ANALISIS SENTIMEN ULASAN FILM PADA IMDB MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES - Yolanda Aprilia; Wiwin Widhihastuty (Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI, 2026)
Perkembangan teknologi informasi memungkinkan masyarakat untuk menyampaikan opinimelalui berbagai platform digital, termasuk dalam dunia hiburan. Situs IMDb merupakansalah satu web untuk memberian ulasan film mengenai seberapa bagus film tersebut. Dalammemberikan penilaian kualitas dari film yang telah disaksiakan tidak harus menjadi pakarperfilman, semua orang dapat memberikan penilaian melalui situs tersebut. Banyaknya data ulasanyang bersifat subjektif dan tidak terstruktur menyebabkan analisis sentimen secara manual menjaditidak efisien dan kurang akurat. Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi sentimenmenggunakan algoritma Naïve Bayes yang dikenal efektif dalam pengolahan data teks. Metodologiyang digunakan dalam pengumpulan data meliputi preprocessing teks cleansing, tokenizing,stopword removal dan stemming, pelabelan berdasarkan rating, pembobotan katamenggunakan metode TF-IDF, serta pelatihan dan pengujian model klasifikasi dengan evaluasimenggunakan confusion matrix. Film Oppenheimer merupakan studi kasus dalam pengujian ini.Data yang digunakan Adalah 1000 ulasan dalam format CSV. Hasil penelitian menunjukkan bahwaalgoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan film dengan akurasi yangtinggi yaotu 90%. Kesimpulannya, model ini dapat digunakan sebagai solusi otomatis danefisien dalam memahami opini publik terhadap film