Analisis Sentimen Jersey Erspo Timnas Indonesia Menggunakan Model Klasifikasi dan Algoritma Naïve Bayes - Fauzi, Syahrul; Siswono, Andika Prayoga; Prayitno, An-Nisa Firardiansyah (Jurnal Tekno Kompak, 2025)
Penelitian ini menganalisis sentimen publik terhadap desain jersey baru Tim Nasional (Timnas) Indonesia menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes pada platform Twitter. Latar belakang penelitian adalah ketidakpuasan penggemar terhadap desain jersey yang tidak sesuai dengan ekspektasi, serta desainer yang tidak menerima kritik atau masukan dari berbagai pihak. Data diambil melalui proses crawling dari Twitter menggunakan kata kunci "timnas Indonesia," menghasilkan 1229 tweet yang dikategorikan sebagai positif, negatif, atau netral. Proses preprocessing mencakup cleansing, case folding, tokenization, stopword removal, stemming, dan TF-IDF. Setelah preprocessing, data diberi label sentimen. Hasil klasifikasi menggunakan Naive Bayes menunjukkan akurasi sebesar 99%, presisi dan recall mencapai nilai maksimum 1.00 untuk sebagian besar kelas, dengan F1-score 1.00 untuk kelas 1 dan 2, serta 0.98 untuk kelas 2 dengan sebagian besar tweet bersentimen netral, disusul oleh sentimen positif dan negatif. Visualisasi data melalui word cloud dan grafik batang menunjukkan topik utama yang dibicarakan terkait jersey, seperti "jersey," "timnas," "Indonesia," "harga," dan "beli." Penelitian ini menyimpulkan bahwa jersey Erspo Timnas Indonesia secara umum diterima dengan baik di komunitas online, dengan mayoritas sentimen netral dan sebagian kecil positif. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun sebagian besar respon bersifat netral, jersey tersebut tetap tidak menimbulkan sentimen negatif yang signifikan, sehingga secara keseluruhan dianggap diterima dengan baik. Model Naive Bayes terbukti efektif dalam mengklasifikasikan sentimen dari tweet, memberikan wawasan yang berharga untuk peningkatan produk dan layanan terkait jersey Timnas Indonesia.