## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7238

## Sentimen Analisis Terhadap Fitur Tiktok Shop Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor
Sandi Saputra Hasibuan * , Angraini, Eki Saputra, Megawati
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950313363@students.uin-suska.ac.id, 2 angraini@uin-suska.ac.id, 3 eki.saputra@uin-suska.ac.id, 4 megawati@uin- suska.ac.id
Email Penulis Korespondensi: 11950313363@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− Salah satu fitur yang diperkenalkan oleh platform TikTok adalah TikTok Shop, di mana penjual dan pembeli dapat berinteraksi dengan mudah melalui fitur siaran langsung dan mempromosikan produk di dalam aplikasi TikTok tanpa perlu beralih  ke  aplikasi  lain,  serta  menawarkan  produk  dengan  harga  yang  sangat  murah.  Namun,  hal  ini  menimbulkan ketidakpuasan dari pedagang  kecil  yang  merasa  kesulitan bersaing. Opini tentang fitur TikTok Shop menciptakan berbagai tanggapan  dari  masyarakat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  fitur  TikTok  Shop dengan  menggunakan  Twitter  sebagai  sumber  data.  Menerapkan  algoritma  Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  dan  K-Nearest Neighbor (KNN) dan Pembagian data menggunakan 10-Fold Cross Validation. Pelabelan dilakukan dengan metode clustering menggunakan algoritma K-Means, dibagi menjadi tiga kategori positif, negatif, dan netral. Penambahan teknik analisis data kualitatif dengan metode thematic analysis pada penelitian ini bertujuan untuk menemukan pola atau tema dalam data.  Dari hasil pelabelan menunjukkan bahwa 75% dari total data mengekspresikan sentimen negatif terhadap fitur TikTok Shop. Dan hasil thematic analysis ditemukan Tema utama yaitu "Regulasi yang tidak sesuai" mencakup 32% data, dengan jumlah 754. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode KNN lebih unggul daripada NBC, dengan akurasi, presisi, dan recall yang lebih baik. Hal  ini sejalan dengan penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya bahwa  KNN  lebih unggul dari pada  naïve  bayes, tetapi penelitian yang lain menunjukkan hal sebaliknya dimana naïve bayes lebih unggul dibandingkan dengan KNN. Penelitian lebih lanjut  dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan  kinerja  kedua  algoritma  ini  dalam  sentimen  analisis,  misalnya  dengan menggunakan metode preprocessing yang lebih canggih, fitur ekstraksi yang lebih representatif, atau teknik optimisasi yang lebih efisien.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Analisis Data Kualitatif; K-Nearest Neighbor;  Naive Bayes Classifier; TikTok Shop.
Abstract− One of the features introduced by the TikTok platform is TikTok Shop, where sellers and buyers can interact easily through  the  live  broadcast  feature  and  promote  products  within  the  TikTok  application  without  having  to  switch  to  other applications, as well as offering products at very cheap prices. However, this causes dissatisfaction from small traders who find it difficult to compete. Opinions about the TikTok Shop feature have created various responses from the public. This research aims to analyze public sentiment towards the TikTok Shop feature using Twitter as a data source. Applying the Naive Bayes Classifier (NBC) and K-Nearest Neighbor (KNN) algorithms and dividing data using 10-Fold Cross Validation. Labeling was carried  out  using  the  clustering  method  using  the  K-Means  algorithm,  divided  into  three  categories  positive,  negative  and neutral. The addition of qualitative data analysis techniques with thematic analysis method in this research aims to find patterns or themes in the data. The labeling results show that 75% of the total data expresses negative sentiment towards the TikTok Shop feature. And the results of the thematic analysis found that the main theme, namely "Inappropriate regulations", covers 32% of the data, with a total of 754. This research concludes that the KNN method is superior to NBC, with better accuracy, precision and recall. This is in line with previous research that KNN is superior to naïve Bayes, but other research shows the opposite where naïve Bayes is superior to KNN. Further research can be carried out to improve the performance of these two algorithms in sentiment analysis, for example by using more sophisticated preprocessing methods, more representative feature extraction, or more efficient optimization techniques.
Keywords : Sentiment Analysis; K-Nearest Neighbor; Naive Bayes Classifier; TikTok Shop.

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi telah mengubah pola hidup masyarakat menjadi lebih praktis, instan, dan  cepat[1]. Belanja online  adalah  kegiatan  transaksi  yang  dilakukan  melalui  platform  perbelanjaan  online  atau  jejaring  sosial  yang menawarkan  berbagai  barang  dan  jasa.  Banyak  orang  telah  mengadopsi  kebiasaan  berbelanja  online  karena kenyamanan  yang  diberikannya[2].  Tiktok  shop merupakan  salah  satu  fitur  yang  disediakan  oleh  tiktok,  tiktok sendiri  didirikan  oleh  Luyu  Yang  dan  Alex  Zhu  di  Shanghai,  China  pada  tahun  2014  dan  diperkenalkan  oleh ByteDance  pada  tahun  2017[3]. Popularitas  TikTok  meningkat  seiring  waktu  karena  sejak  awal,  TikTok  telah menjadi  platform  yang  menghadirkan  pengalaman  baru  dengan  menggabungkan  interaksi  sosial  media  dan kemampuan  bertransaksi  online[4].  Fitur  ini  memungkinkan  pengguna  melakukan  pembelian  produk  secara langsung  melalui  platform  ini.  Pemanfaatan  fitur  TikTok  Shop  meningkatkan  ketertarikan  konsumen  karena kemudahan dalam proses pembelian, sistem pembayaran yang simpel, dan waktu transaksi yang lebih efisien[5]. Selain itu, di dalam  fitur TikTok Shop sendiri penjual dan pelanggan bisa saling menghibur dengan melakukan siaran  langsung  dan  membuat  konten  video,  ini  memungkinkan  pedagang,  merek,  dan  pembuat  konten  untuk mempromosikan dan menjual barang secara langsung melalui TikTok Live yang tentunya menjadi peluang besar untuk menjalankan bisnis[4].
Beragamnya opini yang disampaikan oleh masyarakat melalui media sosial, khususnya melalui postingan atau tweet  di Twitter, mengenai TikTok Shop menunjukkan kompleksitas pandangan  yang ada. Dalam konteks

