Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Aplikasi TikTok Menggunakan Algoritma Logistic Regression - Fathur Rizal; Andi Wijaya; Fuadz Hasyim (Akiratech, 2024)
Meningkatnya popularitas aplikasi TikTok di kalangan masyarakat Indonesia telah menimbulkan reaksi yang beragam dari masyarakat, memicu kebutuhan untuk analisis yang lebih mendalam mengenai sentimen publik terhadap platform ini. Penelitian ini bertujuan untuk memahami sikap yang dominan baik positif dan negatif terhadap TikTok di kalangan pengguna Indonesia. Dengan menggunakan algoritma Logistic Regression, yang dikenal dengan kemudahannya dan kapasitas interpretasi yang baik dalam klasifikasi sentimen, penelitian ini mengolah data ulasan pengguna yang diambil dari Google PlayStore. Analisis sentimen melibatkan tahapan pengambilan data, pra-pemrosesan (termasuk case folding, tokenisasi, normalisasi, dan stemming), serta pembobotan terms menggunakan TF-IDF. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi klasifikasi sentimen hampir sempurna, percobaan pertama (rasio 80:20) memberikan performa terbaik dengan akurasi 83%, yang menunjukkan efektivitas Logistic Regression dalam menganalisis sentimen. Performa model menunjukkan konsistensi dalam precision dan recall di semua rasio pengujian, mengindikasikan bahwa model tersebut cukup robust terhadap perubahan proporsi data pelatihan dan pengujian. Percobaan kedua dan ketiga juga memberikan perfoma yang baik pula dengan akurasi 81%.