ANALISA SENTIMENT PADA ULASAN FILM DENGAN OPTIMASI ENSEMBLE LEARNING - Andreyestha Andreyestha; Agus Subekti (LPPM Universitas Bina Sarana Informatika, 2020)
Dalam dunia hiburan khususnya film, kini situs web ulasan film menjadi media bagi orang-orang untuk memberikan penilaian mengenai seberapa bagus film tersebut. Mereka tidak harus menjadi pakar dalam dunia perfilman untuk menilai kualitas dari film yang mereka saksikan, semua orang dapat memberikan penilaian. Sentimen yang ditemukan dalam komentar, umpan balik atau kritik memberikan indikator yang berguna untuk berbagai tujuan dan dapat dikategorikan berdasarkan polaritas, polaritas tersebut cenderung akan dicari tahu apakah secara keseluruhan positif atau negatif. Algoritma Naïve Bayes dan Random Forest merupakan algoritma yang dapat memberikan hasil analisa klasifikasi sesuai yang diharapkan pada penelitian ini, analisa akan dilakukan dengan membandingkan beberapa kombinasi algoritma untuk diuji pada Polarity Dataset 2.0 dari Cornell University, diantaranya yaitu Algoritma tersebut akan dikombinasikan dengan seleksi fitur Chi Square, Adaboost, dan Voting. Dari hasil pengujian yang didapat algoritma AdaBosst dan Voting mampu meningkatkan akurasi dari metode Naïve Bayes (NB) and Random Forest (RF). Model yang diusulkan dengan Chi Square + Voting 2 (RF + SVM) memiliki nilai akurai 84,6%, dan model ini memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi.