ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP FILM ANIMASI JUMBO DI PLATFORM TIKTOK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
DOI:
https://doi.org/10.23960/jitet.v13i3.6669Abstract Views: 235 File Views: 192
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap film animasi Jumbo di platform media sosial Tiktok dengan menggunakan algoritma Naive Bayes. Data yang digunakan terdiri dari 1000 komentar yang diambil dari platform Tiktok yang kemudian di labeling untuk mengidentifikasi sentimen positif, negatif, dan netral. Data menjalani proses preprocessing sebelum dilakukan klasifikasi yang meliputi pembersihan teks, case folding, tokenisasi, normalisasi, stemming, dan penghapusan stopwords. Penelitian ini juga menggunakan metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam mengatasi masalah ketika adanya ketidakseimbangan data dalam melakukan klasifikasi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kinerja dari model Naive Bayes berhasil mengklasifikasikan sentimen dengan tingkat akurasi 63.40%, dengan precision tertinggi tercatat pada sentimen positif yaitu dengan tingkat akurasi 91.80% dan recall tertinggi pada sentimen negatif dengan tingkat akurasi 100%. Meskipun demikian, model ini masih menunjukkan performa rendah pada kelas netral dengan tingkat akurasi recall hanya 15.44%. Penelitian ini dapat diharapkan memberikan wawasan bagi pengembang film mengenai pandangan masyarakat terhadap film animasi Jumbo.Downloads
References
F. A. Larasati, D. E. Ratnawati, and B. T. Hanggara, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Dana dengan Metode Random Forest,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 9, pp. 4305–4313, 2022.
Y. Mariana, “BESAUNG JURNAL SENI DESAIN DAN BUDAYA VOLUME 2 No.1 MARET 2017 FILM ANIMASI 3D JURNALIS SINDO,” J. Seni Desain dan Budaya, vol. 2, no. 1, pp. 18–26, 2017.
F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 3, no. 1, p. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
K. Kevin, M. Enjeli, and A. Wijaya, “Analisis Sentimen Pengunaaan Aplikasi Kinemaster Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Ilm. Comput. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 89–98, 2024, doi: 10.58602/jics.v2i2.24.
F. A. R. Putra, F. F. Fadilah, and U. Enri, “Analisis Sentimen Ulasan Film Oppenheimer Pada Situs Imdb Menggunakan Metode Naive Bayes,” Maj. Ilm. UNIKOM, vol. 21, no. 2, pp. 87–94, 2023, [Online]. Available: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jurnal-unikom/article/view/11338%0Ahttps://ojs.unikom.ac.id/index.php/jurnal-unikom/article/download/11338/4020
A. N. Kasanah, M. Muladi, and U. Pujianto, “Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma KNN,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 3, no. 2, pp. 196–201, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.945.
N. Cahyono and Anggista Oktavia Praneswara, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi TikTok Shop Seller Center di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Indones. J. Comput. Sci., vol. 12, no. 6, pp. 3925–3940, 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i6.3473.
J. J. Aripin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi pada BPR Pantura,” 2019, [Online]. Available: https://repository.nusamandiri.ac.id/index.php/repo/viewitem/13890
M. A. Hermawan, A. Faqih, G. Dwilestari, T. Informatika, and S. Informasi, “IMPLEMENTASI AKURASI MODEL NAIVE BAYES MENGGUNAKAN SMOTE DALAM ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI BRIMO,” vol. 13, no. 1, 2025.
A. Y. Simanjuntak, I. S. S. Simatupang, and Anita, “Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Data Kenaikan Pangkat Dinas,” J. Sci. Soc. Res., vol. 4307, no. 1, pp. 85–91, 2022.
Visinemaid, “Film JUMBO menceritakan petualangan Don yang ingin membuat pertunjukan dari buku dongeng peninggalan Ayah dan Ibunya,” Tiktok.[Online]. Available: https://www.tiktok.com/@visinemaid/video/7470842110548233527
Geraldvincentt, “Film Jumbo SESAT? Ngajarin anak percaya hantu?,” Tiktok. [Online]. Available: https://www.tiktok.com/@geraldvincentt/video/7495261205464878344
Muhammad Fernanda Naufal Fathoni, Eva Yulia Puspaningrum, and Andreas Nugroho Sihananto, “Perbandingan Performa Labeling Lexicon InSet dan VADER pada Analisa Sentimen Rohingya di Aplikasi X dengan SVM,” Modem J. Inform. dan Sains Teknol., vol. 2, no. 3, pp. 62–76, 2024, doi: 10.62951/modem.v2i3.112.
Denia Putri Fajrina, Syafriandi Syafriandi, Nonong Amalita, and Admi Salma, “Sentiment Analysis of TikTok Application on Twitter using The Naïve Bayes Classifier Algorithm,” UNP J. Stat. Data Sci., vol. 1, no. 5, pp. 392–398, 2023, doi: 10.24036/ujsds/vol1-iss5/103.
Friska Aditia Indriyani, Ahmad Fauzi, and Sutan Faisal, “Analisis sentimen aplikasi tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan support vector machine,” TEKNOSAINS J. Sains, Teknol. dan Inform., vol. 10, no. 2, pp. 176–184, 2023, doi: 10.37373/tekno.v10i2.419.
P. Fremmuzar and A. Baita, “Uji Kernel SVM dalam Analisis Sentimen Terhadap Layanan Telkomsel di Media Sosial Twitter,” Komputika J. Sist. Komput., vol. 12, no. 2, pp. 57–66, 2023, doi: 10.34010/komputika.v12i2.9460.
A. Fauzan Rozi and A. Sidiq Purnomo, “Analisis Sentimen Untuk Respon Masyarakat Terhadap Universitas (Studi Kasus : Universitas Mercu Buana Yogyakarta),” J. Inf. Syst. Artif. Intell., vol. I, pp. 1–7, 2020.
A. A. Mudding and Arifin A Abd Karim, “Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Lstm Pada Media Sosial,” J. Publ. Ilmu Komput. dan Multimed., vol. 1, no. 3, pp. 181–187, 2022, doi: 10.55606/jupikom.v1i3.517.
A. L. S. A.-Z. Gunawan, Jondri, and K. M. Lhaksamana, “Analisis Sentimen pada Media Sosial Twitter terhadap Penanganan Bencana Banjir di Jawa Barat dengan Metode Jaringan Saraf Tiruan Sentiment,” e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 2, p. 2965, 2021, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/viewFile/14695/14472
R. Sari and R. Y. Hayuningtyas, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Pada Wisata TMII Berbasis Website,” Indones. J. Softw. Eng., vol. 5, no. 2, pp. 51–60, 2019, doi: 10.31294/ijse.v5i2.6957.
L. A. Andika, P. A. N. Azizah, and R. Respatiwulan, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indones. J. Appl. Stat., vol. 2, no. 1, p. 34, 2019, doi: 10.13057/ijas.v2i1.29998.
Rayuwati, Husna Gemasih, and Irma Nizar, “IMPLEMENTASI AlGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PENYEBARAN COVID,” Jural Ris. Rumpun Ilmu Tek., vol. 1, no. 1, pp. 38–46, 2022, doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
K. Pramayasa, I. M. D. Maysanjaya, and I. G. A. A. D. Indradewi, “Analisis Sentimen Program Mbkm Pada Media Sosial Twitter Menggunakan KNN Dan SMOTE,” SINTECH (Science Inf. Technol. J., vol. 6, no. 2, pp. 89–98, 2023, doi: 10.31598/sintechjournal.v6i2.1372.
G. A. Pradnyana and N. A. Sanjaya, “Perancangan dan implementasi automated document integration dengan menggunakan algoritma complete linkage agglomerative hierarchical clustering,” J. Ilmu Komput., vol. 5, no. 2, pp. 1–10, 2012.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
