## ANALISIS SENTIMEN TANGGAPAN MASYARAKAT DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGENAI PENUTUPAN FITUR TIKTOK SHOP MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAÏVE BAYES
Aeri Putra Pratama 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10 Kecamatan Kesambi, Kota Cirevon, Indonesia aeriputrapratama@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  memberikan  kemudahan  dalam  kehidupan  manusia,  termasuk  akses hiburan, informasi, serta layanan jasa dan toko online. Platform media sosial TikTok menjadi salah satu hasil dari perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, yang menghadirkan dimensi Social-Commerce melalui fitur TikTok Shop. Namun saat ini pemerintah indonesia mengambil keputusan untuk menutup dan meregulasi fitur TikTok  Shop.  Hal  ini  menjadi  tren  topik  yang  memicu  perdebatan  di  media  sosial  twitter.  Sehingga  banyak pengguna  twitter  yang  pro  dan  kontra  mengenai  keputusan  yang  diambil  oleh  pemerintah  indonesia.  Tujuan penelitian ini untuk mengetahui sentimen masyarakat mengenai fenomena penutupan fitur tiktok shop berdasarkan kategori  Positif  dan  Negatif.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Klasifikasi Naive  Bayes dengan menggunakan software tools Rapidminer dan memanfaatkan Metode Knowledge Discovery in Databases (KDD). Penelitian  ini  memperoleh data 1504 data tweet kemudian  melakukan Data Selection   menjadi 858 data tweet. Hasil  analisis  sentimen  dari  1504  tweet  menunjukkan  bahwa    395  diantaranya  bersentimen  positif    dan  460 bersentimen  negatif  terhadap  keputusan  pemerintah  dalam  menutup  dan  meregulasi  fitur  tiktok  shop.  Melalui penerapan data mining dengan menggunakan Algoritma Naive Bayes dan operator Cross validation menghasilkan nilai recall 55.00%, nilai precision 71.27% dan nilai Accuracy 64.41%. Kesimpulan penelitian ini menegaskan bahwa  penerapa  Klasifikasi  Naive  Bayes  pada  tweet  dengan  topik  Penutupan  dan  regulasi  fitur tiktok  shop  di platform  media  sosial  twitter  menampilkan  nilai peformance dan  kinerja  yang  cukup  baik  dalam  menganalisis sentimen  terhadap  data  twitter.  Kontribusi  dari  penelitian  ini  dapat  membantu  mengevaluasi  keefektivitasan kebijakan pemerintah dalam pengambilan keputusan yang lebih baik terhadap fitur TikTok Shop.
Kata kunci : Analisis Sentimen , TikTok Shop , Social-Commerce, Twitter , Algoritma Naïve Bayes, Rapidminer
1. PENDAHULUAN
Aplikasi TikTok mulai  dikenal  pada  tahun  2019 di  indonesia  dalam  perkembangannya  TikTok  di Indonesia  mencapai  puncak  dengan  memiliki  jumlah pengguna  terbanyak,  mencapai  angka  99,79  juta pengguna  menurut  data  Indonesia.  Sebagian  besar pengguna  TikTok  berasal  dari  kalangan  anak  muda. Aplikasi  TikTok  pada  awalnya  merupakan  media sosial untuk sarana membagikan vidio pendek dengan tampilan berbagai filter dan music yang menarik [1] . Namun seiring berjalannya waktu TikTok merilis fitur social  e-commerce  dengan  nama  TikTok  Shop  pada tanggal 17 april 2021.
Setelah  TikTok  shop  rilis  aplikasi  TikTok menjadi pilihan banyak Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) untuk menarik perhatian konsumen terhadap produk yang  mereka tampilkan  melalui  vidio pendek hingga berjualan secara live streaming . Fitur baru ini membawa  dampak  positif  bagi  usaha-usaha  kecil untuk  mempromosikan  produknya.  Namun  fitur TikTok Shop sebagai social-ecommerce ini menawarkan produk dengan harga yang sangat murah di bandingkan dengan aplikasi e-commerce lainya dan toko-toko konvensional. Masalah mulai muncul ketika banyak toko konvensional menjadi sepi dari pelanggan dan produk lokal  menjadi kalah saing dengan  barang
impor  yang  dijual  murah  di  fitur  TikTok  Shop. Sehingga  pada  tanggal  4  Oktober  2023  pemerintah mengambil  keputusan  untuk  menutup  fitur  TikTok Shop dari aplikasi TikTok karena melanggar peraturan mentri perdagangan (kemendag) nomor 31 tahun 2023 mengenai  perizinan  perdagangan  menggabungkan media  sosial  dengan  e-commerce  serta  meakukan kegiatan  pembayaran  transaksi  di  media  sosial TikTok.  Pada  awal  aplikasi  TikTok  Masuk  di indonesia  sebagai Social  media bukan Social Commerce . Bukan hanya masalah perizinan, pemerintah  juga  menghadapi  tantangan  dalam menanggulangi  penjualan  produk-produk  dari  China dan negara lain yang dijual kembali dengan harga yang sangat murah di Fitur TikTok Shop.
Penutupan  fitur  TikTok  shop  ini  menimbulkan perdebatkan  di  media  sosial twitter .  sehingga prngguna twitter ada  yang  pro  dan  kontra  dalam keputusan pemerintah dalam penutupan Fitur TikTok shop.  Dalam  menjalankan  penelitian  ini,  diperlukan suatu sistem analisis opini yang dapat mengidentifikasi  baik  opini  positif,  negatif,  maupun yang  bersifat  umum,  yang  umumnya  disebut  sebagai analisis  sentimen.  Sistem  ini  akan  fokus  pada pengguna  media  sosial,  terutama  Twitter,  yang memiliki  pengaruh  signifikan  dalam  membentuk
pandangan masyarakat melalui berbagai pendapat atau komentar  [2].  Pada  penelitian  ini  menganalisis sentimen  data  tweet  berabahasa  indonesia  dengan mengklasifikasikan  data  menggunakan  algoritma Naive Bayes .
Penelitian ini menggunakan data mining dengan tools Software Rapidminer dapat melakukan pengolahan  dengan  baik  dan  mudah  dipahami. Penelitian  ini  menerapkan  Metode Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD). hasil  analisis sentimen  menggunakan  algoritma  Klasifikasi Naive bayes dapat memberikan wawasan mendalam tentang pola-pola sentimen yang mungkin muncul di kalangan pengguna Twitter.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan pustaka ini bertujuan untuk menyajikan kerangka  konseptual  yang  mendukung  pemahaman dan  analisis  terhadap  permasalahan  mengenai penutupan  dan  regulasi  fitur  TikTok  Shop  serta respons  pengguna  twitter  terhadap  keputusan  dan kebijakkan pemerintah.

