Prediksi Rating dan Kesuksesan Film Spider-Man Melalui Regresi Linier - Natalia Sebayang; Yayan Hendrian; Ahmad Hafidzul Kahfi (REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh helpful vote, total vote, dan sentimen ulasan terhadap rating film Spider-Man: Brand New Day menggunakan model regresi linier berganda. Data penelitian diperoleh dari ulasan pengguna IMDb sebanyak 20.105 observasi, yang kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji dengan proporsi 80:20. Analisis deskriptif awal dilakukan melalui visualisasi distribusi sentimen, korelasi antarvariabel, serta sebaran rating untuk mengidentifikasi pola dan potensi permasalahan data, seperti ketidakseimbangan kelas. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen ulasan didominasi oleh kategori positif sebesar 78,7%, netral 5,3%, dan negatif 16%. Uji regresi linier awal menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 4,86 dan R-squared (R²) sebesar 0,348, yang menunjukkan kemampuan model yang masih rendah dalam menjelaskan variasi data. Namun, setelah pembagian data latih dan uji, kinerja model meningkat signifikan dengan MSE turun menjadi 1,76 dan R² naik menjadi 0,763, sehingga model mampu menjelaskan variasi data hingga 76,3%. Hasil uji koefisien menunjukkan bahwa variabel helpful vote berpengaruh positif signifikan terhadap rating, sedangkan total vote berpengaruh negatif signifikan. Sentimen review terbukti menjadi faktor paling dominan dalam menentukan tinggi rendahnya rating. Dengan demikian, penelitian ini membuktikan bahwa data ulasan pengguna dapat dimanfaatkan sebagai prediktor penerimaan film sebelum rilis, serta membuka peluang untuk pengembangan model prediksi yang lebih akurat menggunakan metode analitik yang lebih kompleks di masa mendatang.