Analisis Sentimen Kasus Viral Hak Cuti Karyawan Mie Gacoan Medan Menggunakan Naive Bayes Classifier - Deswita Girsang; Dinel Emka Tarigan; Darwin Ferdian Syaputra Pandiangan (Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI), 2026)
Kasus viral yang melibatkan karyawan berinisial DF di restoran Mie Gacoan Kecamatan Marelan, Kota Medan, Sumatera Utara memicu gelombang respon publik yang masif di Instagram dan Twitter/X. Karyawan tersebut mengajukan izin cuti pada 27 Maret 2026 untuk merawat orang tua yang sakit, namun diminta supervisornya segera mengajukan surat pengunduran diri disertai ancaman tidak akan diterima bekerja kembali di seluruh jaringan Mie Gacoan di Indonesia. Komentar pertama di media sosial tercatat pada 4 April 2026 dan puncak viral terjadi pada 6 April 2026 dengan 141 komentar dalam satu hari yang didominasi Twitter/X (130 komentar). Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan dan menganalisis sentimen publik terhadap kasus tersebut menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier . Data dikumpulkan secara manual selama 34 hari (4 April–8 Mei 2026) sebanyak 500 komentar: 300 dari Instagram dan 200 dari Twitter/X. Preprocessing menggunakan perpustakaan PySastrawi meliputi pembersihan teks, case lipat , tokenisasi, stopword removal , dan stemming . Pelabelan sentimen menggunakan sistem skoring leksikon rentang -4,0 hingga +9,5 yang dikonversi menjadi tiga kelas: Positif (+1), Negatif (-1), dan Netral (0), dengan nilai Cohen's Kappa 0,82. Data dibagi 80:20 menjadi 400 data latih dan 100 data uji. Sentimen sebaran: 269 Netral (53,8%), 164 Negatif (32,8%), dan 67 Positif (13,4%). Model Naive Bayes dengan fitur TF-IDF mencapai akurasi 87,0% dengan F1-Score rata-rata tertimbang 86,8%.