## 2.1.1. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  proses  untuk mengenali  sentimen  atau  pendapat  yang  dinyatakan oleh seseorang dalam bentuk teks dengan mengklasifikasikan  sebagai  sentimen positif atau negatif [3].  Tujuan  menganalisis  sentimen  ini  untuk menghasilkan  informasi  atau  mengetahui  respons opini  pengguna  twitter terhadap  sebuah  isu  atau  tren pembicaraan melalui platform media sosial twitter [4].

## 2.1.2. Twitter
Twitter adalah salah satu platform media sosial yang  populer  digunakan  oleh  masyarakat  sebagai sarana berkomunikasi dan sumber informasi. Melalui platform ini,  pengguna  memiliki  kemampuan  untuk mengungkapkan  beragam  opini  dan  memberikan komentar terkait suatu isu. Opini dan komentar  yang disampaikan  oleh  pengguna  melalui  tweet  dapat digunakan  untuk  penelitian  analisis  sentimen  dengan pengambillan data menggunakan Application Programming  Interface (API)  twitter  yang    mudah diakses melalui bahasa pemogramman Python [5].

## 2.1.3. TikTok
Tiktok  merupakan  aplikasi  media  sosial  yang sangat populer di kalangan masyarakat indonesia pada saat ini. Aplikasi ini digunakan untuk menghibur diri dengan menonton dan membuat video kreatif melalui penggabungan video/foto dengan lagu pilihan mereka. Tak  hanya  sebagai  sumber  hiburan  pribadi,  aplikasi TikTok  juga  dapat  menjadi  alat  yang  efektif  untuk keperluan  bisnis.  Pengusaha  dapat  memanfaatkan popularitas  TikTok  sebagai  platform  promosi  untuk meningkatkan  kepopuleran  produk  mereka  dan membuatnya  dikenal  oleh  lebih  banyak  orang  [6]. TikTok  juga  memilik  fitur e-commerce yaitu TikTok shop  merupaka  fitur  berbelanja  dengan  melakukan
perdagangan  dengan  cara  siaran  langsung  di  aplikasi TikTok. Namun Fitur TikTok Shop ini tidak memiliki izin  sebagai e-commerce .  sehingga  pemerintah mengambil  keputusan  menutup  dan  meregulasi  fitur TikTok  shop  tersebut.  Isu  atau  permasalahan  ini menjadi topik perbicaraan yang hangat oleh pengguna platform media social twitter.

