Analisis Sentimen Pengguna TikTok Terhadap Postingan Tiktok Smartfrenworld Menggunakan Algoritma Logistic Regression - Arga Budi Mulya; Rifky Wahyu Eka Putra; Muhammad Arif Giovanni; Adheiktyo Februarjuna Putravani; Arya Ade Putra; Fuad Nur Hasan (Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah, 2025)
Abstrak - Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen pengguna TikTok terhadap postingan akun resmi Smartfrenworld menggunakan algoritma Logistic Regression. Metode ini dipilih karena keunggulannya dalam efisiensi komputasi dan efektivitasnya yang tinggi dalam menangani klasifikasi biner pada data teks, sehingga cocok untuk analisis sentimen. Data yang digunakan adalah 4.200 komentar pengguna TikTok yang dikumpulkan melalui proses scraping. Metodologi penelitian mencakup tahap pengumpulan data, prapemrosesan data yang mencakup Case folding, Normalisasi Kata Slang, dan penghapusan Stopword, serta pelabelan sentimen menggunakan metode Rule-Based. Hasil pelabelan menunjukkan bahwa sentimen negatif lebih mendominasi, yaitu sebesar 52,31% atau 2.197 sampel, dibandingkan dengan sentimen positif sebesar 47,69% atau 2.003 sampel. Evaluasi kinerja model Logistic Regression sebagai algoritma Machine Learning menunjukkan hasil yang sangat baik dan stabil, dengan nilai akurasi keseluruhan mencapai 0,9286 (92,86%). Selain itu, model ini juga mencapai nilai Presisi, Recall, dan F1-Score yang seimbang, yaitu 0,93 untuk kedua kelas sentimen. Analisis WordCloud menunjukkan bahwa sentimen negatif berkaitan dengan berbagai kendala teknis layanan seperti