## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 1160-1168 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Sentiment Analysis of Using TikTok as a Learning Media Using the Naïve Bayes Classifiers Algorithm

## Analisis Sentimen Penggunaan TikTok Sebagai Media Pembelajaran Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Elsa Apriani 1* , Isa Faqihuddin Hanif 2 , Falah Oktavianalisti 3 , La Denna Hasri Monasari 4 , Indah Winarni 5
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Indonesia
E-Mail: 1 elsaapriani14@gmail.com, 2 isa@uhamka.ac.id, 3 vianalisti@gmail.com,
4 ladennahasrimonasari@gmail.com, 5 indahwinar29@gmail.com
Received Jun 22th 2024; Revised Jul 23th 2024; Accepted Jul 28th 2024 Corresponding Author: Elsa Apriani

## Abstract
Social  media  platforms  such  as  TikTok  have  become  popular  among  internet  users,  especially  among  the  younger generation. On the other hand, social media also has the potential to be an effective learning medium. This study aims to analyze user sentiment regarding the use of TikTok as a learning medium by using the Naïve Bayes algorithm to analyze the sentiment data. A total of 176 data points were collected through a questionnaire distributed via Google Form. The obtained  data  were  then  analyzed  using  the  Naïve  Bayes  Classifiers  algorithm  to  categorize  sentiments  into  positive, negative, and neutral. The analysis results showed that the model accuracy was 52.27%, with a precision value of 19.60% and a recall value of 50.83%. Although the accuracy and precision obtained are relatively low, these results provide an initial overview of users' perceptions of TikTok as a learning tool. This research is expected to provide further insights for developers of social media-based learning applications and help improve the quality of educational content on TikTok.
Keyword: Learning Media, Naïve Bayes Classifier, Sentiment Analysis, TikTok

## Abstrak
Media  sosial  seperti  TikTok  telah  menjadi  platform  yang  populer  di  kalangan  pengguna  internet,  terutama  di  kalangan generasi muda. Di sisi lain, media sosial juga memiliki potensi sebagai media pembelajaran yang efektif. Penelitian ini bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  pengguna  terkait  penggunaan  TikTok  sebagai  media  pembelajaran  yang menggunakan algoritma Naïve  Bayes untuk menganalisis data sentimen tersebut. Sebanyak 176 data dikumpulkan melalui kuesioner yang disebarkan menggunakan Google Form. Data yang diperoleh kemudian dianalisis menggunakan algoritma Naïve  Bayes Classifiers untuk mengkategorikan sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil analisis menunjukkan bahwa akurasi model adalah 52.27%, dengan nilai precision sebesar 19.60%, dan recall sebesar 50.83%. Meskipun akurasi dan precision yang diperoleh relatif rendah, hasil ini memberikan gambaran awal mengenai persepsi pengguna terhadap TikTok sebagai alat pembelajaran. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan lebih lanjut bagi pengembang aplikasi pembelajaran berbasis media sosial dan membantu dalam meningkatkan kualitas konten edukatif di TikTok.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Media Pembelajaran, Naïve Bayes Classifier, TikTok

