## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP BERHENTINYA TIKTOKSHOP PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Riki Sanjaya, Edi Tohidi, Edi Wahyudi, Kaslan Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON
Jalan Perjuangan No. 10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon rikisan1004@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  informasi  telah  membawa  perubahan  besar  dalam  dunia  perdagangan,  salah satunya adalah munculnya perdagangan dengan sistem elektronik (PSE) yang memungkinkan transaksi jual beli dilakukan  secara  online.  Tiktokshop  adalah  salah  satu  platform  PSE  yang  populer  di  Indonesia  [1],  yang merupakan bagian dari aplikasi Tiktok yang menyediakan fitur jual beli produk. Namun, pada tanggal 04 Oktober 2023,  pemerintah  Indonesia  mengeluarkan  kebijakan  untuk  menutup  Tiktokshop  berdasarkan  surat  Menteri perdagangan no 31 tahun 2023. Alasan pemerintah adalah untuk melindungi usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) tradisional dari persaingan tidak sehat yang ditimbulkan oleh Tiktokshop. Kebijakan ini menuai banyak reaksi di  media sosial, khususnya di Twitter, yang menjadi  salah satu media untuk menyuarakan pendapat dan aspirasi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terkait penutupan Tiktokshop di Twitter menggunakan  algoritma  Naive  Bayes,  yang  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  teks  berdasarkan kemunculan  kata-kata  tertentu.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  netizen  yang  berkomentar terkait penutupan Tiktokshop menunjukkan bahwa respon positif mendominasi dengan nilai prediksi positif 965, sedangkan respon negatif hanya 535 nilai akurasi 85.00%, margin error +-2.92% Precision 99,33% recall 77,20 %.
Kata kunci : Naive Bayes, Sentimen, Tiktokshop, Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Media sosial adalah teknologi yang populer dan penting  bagi  banyak  orang  [2].  Media  sosial menyediakan informasi terbaru dan sumber pendapatan  bagi  beberapa  orang  [3].  Tiktok  adalah media  sosial  yang  memiliki  fitur  TiktokShop,  yang memungkinkan  pengguna  berbelanja  di  aplikasi. Penjual  Tiktok  menggunakan  live  streaming  untuk menarik dan berkomunikasi dengan pelanggan. [4]
PSE  (Perdagangan  dengan  sistem  elektronik) adalah cara berdagang menggunakan teknologi digital. Tiktokshop,  platform  PSE  populer  di  Indonesia, menawarkan  produk  dengan  harga  murah  dan pengiriman  cepat.  Tiktokshop  ditutup  sesuai  Surat Mentri  Perdagangan  No.  31  Tahun  2023  pada  4 Oktober  2023  pukul  17.00  WIB.  Pada  tahun  2023, kebijakan  ini  melindungi  UMKM  tradisional  dari persaingan tidak  adil  oleh  Tiktokshop.  Surat  tersebut mengatur izin usaha, kualitas produk, dan pengaduan konsumen PSE. Tiktokshop tak memenuhi persyaratan karena  tak  berizin  dan  tak  transparan.  Penutupan Tiktokshop  mendapat  banyak  kritik  di  media  sosial. Penelitian  ini  mengkaji  sentimen  di  Twitter  terkait penutupan  tersebut,  fokus  pada  reaksi  dan  pendapat positif  dan  negatif.  Penelitian  ini  akan  memberikan pemahaman  tentang  dampaknya  pada  penjual, pembeli, dan  masyarakat Twitter secara keseluruhan. [5]
Penelitian  sebelumnya  oleh  Friska  Aditia Indriyani,  Ahmad  Fauzi  dan  Sutan  Faisal  berjudul "Analisis  sentimen  aplikasi  Tiktok  menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine" menggunakan  2000  data  ulasan  Tiktok  dari  Google
Play Store dengan  algoritma Naïve Bayes dan SVM. Hasilnya menunjukkan 76.7% opini positif dan 23.3% opini  negatif,  dengan  SVM  memiliki  akurasi  84% dibandingkan  dengan  Naïve  Bayes  yang  memiliki akurasi 79% [6]. Penelitian sekanjutnya oleh Laurensz B,  Sentimen  A,  dan  Sediyono  berjudul  ‘‘Analisis Sentimen  Masyarakat  terhadap  Tindakan  Vaksinasi dalam  Upaya  Mengatasi  Pandemi  Covid-19‘‘ menggunakan  metode  klasifikasi  teks  (SVM  dan Naïve  Bayes).Untuk  kata  kunci  ‘‘vaksinsinovac,‘‘ Naïve  Bayes  menghasilkan  sentimen  positif  66%, sementara SVM menghasilkan 96% positif.Untuk kata kunci ‘‘vaksinmerahputih,‘‘
