## Analisis Sentimen Perbedaan Pendapat Netizen Indonesia Terhadap Penutupan Tiktok Shop Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Eko Kurnianto, Dimas Febriawan *
2 Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
Email: 1 ekok203@email.com, 2,* dimas.febriawan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: dimas.febriawan@uhamka.ac.id Submitted: 15/12/2023; Accepted: 28/12/2023; Published: 29/12/2023
Abstrak– Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen netizen Indonesia terkait penutupan TikTok  Shop.  Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  perbedaan  pendapat  yang  tersebar  di  platform  media  sosial.  Data  yang didapatkan  dari  social  media  seperti  Youtube,  Tiktok,  dan  Threads.  Terdapat  data  yang  nantinya  akan  digunakan  pada penelitian ini dengan jumlah 1366 data. Kemudian, terdapat 987 data positif dan 379 data negatif. Setelah dilakukannya riset, makan akan diperoleh hasil dengan akurasi 86.97% pada percobaan pertama yang tidak menggunakan operator Split Data, dan akurasi  89.23%  pada  percobaan  kedua  yang  telah  menggunakan  operator  Split  Data.  Kemudian  dari  pada  hasil  analisis  ini menyatakan variasi sentimen yang signifikan di antara netizen Indonesia terkait penutupan TikTok Shop. Beberapa kelompok netizen  mungkin  mengekspresikan  kekecewaan atau ketidaksetujuan sementara  yang lain  mungkin  menunjukkan dukungan terhadap keputusan tersebut. Analisis juga mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang memengaruhi perbedaan pendapat, seperti pengalaman pengguna, ekspektasi terhadap platform, dan dampak ekonomi. Dari akan itu, dalam penelitian ini berkontribusi didalam  bidang  analisis  sentimen  dan  pengolahan  bahasa  alami  yang  menerapkan  prosedur  pemecahan  sehingga  dapat  di klasifikasi pada data komentar netizen pada platform.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Algoritma Naïve Bayes; Tiktok Shop; Rapid Miner; Identifikasi
Abstract– This research uses the Naïve Bayes algorithm to analyze the sentiments of Indonesian netizens regarding the closure of the TikTok Shop. This research focuses on analyzing differences of opinion spread on social media platforms. Data obtained from social media such as Youtube, Tiktok, and Threads. There is data that will later be used in this research with a total of 1366 data. Then, there were 987 positive data and 379 negative data. After conducting research, results will be obtained with an accuracy of 86.97% in the first experiment which does not use the Split Data operator, and an accuracy of 89.23% in the second experiment which uses the Split Data operator. Then the results of this analysis reveal significant variations in sentiment among Indonesian netizens regarding the closure of the TikTok Shop. Some groups of netizens may express disappointment or disapproval while others may show support for the decision. The analysis also identified key factors influencing dissent, such as user  experience,  expectations of the platform and  economic  impact.  Due to this, this research  contributes to the field  of sentiment analysis and  natural  language processing  which applies splitting procedures so that netizen  comment data on the platform can be classified.
Keywords : Sentiment Analysis; Naïve Bayes Algorithm; TikTok Shop; Fast Miner; Identification

## 1. PENDAHULUAN
Pada era digital ini, media sosial telah menjadi salah satu wadah utama bagi masyarakat untuk berbagi pendapat, informasi, dan interaksi secara online.  Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan media sosial di Indonesia menjadi  sangat  signifikan.  Netizen  Indonesia  aktif  menggunakan  berbagai  platform  media  sosial  untuk menyampaikan pendapat, berbagi informasi, dan terlibat dalam berbagai diskusi online. Tiktok, sebagai salah satu platform  media  sosial  yang  paling  populer,  memiliki  pengguna  aktif  yang  signifikan  di  Indonesia.  Salah  satu platform yang sangat populer di Indonesia adalah Tiktok, sebuah aplikasi berbagi video pendek yang telah meraih popularitas besar di kalangan netizen Indonesia [1].
Dalam  beberapa  waktu  terakhir,  Tiktok  mambuat    sebauh  fitur  yang  memungkinkan  pengguna  dapat menjual  dan  membeli  produk  secara  langsung  kepada  pengikut  mereka  melalui  aplikasi.  Setelah  beberapa  hari fitur tersebut rilis di aplikasi Tiktok dan diberi nama Tiktok Shop.  Tiktok Shop ini menjadi topik pembicaraan hangat di kalangan netizen Indonesia. Karena banyak sekali benefit yang di dapat jika menggunakan Tiktok Shop. Oleh,  karena  itu  banyak  netizen  Indonesia  menjadikan    fitur  Tiktok  Shop  ini  sebagai  tempat  utama  untuk melakukan transaksi barang jika dibandingkan dengan e-commerce yang sudah ada seperti Shoppe, Tokopedia, BukaLapak atau yang lainnya [2] .
Tiktok  merupakan  platform  media  sosial  yang  mayoritasnya  menyuguhkan  konten  hiburan. Dan  Tiktok diciptakan sebagai media sosial untuk hiburan sekaligus belanja. Belanja dari menonton konten hiburan di Tiktok lebih mempunyai daya tarik tersendiri dibandingan dengan e-commerce lain [3] . Harga lebih murah juga menjadi salah satu alasan kenapa  masyarakat Indonesia  lebih  memilih TikTok Shop dibandingkan e-commerce  lainnya. Hal itu dikarenakan di dalam Tiktok Shop terdapat fitur canggih yang dimiliki oleh TikTok Shop yaitu berupa live streaming  yang  menjadikan  customer  dapat  membeli  barang  yang  diinginkan  dangan  harga  murah.  Tiktok merupakan  platform  media  sosial  yang  mayoritas  menyuguhkan  konten  hiburan.Berbeda  dengan  Shopee  yang sengaja  diciptakan  khusus  untuk  menjadi  sebuah  e-commerce  untuk  jual  beli  barang  yang  dibutuhkan penggunanya [4].
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7170
Salah satu peristiwa yang memicu perbincangan di kalangan netizen Indonesia adalah penutupan TikTok Shop.  TikTok  Shop  awalnya  menjadi  platform  yang  memungkinkan  pengguna  TikTok  untuk  menjual  produk langsung  melalui  aplikasi.  Keputusan  untuk  menutup  TikTok  Shop  dapat  menciptakan  perbedaan  pendapat  di antara netizen. Beberapa netizen mungkin mendukung keputusan ini atas alasan tertentu, seperti keamanan atau privasi, sementara yang lain mungkin mengecamnya karena melihatnya sebagai pembatasan peluang bisnis.
