KLASIFIKASI SENTIMEN PENGGUNA TIKTOK TERHADAP KINERJA PRESIDEN RI KE-8 MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN PELABELAN TEXTBLOB

Abd. Zaki Mubaroh, Julius Panda Putra Naibaho, Josua Josen A. Limbong

Abstract


Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terhadap kinerja Presiden ke-8 Republik Indonesia melalui 792 komentar TikTok dari total 1.213 komentar yang dikumpulkan dari akun media berita daring. Komentar dianalisis setelah pembersihan data, penerjemahan ke bahasa Inggris, dan pengukuran sentimen menggunakan TextBlob, kemudian diklasifikasikan dengan algoritma Naïve Bayes. Dua pendekatan pelabelan polaritas diterapkan yaitu standar dengan ambang polaritas nol dan penyesuaian dengan ambang lebih ketat. Hasil menunjukkan bahwa pendekatan penyesuaian menghasilkan akurasi klasifikasi 62% dan mean cross-validation accuracy 61,87%, lebih tinggi dibandingkan pendekatan standar dengan akurasi 59% dan mean cross-validation accuracy 55,93%. Penyesuaian ambang polaritas mengurangi ambiguitas dan menghasilkan distribusi kelas lebih seimbang. Meskipun deteksi sentimen negatif masih rendah, komentar positif dan netral lebih dominan dibandingkan negatif dalam hasil klasifikasi dan visualisasi data.

Keywords


Analisis Sentimen; Kinerja Presiden; Naïve Bayes; TextBlob; TikTok

Full Text:

PDF

References


D. Sanur L., “HASIL REKAPITULASI SUARA NASIONAL PEMILU 2024,” Info Singk., vol. XVI, hal. 1–5, 2024.

C. Indonesia, “Indonesia Pengguna TikTok Terbanyak di Dunia, Kalahkan AS hingga Rusia,” CNN indonesia. Diakses: 11 Mei 2025. [Daring]. Tersedia pada: https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20241007094807-192-1152374/indonesia-pengguna-tiktok-terbanyak-di-dunia-kalahkan-as-hingga-rusia

M. Z. Siregar, A. M. Elhanafi, dan D. Irwan, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN APLIKASI MEDIA SOSIAL DI GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 9, no. 2, hal. 3373–3381, Apr 2025, doi: 10.36040/JATI.V9I2.12841.

B. C. Sidupa dan C. Dewi, “SENTIMEN ANALISIS TERHADAP APLIKASI TIKTOK MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR CLASSIFICATION,” J. Mnemon., vol. 8, no. 1, hal. 1–8, Mar 2025, doi: 10.36040/MNEMONIC.V8I1.12635.

R. Kari et al., “ANALISIS WACANA VAN DIJK PADA MEDIA SOSIAL TIKTOK : DAMPAK DAN POTENSI PENGGUNAAN BERKALA UNTUK KEBUTUHAN MEDIA,” J. Idebahasa, vol. 6, no. 1, hal. 136–148, 2024.

Y. S. Putri, R. Basuki, dan B. Djunaidi, “BAHASA GAUL DALAM MEDIA SOSIAL TIKTOK,” J. Ilm. KORPUS, vol. 5, no. 3, hal. 315–327, Des 2021, doi: 10.33369/jik.v5i3.17159.

A. Siti Tohira dan A. Harun Yahya, “Analisis Bahasa Sarkasme Pada Komentar Netizen Terhadap Pemberitaan Rohingya Di Akun Tiktok Tribun Bogor,” J. Ilmu Komun. Dan Sos. Polit., vol. 1, no. 4, hal. 652–661, Jun 2024, Diakses: 27 Mei 2025. [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.ittc.web.id/index.php/jiksp/article/view/1038

T. M. Iryana, I. Indriati, dan P. P. Adikara, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Mass Rapid Transit Jakarta Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan Normalisasi Kata,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 6, hal. 2753–2760, Jun 2021, Diakses: 27 Mei 2025. [Daring]. Tersedia pada: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/9421

R. Vindua dan A. U. Zailani, “Analisis Sentimen Pemilu Indonesia Tahun 2024 Dari Media Sosial Twitter Menggunakan Python,” J. Ris. Komputer), vol. 10, no. 2, hal. 2407–389, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5945.

D. Normawati dan S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, hal. 697–711, 2021.

R. C. Rizanul, D. Egistin, S. Sofiana, A. Jasmine, dan D. Juniarto, “Analisis Peran Media Sosial (TikTok) dalam Dinamika Partisipasi Politik pada Pemilu Presiden 2024,” J. Soc. Contempl., vol. 3, no. 1, hal. 51–61, Feb 2025, doi: 10.61183/JSC.V3I1.91.

K. Khotimah, A. Rinaldi Dikananda, dan A. Rifa, “ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI PINTU DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 13, no. 1, hal. 2830–7062, 2025, doi: 10.23960/jitet.v13i1.5789.

M. Fikri Haikal, J. Indra, dan Rahmat, “Analisis Sentimen Bakal Calon Presiden Indonesia 2024 Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 13, no. 1, hal. 43–51, 2024.

A. R. Abdillah dan F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Kandidat Calon Presiden Berdasarkan Tweets Di Sosial Media Menggunakan Naive Bayes Classifier,” Smatika J., vol. 13, no. 01, hal. 117–130, 2023, doi: 10.32664/smatika.v13i01.750.

V. Aispurs, “Exploring Sentiment Analysis on TikTok Social Media Platform Comparison of Four Sentiment Polarity Prediction Methods on TikTok Content,” Digit. Vetenskapliga Ark., 2024.

