Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 76 – 86 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH TENTANG DITUTUPNYA FITUR BELANJA PADA TIKTOK DENGAN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN RANDOM FOREST CLASSIFIER
Serli Marlistiana 1 , Riya Widayanti 2
1 Mahasiswa Prodi Teknik Informatika, Universitas Esa Unggul
2 Dosen Prodi Sistem Informasi, Universitas Esa Unggul *email : serlymarlistiana@student.esaunggul.ac.id 1 , riya.widayanti@esaunggul.ac.id 2
Abstract: The Indonesian government faces various challenges in the economic sector, requiring precise solutions to improve economic conditions. Direct government involvement in responding to  and  resolving  these  issues  necessitates  a  deep  understanding  of  the  problems  faced  by  the public.  The  market,  as  the  economic  hub,  has  undergone  significant  transformation  with  the advent of online platforms such as TikTok, which previously offered a popular shopping feature. Faced  with  both  positive  and  negative  impacts  of  TikTok's  shopping  feature,  the  government decided to close this feature. This research aims to analyze public sentiment toward this policy using  Lexicon  Based  as  a  labeling  method,  along  with  Naïve  Bayes  and  Random  Forest  as classification models. By employing data crawling techniques, this study will provide sentiment analysis to comprehend public perspectives regarding the closure of TikTok's shopping feature and its implications for Indonesia's economy.
Keywords: Analisis Sentimen; Lexicon Based; Naïve Bayes; Random Forest; TikTok Shop
Abstrak: Pemerintah  Indonesia  menghadapi  sejumlah  problematika  dalam  bidang perekonomian,  memerlukan  solusi  tepat  untuk  meningkatkan  kondisi  ekonomi.  Keterlibatan langsung  pemerintah  dalam  merespon  dan  memecahkan  masalah  tersebut  memerlukan pemahaman  mendalam  terhadap  problematika  yang  dihadapi  masyarakat.  Pasar,  sebagai  pusat ekonomi, mengalami transformasi signifikan dengan adanya platform online seperti TikTok, yang sebelumnya  menyediakan  fitur  belanja  yang  populer.  Dalam  menghadapi  dampak  positif  dan negatif  dari  fitur  belanja  TikTok,  pemerintah  memutuskan  untuk  menutup  fitur  tersebut. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  kebijakan  tersebut menggunakan Lexicon Based sebagai metode pelabelan, serta Naïve Bayes dan Random Forest sebagai  model  klasifikasi.  Dengan  menggunakan  teknik  crawling  data,  penelitian  ini  akan menyajikan  analisis  sentimen  untuk  memahami  pandangan  masyarakat  terkait  penutupan  fitur belanja TikTok dan implikasinya terhadap perekonomian Indonesia.
Kata kunci: Analisis Sentimen; Lexicon Based; Naïve Bayes; Random Forest; TikTok Shop

## PENDAHULUAN
Latar  belakang  penelitian  ini  berkaitan  dengan  problematika  yang  dihadapi pemerintah  dalam  bidang  perekonomian,  yang  memerlukan  solusi  tepat  melalui pemahaman  langsung  terhadap  masalah  yang  dihadapi  oleh  masyarakat.  Resspons  dan komentar  masyarakat  menjadi  dasar  bagi  pemerintah  untuk  mengidentifikasi
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 76 – 86 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
permasalahan  penting  yang  memengaruhi  perekonomian  Indonesia  [1].  Pasar,  sebagai pusat perekonomian, mengalami evolusi dari pasar tradisional dan modern menjadi pasar online dengan bantuan teknologi [2].
Pertumbuhan  platform  TikTok  sebagai  media  sosial  dan  jaringan  sosial  yang populer di Indonesia, khususnya TikTok Shop, memberikan dampak signifikan terhadap perekonomian dengan akses  pasar yang luas. Sebagai  respons  terhadap dampak positif dan  negatifnya,  pemerintah  membuat  kebijakan  baru  dengan  menutup  fitur  belanja  di TikTok. Langkah ini memiliki konsekuensi yang beragam bagi pemangku kepentingan [3].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dampak  kebijakan  penutupan  fitur belanja  di  TikTok.  Analisis  sentimen  dipilih  sebagai  metode  untuk  mengelompokkan pesan dari masyarakat menjadi positif, negatif, atau netral. Data untuk analisis diperoleh melalui  crawling  data,  dengan  proses  penambangan  dan  pengolahan  data  untuk dielompokkan ke dalam kategori yang sesuai
Penelitian ini akan menggunakan Lexicon Based sebagai metode pelabelan data, serta Naïve Bayes dan Random Forest sebagai uji klasifikasi. Judul penelitian ini adalah "Analisis  Sentimen  Terhadap  Kebijakan  Pemerintah  Tentang  Ditutupnya Fitur  Belanja Pada  TikTok  Dengan  Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Random  Forest Classifier". Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang  lebih  dalam  tentang  respons  masyarakat  terhadap  kebijakan  pemerintah  terkait penutupan fitur belanja di platform TikTok.