## 2.1.4. Text Mining
Text Mining adalah bagian dari proses analisis data yang berfokus pada data teks, dengan sumber data berasal  dari  platform  twitter,  youtube,  instagram  dan website yang memiliki dokumen seperti kata-kata dan kalimat.  Teks  mining  juga  diambil  dari  sekumpulan bahasa  alami  yang  tidak  terstruktur.  Sehingga  dapat diterapkan  dalam  pengklasifikasian  dokumen  teks, dimana  dokumen-dokumen  tersebut  dikategorikan sesuai  dengan  topiknya  [7].  Pada  penelitian  ini menerapkan  text  mining  dengan  menggunakan software  RapidMiner  yang  dapat  menganalisis  dan mengolah data teks.

## 2.1.5. Rapidminer
Rapidminer  merupakan  perangkat  lunak  yang efektif  dalam  ilmu  mechine  learning.  Software  ini menyajikan sejumlah  alat untuk persiapan data, proses pemodelan,  evaluasi,  dan  implementasi.  RapidMiner memudahkan pengguna untuk  membuat dan  menguji berbagai  model  tanpa  memerlukan  pengalaman pemrograman  [8]. Rapidminer juga dapat menerapkan text  mining  dengan  menggunakan  operator-operator yang  telah  dibangun  dapat  digunakan  sebagai pengklasifikasian data teks.

## 2.1.6. Klasifikasi Naïve Bayes
Naive  Bayes  merupakan  model  algoritma klasifikasi dalam  machine  learning  yang  mengadopsi prinsip  perhitungan  probabilitas  dan  statistika  yang dikembangkan  oleh  Thomas  Bayes.  Algoritma  ini bertujuan untuk memproyeksikan probabilitas kejadian di masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu.  Pendekatan  Naive  Bayes  melibatkan  asumsi sederhana  bahwa  semua  atribut  bersifat  independen, yang  menghasilkan  proses  klasifikasi  yang  lebih sederhana dan efektif dalam penerapannya [9].
Adapun  Rumus  Klasifikasi  Naïve  Bayes  di bawah ini sebagai berikut [10].

## 𝑷(𝑯|𝑿) = 𝑷(𝑿|𝑯). 𝑷(𝑯)

## 𝑷(𝑿)
Keterangan : X : Data dengan class yang belum diketahui H :Hipotesis data merupakan suatu class Spesifik P(H|X)  : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi
X (posterriori probabilitas)
P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas)
P(X|H)  :  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  diperlukan  sebuah metode penelitian yang bertujuan untuk mempermudah  dalam melaksanakan  penelitian. Dalam  penelitian  ini,  digunakan  tahapan  metode Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  yang menjelaskan proses dari data mining hingga klasifikasi menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Metode penelitian  tersebut  meliputi  Tahap  awal, Literature Review dan Data  Colecction , Pre-processing ,  Tahap Data Mining dan Tahap Akhir.

## Gambar 1. Metode Penelitian Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Pada  gambar  1  merupakan  alur  penelitian  atau tahapan-tahapan  yang  menjadi  acuan  penelitian.  Di bawah  ini  merupakan  penjelasan  alur  atau  tahapan penelitian sebagai berikut.

