Analisis Sentimen Konten TikTok Terkait Bencana Alam Aceh dan Sumatera Utara Menggunakan Metode Naïve Bayes - Sudaryanto, Aninditawidagda Pandam; Wafda, Ila Khafia (Politeknik Harapan Bangsa Surakarta, 2025)
Media sosial telah menjadi sarana utama bagi masyarakat untuk menyampaikan opini dan respons terhadap berbagai peristiwa, termasuk bencana alam. TikTok sebagai salah satu platform media sosial dengan jumlah pengguna yang besar memungkinkan pengguna untuk memberikan komentar secara langsung terhadap konten yang berkaitan dengan bencana alam. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar TikTok terkait bencana alam yang terjadi di Aceh dan Sumatera Utara. Data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 520 komentar yang dikumpulkan pada periode November hingga Desember 2025 menggunakan teknik crawling. Tahapan preprocessing yang dilakukan meliputi case folding, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Proses klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan metode Naïve Bayes dengan ekstraksi fitur Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF). Dataset dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80% dan 20% serta dievaluasi menggunakan metode 5-fold cross validation. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 86%, dengan akurasi tertinggi sebesar 87% pada fold ke-3, sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes cukup efektif dalam melakukan analisis sentimen komentar TikTok terkait bencana alam. Keywords: Analisis sentimen, TikTok, bencana alam, Naïve Bayes, TF-IDF.