## 1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2021 telah tersebar virus Covid-19 yang menyebabkan seluruh dunia melakukan pembatasan sosial tanpa terkecuali. Di Indonesia sendiri Covid-19 masuk pada maret 2020, yang menyebabkan pemerintah Indonesia  mengeluarkan  pembatasan  sosial  berskala  besar.  Di  mana  masyarakat  dipaksa  melakukan pembatasan sosial dan melakukan semua aktivitas di dalam rumah, hal ini membuat mereka tidak siap secara fisik dan mental untuk menghadapinya [1]
Media sosial merupakan sebuah sarana komunikasi dan pemasaran di mana orang dapat menuangkan pemikiran, ide dan pengalaman mereka dengan orang lain. Dengan menggunakan internet dan teknologi web, media  sosial  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  interaksi  sosial  manusia.  Menurut  laporan  terbaru We  Are
Social , WhatsApp mencapai  90,9%  penggunaan  media  sosial  di  Indonesia,  Instagram  mencapai  85,3%, Facebook mencapai 81,6%, dan TikTok mencapai 73,5% [2]
Perusahaan  asal  Tiongkok,  ByteDance  pertama  kali  meluncurkan  aplikasi  berdurasi  pendek  yang bernama Douyin. Hanya dalam waktu satu tahun Douyin memiliki 100 juta pengguna dan 1 miliar tayangan video setiap hari [3]. TikTok, yang awalnya dikenal sebagai platform hiburan, telah berkembang menjadi alat yang  dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  pendidikan.  Aplikasi  ini  memungkinkan  pengguna untuk  membuat  dan  berbagi  video  pendek  yang  dapat  digunakan  sebagai  konten  edukatif.  TikTok  awalnya dikenal sebagai platform hiburan, tetapi peneliti mulai melihat bahwa itu bisa menjadi alat pembelajaran yang bagus [4].
TikTok  adalah  media  pembelajaran  yang  menarik  dan  menyenangkan,  dan  penggunaan  aplikasi  ini sebagai  media  pembelajaran yang dapat  membantu  para  pengguna  dalam  belajar  [5].  Salah  satu  cara  untuk mendapatkan hasil belajar yang bagus adalah dengan menggunakan media pembelajaran. Keseluruhan kegiatan pengumpulan  data  atau  informasi,  pengolahan,  penafsiran,  dan  pertimbangan  untuk  membuat  keputusan tentang  tingkatan  hasil  belajar  yang  dicapai  setelah  melakukan  kegiatan  belajar  untuk  mencapai  tujuan pembelajaran.  Dengan  demikian,  TikTok  memiliki  potensi  untuk  menjadi  alat  pembelajaran  yang  efektif, terutama bagi generasi muda yang lebih akrab dengan teknologi digital dan media sosial.
Dengan latar belakang yang ada, peneliti melakukan Analisis Penggunaan Media Sosial TikTok sebagai Media  Pembelajaran  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifiers.  Dengan  memanfaatkan komentar,  like,  dislike,  dan  interaksi  pengguna  lainnya,  algoritma  ini  dapat  membantu  dalam  memahami sentimen pengguna terhadap berbagai konten pembelajaran yang disajikan.
Analisis sentimen adalah proses otomatis yang berfokus pada pemahaman, ekstraksi, dan pengolahan data teks untuk menemukan sentiment dalam pernyataan atau pernyataan pendapat. Analisis sentiment dapat digunakan untuk menentukan apakah informasi dalam teks termasuk pendapat atau perspektif tentang masalah atau peristiwa yang bersifat positif atau negatif [6]. Analisis sentimen juga disebut sebagai penambangan opini yang  bertujuan  untuk  mengetahui  pendapat  masyarakat  terkait  penggunaan  TikTok  sebagai  media pembelajaran. Subyek dalam kumpulan data dapat berupa individu, organisasi, atau produk [7].
Algoritma  Naïve   Bayes adalah salah satu teknik statistik  yang digunakan untuk klasifikasi data [8]. Algoritma ini berdasarkan pada Teorema Bayes dengan asumsi 'Naïve ' bahwa semua fitur dalam dataset adalah independen. Keuntungan dari algoritma Naïve  Bayes adalah efisiensinya dalam mengklasifikasikan data teks dan kemampuannya untuk bekerja dengan baik bahkan dengan jumlah data latihan yang relatif kecil.
Terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya  terkait  analisis  sentimen  menggunakan  Naïve  Bayes,  di antaranya yaitu penelitian pertama yang ditulis oleh Havadz Faradian, Albar Rubhasy, dan Yunan Fauzi Wijaya dengan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  mengklasifikasikan  sentimen  terhadap  penutupan  TikTok  Shop, mencapai akurasi 77%, precision 78%, recall 90%, dan F1-Score 83% [9]. Penelitian kedua yang ditulis oleh Nanda  Try  Luchia,  Sephia  Nazwa  Auliani,  Hani  Handayani,  Nilam  Wahdiaz  Azani,  dan  Rimelda  Adha menggunakan algoritma yang sama untuk menganalisis 2110 tweet tentang TikTok di Twitter, menemukan mayoritas sentimen netral (95,78%) dengan akurasi 88% [10]. Penelitian ketiga yang ditulis oleh Friska Aditia Indriyani, Ahmad Fauzi, dan Sutan Faisa menganalisis 2000 ulasan di Google Play Store dengan Naïve Bayes dan SVM, di mana SVM lebih akurat (84%) dibanding Naïve Bayes (79%) [11]. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes efektif dalam analisis sentimen, namun SVM bisa memberikan akurasi lebih tinggi. Perbedaan hasil disebabkan oleh variasi data, platform, dan tujuan penelitian yang mempengaruhi performa algoritma.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  untuk  menganalisis  sentimen pengguna  terkait  penggunaan  TikTok  sebagai  media  pembelajaran.  Algoritma  ini  dipilih  karena kemampuannya  dalam  mengklasifikasikan  data  teks  dengan  efisien,  serta  memberikan  wawasan  mengenai persepsi  pengguna  terhadap  konten  edukatif  di  TikTok.  Melalui  analisis  sentimen  ini,  diharapkan  dapat diperoleh  gambaran  yang  lebih  jelas  mengenai  efektivitas  TikTok  sebagai  alat  bantu  pembelajaran,  serta bagaimana platform ini dapat dioptimalkan untuk mendukung pendidikan di masa depan.
Hasil analisis ini diharapkan dapat memberikan arahan yang berguna bagi pembuat konten, pendidik, dan  peneliti  untuk  meningkatkan  kualitas  materi  pembelajaran  di  TikTok,  serta  memperluas  pemahaman tentang peran media sosial dalam pembelajaran informal.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini berfokus pada metode yang digunakan dalam penelitian untuk menganalisis penggunaan TikTok sebagai media pembelajaran menggunakan Algoritma Naïve  Bayes. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa  tahapan  utama  yaitu  pengumpulan  data,  pelabelan,  praproses  data,  ekstraksi  fitur  dengan menggunakan TF-IDF, klasifikasi menggunakan Naïve  Bayes, dan evaluasi hasil. Alur penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  memakai  data  yang  diperoleh  eksklusif  tidak  melalui perantara.  Berdasarkan  hal  tersebut  peneliti  mengumpulkan  secara  khusus  untuk  memecahkan  konflik penelitian. Pengumpulan data tersebut menggunakan kuesioner yang berupa susunan daftar pertanyaan secara tertulis yang bertujuan untuk memperoleh data yang diungkapkan oleh responden.