## 3.1. Perumusan Masalah dan Hambatan Masalah
Merumuskan masalah berdasarkan latar belakang yang  mengenai  analisis  sentiment  pengguna  twitter terhadap  regulasi  dan  penutupan  fitur  tiktok  shop menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes. Hambatan    mengenai  masalah  pengambilan  data dengan  cara Crawling yang  memiliki  kebijakan jumlah tweet yang terbatas setiap akun.
3.2. Literature Review dan Data Collection Pengumpullan study  literature terdahulu  seperti jurnal,  artikel  dan  buku  melalui  perpustakaan  daring yaitu publish or perish lalu dipindahkan ke mendelay desktop agar dapat meriview dan menjadikan referensi penelitian.  Selanjutnya  melakukan  pengambilan  atau pengumpullan  dataset  dengan  cara  Crawling  data twitter.  Pengumpullan  data  pada  penelitian  ini  dapat diilustrasikan melalui gambar 3.2 sebagai berikut.
Gambar 2. Ilustrasi pengambillan data ( Crawling data twitter )
Pada gambar 2 merupakan ilustrasi pengambillan data  yang  melibatkan  autentikasi  API  twitter. Pengambilan data twitter menggunakan metode tweet- harves menggunakan  bahasa  pemograman Python di Google  Colaboratory .  Proses  pengambillan  data dilakukan  dengan  menggunakan  kata  kunci  "tiktok shop  ditutup"  dengan  jumlah  data  yang  berhasil diambil  sebanyak  1504  tweet.  Data  yang  terkumpul akan disimpan dalam format Comma Seperated Value (CSV).

## 3.3. Pre-Processing
Pre-processing data twitter akan dilakukan proses Cleaning,  Tokenize,  Case  Folding,  Stopword  dan Stemming  (Dictionary) .  Dalam  tahapan  penelitian  ini dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Cases Folding Cases Folding merupakan proses untuk melakukan  pengubahan  semua  huruf  besar menjadi kecil.
2. Tokenize Tokenize merupakan  proses  untuk  melakukan pemisahan  kalimat  menjadi  beberapa  bagian kata.
3. Stopword Stopword merupakan  proses  untuk  melakukan penghapusan  kata  yang  sering  muncul  dan dianggap tidak memiliki makna.
4. Stemming Stemming Merupakan  proses  untuk  melakukan proses  pengubahan  kata-kata  yang  berimbuhan menjadi kata-kata dasar.

## 3.4. Data Mining
Melakukan  penarapan  algoritma  klasifikasi Naïve  Bayes pada  penelitian  analisis  sentiment pengguna twitter. Klasifikasi Naive Bayes merupakan metode  klasifikasi  yang  sangat  efisien  dan  telah menunjukkan  kinerja  yang  memuaskan  dalam  tugas- tugas  klasifikasi,  mendorong  banyak  peneliti  untuk berupaya meningkatkan performanya.

## 3.5. Evaluasi
Melakukan  evaluasi  terhadap  hasil  pengolahan data dengan menggunakan algoritma Klasifikasi Naïve Bayes .  Melakukan  evaluasi  terhadap  hasil Confusion Matrix dengan melakukan validasi perhitungan secara manual.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini menjelaskan langkah-langkah dalam proses untuk menganalisis data tweet mengenai penutupan  dan  regulasi  fitur  tiktok  shop  oleh pemerintah  indonesia.  Tahapan  awal  mencakup  pada data selection,  Cleaning,  Pelabellan,  Preprocessing dan Data Mining dan hasil visualisasi .

## 4.1. Data Selection
Tahapan data selection dilakukan untuk memilih attribut  yang  digunakan  pada  saat  menganalisis  data dan  penerapan  metode  Klasifikasi  Naive  Bayes. Penelitian  ini  melakukan  seleksi  data  menggunakan operator  Select  Attributes.  Dapat  dilihat  penerapan seleksi data menggunakan RapidMiner.
Gambar 3. Menyeleksi atribut dari data tweet
Pada  gambar  4.1  penelitian  ini  menggunakan operator Read CSV berfungsi untuk mengimport data dan operator Write CSV untuk menyimpan data yang telah  diseleksi  melalui  operator Select  Attributes . Penelitian  memilih  attributes  “Full  _text”  karena sesuai  dengan  tujuan  penelitian  ini  yaitu  analisis sentimen data tweet.

