Klasifikasi Movie Review Menggunakan SVM dan Pembobotan
Naïve Bayes

FADLI FAUZI ZAIN

Informasi Umum

Kode

20.04.3680

Klasifikasi

297.3824 - Text of Payers

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Text Mining

Dilihat

68 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pada dunia digital kini, penggunaan media teks sebagai media review menjadi hal yang lumrah terlebih pada kasus movie review. Kesuksesan sebuah film salah satunya ditentukan berdasarkan review dari penikmat film tersebut. Semakin banyak film komersial yang diproduksi, membuat para penikmat film semakin selektif dalam pemilihan film yang akan ditonton. Oleh karena itu, penggemar film akan membaca review terlebih dahulu sebelum memutuskan menonton sebuah film untuk meminimalisir tingkat kekecewaan terhadap film tersebut. Salah satu metode klasifikasi untuk teks adalah SVM dan Naïve Bayes. Kedua metode ini dikenal memiliki performansi yang baik dalam menangani klasifikasi teks saat digunakan secara terpisah. Penggabungan kedua metode tersebut diharapkan dapat menghasilkan performansi yang lebih baik dalam mengklasifikasikan suatu teks. Penelitian ini mengklasifikasikan movie review menggunakan metode gabungan antara Naïve Bayes dan SVM dengan Naïve Bayes sebagai bobot, atau yang biasa disebut NBSVM. Pengujian dilakukan terhadap metode klasifikasi SVM, Naïve Bayes, dan NBSVM. Akurasi terbaik didapat dengan menggunakan metode NBSVM, yaitu sebesar 88.8% dengan n-gram gabungan unigram dan bigram.