## 2.2. Labelling
Labelling adalah proses untuk menentukan kelas positif atau negatif dari ulasan pada dataset. Labelling dapat dilakukan secara manual atau otomatis. Tujuan dari labelling adalah untuk mengetahui representasi dari data dan mengenali sentimen data [12].

## 2.3. Pre-Processing
Tahap ini merupakan langkah penting yang mana data mentah diolah kemudian diubah menjadi bentuk yang lebih terstruktur, atau yang disebut Pre-Processing [13].
1. Case Folding (Transform Cases) Case Folding (Transform Cases) adalah proses mengubah semua huruf dalam teks menjadi huruf kecil (lowercase)  [14].  Langkah  ini  penting  untuk  memastikan  konsistensi  dalam  pengolahan  data  teks, menghindari perbedaan yang disebabkan oleh huruf besar dan kecil.
2. Tokenization (Tokenize)
Tokenization adalah proses memecah teks menjadi unit-unit yang lebih kecil yang disebut token [15]. Setiap token bisa berupa kata, frasa, atau simbol. Proses ini penting karena memungkinkan analisis lebih detail  terhadap  setiap  elemen  dalam  teks.  Tokenization  biasanya  dilakukan  dengan  menggunakan pemisah kata seperti spasi atau tanda baca.
3. Stopwords Removal (Filter Stopwords)
Stopwords Removal adalah proses menghapus kata-kata umum yang tidak memiliki makna signifikan dalam  analisis  teks,  seperti  "dan",  "yang",  "di",  "ke",  dan  "dari"  [16].  Menghapus  stopwords meningkatkan  kualitas  analisis  dengan  mengurangi  kebisingan  dalam  data,  menggunakan  daftar stopwords dari library NLP seperti Kaggle.
4. Filter Token (by Length)
Filter Token (by Length) menghilangkan token berdasarkan panjang karakternya. Token yang terlalu pendek atau panjang dihapus karena kurang informatif. Biasanya, token dengan panjang kurang dari 4 karakter atau lebih dari 25 karakter dihapus, membantu mengeliminasi kesalahan pengetikan atau kata- kata yang tidak relevan [17].