Terdapat beberapa algoritma yang digunakan untuk melakukan analisis sentimen, seperti Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors, Decision Trees [5]. Dalam penelitian ini, peneliti memilih menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  karena  algoritma  ini  memiliki  beberapa  keunggulan  yang  memudahkan implementasi  dan  mengurangi  kesulitan  dalam  perhitungan.  Salah  satu  keunggulan  Naïve  Bayes  adalah kemampuannya  untuk  bekerja  dengan  baik  pada  data  yang  terdistribusi  tidak  merata  atau  tidak  seimbang.  Ini menjadikannya  efektif  dalam  situasi  di  mana  jumlah  sampel  dalam  kelas  tertentu  jauh  lebih  banyak  atau  lebih sedikit dibandingkan dengan kelas lain. Selain itu, Naïve Bayes dikenal memiliki kemampuan untuk menangani data besar dengan efisien.
Algoritma  ini  merupakan  algoritma  machine  learning  yang  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi, berdasarkan  teorema  probabilitas  Bayes.  Keberhasilannya  terbukti  dalam  berbagai  aplikasi  seperti  penyaringan spam, analisis sentimen, dan klasifikasi artikel berita, terutama pada dataset dengan dimensi tinggi seperti pada penelitian ini. Dengan menerapkan algoritma ini pada data yang diambil dari platform-platform media sosial yang mencerminkan keragaman pandangan, penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai  pendapat  netizen  Indonesia  tentang  penutupan  TikTok  Shop.  Dengan  hasil  analisis  sentimen  ini, diharapkan  dapat  memberikan  informasi  berharga  kepada  pihak  berkepentingan, termasuk  retailer, pemerintah, dan  konsumen,  sehingga  mereka  dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  terkait  penutupan  TikTok  Shop. Melalui  kontribusinya,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  peran media sosial dalam membentuk opini publik serta kebijakan terkait isu-isu lingkungan dan Kesehatan.
Penelitian dengan cakupan yang serupa dilakukan oleh Desy Oktaheriyani [6] Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  menerapkan  dua  operator  yang  berbeda,  yaitu  split  data  dan  cross- validation  data,  untuk  menganalisis  sentimen.  Pada  tahap  penelitian,  data  yang  dikumpulkan  terdiri  dari  359 komentar  yang  diklasifikasikan  ke  dalam  dua  kelas,  yaitu  kelas  positif  dan  kelas  negatif.  Hasil  akurasi  dari penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  operator  split  data  mencapai  86.29%,  sedangkan  dengan  operator cross-validation data mencapai 86.23%.
Penelitian dengan cakupan yang serupa dilakukan oleh Artanti Inez Tanggraeni [7] dengan memanfaatkan algoritma Naïve Bayes, dilakukan analisis sentimen terhadap 65 data ulasan pengguna yang dikumpulkan melalui teknik Web Scraping. Hasil analisis sentimen ini menunjukkan tingkat akurasi yang sangat baik. Dengan tingkat akurasi  yang  mendekati  100%,  mencapai  87%,  hal  ini  menegaskan  tingkat  keberhasilan  yang  signifikan  dalam analisis sentimen menggunakan klasifikasi Naïve Bayes dengan penerapan pembobotan TF-IDF. Hasil precision, yang merupakan rasio antara data ulasan positif yang diprediksi dengan tepat dan keseluruhan data yang diprediksi, juga  menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik,  mencapai  83%.  Selain  itu,  hasil  recall  sebesar  87%  menunjukkan sensitivitas prediksi terhadap data ulasan positif berdasarkan data yang sebenarnya.
Penelitian  dengan  cakupan  yang  serupa  dilakukan  oleh  Sevira  Chairunnisa  Nandaresta  [8]  dengan mencermati  pandangan  masyarakat  terhadap  Tiktok  Shop  dan  Shopee  serta  menilai  sejauh  mana  kedua  e- commerce  tersebut  memberikan  manfaat  kepada  masyarakat  melalui  penerapan  metode  klasifikasi  Algoritma Naïve Bayes. Melalui analisis data yang terdiri dari 800 ulasan, di mana 400 di antaranya berasal dari ulasan Tiktok Shop dan 400 dari ulasan Shopee. Dari total 800 ulasan yang dianalisis, terungkap bahwa hanya 300 ulasan yang menyoroti tanggapan positif masyarakat terhadap Tiktok Shop dan Shopee. Hasil analisis ini dapat memberikan pemahaman  lebih  mendalam  mengenai  persepsi  dan  pengalaman  pengguna  terhadap  Tiktok  Shop  dan  Shopee dalam konteks layanan e-commerce.
Penelitian dengan cakupan  yang serupa dilakukan oleh  Soleh Jafar Sidiq [9]  yang  menyelidiki  jumlah ulasan  yang  mencerminkan  tanggapan  positif  dan  negatif  terhadap  layanan  Tiktok  Shop.  Sebanyak  64,4%  dari data  tersebut  menunjukkan  sentimen  positif,  sementara  14,4%  menunjukkan  sentimen  negatif.  Dalam  kategori sentimen  positif,  tingkat  precision  mencapai  0,88%,  recall  sebesar  0,74%,  dan  f1-score  sebesar  0,80%.  Untuk sentimen yang merujuk pada aspek negatif, akurasi mencapai 0,88%, tingkat penyadaran (recall) mencapai 0,96%, dan  skor  f1  mencapai  0,91%.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  gambaran  rinci  mengenai  evaluasi sentimen pelanggan terhadap layanan Tiktok Shop berdasarkan output analisis data yang telah dilakukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Langkah-langkah yang akan diterapkan dalam penelitian ini mencakup: Pengumpulan Data (Crawling Data), Pra- pemrosesan Data (Preprocessing Data), Pelabelan (Labeling), Implementasi Split Data, Implementasi Algoritma Naïve  Bayes,  dan  Evaluasi  Hasil.  Evaluasi  melibatkan  perbandingan  antara  percobaan  pertama  tanpa menggunakan  operator  Pembagian  Data  dan  percobaan  kedua  yang  melibatkan  operator  Pembagian  Data.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7170
Kesimpulan akan diambil berdasarkan perbandingan hasil kedua percobaan tersebut. Rincian tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a) Crawling Data
Pada  fase  ini,  Proses  mencakup  penghimpunan  data,  meskipun  metode  ini  belum  umum  digunakan  dalam penelitian lain. Penelitian ini fokus pada akuisisi komentar secara daring melalui platform sosial media seperti Youtube, Tiktok, dan Threads. [10] .
