INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 7273-7286 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Eksplorasi Analisis Sentimen pada Rating Film IMDb: Pendekatan Perbandingan menggunakan Decision Tree dan Naive Bayes
Naufal Jakfar Ramadhan 1 ✉ , Veni Agustina Pratama Putri 2 , Dimas Ananda Riyadi 3
(1) Institut Teknologi Telkom Purwokerto
(2) Universitas Terbuka
(3) Universitas Pancasakti Bekasi
Email : 20103108@ittelkom-pwt.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Film merupakan salah satu bentuk hiburan yang sangat populer di dunia saat ini. IMDb hadir sebagai platform terkemuka dalam industri film yang memungkinkan pengguna memberikan rating dan ulasan tentang  film  yang  mereka  tonton.  Analisis  sentimen  pada  rating  film  IMDb  menjadi  penting  untuk memahami  respon  penonton  terhadap  film-film  tersebut.  Eksplorasi  ini  membandingkan  performa Decision Tree dan Naive Bayes dalam melakukan analisis sentimen pada rating film IMDb. Decision Tree menggunakan  struktur  pohon  keputusan  untuk  mengklasifikasikan  data,  sementara  Naive  Bayes menggunakan teorema Bayes untuk menghitung probabilitas kelas dari teks. Dengan membandingkan kedua  metode  ini,  eksplorasi  ini  memberikan  wawasan  berharga  bagi  pembuat  film,  produsen,  dan penonton dalam memahami bagaimana film-film tersebut diterima oleh masyarakat secara keseluruhan. Kata  Kunci: Analisis  sentimen,  Dataset  rating  film,  Decision  Tree,  Film,  Hiburan,  IMDb,  Kualitas  film, Metode klasifikasi, Naive Bayes, Pembuat film, Penonton, Performa, Pohon keputusan, Produsen, Rating film, Respon penonton, Teorema Bayes, Ulasan pengguna, Wawasan berharga, Pengalaman menonton.
Abstract
Movies  are  one  of  the  most  popular  forms  of  entertainment  worldwide.  IMDb  serves  as  a  leading platform in the film industry, allowing users to provide ratings and reviews for the movies they watch. Sentiment analysis on IMDb movie ratings becomes crucial in understanding audience responses to these films. This exploration compares the performance of Decision Tree and Naive Bayes in conducting sentiment analysis on IMDb movie ratings. Decision Tree utilizes a decision tree structure to classify data, whereas Naive Bayes uses Bayes' theorem to calculate the probability of text classes. By comparing these two methods, this exploration provides valuable insights for filmmakers, producers, and audiences in comprehending how these films are perceived by society as a whole.
Keywords: Analysis of sentiment, Audience, Audience response, Bayes' theorem, Classification method, Decision Tree, Decision tree, Entertainment, Film, Film maker, Film quality, Film rating, Film rating dataset, IMDb, Naive Bayes, Performance, Producer, User reviews, Valuable insights, Viewing experience.

## PENDAHULUAN
Film  merupakan  salah  satu  bentuk  hiburan  yang  sangat  populer  di  dunia  saat  ini. Dalam  dunia  yang  penuh  dengan  keragaman,  setiap  orang  memiliki  preferensi  dan pendapat  mereka  sendiri  tentang  film  yang  mereka  tonton.  Beberapa  orang  mungkin menyukai film aksi yang penuh dengan kegembiraan dan adegan laga, sementara yang lain mungkin lebih tertarik dengan film drama yang menggugah emosi. Dalam keadaan seperti ini, IMDb hadir sebagai salah satu platform terkemuka dalam industri film yang memberikan kesempatan  kepada  pengguna  untuk  memberikan  rating  dan  ulasan  tentang  film  yang mereka  saksikan  (Ramadhan  &  Ramadhan,  2022).  IMDb  menjadi  tempat  di  mana penggemar film dari seluruh dunia dapat berbagi pendapat mereka tentang film-film yang telah  mereka  tonton.  Dengan  adanya  platform  ini,  pengguna  IMDb  dapat  memberikan rating berdasarkan pengalaman mereka saat menonton film. Mereka juga dapat menulis ulasan yang mendalam tentang apa yang mereka suka atau tidak suka dari film tersebut (Pandunata  et  al.,  2023).  Hal  ini  memberikan  kesempatan  kepada  pengguna  lain  untuk mendapatkan  wawasan  tentang  film  yang  ingin  mereka  tonton  sebelum  mereka  benar- benar menontonnya. Dalam industri film yang terus berkembang, IMDb menjadi sumber informasi yang sangat berharga (Tarımer et al., n.d.) .
