Averaged Word2vec sebagai Ekstraksi Fitur pada Analisis Sentimen Ulasan Film di IMDb menggunakan Artificial Neural Network (ANN) - Darwis Alwan; Ridla, Muhammad Ali (Universitas Muhammadiyah Jember, 2024)
Analisis Sentimen sangat dibutuhkan saat ini, dengan kemajuan dan peningkatan penggunaan internet saat ini orang dapat dengan mudah mengungkapkan pendapatnya melalui internet (online). Salah satu situs paling populer yang dapat digunakan orang untuk mengungkapkan komentarnya adalah IMDb (Internet Movie Database), situs resmi untuk database informasi terkait film dan acara tv. Ada jutaan review orang untuk banyak film di situs IMDb. Pengguna IMDb semakin meningkat dari hari ke hari sehingga komentar terhadap film juga meningkat di situs tersebut. Untuk mengetahui jumlah reaksi positif dan negatif dengan mudah, maka perlu adanya analisis sentimen pada tinjauan data. Pada penelitian analisis sentimen ini, metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah rata-rata Word2Vec. Word2Vec adalah teknik penyisipan kata yang dapat menangkap makna semantik kata. Untuk melengkapi proses analisis sentimen penelitian ini menggunakan metode ANN (Artificial Neural Network) sebagai pengklasifikasi. Berdasarkan hasil uji coba dengan dataset review film IMDb, metode yang diusulkan mampu mencapai akurasi sebesar 88,52%. Hasil ini membuktikan bahwa metode yang diusulkan mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan film dan juga metode yang diusulkan ini merupakan klasifikasi yang sangat baik dengan luas area di bawah kurva (AUC) sebesar 95%. Selain itu, metode Word2Vec rata-rata memiliki akurasi yang lebih tinggi daripada metode berbasis frekuensi istilah, BOW dan TF-IDF.