## 4.2. Cleaning
Cleaning adalah suatu proses untuk menghilangkan elemen-elemen yang tidak terdampak dalam  proses  klasifikasi  seperti  URL,  Mention, Hastag, tanda baca, angka, simbol normal dan simbol aneh.  Berikut  ini  proses Cleaning menggunakan RapidMiner  sebagai berikut.
Gambar 4. Cleaning
Pada  gambar  4.    merupakan  tahapan Cleaning yang  akan  menghasilkan  data  yang  lebih  bersih. Berikut hasil Cleaning di bawah ini.
Tabel 1. Hasil Cleaning Sebelum Sesudah Perilaku Konsumtif Jadi Alasan TikTok Shop Ditutup? https://t.co/3x5LVEFgPP Perilaku Konsumtif Jadi Alasan TikTok Shop Ditutup? Sebelum Sesudah @gimbulbanget @shitlicious Sejujurnya pemerintah udah melakukan hal yang tepat. Sejujurnya pemerintah udah melakukan hal yang tepat. Udahlah kemarin pengangguran banyak grgr Tiktok Shop ditutup, skrg ini juga, aku yg kena lay off Udahlah kemarin engangguran banyak grgr Tiktok Shop ditutup skrg ini juga aku yg kena lay off Setelah TikTok Shop ditutup sekarang TikTok berulah yaitu shadowban, pembatasan akun agar UMKM di TikTok tidak bisa berjualan â˜¹ï¸â˜¹ï¸â˜¹ï¸ Setelah TikTok Shop ditutup sekarang TikTok berulah yaitu shadowban, pembatasan akun agar UMKM di TikTok tidak bisa berjualan
Pada  tabel  4.1  merupakan  data  sebelum  dan sesudah melalui proses cleaning dapat dilihat memiliki perbedaan yaitu tidak ditemukan lagi mention, hastag dan  simbol-simbol  yang  tidak  berdampak  dalam penelitian analisis sentimen.

## 4.3. Pelabelan Data
Setelah  melalui  tahapan  pembersihan  maka dilakukan  pelabelan  secara  manual  oleh  3  orang relawan.  dengan  cara  memvoting  data  tweet,  untuk data  yang  termasuk  kedalam  kategori  tweet  Positif  : Mendukung  langkah  pemerintah  dalam  menutup  dan meregulasi fitur TikTok Shop mengenai permasalahan perizinan aplikasi TikTok dan upaya membangkitkan produk-produk lokal dan menghidupkan kembali pasar konvesional,  serta  opini  yang  berdampak  baik  pasca penutupan fitur TikTok Shop  masih termasuk dalam Kategori positif. Sedangkan untuk data yang termasuk kategori  tweet  Negatif  :  Berisi  kekecewaan  dan dampak  buruk  bagi  masyarakat  yang  memiliki  usaha di  fitur  TikTok  Shop  menjadi  tutup,  Pemecatan pegawai kurir dan live TikTok  dan amarah masyarakat melihat  para  pedagang  pasar  konvensional  yang meminta  semua  aplikasi  e-commerce  ditutup,  Serta opini  yang  berdampak  buruk  pasca  penutupan  fitur TikTok shop masih termasuk kategori Negatif. Dapat dilihat hasil pelabellan di bawah ini.
Tabel 2. Hasil Pelabellan Data Full_Teks Label Sejujurnya pemerintah udah melakukan hal yang tepat Sebelum tiktok shop resmi ditutup pemerintah ngasih waktu tiktok seminggu
buat misahin aplikasi tiktok sama tiktok shop tapi sampe sekarang belum diturutin sama tiktok Jadi berasa nangkep tikus dibakar lumbungnya gak relevan Positif
Udahlah kemarin pengangguran banyak gara gara Tiktok Shop ditutup sekarang ini juga aku yang kena lay off karena Tiktok Shop ditutup jadi mikirin gimana nasib pegawainya semoga aja ngga kena layoff karena ngrasain banget ketika udah bergantung ke kerjaan tiba tiba di lay off
Negatif
Dalam  proses  pelabellan juga  dilakukan penyaringan  data  teks  secara  bersamaan  untuk menghapus  data  teks  yang  tidak  sesuai  dengan  topik penelitian. Proses penyaringan ini menggunakan cara manual  melalui  Software  Microsoft  Excel.  Hasil proses penyaring ini berjumlah 858 data tweet.

