## ANALISIS SENTIMEN REVIEW PENGGUNAAN TIKTOK MELALUI

## PENDEKATAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Nur Apriliani, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika, Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 nuraprln182@gmail.com

## ABSTRAK
Media sosial merupakan platform digital yang memungkinkan penggunanya berinteraksi dengan orang lain, berbagi konten seperti teks, gambar, video dan audio, serta terlibat dalam berbagai bentuk komunikasi online yang berbeda-beda,  salah  satu  bentuk  media  sosial  adalah TikTok . TikTok merupakan  platform  media  sosial  yang semakin  populer  yang  memungkinkan  pengguna  berbagi  video  pendek  dengan  konten  berbeda.  Dengan pertumbuhan  yang  pesat  tersebut,  muncul  permasalahan  penting  terkait  pemahaman  dan  pengelolaan  emosi pengguna terhadap konten di TikTok . Tujuan penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen terhadap tinjauan penggunaan TikTok dengan  menggunakan  pendekatan  algoritma Naive  Bayes .  Dalam  penelitian  ini,  kami mengumpulkan data evaluasi dari pengguna TikTok, termasuk peringkat, komentar, dan opini terkait pengalaman pengguna  di  platform  tersebut.  Kami  menggunakan  algoritme Naive  Bayes untuk  mengklasifikasikan  ulasan pengguna TikTok ke  dalam  dua  kategori  opini  utama:  positif  dan  negatif.  Tahapan  yang  dilakukan  meliputi pengolahan data, ekstraksi fitur dan pelatihan model Naive Bayes menggunakan data pelatihan. Hasil klasifikasi penggunaan metode algoritma Naïve Bayes dan ekstraksi fitur dengan TF-IDF menghasilkan nilai akurasi sebesar 80%, precision sebesar 79%, recall sebesar 74% dan F1-Score sebesar 75%.
Kata kunci : TikTok , Analisis Sentimen, Algoritma Naive Bayes , Ulasan Pengguna.

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digital  yang  terus  berkembang,  platform media  sosial  telah  menjadi  bagian  penting  dari kehidupan sehari-hari masyarakat. Salah satu platform terpopuler  saat  ini  adalah TikTok . TikTok adalah aplikasi berbagi video yang memungkinkan pengguna membuat  dan  berbagi  video  pendek  dengan  musik latar yang menarik. Dengan penggunaannya yang terus berkembang, TikTok telah  menjadi  sarana  ekspresi diri,  hiburan,  dan  interaksi  sosial. TikTok menjadi salah  satu  media  sosial  yang  marak  digandrungi pengguna internet di dunia.
Permasalahan  yang  terjadi  dalam  lingkungan yang  berpusat  pada  pengguna  ini,  penting  bagi penyedia  layanan  seperti TikTok untuk  memahami pandangan  dan  opini  pengguna  tentang  platform mereka.
Penelitian  sebelumnya  menurut  Apriani  dkk dalam  jurnalnya  yang  berjudul  Analisis  Sentimen Dengan  Naïve  Bayes  Terhadap  Komentar  Aplikasi Tokopedia  pada  tahun  2019  menyatakan  bahwa algoritma naïve  bayes dapat  melakukan  analisis sentimen  dengan  benar  dan  melakukan  klasifikasi secara  otomatis  setelah  melalui  tahapan-tahapan proses. Tahapan proses tersebut dapat berjalan dengan baik  dan  mengklasifikasikan  data  dengan  parameter positif dan negatif [1].
Tujuan utama analisis sentimen adalah mengklasifikasikan teks atau ulasan ke dalam kategori sentimen  yang  relevan  seperti  positif  dan  negatif. Dalam  hal  ini,  pendekatan  algoritma  naive  bayes banyak  digunakan  dalam  analisis  sentimen  karena sederhana,  cepat  dan  efisien.  Metode  Penelitian  ini
menggunakan  pendekatan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier.
Hasil  yang  didapatkan  dari  algoritma  Naive Bayes masih bekerja dengan baik dalam banyak kasus dan  relatif  mudah  diimplementasikan.  Algoritma  ini telah berhasil digunakan di berbagai aplikasi, termasuk analisis sentimen ulasan produk, layanan, dan konten di  media  sosial.  Penelitian  mengenai  keberhasilan penerapan  analisis  sentimen  TikTok  menggunakan algoritma  Naive  Bayes  berpotensi  memberikan wawasan  tentang  preferensi  dan  respons  pengguna terhadap konten di platform.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. TikTok
TikTok merupakan  salah  satu  platform  media sosial  yang  memberikan  kemungkinan  bagi  para penggunanya  untuk  dapat  membuat  video  pendek dengan durasi hingga 3 menit yang didukung dengan fitur  musik,  filter,  dan  berbagai  fitur  kreatif  lainnya. Awalnya TikTok tidak  diluncurkan  dengan  nama TikTok .  Pada  tanggal  September  2016,  perusahaan ByteDance yang  berbasis  di  Tiongkok  meluncurkan aplikasi video pendek bernama Douyin . Douyin dapat menjangkau  100  juta  pengguna  dan  1  miliar penayangan video per hari hanya dalam tahun. Karena popularitas  yang  berkembang  pesat, ByteDance memutuskan  untuk  memperluas  jangkauan Douyin diluar Tiongkok dengan nama baru yaitu TikTok [2].
2.2. Google Play
Google  Play adalah  toko  aplikasi  resmi Google untuk  perangkat  yang  menjalankan  sistem  operasi Android . Google Play pertama kali dirilis pada tanggal
22  Oktober  2008  dengan  nama  sebelumnya Android Market dan  diubah  menjadi Google  Play  Store pada bulan Maret 2012. Layanan Google Play sendiri dapat diakses  melalui  situs websitenya ,  aplikasi Android , dan Google TV [3].

