Analisis Sentimen Produk pada Tiktok Shop dengan Metode Naive Bayes - Ziddan, Muhtasar; Adiyatma, Hesel Faza; Sari, Anggraini Puspita (LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia, 2025)
Perkembangan teknologi mempengaruhi pola belanja Masyarakat melalui platform digital, salah satunya TikTok Shop yang merupakan fitur media sosial TikTok. Fitur ini memberikan perspektif baru dalam belanja online bagi para pembeli, khususnya dalam mendapatkan informasi terkait produk dengan menggunakan video atau live review produk secara online. Adanya fitur ini tentunya menuai banyak ulasan dalam produk yang mereka beli. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kinerja algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan ulasan produk di TikTok Shop, yang diharapkan dapat mempermudah penjual memahami opini pembeli dan menyempurnakan layanan serta strategi pemasaran. Metode penelitian ini mencakup pengumpulan data melalui platform Kaggle, Prapemrosesan kata, Pemberian nilai dengan TF-IDF, pelatihan model Naïve Bayes, dan evaluasi menggunakan confusion matrix serta metrik akurasi, recall, dan f1-score. Berdasarkan hasil evaluasi, model berhasil mengklasifikasikan ulasan positif dan negatif dengan baik dengan akurasi mencapai 88,74%, yang mana menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan ulasan sesuai sentimen untuk membantu penjual menentukan strategi.