INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 14477-14489 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Sentimen Pada Pengguna Tiktok Menggunakan Metode Random Forest
(Studi Kasus: Jessica-Mirna)
Dwirany Puspitasari Jennifer 1 ✉ , Noorzahrah Cintya Ningrum 2 , Salsabila Pinasty 3 , Syifa’ul Mufidati Nur Edma 4 , Wiranti Nugrah Andini 5 , Edy Widodo 6
Universitas Islam Indonesia
Email: 21611029@students.uii.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen mengenai persepsi pengguna TikTok terhadap kasus pembunuhan Wayan Mirna Salihin yang melibatkan Jessica Kumala Wongso. Analisis sentimen dilakukan dengan metode Random Forest Classifier terhadap 15.000 data komentar TikTok. Hasil analisis menunjukkan mayoritas komentar positif (52%) mendukung Jessica Kumala Wongso, disusul opini netral (36%) dan negatif (12%). Model Random Forest Classifier yang dibangun mampu melakukan klasifikasi sentimen secara akurat, dengan nilai akurasi, presisi, recall dan f1-score diatas 80% untuk seluruh kelas sentimen. Hasil pemetaan confusion matrix menunjukkan bahwa model dapat membedakan komentar positif, negatif, dan netral dengan baik. Hal ini menunjukkan opini masyarakat di media sosial TikTok cenderung berpihak pada Jessica Kumala Wongso sebagai korban fitnah dalam kasus pembunuhan Wayan Mirna Salihin. Dengan demikian, analisis sentimen terhadap komentar TikTok dapat memberikan gambaran mengenai isu-isu yang sedang mempengaruhi opini publik terkait kasus ini. Hasil penelitian ini dapat digunakan oleh berbagai pihak terkait untuk merumuskan kebijakan atau program yang sesuai dengan harapan masyarakat.
Kata Kunci: Analisis Sentiment, Kasus Jessica-Mirna, Random Forest Classifier

## Abstract
The research aims to analyze TikTok users' sentiments regarding the Wayan Mirna Salihin murder case involving  Jessica  Kumala  Wongso.  A  sentiment analysis  was  conducted  on  15,000  TikTok comments using the Random Forest Classifier technique. The results show that the majority of comments (52%) support Jessica Kumala Wongso, followed by neutral sentiments (36%) and negative opinions (12%). The Random Forest Classifier model achieved high accuracy, precision, recall, and f1-score values above 80% for  all  sentiment  classes,  indicating  its  effectiveness  in  sentiment  classification.  Furthermore,  the confusion  matrix  mapping  reveals  the  model's  ability  to  accurately  differentiate  between  positive, negative, and neutral remarks. These findings suggest that TikTok users tend to sympathize with Jessica Kumala Wongso, viewing her as a victim of defamation in the Wayan Mirna Salihin murder case. This sentiment  analysis  offers  valuable  insights  into  public  perceptions  and  can  guide  stakeholders  in formulating policies or programs that align with public expectations.
Keywords: Jessica-Mirna Case, Random Forest Classifier, Sentiment Analysis