## METODE
Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen dengan tiga tahap utama. Pertama, data diperoleh melalui crawling data dari platform sosial media yang relevan. Kedua,  data  tersebut  diproses  untuk  menghilangkan  noise  dan  disusun  menjadi  format yang  dapat  diolah.  Ketiga,  analisis  sentimen  dilakukan  menggunakan  Lexicon  Based untuk memberikan label positif, negatif, atau netral pada setiap pesan. Selanjutnya, dua metode  klasifikasi,  yaitu  Naïve  Bayes  dan  Random  Forest,  digunakan  untuk  menguji keakuratan klasifikasi sentimen.

## Teknik Pengumpulan Data
Data dihimpun dengan menggunakan metode crawling data pada platform Google Colab menggunakan bahasa pemrograman Python. Kumpulan data yang dianalisis terdiri dari tweet  dengan  kata  kunci  "TiktokShopTutup".  Proses  dimulai  dengan  penulisan  kode menggunakan library Python di Google Colab, diikuti oleh pencarian menggunakan kata kunci, token API Twitter, dan rentang waktu tertentu. Ulasan yang relevan dengan kata kunci tersebut muncul selama proses pencarian, dan data diunduh dalam format Comma Separated Values (CSV). Proses pengumpulan data ini dijelaskan secara lebih rinci dalam Gambar dibawah.
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 76 – 86 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 1 Flow Crawling Data

## Preprocessing Data
Data  yang  diperoleh  kemudian  diproses  untuk  menghilangkan  noise  dan  memastikan struktur yang terstruktur. Tahap preprocessing mencakup pembersihan teks dari karakter khusus, penghilangan duplicasi, dan normalisasi teks [4].

## Pelabelan
Pelabelan data dilakukan pada data training yang telah kita crawling sebelumnya setelah data berhasil didapatkan. Pelabelan data yang diperlukan yaitu pelabelan sentimen ulasan yang  dibagi  menjadi  3,  positif,  negatif  dan  netral.  Metode  yang  digunakan  untuk pelabelan  data  adalah  Lexicon  Based  menggunakan  library  yang  telah  disediakan  oleh python. Jika tweets memiliki kata positif maka akan digolongkan sebagai sentimen positif dan  sebaliknya.  Proses  klasifikasi  ini  dicocokan  dengan  kata  kata  yang  tedapat  pada kamus lexicon [5].

## Klasifikasi Model Klasifikasi Data menggunakan Naïve Bayes
Pada tahap ini memiliki beberapa proses yaitu: - Pembagian data
Dari data preprocessing yang telah kita lakukan data tersebut akan dibagi menjadi dua yaitu  data  latih  dan  data  uji  yang  dimana  pembagiannya  adalah  80%  dan  20%. Contohnya jika data yang dicrawling didapatkan 100 tweet maka 80 tweet menjadi data latih 20 data menjadi data uji.
- Pembuatan Model Klasifikasi
Pada tahap ini data latih akan digunakan untuk membentuk model.
- Model Klasifikasi Diproses  ini  akan  dilakukan  pengujian  terhadap  data  latih  dan  data  uji  untuk mengetahui keakurasian model tersebut [6].

## Klasifikasi Data menggunakan Random Forest
- Membagi data menjadi dua subset
data pelatihan (training set) dan data pengujian (testing set) untuk validasi model.
- Ekstraksi Fitur Mengekstrak fitur dari data teks yang telah di-preprocess menggunakan metode TF- IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency)  untuk  mengukur  signifikansi kata dalam setiap dokumen.
- Pembentukan Model Random Forest Membentuk model  Random  Forest  menggunakan  skema  ensambel  dari  pohon
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 76 – 86 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
keputusan. Menentukan jumlah pohon dan parameter lainnya sesuai dengan kebutuhan penelitian [7].

