PENGARUH STEMMER BAHASA INDONESIA TERHADAP PEFORMA ANALISIS SENTIMEN TERJEMAHAN ULASAN FILM - I Made Artha Agastya (Jurnal Tekno Kompak, 2018)
Bahasa Indonesia memiliki banyak variasi akhiran, awalan, dan sisipan. Stemming adalah bagian dari prapengolahan dari analisis sentimen yang mendeteksi dan menghilangkan imbuhan tersebut. Pengaruh dari stemming pada analisis sentimen masih belum jelas karena dataset yang digunakan tidak terdistribusi secara bebas. Untuk mendapatkan pengaruh dari stemming terhadap analisis sentimen maka dilakukan percobaan dengan dataset ulasan film yang sudah diterjemahkan ke Bahasa Indonesia. Stemmer Sastrawi sebagai algoritma stemming terbaru digunakan pada penelitian ini. Dataset dibagi menjadi 5 (lima) kategori yang mana 100 data, 250 data, 500 data, 750 data, dan 1000 data. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa stemmer tidak memberikan peningkatan akurasi yang stabil. Bahkan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan analisis sentimen memerlukan waktu meningkat hingga 310 kali lipat. Kenyataan ini sangat buruk karena stemming dapat mengurangi efisiensi dari analisis sentimen.