Analisis Sentimen Kepuasan Konsumen E-Commerce Tiktok Shop Menggunakan Metode Naive Bayes - Hasibuan, Hotmaini; Andrianto, Richi; Putri, Perra Budiarti Rahayu (LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia, 2024)
Saat ini TikTok sebagai media sosial terpopuler dan terbanyak penggunanya di dunia menambahkan fiturnya yaitu fitur pembelanjaan online yang dikenal dengan TikTok Shop. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap fitur TikTok Shop dengan menggunakan Twitter sebagai sumber data. Menerapkan algoritma NaiveBayesClassifier (NBC) dan K-NearestNeighbor (KNN) dan Pembagian data menggunakan 10-Fold CrossValidation. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, langkah-langkah yang sudah dilakukan yaitu mengumpulkan data dengan menggunakan teknik web scraping pada tik tok, hal ini menghasilkan kurang lebih 1000 data mentah, yang kemudian diproses lebih lanjut untuk menghasilkan kurang lebih 999 data berkualitas tinggi. Performa Algoritma Naïve Bayes dengan menggunakan teknik pembagian data, yang mendapatkan hasil akurasi sebesar 84%. Berdasarkan hasil penelitian yang telah selesai dilakukan, menunjukkan bahwa hasil dari metode Naïve Bayes menghasilkan akurasi yang paling baik, maka dapat disimpulkan bahwa user experience dari pengguna tik tok yang memberikan feedback pada aplikasi kurang baik dengan tingkat akurasi sebesar 84%, recall sebesar 97%, dan f1-score sebesar 90%.