## ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES TERHADAP REGULASI TIKTOK SHOP PADA MEDIA SOSIAL X (TWITTER)
Anisa Septiani, Apriade Voutama, Siska, Ade Andri Hendriadi, Nono Heryana Program Studi S1 Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat
2010631250088@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  respon  pengguna  media  sosial  X  (Twitter)  terkait regulasi  TikTok Shop ,  yang  dihentikan  operasionalnya  pada  4  Oktober  2023  sesuai  Peraturan  Menteri Perdagangan  Nomor  31  Tahun  2023.  Permasalahan  yang  diangkat  adalah  bagaimana  melakukan  analisis sentimen  dari  respon  pengguna  Twitter  dan  bagaimana  hasil  analisis  tersebut  setelah  menerapkan  algoritma Naïve  Bayes .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  berdasarkan  data  tweet dengan metode algoritma Naïve Bayes . Metodologi penelitian menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in  Database (KDD),  meliputi Data  Selection,  Preprocessing,  Transformation,  Data  Mining, dan Evaluation . Proses analisis  mencakup crawling, seleksi, pelabelan data, dan 6 tahap preprocessing ( cleaning, case folding, tokenizing,  spelling  normalization,  filtering, dan stemming ).  Data  diberi  bobot  kata  melalui  TF-IDF.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi data tweet mencapai performa tertinggi dengan accuracy 88%, precision 87%, recall 90%,  dan f1-score 88%.  Model  ini  melibatkan  pembagian  data  90:10  dengan  pelabelan data manual dan penerapan metode SMOTE. Berdasarkan analisis, sebagian besar tweet menunjukkan sentimen negatif terkait regulasi TikTok Shop , dengan 1040 tweet negatif dan 240 tweet positif dari 1280 data. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi informasi yang berguna bagi pemerintah dan perusahaan TikTok.
Kata kunci :  Naïve Bayes, TikTok Shop, Knowledge Discovery in Database, Data Mining
1. PENDAHULUAN
Teknologi online terus mengalami perkembangan  pesat  pada  masa  sekarang,  sejalan dengan  peningkatan  yang  signifikan  dalam  volume data  digital.  Pengelolaan  data  digital  telah  menjadi keharusan dalam  mengubahnya  menjadi pengetahuan yang  memiliki  nilai.  Saat  ini,  salah  satu  platform terbesar yang berkontribusi besar dalam menciptakan data  digital  adalah  media  sosial.  [1].  Karena  melalui media  sosial,  orang  dapat  membuat  interaksi  sosial antar  pengguna  dari  jarak  jauh  dan  berbagi  berita, momen,  serta  pengalaman  yang  dapat  dibagikan  di media sosial. Orang dan organisasi kini menggunakan media  sosial  sebagai  wujud  eksistensinya  di  dunia maya [2].
Salah  satu  media  sosial  yang  paling  populer  di dunia  adalah  TikTok.  Aplikasi  ini  memungkinkan penggunanya  untuk  membuat  video  singkat  dengan musik,  filter,  dan  fitur-fitur  kreatif  lainnya  [3]. TikTok  yang  awalnya  difokuskan  pada  hiburan melalui video menarik, pada tahun 2022 memperkenalkan  fitur  terbaru,  yaitu  TikTok Shop . TikTok Shop adalah fitur yang berperan sebagai pasar atau platform belanja  online  pada  aplikasi  TikTok. Fitur  TikTok Shop memungkinkan  pengguna  untuk mempromosikan  produk  melalui  siaran  langsung, menciptakan  interaksi  langsung  antara  penjual  dan pembeli  tanpa  perlu  melibatkan  pihak  ketiga. Terdapat  juga  konten  promosi  berupa  ulasan  produk yang dibagikan oleh pembeli asli [4].