## 2.3. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  proses  penggunaan pendekatan  NLP  ( natural  Language  Processing ) untuk  mencari  makna  pandangan,  pendapat,  atau emosi  yang  diungkapkan  dalam  teks,  ucapan, postingan  (aktivitas  di  Internet),  atau  database  [4]. Dengan  menganalisis  atau  menentukan  pendapat orang  lain  dan  mengkategorikan  sikap  mereka terhadap  suatu  subjek  sebagai  positif,  negatif,  atau netral dianggap analisis sentimental [5] .

## 2.4. Online Review
Ulasan pelanggan online adalah sejenis promosi dari electronic  word  of  mouth (eWOM).  Menurut Khammash (2008: 79), ulasan pelanggan online dapat dipahami  sebagai  suatu  jenis  media.  Konsumen membaca  ulasan  dari  konsumen  lain  tentang  produk, jasa,  dan  metode  produksi  perusahaan  tersebut. Menurut Li, N. dan Zhang, P. (2002), review diartikan sebagai evaluasi tentang pengalaman menyukai suatu produk,  berkaitan  dengan  keadaan  psikologis  dan emosional  yang  dialami  pengguna  saat  berinteraksi dengan produk tersebut [6].

## 2.5. Text Mining
Text  Mining adalah  algoritma  yang  mengambil informasi dari teks terstruktur. Text mining juga dapat membantu pengguna menemukan isi bacaannya tanpa harus  membaca  keseluruhan  isinya.  Pengelolaan sumber  data  pada  text  mining  dilakukan  dalam beberapa  langkah.  Fase  ini  disebut  pra  pemrosesan teks. Pemrosesan awal teks terdiri dari beberapa tahap: transformasi  kasus,  pemfilteran  stopword, tokenisasi, dan stemming [7].

## 2.6. Naïve Bayes
Metode  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  teks pada analisis sentimen  adalah Naive Bayes classifier, dimana  keputusan  kelas  pada  classifier  tersebut didasarkan  pada  probabilitas  [5].  Keuntungan menggunakan  Naive  Bayes  adalah  metode  ini  hanya memerlukan  sejumlah  kecil  data  pelatihan  (training data)  untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang dibutuhkan  dalam  proses  klasifikasi,  sehingga  lebih tepat  digunakan  pada  situasi  dunia  nyata  yang kompleks [8]. Karena kesederhanaannya, Naive Bayes menjadi  model  pembelajaran  mesin  generatif  yang memungkinkan  semua  atribut  berkontribusi  secara setara  terhadap  keputusan  akhir.  Kesederhanaan  ini setara dengan efisiensi komputasi,  menjadikan Naive Bayes menarik dan cocok untuk berbagai bidang [9].