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  canggih  telah  mengubah  cara  pengguna mendapatkan dan menikmati informasi.  Salah satu platform digital yang sangat populer dalam hal interaksi sosial adalah media sosial. Media sosial memungkinkan pengguna untuk terhubung,  berbagi,  dan  berinteraksi  dengan  orang-orang  dari  berbagai  belahan  dunia. Salah satu contoh media sosial yang sangat populer adalah TikTok.
TikTok merupakan aplikasi media sosial yang berfokus pada video-video yang sedang trending  di  kalangan  masyarakat  sejak  akhir  tahun  2019.  Aplikasi  ini  memungkinkan pengguna  untuk  merekam,  mengedit,  dan  berbagi  video  menggunakan  ponsel  mereka. Salah satu keunikan TikTok adalah memiliki fitur pengeditan kreatif seperti filter, efek suara, dan  alat  pengeditan  lainnya  yang  membantu  pengguna  membuat  video  menarik  dan menghibur.  Pengguna  TikTok  juga  dapat  mengunggah  video  mereka  ke  platform  dan menonton  video  dari  pengguna  lain  di  seluruh  dunia.  Dengan  kepopulerannya,  TikTok menjadi  sarana  bagi  penggunanya  untuk  mengekspresikan  diri,  berbagi  kreativitas,  dan mencari konten yang sesuai dengan minatnya (Prakoso, 2020). Banyak pengguna TikTok yang telah menjadi selebriti internet dan mendapatkan kepopuleran melalui konten yang mereka  unggah.  Selain  itu,  TikTok  juga  telah  menjadi  wadah  bagi  berbagai  tren  dan tantangan yang viral di dunia maya.
Secara keseluruhan, TikTok adalah contoh bagaimana perkembangan teknologi telah mengubah  cara  kita  berinteraksi  dan  mengakses  informasi.  Media  sosial  seperti  TikTok memungkinkan penggunanya dengan mudah berbagi dan menikmati konten yang kreatif, menghibur,  dan  relevan  dengan  minatnya.  Namun  hal  tersebut  juga  harus  diimbangi
dengan pemahaman yang baik tentang kegunaannya dan kesadaran akan aspek negatif yang ada.
Menurut  data  dari  goodstat.id  pada  tahun  2023  (Armavillia,  2023),  Indonesia  telah menjadi  negara  dengan  pangsa  pasar  TikTok  terbesar  kedua  di  dunia  setelah  Amerika Serikat. Dalam tahun tersebut, TikTok mencatat sekitar 112 juta pengguna aktif di Indonesia. Meskipun posisinya masih di bawah Amerika Serikat yang memiliki 116 juta pengguna aktif, selisih jumlah pengguna TikTok antara kedua negara tersebut hanya sekitar 4 juta.
Pangsa pasar TikTok yang besar di Indonesia menunjukkan bahwa ada antusiasme yang tinggi dari masyarakat terhadap aplikasi ini. Banyak faktor yang mungkin berkontribusi pada popularitas TikTok di Indonesia, termasuk penetrasi smartphone yang tinggi dan akses internet  yang  lebih  mudah.  Selain  itu,  kreativitas  dan  kemampuan  untuk  berbagi  video secara mudah dan cepat melalui TikTok juga menjadi daya tarik bagi pengguna di Indonesia. Fenomena  ini  juga  memberikan  peluang  bagi  pembuat  konten  lokal  untuk mengekspresikan  diri,  mendapatkan  pengikut,  dan  membangun  komunitas  di  platform tersebut.
Gambar 1. Negara dengan Pengguna Tiktok Terbanyak 2023
Berita kematian Wayan Mirna Salihin di OlivierCafe Grand Indonesia pada tahun 2016 kembali menghebohkan media sosial Indonesia. Kasus pembunuhan Mirna kembali ramai diperbincangkan  setelah  film  dokumenter  Netflix  berjudul Ice  Cold:  Murder,  Coffee  and Jessica Wongso tayang. Film ini berisi wawancara eksklusif dengan  berbagai pihak yang terlibat dalam kasus tersebut, kumpulan footage – footage berita terkait kasus kopi sianida, hingga cuplikan sejumlah rekaman kamera pengawas di tempat kejadian. Penayangan film ini membuat warganet kembali penasaran dengan sosok Jessica Kumala Wongso tersebut.
Tak  sedikit  yang  menginginkan  agar  kasus  ini  bisa  dibuka  kembali  di  persidangan  demi keadilan untuk Jessica Wongso. Hal ini bermula pada tanggal 6 Januari 2016 saat Mirna, Jessica, dan Hani berkumpul di OlivierCafe Grand Indonesia. Mirna meninggal akibat kejang usai  meminum  kopi  Vietnam.  Menyusul  kejadian  tersebut,  muncul  perbincangan  hangat mengenai penyebab meninggalnya Wayan Mirna Salihin. Isu ini menjadi topik yang paling banyak  dibicarakan  di  media  sosial  tanah  air,  khususnya  platform  yang  kini  populer  di kalangan masyarakat Indonesia, yakni Tiktok. Media sosial ini kembali menyebarkan berita tentang kasus Jessica-Mirna dengan cepat. Media tersebut akan memberikan dampak yang signifikan terhadap persepsi masyarakat terhadap informasi mengenai kasus pembunuhan Wayan Mirna Salihin karena banyaknya pengguna Tiktok di Indonesia (Pasya, 2017).
Di  era  digital  saat  ini,  sosial  media  menjadi  wadah  utama  bagi  masyarakat  untuk menyuarakan  berbagai  pendapat  dan  pesan.  Hal  ini  menjadikan  pengelolaan  arus  opini masyarakat yang tersiar melalui berbagai platform online sebagai tantangan tersendiri. Atas dasar ini, peneliti berupaya memanfaatkan komentar yang terkandung di TikTok sebagai sumber  informasi,  mengingat  aplikasi  video  ini  memiliki  aksesibilitas  tinggi  dan  jumlah pengguna  yang  besar.  TikTok  dianggap  memiliki  kelebihan  yakni  konten  yang  disajikan singkat  dan  mudah  dipahami.  Peneliti  berharap  dapat  menggali  berbagai  pendapat masyarakat  mengenai  isu-isu  tertentu  yang  tersirat  dalam  komentar  TikTok.  Selain  itu, trending  topic  apa  saja  yang  tengah  hangat  dibahas  juga  dapat  terdeteksi.  Hasil  kajian diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai isu-isu yang tengah mewarnai opini publik. Dengan demikian, berbagai pihak terkait dapat menangkap sendi-sendi penting dan memformulasikan kebijakan maupun program sesuai harapan masyarakat.
Menurut Gunawan (Gunawan, Pratiwi, & Pratama, 2018), metode yang cocok untuk menyelesaikan  masalah  ini  adalah  analisis  sentimen  atau  opini  mining,  yang  digunakan untuk  mendapatkan  gambaran  umum  tentang  opini  masyarakat,  apakah  opini  tersebut cenderung menghasilkan komentar yang positif, negatif, atau netral.
Pada  penelitian  kali  ini,  peneliti  menggunakan  algoritma  klasifikasi Random  Forest. Algoritma Random  Forest  adalah  sekumpulan  (keluarga)  metode  pembelajaran  yang menggunakan  pohon  keputusan  sebagai  dasar  untuk  membuat  dan  menggabungkan pengklasifikasi. Setiap pohon keputusan menggunakan prediktor acak, dan Random Forest itu  sendiri  membuat  prediksi  dengan  menggabungkan  hasil  dari  masing-masing  pohon keputusan dengan suara mayoritas untuk klasifikasi dan rata-rata regresi . Random Forest memiliki  akurasi  yang  baik,  tahan  terhadap outlier  dan  noise,  dan  lebih  cepat  daripada bagging dan boosting. Dalam hal ini, penulis bermaksud menerapkan metode klasifikasi
Random Forest untuk menentukan opini atau sentimen masyarakat terhadap media sosial Tiktok pada kasus Jessica-Mirna (Vidya, 2012).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  komentar untuk  mengetahui  dan  memahami  perasaan  masyarakat  terhadap  kasus  jessica-mirna secara  positif,  negatif  maupun  netral  dengan  metode Random  Forest  Classifier.Untuk mengetahui  akurasi  model  yang  dibangun,  peneliti  memanfaatkan confusion  matrix. Confusion matrix membandingkan prediksi kelas yang dilakukan model terhadap data uji dengan label sebenarnya. Matriks ini menunjukkan jumlah prediksi benar ( true positive dan true negative) maupun salah (false positive dan false negative). Dengan confusion matrix, peneliti dapat mengukur sejauh mana model mampu dengan tepat memprediksi sentimen setiap komentar menjadi positif, negatif atau netral.

