan untuk merubah kata-kata yang dipisahkan oleh spasi adalam teks.
d. Filter Stopwod Removal: pada tahapan ini untuk mengambil kata-kata yang penting dang membuag kata-kata yang tidak penting.
e. Stemming: pada tahapan ini untuk mengurangkan bentuk menjadi dasarnya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7530

## 2.3 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma klasifikasi yang berdasarkan teorema Bayes dengan dugaan bahwa setiap  fitur yang digunakan untuk klasifikasi yaitu independen. Secara sederhana algoritma Naïve Bayes adalah algoritma yang menggunakan pendekatan statistik untuk mengambil sebuah keputusan, dapat dijelaskan kembali Algoritma Naïve Bayes adalah metode kalisifikasi yang terstruktur pada Teorema Bayes. Proses klasifikasi dengan menerapkan  metode  probabilitas  dan  satistik  yang  dipaparkan  oleh  ilmuwan  Inggris  yaitu  Thomas  Bayes. Meskipun  konsep  ini  bertentangan  dengan  kehidupan  nyata  perlu  diketahui  atribut  tidak  sama  penting  atau independen,  tetapi  Naïve  Bayes  akan  memperlihatkan  performa  yang  mampu  bersaing  dengan  algoritma klasifikasi  yang  terkenal,  decision  tree  dan  neural  network  [20].  Naïve  Bayes  didasarkan  pada  teorema  Bayes dengan rumus sebagai berikut(1). Rumus Naïve Bayes:
P(X|Y) = P( Y | X ).(X) P(Y) (1)
Dimana  penjelasan  mengenai  persamaan  Algoritma  Naïve  Bayes  yaitu,  P(X|Y)  untuk  perhitungan posterior|probabiliti yaitu nilai probabilitas X berdasarkan kondisi Y, P(Y|X) untuk probabilitas Y yang ditentukan X adalah benar, P(X) untuk peluang evidence klasifikasi X, P(Y) untuk probabilitas dari nilai Y.

## 2.4 Confusion Matrix
Confusion  Matrix  merupakan  proses  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  algoritma  klasifikasi.  Biasanya digunakan  dalam  konteks  masalah  klasifikasi  biner  (dua  kelas).  Rumus  confusional  dapat  dilihat  pada  tabel  1 berikut.
Tabel 1. Rumus Confusion Matrix Prediction Class Actual Class Pred.Positif  Pred.Negatif Negatif TP FN Positif FP TN
Dalam penilaian kualitas klasifikasi dengan melakukan perhitungan, dapat diperhatikan bahwa “True” atau “False” pada tabel 1 menerangkan apakah klasifikasi diprediksi dengan benar atau tidak, kemudian untuk “Positif” atau  “Negatif”  menunjukkan  respon  orang  dalam  penggunakan  Tiktok  Shop  [21].  Dimana  perhitungan  nilai akurasi dilakukan dengan persamaan rumus(2).
Accuracy = (TP)+(TN) (TP+TN+FN+FP) × 100% (2)
Metode untuk menilai kualitas klasifikasi melibatkan precision dan recall.  Precision menerangkan tingkat keakuratan informasi yang digunakan untuk menghasilkan jawaba oleh sistem. Untuk Perhitungan dapat dilakukan menggunakan rumus(3).
Precision = TP (TP+FN) × 100% (3)
Recall merupakan perbandingan antara jumlah materi yang sesuai dengan total materi yang sesuai. Dalam perhitungan nilai recall dapat di jalankan dengan menggunakan persamaan rumus(4)
Recall = TP (TP+FN) × 100% (4)
f1 −  score = 2xPresisi×Recall Presisi×Recall × 100% (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Crawling Data
Pada tahap ini, proses pengumpulan data mencapai 4285 data yang di kumpulkan melalui media sosial Twitter. Data pada Twitter  dikumpulkan dengan  menggunakan  metode Crawling  yaitu tahapan  yang dilakukan dengan menggunakan kode Twitter API dimana proses pengumpulan data dilakukan menggunakan program Python yaitu dengan  menggunakan  Google  Colaboratory  untuk  memastikan  data  yang  terkumpul  secara  Real  Time.  Dalam analisis ini sentimen yang di pakai yaitu, sentimen Negatif dan sentimen Positif yang berfokus sebagai sentimen atau tanggapan masyarakat terhadap dibukanya kembali TikTok Shop. Data yang digunakan menggunakan Bahasa Indonesia yang di Translate kedalam Bahasa Inggris agar data yang akan di proses memiliki keakuratan yang baik mengenai respon masyarakat terhatap TikTok Shop. Setelah proses Crawling selesai data yang digunakan secara bersih  untuk  proses  selanjutnya  sebanyak  1316  data  yang  dimana  data  itu  semua  yang  akan  digunakan  untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7530
tahapan Labeling, Preprocessing, perhitungan data Confussion Matrix dan Analisis Naïve Bayes. Hasil dari proses Crawling data menggunakan Web Scraping Twitter API dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Crawling Data No Username Tweet 1 imAhmadXV Cotton fabric batik quality and cheap KainBatik Cotton TiktokShop 2 1374mrklee today  there  are  lot  of  discounts  starting  from  tiktokshop  buy  ml  npure  toner  free clenser cmn then go to Indomart you have to pay so 3 Mrs__hamada  Doyoung bc t5, dom depok, can co shopee/tiktokshop 3.816 sidiqrizki Soon  the  chaos  seller  TikTok  will  be  told  by  the  media  about  his  anxiety  and difficulties after the closure of the TikTok Shop. Not long after, a hero emerged who bravely negotiated with the government and finally the TikTok Shop reopened. Heroes who will also advance in 2024.