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7238
ini, permasalahan penelitian  muncul  sehubungan  dengan  pemahaman  mendalam terhadap pendapat  masyarakat Indonesia terhadap fitur TikTok Shop. Oleh karena itu, penelitian ini memfokuskan pada eksplorasi dan analisis sentimen  sebagai teknik utama untuk memahami  opini  yang tersebar di  masyarakat terkait dengan  penggunaan fitur TikTok Shop di Indonesia. Dengan menggunakan teknik analisis sentimen, diharapkan dapat terungkap lebih jelas pola, preferensi, dan persepsi masyarakat terhadap fitur belanja online yang disajikan oleh TikTok.
Analisis sentimen adalah pendekatan analitis yang digunakan untuk menganalisis suatu teks. Tujuan dari analisis sentimen  ini adalah untuk  mengidentifikasi  sejauh  mana subjektivitas dari pendapat, hasil review, atau tweet[6].  Analisis  sentimen,  juga  dikenal  sebagai  penambangan  opini,  mengamati  ekspresi  perasaan  individu terhadap topik tertentu[7]. Pengambilan sentimen dari tweet ini bermanfaat bagi organisasi dan asosiasi. Sebagai contoh, dapat efektif digunakan sebagai sub-modul pada sistem rekomendasi dan lainnya[8]. Twitter sendiri dipilih untuk  pengambilan  data  karena  Twitter  adalah  platform  media  sosial  yang  efektif  untuk  mendeteksi  sentimen publik terhadap suatu topik[9].
Penelitian sebelumnya tentang sentimen analisis terhadap data tweet pengguna tentang layanan transportasi online. Penelitian tersebut menggunakan data tweet sebanyak 565, dan menggunakan metode preprocessing seperti cleaning,  tokenizing,  filtering  dan  stemming.  Pada  penelitian  tersebut  disimpulkan  bahwa  algoritma  KNN memberikan  akurasi  yang  lebih  baik  dalam  klasifikasi  sentimen  dibandingkan  NBC[10].  Penelitian  lainnya mengenai  kepuasan  pelanggan  pembayaran  digital  di  Indonesia,  penelitian  tersebut  menemukan  bahwa  KNN memiliki  akurasi  yang  lebih  baik daripada Naive  Bayes[11]. Selanjutnya penelitian terhadap  kepuasan  layanan pembayaran digital di indonesia, menyimpulkan klasifikasi menggunakan KNN memiliki akurasi yang lebih tinggi yaitu 90% dibandingkan naive bayes[12]. Penelitian lainnya yaitu penelitian mengenai Perbandingan Klasifikasi Karakter Individu  pada  Twitter, penelitian tersebut  menyimpulkan bahwa algoritma NBC terbukti  lebih unggul dari pada algoritma KNN dalam mengklasifikasikan teks dengan pembobotan TF-IDF[13].
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN). Naive bayes  merupakan salah satu metode klasifikasi terbanyak  yang dapat  digunakan untuk analisis sentimen. metode ini menghitung probabilitas pada setiap faktor, lalu memilih hasil dengan kemungkinan nilai tertinggi. ada bayak penerapan algoritma ini seperti klasifikasi teks, pemfilteran spam, analisis sentimen dan lain sebagainya. NBC dapat membuat prediksi secara realtime. KNN merupakan salah satu metode mechine learning yang dapat mengklasifikasikan objek berdasarkan pembelajaran data terdekat dengan objeknya. metode ini sangat sederhana, mudah digunakan, memiliki kekuatan dalam melatih data yang mempunyai banyak noise, dan efektif untuk proses pengelompokan[11].
Perbandingan algoritma pada penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan dan memilih model terbaik diantara kedua algoritma dalam klasifikasi teks. Sebagian besar peneliti telah berupaya melakukan penelitian untuk menemukan metode dan algoritma yang optimal dalam mengklasifikasikan analisis sentimen[14], selain itu kinerja yang beragam juga mendorong dilakukannya perbandingan algoritma pada penelitian ini. Hasil yang ingin dicapai dari perbandingan tersebut adalah untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang kinerja dari kedua model yang digunakan, seperti performa, apakah salah satu algoritma unggul secara signifikan dibandingkan yang lain atau memiliki kinerja yang sama.
Penelitian  ini  bertujuan menganalisis  pandangan  masyarakat  terkait  fitur  TikTok  Shop  dengan memanfaatkan  Twitter  sebagai  sumber  data.  Opini  yang  terkandung  dalam  tweet  dianalisis  melalui  teknik  text mining  menggunakan  algoritma  NBC  dan  KNN.  Proses  pelabelan  dilakukan  dengan  teknik  clustering menggunakan metode K-Means, yang menghasilkan klasifikasi opini ke dalam tiga kategori, yaitu negatif, positif, dan  netral.  Kemudian  dilakukan  penambahan  teknik  analisis  data  kualitatif  dengan  metode  thematic  analysis bertujuan untuk menemukan pola atau tema dalam data.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan langkah-langkah yang dilakukan dalam melakukan penelitian. Secara garis besar tahapan  penelitian  meliputi,  pegumpulan  data,  preprocessing  data,  pembobotan  data,  pelabelan,  klasifikasi algoritma  yang  digunakan,  perbandingan  algoritma,  dan  terakhir  dilakukan  analisis  data  kualitatif.  Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Pengumpulan Data Mulai
Preprocessing Data
Seleksi Data Pembobotan Data Klasifikasi Algoritma Perbandingan Algoritma Analisis Data
Kualitatif Selesai Pelabelan Data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7238