## METODE PENELITIAN
Gambar 2. Tahapan penelitian
Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa komentar di media sosial TikTok yang  berkaitan  dengan  kasus  Jessica-Mirna.  Data  tersebut  diperoleh  dengan  cara melakukan scrapping pada komentar terkait kasus Jessica-Mirna di TikTok, memanfaatkan software  Data  Miner  dan  Instant  Data  Scraper.  Peneliti  memulai  dengan  memasukkan keyword yang berhubungan dengan kasus tersebut di aplikasi TikTok, kemudian mencari video TikTok yang memiliki banyak respon dari masyarakat.
Data yang telah dikumpulkan melalui scrapping kemudian diolah menggunakan text mining untuk membersihkan dan mempersiapkannya untuk analisis lebih lanjut. Pada tahap
analisis sentimen, peneliti membagi komentar-komentar tersebut ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral, dengan pelabelan dilakukan secara manual sesuai asumsi peneliti.
Tahap akhir penelitian melibatkan klasifikasi menggunakan metode Random Forest. Sebelum  melakukan  klasifikasi,  data  dibagi  menjadi  dua  bagian:  data  training  dan  data testing.  Kemudian,  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma Random  Forest untuk menganalisis dan mengklasifikasikan teks komentar yang telah diperoleh.