## 3.2 Labelling
Pada proses ini dilakukan pelabelan dimana klasifikasi data tersebut terbagi menjadi 2, yaitu data Positif dan data Negatif.  Tahap  ini  dilakukan  menggunakan  program  Python  dengan  menggunakan  kamus  googletrans  dan dijalankan  pada  Google  Colaboratory  untuk  proses  pengujiannya,  dimana  analisis  sentimen  pelabelan  data didapatkan hasil Positif 53.45% dan Negatif 46.55%. Berikut terdapat diagram yang menggambarkan hasil dari proses pelabelan data dalam kategori Positif dan Negatif. Hasil dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Hasil Proses Labelling Data
Pada  data  yang  dikumpulkan  sebelum  dilakukan  proses  preprocessing  belum  memiliki  hasil  sentimen  , sehingga  pada  proses  labelling  dilakukan  menggunakan  metode  K-Means  Clustering  nilai  K  =  3  untuk mendapatkan hasil analisis  sentimen Positif dan Negatif, kemudian data yang telah selesai pada proses analisis sentimen  akan  dilanjutkan  dalam  proses  preprocessing  yang  dimana  memiliki  tahapan  yang  terstruktur.  Hasil proses labelling dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Analisis Sentimen No Tweet Sentimen 1 Cotton fabric batik quality and cheap KainBatik Cotton TiktokShop Negatif 2 today there are lot of discounts starting from tiktokshop buy ml npure toner free clenser cmn then go to Indomart you have to pay so Positif 3 Doyoung bc t5, dom depok, can co shopee/tiktokshop Negatif 3.816 Soon the chaos seller TikTok will be told by the media about his anxiety and difficulties after  the  closure  of  the  TikTok  Shop.  Not  long  after,  a  hero  emerged  who  bravely negotiated with the government and finally the TikTok Shop reopened. Heroes who will also advance in 2024. Positif

## 3.3 Preprocessing
Sebelum dilakukan proses analisis Naïve Bayes diperlukan tahapan preprocessing, data preprocessing menjelaskan mengenai  jenis-jenis  proses  yang  memproses  data  mentah  menjadi  data  yang  siap  di  proses.Setelah  proses pengumpulan  data  selanjutnya  dilakukan  Preprocessing  dengan  tujuan  mengeksekusi  kata-kata  yang  kurang relevan, sehingga data dapat diubah menjadi format yang dibutuhkan untuk pengolahan data berikutnya. Tujuan lain dari pada proses preprocessing adalah mengubah data ke bentuk format yang prosesnya lebih mudah dan dan efektif  unttuk  kebutuhan  proses  selanjutnya  dengan  indikator  yaitu  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7530
pengurangan waktu dalam proses analisi, menghasilkan nilai data yang  lebih kecil tanpa  merubah  isi data [22]. terdapat beberapa metode yang digunakan ditahap preprocessing ini seperti berikut.

