Klasifikasi Data Review IMDb Berdasarkan Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Cahyani, Gita; Widayani, Wiwi; Anggita, Sharazita Dyah; Pristyanto, Yoga; Ikmah, Ikmah; Sidauruk, Acihmah

doi:10.30865/mib.v6i3.4023

Cited by 4 publications

(3 citation statements)

References 6 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Penelitian berikutnya adalah "Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Mengenai Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifer dan Support Vector Machine" yang dilakukan oleh Permatasari dan Irhamah pada tahun 2022 dan menjadikan metode SVM dengan performa tertinggi dibandingkan NBC dan SVM kernel memperoleh performa klasifikasi tertinggi dibandingkan SVM kernel RBF [12]. Kemudian judul selanjutnya yaitu "Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma SVM" oleh Isnain et al pada tahun 2021 dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 74% [13] dan "Klasifikasi Data Review IMDb Berdasarkan Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Support Vector Machine" yang dilakukan oleh Cahyani et al pada tahun 2022 dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 86,5% [14].…”

Section: Tinjauan Literaturunclassified

Sentiment Analysis on WeTV App Reviews on Google Play Store Using NBC and SVM Algorithms

Allorerung,

Rismayani

2023

SISTEMASI

View full text Add to dashboard Cite

Sejak wabah Covid-19 melanda Indonesia, semua kegiatan masyarakat menjadi sangat terbatas. Keputusan pemerintah tentang PPKM demi menurunkan tingkat kasus Covid-19, membuat masyarakat harus menurunkan tingkat kegiatan di luar rumah termasuk bekerja. Kegiatan yang akhirakhir ini digemari oleh masyarakat salah satunya adalah menonton film melalui layanan streaming online yang tersedia di Google Play Store. Aplikasi dengan total unduhan dan rating yang tinggi menunjukkan minat masyarakat pada aplikasi tersebut. Layanan streaming online WeTV merupakan salah satu aplikasi yang memiliki unduhan dan rating yang tinggi pada Google Play Store. Layanan ini menyajikan beragam jenis konten dari berbagai negara. Kendati demikian, aplikasi WeTV juga memiliki kekurangan yang terlihat pada ulasan-ulasan dari para pengguna. Berdasarkan hal tersebut dilakukan penelitian tentang klasifikasi sentimen positif dan negatif dari pengguna aplikasi WeTV. Algoritma klasifikasi yang diimplementasikan ada dua yakni Naïve Bayes Classifer (NBC) dan Support Vector Machine (SVM). Selain mengklasifikasikan ulasan positif dan negatif, analisis sentimen ini juga bertujuan untuk melakukan komparasi performa dari kedua algoritma tersebut. Total data yang digunakan adalah 100 data. Setelah melakukan analisis sentimen, diperoleh kesimpulan bahwa metode klasifikasi SVM merupakan metode klasifikasi terbaik pada penelitian ini dengan accuracy 80.00%, precision 80.00%, dan recall 80.00%.

show abstract

Section: Tinjauan Literaturunclassified

Sentiment Analysis on WeTV App Reviews on Google Play Store Using NBC and SVM Algorithms

Allorerung,

Rismayani

2023

SISTEMASI

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…IMDb (Internet Movie Database) merupakan situs yang sangat lengkap dalam menyediakan informasi yang berkaitan dengan film-film dari seluruh dunia, serta informasi yang berkaitan dengan profil aktor atau artis, sutradara, penulis film, sampai informasi mengenai nominasi penghargaan [1]. Ada banyak website yang menyediakan informasi dan ringkasan mengenai film yang terdapat diseluruh dunia, tapi IMDb merupakan salah satu yang terkenal dan paling banyak diminati.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisa dan Penerapan Metode Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengidentifikasi Rekomendasi Kategori Baru Pada List Movie IMDb