A. N. Adilla, H. Irawan, dan Y. R. Murti, “Analisis Pola Interaksi Wisatawan Hotel di Kawasan Joglosemar melalui Konten Video Rekomendasi Hotel pada TikTok Menggunakan Metode Social Network Analysis ( SNA ),” e-Proceeding Manag., vol. 11, no. 5, hal. 4466–4476, 2024.

P. Arsi dan R. Waluyo, “ANALISIS SENTIMEN WACANA PEMINDAHAN IBU KOTA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, hal. 147–156, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183944.

I. G. P. Megayasa, M. Putu Pasek Okta, dan P. R. Nurbawa, “ANALISIS SENTIMEN BERDASARKAN OPINI DARI MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP ‘FIGURE PEMIMPIN’ MENGGUNAKAN PYTHON,” J. Manaj. Dan Teknol. Inf., vol. 13, no. 1, hal. 22–28, 2023, doi: 10.5281/zenodo.7934336.

B. M. Akbar, A. T. Akbar, dan R. Husaini, “Analisis Sentimen dan Emosi Vaksin Sinovac pada Twitter menggunakan Naïve Bayes dan Valence Shifter,” J. Teknol. Terpadu, vol. 7, no. 2, hal. 83–92, 2021, doi: 10.54914/jtt.v7i2.433.

J. Andres Mondaref dan P. IRVING VITRA, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Instagram Klub Persija Jakarta Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” AUTOMATA, vol. 4, no. 1, 2023, Diakses: 11 Mei 2025. [Daring]. Tersedia pada: https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/view/26376/14736

Y. Alkhalifi, W. Gata, A. Prasetya, dan I. Budiawan, “Analisis Sentimen Penghapusan Ujian Nasional pada Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 2, hal. 71, 2020, doi: 10.24014/coreit.v6i2.9723.

Z. Annisa dan B. S. S. Ulama, “Analisis Sentimen Data Ulasan Pengguna Aplikasi ‘PeduliLindungi’ pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Model Multinomial,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 11, no. 6, hal. D464–D471, Mei 2023, doi: 10.12962/j23373520.v11i6.94064.

A. Halim, Y. Muhammad Fikry, dan M. I. E. Budianita, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat Di Twitter Terhadap Prabowo Subianto Sebagai Bakal Calon Presiden 2024 Menggunakan M-KNN,” J. Inf. Syst. Res., vol. 5, no. 1, hal. 202–212, Okt 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4054.

S. Kusuma Wardani, Y. Arum Sari, dan Indriati, “Analisis Sentimen menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier terhadap Review Produk Perawatan Kulit Wajah menggunakan Seleksi Fitur N-gram dan Document Frequency Thresholding,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 12, hal. 5582–5590, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id

I. Muhandhis, A. Safik, dan A. Nur, “Perbedaan Kinerja TextBlob dan Transformer AyameRushia BERT dalam Pelabelan Sentimen : Studi Kasus Sentimen Publik Kebijakan Tapera,” Pros. Semin. Implementasi Teknol. Inf. dan Komun., vol. 4, no. 1, hal. 158–164, 2025, doi: 10.31284/p.semtik.2025-1.7204.

A. Irsyad dan R. D. Geralda, “Analisis Sentimen SEA Games 2023 di Twitter Metode dengan Machine Learning,” Adopsi Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, hal. 126–131, 2023, doi: 10.30872/atasi.v2i2.1138.

D. Duei Putri, G. F. Nama, dan W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 10, no. 1, hal. 34–40, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.

D. Darwis, N. Siskawati, dan Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, hal. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.

Z. Kurnia, A. M. Zakiyyah, N. Q. Fitriyah, dan A. M. Susetyo, “Analisis Sentimen Masyarakat Berdasarkan Komentar Kerja Sama Tiktok Shop dan Tokopedia di Instagram Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Penelit. Teknol. Inf. dan Sains, vol. 2, no. 2, hal. 115–125, 2024, doi: 10.54066/jptis.v2i2.1978.

M. Azahri, N. Sulistiyowati, dan M. Jajuli, “Analisis Sentimen Pengguna Kereta Api Indonesia Melalui Sosial Media Twitter Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 3, hal. 1671–1675, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i3.6886.

Hajaroh, T. Suprapti, dan R. Narasati, “IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PRODUK MAKANAN DAN MINUMAN DI TOKOPEDIA,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, hal. 111–118, Feb 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8237.

N. Suharyani Azisa dan C. Dwi Suhendra, “KLASFIKASI SENTIMEN APLIKASI X TERHADAP GUGATAN PEMILU 2024 MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN TEXTBLOB,” Indones. J. Comput. Sci., vol. 13, no. 4, hal. 6712–6726, 2024, doi: 10.33022/ijcs.v13i4.4087.

F. Fazrin, O. N. Pratiwi, dan R. Andreswari, “Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Logistic Regression pada Analisis Sentimen terhadap Vaksinasi Covid-19 pada Media Sosial Twitter dengan Pelabelan Vader dan Textblob,” J. e-Proceeding Eng., vol. 10, no. 2, hal. 1596–1604, 2023.

J. J. A. Limbong, I. Sembiring, dan K. D. Hartomo, “Analisis Klasifikasi Sentimen Ulasan pada E-Commerce Shopee Berbasis Word Cloud dengan Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 2, hal. 347, Feb 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022924960.

H. Berliana dan R. Yusuf, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNAAN DONASI KORBAN PENYIRAMAN AIR KERAS PADA MEDIA SOSIAL X . COM,” J. Sci. Soc. Res., vol. 8, no. 2, hal. 1134–1142, 2025, doi: 10.54314/jssr.v8i2.3078.




DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v11i2.7965

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
ISSN 2540-8984
Published by
Prodi Pendidikan Teknologi Informasi
Universitas Bhinneka PGRI

Website :https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi/index
Email: jipistkippti@gmail.com

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.