## Text Mining
Text  mining  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan,  menyusun, mengekstraksi, dan mengambil informasi. Metode text mining menggunakan unstructured set of natural language, sedangkan metode data mining menggunakan structured database set. Metode data mining, yang sering dikaitkan dengan  database terstruktur, lebih fokus pada  pola  penambangan  dari  data  yang  terorganisir  dengan  baik  (Agustina,  Subanti,  & Zukhronah, 2020). Secara umum, operasi text mining dan data mining hampir sama, yang membedakan hanyalah jenis data yang digunakan. Baik data mining maupun text mining memiliki  banyak  kesamaan  dalam  cara  analisisnya.  Namun, text  mining  memungkinkan pengguna mengakses dokumen dari waktu ke waktu melalui berbagai jenis analisis, yang memungkinkan  mereka  mengumpulkan  dan  mempelajari  pola  dokumen,  yang  pada gilirannya menghasilkan informasi yang sangat berharga.
Text mining adalah proses kognitif yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan dokumen dari waktu ke waktu melalui berbagai jenis analisis. Text mining digunakan untuk mengumpulkan dan mempelajari pola dokumen untuk mendapatkan informasi yang diperlukan (Nabila, 2023).

## Prepocessing Data
Preprocessing  merupakan  langkah  penting  dalam  proses  text  mining.  Tujuan utamanya adalah membersihkan dan menyiapkan data teks sebelum dianalisis lebih lanjut. Tidak semua data yang digunakan dalam proses penambangan dalam kondisi ideal untuk diproses.  Terkadang  ada  sejumlah  masalah  dengan  data  ini,  seperti missing  value,  data redundant, atau  format data yang tidak kompatibel, yang dapat mengganggu hasil dari proses  penambangan  itu  sendiri.  Tahap preprocessing  mengubah  data  yang  sudah  ada menjadi struktur berdasarkan persyaratan, sehingga memudahkan pemrosesan lebih lanjut pada langkah berikutnya. Beberapa tahap preprocessing biasanya yang dilakukan adalah:
1. Cleansing
Cleaning  data  dengan  menggunakan  fungsi  penghapusan  punctuation  untuk menghilangkan tanda baca atau karakter selain teks.

## 2. Case Folding
Case  Folding  ialah  teknik  mengubah  setiap  kata  menjadi  huruf  yang  sama,  seperti huruf kecil, dengan menggunakan fungsi lowercase.
3. Tokenizing Setelah  menyelesaikan  tahap Folding  Case,  proses  akan  melanjutkan  ke  tahap Tokenizing untuk memisahkan kata per kata.
4. Normalisasi
Mengubah kata kekinian sesuai PUEBI merupakan proses untuk merubah setiap kata gaul yang tidak sesuai aturan menjadi sesuai PUEBI (Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia).
5. Stopword Removal
Stopword Removal merupakan sebuah metode yang berupaya menghilangkan istilah- istilah yang digunakan secara berlebihan dan tidak menyampaikan informasi penting apa pun sehingga dapat diabaikan. Contoh kata antara lain: aku, kamu, dengan, yang, dan, di, dari, dll.
6. Stemming Pada  tahap stemming,  Library  Sastrawi  membantu  mengubah  kata  berimbuhan (berafiks) menjadi kata dasar atau tidak berimbuhan.

