ANALISIS SENTIMEN ULASAN FILM PADA IMDB MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES - Aprilia, Yolanda; Widhihastuty, Wiwin (IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika, 2026)
Perkembangan teknologi informasi memungkinkan masyarakat untuk menyampaikan opini melalui berbagai platform digital, termasuk dalam dunia hiburan. Situs IMDb merupakan salah satu web untuk memberian ulasan film mengenai seberapa bagus film tersebut. Dalam memberikan penilaian kualitas dari film yang telah disaksiakan tidak harus menjadi pakar perfilman, semua orang dapat memberikan penilaian melalui situs tersebut. Banyaknya data ulasan yang bersifat subjektif dan tidak terstruktur menyebabkan analisis sentimen secara manual menjadi tidak efisien dan kurang akurat. Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes yang dikenal efektif dalam pengolahan data teks. Metodologi yang digunakan dalam pengumpulan data meliputi preprocessing teks cleansing, tokenizing, stopword removal dan stemming, pelabelan berdasarkan rating, pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF, serta pelatihan dan pengujian model klasifikasi dengan evaluasi menggunakan confusion matrix. Film Oppenheimer merupakan studi kasus dalam pengujian ini. Data yang digunakan Adalah 1000 ulasan dalam format CSV. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan film dengan akurasi yang tinggi yaotu 90%. Kesimpulannya, model ini dapat digunakan sebagai solusi otomatis dan efisien dalam memahami opini publik terhadap film