## Visualisasi
Dalam  melakukan  visualisasi  data  peneliti  menggunakan  metode  Word  Cloud  yang dimana metode ini akan menampilkan visualisasi dalam bentuk kumpulan text. Semakin banyak sentimen yang diberikan pada kata tersebut maka word cloud akan menampikan kata dengan font paling besar [8].

## Evaluasi
Tahapan  Evaluasi  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  Confusion Matrix. Confusion matrix adalah tabel yang menyatakan klasifikasi jumlah data uji yang benar dan jumlah data uji yang salah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Crawling Data
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  nodejs  sebagai  alat  untuk melakukan  crawling  data  di  Twitter.  Langkah-langkah  yang  diambil  oleh  peneliti melibatkan pembuatan akun Twitter, registrasi akun, dan login untuk mendapatkan token Twitter yang diperlukan untuk crawling data. Token tersebut digunakan untuk mencari tweet dengan kata kunci "Tiktok shop tutup", menghasilkan dataset sebanyak 2.990 tweet. Dari  12  kolom  data  yang  diperoleh  selama  proses  crawling,  peneliti  memfokuskan analisis pada kolom "full_text" yang berisi tweet yang diposting oleh pengguna Twitter terkait  penutupan  fitur  belanja  TikTok.  Proses  ini  merupakan  langkah  krusial  dalam membangun dataset yang diperlukan untuk analisis sentimen lebih lanjut.

## B. Preprocessing
Pada  tahap  Pre-Processing,  penelitian  melibatkan  beberapa  langkah  penting  untuk memastikan  data  yang  diperoleh  terstruktur  dan  dapat  dibaca  dengan  baik  oleh  sistem komputer.  Tahapan  ini  melibatkan  beberapa  proses,  yaitu  Case  Folding,  Cleaning, Tokenize, Normalization, Stopwords Removal, dan Stemming.
1) Case Folding: Pada tahap ini, teks pada kolom "Full_text" diubah menjadi huruf kecil agar  data  menjadi  terstruktur  dan  mudah  dikenali.  Proses  ini  bertujuan  untuk memastikan konsistensi dalam analisis [9]
2) Cleaning: Tahap Cleaning dilakukan untuk membersihkan masing-masing tweet dari angka,  simbol,  dan  komponen  lain  yang  tidak  memiliki  makna.  Fungsi remove_tweet_special  digunakan  untuk  menghapus  karakter  yang  diulang, menggantikan  tab,  baris  baru,  dan  garis  miring  terbalik  dengan  spasi,  menghapus karakter  non-ASCII,  menghapus  mention,  link,  dan  hashtag  dari  teks,  serta menggantikan URL yang tidak lengkap dengan spasi [10]
3) Tokenize: Tahap Tokenize dilakukan untuk memecah data tweet yang telah melewati tahap  cleaning  menjadi  potongan  kata.  Pada  langkah  ini,  penggunaan  Natural Language Toolkit (nltk) digunakan untuk melakukan tokenisasi kata pada teks yang
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 76 – 86 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
sudah dibersihkan [11].
4) Normalization: Pada tahap ini, teks dinormalisasi ke bentuk standar atau baku dengan menggunakan kamus kata baku. Langkah-langkah melibatkan pembacaan kamus kata baku dari file Excel, pembuatan kamus normalisasi, dan penggunaan kamus tersebut untuk memetakan kata-kata dari bentuk asli ke bentuk baku [12].
5) Stopwords  Removal:  Stopwords  yang  tidak  memberikan  banyak  informasi  dalam analisis  sentimen  dihilangkan  dari  teks.  Stopwords  removal  dilakukan  dengan mengimport  library  NLTK,  mengambil  daftar  kata  penghenti  (stopwords)  dalam bahasa  Indonesia,  menambahkan  beberapa  stopwords  tambahan,  dan  menghapus kata-kata penghenti dari teks.
6) Stemming:  Proses  stemming  dilakukan  untuk  mengurangkan  kata-kata  ke  bentuk dasarnya  atau  kata  dasar.  Proses  ini  melibatkan  penghapusan  akhiran  kata  atau penyesuaian  lainnya.  “Sastrawi.Stemmer.StemmerFactory”  digunakan  untuk membuat objek stemmer menggunakan algoritma stemming bahasa Indonesia [12].