b) Preprocessing Data
Preprocessing  merupakan  tahapan  awal  dalam  analisis  data  yang  bertujuan  untuk  menyiapkan  dan membersihkan  data  mentah  sehingga  dapat  dimanfaatkan  secara  efisien  dalam  proses  analisis  berikutnya. Fokus  utama  dari  preprocessing  adalah  meningkatkan  kualitas  data,  menghilangkan  gangguan,  dan mengoptimalkan data agar sesuai dengan persyaratan analisis yang akan dilakukan [11] .
c) Labeling
Data yang akan digunakan merupakan data yang diperoleh dari platform media sosial online seperti Youtube, Tiktok, dan Threads. Selanjutnya, dilakukan proses pelabelan secara manual dengan mengkategorikan ulasan ke dalam dua klasifikasi, yaitu sentimen positif dan sentimen negatif [12] .
d) Implementasi Split Data
Pada  langkah  ini,  Pembagian  Data  dapat  dijalankan  melalui  RapidMiner  Studio  dan  berkaitan  dengan  hasil labeling yang dibagi menjadi dua kategori, yaitu  data latih dan data uji. Dalam kerangka penelitian ini, data dipisahkan dengan memisahkan dataset latih, yang nantinya akan diuji menggunakan Algoritma Naïve Bayes pada dataset uji [13] .
e) Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Pada  langkah  ini,  algoritma  klasifikasi  yang  diterapkan  yaitu  Naïve  Bayes  pada  data  latih  [14].  Dengan menggunakan  algoritma  ini,  peneliti  dapat  memprediksi  apakah  sentimen  ulasan  pelanggan  itu  positif  atau negatif berdasarkan kata-kata yang terdapat dalam ulasan tersebut.
f) Evaluasi
Pada  langkah  evaluasi  ini,  dilakukan  perhitungan  nilai  akhir  dari  analisis  klasifikasi  menggunakan  metrik- metrik seperti akurasi, presisi, dan recall [15]. Dengan menggunakan matriks kebingungan (confusion matrix) untuk  memisahkan  berdasarkan  pengelompokan  dataset,  dimana  eksperimen  pertama  dilakukan  tanpa menggunakan operator Split Data, sementara eksperimen kedua melibatkan penggunaan operator Split Data. Tabel confusion matrix dapat digunakan untuk menyajikan hasil perhitungan tersebut. [16].
g) Kesimpulan
Dalam  rangkuman  ini,  diperoleh  hasil  perbandingan  antara  percobaan  pertama  dan  percobaan  kedua  untuk menilai apakah hasilnya dapat diinterpretasikan dalam analisis sentimen ulasan, yang mencakup aspek positif dan negatif dari tingkat kepuasan.

## 2.2 Preprocessing
Preprocessing merupakan sebuah teknik yang digunakan untuk mengubah suatu data mentah kedalam format yang efisien.Karena  data  mentah  seringkali  tidak  lengkap  dan  memiliki  format  yang  tidak  konsisten.  Dalam preprocessing ada beberapa tahapan kerja yang digunakan antara lain:
a. Data Cleaning (Cleansing): tahapan ini data dibersihkan melalui beberapa proses seperti menambahkan nilai yang hilang.
b. Letter Casing (Case Folding): tahapan ini untuk mengkonvers seluruh teks menjadi bentuk standar (huruf kecil atau lowercase)
c. Tokenizing: tahapan ini untuk mengubah kata-kata yang dipisahkan oleh spasi dalam teks.
d. Stemming: tahapan ini untuk pengurangan bentuk menjadi kata dasarnya.
e. Filter Stopword Removal: tahapan ini untuk mengambil kata-kata yang penting dan membuang kata-kata yang tidak berpengaruh pada proses klasifikasi.
f. Filter Token (by length): tahapan ini untuk memfilter tokenize berdasarkan panjangnya.

## 2.3 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naive Bayes adalah metode klasifikasi yang berdasarkan teorema Bayes dengan asumsi bahwa setiap fitur yang digunakan untuk klasifikasi adalah independen. Secara sederhana, algoritma ini memprediksi kelas dari suatu data berdasarkan probabilitas dari fitur-fiturnya.
Penting  untuk  diingat  bahwa  algoritma  ini  "naive"  karena  mengasumsikan  independensi  antara  setiap pasangan fitur, meskipun kenyataannya fitur mungkin saling terkait. Meskipun demikian, Naive Bayes sering kali memberikan  hasil  yang  baik,  terutama  dalam  konteks  klasifikasi  teks  dan  dokumen.  Salah  satu  teknik  yang diterapkan  dalam  melakukan  klasifikasi  ini  adalah  metode  Naïve  Bayes.  Pendekatan  ini  beroperasi  dengan memproyeksikan probabilitas kejadian di masa yang akan datang berdasarkan pengalaman yang telah terjadi di masa sebelumnya [17]. Untuk rumus Algoritma Naïve Bayes [18] dapat dilihat pada (i). Rumus Naïve Bayes :
P(A|B) = P( B | A ).P(A)
P(B) (1) Penjelasan
P(A) : Probabilitas kejadian A. P(B) : Probabilitas kejadian B. P(A|B)  : Probabilitas bersyarat A yang diberikan oleh B. P(B|A)  : Probabilitas bersyarat B yang diberikan oleh A.

## 2.4 Confusion Matrix
Confusion  Matriks  dipakai  untuk  mengukur  sejauh  mana  model  klasifikasi  dapat  memprediksi  dengan  benar terhadap suatu kelas. Dan biasanya digunakan dalam konteks masalah klasifikasi biner (dua kelas), walaupun dapat disesuaikan untuk masalah klasifikasi multikelas. Rumus confusion terlihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Rumus Confusion Prediction Class Actual Class Pred. Positif  Pred. Negatif Negatif TP FN Positif FP TN
Dalam penilaian kualitas klasifikasi dengan melakukan perhitungan, terdapat beberapa metode yang dapat digunakan, namun salah satu yang umum digunakan adalah menggunakan akurasi, presisi, dan recall [19]. Akurasi adalah persentase dari prediksi model yang telah dibuat. Perhitungan nilai akurasi dilakukan dengan menggunakan persamaan rumus sebagai berikut (2).