## 4.4. Preprocessing
Tahapan  preprocessing  ini  memiliki  beberapa langkah  yaitu Case Folding, Tokenize, Stopword  dan Stemming (Dictionary). Berikut ini merupakan proses dalam preprocessing.
Gambar 5. Tahapan Pre-Processing
Pada hasil preprocessing menghasilkan data yang lebih  siap  untuk  diolah  dan  dianalisis  untuk menemukan informasi. Berikut ini hasil
Preprocessing . Gambar 4. Data Mining Proses Sebelum Sesudah Case Folding Perilaku Konsumtif jadi alasan  TikTok Shop ditutup perilaku konsumtif jadi alasan  tiktok shop ditutup Tokenize perilaku konsumtif jadi alasan  tiktok shop ditutup “perilaku” “konsumtif” “jadi” “alas an” “tiktok” “shop” “ditutup” Stopword perilaku konsumtif jadi alasan tiktok shop ditutup perilaku konsumtif jadi alasan tiktok shop tutup
Pada  tabel  4  merupakan  data  sebelum  dan sesudah melakukan proses pre-processing yaitu proses Case  folding,  Tokenize,  Stopword,  dan  Stemming. Setelah melalui tahapan Cleaning, pelabellan data dan preprocessing  data  operator  process  Documments From Data menghasilkan data tweet menjadi dua kelas sentimen yaitu positif  atau setuju terhadap penutupan dan regulasi fitur tiktok shop  dengan memperoleh 395 dan negatif pengguna twiiter yang merasakan dampak dari kebijakan pemerintah memperoleh 460 data tweet.

## 4.5. Transformasi Data
Transformasi data dalam penelitian ini menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), yang bertujuan untuk mengukur  kemunculan  kata-kata  dalam  data  teks. Dapat dilihat hasil TF IDF dibawah ini.
Gambar 6 . Transformation Data
Pada  gambar  6  ditemukan  kata  “a”  yang  sering mucul  dalam  data  twitter  yang  memiliki  nilai  0,221 sedangkan kata “aa” memiliki nilai 0 yang berarti kata yang tidak sering muncul dala data twitter .

## 4.6. Data Mining
Dalam Tahapan ini dilakukan penerpan pengolahan  data  dengan  klaasifikasi Naïve  Bayes melalui  beberapa  operator  yaitu Read  CSV,  Nominal ToText,  SMOTE upsampling,  Wordcoul  dan  Cross Validation.
Gambar 7 . Data Mining
Pada tahap Cross Validation akan menampilkan hasil  prediction  sentiment  dan  visualisasi worldcoud , grafik  dan  nilai  accuracy  dalam  proses  data  mining sebagai berikut.
Gambar 8. Proses Cross
Pada  gambar  8  merupakan  proses  validation klasifikasi mengunakan algoritma Naïve Bayes . Proses validation  menghasilkan  prediksi  untuk  mengetahui keakuratan  sentimen  secara  otomatis  dan  sistem dengan  menggunakan  RapidMiner.  Hasil  yang didapatkan sebagai berikut.
Gambar 9. Prediksi Sentimen
Pada  gambar  9  merupakan  hasil  prediction Sentimen data teks yang menghasilkan penilaian label sentimen  secara  sistem  yang  lebih  baik.  Ditemukan bahwa label target yang tidak sesuai dengan prediction label  sentimen  dan  terdapat  label  target  yang  sesuai dengan prediction label sentimen. Setelah menghasilkan  prediksi  label  sentimen  penelitian  ini menghasilkan  visualisasi  wordcoud  dan  grafik  di bawah ini :
Gambar 10. world Coud Positif
Pada  gambar  10  ditemukan  kumpullan  katakata positif  yang  sering  muncul  mengenai  regulasi  dan penutupan fitur  TikTok  shop dapat  diambil kesimpulan  bahwa  kelas  positif  pada  worldcoud memfokuskan  pada  kata-kata  “tiktok”,  “ditutup”, “shop”, “jualan”, “tanah abang”, “ ecommerce”,“commerce”,“orang”  dan  “pemerintah” Menunujukkan  pandangan  yang  positif  terhadap Keputusan  pemerintah  dalam  menutup  fitur  tiktok shop.  Sedangkan  worldcould  yang  berisi  kumpullan kata-kata  negatif  menunjukkan  kata  yang  menolak untuk fitur tiktok shop ditutup sebagai berikut.
Gambar 11. World Coud Negatif
Pada  gambar  merupakan  visualiasasi  worldcoul yang  berisi  kata-kata  negatif  yang  sering  muncul. Sebaliknya  dengan  kelas  negatif  ini  menunjukkan kekecewaan  terhadap  penutupan  fitur  tiktok  shop dengan kata-kata seperti “ditutup”, “dihapus”, “pasar”, “banget”, “parah” memeberikan indikasi kekecewaan dan kekhawtiran terhadap fitur social-commerce yang berada di aplikasi TikTok  tersebut. Namun perkembangan  tiktok  samapai  dengan menampilkan fitur  eccommerce  saat  ini  masih  menjadi  perdebatan pendapat  positif  dan  negatif  hingga  fitur  tersebut ditutup  menjadi  topik  yang  hangat  di  media  sosial yaitu  twitter  dapat  dilihat  grafik  data  sentimen terhadap penutupan fitur TikTok Shop di bawah ini.
Gambar 12. Grafik hasil klasifikasi sentimen
Pada  gambar  diatas  merupakan  hasil  prediksi sentimen  yang  menunjukkan  bahwa  pandangan  yang mendominasi  adalah  pandangan  positif    mengenai penutupan  fitur  tiktok  shop  di  indonesia.  Nilai  yang diperoleh  dari  masing-masing  sentimen  memperoleh sentimen  negatif  berjumlah  355  sedangkan  sentimen positf berjumlah 567.