## 3.2.1 Cleaning
Dalam proses Cleaning (Pembersihan Data) dilakukan eliminasi karakter selain huruf seperti menghilangkan data duplikat, data yang mengandung situs web,  tanda baca, simbol-simbol, dan yang berisi emotikon. Pembersihan data  juga  melibatkan  pengambilan  langkah-langkah  untuk  menghapus  elemen  yang  tidak  diinginkan  atau berbahaya dari data, seperti karakter khusus, tag HTML, atau elemen lain yang tidak relevan dengan analisis atau pembelajaran mesin, sebagaimana hasil cleaning dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Proses Cleaning No Username Tweet 1 imAhmadXV Cotton fabric batik quality and cheap KainBatik Cotton TiktokShop 2 1374mrklee today  there  are  lot  of  discounts  starting  from  tiktokshop  buy  ml  npure  toner  free clenser cmn then go to Indomart you have to pay so
3 Mrs__hamada  Doyoung bc dom depok can co shopeetiktokshop 3.816 sidiqrizki Soon  the  chaos  seller  TikTok  will  be  told  by  the  media  about  his  anxiety  and difficulties after the closure of the TikTok Shop. Not long after, a hero emerged who bravely negotiated with the government and finally the TikTok Shop reopened. Heroes who will also advance in 2024.

## 3.2.2 Case Folding
Tahapan  Case  Folding  dipergunakan  untuk  menyamaratahan  huruf  berbentuk  kapital  yang  artinya  mengubah semua huruf menjadi kecil (lowercase). Pada proses ini yang diterima oleh perintah program hanya dari huruf ‘a’ hingga ‘z’ selain dari karakter huruf tersebut maka dihilangkan dan dianggap delimiter. Dapat dilihat hasil proses Case Folding pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Proses Tokenizing No Username Tweet 1 imAhmadXV cotton fabric batik quality and cheap kainbatik cotton tiktokshop 2 1374mrklee today  there  are  lot  of  discounts  starting  from  tiktokshop  buy  ml  npure  toner  free clenser cmn then go to indomart you have to pay so
3 Mrs__hamada  doyoung bc dom depok can co shopeetiktokshop
3.816 sidiqrizki soon the chaos seller tiktok will be told by the media about his anxiety and difficulties after the closure of the tiktok shop not long after hero emerged who bravely negotiated with  the  government  and  finally  the  tiktok  shop  reopened  heroes  who  will  also advance in

## 3.2.3 Tokenizing
Tokenizing ialah proses untuk merubah kata-kata yang dipisahkan oleh spasi adalam teks. Tokenizing dijelaskan juga  sebagai  proses  untuk  memisahkan  dan  memilih  teks  menjadi  kata-kata.  Proses  ini  terbilang  cukup  rumit dikarenakan beberapa karakter dapat dijadikan sebagai pembatas dari token itu sendiri. Berikut adalah hasil dari proses tokenizing dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Proses Tokenizing No Username Tweet 1 imAhmadXV ['cotton', 'fabric', 'batik', 'quality', 'and', 'cheap', 'kainbatik', 'cotton', 'tiktokshop'] 2 1374mrklee ['today',  'there',  'are',  'lot',  'of',  'discounts',  'starting',  'from',  'tiktokshop',  'buy',  'ml', 'npure', 'toner', 'free', 'clenser', 'cmn', 'then', 'go', 'to', 'indomart', 'you', 'have', 'to', 'pay', 'so'] 3 Mrs__hamada  ['doyoung', 'bc', 'dom', 'depok', 'can', 'co', 'shopeetiktokshop'] 3.816 sidiqrizki ['soon', 'the', 'chaos', 'seller', 'tiktok', 'will', 'be', 'told', 'by', 'the', 'media', 'about', 'his', 'anxiety', 'and', 'difficulties', 'after', 'the', 'closure', 'of', 'the', 'tiktok', 'shop', 'not', 'long', 'after', 'hero', 'emerged', 'who', 'bravely', 'negotiated', 'with', 'the', 'government', 'and', 'finally', 'the', 'tiktok', 'shop', 'reopened', 'heroes', 'who', 'will', 'also', 'advance', 'in']

