Social Commerce adalah solusi digital dan efirien untuk mengubah perdagangan yang ada dan mengatasi masalah kontemporer. TikTok Shop sebagai platform social commerce yang populer dan sedang tren saat ini, menawarkan manfaat das imentif untuk menarik pengguna untuk penjualan dan pembelian produk. Namun dikarenakan beberapa alasan, Pemerintah Indonesia melarang adanya aktivitas jual beli di Tik Tok Shop. Terlepas dari adanya pro kontra terhadap hal tersebut, TikTok Shop dapat memberikan keumangan dan manfaat tersendiri bagi para penggunanya dalam melakukan transaksi. Penelitian ini menggunakan beberapa topik, yaitu Topik 1 mengenai penggunaan TikTok Shop di Indonesia, dan Topik 2 mengenai pelarangan Tik Tok Shop oleh Pemerintah di Indonesia. Dalam penelitian ini, berbagai pendekatan algoritmik seperti Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, LGBM Boost, dan ADA Boost digunakan untuk menganalisis sentimen masyarakat yang diekspresikan di Twitter mengenai TikTok Shop. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun model klasifikasi terhadap sentimen masyarakat terkait penggunaan dan pelarangan Tik Tok Shop di Indonesia serta untuk mengidentifikasi aspek dan topik utama yang paling sering dibahas terkait Tik Tok Shop. Hasilnya menunjukkan bubwa model klasifikasi dengan performa terbaik adalah Ada Boost sebesar 0,94 untuk Topik 1- Sentimen. Lalu, Naive Bayes sebesar 0,85 untuk Topik 1 - Aspek. Kemudian, LGBM Boonr sebesar 0,95 untuk Topik 2-Sentimen dan Logistic Regression sebesar 0,60 untuk Topik 2-Aspek. Aspek-aspek yang telah teridentifikasi terhadap penggunaan TikTok Shop adalah pujian atau dukungan, sedangkan terhadap pelarangan Tik Tok Shop di Indonesia adalah komplain atau kritikan. Topik utama yang didapatkan pada topik penggunaan TikTok Shop adalah sebesar 2 permohonan/masukan, 6 pujian dukungan, I komplain/kritikan dan 1 lainnya. Sedangkan, topik utama yang didapatkan pada topik pelarangan TikTok Shop adalah sebesar 1 permohonan/masukan, 2 pujiandukungan, 5 komplain/kritikan dan 2 lainnya.