## Analisis Sentimen
Analisis sentimen merupakan bidang yang mencakup Natural Language Processing (NLP), linguistic computational, dan text mining, yang bertujuan untuk menilai pendapat, perasaan, sikap, emosi, penilaian, atau sentimen seseorang terhadap sesuatu, seperti topik, produk, layanan, organisasi, individu, atau aktivitas tertentu. Tugas dasar analisis sentimen adalah  mengklasifikasikan  polaritas  teks,  yakni  menentukan  apakah  teks  memuat pandangan positif atau negatif. Polaritas merujuk pada aspek mendukung atau menolak dalam  dokumen,  kalimat,  atau  pendapat.  Analisis  akan  mengidentifikasi  apakah  teks menyatakan sikap pro atau kontra terhadap objek yang diteliti. Ini penting agar diketahui opini  masyarakat  yang  positif  atau  negatif  terkait  suatu  produk,  isu,  atau  permasalahan sosial tertentu (Wahyudi & Kusumawardhana, 2021). Analisis sentimen merupakan prosedur yang mengutamakan opini kemudian mengkategorikan pola teks dalam kalimat menjadi sentimen  positif,  negatif,  atau  netral.  Tujuan  dari  analisis  sentimen  adalah  untuk mengklasifikasikan atau mengorganisasikan teks ke dalam kelas-kelas tertentu.

## Gambar 3. Ilustrasi Analisis Sentimen

## Confussion Matrix
Confussion matrix dapat digunakan untuk mengukur kinerja metode klasifikasi dengan membandingkan  hasil  klasifikasi  sistem  sehingga  diketahui  keakuratannya.  Selain  itu, confussion  matrix  juga  berguna  untuk  merepresentasikan  hasil  pelatihan  model  secara visual, dimana lebih dari satu kategori ditampilkan secara bersamaan. Representasi visual tersebut melengkapi evaluasi kinerja sistem dalam mengelompokkan data ke dalam target yang tepat. Dengan demikian, confussion matrix bermanfaat untuk menganalisis seberapa baik suatu algoritma klasifikasi bekerja serta menilai tingkat kesalahannya (Budiman, 2021).
Tabel 1. Tabel Confussion Matrix
Kelas Sebenarnya 1 2 Kelas Prediksi 1 True Positive True Negatif 2 False Positif False Positif Keterangan:
a. True Positive (TP)
True Positive bila nilai aktualnya positif dan prediksinya juga positif.
b. True Negative (TN)
True Negative ketika nilai aktualnya negatif dan prediksinya juga negatif.
c. False Positive (FP)
False Positive ketika kenyataannya negatif tetapi prediksinya positif, ini dikenal sebagai kesalahan tipe 1.
d. False Negative (FN)
False  Negative  ketika  kenyataannya  positif  tetapi  prediksinya  negatif,  ini  dikenal sebagai kesalahan tipe 2.
Perhitungan Akurasi pada confussion matrix berdasarkan Tabel 1 dapat menggunakan persamaan berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 𝑥 100%