Namun  pada  tanggal  4  Oktober  2023  TikTok secara resmi menghentikan operasional TikTok Shop . Keputusan  ini  diambil  setelah  TikTok  sepakat  untuk
mematuhi  peraturan  pemerintah  terkait  perdagangan yang diundangkan dalam Peraturan Menteri Perdagangan  Nomor  31  Tahun  2023  tentang Perizinan  Berusaha,  Periklanan,  Pembinaan,  dan Pengawasan  Pelaku  Usaha  dalam  Perdagangan melalui  Sistem  Elektronik  yaitu  menurut  ketentuan dalam  Pasal  1  Ayat  (17), social  commerce didefinisikan  sebagai  penyedia  layanan  media  sosial yang  menyediakan  fitur  khusus,  menu,  atau  fasilitas tertentu  yang  memungkinkan  para  pedagang  untuk menawarkan  barang  dan/atau  jasa  mereka.  TikTok Shop beroperasi  sebagai social  commerce melalui media  sosial  harus  mematuhi  ketentuan  tersebut. Dengan demikian, pemerintah  melarang  media sosial beroperasi  sebagai e-commerce di  dalam  negeri.  Hal tersebut  menuai  opini  yang  beragam  sosial  media, salah  satu  pada  media  sosial  X  (Twitter).  Mereka mengekspresikan pendapat mereka dengan menuliskan tweet - tweet di media sosial X (Twitter). Beberapa  pendapat  masyarakat  positif,  mereka berpendapat  bahwa  regulasi  ini  berdampak  baik  bagi sejumlah  pasar  yang  sebelumnya  sepi  pelanggan  dan daya  saing  harga  produk.  Disisi  lain  terdapat  juga pendapat negatif dari regulasi ini, banyak bisnis kecil dan  menengah  yang tidak  memiliki toko offline yang sangat bergantung pada fitur ini.
Pada  penelitian  mengenai  analisis  sentimen dilakukan  oleh  [5]  mempelajari  analisis  sentimen yang  diterapkan  untuk  objek  penelitian  maskapai penerbangan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes Classifier .  Studi  tersebut  menunjukkan  bahwa pengujian algoritma Naïve Bayes Classifier menunjukkan  akurasi  81%  saat  melakukan  analisis
sentimen pada objek penelitian maskapai penerbangan.  Stusi  lain  mengenai  perbandingan metode KNN,  Naïve Bayes, dan Decision  Tree untuk menganalisis sentimen tweet mengenai opini terhadap PT PAL Indonesia, menyatakan bahwa metode Naïve Bayes memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar 84,08%,  sedangkan  untuk  metode  K-NN  adalah 83,38% dan Decision Tree adalah 81,09% [6].
Dari  hasil  penelitian  sebelumnya,  algoritma Naive  Bayes  direkomendasikan  untuk  digunakan. Penelitian  ini  menerapkan  algoritma Naïve  Bayes dalam  menganalisis  sentimen  mengenai  regulasi TikTok Shop pada  media  sosial  X  (Twitter). Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  informasi yang dapat berguna bagi pemerintah sebagai pembuat kebijakan dan perusahaan TikTok sebagai pengembang aplikasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Text Mining
Text  Mining    adalah  kegiatan  eksplorasi pengetahuan  dalam  basis  data  berupa  teks,  juga disebut  sebagai  eksplorasi  atau  pencarian  data  dalam bentuk teks. Mencakup ketertarikan terhadap pengetahuan yang baru, diartikan sebagai bagian dari proses  eksplorasi  atau  pencarian  data  teks  yang sebelumnya  tidak  diketahui.  Menurut  [7]  hal  ini memungkinkan pemahaman, pengenalan potensi, dan pola  praktis  atau  pengetahuan  dari  kumpulan  data teks atau corpus masif yang tidak terstruktur.