## 3.2.4 Remove Stopword
Dilanjutkan setelah tahap Tokenizing yaitu proses Filtering atau Stopword digunakan untuk membuang kata-kata yang  tidak  penting  dan  mengumpulkan  kata-kata  yang  penting.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  library  nltk program Python yang dijalankan memalui Google Colaboratory untuk melalukan proses Remove Stopword. Dapat dilihat hasil proses Stopword pada tabel 7.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7530
Tabel 7. Hasil Proses Stopword
No Username Tweet 1 imAhmadXV ['cotton', 'fabric', 'batik', 'quality', 'and', 'cheap', 'kainbatik', 'cotton', 'tiktokshop'] 2 1374mrklee ['today',  'there',  'are',  'lot',  'of',  'discounts',  'starting',  'from',  'tiktokshop',  'buy',  'ml', 'npure', 'toner', 'free', 'clenser', 'cmn', 'then', 'go', 'to', 'indomart', 'you', 'have', 'to', 'pay', 'so'] 3 Mrs__hamada  ['doyoung', 'bc', 'dom', 'depok', 'can', 'co', 'shopeetiktokshop'] 3.816 sidiqrizki ['soon', 'the', 'chaos', 'seller', 'tiktok', 'will', 'be', 'told', 'by', 'the', 'media', 'about', 'his', 'anxiety', 'and', 'difficulties', 'after', 'the', 'closure', 'of', 'the', 'tiktok', 'shop', 'not', 'long', 'after', 'hero', 'emerged', 'who', 'bravely', 'negotiated', 'with', 'the', 'government', 'and', 'finally', 'the', 'tiktok', 'shop', 'reopened', 'heroes', 'who', 'will', 'also', 'advance', 'in']

## 3.2.5 Stemming
Setelah  dilakukan  proses  Remove  Stopword  untuk  proses  selanjutnya  yaitu  proses  Stemming  digunakan  utuk memperkecil jumlah indeks yang berbeda dari suatu data menjadi bentuk kata dasar atau bisa dijelaskan sebagai proses yang dilakukan untuk memulihkan kata ke bentuk dasar yaitu dengan menghapus imbuhan. Pada penelitian ini data yang digunakan berbahasa inggris dikarenakan menggunakan library googletrans yang dimana agar hasil ouput yang keluar memiliki nilai akurasi yang baik. Hasil proses Stemming dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Proses Stemming No Username Tweet 1 imAhmadXV cotton fabric batik quality and cheap kainbatik cotton tiktokshop 2 1374mrklee today  there  are  lot  of  discounts  starting  from  tiktokshop  buy  ml  npure  toner  free clenser cmn then go to indomart you have to pay so
3 Mrs__hamada  doyoung bc dom depok can co shopeetiktokshop
3.816 sidiqrizki soon the chaos seller tiktok will be told by the media about his anxiety and difficulties after the closure of the tiktok shop not long after hero emerged who bravely negotiated with  the  government  and  finally  the  tiktok  shop  reopened  heroes  who  will  also advance in

## 3.4 Implementasi Split Data
Pada langkah berikutnya adalah implementasi pembagian data, di mana data yang di proses di bagi menjadi 2 yaitu data  pelatihan  (training  data)  dan  data  pengujian  (testing  data).  Tahapan  selanjutnya  yaitu  proses  data  mining Algoritma  Naïve  Bayes  yang  digunakan  dalam  mencari  hasil  nilai  akurasi  pada  sebuah  sentimen  data  yang digunakan untuk mengklasifikasikan data Twitter tanggapan masyarakat terhadap TikTok Shop. Setelah dilakukan pembagian data Training dan data Test data akan diproses menggunakan Program Python yang dijalankan dengan Google  Colaboratory.  Proses  perhitungan  selanjutnya  menggunakan  Cunfossion  Matrix  yang  berguna  untuk mengetahui  performa  nilai  yang  dihasilkan  oleh  Cunfosion  Matrix.  Pengelompokan  data  dilakukan  dengan membagi data pelatihan 70%, kemudian untuk data pengujian 30%, digunakan sebagai data pengujian.

