Perbandingan Kinerja Algoritma Multinomial Naïve Bayes dan Logistic Regression pada Analisis Sentimen Movie Ratings IMDB - Toyibah, Zulfah Binti; Putri, Yiyin Noriyah; Puandini, Puandini; Widodo, Zalsa Maulina; Ni'mah, Ana Tsalitsatun (Universitas Trunojoyo Madura, 2024)
Salah satu hal yang dapat mempengaruhi seseorang memutuskan untuk menonton sebuah film adalah rating dari film itu sendiri. IMDB merupakan sebuah basis data daring yang berisikan informasi yang berkaitan dengan film, acara televisi, video rumahan, dan permainan video, dan acara internet, termasuk daftar pemeran, biografi kru produksi dan personil, ringkasan alur cerita, trivia, dan ulasan serta penilaian oleh penggemar. Ulasan yang diberikan oleh penggemar dapat berupa ulasan yang bersifat positif maupun negatif dari film yang telah ditonton. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan akurasi dari algoritma Multinomial Naïve Bayes dan Logistic Regression dengan melakukan analisis sentiment pada data ulasan film oleh penggemar. Hasil dari pengujian komparasi ditemukan bahwa algoritma Logistic Regression memiliki kinerja yang terbaik dengan nilai akurasi 89.32%, sedangkan algoritma Multinomial Naïve Bayes memiliki nilai akurasi 85.28%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma Logistic Regression memiliki nilai yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma Multinomial Naïve Bayes.AbstractOne of the things that can influence a person's decision to watch a film is the rating of the film itself. IMDB is an online database containing information relating to movies, television shows, home videos, video games, and internet shows, including cast lists, biographies of the production crew and personnel, storyline summaries, trivia, and fan reviews and ratings. Reviews given by fans can be in the form of positive or negative reviews of the films that have been watched. This study aims to compare the accuracy of the Multinomial Naïve Bayes and Logistic Regression algorithms by conducting sentiment analysis on film review data by fans. The results of the comparative test found that the Logistic Regression algorithm has the best performance with an accuracy value of 89.32%, while the Multinomial Naïve Bayes algorithm has an accuracy value of 85.28%. So it can be concluded that the Logistic Regression algorithm has a better value than the Multinomial Naïve Bayes algorithm.