SISTEM ANALISIS SENTIMEN REVIEW FILM BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Abstract

Penyebaran informasi merupakan syarat yang mutlak dibutuhkan di dalam perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi. Dari seluruh informasi yang beredar, lebih dari 80% berbentuk teks di dalam dokumen. Oleh karena itu . kemampuan untuk mengolah dan mengekstrak data tekstual sangat penting dan mutlak dibutuhkan untuk memperoleh informasi dari dokumen. Informasi yang berbentuk dokumen, terutama yang berfungsi sebagai ulasan atau pembanding, memiliki sentimen di dalamnya. Terdapat banyak sekali penerapan dari penggunaan sentimen di dalam dokumen. Salah satu contohnya adalah sentimen dari review produk dan jasa, semisal film. Oleh karena pentingnya kemampuan mengolah dan mengestrak data tekstual dari dokumen dan kebutuhan akan pengklasifikasian dokumen berdasarkan sentimen, maka diperlukan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan data yang berupa dokumen review untuk diklasifikasikan ke dalam dokumen bersentimen positif dan dokumen bersentimen negatif. Metode klasifikasi yang digunakan di dalam sistem klasifikasi dokumen ini adalah metode Naïve Bayes Classifier. Dataset yang digunakan adalah kumpulan review film berbahasa Indonesia dari situs Movienthusiast. Terdapat 1201 review dengan rincian 783 review dengan sentimen positif dan 418 review dengan sentimen negatif yang dipisahkan sebagai data latih dan data uji di dalam proses pembelajaran berbasis mesin (machine learning). Keluaran dari sistem adalah pengklasifikasian dokumen review film ke dalam salah satu kelas, yaitu kelas sentimen positif dan kelas sentimen negatif.