Accuracy = (TP+TN) (TP+TN+FN+FP) x 100% (2)
Selain mengukur akurasi, metode untuk menilai kualitas klasifikasi melibatkan perhitungan precision dan recall. Precision mengindikasikan tingkat keakuratan informasi yang digunakan untuk menghasilkan jawaban oleh sistem. Penghitungan nilai precision dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan rumus(3).
Precision = TP (TP+FN) x100% (3)
Recall  adalah  perbandingan  antara  jumlah  materi  yang  relevan  dengan  total  materi  yang  relevan. Penghitungan nilai recall dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan rumus(4).
Recall = TP (TP+FN) x100% (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Crawling Data
Pada fase permulaan ini, berhasil menghimpun 1366 data dari berbagai platform media sosial, termasuk Youtube, Tiktok,  dan  Threads.  Proses  pengambilan  data  dilakukan  secara  manual  dari  setiap  platform  untuk  menjamin kualitas dan ketepatan data yang dihimpun. Dalam analisis ini, studi menggunakan dua istilah kunci, yakni Positif dan Negatif, sebagai fokus utama untuk mengevaluasi sentimen atau tanggapan netizen terhadap fitur TikTok Shop [20] . Data diambil menggunakan Dengan menggunakan Bahasa Indonesia, analisis dapat memberikan penafsiran yang lebih akurat mengenai respons dari pengguna fitur TikTok Shop, sebagaimana yang terlihat pada gambar 2.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7170
Gambar 2. Hasil Crawling Data

## 3.2 Preprocessing
Setelah berhasil mengumpulkan sejumlah 1366 data, langkah berikutnya dalam penelitian ini adalah melakukan preprocessing. Proses preprocessing dilakukan dengan tujuan mengeliminasi kata-kata yang kurang terkait, dalam dataset,  meningkatkan  mutu  data  dan  menghasilkan  teks  yang  lebih  optimal.  Tahapan  ini  melibatkan  beberapa langkah, yakni:
a. Dalam tahap Pembersihan Data (Cleaning Data) ini, peneliti memulai langkah dengan menggunakan operator penggantian. Selanjutnya, peneliti menentukan mengatur parameter penggantian sesuai dengan data yang perlu disucikan,  seperti  menghilangkan  data  yang  duplikat,  data  yang  mengandung  tautan  situs  web,  tanda  baca, simbol-simbol, dan juga data yang berisi emotikon, sebagaimana ditunjukkan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Sample Cleaning Data
Input Output
JGN TAKUT DGN ADANYA PERDAGANGAN PASAR BEBAS ILEGAL,TAPI YANG PERLU DI TAKUTKAN JIKA PENGAWAS PERDAGANGAN
PURA-PURA BUTA. 😂😂😂 pemerintah semestinya bersyukur rakyatnya bisa menjangkau daya beli.krn pemerintah sendiri gk bisa bikin produk murah bagi
rakyatnya sendiri 😂😂😂

## JGN TAKUT DGN ADANYA
PERDAGANGAN PASAR BEBAS ILEGAL TAPI YANG PERLU DI TAKUTKAN JIKA PENGAWAS PERDAGANGAN PURA-PURA BUTA pemerintah semestinya bersyukur rakyatnya bisa menjangkau daya beli.krn pemerintah sendiri gk bisa bikin produk murah
bagi rakyatnya sendiri
ADA ONLINE SHOP PAKAYAN DI TIKTOK
SHOP BISA MERAUP KEUNTUNGAN 20MILYAR PERBULAN KALO KAGA ADA MUNGKIN BISA
DI  BAGI2 KE PEDAGANG2 KECIL 😢😢
ADA ONLINE SHOP PAKAYAN DI TIKTOK
SHOP BISA MERAUP KEUNTUNGAN PERBULAN KALO KAGA ADA MUNGKIN
BISA DI BAGI KE PEDAGANG KECIL rakyat miskin bisa beli barang murah pemerintah gak suka,rakyat gak kebeli barang karena mahal,pemerintah senang.... 😂😂😂😂
rakyat miskin bisa beli barang murah pemerintah gak suka,rakyat gak kebeli barang karena mahal,pemerintah senang
YOUTUBE SEDIKIT LAGI BERHASIL TUMBANGKAN TIKTOK. MEREKA BERSAING SAMPAI YT MENGADAKAN YT SHORT
BERBAYAR UNTUK TUMBANGKAN TIKTOK.