## 4.7. Evaluasi
Evaluasi merupakan tahapan yang sangat penting untuk  menilai  sejauh  mana  hasil  peformance  yang telah  diperoleh,  serta  melakukan  perhitungan  manual terkait  nilai accuracy,  recall, dan Precision berdasarkan  hasil  yang  ditampilkan  melalui  operator Cross Validation .  Pada proses pengolahan  klasifikasi data  menghasilkan Confunsion  Marix dengan  nilai akhir pada  tabel di bawah ini .
Tabel 4. Confusion Matrix True.Negatif True.Positif Precision Pred.Negatif 253 102 71.27% Pred.Positif 207 358 63.36% Class Recal 55.00% 77.83%
Pada tabel 4.4 merupakan hasil analisis sentimen t negatif  pada  class recall mencapai  55,00%.  True negatif  dan  yang  tercatat  sebanyak  253  data menunjukkan bahwa masih terdapat masyarakat yang tidak  setuju  dan  merasakan  dampaknya  terkait penutupan fitur TikTok Shop oleh pemerintah. Di sisi lain,  masyarakat yang beropini positif  mencapai  nilai 102  dengan  class precision sebesar  71,27%.  Jumlah true negatif  sebanyak  207  data  menunjukkan  bahwa masih ada opini  negatif terhadap  langkah pemerintah dalam  mengatur  regulasi  fitur  TikTok  Shop. Sedangkan  true  positif  mencapai  358  data,  mewakili opini  positif  terkait  keputusan  penutupan  dan meregulasi  dalam  menghentikan  pembelian  barang impor dari China dengan harga yang sangat murah dan dianggap  sebagai  ancaman  ekonomi  nasional. Precision pada  kategori  ini  mencapai  63,36%.  Pada class recall untuk true positif, diperoleh nilai sebanyak 77,83%,  menunjukkan  bahwa  opini  positif  terhadap penutupan  fitur  TikTok  Shop  lebih  mendominasi. Perhitungan manual dapat dilihat di bawah ini:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑥 100
= 358 358 + 207 𝑥 100 = 358 565 𝑥 100 = 0.6336  × 100  = 63.36%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑥100
= 358 358 + 102 𝑥 100 = 358 460 𝑥 100
= 0.7783  × 100 = 77.83%
Setelah  menghasilkan  nilai Confunsion  Matrix maka didapatkan hasil nilai Acuracy sebagai berikut :
Gambar 13. Nilai Accuracy
PevormanceVector pada gambar 4.10
menghasilkan  Nilai Acuracy yang  didapatkan  dalam pengolahan data sebesar 66.41% . Adapun perhitungan manual  untuk  mengevaluasi  nilai  Accuracy  hasil analisis sentimen sebagai berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒  +  𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑂𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑥 100 = 358 + 253 358 + 253 + 207 + 102 𝑥100 = 611 920 𝑥 100 = 0.6641 × 100
= 66.41%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dapat  disimpulkan  bahwa  analisis  sentimen terkait  penutupan  fitur  TikTok  Shop  menghasilkan prediksi sentimen yang lebih baik dengan nilai akurasi yang  cukup  memuaskan.  Mencakup  nilai  recall sebesar 75.00%, nilai presisi sebesar 61.61%, dan nilai akurasi  sebesar  64.13%.  Selain  itu,  hasil  penelitian analisis sentimen  menggunakan algoritma Klasifikasi Naive  Bayes  menunjukkan  bahwa  masih  banyak masyarakat Indonesia terutama pengguna Twitter yang menyampaikan  pandangan  atau  pendapat  positif terkait  penutupan  fitur  TikTok  Shop.  Adapun kontribusi  dari  penelitian  ini  dapat  membantu mengevaluasi  keefektivitasan  kebijakan  pemerintah dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik terhadap fitur TikTok Shop.