Analisis Sentimen Aplikasi Tiktok Shop Seller Center Pada Google Playstore Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes

Tiktok shop seller center merupakan aplikasi yang diperuntukan bagi para pemilik bisnis untuk mulai berbisnis di tiktok shop, karena dengan menggunakan tiktok shop seller center para penjual dapat mendapatkan bantuan yang diperlukan agar bisnis mereka sukses dalam berjualan di tiktok shop. Aplikasi tiktok shop seller center sudah menghasilkan banyak review di google playstore namun akibat jumlah review yang terlalu banyak sehingga sulit untuk membaca review tersebut secara manual untuk mengetahui jenis sentimennya. Berdasarkan hal tersebut, maka dilakukan analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk mengetahui bagaimana sentimen para pengguna terhadap aplikasi Tiktok shop seller center berdasarkan review di google play store dengan menggunakan 611 data review yang dibagi menjadi 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Confusion Matrix sebagai metode evaluasi yang digunakan menghasilkan akurasi 98% untuk Naïve Bayes dengan nilai alpha sebesar 0.3 dan 99% untuk K-Nearest Neighbor dengan nilai k=5. Dapat disimpulkan algoritma K- Nearest Neighbor memiliki akurasi yang lebih tinggi dalam melakukan klasifikasi suatu sentimen.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Google Playstore, Tiktok Shop Seller Center