## 2.2 Pengumpulan Data
Data  dalam  penelitian  ini  merupakan  teks  yang  diambil  dari  tweet  di  platform  media  sosial  Twitter.  Pencarian dilakukan  dengan  dua  kata  kunci  yaitu  "tiktok  shop"  dan  “fitur”  dalam  bahasa  Indonesia,  dan  rentang  waktu pengumpulan  data  adalah  mulai  dari  13  September  hingga  13  Oktober  2023.  Metode  pengumpulan  data  yang digunakan adalah teknik web scraping dengan memanfaatkan alat bantu Google Colab dan bahasa pemrograman python.

## 2.3 Seleksi Data
Proses seleksi data melibatkan penghapusan tweet yang tidak relevan dengan topik penelitian[15]. Sebagai contoh, seperti tweet yang digunakan untuk mempromosikan penjualan produk atau tweet yang berisi informasi berita dari berbagai situs yang dibagikan di platform Twitter.

## 2.4 Preprocessing Data
Preprocessing merupakan metode efektif untuk membersihkan dan mengorganisir data yang awalnya bersifat tidak terstruktur menjadi data yang terstruktur dan memiliki makna[16]. Preprocessing adalah langkah persiapan data yang diperlukan klasifikasi sentimen. Tahapan preprocessing dalam penelitian ini adalah: 1. Cleaning
Data-data yang tidak lengkap, mengandung eror, dan tidak konsisten akan dibuang dari koleksi data
2. Tokenize
Pada proses tokenize ini semua tanda baca, simbol, dan karakter bukan huruf akan dihapus, misal (;), (“), (*), (/)
3. Normalisasi
Teks yang mengandung singkatan atau simbol akan diubah menjadi teks standar
4. Stopword removal
Proses penghilangan kata tidak penting pada deskripsi melalui pengecekan kata-kata
5. Stemming
Menghilangkan imbuhan pada suatu kata

## 2.5 Pembobotan Data
TF-IDF memberikan bobot kepada kata-kata dalam dokumen dengan menggabungkan dua konsep yaitu frekuensi kemunculan kata dalam dokumen tertentu dan frekuensi kebalikan dari dokumen yang mengandung kata tersebut. Bobot ini mencerminkan tingkat pentingnya suatu kata dalam suatu dokumen[17].

## 2.6 Pelabelan
Data  yang  telah  dikumpulkan  dari  media  sosial  Twitter  awalnya  belum  terlabel,  sehingga  diperlukan  proses pelabelan  agar  data  dapat  dianalisis.  Dalam  penelitian  ini  pelabelan  dilakukan  menggunakan  teknik  clustering, penelitian serupa menerapkan teknik clustering dilakukan oleh Mustakim, dkk[18]. Pelabelan dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga kategori, yaitu negatif, netral, dan positif.

## 2.7 Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  classifier  (NBC)  adalah  metode  klasifikasi  berdasarkan  probabilitas[19].  Ada  dua  proses  penting Naive Bayes dalam melakukan klasifikasi, dan itu adalah pelatihan dan pengujian. Berikut adalah persamaan NBC:
P(C|X) = P( C | X )P(C) P(X) (1)

## 2.8 Klasifikasi Algoritma KNN
Algoritma  KNN  adalah  metode  untuk  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  memiliki jarak paling dekat dengan objek tersebut[20]. Dalam algoritma ini, tetangga terdekat dihitung berdasarkan nilai k yang  menentukan  jumlah tetangga terdekat yang  akan dipertimbangkan. Dengan demikian, nilai k  menentukan kelas dari titik data sampel[21]. Berikut persamaan KNN:
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = √∑ (𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) − 𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 )) 𝑛 𝑟=1 (2)

## 2.9 Perbandingan Algoritma
Perbandingan pada penelitian ini dilakukan dengan metode confussion matrix, parameter yang dievaluasi adalah, akurasi, presisi, dan recall. Akurasi adalah nilai kemiripan antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya. Presisi adalah tingkat kebenaran antara informasi yang diminta pengguna dan yang diberikan oleh sistem. Recall adalah tingkat keberhasilan dari sistem dalam menemukan kembali suatu informasi[22].