Naïve Bayes menghasilkan 89% positif, sedangkan SVM menghasilkan  98%  positif  [7].  Penelitian  selanjutnya dilakukan  oleh  Muljono  A,  Putri  Artanti  D  Dkk berjudul "Analisis Sentimen untuk Penilaian Pelayanan  Situs  Belanja  Online  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes" menggunakan 1200 dokumen dengan label data, 610 positif dan 590 negatif. Model klasifikasi Naïve Bayes menghasilkan akurasi 93.33%, presisi  93.33%,  sensitivitas  93.33%,  dan  f-measure 93.65%  setelah  diuji  dengan  data  uji  yang  berbeda menggunakan validasi silang 10 kali lipat[8].
Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  sentimen Twitter  terkait penutupan Tiktokshop dengan algoritma Naive
Bayes. Analisis akan mengidentifikasi  dampak  positif  dan  negatif  pada penjual dan pembeli, serta mencari hubungan dengan Tanah  Abang.  Algoritma  Naive  Bayes  digunakan untuk  mengkategorikan  tweet  tentang  penutupan Tiktokshop menjadi sentimen positif dan negatif. Hal ini memberikan pemahaman tentang dampak
penutupan  Tiktokshop  pada  penjual,  pembeli,  dan konsekuensi  terkait  Tanah  Abang  sebagai  pusat perdagangan  utama.  Analisis  ini  mengulas  pengaruh penutupan Tiktokshop pada berbagai pihak.
Metode  data  mining  dengan  Naive  Bayes menganalisis sentimen terkait penutupan Tiktokshop. Data  Twitter  digunakan  untuk  kategorisasi  opini pengguna  sebagai  positif  atau  negatif  berdasarkan kamus sentimen. Algoritma Naive Bayes memperhitungkan probabilitas sentimen tweet, dalam konteks  penutupan  Tiktokshop  di  media  sosial. Memberikan wawasan tentang dampaknya, mengidentifikasi  emosi  dan  pandangan  terkait keputusan  tersebut.  Berfokus  pada  data  Twitter sebagai  sumber  utama  opini  dan  sentimen  pengguna. Teksa  tersebut  tidak  tersedia,  jadi  tidak  dapat mempersingkatnya.
Penelitian ini berpotensi memberikan kontribusi pada pemahaman sentimen publik terhadap penutupan Tiktokshop  oleh  pemerintah  dengan  Surat  Mentri Perdagangan  No.  31  Tahun  2023.  Penelitian  ini diharapkan  memberikan  masukan  evaluatif  kepada pemerintah  dan  bermanfaat  bagi  praktisi  dan  peneliti yang  tertarik  pada  analisis  sentimen  terkait  topik serupa,  sekaligus  berkontribusi  pada  pengembangan teknologi  informasi  sesuai  kebutuhan  dan  aspirasi masyarakat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian terdahulu
Menurut  hasil  kajian  sebelumnya  yang  telah dijalankan  oleh  Ikbar  Wibowo  Dkk  melakukan penelitian perbandingan algoritma klasifikasi sentimen  Twitter  terhadap  insiden  kebocoran  data Tokopedia. Tujuannya adalah mengembangkan model klasifikasi  sentimen  untuk  mengidentifikasi  apakah twit berkaitan dengan insiden tersebut bersifat positif, negatif,  atau  netral.  Dengan  menggunakan  tiga  jenis classifier  (Random  Forest,  Support-Vector  Machine, dan Logistic Regression), hasil penelitian menunjukkan  bahwa  Support  Vector  Machine memiliki performa terbaik dengan f1-score 0.503583, menjadikannya  pilihan  optimal  untuk  analisis sentimen  terkait  insiden  kebocoran  data  Tokopedia [9].
Penelitian  yang  dilakukan  Fendyputra  Pratama berjudul  Analisis  Sentimen  Twitter  Debat  Calon Presiden  Indonesia  menggunakan  metode  Fined- Grained  Sentiment  Analysis  mengeksplorasi  opini publik  di  Twitter  tentang  debat  capres  pertama  di Indonesia  dengan  hashtag  paslon  dan  menilai  sikap masyarakat,  positif,  negatif,  atau  netral.  Metode analisis  sentimen  yang  digunakan  adalah  Fined- grained  Sentiment  Analysis  pada  data  tweet  yang diambil menggunakan Twitter API dan R. Metode ini menghitung  nilai  sentimen  tweet  berdasarkan  jumlah kalimat  positif  dan  negatif.  Penelitian  menunjukkan bahwa tweet dengan hashtag paslon memiliki sentimen positif  lebih  banyak  daripada  negatif  dan  netral  (+1) [10] .
Penelitian yang dilakukan oleh Irvandi, Bambang Irawan,  Odi  Nurdiawan  menggunakan  Algoritma Naive Bayes untuk menganalisis sentimen wisatawan terhadap  wisata  halal  di  Pulau  Lombok.  Data  ulasan diambil dari Google Maps melalui web scraping. Data diolah  dengan  RapidMiner  menggunakan  algoritma Naive Bayes dan dipakai wordcloud untuk visualisasi kata-kata  umum  dalam  ulasan  wisatawan.  Penelitian ini  bertujuan  memeriksa  kecocokan  wisata  halal  di Lombok  dengan  ekspektasi  pengunjung.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  model  algoritma  Naive  Bayes memiliki  akurasi  74,75%.  Teks  tersebut  dapat dipersingkat  menjadi:Kata-kata  yang  paling  banyak digunakan  oleh  wisatawan  dalam  wordcloud  adalah ‘‘indah‘‘,  ‘‘wisata‘‘,  ‘‘pantai‘‘,  ‘‘alam‘‘,  ‘‘gunung‘‘, dan ‘‘masjid‘‘. [11].