## 2.7. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  mengidentifikasi  dan mengkategorikan  data  sebagai  konsep  atau  kelas memerlukan penggunaan model/fungsi, seperti penyeimbangan  otomatis  ke  kelas  objek  yang  tidak diketahui. Modelnya sendiri bisa dalam bentuk aturan “jika-maka”,  pohon  keputusan,  rumus  matematika, atau jaringan saraf. Proses klasifikasi biasanya dibagi menjadi  dua  tahap:  pelatihan  dan  pengujian.  Selama fase pelatihan, beberapa data dengan kelas data  yang diketahui  dimasukkan  ke  dalam  model  estimasi. Kemudian  pada  tahap  pengujian,  model  yang  dibuat diuji dengan menggunakan data lain untuk mengetahui keakuratan model. Dengan akurasi yang cukup, model ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  data yang tidak diketahui [10].

## 2.8. Scraper Data Instan
Scraper  Data  Instan adalah  ekstensi browser Chrome yang  dapat  mengekstrak  data  dari  halaman web dan menyimpannya sebagai file Excel atau CSV (Webrobots.io, 2022). Dengan menggunakan kecerdasan buatan, program ini dapat mengidentifikasi informasi  paling  relevan  di  halaman  HTML  dan mentransfernya  ke  file  Excel  atau  CSV.  Ini  tidak memerlukan skrip khusus untuk situs web, melainkan menggunakan  kecerdasan  buatan  untuk  menganalisis struktur HTML guna memastikan informasi apa yang perlu diekstraksi. Selain itu, Pengikis Data Instan tidak memerlukan  pengetahuan  pemrograman,  JSON,  atau XML apa pun [11].