## 2.10 Analisis Data Kualitatif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7238
Analisis data kualitatif yang digunakan dalam penelitian ini adalah  Thematic analysis dimana menurut Jason L. A. & Glenwick D. S. (2015) thematic analysis adalah metode untuk menganalisis data kualitatif yang melibatkan pencarian  berulang  (disebut  tema)  dalam  kumpulan  data.  Langkah  analisis  data  pada  penelitian  ini  meliputi, pengumpulan data, organisir data, reduksi data, dan interpretasi data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Dataset yang diambil adalah data pertanggal 13 September 2023 sampai dengan 13 Oktober 2023, dengan kata kunci “tiktok shop” dan “fitur” data yang diperoleh adalah 5.190 data tweet. Dataset dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset awal No Username Tweet 1 naim__x Aku suka apa Indonesia buat.  Aku tak minat apa TikTok Shop buat dengan bagi voucher, sampai harga drop dari harga market.  Masalah dia, kau akan bergantung dengan TikTok lepas  tu.    Kau  'technically'  berkerja,  bergantung  hidup  dengan  TikTok.    Yang  tak bersama TikTok, dimusnahkan.
2 k03825868
Gmorn ready jual akun tiktok murah nih bsa live,tiktok shop affliate on (min 1.000 fols), tempel  web  di  bio  bsa  email  /  no  hp  bsa  ganti  ðŸ¤ªðŸ˜‰    NOMOR  WA  : https://t.co/Wa0nj9jaMJ TESTIMONI 648+ : https://t.co/TrqIe40vSj  wtb wts need jual acc akun tiktok murah #ZonaUang #ZonaJajan https://t.co/9DZS8RJKO8
5.190  sweethdevil Nah  ngapa  juga  minta  dihapus...  pedagang  offline  yg  ngga  bisa  adaptasi  ya  bakalan begitu terus  jualannya, padahal  banyak kok pengusaha  lokal  yang sukses  lewat tiktok shop

## 3.2 Seleksi Data
Berdasarkan  hasil  seleksi  data,  ditemukan  sebanyak  2.339  data  dari  total  keseluruhan  data  yang  sesuai  dengan topik penelitian. Data hasil seleksi relevansi dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil seleksi data No Username tweet 1 namakuaji Ada wacana TikTok Shop dilarang, Padahal banyak banget UMKM yang terbantu dengan hadirnya TikTok Shop
2 kinandrst @jsxproid Jujur gak setuju ka, menurut saya semua diuntungkan disini.. umkm jg bnyk yg terbantu kok.. kebetulan mau angkat kasus tiktok shop buat tesis saya ðŸ¥¹
2.339  spcmonn @kegblgnunfaedh tiktok shop sebeneernya ada plus minus sih, cuma emg algoritmanya aja kadang yg nyebelin. tapi kalau izinnyasudah diperbarui semoga lebih baik lagi.

## 3.3 Preprocessing data
Proses  preprocessing  dilakukan  dengan  mengeksklusi  data  yang  mengandung  informasi  yang  tidak  relevan, sehingga  data  dapat  diubah  menjadi  format  yang  dibutuhkan  dan  lebih  memudahkan  proses  pengolahan selanjutnya.

## 3.3.1 Cleaning
Dalam proses pembersihan data, dilakukan eliminasi karakter selain huruf, seperti menghilangkan simbol pagar (#), tautan, dan tanda baca seperti (/), (;), (:), dan (“). Hasil cleaning dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil cleaning No Cleaning
1 ada wacana tiktok shop dilarang  padahal  banyak banget umk  yang terbantu  dengan  hadirnya tiktok shop
2 jujur gak setuju ka  menurut saya semua diuntungkan disini   umkm jg bnyk yg terbantu kok   kebetulan mau angkat kasus tiktok shop buat tesis saya
…. ….
2.339 tiktok shop sebeneernya ada plus minus sih  cuma emg algoritmanya aja kadang yg nyebelin  tapi kalau izinnyasudah diperbarui semoga lebih baik lagi

## 3.3.2 Tokenizing
Tokenizing  ialah  proses  memecah  kata-kata  dalam  suatu  dokumen.  Berikut  adalah  hasil  dari  tokenizing  dapat dilihat pada tabel 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7238
Tabel 4. Hasil Tokenizing
No Tokenizing
1 ['ada', 'wacana', 'tiktok', 'shop', 'dilarang', 'padahal', 'banyak', 'banget', 'umk', 'yang', 'terbantu', 'dengan', 'hadirnya', 'tiktok', 'shop']
2 ['jujur',  'gak',  'setuju',  'ka',  'menurut',  'saya',  'semua',  'diuntungkan',  'disini',  'umkm',  'jg',  'bnyk',  'yg',
'terbantu', 'kok', 'kebetulan', 'mau', 'angkat', 'kasus', 'tiktok', 'shop', 'buat', 'tesis', 'saya']
2.339 ['tiktok', 'shop', 'sebeneernya', 'ada', 'plus', 'minus', 'sih', 'cuma', 'emg', 'algoritmanya', 'aja', 'kadang', 'yg',
'nyebelin', 'tapi', 'kalau', 'izinnyasudah', 'diperbarui', 'semoga', 'lebih', 'baik', 'lagi']

