Cahyani, Gita (2021) KLASIFIKASI DATA REVIEW IMDb BERDASARKAN ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (755kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (336kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (794kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (727kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (474kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (34kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (109kB) |
|
Other (SOURCE CODE)
SourceCode-17.11.1670-Gita Cahyani - Gita Cahyani.rar Restricted to Repository staff only Download (19MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-17.11.1670-Gita Cahyani - Gita Cahyani.pdf Restricted to Repository staff only Download (815kB) |
Abstract
Internet Movie Database (IMDb) adalah situs web yang menyediakan informasi mengenai film dari seluruh dunia, termasuk orang-orang yang terlibat di dalamnya mulai dari aktor/aktris, sutradara, penulis, penata rias, soundtrack, nominasi yang pernah didapat, dan review dari para pengunjung. Ini mempengaruhi bagaimana cara kita mendapatkan informasi, dimana informasi dan hiburan dengan mudahnya kita akses lewat media digital. Besarnya peran sebuah media (IMDb) untuk mengangkat serta suatu film agar dapat mempengaruhi keputusan calon penonton untuk menentukan pilihan menonton serta menilai sebuah kualitas film. Penelitian ini bertujuan membuat sistem analisis sentimen secara otomatis untuk mengklasifikasi review film yang ada di IMDb kedalam sentimen positif, dan sentimen negatif. Sehingga kebutuhan user untuk menentukan akan menonton suatu film dengan melihat review penonton menjadi lebih cepat dan efisien. Metode Machine Learning yang digunakan peneliti untuk klasifikasi teks adalah Support Vector Machine (SVM) dengan Seleksi Fitur Information Gain. Masukan sistem ini berupa dataset review user IMDb, dan hasil keluaran sistem ini berupa klasifikasi sentimen positif dan sentimen negatif. Pembuatan sistem berbasis web yang mengimplementasikan metode Support Vector Machine berhasil digunakan untuk menganalisis sentimen secara otomatis. Output dari sistem yaitu menunjukkan jumlah dari sentimen positif dan sentimen negatif yang berhasil di klasifikasi oleh sistem. Hasil akurasi menggunakan metode Support Vector Machine dengan seleksi fitur Information Gain mencapai hingga 86.5% dan data diklasifikasi menjadi sentimen positif dan sentimen negatif dengan menggunakan data sebanyak 2000 data.
Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
---|---|---|---|
Contributor: |
|
||
Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Klasifikasi Teks, Information Gain, Sentiment Analysis, Text Classification | ||
Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer | ||
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
Date Deposited: | 20 Jun 2022 02:28 | ||
Last Modified: | 12 Aug 2023 04:28 | ||
URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/1708 |
Actions (login required)
View Item |