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan untuk  mengumpulkan  lebih  banyak  data  guna meningkatkan nilai akurasi. Selain itu, direkomendasikan  untuk  menggunakan  algoritma Support Vector Machine dan K-Nearest dengan topik yang  sama  atau  terkait  pasca  regulasi  TikTok  yang bekerjasama  dengan  tokopedia  yang  mengakibatkan kekhawatiran terkait keamanan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  N.  Sa’adah,  A.  Rosma,  and  D.  Aulia, “Persepsi Generasi Z Terhadap Fitur Tiktok Shop Pada Aplikasi Tiktok,” Transekonomika Akuntansi, Bisnis dan Keuang. , vol. 2, no. 5, pp. 131–140, 2022, doi: 10.55047/transekonomika.v2i5.176.
[2]  M.  Mega,  M.  Olhang,  S.  Achmadi,  and  F.  X. Ariwibisono, “ANALISIS SENTIMEN
PENGGUNA TWITTER TERHADAP COVID- 19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN
METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER ( NBC
),” J.  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  214– 220, 2020.
[3]  N. F. Afifah and A. Voutama, “Analisis Sentimen Isu  Perselingkuhan  pada  Postingan  Autobase Twitter  @tanyarlfes  Menggunakan  Metode Naïve Bayes,” Bianglala Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 32–37, 2023, doi: 10.31294/bi.v11i1.16396.
[4]  H. Muzaki, H. Marcos, J. Letjend, P. Soemarto, K.  P.  Utara,  and  K.  Banyumas,  “ANALISIS
SENTIMEN  RUU  KUHP  DI  MEDSOS TWITTER DENGAN METODE NAÏVE
BAYES,” J. Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 1–4, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.una.ac.id/index.php/jurti/article/vie w/3215/2543
[5]  M.  I.  Fikri,  T.  S.  Sabrila,  and  Y.  Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector  Machine  pada  Analisis  Sentimen Twitter,” SMATIKA J. , vol. 10, pp. 71–76, 2020, [Online]. Available: https://file.stiki.ac.id/SMATIKA/article/view/45 5/367
[6]  S. E. Kristia and Harti, “Development of Tiktok- based  promotional  media  to  increase  interest  in buying DM-Seafood SME  products,” J. Pendidik.  Tata  Niaga ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  1428– 1438,
2021, [Online]. Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jptn/articl e/view/41942
[7]  D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin, “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional,” J. TEKNO KOMPAK (Jurnal Inform. dan rekayasa perangkat lunak , vol. 15, no. 1, pp.
131–145, 2021, [Online]. Available: https://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika /article/view/2026/611
[8]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  A.  Voutama,  F.  I. Komputer,  U.  S.  Karawang,  and  R.  Miner, “IMPLEMENTASI  RAPIDMINER  DENGAN METODE  CLUSTERING  K-MEANS  UNTUK ANALISA  PENJUALAN  PADA  TOKO  OJ CELL,” J.  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 101–104, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/vi ew/6094
[9]  A. Kusuma and A. Nugroho, “Analisa Sentimen Pada  Twitter  Terhadap  Kenaikan  Tarif  Dasar Listrik  Dengan  Metode  Naïve  Bayes,” J.  Ilm. Teknol.  Inf.  Asia ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  137–146, 2021, [Online]. Available: https://www.jurnal.stmikasia.ac.id/index.php/jiti ka/article/view/557/323
[10]  M. Rafly, A. Fattah, and M. Kamayani, “Analisis Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Online  Ubi  Madu Cilembu  Abah  Nana  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 5,  no.  September,  pp.  11–21,  2023,  doi: 10.30865/json.v5i1.6646.