## 2.9. Google Collaboration
Google  Colab atau Google  Colboratory adalah dokumen yang dapat dieksekusi yang dapat digunakan untuk  menyimpan,  membakar,  dan  berbagi  program yang  dibuat  melalui  Google  Drive.  Beberapa keunggulan  Google  Colab  adalah  namanya  sendiri "Berkolaborasi",  kemampuan  untuk  berkolaborasi dengan pengguna lainnya melalui berbagai pengkodean  online,  dan  GPU  gratis  Google  Colab yang memungkinkan pengguna melakukannya adalah kemudahan  yang  dapat  dilakukan  oleh  program komputer ditulis. Spek tinggi (GPU Tesla, RAM - 12 GB,  Harddisk  -  300  GB)  Fleksibel  dan  mampu menjalankan  program  deep  learning  tanpa  kendala [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  akan digunakan adalah Algoritma Naïve Bayes (NB). naïve bayes adalah  jenis  algoritma  yang  digunakan  untuk memprediksi  sentimen  suatu  teks  atau  dokumen, apakah itu positif, negatif, atau netral. Dalam konteks analisis  sentimen,  algoritma naive  bayes memproses teks  atau  data  kata-kata  untuk  memprediksi  kategori sentimen berdasarkan probabilitas kondisional.
Pada  Gambar  1.1  dibawah  merupakan  tahapan dalam  bentuk flowchart yang  digunakan  untuk menggambarkan  langkah-langkah  suatu  penelitian
atau proses. Diagram alir dapat membantu peneliti atau pembaca  memahami  urutan  dan  hubungan  setiap langkah penelitian secara visual.
Gambar 1. Metode Penelitian
Kegiatan  penelitian  akan  dilakukan  sebanyak  4 tahapan.  Dari  diagram  diatas  dapat  digambarkan tentang  uraian  dari  masing-masing  tahapan,  sebagai berikut:
Tabel 1. Tahapan Penelitian Tahap Aktivitas Deskripsi Aktivitas Identifikas i Masalah Mengidentifikasi dan mendefinisikan kebutuhan analisis sentimen penggunaan TikTok Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap kebutuhan terkait sentimen penggunaan TikTok Pengumpu lan data Pengumpulan data dari ulasan pengguna TikTok pada website Google Play Proses pengumpulan data dan input dalam sistem ini dimulai dengan data scraping , proses scraping yang dilakukan melalui Data Scraper , salah satu produk Google Chrome . Teknik Analisis Data Dalam menganalisis data ulasan penggunaan Aplikasi TikTok dalam penerapan text mining ini menggunakan proses tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD) 1. Pre-Processing
Data
 Cleaning Proses
 Tokenizing
 Filtering
 Stemming
2. Pelabelan Data
3. Pembobotan
4. Pembagian Data
5. Implementasi Pemodelan dengan n aïve bayes Analisis dan Hasil Analisis dan Hasil Pada tahap analisis dan hasil penelitian ini, algoritma n aive bayes digunakan sebagai klasifikasi, suatu bentuk klasifikasi
Tahap Aktivitas Deskripsi Aktivitas probabilistik berdasarkan teorema Bayes (dengan asumsi kuat ( naive ) independensi statistik Bayesian ). Aturan model yang lebih deskriptif, yaitu "model dengan karakteristik model sebelumnya". 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Data Pada penelitian ini dilakukan proses pengumpulan  data,  dimana  data  yang  diambil merupakan data ulasan dari pengguna aplikasi TikTok pada website Google Play yang diambil sejak tanggal 27  Agustus  2023  hingga  19  November  2023.  Proses pengambilan  data  dilakukan  dengan  menggunakan teknik scraping melalui Data  Scraper yang  dimiliki oleh Google Chrome . Hasil dari proses scraping yang telah  dilakukan  disimpan  dalam  format  Excel  File yang  mengkasilkan  jumlah  ulasan  atau  komentar sebesar  1080  ulasan  dengan  4  kolom.  Hasil  dari scraping data dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Hasil Scraping
No Nama Pengguna Tanggal Komentar 1 Rizky Maulana 15- Nov-23 Ini tiktok kenapa sih semakin di update makin berat aplikasinya, baru masuk ke aplikasi nya lama banget malah nge stuck dilogo? aplikasinya menyebabkan lag, stuck dilogo, force close, kadang suka log out sendiri? tolongdiperbaiki!!!!!!!!!!! !! 2 Kadek Resta 17- Nov-23 uhh apknya seru. seru bgt malah. tapi saya sedikit mengalami bug seperti tanda "posting ulang" kadang hilang, saya agak panik karna nyaman bgt ada fitur posting ulang. .. … … … 108 0 Princess Kirana 06- Sep-23 Bgs sih, tpi kdng klu mau buka gabisa trs, trs jg lama. kalau mau buka harus hapus abis itu download lagi, gatau masalah ny kenapa jaringan bagus tapi gabisa dibuka. gatau deh cape.
4.2. Prepocessing Data
Data  yang  diperoleh  dari scraping data  melalui Data  Scraper tidak  selalu  dalam  kondisi  ideal  untuk diproses.  Terkadang  data  tersebut  memiliki  berbagai
permasalahan  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  dari proses  mining  itu  sendiri,  seperti: missing  value , redundant data,  anomali  atau  format  data  yang  tidak kompatibel dengan sistem. Oleh karena itu, diperlukan langkah pra-pemrosesan untuk mengatasi permasalahan  tersebut. Preprocessing merupakan salah satu langkah untuk menghilangkan masalah yang dapat  mempengaruhi  hasil  pengolahan  data.  Adapun tahapan preprocesing dilakukan sebagai berikut:
4.2.1. Case Folding
Pada tahap preprocessing terdapat bagian case folding ,  tujuan  dari  tahap  bagian  ini  adalah  untuk mengubah  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil  serta menghilangkan  tanda  baca  yang  ada  dalam  kalimat ulasan. Hasil dari proes case folding dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Tahap Case Folding Sebelum Sesudah Ini tiktok kenapa sih semakin di update makin
berat aplikasinya,baru
masuk ke aplikasi nya lama banget malah nge stuck dilogo ? aplikasinya menyebabkan lag,stuck dilogo , force close , kadang suka log out sendiri?tolong diperbaiki !!!!!!!!!!!!! ini tiktok kenapa sih semakin di update makin berat aplikasinyabaru masuk ke aplikasi nya lama banget malah nge stuck dilogoaplikasinya menyebabkan lagstuck dilogoforce closekadang suka log out sendiritolong diperbaiki