## 2.2. Naïve Bayes
Naive Bayes merupakan metode yang mudah dan efektif yang menerapkan konsep-konsep teori peluang untuk  menghitung  probabilitas  tertinggi  berdasarkan frekuensi  atau  jumlah  kemunculan  dari  setiap  kelas dalam data latih. Dalam pengolahan basis data, Naive Bayes  masuk  dalam  pembelajaran  terbimbing  jenis pembelajaran  mesin  yang  membutuhkan  contoh sebagai  data  latih  berlabel.  dibagi  menjadi  dua  jenis, yaitu.  Klasifikasi  dan  regresi.  Klasifikasi  ketika variabel menjadi kategori, panas dan dingin, sakit atau tidak  sakit  dll.  Variabel  berupa  nilai  nyata  seperti berat,  nilai  uang  dll  contoh  lainnya  yaitu  Support Vector  Machine  (SVM),  K-Nearst  Neighbor  (KNN), Artificial  Neural  Network  (ANN).  Naive  Bayes  juga merupakan  metode  yang  menggunakan  teknik probabilistik,  dimana  setiap  fitur  dan  fitur  lainnya dalam  data  yang  sama  diasumsikan  tidak  saling berhubungan [12].

## 2.3. Data mining
Data  mining  merupakan  metode  analisis  data besar  yang  disimpan  dalam  basis  data.  Data  mining memanfaatkan pengalaman atau kesalahan sebelumnya sebagai sumber belajar untuk meningkatkan kualitas model dan hasil analisis, salah satu  metodenya  adalah  dengan  menerapkan  teknik klasifikasi data mining [13].

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner adalah aplikasi yang dapat mengolah data  dengan  metode  data  mining.  RapidMiner  dapat menemukan  pola-pola  tersembunyi  dari  kumpulan data yang besar dengan menggunakan teknik statistika, kecerdasan buatan dan database [14]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  yang  berguna  untuk mengeksplorasi  teknik  dari  database  yang  sudah  ada [15].  Penggunaan  istilah  Knowledge  Discovery  in database (KDD) seringkali saling dipertukarkan untuk menggambarkan  proses  mengungkap  informasi  yang
tersembunyi dalam suatu basis data yang besar[16].Tujuan  dari  KDD  dan  data  mining  adalah menggali  informasi tersembunyi dari  basis data  yang besar  Metode  KDD  terdiri  dari  tahapan Selection, Preprocessing,  Transformation,  data  mining, dan Evaluation.
Gambar 1. Alur Penelitian KDD

## 3.1. Selection
Tahap selection melibatkan pengumpulan data, di mana dataset yang digunakan terdiri dari 946 data yang diperoleh dari platform Twitter. Data ini dikumpulkan dengan  menggunakan  teknik  crawling  pada  Googe Colab  Untuk  crawling  Twitter,  peneliti  perlu mendapatkan  auth-token  terlebih  dahulu.  Auth-token adalah kode unik yang digunakan untuk mengidentifikasi dan mengotentikasi pengguna Twitter. Peneliti  dapat  memanfaatkan  Google  Colab, sebuah platform cloud  yang  memungkinkan eksekusi kode  Python  secara  online,  untuk  memperoleh  auth- token.  Proses  pengambilan  data  dari  Twitter  dapat dilakukan menggunakan Google Colab.

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing  merupakan  fase  di  mana  data dibersihkan dan diperbaiki. Saat mengumpulkan data, informasi  yang  diperoleh  biasanya  bersifat  tidak terstruktur dan mengandung sejumlah besar karakter. Tujuan  dari  proses  preprocessing  adalah  untuk menghilangkan noise tersebut. Pada tahap ini, terdapat beberapa langkah yang perlu dilakukan.
1. Cleaning merupakan proses menghilangkan data yang  tidak  relevan,  seperti  emoticon,  hashtag, username,  url,  atau  karakter  lain  yang  tidak berguna.
2. Case  Folding merupakan  tahap mengubah  teks menjadi huruf kecil
3. Tokenize merupakan  tahap    memecah    kalimat jadi kata per kata.
4. Filter  by length  merupakan  Salah  satu  metode untuk  menyeleksi  data  berdasarkan  kriteria tertentu.
5. Stopword merupakan  tahap  menghapus  kata yang    tidak    memiliki    nilai    pada    proses  data mining, seperti kata sambung.
6. Stemming merupakan tahap menghapus imbuhan pada kata.
7. Pelabelan  merupakan  tahap  memberikan  label pada kalimat agar memiliki nilai sentimen

## 3.3. Transformation
Transformasi data adalah langkah yang dilakukan untuk  mengubah  skala  pengukuran  data  awal  ke format  lain,  sehingga  data  tersebut  sesuai  dengan asumsi-asumsi  yang  menjadi  dasar  analisis  berbagai teknik data mining[17]. Pada fase ini, akan dilakukan pembobotan kata dengan menerapkan metode TF-IDF.