## 3.3.3 Normalisasi
Normalisasi teks yang digunakan pada penelitian ini untuk mengubah teks asli yang berisi singkatan dan simbol menjadi teks yang standar. Hasil normalisasi dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil normalisasi No Normalisasi
1 ['ada', 'wacana', 'tiktok', 'shop', 'dilarang', 'padahal', 'banyak', 'banget', 'umk', 'yang', 'terbantu', 'dengan',
'hadirnya', 'tiktok', 'shop']
2 ['jujur', 'enggak', 'setuju', 'kak', 'menurut', 'saya', 'semua', 'diuntungkan', 'disini', 'umkm', 'juga', 'banyak',
'yang', 'terbantu', 'kok', 'kebetulan', 'mau', 'angkat', 'kasus', 'tiktok', 'shop', 'buat', 'tesis', 'saya'] 2.339 ['tiktok',  'shop',  'sebeneernya',  'ada',  'plus',  'minus',  'sih',  'hanya',  'memang',  'algoritmanya',  'saja', 'kadang', 'yang', 'menyebalkan', 'tapi', 'kalau', 'izinnyasudah', 'diperbarui', 'semoga', 'lebih', 'baik', 'lagi']

## 3.3.4 Remove Stopword
Remove Stopword adalah penghapusan kata berdasarkan kata  yang terdapat dalam  stoplist. Hasil dari  Remove Stopword dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Remove stopword No Remove Stopword 1 ['wacana', 'tiktok', 'shop', 'dilarang', 'banget', 'umk', 'terbantu', 'hadirnya', 'tiktok', 'shop']
2 ['jujur', 'setuju', 'kak', 'diuntungkan', 'umkm', 'terbantu', 'angkat', 'tiktok', 'shop', 'tesis']
2.339 ['tiktok',  'shop',  'sebeneernya',  'plus',  'minus',  'sih',  'algoritmanya',  'kadang',  'menyebalkan',
'izinnyasudah', 'diperbarui', 'semoga']

## 3.3.5 Stemming
Proses penguraian kata menjadi bentuk kata dasar. Hasil dari Stemming dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Stemming No Stemming 1 ['wacana', 'tiktok', 'shop', 'larang', 'banget', 'umk', 'bantu', 'hadir', 'tiktok', 'shop']
2 ['jujur', 'tuju', 'kak', 'untung', 'umkm', 'bantu', 'angkat', 'tiktok', 'shop', 'tesis']
…. ….
2.339 ['tiktok', 'shop', 'sebeneernya', 'plus', 'minus', 'sih', 'algoritmanya', 'kadang', 'sebal', 'izinnyasudah', 'baru', 'moga']

## 3.4 TF-IDF
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dilakukan untuk mendapatkan bobot atau nilai dari suatu kata. Hasil TF-IDF dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil TF-IDF
No tiktok shop umkm larang algoritma bantu 1 0,215877  0,226786 0 0,32838 0 0,313876 2 0,07904 0,083034  0,212754 0 0 0,229841 …. …. …. …. …. …. …. 2.339  0,058284  0,061229 0 0 0 0

## 3.5 Pelabelan Data
Data yang telah diperoleh dan telah dilakukan preprocessing tidak memiliki label, sehingga pada tahap pelabelan ini dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan nilai K= 3. Hasil pelabelan data dapat dilihat pada tabel 9.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7238
Tabel 9. Hasil pelabelan
No Tweet Sentimen 1 wacana tiktok shop larang banget umk bantu hadir tiktok shop Netral 2 jujur tuju kak untung umkm bantu angkat tiktok shop tesis Negatif …. …. …. 2.339  ngapa hapus dagang offline adaptasi ya jual usaha lokal sukses tiktok shop Negatif
Dari hasil pelabelan data review terdapat sentimen positif sebanyak 373, pada sentimen negatif yaitu 1.749 dan sentimen netral sebanyak 217. Persantase data yang sudah diberi label dapat dilhat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil pelabelan
Dari analisis Gambar 2, dapat disimpulkan bahwa persentase tertinggi data terdapat pada sentimen negatif, mencapai  75%.  Untuk  sentimen  menengah,  presentasinya  terdapat  pada  sentimen  positif,  yakni  sebesar  16%, sementara sentimen netral memiliki presentase terendah, yaitu 9%.

## 3.6 Algoritma Naïve Bayes Classifier
Hasil percobaan dengan menerapkan metode 10 K-fold cross-validation pada dataset yang terdiri dari 2.339 data menunjukkan  angka  akurasi  sebesar  71,05%,  presisi  mencapai  52,24%,  dan  recall  sebesar  52,28%.  Hasil  ini memberikan gambaran tentang performa model dalam mengklasifikasikan data, di mana akurasi mencerminkan tingkat  kebenaran  klasifikasi  secara  keseluruhan,  presisi  menggambarkan  seberapa  tepat  model  dalam mengidentifikasi  positif,  dan  recall  mencerminkan  kemampuan  model  dalam  menemukan  semua  kasus  positif yang sebenarnya.