## 4.2.2. Tokenizing
Tahap tokenizing merupakan  suatu  proses pemisahan teks kedalam dokumen menjadi potongan- potongan  kata  yang  saling  berpengaruh.  Kata-kata tersebut  menggunakan  tanda  koma  (,)  sebagai pemisahnya. Hasil dari proes tokenizing dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Tahap Tokenizing Sebelum Sesudah saya kira hp saya yang rusak tenyata banyak yg sama keluhannya setelah diperbarui malah setiap kali buka aplikasi tik tok ngelag harus uninstal dan download lagi baru bisa dibuka lagi aplikasinya dan itu mempengaruhi aplikasi lain jadi ngelag semua
saya, kira, hp, saya,
yang, rusak, tenyata, banyak, yg, sama, keluhannya, setelah,
diperbarui, malah, setiap, kali, buka, aplikasi, tik, tok, ngelag, harus, uninstal, dan, download, lagi, baru, bisa, dibuka, lagi, aplikasinya, dan, itu,
mempengaruhi, aplikasi, lain, jadi, ngelag, semua
4.2.3. Filtering
Filtering kata  dalam preprocessing data merujuk pada proses  mengidentifikasi,  memilih, atau menghapus  kata-kata  tertentu  dari  suatu  teks  atau dokumen.  Tujuan filtering kata  adalah  untuk membersihkan  data  teks  dari  elemen  yang  dianggap tidak  relevan  atau  tidak  berguna  untuk  analisis  yang
akan  dilakukan.  Kamus  data  dalam  proses  ini menggunakan library nltk. Proses ini dapat membantu meningkatkan  kualitas  data  dan  meningkatkan efektivitas  analisis . Hasil  dari  proes filtering dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Tahap Filtering Sebelum Sesudah saya kira hp saya yang rusak tenyata banyak yg sama keluhannya setelah diperbarui malah setiap kali buka aplikasi tik tok ngelag harus uninstal dan download lagi baru bisa dibuka lagi aplikasinya dan itu mempengaruhi aplikasi lain jadi ngelag semua hp, rusak, tenyata, keluhannya, diperbarui, kali, buka, aplikasi, tik, tok, ngelag, uninstal, download, dibuka, aplikasinya, mempengaruhi, aplikasi, ngelag

## 4.2.4. Stemming
Setelah  melakukan filtering tahap  selanjutnya adalah proses stemming. Stemming sendiri merupakan proses mengubah kata-kata ke bentuk dasarnya. Dalam stemming ,  kata-kata  dipotong  untuk  menghilangkan kata  imbuhan  pada  akhiran  atau  awalan  sehingga hanya  menyisakan  bentuk  dasar.  Hasil  dari  proes stemming dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Tahap Stemming Sebelum Sesudah konten video sama diposting dua kali dengan perbedaannya menghilangkan sekian detik bagian depan video tetapi hasilnya satu bisa tayang satu dihapus kok bisa gitu videonya sama lo yg full bisa tayang yg diedit dihilangkan sebagian dihapus aneh banget min yg ngecek video lagi ada masalah apa sih bukti screenshot sudah saya kirim via apps konten video diposting kali beda hilang sekian detik video hasil tayang hapus gitu video lo full tayang edit hilang hapus aneh banget min ngecek video sih bukti screenshot kirim via apps