## 3.4. Data mining
Data  mining  adalah  proses  untuk  menemukan pengetahuan dari data besar. Data mining menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan,  dan  pembelajaran  mesin  untuk  mengekstrak informasi  yang  bermanfaat  dari  kumpulan  data  yang besar.  Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengklasifikasikan emosi.  Sebelum  melakukan  data  mining,  data  dibagi menjadi  dua  bagian.  Bagian  pertama  adalah  data pelatihan  dan  bagian  kedua  adalah  data  pengujian dengan rasio 70% pelatihan dan 30% pengujian. Pada tahap  ini,  kami  melakukan  analisis  sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier  yang digunakan  untuk  menghitung  nilai  pengklasifikasi presisi, presisi, recall, dan f1 score.[18]

## 3.5. Evaluation
Peneliti  menggunakan  metode  pengujian  untuk menilai kualitas model klasifikasi yang dikembangkan.  Model  klasifikasi  diuji  dengan menghitung  akurasi.  Akurasi  adalah  rasio  antara jumlah  rekaman  yang  diklasifikasikan  dengan  benar dan  jumlah  total  rekaman.  Peneliti  menyajikan  hasil pengujian  dalam  bentuk  tabel  matrix  konfusi  yang berisi empat nilai, yaitu true positif (TP), false negatif (FN), true negatif (TN), dan false positif (PF). Peneliti memanfaatkan confusion matrix sebagai alat evaluasi untuk  mengukur  seberapa  baik  model  dapat membedakan antara klasifikasi yang benar atau salah.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Selection
Tahap selection adalah metode yang digunakan untuk  memilih  data  yang  relevan  dari Twitter berdasarkan kata kunci tertentu. Dalam penelitian ini, kata kunci yang dipilih adalah "tiktokshop tutup" yang berkaitan  dengan  isu  yang  sedang  ramai  di  media sosial.  Untuk  mengambil  data  dari Twitter ,  peneliti menggunakan  Google  Colab  sebagai  platform  untuk menjalankan proses crawling. Gambar 2 menunjukkan langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  proses crawling.
Hasil dari proses crawling yang dilakukan untuk mengumpulkan data tweet yang berkaitan dengan isu pemberhentianya  tiktokshop  di  Indonesia.  Dari  951 tweet yang berhasil diperoleh, sekitar 81% mengekspresikan  rasa  kecewa,  marah,  atau  bingung atas  keputusan  tersebut.  Gambar  3  menunjukan  hasil dari crawling
Gambar 3. Hasil Crawling 4.2. Cleaning Cleaning adalah proses  menghilangkan elemen- elemen yang tidak relevan atau mengganggu dari data, seperti tanda baca koma, tanda tanya, tanda seru, dan emoticon,  URL ,  dan noisy .  Preprocessing  adalah proses  memperbaiki  kualitas  data  dengan  mengatasi masalah missing value atau nilai kosong dan data yang tidak konsisten. Proses ini sangat penting karena dapat mempengaruhi hasil dari proses data.
Gambar 4. Cleaning
Hasil dari proses cleaning dapat dilihat pada tabel
1 berikut : Tabel 1 Tahap proses cleaning Sebelum Sesudah @padukajh tapi kalo ðŸŠ agak mikir sii cuz tiktok shop udh di tutup kan :( padukajh tapi kalo  agak mikir sii cuz tiktok shop udh di tutup kan

## 4.3. Case Folding
Case folding merupakan proses mengubah huruf besar  menjadi  huruf  kecil  atau  sebaliknya  dalam sebuah teks
Tabel 2 Tahap case folding Sebelum Sesudah padukajh tapi kalo  agak mikir sii cuz tiktok shop udh di tutup kan padukajh tapi kalo  agak mikir sii cuz tiktok shop
udh di tutup kan

## 4.4. Tokenize
Tokenize merupakan merupakan proses membagi kalimat  atau  teks  menjadi  data  menjadi  kata  atau token.
Tabel 3 Hasil proses tokenize Sebelum Sesudah padukajh tapi kalo  agak mikir sii cuz tiktok shop udh di tutup kan ‘padukajh’,‘tapi’, ‘kalo’, ‘agak’, ‘mikir’, ‘sii’, ‘cuz’, ‘tiktok’, ‘shop’, ‘udh’, ‘di’, ‘tutup’, ‘kan’