TIKTOK ORANG ORANG SYNDROOM🤣🤣🤣🤣

## YOUTUBE SEDIKIT LAGI BERHASIL
TUMBANGKAN TIKTOK MEREKA
BERSAING SAMPAI YT MENGADAKAN YT SHORT BERBAYAR UNTUK TUMBANGKAN
TIKTOK. TIKTOK ORANG ORANG
SYNDROOM
Harus ☝️ jika penjulaan online tidak dihapus maka pasar tradisional tinggal kenangan Harus jika penjulaan online tidak dihapus  maka pasar tradisional tinggal kenangan Dengan hadir nya tiktok ,banyak umkm dan toko² lokal di indonesia banyak yg tutup dan akhirnya pengannguran merajalela ., tolong buat pemerintah selamatkan lah kami pelaku umkm dan usaha lokal
🙏🙏🙏
Dengan hadir nya tiktok banyak umkm dan toko lokal di indonesia banyak yg tutup dan akhirnya pengannguran merajalela tolong buat pemerintah selamatkan lah kami pelaku umkm dan usaha lokal
Tahap  Pembersihan  Data  melibatkan  eliminasi  data  yang  diperoleh  secara  manual  dari  media  sosial menggunakan aplikasi RapidMiner Studio.  Proses ini mencakup penghapusan data yang mengandung tautan situs web, simbol, tanda baca, dan emotikon, serta identifikasi dan penghapusan data yang memiliki duplikat. Dengan  menggunakan  operator  yang  disediakan,  data  ganda  dihapus  terlebih  dahulu,  diikuti  oleh  eliminasi tautan  situs  web,  emotikon,  simbol,  dan  tanda  baca  lainnya.  Proses  Pembersihan  Data  ini  tergambar  dalam gambar 3.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7170
Gambar 3. Proses Cleaning Data
b. Selanjutnya,  langkah penggunaan  case  folding digunakan untuk  mengubah kata atau kalimat  menjadi  huruf kecil dengan memanfaatkan  lower case teks. Proses ini bermanfaat untuk mengonversi kata atau kalimat ke dalam format huruf kecil. Hasil dari proses Case Folding dapat diidentifikasi dalam Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Case Folding Input Output
JGN TAKUT DGN ADANYA PERDAGANGAN PASAR BEBAS ILEGAL TAPI YANG PERLU DI
TAKUTKAN JIKA PENGAWAS PERDAGANGAN
PURA-PURA BUTA pemerintah semestinya bersyukur rakyatnya bisa menjangkau daya beli.krn pemerintah sendiri gk bisa bikin produk murah bagi rakyatnya sendiri
jgn takut dgn adanya perdagangan pasar bebas ilegal,tapi yang perlu di takutkan jika pengawas perdagangan buta pemerintah semestinya bersyukur rakyatnya bisa menjangkau daya beli.krn pemerintah sendiri gk bisa bikin produk murah bagi rakyatnya
sendiri ADA ONLINE SHOP PAKAYAN DI TIKTOK SHOP BISA MERAUP KEUNTUNGAN PERBULAN KALO KAGA ADA MUNGKIN BISA DI BAGI KE PEDAGANG KECIL ada online shop pakayan di tiktok shop bisa meraup keuntungan perbulan kalo kaga ada mungkin bisa di bagi ke pedagang kecil rakyat miskin bisa beli barang murah pemerintah gak suka,rakyat gak kebeli barang karena mahal,pemerintah
senang rakyat miskin bisa beli barang murah pemerintah gak suka,rakyat gak kebeli barang karena mahal pemerintah senang YOUTUBE SEDIKIT LAGI BERHASIL TUMBANGKAN TIKTOK MEREKA BERSAING SAMPAI YT MENGADAKAN YT SHORT BERBAYAR UNTUK TUMBANGKAN TIKTOK. TIKTOK ORANG ORANG SYNDROOM youtube sedikit lagi berhasil tumbangkan tiktok mereka bersaing sampai yt mengadakan yt short berbayar untuk tumbangkan tiktok tiktok orang orang syndroom Harus jika penjulaan online tidak dihapus maka pasar tradisional tinggal kenangan harus jika penjulaan online tidak dihapus maka pasar tradisional tinggal kenangan Dengan hadir nya tiktok banyak umkm dan toko lokal di indonesia banyak yg tutup dan akhirnya pengannguran merajalela tolong buat pemerintah selamatkan lah kami
pelaku umkm dan usaha lokal
dengan hadir nya tiktok banyak umkm dan toko lokal di indonesia banyak yg tutup dan akhirnya pengannguran merajalela tolong buat pemerintah selamatkan lah kami pelaku
umkm dan usaha lokal
c. Berikutnya, dalam langkah Tokenisasi, tujuannya adalah untuk memisahkan setiap kata dalam sebuah kalimat. Proses  ini  menggunakan  operator  Tokenisasi,  dengan  menggunakan  tabel  rumus  yang  tersedia  di web.kaggle.com  [21] diperlukan  untuk  melakukan  proses  secara  otomatis  pada  seluruh  data.  Hasil  dari Tokenisasi dapat ditemukan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Tokennizing
Input Output
jgn takut dgn adanya perdagangan pasar bebas ilegal,tapi yang perlu di takutkan jika pengawas
perdagangan buta pemerintah semestinya bersyukur rakyatnya bisa menjangkau daya beli.krn pemerintah sendiri gk bisa bikin produk murah bagi rakyatnya sendiri
jgn, takut, dgn, adanya, perdagangan, pasar, bebas, illegal, tapi, yang, perlu, di, takutkan, jika, pengawas,
perdagangan, buta, pemerintah, semestinya,
bersyukur, rakyatnya, bisa, menjangkau, daya, beli, krn, pemerintah, sendiri, gk, bisa, bikin, produk, murah, bagi, rakyatnya, sendiri,
ada online shop pakayan di tiktok shop bisa meraup keuntungan perbulan kalo kaga ada mungkin bisa di bagi ke pedagang kecil
ada, online, shop, pakayan, di, tiktok, shop, bisa, meraup, keuntungan, perbulan, kalo, kaga, ada, mungkin, bisa, di, bagi, ke, pedagang, kecil,
rakyat miskin bisa beli barang murah pemerintah gak suka,rakyat gak kebeli barang karena mahal
pemerintah senang
rakyat, miskin, bisa, beli, barang, murah, pemerintah, gak, suka, rakyat, gak, kebele, barang, karena, mahal,
pemerintah, senang, youtube sedikit lagi berhasil tumbangkan tiktok mereka bersaing sampai yt mengadakan yt short berbayar untuk tumbangkan tiktok tiktok orang
orang syndroom
youtube, sedikit, lagi, berhasil, tumbangkan, tiktok, mereka, bersaing, sampai, yt, mengadakan, yt, short,
berbayar, untuk, tumbangkan, tiktok, tiktok, orang, orang, syndroom,
Input Output harus jika penjulaan online tidak dihapus maka pasar tradisional tinggal kenangan harus, jika, penjulaan, online, tidak, dihapus, maka, pasar, tradisional, tinggal, kenangan, dengan hadir nya tiktok banyak umkm dan toko lokal di indonesia banyak yg tutup dan akhirnya pengannguran merajalela tolong buat pemerintah selamatkan lah kami pelaku umkm dan usaha lokal
dengan, hadir, nya, tiktok, banyak, umkm, dan, toko, lokal, di, indonesia, banyak, yg, tutup, dan, akhirnya, pengannguran, merajalela, tolong, buat, pemerintah, selamatkan, lah, kami, pelaku, umkm, dan, usaha,
lokal,
d. Langkah berikutnya adalah tahap  stemming  yang bertujuan untuk  merubah kata-kata dengan  imbuhan, kata sambung, dan kata-kata modern menjadi bentuk dasarnya supaya bisa dimanfaatkan dalam tahapan stemming. Hal ini tergambar pada Tabel 5.
Tabel 5 . Kata Untuk Stemming Input Output jgn jangan dgn dengan krn karena gk, gak, kaga enggak yt youtube yg yang krn karena
e. Setelah itu, dari hasil stemming, diperoleh hasil proses pengubahan kata dari bentuk kekinian menjadi bentuk dasar, serta pemisahan berdasarkan parameter yang telah ditetapkan. Hasil  stemming dapat ditemukan dalam Tabel 6.