## 2.2. Analisis Seentimen
Analisis sentimen  merupakan cabang  ilmu  yang mempelajari  opini,  perasaan,  penilaian,  ulasan,  dan sikap  seseorang  terhadap  berbagai  objek  seperti organisasi,  layanan,  produk,  isu,  individu,  dan peristiwa.  Fokus  dari  analisis  sentimen  adalah  untuk memahami  pandangan  individu  yang  mengekspos atau  mencerminkan  emosi  positif  atau  negatif terhadap objek yang dibahas. Secara substansial, saat ini,  analisis  sentimen  menjadi  inti  dari  penelitian dalam bidang media sosial [8].

## 2.3. Algoritma Naïve Bayes
Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  adalah  suatu metode dengan algoritma yang dapat mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kelas-kelas tertentu.  Tiap  atribut  memiliki  bobot  yang  setara, saling  independen,  dan  berperan  dalam  mendukung proses  pengambilan  keputusan.  Meskipun  hubungan independen antara kata (istilah) atau parameter dalam suatu dokumen belum sepenuhnya terpenuhi, keandalan kemampuan klasifikasi Naïve Bayes relatif tinggi  dan  bahkan  lebih superior dalam  hal realistisitas,  kecepatan  tinggi,  dan  akurasi  yang  baik [9].
2.4. Wordcloud Word  Cloud merupakan  representasi  visual  dari frekuensi  kata-kata  dalam  suatu  teks,  di  mana
besarnya  huruf  mencerminkan  sejauh  mana  kata tersebut  muncul.  Artinya,  semakin  besar  huruf, semakin  tinggi  frekuensi  kemunculan  kata  tersebut, dan sebaliknya, semakin kecil  huruf, semakin rendah frekuensi kemunculan kata tersebut [10].

## 2.5. TikTok Shop
TikTok Shop adalah fitur yang berperan sebagai pasar  atau platform belanja online .  Di  TikTok, terdapat  juga  fitur Engagement  Rate yang  berguna bagi  pebisnis  atau influencer sebagai  indikator  untuk menilai  interaksi audiens terhadap  konten  yang mereka  publikasikan.  Fitur  ini  dapat  memberikan wawasan  yang  berguna  dalam  kegiatan  berjualan  di TikTok Shop [11].

## 2.6. X (Twitter)
Twitter  digunakan  secara  luas  di  seluruh  dunia sebagai alat komunikasi dan sumber informasi harian, penelitian  ilmiah  terkait  platform  jejaring  sosial  ini menunjukkan pertumbuhan yang mencolok dari tahun ke  tahun.  Jika  dibandingkan  dengan  data  dari platform digital lain seperti Facebook, Instagram, dan Snapchat,  data  yang  terdapat  di  Twitter  lebih  mudah diakses dan menyediakan sumber daya yang berharga untuk keperluan penelitian akademis [12].

## 2.7. SMOTE
SMOTE atau Synthetic Minority Over-Sampling Technique ,  adalah  metode oversampling yang digunakan  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  data dengan  meningkatkan  jumlah  sampel  dalam  kelas minoritas.  Hal  ini  dilakukan  dengan  menciptakan sampel  sintetis  berdasarkan  data  yang  ada  dalam kelas minoritas [13].

## 2.8. Python
Python  adalah  salah  satu  bahasa  pemrograman serbaguna  terbaik  yang  dapat  digunakan  di  berbagai sistem operasi  modern. Python  juga termasuk  bahasa pemrograman  jenis  interpreted  language.  Jenis  kode ini tidak diubah ke dalam kode yang dapat dimengerti komputer  sebelum  dijalankan,  tetapi  perubahan dilakukan  saat runtime .  Python  sendiri  dibuat  oleh Guido Van Rossum . Ada berbagai aplikasi yang dapat dibuat  dari  Python,  salah  satunya  dalam  bidang ilmiah  dan  numerik,  dengan  berbagai  library  seperti twint, pandas , dan scikit-learn [14].