## 4.5. Stopword
Stopword bertujuan untuk menghilangkan semua kata yang masih sering muncul dalam kumpulan data dan dianggap tidak relevan serta tidak mempengaruhi mood  kalimat  yang  dihilangkan.  Kata-kata  yang dianggap tidak berhubungan di sini antara lain adalah kata  sambung  seperti  di,  ke,  ini,  dan  dari.  Tujuan menghilangkan konjungsi adalah untuk membuat teks ulasan menjadi lebih kecil dan ringkas.
Tabel 4 Hasil proses stopword.
Sebelum Sesudah padukajh tapi kalo  agak mikir sii cuz tiktok shop udh di tutup kan Tapi agak  mikir tiktok shop tutup kan

## 4.6. Filter by length
Filter  by  length merupakan  Salah  satu  metode untuk  menyeleksi  data  berdasarkan  kriteria  tertentu. Metode  ini  dapat  diterapkan  pada  berbagai  tipe  data, seperti  string,  list,  atau  array.  Dalam  penelitian  ini, peneliti  menggunakan  kriteria  panjang  minimal  4 karakter  dan  maksimal  25  karakter,  hasil filter  by length dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5 Hasil proses filter by length . Sebelum Sesudah padukajh tapi kalo  agak mikir sii cuz tiktok shop udh di tutup kan Tapi agak  mikir tiktok shop tutup

## 4.7. Labeling
Setelah data ulasan selesai di-steaming, langkah berikutnya  adalah  memberi  label  data  menggunakan lexicon  Vader.  Lexicon  Vader  menghitung  nilai compound  sebagai  rata-rata  tertimbang  dari  bobot sentimen yang ada di dalam ulasan (Asri et al., 2022). Ulasan  yang  memiliki  nilai  compound  >  0 diklasifikasikan  sebagai  sentimen  positif,  sedangkan ulasan  yang  memiliki  nilai  compound  <  0 diklasifikasikan  sebagai  sentimen  negatif.  Untuk memberi label data ulasan, peneliti masih memanfaatkan software Python. Dari 921 data ulasan yang  diberi  label,  terdapat  171  data  ulasan  berlabel positif dan 750 data ulasan berlabel negatif.

## Gambar 5 pelebelan vader lexicon
Gamber  5  menampilkan  cara  menghitung  skor sentimen  teks  dengan  kamus  vader  lexicon.  Teks dibagi dan dicocokkan dengan entri kamus yang punya nilai  sentimen.  Skor  sentimen  total  diubah  sesuai konteks token dan dibagi dengan jumlah token untuk dapat skor sentimen rata-rata.
Tabel 6 Hasil label vader lexcion
Text polarity_score polarity ['padukajh', 'kalo', 'mikir', 'tiktok', 'shop', 'tutup' -5 negative anjir tiktok shop tutup nonton live produk 2 positive
Tabel  6  menampilkan  nilai  emosi  positif  atau negatif dari beberapa teks, yang diberikan oleh kamus vader lexicon. Kamus ini berisi kata dan frasa dengan nilai  emosi.  Nilai  emosi  ini  bisa  mengukur  perasaan atau pandangan dari teks.

## 4.8. Transformation
Data yang sudah diolah pada langkah sebelumnya diberikan label positif atau negatif dengan proses  validasi  menggunakan  kamus  vader  lexcion, lalu  dataset  dan  label  yang  awalnya  berbentuk  data teks dikonversi ke format angka dengan algoritma TF– IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency) sebagai berikut:
Gambar 6 hasil proses tf-idf
Gambar  6  menunjukkan  hasil  perhitungan  TF- IDF  untuk  mengukur  frekuensi  kemunculan  kata dalam  data  twitter.  Teknik  ini  memberikan  bobot untuk  setiap  kata  berdasarkan  seberapa  sering  kata tersebut muncul dalam dokumen. Sebagai contoh, kata “abis”  memiliki  bobot  0 karena tidak terdapat dalam dokumen  pertama.  Kata  “Abang”  memiliki  bobot 0,117  karena  terdapat  dalam  dokumen  kedua  dan dokumen lainnya.

