Analisis Sentimen Penggemar Treasure Di Karnaval Mandiri Menggunakan Naïve Bayes - Chulyatunni’mah; Kurniawan, Rudi; Anwar, Saeful (Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 2025)
Fenomena K-pop yang terus berkembang telah menarik perhatian dunia, termasuk di Indonesia, di mana Treasure adalah salah satu boy group yang memiliki banyak penggemar aktif. Dengan menggunakan algoritma Naive Bayes, penelitian ini mengkaji sentimen penggemar terhadap penampilan Treasure di media sosial X pada Karnaval Mandiri 2024. Metode ini dipilih karena mudah digunakan untuk mengklasifikasikan teks. Metode crawling digunakan untuk mendapatkan dataset penelitian, yang menghasilkan 1.018 tweet yang relevan. Proses preprocessing termasuk pembersihan, normalisasi, penghapusan stopwords, tokenisasi, dan stemming. Selanjutnya, pustaka TextBlob digunakan untuk melabelkan tweet ke dalam kategori positif, netral, dan negatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen netral mendominasi (38,1%), diikuti oleh sentimen positif (35,3%) dan negatif (26,6%). Dengan akurasi evaluasi sebesar 96%, model Naive Bayes menunjukkan bahwa mayoritas penggemar bersikap netral terhadap penampilan Treasure. Sementara sentimen positif menunjukkan antusiasme yang besar, sentimen negatif menunjukkan bahwa ekspektasi tidak terpenuhi. Studi ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes adalah metode yang berguna untuk menganalisis sentimen di media sosial. Karena itu, manajemen artis dan penyelenggara acara dapat memanfaatkan temuan ini untuk membuat strategi komunikasi yang lebih baik dan meningkatkan pengalaman penggemar. Penelitian ini juga menambah literatur tentang analisis sentimen industri hiburan, terutama yang berkaitan dengan fenomena K-pop di Indonesia.