Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Film Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Random Forest - Nur Shafa Azizah; Nurul Indriani; Dera Kayla Khairani; Akhmad Irsyad; Islamiyah Islamiyah; Muhammad Rivani Ibrahim; Septya Maharani (Kreatif Teknologi dan Sistem Informasi (KRETISI), 2026)
Analisis sentimen pada ulasan film penting dilakukan untuk membantu memahami respons audiens terhadap sebuah film. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan ulasan film ke dalam kategori sentimen positif dan negatif menggunakan algoritma Naive Bayes dan Random Forest. Data yang digunakan berjumlah 10.000 ulasan yang diperoleh dari beberapa platform ulasan film dan telah diberi label sentimen. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan teks, pembobotan TF-IDF, serta seleksi fitur menggunakan Information Gain sebelum dilakukan proses klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Naive Bayes menghasilkan kinerja yang lebih baik dengan akurasi 88%, precision 85%, recall 86%, dan F1 score 85,5%, sedangkan Random Forest memperoleh akurasi 85%, precision 82%, recall 84%, dan F1 score 83%. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan algoritma yang tepat sangat berpengaruh terhadap kualitas hasil klasifikasi sentimen pada data teks. Berdasarkan hasil tersebut, Naive Bayes lebih efektif digunakan untuk analisis sentimen ulasan film pada penelitian ini