KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK ANALISIS SENTIMEN REVIEW FILM BERBAHASA ASING - Yudha, Satria Wira; Wahyudi, Mochamad (SEINASI-KESI, 2018)
Industri film secara global terus mengalami perkembangan, baik dari jumlah film yang dihasilkan, jumlah penonton, maupun jumlah perputaran uangnya. Data yang didapatkan dari National Association of Theater Owners (asosiasi pemilik bioskop di Amerika Serikat) menunjukan bahwa ada perkembangan dari tahun 1987 dimana tiket bioskop terjual sebanyak 1,09 milliar tiket, menjadi 1,314 milliar tiket pada tahun 2016 untuk penjualan di wilayah Amerika Serikat dan Kanada. Saat ini, pendapat khalayak umum menjadi sumber yang penting dalam pengambilan keputusan seseorang akan suatu produk. Pendapat orangorang dapat mengurangi ketidakpastian terhadap suatu produk tertentu dan membantu konsumen menyimpulkan kualitas suatu produk tertentu. Analisis sentimen adalah proses yang bertujuan untuk menentukan isi dari dataset yang berbentuk teks bersifat positif, negatif atau netral. Algoritma klasifikasi seperti NaÃ¯ve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), dan k-Nearest Neighbour (k-NN) diusulkan oleh banyak peneliti untuk digunakan pada analisis sentimen review film. Setelah melakukan beberapa kali pengujian hasil komparasi algoritma yang diujicobakan di beberapa dataset baik yang, berbahasa Inggris dan Jerman, SVM mendapatkan hasil yang terbaik dengan akurasi 91,92% dan AUC 0,981 pada dataset berbahasa Inggris, sedangkan pada dataset berbahasa Jerman menghasilkan akurasi 90,96% dan AUC 0,978.