Perpustakaan Digital ITB

PemelajaranmesindapatdigunakanuntukmenyelesaikanmasalahklasifikasiteksdalamTugasAkhirini. Analisissentimen film merupakan proses memahamipendapatterhadapsuatu film berdasarkanulasannya. DalamTugasAkhirini, analisissentimen yang digunakanadalahuntukmengklasifikasiapakahteksmemilikisentimenpositifataunegatif. Model klasifikasiteks yang digunakanadalah Naive-Bayes dan Support Vector Machines. Data yang digunakandalamTugasAkhiriniberupateksulasan film yang dilabelipositifataunegatif. Data akandibagimenjadiduayaitu data training dan data tes. Sebelummembangun model, teksharusdikonversimenjadivektor, sedangkan label padateksakandikonversimenjadibilanganriil. Indikator yang digunakanuntukmenentukanperforma model adalahsensitivitasdanspesifisitas. Model dengantingkatsensitivitasdanspesifisitasterbesarmerupakan model yang memilikiperformaterbaik. Model klasifikasiteksmenggunakan Naive-Bayes memilikisensitivitas 87, 236 danspesifisitas 64, 906, sedangkan model klasifikasiteks Support Vector Machines memilikitingkatsensi- tivitas 87,456 danspesifisitas 80,63”6. Dengandemikian, dapatdisimpulkanbahwa Support Vector Machines memilikiperforma yang lebihbaikuntukmengk- lasifikasi data berupateks. Model klasifikasiteks Support Vector Machines jugaakandiaplikasikanpada data Twitter dan New York Times.