## 4.3. Pelabelan Data
Data  yang  didapat  dari  proses  scraping  data melalui  Data Scrapper dan  telah  melalui  proses preprocessing ,  kemudian  tahap  selanjutnya  adalah pelabelan.  Dalam  melakukan  proses  pelabelan dilakukan  dengan  menggunakan  metode lexicon- based .  Metode lexicon-based dilakukan  dengan  cara membuat suatu kamus lexicon . Dimana kamus tersebut akan  digunakan  untuk  mengidentifikasi  apakah  kata tersebut  termasuk  sentimen  positif  atau  negatif  [13]. Proses  pembuatan  kamus  dalam  metode  lexicon dilakukan  dengan  menggunakan  kode  program  yang memanfaatkan library nltk dengan menggunakan jenis SentimentIntensityAnalyzer .  Dalam  kamus lexicon setiap  kata  sudah  dilengkapi  dengan  bobot  kata.
Dimana  apabila  di  akumulatifkan  kata-kata  tersebut dapat digolongkan menjadi kategori sentimen positif, negatif,  dan  netral.  Dinyatakan  sebagai  sentimen positif  apabila  skor  >  0  atau  bernilai  positif,  apabila dinyatakan sebagai sentimen negatif nilai skor < 0 atau bernilai  negatif,  dan  apabila  dinyatakan  sebagai sentimen netral nilai skor = 0 atau bernilai netral.
Hasil dari proses pelabelan dengan menggunakan kamus lexicon sangat  bergantung  dengan  bobot  kata yang  telah  tersedia  di  dalam  kamus lexicon .  Hal tersebut  mengakibatkan  terdapat  beberapa  kata  yang tidak  dapat  diidentifikasi  dengan  tepat.  Adapun  hasil proses pelabelan dengan menggunakan kamus lexicon pada Tabel 7 dibawah.
Tabel 7. Hasil Pelabelan Kelas Sentimen Kamus Lexicon Positif Negatif Netral 95 200 785 Total 1080
Selanjutnya  dilakukan  penghilangan  sentimen netral  pada  hasil  pelabelan,  hal  itu  dikarenakan  pada penelitian  ini  hanya  berfokus  pada  sentimen  negatif dan  positif  saja  sehingga  sentimen  netral  perlu dihilangkan.  Pada  Tabel  8  merupakan  hasil  akhir pelabelan kelas sentimen pada ulasan aplikasi TikTok .
Tabel 8. Hasil Akhir Pelabelan Kelas Sentimen Kamus Lexicon Positif Negatif 95 200 Total 295
Maka  hasil  akhir  pelabelan  yang  didapatkan adalah sebesar 295 dari 1080 ulasan dengan hasil kelas sentimen positif sebesar 95 dan kelas  negatif sebesar 200 ulasan.

## 4.3. Pembobotan
Pada tahap pembobotan kata dalam penelitian ini dilakukan  dengan  mengimplementasikan  algoritma term frequency-inverse document frequency (TF-IDF). TF-IDF  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan untuk memberikan pembobotan terhadap keterhubungan suatu kata dengan dokumen. Perhitungan term frequency kata  yang sering  muncul dianggap  mewakili  sebuah  dokumen.  Sedangkan proses term  frequency  inverse  document  frequency semakin  sering  kata  muncul  dalam  banyak  dokumen maka  kata  tersebut  tidak  dianggap  mewakili  sebuah dokumen  karena  bersifat  umum.  Proses  ini  dimulai dengan  melakukan  perhitungan term  frequency (TF) kemunculan setiap kata pada setiap kalimat yang ada pada sebuah dokumen dibagi dengan jumlah total kata yang  ada  pada  suatu  kalimat.  Kemudian  menetukan nilai IDF dengan cara melakukan perhitungan nilai log dari  hasil document  frequency (DF)  yang  telah diproses  oleh  sistem.  Tahap  selanjutnya  adalah melakukan perhitungan TF-IDF.

## 4.4. Pembagian Data
Setelah dilakukan proses pelabelan dan pembobotan,  maka  selanjutnya  dilakukan  tahap pembagian data, dimana data dibagi menjadi beberapa bagian yaitu data latih ( training ) dan data uji ( testing ). Data  latih  ( training )  digunakan  untuk  melatih  atau membangun  model,  sementara  data  uji  ( testing ) digunakan  untuk  menguji  model  setelah  proses pelatihan selesai. Pembagian data latih ( training ) dan data  uji  ( testing )  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai akurasi  yang  paling  tinggi.  Dimana  pembagian  data yang  digunakan  dari  beberapa  penelitian  terbagi menjadi beberapa skenario yaitu 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40.
Pada pembagian data latih ( training ) dan data uji ( testing ) diketahui pada percobaan 1 dengan 90% data latih dan 10% data uji. Percobaan 2 dengan 80% data latih dan 20% data uji. Percobaan 3 dengan 70% data latih dan 30% data uji. Percobaan 4 dengan 60% data latih dan 40% data uji.