## 2.9. Google Colabratory
Google Colaboratory , atau disebut  juga Google Interactive  Notebook ,  adalah  layanan cloud yang disediakan  secara  gratis  oleh Google dan  beroperasi mirip dengan Notebook Jupyter . Colab adalah produk yang  dikembangkan  oleh Google  Research yang memungkinkan  siapa  saja  menulis  dan  menjalankan kode Python dari  dalam browser .  Hal  ini  paling cocok untuk tujuan pendidikan, machine learning dan analisis data [15].

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Rancangan Penelitian Metode KDD
Penelitian ini akan menerapkan metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  Alur pemrosesan  metodologi  KDD  adalah  proses  yang mengidentifikasi pattern dalam data yang benar, unik, berguna,  dan  dimengerti.  Tahap  pada  pemrosesan KDD  terdiri  dari  beberapa  langkah  yang  akan dilakukan  yaitu data selection,  text  pre-processing, text transformation, data mining , dan evaluation .
3.1. Data Selection
Tahap  ini  dilakukan  untuk  pengumpulan  data yang  akan  diproses  dengan  teknik crawling data dilanjutkan  dengan select data  sesuai  kebutuhan penelitian dan pelabelan data.

## 3.2. Text Pre-Processing
Tahap ini bertujuan meningkatkan kualitas teks, membentuk,  membersihkan  data  dan  memudahkan proses  analisis  lebih  lanjut.  Proses prepocessing terdiri  dari  tahap cleaning proses  ini  melibatkan menghilangkan atribut yang tidak penting dalam teks, tahap case  folding proses  teks  diubah  menjadi  huruf kecil,  tahap Tokenizing dilakukan  untuk  memecah kalimat  menjadi  kata  per-kata  dan  menentukan struktur  setiap  kata,  tahap spelling  normalization dilakukan  untuk  mengurangi  kata  yang  tidak  baku menjadi  kata  baku,  tahap filtering dilakukan penyaringan  kata  pada  data  yang  terdapat  dalam stopword list , tahap stemming dilakukan menghilangkan afiks atau imbuhan dari kata.

## 3.3. Text Transformation
Tahap  ini  transformasi  teks  ke  dalam  bentuk data digital sebagai representasi dokumen.  Salah satu teknik  transformasi  yang  umum  digunakan  adalah Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF- IDF). Teknik ini menghitung bobot setiap kata dalam dokumen, memungkinkan representasi nilai frekuensi kata-kata  yang  memiliki  signifikansi  atau  sering muncul dalam dokumen tersebut.
3.4. Data Mining Proses data  mining akan  dilakukan  dengan beberapa pembagian data menjadi data latih dan data uji  ( training dan testing )  dengan  rasio  90:10,  80:20,
dan  70:30.  Metode  klasifikasi  diterapkan  untuk mengelompokkan  kalimat  sentimen  ke  dalam  kelas positif  dan  negatif  menggunakan  algoritma Naïve Bayes yang  merujuk  pada  Teorema Bayes .  Dan menerapkan  metode  SMOTE  untuk  mengatasi ketidakseimbangan  data  dan  memperoleh  hasil akurasi yang lebih baik.

## 3.5. Evaluation
Tahap  evaluasi  dilakukan  untuk  penilaian kinerja  algoritma  yang  telah  digunakan. Confusion matrix digunakan  untuk  merepresentasikan  hasil prediksi dari model yang sudah terbentuk. Classification  report memberikan  gambaran  model klasifikasi  secara  keseluruhan. Classification  report mencakup  metrik  evaluasi  seperti precision,  recall, f1-score, dan accuracy untuk  setiap  kelas  dalam dataset. Word  cloud adalah  visualisasi  data  dengan menampilkan  kata  -  kata  yang  sering  muncul  dalam tweet sentimen.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  pengembangan model  klasifikasi  yang  dapat  digunakan  untuk menganalisis  tweet  pada  media  sosial.  Penelitian  ini menggunakan  metode Knowlwdge  Discovery  in Database (KDD)  dan  algoritma Naïve  Bayes dengan klasifikasi Multinomial  Naïve  Bayes .  Implementasi model Naïve  Bayes dilakukan  menggunakan Google Colab dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python .  Seluruh  data  yang  diperoleh  akan  melalui proses KDD.