Tabel 6 . Hasil Stemming Input Output
jgn, takut, dgn, adanya, perdagangan, pasar, bebas, illegal, tapi, yang, perlu, di, takutkan, jika, pengawas, perdagangan, buta, pemerintah, semestinya, bersyukur, rakyatnya, bisa, menjangkau, daya, beli, krn, pemerintah, sendiri, gk, bisa, bikin, produk, murah, bagi, rakyatnya, sendiri,
jangan, takut, dengan, adanya, perdagangan, pasar, bebas, illegal, tapi, yang, perlu, di, takutkan, jika, pengawas, perdagangan, buta, pemerintah, semestinya, bersyukur,
rakyatnya, bisa, menjangkau, daya, beli, karena,
pemerintah, sendiri, enggak, bisa, bikin, produk, murah, bagi, rakyatnya, sendiri,
ada, online, shop, pakayan, di, tiktok, shop, bisa, meraup, keuntungan, perbulan, kalo, kaga, ada, mungkin, bisa, di,
bagi, ke, pedagang, kecil,
ada, online, shop, pakayan, di, tiktok, shop, bisa, meraup, keuntungan, perbulan, kalo, enggak, ada, mungkin, bisa, di, bagi, ke, pedagang, kecil, rakyat, miskin, bisa, beli, barang, murah, pemerintah, gak, suka, rakyat, gak, kebele, barang, karena, mahal,
pemerintah, senang,
rakyat, miskin, bisa, beli, barang, murah, pemerintah, enggak, suka, rakyat, enggak, kebele, barang, karena,
mahal, pemerintah, senang,
youtube, sedikit, lagi, berhasil, tumbangkan, tiktok,
mereka, bersaing, sampai, yt, mengadakan, yt, short, berbayar, untuk, tumbangkan, tiktok, tiktok, orang, orang, syndroom,
youtube, sedikit, lagi, berhasil, tumbangkan, tiktok,
mereka, bersaing, sampai, youtube, mengadakan, youtube, short, berbayar, untuk, tumbangkan, tiktok, tiktok, orang, orang, syndroom,
harus, jika, penjulaan, online, tidak, dihapus, maka, pasar, tradisional, tinggal, kenangan,
harus, jika, penjulaan, online, tidak, dihapus, maka, pasar,
tradisional, tinggal, kenangan,
dengan, hadir, nya, tiktok, banyak, umkm, dan, toko, lokal, di, indonesia, banyak, yg, tutup, dan, akhirnya, pengannguran, merajalela, tolong, buat, pemerintah, selamatkan, lah, kami, pelaku, umkm, dan, usaha, lokal,
dengan, hadir, nya, tiktok, banyak, umkm, dan, toko, lokal, di, indonesia, banyak, yg, tutup, dan, akhirnya, pengannguran, merajalela, tolong, buat, pemerintah,
selamatkan, lah, kami, pelaku, umkm, dan, usaha, lokal,
f. Berikutnya, pada langkah ini, merupakan hasil dari tokenisasi yang bertujuan untuk mengambil kata-kata yang signifikan.  Oleh  karena  itu,  langkah  ini  melibatkan  penggunaan  perpustakaan  stopword  (Indonesia)  dan formula yang berasal dari web.kaggle.com [22] fungsi ini berguna untuk mengekstrak kata-kata yang memiliki signifikansi dari kamus stopword yang sudah tersedia dalam Bahasa Indonesia. Hasil dari proses penyaringan stopword dapat ditemukan dalam Tabel 7.
Tabel 7 . Hasil Filter Stopword
Input Output
jangan, takut, dengan, adanya, perdagangan, pasar, bebas, illegal, tapi, yang, perlu, di, takutkan, jika, pengawas, perdagangan, buta, pemerintah,
semestinya, bersyukur, rakyatnya, bisa,
jangan, takut, dengan, adanya, perdagangan, pasar, bebas, illegal, tapi, yang, perlu, di, takutkan, jika, pengawas, perdagangan, buta, pemerintah, semestinya, bersyukur, rakyatnya, bisa, menjangkau,
Input Output menjangkau, daya, beli, karena, pemerintah,
sendiri, enggak, bisa, bikin, produk, murah, bagi,
rakyatnya, sendiri,
daya, beli, karena, pemerintah, sendiri, enggak, bisa, bikin, produk, murah, bagi, rakyatnya, sendiri,
ada, online, shop, pakayan, di, tiktok, shop, bisa, meraup, keuntungan, perbulan, kalo, enggak, ada, mungkin, bisa, di, bagi, ke, pedagang, kecil,
ada, online, shop, pakayan, di, tiktok, shop, bisa, meraup, keuntungan, perbulan, kalo, enggak, ada, mungkin, bisa, di, bagi, ke, pedagang, kecil,
rakyat, miskin, bisa, beli, barang, murah,
pemerintah, enggak, suka, rakyat, enggak, kebele,
barang, karena, mahal, pemerintah, senang,
rakyat, miskin, bisa, beli, barang, murah, pemerintah, enggak, suka, rakyat, enggak, kebele, barang, karena,
mahal, pemerintah, senang,
youtube, sedikit, lagi, berhasil, tumbangkan, tiktok, mereka, bersaing, sampai, youtube, mengadakan, youtube, short, berbayar, untuk, tumbangkan, tiktok, tiktok, orang, orang, syndroom,
youtube, sedikit, lagi, berhasil, tumbangkan, tiktok, mereka, bersaing, sampai, youtube, mengadakan, youtube, short, berbayar, untuk, tumbangkan, tiktok,
tiktok, orang, orang, syndroom,
harus, jika, penjulaan, online, tidak, dihapus, maka,
pasar, tradisional, tinggal, kenangan,
harus, jika, penjulaan, online, tidak, dihapus, maka, pasar, tradisional, tinggal, kenangan,
dengan, hadir, nya, tiktok, banyak, umkm, dan, toko, lokal, di, indonesia, banyak, yg, tutup, dan, akhirnya, pengannguran, merajalela, tolong, buat, pemerintah, selamatkan, lah, kami, pelaku, umkm, dan, usaha, lokal,
dengan, hadir, nya, tiktok, banyak, umkm, dan, toko, lokal, di, indonesia, banyak, yg, tutup, dan, akhirnya, pengannguran, merajalela, tolong, buat, pemerintah,
selamatkan, lah, kami, pelaku, umkm, dan, usaha,
lokal,
3.3 Labeling Data
Pada langkah  ini, terdapat  empat proses dalam klasifikasinya. Mulai dari pemberian  label (Labeling) pada data yang akan dianalisis, dilanjutkan dengan Pembagian Data (Split Data) Untuk mengelompokkan data menjadi dua sektor,  yakni  Dataset  Pelatihan  (Data  Latih)  dan  Dataset Pengujian  (Data  Uji).  Penerapan  algoritma  dilakukan dengan  cara  memanfaatkan  Algoritma  Naïve  Bayes  [23].  Peneliti  ini  melibatkan  dua  percobaan  dalam  proses evaluasi untuk dianalisis, yakni pertama tidak menggunakan Pembagian Data (Split Data) dan kedua menggunakan operator Pembagian Data (Split Data). Peneliti ini memanfaatkan sampel labeling, dan pada Gambar 4, kemudian terdapat diagram juga yang berfungsi menggambarkan hasil penandaan manual dalam kategori positif dan negatif.