## 3.5 Algoritma Naïve Bayes
Pada penelitian ini untuk mendapatkan hasil klasifikasi data sentimen pada Twitter, maka dilakukan proses dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Dapat dijelaskan bahwa Algoritma Naïve Bayes adalah metode kalisifikasi yang terstruktur pada Teorema Bayes. Proses klasifikasi dengan menerapkan metode probabilitas dan satistik yang dipaparkan  oleh  ilmuwan  Inggris  yaitu  Thomas  Bayes,  untuk  memprediksi  hasil  berdasarkan  pengetahuan sebelumnya sehingga dikenal  sebagai Teorema Baye [23]. Hasil penerapan  menggunakan  metode Naïve Bayes pada dataset yang memiliki jumlah sebanyak 3.816 data menunjukan hasil akurasi sebesar 78.22%, presisi Positif sebesar  71%,  dan  recall  sebesar  84%.  Hasil  ini  menunjukkan  cara  model  mengklasifikasikan  data,  akurasi menunjukkan  tingkat  kebenaran  klasifikasi  secara  keseluruhan,  presisi  menunjukan  seberapa  tepat  model menemukan  kasus  positif,  dan  recall  menunjukkan  kemampuan  untuk  menemukan  semua  kasus  positif  yang sebenarnya.

## 3.6 Pembahasan
Berdasarka hasil yang telah diperoleh menggunakan algoritma Naïve Bayes Calssifier diketahui bahwa penerapan untuk melakukan pengujian data opini masyarakat mengenai e-commerce TikTok Shop mmeiliki tingkat akurasi yang baik. Dengan menggunakan perhitungan nilai sentimen dari proses K-Means Clustering nilai K = 3, untuk menghitung hasil sentimen Positif dan Negatif. Proses analisi ini menggunakan data yang diterjemahkan kedalam bahasa  Inggris  untuk  memningkatkan  nilai  akurasi  pada  data  yang  dimana  prosesnya  menggunakan  library googletrans,  sehingga  pada  proses  selanjutnya  data  yang  telah  diterjemahkan  dapat  diproses  lebih  mudah  pada analisi  ini.  Proses perhitungan data ini digunakan juga  fungsi Confussion Matrix  untuk mengetaui akurasi nilai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7530
pada data yang telah diproses. Pada pengujian menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dapat dilihat dalam hasil tabel 9.
Tabel 9. Hasil analisis Algoritma Naïve Bayes Prediction Class Accuracy 78.22% True.Positif  True.Negatif    class precision Pred Positif 365 0 71% Prod Negatif 278 643 86% Class Recall 84% 74%

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dalam  pengujian  data  diatas,  pengujian  dilakukan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes Classifier  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang  terkumpul  sebanyak  4285.  Kemudian  untuk  data  pengolahan berikutnya data yang dipakai sebanyak 3816 yang akan di proses melalui tahapan Labeliing, Preprocessing, Split Data, dan perhitungan analisis Naïve Bayes Classifier. Algoritma Naïve Bayes Classifier terbukti menjadi pilihan yang tepat untuk melalkukan analisis data yang telah penulis peroleh. Dalam penelitian ini ada beberapa langkah yang harus di lakukan untuk menganalisis mulai dari Crawling, Labelling, Preprocessing, Split data/Pembagian data Test dan data Train, dan terakhir penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier, hasi analisis data terdapat 2 kategori  Positif  dan  Negatif  diperoleh  data  Positif  53.45%  data  Negatif  46.55%.  Pada  percobaan  analisis  nilai akurasi  Naïve  Bayes  mencapai  78.22%,  dengan  presisi  86%,  dan  recall  sebesar  84%.  Dari  hasil  penelitian  ini tanggapan  masyarakat  mengenai  TikTok  Shop  dengan  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier memberikan hasil sentimen yang lebih baik. Sehingga, hasil analisis sentimen dapat menjadi tumpuan dasar dalam menyusun  rekomendasi  kebijakan  e-commerce  TikTok  Shop  atau  dalam  memperbaiki  tanggapan  masyarakat terhadap  fitur-fitur  yang  diberikan  TikTok  Shop  agar  lebih  di  perbaiki  menjadi  lebih  baik  lagi  dan  untuk memperbaiki persepsi masyarakat yang muncul. Dengan pemahaman mengenai pandangan masyarakat terhadap TikTok Shop dan konsekuensinya, kesimpulan tersebut dapat menjadi landasan untuk menyampaikan informasi terkait perumusan kebijakan, komunikasi, dan strategi yang lebih efektif pada masa yang akan datang.