## Klasifikasi Random Forest
Random Forest ialah gabungan dari setiap teknik decision tree yang ada, kemudian digabungkan dan dikombinasikan menjadi sebuah model (Wahyudi & Kusumawardhana, 2021).  Breiman  (Breiman,  2001)  memperkenalkan  algoritma Random  Forest  dengan menunjukkan  beberapa  keunggulan  antara  lain  mampu  menghasilkan  kesalahan  yang relatif  kecil,  kinerja  klasifikasi  yang  baik,  kemampuan  menangani  data  pelatihan  dalam jumlah besar secara efisien, dan merupakan metode yang efektif untuk memperkirakan data yang hilang. Random Forest adalah salah satu metode yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi.  Klasifikasi  dimulai  dengan  melatih  model Random  Forest  dengan  semua  data training. Kemudian, model Random Forest melakukan Ballanced Random Forest Classifier, yaitu  menyeimbangkan  data training  dengan  menggunakan  teknik  Undersampling  (al, 2022). Setelah itu, model Random Forest dievaluasi dengan melakukan prediksi terhadap data  uji  coba.  Selanjutnya,  hasil  prediksi  akan  ditambahkan  ke  dalam  rumus  AUC  untuk menghasilkan nilai AUC (Abubakar, Muliadi, Farmadi, Herteno, & Ramadhani, 2023).
Metode  klasifikasi Random  Forest  dapat  diibaratkan  sebagai  kumpulan  model klasifikasi  berbasis  pohon  keputusan.  Merupakan  versi  lanjut  dari  teknik Bagging  yang memperkenalkan  unsur  acak  dalam  pembentukannya  (Abubakar,  Muliadi,  Farmadi, Herteno,  &  Ramadhani,  2023).  Berbeda  dengan Bagging  yang  membagi  setiap  node menggunakan fitur terbaik di antara seluruh variabel, Random Forest membagi setiap node menggunakan fitur terbaik pada subset prediktor yang dipilih secara acak pada masing- masing node. Dengan kata lain, Random Forest memilih fitur pemisah secara acak di tiap node,  sehingga  mampu  menghasilkan  model  klasifikasi  yang  lebih  akurat  dibanding Bagging melalui pengenalan fitur yang lebih kompleks.
Algoritma Random  Forests  (untuk  klasifikasi  dan  regresi)  adalah  sebagai  berikut (Bahrawi, 2019):
a. Pertama-tama gambarkan sampel bootstrap 𝑛 𝑡𝑟𝑒𝑒 dari data asli
b. Kemudian untuk setiap sampel bootstrap, buatlah pohon klasifikasi atau regresi yang tidak dipangkas, dengan modifikasi berikut: pada setiap simpul, ambil sampel secara acak 𝑚 try dari prediktor alih-alih memilih pembagian terbaik di antara semua prediktor, dan  pilih  pembagian  terbaik  di  antara  variabel-variabel  tersebut.  ( Bagging  dapat
dianggap sebagai kasus khusus dari hutan acak yang diperoleh ketika 𝑚 𝑡𝑟𝑦 = p, jumlah prediktor).
c. Memprediksi  data  baru  dengan  menggabungkan  prediksi  dari  pohon 𝑛 𝑡𝑟𝑒𝑒 (yaitu, suara mayoritas memilih klasifikasi, rata-rata untuk regresi).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Prepocessing Data
Pada prepocessing  merupakan  langkah  untuk  membersihkan  data  pada  komentar TikTok yang berhasil diperoleh sebelum diolah lebih lanjut.

## Tabel 2. Contoh 1 Prepocessing
Komentar dpt ditarik kesimpulan mirna sbnr ny meninggal krn penyakit tp di create jd pembunuhan ð¤ð¤ð¤ Cleaning dpt ditarik kesimpulan mirna sbnr ny meninggal krn penyakit tp di create jd pembunuhan Case Folding dapat  ditarik  kesimpulan  mirna  sebenarnya  meninggal  karena  penyakit tapi di create jadi pembunuhan Normalisasi dapat  ditarik  kesimpulan  mirna  sebenarnya  meninggal  karena  penyakit tapi dibuat jadi pembunuhan Tokenizing dapat,  ditarik,  kesimpulan,  mirna,  sebenarnya,  meninggal,  karena, penyakit, tapi, dibuat, jadi, pembunuhan Stopward Removal  kesimpulan, mirna, meninggal, penyakit, dibuat, jadi, pembunuhan Stemming kesimpulan, mirna, meninggal, penyakit, buat, pembunuhan