## 4.9. Data Mining
Langkah ini  adalah  proses mendapatkan informasi dari data sebelumnya yang telah dikumpulkan  dan  diproses.  Dalam  penelitian  ini, metode  klasifikasi Naive  Bayes digunakan  ini  adalah salah  satu  pendekatan  pembelajaran  mesin  yang didasarkan pada teorema Bayes .
Gambar 7 proses model naïve bayes
Gambar 7 menggambarkan metode Naive Bayes yang  digunakan  untuk  menganalisis  data.  Metode  ini terdiri dari beberapa langkah. Langkah pertama adalah mengimpor  data  latih  dari  file  CSV.  Langkah  kedua adalah  menetapkan  variabel  target  sebagai  label dengan operator  Set  Role .  Langkah  ketiga  adalah mengubah  variabel  nominal  menjadi  teks  dengan operator  Nominal  to  Text.  Langkah  keempat  adalah melakukan upsampling untuk menyeimbangkan kelas data.  Langkah  kelima  adalah  membuat  dan  menguji model Naive Bayes dengan operator cross-validation. Metode  ini  membagi  data  menjadi  10  lipatan  dan menguji model pada setiap lipatan.
Gambar 8 Proses Validation Naive Bayes
Gambar  8  menunjukkan  proses  cross-validation yang  menggunakan  operator  Naive  Bayes,  Apply Model,  dan  Performance.  Operator  Naive  Bayes membuat  model  klasifikasi  berdasarkan  probabilitas dengan  menganggap  fitur-fitur  bersifat  saling  bebas, menggunakan  data  pelatihan  sebagai  input. Operator Apply  Model menerapkan  model  ini  pada  data pengujian untuk mendapatkan prediksi kelas. Operator  Performance mengukur  kinerja  model dengan metrik-metrik seperti akurasi dan presisi.
Berikut  ini  adalah  hasil Performance yang didapatkan dengan menggunakan metode Naive bayes :
Gambar 9 Hasil Performance Accuracy Naïve Bayes
Gambar 9 menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes  memiliki  akurasi  85,00%,  yang  berarti  model ini  mampu  mengklasifikasikan  data  dengan  baik sebanyak 85,00%. Margin error atau tingkat kesalahan dalam pengambilan sampel adalah +- 2,92%. Jumlah sentimen  positif  adalah  745  dan  jumlah  sentimen negatif adalah 530. Presisi adalah rasio antara prediksi yang tepat dengan data yang diharapkan. Presisi untuk prediksi  positif  adalah  100%  dan  untuk  prediksi negatif  adalah  70,67%. Recall adalah  rasio  antara prediksi  benar  positif  dengan  seluruh  data  positif. Recall untuk data positif adalah 77,20% dan untuk data negatif adalah 99,07%.