Situmorang¹,

Arifin²,

Rusilpan³

et al. 2022

mib

View full text Add to dashboard Cite

IMDb (Internet Movie Database) is a comprehensive website that offers information about movies from all over the world, as well as various information about director, actor, actress, and writer biographies and award nominations. Visitors to the IMDb website can browse ratings and reviews based on the movies they plan to watch. Top 250 Movies and Most Popular Movies are two categories on IMDb. Because the results of the highest rating and the largest votes are only displayed based on the highest order of votes or ratings, the two existing categories are judged less useful and irrelevant to the suggestions for visitors to choose and decide on a film. This is due to the results of the highest rating and the most numerous votes, as determined by the highest ruling on either the votes or the rating. As a result of this, data mining with the K-means clustering algorithm is used to geolocate data in order to view data and accuracy using Davies-Bouldin Index (DBI) to combine ratings and votes with average approach to determine the centroid. Based on the results of this study, it is concluded that the DBI population with the highest accuracy is Cluster K=2 with population 509, with a score of 0.456, based on the voting and rating information, it can be deduced that a new category of movies called Best Recommended Movie is being recommended to potential moviegoers on the imdb.com website.

show abstract

“…Beberapa penelitian yang membahas analisis sentimen yaitu: analisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan vaksinasi covid-19 dengan algoritma logistic regression [3], anlisis sentimen terhadap kebijakan merdeka belajar kampus merdeka pada komentar twitter dengan algoritma K-Nearest Negihbor [5], [6], analisis sentimen dan information extraction pembelajaran daring menggunakan pendekatan lexicon [6], klasifikasi data review imdb berdasarkan analisis sentimen menggunakan algoritma support vector machine [7].…”

unclassified

Analisis Kinerja Algoritma Naïve Bayes Pada Dataset Sentimen Masyarakat Aplikasi NEWSAKPOLE Samsat Jawa Tengah

Susanto¹,

Christianto

Maulana³

et al. 2022

CoSciTech

View full text Add to dashboard Cite

Direktorat Lalu Lintas POLDA Jawa Tengah, BPPD Provinsi Jawa Tengah, dan PT. Jasa Raharja Jawa Tengah menciptakan terobosan pembuatan aplikasi Sistem Administrasi Kendaraan Pajak Online (NEWSAKPOLE) untuk memudahkan masyarakat dalam membayar pajak kendaraan bermotor. Aplikasi NEWSAKPOLE ini telah banyak diunduh dari marketplace dan digunakan oleh masyarakat Jawa Tengah. Di dalam penggunaanya, terdapat masyarakat yang puas dan tidak puas dalam menggunakan aplikasi ini, terbukti adanya berbagai macam jenis komentar dan rating yang dituliskan pengguna di Google Play Store. Dari hal tersebut, perlu dilakukan sebuah penelitian analisis sentimen, agar instansi terkait dapat mengetahui komentar positif dan negatif dari penggunaan aplikasi NEWSAKPOLE dengan cepat. Penelitian ini menggunakan algoritma naïve bayes untuk melakukan klasifikasi ulasan yang ada di Google Play Store. Kemudian penggunaan algoritma ini diukur tingkat kinerjanya dalam melakukan proses klasifikasi. Pertama, dataset dikumpulkan terlebih dahulu dari Google Play Store. Setelah itu, sebelum dilakukan preprocessing data, proses klasifikasi dilakukan untuk mengetahui ulasan positif, negatif atau netral. Dari hasil proses tersebut selanjutnya dilakukan proses pembobotan dan pengujian penggunaan algoritma naïve bayes, serta hasilnya dilakukan proses analisis. Dari 2414 ulasan positif dan 2395 ulasan negatif, algoritma naïve bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 88% setelah dilakukan pengukuran K-Fold validation sebanyak 10 kali dalam melakukan klasifikasi ulasan. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma naïve bayes memiliki kinerja yang baik dalam melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan penggunaan aplikasi yang ada di Google Play Store.

show abstract

Klasifikasi Data Review IMDb Berdasarkan Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Cited by 4 publications

References 6 publications

Sentiment Analysis on WeTV App Reviews on Google Play Store Using NBC and SVM Algorithms

Sentiment Analysis on WeTV App Reviews on Google Play Store Using NBC and SVM Algorithms

Analisa dan Penerapan Metode Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengidentifikasi Rekomendasi Kategori Baru Pada List Movie IMDb

Analisis Kinerja Algoritma Naïve Bayes Pada Dataset Sentimen Masyarakat Aplikasi NEWSAKPOLE Samsat Jawa Tengah

Contact Info

Product

Resources

About