## REFERENCES
[1]  S. Saputra Hasibuan and E. Saputra, “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Sentimen  Analisis Terhadap Fitur Tiktok Shop Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor,” 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.7238.
[2]  Y.  Widiyawati,  C.  Dwi,  S.  Ningsih,  F.  Lestari,  and  D.  G.  Pramita,  “ANALISIS  PENGARUH  BELANJA  ONLINE TERHADAP PERILAKU PERJALANAN BELANJA  DIMASA PANDEMI COVID-19,” Journal of  Infrastructural  in Civil Engineering, vol. 3, no. 02, pp. 25–31, Aug. 2022, doi: 10.33365/JICE.V3I02.2151.
[3]  S.  Sarina  and  A.  M.  Tanniewa,  “Implementasi  Algoritma  Support  Vector  Learning  Terhadap  Analisis  Sentimen Penggunaan Aplikasi Tiktok Shop Seller Center,” Prosiding SISFOTEK, vol. 7, no. 1, pp. 165–170, Oct. 2023, Accessed: Jan. 31, 2024. [Online]. Available: https://www.seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/article/view/404
[4]  M. Romy Firdaus et al., “Analisis Sentimen Dan Topic Modelling Dalam Aplikasi Ruangguru,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 4, no. 1, pp. 66–76, Mar. 2020, doi: 10.30645/J-SAKTI.V4I1.188.
[5]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 5, no. 2, pp. 697–711, Sep. 2021, Accessed: Feb. 02, 2024. [Online]. Available: http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/article/view/369
[6]  H.  Apriyani  and  K.  Kurniati,  “Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine  Dalam  Klasifikasi Penyakit  Diabetes Melitus,”  Journal of  Information Technology  Ampera, vol. 1, no. 3, pp. 133–143, Dec. 2020, doi: 10.51519/JOURNALITA.VOLUME1.ISSSUE3.YEAR2020.PAGE133-143.
[7]  A.  N.  Sa’adah,  A.  Rosma,  and  D.  Aulia,  “PERSEPSI  GENERASI  Z  TERHADAP  FITUR  TIKTOK  SHOP  PADA APLIKASI TIKTOK,” TRANSEKONOMIKA: AKUNTANSI, BISNIS DAN KEUANGAN, vol. 2, no. 5, pp. 131–140, Jun. 2022, doi: 10.55047/TRANSEKONOMIKA.V2I5.176.
[8]  F. A. Indriyani, A. Fauzi, and S. Faisal, “Analisis sentimen aplikasi tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan support vector machine,” TEKNOSAINS : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika, vol. 10, no. 2, pp. 176–184, Jul. 2023, doi: 10.37373/TEKNO.V10I2.419.
[9]  A. P. Aisyah, H. D. Nurhaepi, N. Khaerani, and A. A. Kusumadinata, “Pengaruh Kualitas Pelayanan E-Commerce Tiktok Shop  Terhadap  Kepuasan  Konsumen,”  Karimah  Tauhid,  vol.  1,  no.  6,  pp.  890–902,  Dec.  2022,  doi: 10.30997/KARIMAHTAUHID.V1I6.7699.
[10] J. Khab Sulaiman Dalam, A. Oktavia Praneswara, N. Cahyono, and U. Amikom Yogyakarta, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi TikTok Shop Seller Center di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Indonesian Journal of Computer Science, vol. 12, no. 6, p. 3925, Dec. 2023, doi: 10.33022/IJCS.V12I6.3473.
[11] H. Wisnu, M. Afif, and Y. Ruldevyani, “Sentiment analysis on customer satisfaction of digital payment in Indonesia: A comparative  study  using  KNN  and  Naïve  Bayes,”  J  Phys  Conf  Ser,  vol.  1444,  no.  1,  p.  012034,  Jan.  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1444/1/012034.