## 2.4. TF-IDF
TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency)  merupakan  tahapan  pre-processing  dalam ekstraksi dataset. Selanjutnya TF-IDF akan melakukan pembobotan pada sebuah kata (term) dalam dokumen [18].  Oleh  karena  itu  hal  ini  menekankan  bahwa  nilai  TF-IDF  sebuah  kata  akan  meningkat  seiring  dengan frekuensi kemunculan dalam sebuah dokumen berita. Selain itu TF-IDF digunakan untuk menyeimbangkan bobot kata-kata dalam berita, sehingga kata yang spesifik memiliki arti yang lebih besar  pada sebuah dokumen [19].

## 2.5. Klasifikasi Naïve Bayes Classifier
Konsep  dasar  dari  klasifikasi  adalah  semacam  struktur  data  dengan  jenis  analisis  data  dasar  yang melibatkan  teknik  penentuan  kelompok  berdasarkan  data  sebelumnya.  Naïve  Bayes  adalah  teknik  statistik untuk  penalaran  induktif  untuk  masalah  klasifikasi.  Keuntungan  dari  teknik  ini  adalah  hanya  memerlukan sejumlah kecil data latihan untuk menentukan perkiraan parameter yang diperlukan untuk proses klasifikasi [20] Persamaan umum Naïve Bayes Classifier dapat dilihat pada persamaan 1.
P (A|B)   = P (B|A) ∗ P (A) P (B) (1)
Keterangan:
P (A|B)   : Probabilitas bersyarat A yang diberikan oleh B
P (B|A)   : Probabilitas bersyarat B yang diberikan oleh A P (A)
: Probabilitas kejadian A P (B) : Probabilitas kejadian B

## 2.6. Evaluasi
Proses ilmiah yang sistematis yang dikenal sebagai evaluasi bertujuan untuk menentukan apakah hasil, atau efektifitas, suatu program atau proyek, secara objektif konsisten dengan tujuan yang direncanakan untuk mencapainya  Setelah  itu,  membuat  dan  menetapkan  kebijakan  dengan  mempertimbangkan  manfaat  dan keuntungan program terlebih dahulu [21].
1. Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 (2)