## 4.1. Data Selection
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dari  tweet  yang  ditulis  oleh  pengguna media sosial X (Twitter). Data ini  mencakup periode waktu  mulai  dari  3  Oktober  2023  hingga  10 Desember 2023. Komponen utama  yang diambil  dari setiap  tweet  adalah username pengguna,  tanggal cuitan  tweet,  dan  tweet  yang  diberikan  oleh pengguna. Total data yang digunakan pada penelitian ini  sebanyak  1280  data.  dengan  hasil  pelabelan  data sebanyak 240 data negatif dan 1040 data positif.
Gambar 2. Jumlah Sentimen Positif dan Negatif 240 1040 Sentimen Regulasi TikTok Shop Positif Negatif
4.2. Text Pre-Processing
Pada  tahap text-prepocessing terdapat  beberapa proses dalam pembentukan data  yang dilakukan agar dataset  yang  berisi  data  tweet  yang  digunakan  untuk analisis sentimen memudahkan dalam proses pemodelan  atau  tahap  selanjutnya.  Tahap  yang dilakukan  yaitu cleansing , case  folding , tokenizing , spelling normalization , filtering , stemming .
Gambar 3. Data Hasil Pre-Processing

## 4.3. Text Transformation
Tahap text transformation dilakukan menggunakan pembobotan TF-IDF ( Term Frequency –  Inverse  Document  Frequency ).  Data  terakhir  yang digunakan  yaitu  berupa  data  teks,  lalu  akan  diolah dengan menggunakan TF-IDF sehingga menghasilkan  bobot  nilai  pada  data  teks  tersebut. Implementasi  TF-IDF  menghasilkan  matriks  dua dimensi yang merepresentasikan dataset . Matriks TF- IDF dari dataset tweet memiliki dimensi 1280 x 757, terdapat 757 token (fitur) dan 1280 dokumen tweet.

## 4.4. Data Mining
Tahap data mining dilakukan dengan penerapan algoritma Naïve  Bayes Pembuatan  model  dalam penelitian ini melibatkan persiapan data latih dan data uji, pembagian data latih dan data uji  masing-masing sebesar  90:10,  80:20,  dan  70:30.  Klasifikasi  dalam pembuatan  model  ini  dilakukan  melalui  6  skenario yaitu  yang  menggunakan  metode  SMOTE  dan  tanpa menggunakan metode SMOTE.
Tabel 1. Skenario Uji Skenario Pembagian Data SMOTE Skenario 1 90 : 10 Tidak Pakai Skenario 2 80 : 20
Skenario Pembagian Data SMOTE Skenario 3 70 : 30 Skenario 4 90 : 10 Pakai Skenario 5 80 : 20 Skenario 6 70 : 30
Penerapan  metode  SMOTE  bertujuan  untuk meningkatkan  represntasi  kelas  minoritas  dalam dataset dengan  menyeimbangkan  jumlah  sampel antar  kelas  minoritas  dan  mayoritas.  Hasil  dari penerapan  metode  SMOTE  memungkinkan  untuk menghasilkan  kinjera  model  yang  lebih  baik.  Proses klasifikasi data menggunakan  model algoritma Naïve Bayes yang  dikenal  sebagai Multinomial  Naïve Bayes .  Data  latih  akan  digunakan  untuk  melatih model,  sedangkan  data  uji  akan  digunakan  untuk menguji performa model yang telah dilatih.
Tabel 2. Hasil Uji Coba Skenario Pemodelan Skenario (Rasio) Hasil Pembagian Data Accuracy Data Latih Data Uji Skenario 1 (90:10) 1152 128 84% Skenario 2 (80:20) 1024 256 83% Skenario 3 (70:30) 896 384 82% Skenario 4 (90:10) - SMOTE 1872 208 88% Skenario 5 (80:20) - SMOTE 1664 416 86% Skenario 6 (70:30) - SMOTE 1456 624 86%
Dari  data  yang  tertera  pada  Tabel  2.,  model klasifikasi  yang  mencatat  akurasi  tertinggi  yaitu skenario  4  dengan  akurasi  sebesar  88%  dengan pembagian  data  90:10,  serta  menerapkan  algoritma Naïve  Bayes dengan  metode  SMOTE.  Penerapan metode  SMOTE  dalam  ketiga  pembagian  data mampu meningkatkan akurasi model dengan baik.

