Analisis Sentimen TikTok untuk Mengevaluasi Reputasi Merek Pasca Kasus Overclaim: Studi pada Daviena Skincare - Syifa Nurjanah; Yordan Hermawan Apidana (Technology and Informatics Insight Journal, 2025)
Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen publik terhadap video klarifikasi Daviena Skincare di TikTok terkait isu overclaim produk. Dengan menggunakan pendekatan kuantitatif dan algoritma Naive Bayes Classifier, sebanyak 766 komentar diklasifikasikan ke dalam kategori sentimen positif, negatif, dan netral. Data dikumpulkan secara otomatis dari kolom komentar video melalui teknik web scraping, kemudian dilakukan proses preprocessing teks dan pembobotan menggunakan metode TF-IDF. Untuk memastikan objektivitas, tiga anotator secara manual memberi label pada data pelatihan. Evaluasi model menggunakan confusion matrix menunjukkan tingkat akurasi sebesar 92,55%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi secara signifikan, mencerminkan kekecewaan dan skeptisisme konsumen terhadap kredibilitas merek meskipun telah dilakukan klarifikasi. Temuan ini mengindikasikan kegagalan strategi komunikasi krisis dalam mengembalikan kepercayaan publik. Secara teoretis, penelitian ini memberikan kontribusi terhadap wacana pengelolaan reputasi merek di ranah digital, serta menawarkan implikasi praktis bagi perusahaan dalam menangani isu komunikasi dan transparansi di media sosial. Analisis sentimen terbukti menjadi alat yang efektif dalam mengukur persepsi konsumen secara kuantitatif dalam skala besar. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan pendekatan mixed-method serta data lintas platform guna memperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai dinamika sentimen konsumen dalam konteks krisis digital.