## 4.5. Implementasi Pemodelan dengan Naïve Bayes
Setelah dilakukan pembagian data latih dan data uji sesuai dengan skenario yang dilakukan, maka tahap selanjutnya adalah tahap klasifikasi dengan menggunakan  metode naïve  bayes . Proses  klasifikasi menggunakan naïve  bayes memanfaatkan library sklearn dengan menggunakan jenis multinomial naïve bayes . Kode program naïve_bayes = MultinomialNB( ) berfungsi untuk mendefinisikan variabel multinomialNB() dengan nama naïve_bayes .

## 4.6. Analisis dan Hasil
Tahapan  hasil  uji  evaluasi  pada  penelitian  ini menggunakan proses confusion matrik yang memanfaatkan library  sklearn dengan  menggunakan sklearn.metrics dengan  tujuan  untuk  mengetahui seberapa  baik  tingkat  akurasi  pasa  proses  klasifikasi yang  telah  diproses  oleh  sistem.  Pada  penelitian  ini, tahapan ini dilakukan sebanyak empat kali percobaan dengan menggunakan data latih ( training) dan data uji ( testing) masing-masing  sebanyak  90:10,  80:20, 70:30,  dan  60:40.  Dalam  pengimplementasiannya, perhitungan akurasi, presisi, recall , dan f1-score juga digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan rangkaian kode program. Salah satu hasil skenario dari penerapan  dengan  model  naïve  bayes  dapat  dilihat pada Gambar dibawah.
Gambar 2. Hasil Klasifikasi Model Naïve Bayes
Hasil  data  uji  evaluasi  yang  dilakukan  dapat dilihat pada Tabel 9 untuk metode naïve bayes sebagai berikut
Tabel 9. Hasil Uji Evaluasi Ket. Percoba an 1 Percoba an 2 Percoba an 3 Percoba an 4 Data Training 90% 80% 70% 60% Data Testing 10% 20% 30% 40% True Positive 3 11 14 16 True Negative 20 36 56 74 False Positive 0 3 4 8 False Negative 7 9 15 20 Precisi on 87% 79% 78% 73% Recall 65% 74% 71% 67% F1-Score 66% 75% 73% 69% Accurac y 77% 80% 79% 76%
Pada  tabel  diatas,  menunjukkan  bahwa  setelah melakukan  sebanyak  empat  kali  percobaan  skenario yang  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  terjadi  pada percobaan ke dua dengan perbandingan data training 80% dan data testing 20% dengan nilai akurasi sebesar 80%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Data  yang  telah  dikumpulkan  dari  ulasan penggunaan aplikasi TikTok pada website google play melalui  proses scraping kemudian  diklasifikasi. Proses  klasifikasi  diawali  dengan preprocessing , dilanjutkan  dengan  pelabelan  menggunakan  metode lexicon-based .  Dari  proses  pelabelan  yang  dilakukan menghasilkan  kelas  sentimen  positif  sebanyak  95 ulasan, kelas sentimen negatif sebanyak 200 dan kelas sentimen  netral  sebanyak  785  dari  1080  ulasan. Selanjutnya proses mengubah data teks menjadi  nilai numerik  menggunakan  TF-IDF.  Proses  ini  dimulai dengan melakukan perhitungan term frequency (TF). Kemudian  menetukan  nilai invers  document frequency (IDF)  dengan  cara  melakukan  perhitungan
nilai  log  dari  hasil document frequency (DF).  Tahap selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  TF-IDF dengan melakukan perkalian nilai term frequency (TF) dan nilai invers  document  frequency (IDF). Berdasarkan  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritma Naïve  Bayes yang  dilakukan  melalui skenario  data  latih  80  %  dan  data  uji  20  % menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  80  %  dengan precision sebesar  79%, recall sebesar  74%  dan F1- Score sebesar 75%.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan dapat  melakukan  pengambilan  data  dengan  rentang yang lebih lama dengan tujuan menunjang keakuratan dari penelitian itu sendiri. Pada proses pengolahan data bagian pelabelan, pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan kamus lexicon . Sedangkan pada kamus tersebut  tidak  semua  memiliki  kata  berserta  bobot yang sesuai dengan data yang dimiliki sehingga perlu dilakukan  perbaikan  dengan  mengguna  tambahan tools lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Apriani et  al. ,  “Analisis  Sentimen  dengan Naïve  Bayes  Terhadap  Komentar  Aplikasi Tokopedia,” J.  Rekayasa  Teknol.  Nusa  Putra , vol.  6,  no.  1,  pp.  54–62,  2019,  [Online]. Available: https://rekayasa.nusaputra.ac.id/article/view/86