## 3.7 Algoritma KNN
Dalam penelitian ini, algoritma KNN diuji sebanyak lima kali percobaan dengan variasi nilai parameter K, yaitu 3,  5,  7,  9,  dan  11.  Parameter  yang  dipilih  untuk  evaluasi  adalah  parameter  yang  menghasilkan  nilai  akurasi tertinggi. Berikut hasil percobaan nilai parameter K yang telah ditentukan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Tingkat akurasi percobaan KNN
Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat akurasi tertinggi tercapai pada parameter k=11, dengan nilai akurasi  mencapai  89,52%.  Sedangkan  tingkat  akurasi  terendah  terletak  pada  parameter  k  =  3  dengan  tingkat akurasi 84,95%.
Positif 16% Negatif 75% Netral 9% Positif Negatif Netral 84,95% 86,61% 88,37% 89,31% 89,52% 82,00% 83,00% 84,00% 85,00% 86,00% 87,00% 88,00% 89,00% 90,00% k = 3 k = 5 k = 7 k = 9
k= 11

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7238

## 3.8 Perbandingan Algoritma
Melalui  uji  coba  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  hasil  akurasi  pada  algoritma  NBC  sebesar  71,05%,  presisi 52,24%, dan recall 52,28%. Sedangkan pada algoritma KNN menunjukkan hasil akurasi tertinggi sebesar 89,52%, presisi 69,16%, dan recall 69,16% terhadap data yang diperoleh. Dengan demikian, dapat dilihat bahwa akurasi yang dihasilkan menggunakan metode KNN lebih baik dibandingkan dengan NBC. Perbandingan performa dari kedua algoritma dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Perbandingan Algoritma NBC dan KNN

## 3.9 Analisis Data Kualitatif
Tujuan analisis data kualitatif pada pebelitian ini adalah untuk menganalisa data dengan tujuan mengidentifikasi pola  atau  untuk  menemukan  tema  melalui  data  yang  telah  dikumpulkan  oleh  peneliti  (Braun  &  Clarke,  2006). Metode  yang digunakan dalam penelitian  ini adalah  thematic analysis. Dalam  hal  ini setelah data dikumpulkan dilakukan  prosedur  pengkodean  (coding)  untuk  menemukan  tema-tema  berdasarkan  kata-kata  atau  frasa  yang sering  muncul dalam data, kemudian  menghitung frekuensi  munculnya tema-tema  yang telah  ditemukan dalam data. Hasil thematic analysis dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil thematic analysis No Tema Pernyataan Koding Frekuensi 1 Kemudahan berbelanja Udah  lah  gak  usah  ditutup,  tiktokshop  tuh membantu  bgt  tau  karena  murah  +  gak  ada biaya  admin  /  biaya  layanan  blablabla  kaya  si oren dan si ijo Murah, Efisien, Cepat, nyaman, praktis 571 2 Algoritma fitur yang buruk Tapi  untuk  tiktok  shop  yg  bikin  ngeri algoritmanya, ketika barang itu laku keras data yg  dimiliki  tiktok  bisa  diambil  pihak  china dengan  langsung  produksi  besar  yg  otomatis harga  jualnya  lebih  murah,  dan  itu  yg mematikan umkm kita Algoritma, predatory pricing, mematikan, monopoli, merusak pasar 456 3 Fitur tidak memuaskan Tiktok shop apa bagusnya sih?  Gw berkali- kali beli disitu, kualitasnya barangnya parah banget Jelek, parah, mahal, lambat, kualitas jelek 130 4 Regulasi tidak sesuai Daripada  menutup tiktok  shop,  mending  bikin umkm  kita  melek  teknologi.  Bikin  regulasi yang  meringankan  umkm  supaya  harga  bs bersaing dgn produk import Regulasi, izin, aturan, kebijakan, aplikasi terpisah 754 5 Fitur Bermanfaat padahal dengan adanya tiktok shop ini banyak yang merasakan terbantu untuk jualan Membantu, menguntungkan, penghasilan, meningkatkan, pekerjaan 428
Melalui analisis data, ditemukan terdapat lima tema utama. Tema yang paling dominan adalah "Regulasi yang tidak sesuai" dengan total 754, mencakup sekitar 32% dari seluruh data. Hal ini menunjukkan bahwa tiktok
89,52%
69,16% 69,16% 71,05% 52,24% 52,28% 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% Akurasi Presisi Recall
KNN Naïve Bayes

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7238
shop tidak  memiliki  izin atas usaha dan  menyalahi aturan  yang telah ditetapkan. Tema selanjutnya  yang cukup dominan ketiga adalah “algoritma yang buruk”, algoritma pada fitur TikTok Shop kurang adil, karena manipulasi algoritma ini memberikan keuntungan lebih kepada satu produk, sementara pada saat yang sama merugikan produk lainnya.  Ini  sejalan  dengan  pernyataan  Staf  Khusus  Menteri  koperasi  dan  UKM  (MenKopUKM)  Bidang Pemberdayaan  Ekonomi  Kreatif,  Fiki  Satari.  Hasil  thematic  analysis  ini  dapat  memberikan  manfaat  untuk perbaikan fitur atau aplikasi dimasa mendatang seperti, 1. Memahami kebutuhan, harapan, dan masalah pelanggan terkait  fitur  tiktok  shop,  sehingga  dapat  meningkatkan  kualitas  layanan  dan  kepuasan  pelanggan  untuk pengembangan aplikasi dimasa  mendatang, 2. Mengetahui  manfaat  dan dampak dari  fitur tiktok shop, menurut analisis data yang dilakukan tiktok shop sendiri sangat membantu sebagian para pedagang kecil untuk membangun usahanya  menjadi  lebih  baik  bukan hanya  itu fitur tiktok shop sendiri  banyak  menciptakan  lapangan pekerjaan seperti, jumlah kurir paket yang bertambah dengan adanya tiktok shop, host, konten kreator, editor, dan lain-lain. 3. Mendapatkan ide dan inspirasi untuk mengembangkan suatu aplikasi tiktok shop yang lebih baik, inovatif, dan sesuai dengan tren dan permintaan pasar. Dengan analisis data ini, dapat mengenali pola-pola penggunaan yang bermanfaat untuk merancang strategi pembuatan aplikasi yang lebih efisien dan juga mengadaptasi produk sesuai dengan keinginan pengguna.