Gambar 4. Grafik Hasil Labeling
Jumlah data yang berhasil diperoleh untuk kelas positif adalah sebanyak 987 data, sementara untuk kelas negatif diperoleh sebanyak 379 data.

## 3.4. Wordcloud
Penggunaan  wordcloud  untuk  visualisasi  bertujuan  untuk  menampilkan  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam ulasan  positif,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  5.  Beberapa  contoh  kata-kata  tersebut  meliputi: 'orang','indonesia','toko','shop','barang','umkm','murah','harga','sepi','pedagang','tiktok','pemerintah','setuju','tutup',' online','jual','pasar','jualan','prouduk'.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7170
Penggunaan wordcloud sebagai visualisasi digunakan untuk mengidentifikasi kata-kata yang sering muncul dalam ulasan negatif, seperti yang ditampilkan dalam Gambar 6. Beberapa contoh kata-kata yang sering muncul adalah berikut:
'setuju','jualan','tutup','barang','murah','beli','online','tiktok','produk','orang','indonesia','umkm','toko','harga','shop',' pasar','jual','pemerintah','pedagang'.
Gambar 6 . Wordcloud Sentimen Negatif

## 3.5 Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Tahapan berikutnya adalah penerapan algoritma Naïve Bayes, yang melibatkan implementasi dan klasifikasi data. Pada langkah ini, data pelatihan akan dianalisis dan diklasifikasikan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, sementara data pengujian akan dimodelkan. Proses penerapan algoritma Naive Bayes ini tergambar dalam Gambar 7.

## Gambar 7. Prosessing Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes digunakan untuk klasifikasi data, dengan  memisahkan data ke dalam kelas atau jenis tertentu seperti yang telah dijelaskan sebelumnya.

## 3.6 Implementasi Split Data
Langkah selanjutnya adalah Implementasi  Pembagian Data, di mana data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan (training data) dan data pengujian (testing data). Dalam kerangka penelitian  ini, pengelompokan data dilakukan dengan mengalokasikan 80% atau 0.8 dari total data untuk data pelatihan, sementara sisanya, yaitu 30% atau 0.3, digunakan sebagai data pengujian. Proses ini terlihat pada Gambar 8 dan 9.
Gambar 8 . Prosessing Operator Split Data
Gambar 9 . Ration Operator Split Data
3.7 Evaluasi
Pada  tahap  akhir  ini,  peneliti  membandingkan  dua  percobaan,  analisis  klasifikasi  yang  berbeda  menggunakan menerapkan  algoritma  Naïve  Bayes  tanpa  menggunakan  operator  Pembagian  Data  dan  menggunakan  operator Pembagian  Data.  Hasil  perhitungan  ini  memberikan  tampilan  dalam  bentuk  tabel  confusion  matrix.  Berikut
beberapa  data  yang  dihasilkan  saat  membandingkan  kedua  percobaan  tersebut,  dan  hasil  yang  dapat dipresentasikan melalui tabel confusion matrix.
1. Percobaan Pertama
Pada  uji  coba  pertama,  diperoleh  hasil  analisis  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  tanpa  menerapkan operator Pembagian Data untuk mendapatkan skor dari confusion matrix. Selanjutnya, tabel hasil dari uji coba kedua dapat ditemukan dalam Tabel 8.
Tabel 8 . Hasil dari Percobaan Pertama Accuracy 86.97% true positif true negatif class precision pred.positif 829 0 100.00% prod.negatif 183 392 68.17% class recall 81.92% 100.00%
Diperoleh  hasil  dari  uji  coba  pertama  tanpa  menerapkan  operator  Pembagian  Data,  dengan  tingkat  akurasi sebesar 86,97%. Pada kategori positif, diperoleh Precision sebesar 100% dan Recall sebesar 81,92%, sementara pada kategori negatif, Precision mencapai 68,17% dan Recall mencapai 100%.
2. Percobaan Kedua
Dalam hasil uji coba kedua, diperoleh hasil analisis menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan penerapan operator  Pembagian  Data  untuk  mendapatkan  skor  dari  confusion  matrix.  Tabel  hasil  uji  coba  kedua  dapat diidentifikasi pada Tabel 9.