## C. Labelling
Proses Labeling melibatkan penyusunan kamus lexicon positif dan negatif untuk analisis sentimen.  Skor  sentimen  dihitung  berdasarkan  kata-kata  dalam  kamus  dan  diterapkan pada  kolom  'Stemming'.  Dua  kolom  baru  ditambahkan:  'Polarity  Score'  dan  'Indonesia Sentiment'. Hasilnya menunjukkan 1.701 tweet negatif, 421 tweet positif, dan 168 tweet netral.

## D. Visualisasi
Proses Pada visualisasi ini digambarkan bahwa sentimen negatif mendapat nilai paling tinggi  ditunjukkan  dengan  bar  yang  tinggi  dengan  persentase  sebesar  74,3%,  positif sebesar   18,4   %    dan    netral   sebesar   7,3%.

## Gambar 2 Diagram Sentimen

## E. WordCloud
Dengan  menggunakan  library  wordcloud  dalam  Python,  penelitian  menghasilkan visualisasi  sentimen  negatif  yang  mencerminkan  kekecewaan  terhadap  kebijakan menutup  fitur  belanja  pada  TikTok,  dengan  kata-kata  seperti  'Sepi',  'Sedih',  dan  'rugi'. Pada  visualisasi  sentimen  positif,  beberapa  masyarakat  menunjukkan  persetujuan terhadap  kebijakan  dengan  kata-kata  seperti  'UMKM',  'Pasar',  'murah',  'resmi',  dll. Visualisasi sentimen netral menampilkan kata-kata seperti 'resmi', 'maju'.
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 76 – 86 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Gambar 3 Wordcloud Sentimen Negatif
Gambar 4 Wordcloud Sentimen Positif

## Gambar 5 Wordcloud Sentimen Netral

## F. Model Klasifikasi Naïve bayes – TF IDF
Penelitian  ini  mengimplementasikan  metode  analisis  sentimen  menggunakan  model Naive  Bayes  dengan  ekstraksi  fitur  TF-IDF  pada  data  tweet.  Tahapan  awal  mencakup impor library, pembagian dataset menjadi set pelatihan dan pengujian, serta ekstraksi fitur dengan  memperhatikan  batasan  kata  dan  kata-kata  umum.  Pembuatan  dan  pelatihan model  Naive  Bayes  dilakukan,  diikuti  oleh  prediksi  sentimen  pada  data  uji  dan perhitungan  tingkat  akurasi.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  akurasi  model  sebesar  76%, dengan kecenderungan kesulitan mengidentifikasi sentimen netral dan positif. Confusion matrix  dan  visualisasi  heatmap  memperlihatkan  bahwa  model  lebih  efektif  dalam mengenali sentimen negatif daripada sentimen netral dan positif. Adanya false negatives pada  sentimen  netral  dan  positif  menjadi  aspek  yang  perlu  diperhatikan  untuk peningkatan kinerja model
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 76 – 86 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 6 Hasil Evaluasi Naive Bayes - TF IDF

## Gambar 7 Confusion Matrix Naive Bayes - TF IDF

## G. Model Klasifikasi Naïve bayes – Count Vectorizer
Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen pada data tweet menggunakan model Naive  Bayes  dengan  ekstraksi  fitur  Count  Vectorizer.  Tahapan  awal  mencakup  impor library,  seperti  train_test_split,  Count  Vectorizer,  MultinomialNB,  dan  metrik  evaluasi dari scikit-learn. Selanjutnya, dataset dibagi menjadi set pelatihan dan pengujian dengan rasio  80:20,  menghasilkan  data  latih  dan  uji  sebanyak  1.832  dan  458,  masing-masing. Proses  ekstraksi  fitur  melibatkan  pembatasan  kata  dengan  mempertimbangkan kepentingan  dan  frekuensi  kemunculan.  Model  Naive  Bayes  dibuat,  dilatih,  dan  diuji, mencapai akurasi sebesar 79%, dengan evaluasi kelas sentimen yang beragam. Confusion matrix  dan  heatmap  memberikan  insight  tentang  performa  model  pada  tiap  kelas sentimen, menyoroti potensi peningkatan, terutama pada identifikasi sentimen netral dan positif yang masih menghadapi beberapa kesulitan.
Gambar 8 Hasil Evaluasi Naive Bayes - Count Vectorizer
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 76 – 86 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 9 Matrix Naive Bayes - Count Vectorizer