## 4.5. Evaluation
Evaluasi  ini  melibatkan  penilaian  terhadap klasifikasi yang telah dilakukan dan analisis terhadap hasil  pemodelan  yang  telah  dilaksanakan.  Dengan menggunakan confusion  matrix,  classification  report dan word  cloud .  Model  klasifikasi  sentimen  yang akan  dievaluasi  adalah  skenario  yang  menggunakan metode  SMOTE  yaitu  skenario  4,  skenario  5,  dan skenario 6.
4.6. Confusion Matrix
a. Skenario 4
Dari 208 data yang merupakan data uji didapatkan hasil seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Confusion Matrix Skenario 4
Berdasarkan Confusion  Matrix tersebut,  dapat dihitung  beberapa  metrik  evaluasi  performa  model klasifikasi, sebagaimana pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Classification Report Skenario 5
b. Skenario
Gambar 6. Hasil Confusion Matrix Skenario 6 Dari 416 data yang merupakan data uji didapatkan hasil seperti pada Gambar 6.
Berdasarkan Confusion  Matrix tersebut,  dapat dihitung  beberapa  metrik  evaluasi  performa  model klasifikasi, sebagaimana pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Classification Report Skenario 7

## c. Skenario 6
Dari 624 data yang merupakan data uji didapatkan hasil seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Confusion Matrix Skenario 8
Berdasarkan Confusion  Matrix tersebut,  dapat dihitung  beberapa  metrik  evaluasi  performa  model klasifikasi, sebagaimana pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Classification Report Skenario 9
4.7. Word Cloud Visualisasi word  cloud digunakan  untuk memberikan gambaran umum tentang topik pembahasan  dalam  data  tweet  mengenai  regulasi TikTok Shop .  Ini  adalah  sebuah  representasi  visual yang  menampilkan  kata  -  kata  yang  paling  sering muncul dalam data tweet.
Berdasarkan  Gambar  10.  menunjukan  bawa kata  yang  sering  muncul  yaitu  ‘produk’,  ‘murah’, ‘sesuai’,  ‘harga’,  ‘resmi’,  ‘untung’,  ‘transaksi’, ‘efektif’, ‘regulasi’ dan lain - lain. Dari data informasi tersebut,  mayoritas  pengguna  media  sosial  X (Twitter)  setuju  mengenai  regulasi  TikTok Shop . Mereka  berpendapat  bahwa  produk  di  TikTok Shop seringkali dihargai di bawah harga pasar. Oleh karena itu,  regulasi  ini  dianggap  menguntungkan  bagi pedagang di pasar tradisional dan e-commerce resmi. Selain  itu,  perlu  dicatat  bahwa  TikTok  adalah platform media  sosial,  bukan e-commerce ,  sehingga seharusnya  tidak  ada  transaksi  jual-beli  di  aplikasi tersebut.
Gambar 11. Hasil Word Cloud Tweet Negatif
Berdasarkan  Gambar  11.  menunjukan  bawa kata yang sering muncul yaitu ‘sedih’, ‘sepi’, ‘salah’, ‘pisah’,  ‘imbas’,  ‘larang’,  ‘sakit’,  ‘habis’,  ‘kecewa’, ‘rugi’ dan  lain  -  lain.  Informasi  menunjukkan bahwa banyak  pengguna  media  sosial  X  (Twitter)  merasa sedih  dan  kecewa  dengan  regulasi  TikTok Shop . Regulasi  ini  juga  menyebabkan  masalah  lain,  seperti pemutusan  kerja  di  pihak  ekspedisi  dan  bagi  afiliasi TikTok Shop .  