## 4.10. Evaluasi
Untuk  mengevaluasi  model  klasifikasi,  kita dapat  menggunakan Confusion  Matrix .  Confusion Matrix adalah tabel yang menampilkan kinerja model dalam  mengklasifikasikan  objek  yang  sebenarnya (True) dan yang salah (False). Dari Confusion Matrix , kita  dapat  menghitung  berbagai  metrik  evaluasi, seperti acuracy,  precision,  recall dan f-measure . Berikut  adalah  rumus  untuk  menghitung  Confusion Matrix.
Rumus  dan  perhitungan  yang  digunakan  untuk menghitung akurasi adalah :
𝐴𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 TP+TN+FP+FN = 745+530 745+530+5+220
= 1275 1500 x 100% = 85,00%
Rumus  dan  perhitungan  yang  digunakan  untuk menghitung nilai Precision :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 TP+FP = 745
745+5 745 750 x 100%
= 99,33%
Rumus  dan  perhitungan  yang  digunakan  dalam menghitung nilai Recall adalah :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 TP+FN = 745
745+220 745 965 x 100% = 77,20%
Rumus  dan  perhitungan  yang  digunakan  dalam menghitung nilai f-measure adalah
F − measure = 2 ∗ 99,33∗77,20 99,33+77,20 =86,94%.
Keterangan : TP : True Positive TN : True Negatif FP : False Positif FN : False Negatif
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  yang digunakan  memiliki  performa  yang  baik  dalam mengklasifikasikan data. Nilai akurasi yang diperoleh adalah  85,00%,  yang  menunjukkan  bahwa  sebagian besar data terklasifikasikan dengan benar. Nilai presisi yang  diperoleh  adalah  99,33%,  yang  menunjukkan bahwa  hampir  semua  data  yang  terklasifikasikan sebagai  positif  memang  benar-benar  positif.  Nilai recall yang diperoleh adalah 77,20%, yang menunjukkan bahwa sebagian besar data yang benar- benar positif berhasil terdeteksi. Nilai F-measure yang diperoleh  adalah  86,94%,  yang  menunjukkan  bahwa metode  yang  digunakan  memiliki  keseimbangan antara presisi dan recall.
Dari hasil analisis yang dilakukan dengan proses pengumpulan data melalui teknik crawling, didapatkan 945 tweet yang berisi ulasan tentang suatu produk.  Untuk  mengetahui  sentimen  dari  ulasan tersebut,  dilakukan  pelabelan  dengan  menggunakan vader  lexcion,  sebuah  metode  analisis  sentimen berbasis leksikon. Metode ini sesuai dengan penelitian sebelumnya  yang  juga  menggunakan  vader  lexcion. Ulasan  diklasifikasikan  sebagai  sentimen  positif  jika compound  >  0,  dan  sebagai  sentimen  negatif  jika compound < 0. Hasil pelabelan dengan menggunakan vader lexcion adalah sebagai berikut.
Gambar 10 grafik sentimen prediksi awal
Pada  gambar  10  dapat  dilihat  hasil  pelabelan sentimen  menggunakan vader  lexcion .  Dari  hasil tersebut,  kita  dapat  mengetahui  bahwa  terdapat  750 sentimen yang berlabel negatif dan 171 sentimen yang berlabel  positif.  Namun,  jika  kita  menggunakan metode naive bayes untuk menganalisa sentimen, kita akan mendapatkan hasil yang berbeda. Berikut adalah
jumlah  sentimen  positif  dan  negatif yang  didapatkan dengan menggunakan naive bayes.
Gambar 11 Grafik Prediction Sentimen naïve bayes
Berdasarkan  gambar  11,  metode  naive  bayes dapat  memprediksi  sentimen  745  dengan  kategori positif  dan  sentimen  530  dengan  kategori  negatif. Hasil  ini  menunjukkan  kinerja  naive  bayes  dalam mengklasifikasikan sentiment.
Tabel 7 Perbandingan data awal dan prediksi data
No Sentimen Prediction ( Sentimen naïve bayes ) Text 1. negative positive bexlgium pliss seenak bayiii trus kmrn belu perak gara gara tiktokshop tutup 2. negative negative cilembu fresh from oven dikasih driver ngasihnya nanas makannya sedih tiktok shop tutup drivernya rumahkan mobilnya masuk garasi sehatã driver 3. negative negative yordanagil tanyakanrl kejadian sampe tutup cabang tutup cabang kemarin jasa kurir garaã tiktokshop tutup Tabel 7 menampilkan beberapa contoh perbedaan antara label sentimen awal  yang diberikan oleh  vader  lexcion  dan  label  sentimen  hasil  prediksi naive bayes. Dari contoh tersebut, terlihat bahwa ada perubahan label sentimen dari negatif menjadi positif atau sebaliknya. Jika dilihat secara keseluruhan, vader lexcion memberikan label negatif untuk 750 sentimen dan  label  positif  untuk  171  sentimen.  Sementara  itu, naive  bayes  memberikan  label  positif  untuk  745 sentimen dan label negatif untuk 530 sentimen.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisa yang dilakukan terkait dengan  sentimen  terhadap  berhentinya  tiktokshop pada media sosial twitter menggunakan metode Naïve Bayes  dapat  disimpulkan  Masyarakat  Indonesia mempunyai pendapat beragam mengenai penangguhan TikTok. Ada yang mendukung keputusan ini dan ada pula yang menentang.
Namun,  berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  sebagian  besar  masyarakat  Indonesia memberikan  opini  positif  tentang  berhentinya tiktokshop dan Algoritma ini mengklasifikasikan teks berdasarkan  kemunculan  kata-kata  tertentu  yang memiliki  nilai  positif  atau  negatif.  Dalam  kasus  ini, algoritma  naïve  bayes  digunakan  untuk  menganalisis respon  masyarakat  terhadap  kebijakan  pemerintah yang menutup tiktokshop. Hasil analisis menunjukkan bahwa  respon  positif  mendominasi  dengan  nilai prediksi  positif  965,  sedangkan  respon  negatif  hanya 535  nilai  akurasi  85.00%,  margin  error  +-2.92% Precision 99,33% recall 77,20 %.
Sebagai  acuan  untuk  penelitian  selanjutnya, penulis  menyarankan  untuk  menggunakan  media sosial  lain  selain  twitter,  seperti  facebook  atau instagram,  untuk  mendapatkan  data  yang  lebih beragam dan melihat perbedaan pola sentimen antara media sosial yang berbeda.
Penulis  juga  menyarankan  untuk  menerapkan metode  analisis  sentimen  yang  berbeda  dengan menggunakan  Bahasa  pemrograman  lain,  seperti python atau bahasa r, untuk membandingkan hasil dan akurasi  metode  yang  digunakan.  Selain  itu,  penulis menyarankan untuk menambahkan kategori sentimen netral selain positif dan negatif, untuk mengidentifikasi opini yang tidak menunjukkan sikap atau  emosi  tertentu.  Terakhir,  penulis  menyarankan untuk  melakukan  penentuan  label  sentimen  dengan metode lexicon based, untuk  melihat perbedaan hasil dengan metode machine learning.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Nurmalasari  and  Latifah,  “Jurnal  Ekonomi  & Manajemen Universitas Bina Sarana Informatika”, doi: 10.31294/jp.v21i1.
[2]  K.  A.  Nugraha,  “Analisis  Sentimen  Berbasis Emoticon  pada  Komentar  Instagram  Bahasa Indonesia  Menggunakan  Naïve  Bayes,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 7, no. 3, Dec. 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i3.4094.
[3]  S.  Saifulloh,  “Analisis  Promethee  II  Sebagai Pendukung Keputusan Pemilihan Media Sosial,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 6, no. 3, Dec. 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i3.2956.
[4]  W. D. Dinanti and W. Bharata, “Eksplorasi Minat Pembelian  Konsumen  Live  Streaming  Tiktok Shop Berdasarkan Framework Stimulus Organism  Response  (SOR),” Jurnal  Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 12, no. 2,
pp. 254–264, Jul. 2023,
doi:
10.32736/sisfokom.v12i2.1658.
[5]  Permendag, “PERIZINAN BERUSAHA, PERIKLANAN,
PEMBINAAN, DAN PENGAWASAN  PELAKU  USAHA  DALAM PERDAGANGAN MELALUI

