Penerapan Algoritma Naïve Bayes Dan KNN Dalam Menganalisis Sentimen Aplikasi Tiktok Shop Seller Center Berdasarkan Review Google Playstore - Martha Wijaya; Tohirin Mudzakir; Santi Lestari (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2024)
Aplikasi Tiktok Shop Seller Center berfungsi sebagai platform bagi pengusaha untuk memulai bisnis di media sosial Tiktok. Dengan memanfaatkan aplikasi ini penjual bisa meraih dukungan untuk meningkatkan kesuksesan penjualan. Walau aplikasi ini sudah banyak diunduh di Google Play Store, namun review yang diberikan pengguna mengenai kualitas aplikasi tersebut masih sangatlah beragam, mulai dari pengguna yang memberikan review positif karena aplikasi ini bermanfaat dan ada juga yang berpendapat sebaliknya. Oleh karena itu, analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk menilai persepsi pengguna aplikasi Tiktok Shop Seller Center berdasarkan review yang terdapat di Google Play Store. Digunakan Sampel data ulasan sebanyak 611, kemudian data tersebut dibagi menjadi dua bagian, yaitu 80% untuk data training dan 20% untuk data testing. Metode evaluasi yang diterapkan adalah Confusion Matrix, yang menghasilkan akurasi sebesear 0.98 untuk Naïve Bayes dengan parameter nilai alpha 0.3, dan sekitar 0.99 untuk K-Nearest Neighbor dengan parameter nilai k=5. Kesimpulannya, algoritma KNearest Neighbor unggul dalam melakukan klasifikasi sentimen dengan akurasi yang lebih tinggi.