Usaha  kecil  dan  menengah  yang berjualan  di  TikTok Shop ,  terutama  yang  tidak memiliki toko fisik, juga terdampak. Pengguna media sosial X (Twitter) berharap TikTok dapat memperbaiki izin aplikasinya, baik dengan memperbarui  status  sebagai platform  e-commerce maupun izin transaksi di aplikasi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa klasifikasi  analisis  sentimen  pada  media  sosial  X (Twitter)  mengenai  isu  Regulasi  TikTok Shop 81% tweet  yang  ditulis  oleh  pengguna  berisi  sentimen negatif dan 19% tweet lainnya berisi sentimen positif. Penerapan  algoritma Naïve  Bayes untuk  analisis sentimen  regulasi  TikTok Shop di  media  sosial  X (Twitter)  menunjukkan  kinerja  yang  baik.  Secara keseluruhan,  algoritma Naïve  Bayes memiliki performa  dengan  presentasi  terbesar  terdapat  pada skenario  4  akurasi  sebesar  88%.  Skenario  4  tersebut menggunakan  pembagian  data  (90%  data  latih  dan 10%  data  uji)  dan  menggunakan  metode  SMOTE. Skenario  4  mampu  memodelkan  klasifikasi  dengan hasil tingkat accuracy sebesar 88%, precision sebesar 87%, recall sebesar  90%,  dan f1-score sebesar  88%. Hasil  kata  -  kata  yang  mengindikasikan  sentimen positif terhadap Regulasi TikTok Shop menggunakan
Naïve  Bayes pada  media  sosial  X  (Twitter)  yaitu ‘produk’,  ‘murah’,  ‘sesuai’,  ‘harga’,  ‘resmi’, ‘untung’,  ‘transaksi’,  ‘efektif’,  ‘regulasi’  dan  lain  - lain. Hasil kata - kata yang mengindikasikan sentimen negatif terhadap Regulasi TikTok Shop menggunakan Naïve  Bayes pada  media  sosial  X  (Twitter)  yaitu ‘sedih’,  ‘sepi’,  ‘salah’,  ‘pisah’,  ‘imbas’,  ‘larang’, ‘sakit’, ‘habis’, ‘kecewa’, ‘rugi’ dan lain - lain.
Pertimbangan untuk melakukan analisis sentimen  terhadap  pembukaan  kembali  TikTok Shop yang  berkolaborasi  dengan e-commerce ,  serta eksplorasi  dengan  menggabungkan  algoritma Naïve Bayes dengan  metode  lain  seperti Support  Vector Machine,  Random  Forest,  K-Nearest  Neighbor, dan Decision  Tree , dapat  menjadi  langkah  inovatif dalam pengujian.  Dalam  penelitian  ini,  data  hanya diklasifikasikan  ke  dalam  label  positif  dan  negatif; untuk penelitian berikutnya, dapat ditambahkan  label netral,  positif  kuat,  dan  negatif  kuat.  Selain  itu, penelitian  selanjutnya  dapat  mengimplementasikan metode seleksi  fitur seperti N-Gram, Particle Swarm Optimization, Chi Square, dan Stable Mutation Jump Strategy .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  K.  Fauziyyah,  “Analisis  Sentimen  Pandemi Covid19  Pada  Streaming  Twitter  Dengan  Text Mining Python,” J. Ilm. SINUS , vol. 18, no. 2, p. 31, 2020, doi: 10.30646/sinus.v18i2.491.
[2]  U.  Sivarajah,  Z.  Irani,  S.  Gupta,  and  K. Mahroof,  “Role  of  big  data  and  social  media analytics  for business to business sustainability: A  participatory  web  context,” Ind.  Mark. Manag. ,  vol.  86,  no.  April,  pp.  163–179,  2020, doi: 10.1016/j.indmarman.2019.04.005.