## H. Model Klasifikasi Random Forest – TF IDF
Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen menggunakan model Random Forest dengan  ekstraksi  fitur  TF-IDF.  Langkah  pertama  melibatkan  impor  library  seperti train_test_split, TD-IDF, RandomForestClassifier, serta metrik evaluasi dari scikit-learn, dan  library  visualisasi  seperti  matplotlib.pyplot  dan  seaborn.  Pembagian  dataset dilakukan dengan rasio 80:20, menghasilkan data latih dan uji sebanyak 1.832 dan 458, masing-masing.  Ekstraksi  fitur  menggunakan  TF-IDF  dengan  memperhitungkan  kata- kata yang penting dan mengabaikan yang umum. Pemilihan model melibatkan pembuatan dan pelatihan model Random Forest dengan 200 pohon keputusan, menggunakan kriteria "entropy"  dan  seed  (random_state=42).  Model  tersebut  kemudian  diuji  pada  data  uji, mencapai  akurasi  sebesar  78%.  Meskipun  model  efektif  dalam  mengenali  sentimen negatif dengan presisi 81% dan recall 93%, performanya menurun pada sentimen netral dan  positif,  dengan  presisi  masing-masing  54%  dan  58%,  serta  recall  24%  dan  38%. Evaluasi  lebih  lanjut  atau  penyesuaian  diperlukan  untuk  meningkatkan  kinerja  model, terutama  pada  kelas  dengan  recall  yang  rendah.  Visualisasi  melalui  confusion  matrix menyoroti tantangan model dalam mengklasifikasikan sentimen netral dan positif.
Gambar 10 Evaluasi Random Forest - TF IDF
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 76 – 86 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 11 Matrix Random Forest - TF IDF

## I. Model Klasifikasi Random Forest – Count Vectorizer
Pada eksperimen analisis sentimen menggunakan model Random Forest dengan ekstraksi fitur  Count  Vectorizer,  langkah  awal  melibatkan  impor  library  seperti  train_test_split, Count  Vectorizer,  RandomForestClassifier,  serta  metrik  evaluasi  dari  scikit-learn,  dan library visualisasi seperti matplotlib.pyplot dan seaborn. Dataset dibagi menjadi data latih dan  uji  dengan  rasio  80:20,  menghasilkan  masing-masing  1.832  dan  458  data.  Proses ekstraksi fitur dilakukan dengan Count Vectorizer, memperhatikan kata- kata penting dan mengabaikan  yang  umum.  Meskipun  model  Random  Forest  berhasil  mengidentifikasi sentimen  negatif  dengan  baik  (presisi  83%,  recall  90%,  F1-score  86%),  performanya menurun pada sentimen netral dan positif (presisi 41%, 54%; recall 24%, 43%; F1-score 30%, 48%).
Gambar 12 Evaluasi Random Forest - Count Vectorizer
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 76 – 86 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 13 Matrix Random Forest - Count Vectorizer

## SIMPULAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  sentimen  masyarakat  terkait  penutupan  TikTok  Shop, mayoritas  tanggapan  mengekspresikan  ketidaksetujuan  dan  kekecewaan.  Sentimen negatif tercermin dalam banyak komentar yang menyoroti kehilangan platform belanja yang  disukai  dan  keterbatasan  akses.  Meskipun  ada  suara  minoritas  yang  mungkin memahami dan mendukung kebijakan tersebut, namun pandangan negatif mendominasi. Pentingnya  mendengarkan  variasi  sentimen  ini  dapat  menjadi  dasar  untuk  perusahaan atau pihak terkait dalam merancang strategi komunikasi yang lebih baik dan merespons kekhawatiran  masyarakat  secara  efektif.  Monitoring  terus-  menerus  terhadap  sentimen dapat  membantu  dalam  penyesuaian kebijakan atau tindakan untuk  menjaga hubungan positif dengan pengguna dan masyarakat umum.
Berdasarkan hasil evaluasi empat model klasifikasi sentimen, dapat disimpulkan bahwa  kesulitan  utama  terjadi  pada  klasifikasi  sentimen  netral  dan  positif,  meskipun model  Naive  Bayes  menunjukkan  kinerja  lebih  tinggi  pada  sentimen  negatif.  Model Random  Forest,  dengan  kinerja  yang  lebih  seimbang  di  seluruh  kelas  sentimen, mengungkapkan  akurasi  yang  sedikit  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  model  Naive Bayes.  Evaluasi  menyoroti  pentingnya  memahami  dan  memperbarui  lexicon,  serta perlunya pengoptimalan parameter model. Penelitian selanjutnya dapat mempertimbangkan  pembaruan  lexicon,  pengoptimalan  parameter  model,  penanganan data yang seimbang, dan evaluasi dengan data uji tambahan untuk meningkatkan kinerja model dalam mengidentifikasi sentimen, terutama pada kelas sentimen netral dan positif.

