Penerapan Multinomial Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Skincare Hanasui di TikTok oleh Dokter Detektif

Abstract

Media sosial memiliki peran penting dalam membentuk opini konsumen terhadap produk skincare.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar pengguna TikTok terhadap ulasan
produk skincare Hanasui yang disampaikan oleh akun Dokter Detektif (DokTif). Sebanyak 1.000
komentar dikumpulkan menggunakan Instant Data Scraper, lalu melalui proses pre-processing
teks yang mencakup cleansing, case folding, tokenizing, normalisasi, stopword removal, dan
stemming. Setelah proses pembersihan data, jumlah komentar yang layak dianalisis mengalami
penyusutan. Analisis sentimen dilakukan menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes dengan
pendekatan TF-IDF. Dataset kemudian dibagi menjadi 563 data training dan 141 data testing.
Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 90,07%, dengan mayoritas
komentar tergolong dalam sentimen positif. Temuan ini menunjukkan bahwa ulasan yang
disampaikan oleh DokTif memberikan pengaruh positif terhadap persepsi pengguna mengenai
produk Hanasui. Penelitian ini memberikan manfaat bagi konsumen dalam memilih produk
berdasarkan informasi berbasis data, bagi industri dalam merancang strategi pemasaran melalui
analisis sentimen, serta bagi kalangan akademisi sebagai referensi penelitian sejenis. Selain itu,
hasil studi ini dapat menjadi masukan bagi pemerintah dalam merumuskan regulasi terkait klaim
produk skincare yang lebih transparan dan berbasis ilmiah.
Kata kunci: Analisis Sentimen, TikTok, Multinomial Naïve Bayes, TF-IDF, Skincare.