[2]  Wikipedia,  “TikTok.  (2023,  September  29).  Di Wikipedia,  Ensiklopedia  Bebas.  Diakses  pada 10:19,
September 29, 2023, dari,” https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=TikT ok&oldid=24361164 , 2023.
[3]  Wikipedia, “Google Play. (2023, November 10). Di Wikipedia, Ensiklopedia Bebas. Diakses pada 18:00, November
10, 2023, dari,”
https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Goog le_Play&oldid=24762382 , 2023.
[4]  V. A. Flores, L. Jasa, and L. Linawati, “Analisis Sentimen  untuk  Mengetahui  Kelemahan  dan Kelebihan  Pesaing  Bisnis  Rumah  Makan Berdasarkan  Komentar  Positif  dan  Negatif  di Instagram,” Maj.  Ilm.  Teknol.  Elektro ,  vol.  19,
no.
1, p. 49, 2020,
doi:
10.24843/mite.2020.v19i01.p07.
[5]  W.  Parasati,  F.  Abdurrachman  Bachtiar,  and  N. Y. Setiawan, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Pelanggan Restoran Bakso President Malang dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4,  no.  4,  pp.  1090–1099,  2020,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6]  A. N. Ardianti and M. A. Widiartanto, “Pengaruh Online  Customer  Review  dan  Online  Customer Rating  terhadap  Keputusan  Pembelian  melalui Marketplace Shopee .,” J. Ilmu Adm. Bisnis , pp. 1–11, 2019.
[7]  A.  T.  J.  Harjanta,  “Preprocessing  Text  untuk Meminimalisir  Kata  yang  Tidak  Berarti  dalam Proses Text Mining,” vol. 1, pp. 1–9, 2015.
[8]  T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, and A. Wanto,  “Algoritma  Naive  Bayes  Dalam Klasifikasi  Lokasi  Pembangunan  Sumber  Air,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.
September, p. 750, 2019,
doi:
10.30645/senaris.v1i0.81.
[9]  Y.  A.  Wijaya,  N.  Suarna,  Iin,  R.  Hamonangan, and R. Nining, “Comparison of machine learning algorithm for Santander dataset,” IOP Conf. Ser. Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012032, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012032.
[10]  S. Rahayu, J. J. Jaya, H. M. Mahmud, and F. S. Nugraha,  “Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier Untuk  Memprediksi  Gejala  Autism  Spectrum Disorders  Pada  Anak-Anak,” Semin.  Nas. Rekayasa  dan  Teknol. ,  vol.  27,  no.  November, pp. 62–74, 2019.
[11]  M.  Arvyantomo  and  N.  Ratama,  “Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia terhadap Invasi
Russia  di  Ukraina  menggunakan  Metode  Naive Bayes  pada  Media  Sosial  Facebook,” Log.  J. Ilmu  Komput.  … ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  705–717,
2023, [Online]. Available:
https://www.journal.mediapublikasi.id/index.ph p/logic/article/view/2142
[12]  R.  O.  Felani,  “Analisis  Prilaku  Pengguna  e- learning  menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering,” Jusikom    J.  Sist.  Komput. Musirawas ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  61–73,  2022,  doi: 10.32767/jusikom.v7i1.1538.
[13]  A.  Kurniawan,  Indriati,  and  S.  Adinugroho, “Analisis  Sentimen  Opini  Film  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dan  Lexicon  Based Features,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Komput. , vol.  3,  no.  9,  pp.  8335–8342,  2019,  [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/6153