[3]  M.  S.  Pardianti  and  V.  Valiant,  “Pengelolaan Konten  Tiktok  Sebagai  Media  Informasi,” Fikom UPI YAI , vol. XXVII, no. September, pp. 1–19,
2022, [Online]. Available: http://repository.upi-
yai.ac.id/4706/1/Pengelolaan Konten Tiktok sebagai Media Informasi.pdf
[4]  E.  P.  &  S.  E.  Suprajang,  “TIKTOK  SHOP: CONSUMER CULTURE TRANSFORMATION  IN  THE  ERA  OF SOCIAL  MEDIA,”  vol.  1,  no.  2,  pp.  56–61, 2023.
[5]  A.  B.  P.  Negara,  H.  Muhardi,  and  I.  M.  Putri, “Analisis  Sentimen  Maskapai  Penerbangan Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Information Gain,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. ,  vol.  7,  no.  3,  p.  599,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020711947.
[6]  F.  S.  Pattiiha  and  H.  Hendry,  “Perbandingan Metode  K-NN,  Naïve  Bayes,  Decision  Tree untuk  Analisis  Sentimen  Tweet  Twitter  Terkait Opini Terhadap PT PAL Indonesia,” JURIKOM (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  2,  p.  506, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4016.
[7]  A. Firdaus and W. I. Firdaus, “Text Mining Dan
Pola  Algoritma  Dalam  Penyelesaian  Masalah Informasi :  (Sebuah Ulasan),” J.  JUPITER ,  vol. 13, no. 1, p. 66, 2021.
[8]  J. A. Septian, T. M. Fachrudin, and A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan
Indonesia
Menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan  K- Nearest Neighbor,” J. Intell. Syst. Comput. , vol.
1, no. 1, pp. 43–49, 2019, doi: 10.52985/insyst.v1i1.36.
[9]  B.  M.  Akbar,  A.  T.  Akbar,  and  R.  Husaini, “Analysis  of  Sentiments  and  Emotions  about Sinovac Vaccine Using Naive Bayes,” Telematika ,  vol.  19,  no.  2,  p.  185,  2022,  doi: 10.31315/telematika.v19i2.7601.
[10]  J.  R.  R.  Nurwanda,  Fadlila,  “Perbandingan Metode  Naive  Bayes  Classifier  dan  Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter Topik  Lifestyle,”  vol.  9,  no.  November,  pp. 314–323, 2023.
[11]  A. Supriyanto, I. F. Chikmah, K. Salma, and A. W.  Tamara,  “Penjualan  Melalui  Tiktok  Shop
dan  Shopee:  Menguntungkan  yang  Mana?,” Bus. Sci. J. Bus. Entrep. , vol. 1, pp. 1–16, 2023, [Online].
Available: https://journal.csspublishing/index.php/business [12]  J.  Yu  and  J.  Muñoz-Justicia,  “Free  and  Low- Cost Twitter Research Software Tools for Social Science,” Soc. Sci. Comput. Rev. , vol. 40, no. 1, pp. 124–149, 2022, doi: 10.1177/0894439320904318.
[13]  R.  Nursyahfitri,  C.  Rozikin,  and  R.  I.  Adam, “Penerapan  Metode  SMOTE  dalam  Klasifikasi Daerah Rawan Banjir di Karawang Menggunakan  Algoritma Naive Bayes,” J.  Sist. dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  10,  no.  4,  p.  339,  2022, doi: 10.26418/justin.v10i4.46935.
[14]  Python  Software  Foundation,  “Applications  for Python.”  Accessed:  Nov.  15,  2023.  [Online]. Available: https://www.python.org/about/apps/
[15]  E.  Bisong, Google  Colaboratory  BT  -  Building Machine  Learning  and  Deep  Learning  Models on  Google  Cloud  Platform:  A  Comprehensive Guide for Beginners . Apress, 2019.