## SISTEM
ELEKTRONIK,” 2023.
[6]  Friska Aditia Indriyani, Ahmad Fauzi, and Sutan Faisal,  “Analisis  sentimen  aplikasi  tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan support vector  machine,” TEKNOSAINS :  Jurnal  Sains, Teknologi  dan  Informatika ,  vol.  10,  no.  2,  pp. 176–184, Jul. 2023,
doi:
10.37373/tekno.v10i2.419.
[7]  B.  Laurensz,  A.  Sentimen,  and  E.  Sediyono, “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap Tindakan  Vaksinasi  dalam  Upaya  Mengatasi Pandemi Covid-19 (Analysis of Public Sentiment on  Vaccination  in  Efforts  to  Overcome  the Covid-19 Pandemic),” 2021.
[8]  A.  Muljono,  D.  Putri  Artanti,  A.  Syukur,  A. Prihandono,  and  D.  I.  Rosal  Moses  Setiadi, “Analisa  Sentimen  Untuk  Penilaian  Pelayanan Situs  Belanja  Online  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes,”  pp.  8–9,  2018,  [Online]. Available: http://twitter.com
[9]  N.  Ikbar  Wibowo,  T.  Andika  Maulana,  H. Muhammad,  N.  Aini  Rakhmawati,  and  P. korespondensi, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi  Sentimen  Twitter  Terhadap  Insiden Kebocoran Data Tokopedia,” JISKa ,  vol.  6,  no. 2,  pp.  120–129,  2021,  [Online].  Available: https://github.com/nadhifikbarw/ep-scrapper
[10]  S.  Fendyputra  Pratama,  R.  Andrean,  and  A. Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Debat Calon Presiden Indonesia Menggunakan Metode Fined-Grained Sentiment Analysis,” JOINTECS (Journal  of  Information  Technology  and Computer Science) , vol. 4, no. 2, pp. 2541–3619, 2019, doi: 10.31328/jo.
[11]  Irvandi, B. Irawan, and O. Nurdiawan, “NAIVE BAYES DAN WORDCLOUD UNTUK ANALISIS  SENTIMEN  WISATA  HALAL
PULAU  LOMBOK,” INFOTECH  journal ,  vol. 9,  no.  1,  pp.  236–242,  May  2023,  doi: 10.31949/infotech.v9i1.5322.
[12]  M.  Khoirul,  U.  Hayati,  and  O.  Nurdiawan, “ANALISIS  SENTIMEN  APLIKASI  BRIMO PADA  ULASAN  PENGGUNA  DI  GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” 2023.
[13]  H. Putri, A. I. Purnamasari, A. R. Dikananda, O. Nurdiawan,  and  S.  Anwar,  “Penerima  Manfaat Bantuan  Non  Tunai  Kartu  Keluarga  Sejahtera Menggunakan  Metode  NAÏVE  BAYES  dan KNN,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 3, no. 3, pp. 331–337, Dec. 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1093.
[14]  Firmansyah  and  O.  Nurdiawan,  “PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA
FREQUENT PATTERN- GROWTH  UNTUK  MENENTUKAN  POLA PEMBELIAN PRODUK CHEMICALS,” 2023.
[15]  U.  Kulsum,  M.  Jajuli,  and  N.  Sulistiyowati, “Analisis  Sentimen  Aplikasi  WETV  di  Google Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine,” Journal of Applied Informatics and  Computing  (JAIC) ,  vol.  6,  no.  2,  p.  205, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[16]  T. Prasetya, J. Eka Yanti, A. Irma Purnamasari, A.  Rinaldi  Dikananda,  and  S.  Anwar,  “Analisis Data  Transaksi  Terhadap  Pola  Pembelian Konsumen  Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori,” INFORMATICS  FOR  EDUCATORS AND PROFESSIONALS , vol. 6, no. 1, pp. 43–52, 2021.
[17]  O. Nurdiawan, A. Irma Purnamasari, and I. Ali, “Analisa Penjualan Mobil Dengan Menggunakan Algoritma  K-Means  Di  PT.  Mulya  Putra Kencana,” vol. 1, no. 2, pp. 32–35, 2021.
[18]  M.  Walid  and  F.  Halimiyah,  “Klasifikasi Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double  Track Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Jurnal
ICT : Information Communication & Technology , vol. 22, pp. 190–197, 2022.