## B. Saran
Saran untuk penelitian selanjutnya melibatkan beberapa aspek krusial. Pertama, disarankan  untuk  terus  memperbarui  dan  memperluas  lexicon  atau  kamus  yang digunakan,  memastikan  mencakup  sebanyak  mungkin  variasi  kata-kata  yang mencerminkan  sentimen  dalam  bahasa  Indonesia,  dan  melakukan  pembaruan  berkala untuk  menangkap  perubahan  penggunaan  kata-kata  seiring  waktu.  Kedua,  dilakukan pengoptimalan parameter pada model machine learning, seperti tuning parameter pada model Naive Bayes dan Random Forest, dengan penyesuaian pada learning rate, jumlah pohon  keputusan,  atau  smoothing  parameter.  Selain  itu,  penting  untuk  menjaga keseimbangan dataset antara kelas-kelas sentimen untuk meningkatkan efektivitas model.
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 76 – 86 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Penerapan  langkah-langkah  pemrosesan  teks  tambahan,  evaluasi  menggunakan  dataset uji  yang  berbeda  atau  lebih  besar,  dan  pertimbangan  penggunaan  model  yang  lebih canggih,  seperti  deep  learning,  juga  merupakan  langkah-  langkah  strategis  untuk meningkatkan kualitas dan kehandalan model dalam menganalisis sentimen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Purnama, R. Widayanti, P. Edastama and A. R. Saulina Panjaitan, "Bantuan Sosial Untuk Masyarakat Yang Terkena Dampak Ekonomi Selama Covid-19 di Garut," vol. 2, no. 1, pp. 67-72, 2021.
[2] W. Setyowati, R. Widayanti and D. Supriyanti, "Implementation of e-business information system in indonesia: Prospects and challenges," vol. 1, no. 2, pp. 180-188, 2021.
[3] R.  Widayanti,  "pemanfaatan  media  sosial  untuk  penyebaran  informasi kegiatan sekolah menengah kejuruan Pasundan Tangerang," vol. 1, no. 2, pp. 81- 87, 2015.
[4] a. J. S. R. Feldman, "The Text Mining Handbook : Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data," 2007.
[5] I.  D.  A.  R.  M.  E.  S.  Mahayani, Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap Pembayaran  ShopeePayLater  Pada  Aplikasi  Belanja  Online  (Shopee) Menggunakan Metode Lexicon Based Dan Naive Bayes Classifier, 2020.
[6] D. a. S. A. P. Normawati, Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter, 2021.
[7] R. N. S. &. A. G. Prajyot Palimkar, "Machine Learning Technique to Prognosis Diabetes Disease: Random Forest Classifier Approach," 2021.
[8] A.  V.  a.  E.  Z.  Sudiantoro,  "ANALISIS  SENTIMEN  TWITTER MENGGUNAKAN  TEXT  MINING  DENGAN  ALGORITMA  NAÏVE BAYES CLASSIFIER," 2018.
[9] N.  a.  M.  I.  A.  Indriani  Widiastuti, ELMAN  RECURRENT  NEURAL NETWORK FOR ASPECT BASED SENTIMENT ANALYSIS, 2021.
[10] a. A.  S.  P. A. RozI, "Analisis  Sentimen Untuk Respon Masyarakat  Terhadap Universitas  (Studi  Kasus :  Universitas  Mercu  Buana  Yogyakarta)  Sentiment Analysis for Public Response to the University (Case Study: Universitas Mercu Buana Yogyakarta),," 2021.
[11] L.  Robinson,  "Implementasi  Metode  Generalized  Vector  Space  Model  Pada Aplikasi  Information  Retrieval  Untuk  Pencarian  Informasi  Pada  Kumpulan Dokumen Teknik Elektro Di UPT BPI LIPI," 2014.
[12] I. a. I. H. Najiyah, "SENTIMEN ANALISIS COVID- 19 DENGAN METODE PROBABILISTIC NEURAL NETWORK DAN TF-IDF," 2021.
[13] R.  W.  D.  S.  Widhy  Setyowati,  "Implementation  of  e- business  information system in indonesia: Prospects and challenges," vol. 1, no. 2, pp. 180-188, 2021.