## 2. Precision
Precision  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
3. Recall
Recall  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengumpulan data penelitian dilakukan dengan cara menyebarkan kuesioner kepada pengguna aplikasi  TikTok.  Kuesioner  disebarkan  kepada  pengguna  media  sosial  TikTok  agar  mereka  mengisi berdasarkan experience. Tujuan dikumpulkannya data tersebut yaitu untuk mengetahui seberapa efektif atau tidak aplikasi TikTok sebagai media pembelajaran. Proses pengumpulan data dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Proses Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  melalui kuesioner  terkumpul  sebanyak  176  data.  Dataset  tersebut  kemudian  akan disimpan ke dalam file dengan format CSV. Hasil tampilan data dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Pengumpulan Data
Apakah Anda pernah menggunakan TikTok untuk tujuan pembelajaran? Seberapa efektif menurut Anda TikTok sebagai media pembelajaran? Apakah Anda lebih suka pembelajaran melalui TikTok daripada metode tradisional? Bagaimana pendapat Anda tentang kualitas konten pembelajaran di TikTok? Apakah Anda merasa konten pembelajaran di TikTok mudah dipahami? Pernah Cukup Efektif Lebih suka metode tradisional Cukup baik dan menarik Sangat Mudah Tidak Pernah Sangat Efektif Tradisional Sangat bagus tetapi sangat sedikit Iya Belum pernah Tidak terlalu efektif Lebih bagus metode tradisional Tidak terlalu buruk Ya Pernah Cukup efektif Tidak juga Cukup membantu Cukup mudah dipahami Pernah Lumayan efektif Lumayan Singkat, jelas, dan tidak membosankan Iya
3.1. Labelling
Proses pelabelan pada data kuesioner dilakukan secara manual. Pelabelan dibagi menjadi positif dan negatif. Hasil labelling dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Labelling No Text Sentimen 1 Pernah cukup efektif Lebih suka melalui TikTok Lumayan, semua tergantung dari konten kreator Iya Positif 2 Belum pernah Tidak terlalu efektif Lebih bagus metode tradisional Tidak terlalu buruk Ya Negatif
Jumlah data yang didapat untuk labelling yaitu sebanyak 176 data. Jumlah untuk sentimen positif yaitu sebanyak  145  data,  sedangkan  untuk  sentimen  negatif  yaitu  31  data.  Di  bawah  ini  terdapat  diagram  yang menunjukkan hasil perbandingan antara sentimen positif dan sentimen negatif. Perbandingan sentimen positif dan negatif dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 . Perbandingan Sentimen Positif dan Negatif

## 3.2. Pre-Processing
Tahap pre-processing diawali dengan operator tokenize , transforms cases , filter stopwords (dictionary) , dan filter tokens (by length). Tokenize digunakan untuk memisahkan kata per kata. Transform Cases digunakan untuk mengubah huruf besar menjadi huruf kecil. Kemudian, filter stopwords digunakan untuk menghilangkan kata-kata yang tidak penting, dan filter tokens digunakan untuk menghilangkan kata-kata dengan jumlah huruf terbatas atau terlalu banyak huruf.

## 3.2.1. Case Folding (Transform Cases)
Proses case folding dilakukan untuk mengubah kalimat pada data menjadi huruf kecil atau lower case. Misalnya, kata "TikTok" dan "TikTok" dianggap sama setelah proses case folding. Hal ini membantu dalam mengurangi  jumlah  fitur  unik  dalam  dataset  dan  meningkatkan  efisiensi  analisis.  Hasil  case  folding  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Transform Cases No Text Transform Cases 1 Pernah cukup efektif Lebih suka melalui TikTok Lumayan, semua tergantung dari konten kreator Iya pernah cukup efektif lebih suka melalui TikTok lumayan, semua tergantung dari konten kreator iya
2 Belum pernah Tidak terlalu efektif Lebih bagus metode tradisional Tidak terlalu buruk Ya belum pernah tidak terlalu efektif lebih bagus metode tradisional tidak terlalu buruk ya

## 3.2.2. Tokenization (Tokenize)
Proses tokenization merupakan proses untuk memotong kalimat menjadi beberapa kata yang lebih kecil. Hasil tokenize dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Tokenize No Text Tokenize 1 Pernah cukup efektif Lebih suka melalui TikTok Lumayan, semua tergantung dari konten kreator Iya ‘Pernah’, ‘cukup’, ‘efektif’, ‘Lebih’, ‘suka’, ‘melalui’, ‘TikTok’, ‘Lumayan’, ‘semua’, ‘tergantung’, ‘dari’, ‘konten’, ‘kreator’, ‘Iya’ 2 Belum pernah Tidak terlalu efektif Lebih bagus metode tradisional Tidak terlalu buruk Ya ‘Belum’, ‘pernah’, ‘Tidak’, ‘terlalu’, ‘efektif’, ‘Lebih’, ‘bagus’, ‘metode’, ‘tradisional’, ‘Tidak’, ‘terlalu’, ‘buruk’,
‘Ya’