Tabel 9 . Hasil dari Percobaan Kedua Accuracy 89.23% true positif true negatif class precision pred.positif 626 0 100.00% prod.negatif 110 285 72.15% class recall 85.05% 100.00%
Diperoleh  hasil  dari  uji  coba  kedua  dengan  menerapkan  operator  Pembagian  Data,  dengan  tingkat  akurasi sebesar 89,23%. Pada kategori positif, diperoleh Precision sebesar 100% dan Recall sebesar 85,05%, sementara pada kategori negatif, Precision mencapai 72,15% dan Recall mencapai 100%.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  dalam  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  banyaknya  data  yang  terkumpul mencapai  1366  dan  melibatkan  label  manual  yang  dibantu  oleh  ahli  bahasa,  algoritma  Naïve  Bayes  terbukti menjadi  pilihan  yang  tepat  untuk  menganalisis  sentiment  untuk  tema  yang  diangkat  oleh  peneliti.  Dalam  dua percobaan  yang  dilakukan,  terdapat  beberapa  poin  penting  terkait  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Pada  percobaan pertama,  akurasi  Naïve  Bayes  mencapai  86,97%,  dengan  presisi  sebesar  68,17%,  dan  recall  sebesar  81,92%. Sementara pada percobaan kedua, akurasi mencapai 89,23%, dengan presisi sebesar 72,15%, dan recall sebesar 85,05%.  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  percobaan  kedua  menghasilkan  performa  yang  lebih  baik  daripada percobaan pertama, mengindikasikan bahwa pemisahan data secara manual memberikan hasil yang lebih efisien daripada  tidak  menggunakan  operator  Pembagian  Data.  Sehingga,  Hasil  analisis  sentimen  dapat  menjadi  dasar untuk  menyusun  rekomendasi  kebijakan  lebih  lanjut  atau  strategi  komunikasi  yang  dapat  membantu  dalam memperbaiki persepsi masyarakat atau merespon kekhawatiran yang muncul. Dengan memahami sentimen netizen terkait penutupan TikTok Shop dan implikasinya, kesimpulan ini dapat menjadi dasar untuk menginformasikan kebijakan, komunikasi, dan strategi lanjutan yang lebih baik di masa depan.

## REFERENCES
[1] A.  S.  Widagdo  and  A.  N.  W.,  Bambang  Soedijono,  “Analisis  Tingkat  Kepopuleran  E-Commerce  Di  Indonesia Berdasarkan Sentimen Sosial Media Menggunakan Metode Naïve Bayes,”  J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta, vol. 6, 2020.
[2] S. Sari, U.  Khaira, P. Pradita, and T. S. Tri, “… Beauty Shaming  Di Media Sosial Twitter Menggunakan  Algoritma SentiStrength: Sentiment Analysis Against Beauty Shaming Comments on Twitter Social Media …,” Indones. J. …, vol.
1, no. 1, pp. 71–78, 2021, [Online]. Available:
https://journal.irpi.or.id/index.php/ijirse/article/view/55%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.php/ijirse/article/download/5 5/24.
[3] J. Mantik et al., “Application Of N-Gram On K-Nearest Neighbor Algorithm To Sentiment Analysis Of TikTok Shop Shopping Features,” J. Mantik, vol. 6, no. 3, pp. 2685–4236, 2022.
[4] C. Maulida, T. Yunanda, M. Hanafi, W. Mega, and P. Dhuhita, “Sentiment Analysis on TikTok Shop Reviews Using Long Short-Term Memory Method to Find Business Opportunity,” Inf.  J. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 9, no.
1, pp. 1–7, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.25139/inform.v9i1.6524.
[5] D. Ardiansyah, A. Saepudin, R. Aryanti, E. Fitriani, and Royadi, “Analisis Sentimen Review Pada Aplikasi Media Sosial Tiktok Menggunakan Algoritma K-Nn Dan Svm Berbasis Pso,” J. Inform. Kaputama, vol. 7, no. 2, pp. 233–241, 2023, doi: 10.59697/jik.v7i2.148.
[6] D.  Oktaheriyani,  M.  A.  Wafa,  and  S.  Shadiqien,  “ANALISIS  PERILAKU  KOMUNIKASI  PENGGUNA  MEDIA SOSIAL  TIKTOK  (Studi  Pada  Mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik  UNISKA  MAB  Banjarmasin),” ePRINTS UNISKA , pp. 1–62, 2020, [Online]. Available: http://eprints.uniska-bjm.ac.id/id/eprint/3504.
[7] A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi),  vol.  9,  no.  2,  pp.  785–795,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[8] S. C. Nandaresta and C. Warman, “Terhadap Tiktok Shop Dan Shopee Di Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Knn ( K- Nearest Neighbor,” Sismatik, vol. 12, no. 1, pp. 1–9, 2023.
[9] S.  Jafar  and  A.  Nur,  “Analysis  Of  Twitter  User  Sentiment  To  Tiktok  Shop  Using  Naïve  Bayes  And  Decision  Tree Algorithms,” pp. 8–14, 2010.
[10]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021, [Online]. Available: https://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/article/view/369/348.
[11]  A. Surahman, A. F. Octaviansyah, and D. Darwis, “Ekstraksi Data Produk E-Marketplace Sebagai Strategi Pengolahan Segmentasi Pasar Menggunakan Web Crawler,” Sistemasi, vol. 9, no. 1, p. 73, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i1.580.
[12]  A.  Aziz,  “Analisis  Sentimen  Identifikasi  Opini  Terhadap  Produk,  Layanan  dan  Kebijakan  Perusahaan  Menggunakan Algoritma TF-IDF dan SentiStrength,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 6, no. 1, p. 115, 2022.
[13]  A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  dengan  Algoritma  KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[14]  S. Lestari and S. Saepudin, “Analisis Sentimen Vaksin Sinovac Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform., pp. 163–170, 2021.
[15]  Dedi Darwis, Nery Siskawati, and Zaenal Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen  Review Data Twitter BMKG Nasional,” J. TEKNO KOMPAK, vol. 15, no. 1, pp. 131–145, 2020.
[16]  H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[17]  E. Fitri, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine,” J. Transform., vol. 18, no. 1, p. 71, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[18]  F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” J. Linguist. Komputasional, vol. 5, no. 1, p. 34, 2022, doi: 10.26418/jlk.v5i1.79.
[19]  T. Wiratama Putra, A. Triayudi, and A. Andrianingsih, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Menggunakan Metode NaÃ¯ve Bayes, KNN, dan Decision Tree,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. 6, no. 1, pp. 20–26, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i1.368.
[20]  Y. R. Pusvitasari, “Analisis Penggunaan Fitur TikTok Shop Pada Perilaku Konsumtif Mahasiswa Fakultas Dakwan IAIN Salatiga,” p. 1, 2022, [Online]. Available: http://e-repository.perpus.iainsalatiga.ac.id/14705/.
[21]  RAVI SHAH, Guide to Tokenizers and Preprocessing. 2022.
[22]  Konrad Banachewicz and Luca Massaron, Kaggle Workbook. Packt Publishing, Limited, Packt Publishing, 2022.
[23]   miftahul kahfi al Fath, “Analisis Sentimen Komentar Kebijakan Full Day School Dari Facebook Page Kemendikbud Ri Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,”  Tek.  Inform.,  p.  169,  2018,  [Online].  Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/47898.