## Analisis sentimen
Berikut merupakan hasil scraping komentar TikTok yang diolah menggunakan analisis sentimen.
Gambar 4. Jumlah Komentar Berdasarkan Sentimen
Berdasarkan  Gambar  4  diperoleh  nilai  sentimen  untuk  setiap  tanggapan  dari perhitungan jumlah kata positif, negatif, dan netral yang didapatkan dari suatu komentar TikTok.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dapat  dilihat  bahwa  tanggapan  hasil  sentimen positif  terhadap  kasus  Jessica-Mirna  memiliki  persentase  tertinggi  yaitu  sebanyak  52%, sentimen negatif sebanyak 12%, dan sentimen netral sebanyak 36%. Hal ini menunjukkan bahwa opini masyarakat terhadap kasus Jessica-Mirna memiliki kecenderungan positif, yang mana opini positif dimaknai bahwa masyarakat pada kasus ini menolak adanya tindakan dari pihak Mirna dan mayoritas masyarakat mendukung Jessica. Dukungan terhadap Jessica disebabkan karena adanya kejanggalan pada kasus tersebut hingga akhirnya kasus tersebut naik kembali.

## Klasifikasi Random Forest
Klasifikasi Random Forest dilakukan dengan data training, yang merupakan 80% dari data  tekstual.  Data  diambil  secara  acak  sehingga  menghitung  akurasi  kinerja  algoritma mengembalikan hasil yang  dapat  mewakili data aktual.  Hasil prediksi algoritma Random Forest dibandingkan dengan 20% data yang diuji dari data teks dan menghasilkan tabel confusion matrix yang disajikan pada Tabel 3 berikut

## Tabel 3. Confussion Matrix
Aktual Negatif Netral Positif Prediksi Negatif 249 72 24 Netral 17 915 166 Positif 2 54 1523
Berdasarkan Tabel 3 menunjukkan bahwa model menunjukkan klasifikasi benar pada 249 data kelas negatif, 915 data kelas netral, dan 1523 data kelas positif. Kesalahan klasifikasi ditemukan pada kelas sebenarnya negatif 96 data, kelas netral 183 data, dan kelas positif sebesar 56 data.
Untuk  mengetahui  seberapa  baik  metode  klasifikasi  bekerja  untuk  setiap  kategori, dapat dilihat dengan menggunakan nilai presisi, recall, dan F1-Score untuk setiap kategori. Hasil akurasi, recall, dan F1-Score memiliki nilai mulai dari 0 hingga 1, dan nilai yang lebih tinggi menunjukkan kualitas metode. Hasil dari proses evaluasi model secara keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 4.
Jenis Klasifikasi Presisi Recall  F-1 Score Negatif 092 0.80 0.85 Positif 0.92 0.83 0.87 Netral 0.89 0.98 0.93
Nilai presisi kelas negatif 92 persen, kelas positif 92 persen, dan kelas netral 89 persen, masing-masing, ditunjukkan dalam Tabel 2 evaluasi model. Hal ini berarti bahwa tingkat kemampuan sistem untuk menemukan informasi yang tepat pada proposisi label prediksi dibandingkan keseluruhan hasil yang diprediksi cukup baik. Nilai recall pada kelas negatif sebesar  80%,  kelas  positif  83%  dan  kelas  netral  98%  yang  artinya  tingkat  keberhasilkan sistem dalam menemukan kembali data yang benar sangat tinggi. F1-Score menunjukkan perbandingan precision dan recall yang dibobotkan rata-rata. Untuk kelas negatif, nilai F1- Score 85%, kelas positif 87%, dan kelas netral 93%. Karena memiliki nilai di atas 50%, ketiga kelas  ini  memiliki  nilai F1-Score  yang  sangat  tinggi.  Ini  menunjukkan  bahwa  algoritma Random Forest mampu mengklasifikasikan sentimen pada komentar TikTok terkait kasus Jessica-Mirna.

