Arif Evan Danika, - (2022) PENERAPAN NAIVE BAYES CLASSIFIER DALAM KLASIFIKASI SENTIMEN KOMENTAR TERHADAP VIDEO TRAILER FILM PADA FACEBOOK FANSPAGE. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text Full Tanpa Bab IV.pdf Download (1MB) | Preview
	Text (BAB IV) Bab IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (713kB)

Abstract

Film merupakan subjek yang diminati oleh sejumlah besar orang diantara komunitas jaringan sosial yang memiliki perbedaan signifikan dalam pendapat atau sentimen mereka. Salah satu cara untuk mempromosikan film yaitu melalui video trailer yang disebarkan di sosial media seperti Facebook. Trailer sendiri merupakan sebuah ekstrak dari sebuah film ataupun siaran yang dipublikasikan. Melalui video trailer yang disebarkan di sosial media para penikmat film dapat berkritik maupun berkomentar pada film yang akan ditayangkan, baik itu komentar positif dan negatif. tentunya data komentar ini dapat dijadikan sumber data dalam penelitian text mining untuk klasifikasi jenis komentar. Penelitian ini memanfaatkan hal tersebut dengan menggunakan salah satu metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier (NBC). Data komentar diperoleh dari fanspage facebook, peneltian ini menggunakan dataset berjumlah 1000 data yang akan diklasifikasikan kedalam kelas positif dan negatif. Hasil pengujian mendapatkan akurasi tertinggi pada rasio pengujian 90 : 10% dengan nilai akurasi yang cukup baik yaitu 81%, nilai precision 65%, dan nilai recall 62%. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa Naive Bayes Classifier berhasil mengklasifikasikan komentar dengan sentimen yang bersifat positif dan negatif. Kata Kunci : Facebook, Klasifikasi, Naïve Bayes Classifier, Sentimen, Trailer

Actions (login required)

View Item