## 3.2.3. Stopwords Removal (Filter Stopwords)
Proses stopwords removal yaitu proses untuk menghapus kata umum berdasarkan kaggle. Hasil filter stopwords dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Stopwords Removal No Text Filter Stopwords 1 Pernah cukup efektif Lebih suka melalui TikTok Lumayan, semua tergantung dari konten kreator Iya cukup efektif Lebih suka melalui TikTok Lumayan, semua tergantung dari konten kreator Iya 2 Belum pernah Tidak terlalu efektif Lebih bagus metode tradisional Tidak terlalu buruk Ya Belum pernah Tidak terlalu efektif Lebih bagus metode tradisional Tidak terlalu buruk Ya

## 3.2.4. Filter Token (by Length)
Proses filter token by length merupakan proses untuk membatasi jumlah kata yang digunakan dengan batas minimal 4 karakter dan maksimal 25 karakter. Hasil filter token dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Filter Token No Text Filter Token 1 Pernah cukup efektif Lebih suka melalui TikTok Lumayan, semua tergantung dari konten kreator Iya Pernah cukup efektif Lebih suka melalui TikTok 2 Belum pernah Tidak terlalu efektif Lebih bagus metode tradisional Tidak terlalu buruk Ya Belum pernah Tidak terlalu efektif Tidak terlalu buruk

## 3.3. TF-IDF
Setelah tahap pre-processing data selesai, langkah berikutnya adalah pembobotan data menggunakan metode TF-IDF. Metode ini dikenal sebagai frekuensi waktu dokumen invers. Tujuan proses TF-IDF adalah untuk menampilkan berapa banyak kata dalam dataset yang sering muncul. TF-IDF akan membatasi sebuah kata (term) dalam dokumen, menekankan bahwa nilai TF-IDF sebuah kata meningkat seiring dengan frekuensi kemunculannya dalam dokumen berita. Selain itu, TF-IDF digunakan untuk menyeimbangkan bobot kata-kata dalam dokumen berita, sehingga kata-kata tertentu memiliki nilai yang lebih besar dalam dokumen. Proses TF- IDF dapat dilihat pada gambar berikut. Hasil TF-IDF dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7 . Hasil TF-IDF Word In Documents Total In Class (Positif) In Class (Negatif) efektif 137 141 120.0 21.0 mudah 76 93 80.0 13.0 pembelajaran 40 71 62.0 9.0 tiktok 48 68 51.0 17.0 konten 32 61 46.0 15.0 bagus 50 51 39.0 12.0 dipahami 39 45 39.0 6.0 lumayan 32 45 39.0 6.0 tradisional 33 35 29.0 6.0 suka 32 32 28.0 4.0 metode 27 31 26.0 5.0 menarik 25 30 28.0 2.0 tergantung 26 27 25.0 2.0 belajar 18 21 19.0 2.0 informasi 14 19 17.0 2.0 media 13 18 16.0 2.0
Pada tabel 7, kata-kata seperti "efektif", "mudah", dan "pembelajaran" muncul dengan banyak dalam dokumen dan secara keseluruhan, menunjukkan bahwa kata-kata ini sering muncul saat melakukan analisis. Khususnya, kata "efektif" muncul sebanyak 137 kali dalam dokumen dengan total 141 kali, dan paling sering
muncul dalam kelas positif (120 kali) daripada kelas negatif (21 kali), menunjukkan korelasi kuat antara kata "efektif" dan sentimen positif dalam dataset.
Selanjutnya, gambar di bawah menunjukkan wordcloud yang memvisualisasikan kata-kata yang sering digunakan dalam bentuk yang lebih mudah dipahami. Kata-kata seperti "mudah", "pembelajaran", "TikTok", dan  "konten"  juga  memiliki  ukuran  yang  cukup  besar,  menunjukkan  betapa  pentingnya  kata-kata  ini  untuk analisis. Hasil wordcloud dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Wordcloud TF-IDF