## SIMPULAN
Secara keseluruhan, hasil analisis sentimen menunjukkan opini publik di media sosial TikTok cenderung mendukung Jessica Kumala Wongso sebagai korban fitnah dalam kasus pembunuhan  Wayan  Mirna  Salihin.  Mayoritas  komentar  bersifat  positif  (52%)  yang memihak pada Jessica, diikuti opini netral (36%) dan negatif (12%).
Model Machine  Learning  Random  Forest  Classifier  yang  dibangun  mampu melakukan  klasifikasi  sentimen  pada  data  komentar  TikTok  dengan  akurat.  Performa model cukup baik dengan akurasi 92%, presisi dan recall di atas 80% untuk semua kelas sentimen.  Hasil  klasifikasi  model  sejalan  dengan  analisis  deskriptif  yang  menunjukkan dominasi sentimen positif mendukung Jessica.
Dengan  demikian,  berdasarkan  hasil  analisis  sentimen,  dapat  disimpulkan  bahwa opini publik daring cenderung memihak pada Jessica Kumala Wongso sebagai pihak yang dianggap sebagai korban fitnah dalam kasus pembunuhan Wayan Mirna Salihin. Hasil klasifikasi sentimen oleh model Machine Learning mendukung kesimpulan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Abubakar, M. A., Muliadi, Farmadi, A., Herteno, R., & Ramadhani, R. (2023). Random Forest
Dengan Random Search Terhadap Ketidakseimbangan Kelas Pada Prediksi Gagal Jantung. JURNAL INFORMATIKA, 13-18. doi:https://doi.org/10.31294/inf.v10i1.14531 Agustina,  D.  A.,  Subanti,  S.,  &  Zukhronah,  E.  (2020).  Implementasi  Text  Mining  pada Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  terhadap  Marketplace  di  Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector. Indonesian Journal of Applied Statistics Volume 3.
al, A. e. (2022). Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Analisis Sentimen Komentar di  YouTube  Tentang  Islamofobia. Jurnal  Nasional  Komputasi  dan  Teknologi Informasi, 122-130.
Armavillia,  K.  E.  (2023,  Juli  14). Negara  Dengan  Pengguna  TikTok  Terbanyak  2023, Indonesia Peringkat 2. Diambil kembali dari https://data.goodstats.id/
Bahrawi. (2019). SENTIMENT ANALYSIS USING RANDOM FOREST ALGORITHM-ONLINE SOCIAL  MEDIA  BASED. JOURNAL  OF  INFORMATION  TECHNOLOGY  AND  ITS UTILIZATION, 29-33.
Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 5-32.
Budiman,  A.  (2021,  Januari  22). Bab  II.  Retrieved  from  kc.umn.ac.id: https://kc.umn.ac.id>BAB_II
Gunawan, B., Pratiwi, H. S., & Pratama, E. E. (2018). Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes. Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika, 113-118.
Nabila, D. (2023). Implementasi Text Mining dan Analisis Sentimen terhadap Formula E Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier(NBC)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM). Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia.
Pasya,  T.  M. (2017). KASUS JESSICA DALAM BINGKAI BERITA ONLINE Analisis Framing Peradilan Kasus Jessica Pada Portal Berita Detik.com dan Liputan6.com . Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia.
Prakoso,  A.  D.  (2020). PENGGUNAAN  APLIKASI  TIK  TOK  DAN  EFEKNYA  TERHADAP PERILAKU  KEAGAMAAN  REMAJA  ISLAM  DI  KELURAHAN  WAYDADI  BARU KECAMATAN SUKARAME. Lampung: UNIVERSITAS ISLAM NEGERI RADEN INTAN LAMPUNG.
Vidya,  N.  A.  (2012).  Opinion  Mining  Dengan  Menggunakan  Multinomial  Naive  Bayes Classifier Pada Blok . 1-5.
Wahyudi, R., & Kusumawardhana, G. (2021). Analisis Sentimen pada review Aplikasi Grab di Google . JURNAL INFORMATIKA, Vol. 8 No. 2, 200-207.