[12] R.  Puja,  I.  Putra,  M.  Akbar,  and  R.  Amalia,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Kinerja  Persatuan  Sepakbola Seluruh Indonesia Menggunakan Metode Backpropagation,” Journal of Information Technology Ampera, vol. 1, no. 2, pp. 106–118, Aug. 2020, doi: 10.51519/JOURNALITA.VOLUME1.ISSSUE2.YEAR2020.PAGE106-118.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7530
[13] D. Anjas Ramadhan and E. Budi Setiawan SSi, “Analisis Sentimen Program Acara Di Sctv Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine,” eProceedings of Engineering, vol. 6, no. 2, Aug. 2019, Accessed:
Feb. 03, 2024. [Online]. Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/10708
[14] I. Saputra et al., “Analisis Sentimen Pengguna Marketplace Bukalapak dan Tokopedia di Twitter Menggunakan Machine Learning,” Faktor Exacta, vol. 13, no. 4, pp. 200–207, Feb. 2021, doi: 10.30998/FAKTOREXACTA.V13I4.7074.
[15] E. Kurnianto and D. Febriawan, “Analisis Sentimen Perbedaan Pendapat Netizen Indonesia Terhadap Penutupan Tiktok Shop Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 5, no. 2, pp. 404– 414, Dec. 2023, doi: 10.30865/JSON.V5I2.7170.
[16] A. Senika, R. Rasiban, and D. Iskandar, “Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Penilaian Kinerja Sales Marketing Pada PT. Pachira Distrinusa,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, p. 701, Jan. 2022, doi: 10.30865/MIB.V6I1.3331.
[17] M. Habibi, P. Winar Cahyo, and U. Jenderal Achmad Yani Yogyakarta, “Journal Classification Based on Abstract Using Cosine Similarity and Support Vector Machine,” JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), vol. 4, no. 3, pp. 185–192, Feb. 2020, doi: 10.14421/jiska.2020.43-06.
[18] M.  A.  Abdullah  and  D.  Mahdiana,  “Analisis  Sentimen  terhadap  Peluang  Kerja  di  Indonesia  selama  Masa  Pandemi COVID-19 dengan Metode Klasifikasi Naive Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 2, pp. 1234–1237, Apr. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3972.
[19] H.  Harmayani  and  L.  Sitorus,  “Diagnosa  Penyakit  Ginjal  Kronis  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Naive,”  JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 3, pp. 850–854, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2292.
[20] K. Komariyah, R. Dasuki, D. B. Saputra, S. Anwar, and G. Dwilestari, “Klasifikasi Stok Barang Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Pada Pt.Dharma Electrindo Manufacturing,”  KOPERTIP : Scientific Journal of Informatics Management and Computer, vol. 4, no. 2, pp. 35–41, Jun. 2020, doi: 10.32485/KOPERTIP.V4I2.117.
[21] N. Salmi and Z. Rustam, “Naïve Bayes Classifier Models for Predicting the Colon Cancer,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 546, no. 5, p. 052068, Jun. 2019, doi: 10.1088/1757-899X/546/5/052068.
[22] I. Budianto, S. N. Anwar, J. T. Lomba, J. Nomor, and K. Semarang, “Analisis Sentiment Pengguna Twitter Mengenai Program Vaksinasi Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. 6, no. 1, pp. 37– 43, Jun. 2022, doi: 10.36294/JURTI.V6I1.2551.
[23] A. Felicia Watratan, A. B. Puspita, D. Moeis, S. Informasi, and S. Profesional Makassar, “Implementasi Algoritma Naive Bayes  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,”  Journal  of  Applied  Computer  Science  and Technology, vol. 1, no. 1, pp. 7–14, Jul. 2020, doi: 10.52158/JACOST.V1I1.9.