## 3.4. Klasifikasi Naïve Bayes Classifier
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  ditampilkan  pada  tabel,  model  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 52.27% dengan margin kesalahan sebesar ± 13.94%. Tabel menunjukkan bahwa dari 91 prediksi positif, 76 di antaranya  benar  positif  (true  positive)  dan  15  salah  positif  (false  positive),  menghasilkan  precision  sebesar 83.52%. Sementara itu, dari 85 prediksi negatif, 69 di antaranya salah negatif (false negative) dan 16 benar negatif  (true  negative),  menghasilkan  precision  sebesar  18.82%.  Recall  untuk  kelas  positif  adalah  52.41%, sedangkan recall untuk kelas negatif adalah 51.61%. Hasil klasifikasi Naïve Bayes Classifier dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Klasifikasi Naïve Bayes Classifier True Positif True Negatf Class Precission Pred. Positif 76 15 83.52% Pred. Negatif 69 16 18.82% Class Recall 52.41% 51.61%
Berikut merupakan perhitungan manual dari tabel 8.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 76+16 76+15+69+16 = 96 176 = 0.5227 = 52,27%
𝑃𝑟𝑒𝑑 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 76 76+15 = 76 91 = 0.8352 = 83.52%
𝑃𝑟𝑒𝑑 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 16
16+69 = 0.1882 = 18.82%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 76 76+69 = 76 145 = 0.5241 = 52.41%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 16 16+15 = 16 31 = 0.5161 = 51.61%
Dari 176 data yang digunakan dalam penelitian ini, 76 False Negative (TN), 69 False Positive (FP), 15 False Negative (FN), dan 16 True Positive (TP) dihasilkan, seperti yang dijelaskan oleh perhitungan di atas. Hasil akhir penelitian confusion matrix ini menunjukkan ketepatan sebesar 82,52% dan recall sebesar 51,61%, yang menghasilkan nilai ketepatan sebesar 52,27%. Confusion matrix dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Grafik Confusion Matrix

## 3.5. Evaluasi
Pada  penelitian  ini,  model  Naïve  Bayes  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  sentimen  terhadap ulasan aplikasi TikTok. Proses evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi sebesar 52.27%. Ini  berarti  model  dapat  memprediksi  dengan  benar  sekitar  52.27%  dari  total  176  sampel  data  yang  diuji. Precision untuk kelas positif mencapai 83.52%, yang menunjukkan bahwa dari semua prediksi positif yang dihasilkan model, 83.52% di antaranya benar-benar positif. Namun, precision untuk kelas negatif hanya sebesar 18.82%, menandakan bahwa hanya 18.82% dari prediksi negatif yang benar-benar negatif. Recall untuk kelas positif  adalah 52.41%,  sementara  recall  untuk  kelas  negatif  adalah 51.61%.  Ini  menunjukkan bahwa model memiliki  kemampuan  yang  sedang  dalam  mengenali  data  positif  dan  negatif,  tetapi  lebih  baik  dalam mengidentifikasi data positif dibandingkan data negative.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  Naïve    Bayes  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  memiliki  performa  yang  kurang  memuaskan  dengan  akurasi  keseluruhan  sebesar  52.27%. Meskipun  precision  untuk  kelas  positif  cukup  tinggi,  precision  untuk  kelas  negatif  sangat  rendah.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  model  cenderung  lebih  efektif  dalam  mengidentifikasi  ulasan  positif  dibandingkan ulasan negatif. Recall yang diperoleh menunjukkan bahwa model mampu mengenali lebih dari separuh data positif dan negatif dengan benar. Untuk meningkatkan performa model, diperlukan peningkatan pada metode pre-processing  data  dan  mungkin  penggunaan  algoritma  yang  lebih  kompleks  atau  metode  ensemble  untuk mencapai hasil yang lebih akurat dan seimbang dalam klasifikasi sentimen.