## 3.10 Pembahasan
Berdasarkan hasil yang diperoleh percobaan diatas diketahui bahwa algoritma KNN lebih baik dibandingkan naïve bayes, hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Hilman Wisnu, dkk, dimana KNN memiliki akurasi yang  lebih  baik  daripada  Naive  Bayes[11].  Akan  tetapi  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sevira  Wongkar,  2019 adalah  sebaliknya,  dimana  Penelitian  tersebut  menemukan  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  memiliki tingkat akurasi lebih tinggi daripada algoritma KNN[6].

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  menggunakan  dua  algoritma,  yaitu  Naïve  Bayes Classifier (NBC) dan K-Nearest Neighbour (KNN), dengan menerapkan metode validasi K-Fold Cross Validation yang  memiliki  nilai  k=10.  Data  awal  yang  diperoleh  berjumlah  5.190,  namun  dilakukan  seleksi  data  untuk mendapatkan data yang relevan dengan topik penelitian, sehingga diperoleh 2.339 data. Proses pelabelan dilakukan menggunakan  teknik  clustering  dengan  algoritma  K-Means  dan  nilai  k=3.  Pada  algoritma  KNN,  dilakukan  uji coba  dengan  lima  parameter  K  berbeda,  yaitu  3,  5,  7,  9,  dan  11.  Selanjutnya,  perbandingan  performa  kedua algoritma dilihat dari  nilai akurasi tertinggi  yang  dihasilkan. Hasil  akurasi pada algoritma NBC adalah  sebesar 71,05%, sementara algoritma KNN menunjukkan hasil akurasi tertinggi sebesar  89,52%. Dari perbandingan ini, dapat  disimpulkan  bahwa  model  KNN  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  NBC  dalam  melakukan  analisis sentimen terhadap data yang telah diolah. Hasil thematic analysis mendapatkan total ada lima tema dalam data dan yang  paling  dominan  adalah  tema  “Regulasi  yang  tidak  sesuai”.  Hasil  ini  dapat  dijadikan  oleh  platform  tiktok untuk memperbaiki dengan  menertibkan regulasi  atas fitur tersebut supaya  fitur tersebut dapat  diterima dengan baik oleh masyarakat dan tidak dianggap menyalahi aturan, serta memperbaiki algoritma menjadi lebih baik, tidak menurunkan traffic penjualan dari produk lokal, dan menetapkan harga dari suatu produk tidak melampaui terlalu jauh dari pasaran supaya UMKM dapat bersaing secara sehat.

