ANALISIS SENTIMEN TANGGAPAN MASYARAKAT TERHADAP PENUTUPAN TIKTOK SHOP DI INDONESIA PADA PLATFORM MEDIA SOSIAL TIKTOK

Isa Faqihuddin Hanif; Sherina Nurul Kautsar;

Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Penutupan Tiktok
Shop di Indonesia Pada Platform Media Sosial Tiktok

Sherina Nurul Kautsar

Penutupan TikTok Shop di Indonesia telah menimbulkan berbagai tanggapan dari para pengguna
TikTok. Beberapa pihak menilai hal ini sebagai langkah untuk melindungi konsumen dan
mencegah penyebaran produk yang meragukan, sementara pihak lain khawatir hal ini menghambat
kewirausahaan, pertumbuhan ekonomi, dan melanggar kebebasan individu. Untuk mengatasi
masalah ini, analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan algoritma Decision Tree untuk
memberikan gambaran yang lebih akurat mengenai tanggapan pengguna TikTok terhadap
penutupan TikTok Shop di Indonesia. Penelitian ini menggunakan 2096 komentar setelah
preprocessing, dengan 80% untuk data training dan 20% untuk data testing. Dari data tersebut,
teridentifikasi 1723 sentimen positif dan 373 sentimen negatif. Temuan penelitian menunjukkan
bahwa penutupan TikTok Shop di Indonesia mendapat respon positif. Hasil Uji algoritma Decision
Tree menunjukkan peningkatan akurasi hingga 96,23% dari penelitian sebelumnya dengan akurasi
83%. Dengan analisis sentimen yang lebih tepat, Tiktok atau pemangku kepentingan e-commerce
dapat lebih efektif dalam mengantisipasi dan beradaptasi dengan lebih baik terhadap perubahan
kebijakan.
Kata kunci: Tiktok Shop, Tiktok, Analisis Sentimen, Algoritma Decision Tree

Sentiment Analysis of Public Responses to the Closing of Tiktok Shop in

Indonesia on the Tiktok Social Media Platform

Sherina Nurul Kautsar

The closure of TikTok Shop in Indonesia has elicited mixed responses from TikTok users. Some
see it as a move to protect consumers and prevent the spread of questionable products, while others
are concerned that it stifles entrepreneurship, economic growth, and infringes on individual
freedom. To address this issue, sentiment analysis was conducted using the Decision Tree
algorithm to provide a more accurate picture of TikTok users' responses to the closure of TikTok
Shop in Indonesia. This study used 2096 comments after preprocessing, with 80% for training data
and 20% for testing data. From the data, 1723 positive sentiments and 373 negative sentiments
were identified. The research findings show that the closure of TikTok Shop in Indonesia received
a positive response. Decision Tree algorithm test results show an increase in accuracy to 96.23%

from previous research with 83% accuracy. With more precise sentiment analysis, TikTok or e-
commerce stakeholders can more effectively anticipate and better adapt to policy changes.

Keywords: Tiktok Shop, Tiktok, Sentiment Analysis, Decision Tree Algorithm