## REFERENSI
[1] B.  Yip  and  V.  Perasso,  “Asal  Covid-19:  Apakah kita  perlu  tahu  dari  mana  asal  virus  corona  ini?,” https://www.bbc.com/indonesia/dunia-57590872.
[2] C.  M.  Annur,  “Ini  Media  Sosial  Paling  Banyak  Digunakan  di  Indonesia  Awal  2024,” https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2024/03/01/ini-media-sosial-paling-banyak-digunakan-di- indonesia-awal-2024.
[3] A.  Wahyu  Setiawan  and  M.  B.  N.  Ariani,  “Determinasi  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Barat Tahun 2015 – 2019,” Jurnal Indonesia Sosial Sains , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, Jan. 2022, doi: 10.36418/jiss.v3i1.505.
[4] W. A. Alvianto, J. Amanullah, and L. Santoso, “Jurnal Kajian Ilmu seni,” 2024.
[5] L. Novia, A. Hikmat, and I. Safi”I, “Pemanfaatan Aplikasi Tiktok Sebagai Media Pembelajaran Pidato,” Jurnal Inovasi Global , vol. 2, no. 2, pp. 307–311, Mar. 2024, doi: 10.58344/jig.v2i2.64.
[6] 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 Attribution , vol. 12, no. 6, p. 3925.
[7] E.  Andrian  and  A.  Rahman  Isnain,  “JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA  Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Tiktok Shop di Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7530.
[8] A.  Komarudin,  A.  Meutia  Hilda,  and  C.  Author,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Identitas Kependudukan  Digital  Pada  Play  Store  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,”  2024.  [Online]. Available: http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/co-science
[9] H. Faradian, A. Rubhasy, and Y. F. Wijaya, “ANALISIS SENTIMEN  TERHADAP PENUTUPAN TIKTOK  SHOP  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  PADA  MEDIA SOSIAL X,” Scientica Jurnal Ilmiah Sain dan Teknologi , vol. 2, no. 4, pp. 150–163, Mar. 2024.
[10] N. T. Luchia, S. N. Auliani, H. Handayani, N. W. Azani, and R. Adha, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter  Terhadap  Aplikasi  TikTok  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Clasifier,” SENTIMAS: Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian Masyarakat , pp. 100–104, Aug. 2023.
[11] 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.
[12] F. Setya Ananto and F. N. Hasan, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store,” Jurnal ICT : Information Communication Technology , vol.
23,
no. 1, pp. 75–80,
2023, [Online]. Available: https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi
[13] Friska  Aditia  Indriyani,  Ahmad  Fauzi,  and  Sutan  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.
[14] A.  Erfina,  M.  Fani  Al-shufi,  C.  Kaler,  K.  Cisaat,  and  K.  Sukabumi,  “ANALISIS  SENTIMEN APLIKASI JASA KURIR DI PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (SIMIKA) P-ISSN , vol. 5, pp. 2622–6901, 2022.
[15] A.  S.  Rahayu,  A.  Fauzi,  and  R.  Rahmat,  “Komparasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  Support  Vector Machine (SVM) Pada Analisis Sentimen Spotify,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 4, no. 2, p. 349, Dec. 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5398.
[16] M.  Khoirul,  U.  Hayati,  and  O.  Nurdiawan,  “ANALISIS  SENTIMEN  APLIKASI  BRIMO  PADA ULASAN PENGGUNA DI GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” 2023.
[17] R.  Faiz  Ananda,  A.  Syahri,  and  F.  N.  Hasan,  “SENTIMENT  ANALYSIS  OF  CUSTOMER SATISFACTION IN GOJEK AND GRAB APPLICATION REVIEWS USING THE NAIVE BAYES ALGORITHM,” Jurnal  Teknik  Informatika  (JUTIF).1 ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  233–241,  1680,  doi: 10.52436/1.jutif.2024.5.1.1680.
[18] “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier.”
[19] J. Homepage, N. C. Agustina, D. Herlina Citra, W. Purnama, C. Nisa, and A. Rozi Kurnia, “MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science The Implementation of Naïve Bayes Algorithm for Sentiment Analysis of Shopee Reviews on Google Play Store Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Google Play Store,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2022.
[20] E.  Apriliyani  and  Y.  Salim,  “Analisis  performa  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier  pada Unbalanced Dataset,” Indonesian Journal of Data and Science (IJODAS) , vol. 3, no. 2, pp. 47–54, 2022.
[21] R. A. Saputra, D. P. Ray, and F. Irwiensyah, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis Sentimen  Aplikasi  Tokocrypto  Berdasarkan  Ulasan  Pada  Google  Play  Store  Menggunakan  Metode Naïve Bayes,” Media Online , vol. 4, no. 4, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1707.