## REFERENCES
[1]  D. E. Oktania and T. A.  Indarwati, “Pengaruh Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use, Dan Compatibility  With Lifestyle Terhadap Niat Beli Di Social Commerce,” Jurnal Ilmu Manajemen, vol. 10, no. 1, pp. 255–267, Mar. 2022, doi: 10.26740/jim.v10n1.p255-267.
[2]  D. Amanah, D. Ansari Harahap, and M. Gunarto, “Perceived Risk and Security in Creating Online Purchasing Decision at Marketplace in Indonesia,” Journal of Applied Business and Economics (JABE), vol. 7, no. 2, pp. 162–179, Dec. 2020, doi: 10.30998/jabe.v7i2.7553.
[3]  A. A. A. Sharabati, S. Al-Haddad, M. Al-Khasawneh, N. Nababteh, M. Mohammad, and Q. Abu Ghoush, “The Impact of TikTok  User  Satisfaction  on  Continuous  Intention  to  Use  the  Application,”  Journal  of  Open  Innovation:  Technology, Market, and Complexity, vol. 8, no. 3, Sep. 2022, doi: 10.3390/joitmc8030125.
[4]  I. Purwandani, N. O. Syamsiah, and S. Nurwahyuni, “Perceived Usability Evaluation of TikTok Shop Platform Using the System Usability Scale,” Sinkron, vol. 8, no. 3, pp. 1389–1399, Jul. 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i3.12473.
[5]  S.  Septyaningsih,  M.  T.  Multazam,  and  B.  Sobirov,  “Legal  Protection  of  Consumer  Rights  in  Transactions  at  TikTok Shop:  Unraveling  New  Legal  Insights,”  Kosmik  Hukum,  vol.  23,  no.  3,  p.  248,  Aug.  2023,  doi: 10.30595/kosmikhukum.v23i3.17396.
[6]  M. Wongkar and A. Angdresey, “Sentiment Analysis Using Naive Bayes Algorithm Of The Data Crawler : Twitter,” 2019 Fourth International Conference on Informatics and Computing (ICIC), Oct. 2019, doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985884.
[7]  F. Aftab et al., “A Comprehensive Survey on Sentiment Analysis Techniques,” International Journal of Technology, vol. 14, no. 6, pp. 1288–1298, 2023, doi: 10.14716/ijtech.v14i6.6632.
[8]  C. Sindhu, B. Sasmal, R. Gupta, and J. Prathipa, “Subjectivity detection for sentiment analysis on Twitter data,” Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 130, pp. 467–476, 2021, doi: 10.1007/978-981-15-5329-5_43.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7238
[9]  A. J. Nair, G. Veena, and A. Vinayak, “Comparative study of Twitter Sentiment on COVID - 19 Tweets,” in Proceedings - 5th International Conference on Computing Methodologies and Communication, ICCMC 2021, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Apr. 2021, pp. 1773–1778. doi: 10.1109/ICCMC51019.2021.9418320.
[10] A. R. Atmadja, W. Uriawan, F. Pritisen, D. S. Maylawati, and A. Arbain, “Comparison of Naive Bayes and K-nearest neighbours for online transportation using sentiment analysis in social media,” in Journal of Physics: Conference Series, Institute of Physics Publishing, Dec. 2019. doi: 10.1088/1742-6596/1402/7/077029.
[11] H. Wisnu, M. Afif, and Y. Ruldevyani, “Sentiment analysis on customer satisfaction of digital payment in Indonesia: A comparative study using KNN and Naïve Bayes,” in Journal of Physics: Conference Series, Institute of Physics Publishing, Feb. 2020. doi: 10.1088/1742-6596/1444/1/012034.
[12] H.  Sudira,  A.  L.  Diar,  and  Y.  Ruldeviyani,  “Instagram  Sentiment  Analysis  with  Naive  Bayes  and  KNN  Exploring Customer  Satisfaction  of  Digital  Payment  Services  in  Indonesia,”  2019  International  Workshop  on  Big  Data  and Information Security (IWBIS), Oct. 2019, doi: 10.1109/IWBIS.2019.8935700.
[13] E. Utami, S. Raharjo, A. Dwi Hartanto, S. Adi, and A. Noor Ichsan, “K-Nearest Neighbor and Naive Bayes Classifier Comparison for Individual Character Classification on Twitter,” in 2020 2nd International Conference on Cybernetics and Intelligent  System,  ICORIS  2020,  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Oct.  2020.  doi: 10.1109/ICORIS50180.2020.9320759.
[14] F.  A.  Wenando,  R.  Hayami,  Bakaruddin,  and  A.  Y.  Novermahakim,  “Tweet  Sentiment  Analysis  for  2019  Indonesia Presidential Election Results using Various Classification Algorithms,” in Proceeding - 1st International Conference on Information Technology, Advanced Mechanical and Electrical Engineering, ICITAMEE 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Oct. 2020, pp. 279–282. doi: 10.1109/ICITAMEE50454.2020.9398513.
[15] S. D. Pramukti, A. Nugroho, and A. S. Sunge, “Analisis Sentimen Masyarakat Dengan Metode Naïve Bayes dan Particle Swarm,” Techno.COM, vol. 21, no. 1, pp. 62–75, Feb. 2022, doi: 10.33633/tc.v21i1.5332.
[16] S. Pradha, M. N. Halgamuge, and T. Q. V. Nguyen, “Effective Text Data Preprocessing Technique for Sentiment Analysis in Social Media Data,” 2019 11th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), 2019, pp. 1– 8. doi: 10.1109/KSE.2019.8919368.
[17] Sintia,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Product  Codefication  Accuracy  With  Cosine  Similarity  And  Weighted  Term Frequency And Inverse Document Frequency (Tf-Idf),” Journal of Applied Engineering and Technological Science, vol. 2, no. 2, pp. 14–21, May 2021, doi: 10.37385/jaets.v2i2.210.
[18] Mustakim,  M.  Z.  Fauzi,  Mustafa,  A.  Abdullah,  and  Rohayati,  “Clustering  of  Public  Opinion  on  Natural  Disasters  in Indonesia Using DBSCAN and K-Medoids Algorithms,” in Journal of Physics: Conference Series, IOP Publishing Ltd, Feb. 2021. doi: 10.1088/1742-6596/1783/1/012016.
[19] Suprianto, M. Fadlan, Muhammad, Y. Amaliah, and Mussallimah, “Retrieval information using generalized vector space models  and  sentiment  analysis  using  naïve  bayes  classifier  for  evaluation  of  lecturers  by  students,”  in  2020  5th International Conference on Informatics and Computing, ICIC 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Nov. 2020. doi: 10.1109/ICIC50835.2020.9288584.
[20] F.  Firmansyah  et  al.,  “Comparing  Sentiment  Analysis  of  Indonesian  Presidential  Election  2019  with  Support  Vector Machine and K-Nearest Neighbor Algorithm,” in 6th International Conference on Computing, Engineering, and Design, ICCED 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Oct. 2020. doi: 10.1109/ICCED51276.2020.9415767.
[21] I.  A.  Abu  Amra  and  A.  Y.  A.  Maghari,  “Students  Performance  Prediction  Using  KNN  and  Naïve  Bayesian,”  8th International Conference on Information Technology (ICIT), 2017, pp. 909–913. doi: 10.1109/ICITECH.2017.8079967.
[22] A. R. Isnain, H. Sulistiani, B. M. Hurohman, A. Nurkholis, and Styawati, “Analisis Perbandingan Algoritma LSTM dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), vol. 8, no. 2, Aug. 2022, doi: 10.26418/jp.v8i2.54704.