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.