IMPLEMENTASI ANALISIS SENTIMEN DAN KLASIFIKASI TERHADAP FILM INDONESIA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) (Studi Kasus : Film Indonesia dengan Rating Usia 13+ Tahun 2023)

Abstract

Perkembangan teknologi internet, khususnya di bidang perfilman, telah memberikan keterbukaan bagi masyarakat dalam mengakses, mengutarakan pendapat dan perasaannya. Dalam Salah satu pendapat yang sering diungkapkan orang adalah menilai film di platform tertentu seperti youtube. Evaluasi selalu mencakup emosi yang diungkapkan orang, termasuk emosi positif dan negatif. Penting untuk menganalisis sentimen dan pendapat masyarakat, mengklasifikasikan pendapat ke dalam kelas-kelas dan mampu mengenali kecenderungan terhadap subjek tersebut maupun unsur yang dominan ditayangkan pada film tersebut. Oleh karena itu dilakukan analisis mendalam seperti analisis deskriptif serta sentiment dan klasifikasi pada data tersebut. Pada penelitian ini digunakan visualisasi barchart untuk statistika deskriptif serta metode Support Vector Machine dalam mengklasifikasikan ulasan film. Didapatkan hasil bahwa terdapat film yang belum sesuai dengan persyaratan pengklasifikasi rating usia yang ditetepakan. Serta untuk analisis klasifikasi didapatkan bahwa Kernel RBF merupakan algoritma terbaik dalam melakukan klasifikasi ulasan film Indonesia dengan rating usia 13+ tahun 2023. Dengan bukti didaptkan nilai weighted avg pada presisi sebesar 81%, recall sebesar 82%, F1-score sebesar 81% dan accuracy sebesar 81%.