Namun, dengan banyaknya film yang dirilis setiap tahun, menjadi tantangan bagi para produsen  film,  pembuat  kebijakan,  dan  penonton  untuk  memahami  bagaimana  film tersebut diterima oleh masyarakat. Inilah mengapa analisis sentimen pada rating film IMDb menjadi  penting (Çizmeci  &  Öüdücü,  n.d.) .  Untuk  menganalisis  sentimen  dari  ulasan pengguna, kita dapat memperoleh wawasan yang berharga tentang apakah film tersebut mendapatkan respon positif, negatif, atau netral dari penonton(Rizal et al., 2023).
Eksplorasi ini akan menggunakan pendekatan perbandingan antara Decision Tree dan Naive Bayes dalam melakukan analisis sentimen pada rating film IMDb(Topal & Ozsoyoglu, 2016). Decision Tree merupakan algoritma pembelajaran mesin yang menggunakan struktur pohon keputusan untuk mengklasifikasikan data(Pradeep et al., 2020). Dalam eksplorasi ini, kita akan menggunakan pendekatan perbandingan antara Decision Tree dan Naive Bayes untuk melakukan analisis sentimen pada rating film IMDb (Bristi et al., n.d.). Decision Tree adalah  salah  satu  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  sangat  populer.  Algoritma  ini menggunakan  struktur  pohon  keputusan  untuk  mengklasifikasikan  data.  Dengan menggunakan Decision Tree, kita dapat mengidentifikasi pola-pola dalam data rating dan ulasan  pengguna  untuk  memprediksi  sentimen  yang  terkandung  di  dalamnya.  Selain Decision Tree, kita juga akan menggunakan metode Naive Bayes dalam eksplorasi ini (Su & Zhang, n.d.). Naive Bayes adalah metode klasifikasi statistik yang menggunakan teorema Bayes untuk menghitung probabilitas kelas dari suatu teks. Dengan menggunakan Naive Bayes, kita dapat menghitung probabilitas bahwa suatu ulasan pengguna memiliki sentimen positif, negatif, atau netral berdasarkan kata-kata yang terkandung di dalamnya. Dengan membandingkan  performa  antara  Decision  Tree  dan  Naive  Bayes,  kita  akan  dapat menentukan  metode  mana  yang  lebih  efektif  dalam  melakukan  analisis  sentimen  pada rating film IMDb (Rizal et al., 2023). Hasil dari eksplorasi ini dapat memberikan wawasan yang  berharga  bagi  para  pembuat  film,  produsen,  dan  penonton  dalam  memahami bagaimana film-film tersebut diterima oleh masyarakat secara keseluruhan. Sementara itu, Naive Bayes adalah metode klasifikasi statistik yang menggunakan teorema Bayes untuk menghitung  probabilitas  kelas  dari  suatu  teks.  Dalam  eksplorasi  ini,  akan  menggunakan dataset  rating  film  IMDb  sebagai  sumber  data  (Rish,  n.d.).  Tujuannya  adalah  untuk menentukan metode mana yang lebih efektif dalam menganalisis sentimen pada rating film IMDb. Hasil dari eksplorasi ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga bagi para produsen film, pembuat kebijakan, dan penonton dalam memahami bagaimana film- film  yang  mereka  produksi  atau  tonton  diterima  oleh  masyarakat.  Dengan  demikian, eksplorasi ini dapat berkontribusi dalam meningkatkan kualitas film yang diproduksi serta pengalaman menonton para penonton (Pradeep et al., 2020).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi analisis sentimen pada rating film IMDb melalui  pendekatan  perbandingan  antara  metode  Decision  Tree  dan  Naive  Bayes. Pendekatan ini akan menggali berbagai ulasan dan rating yang diberikan pengguna pada film-film  di  platform  IMDb.  Metode  Decision  Tree  akan  digunakan  untuk  membangun
model yang dapat memprediksi sentimen positif atau negatif berdasarkan fitur-fitur yang diambil dari ulasan pengguna. Di sisi lain, metode Naive Bayes akan digunakan sebagai perbandingan untuk mengidentifikasi keunggulan dan kelemahan keduanya dalam analisis sentimen  terhadap  rating  film  IMDb.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  pemahaman  yang  lebih  dalam  mengenai  kinerja  dan  keefektifan  kedua metode tersebut dalam menganalisis sentimen pada platform IMDb.

## A. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  pada  rating  film  IMDb  melibatkan  pemahaman  opini  atau sentimen yang terkandung dalam ulasan atau rating yang diberikan oleh pengguna. Metode yang umum digunakan dalam analisis sentimen ini antara lain Decision Tree dan Naive Bayes.
B. Decision Tree
Pohon keputusan merupakan model prediktif yang menggunakan struktur pohon untuk  membuat  keputusan  berdasarkan  serangkaian  aturan  dan  pemisahan  data berdasarkan fitur yang relevan. Dalam analisis sentimen IMDb, pohon keputusan dapat memisahkan ulasan menjadi kategori positif, negatif, atau netral berdasarkan fitur-fitur tertentu seperti kata-kata kunci, sentimen, atau fitur lainnya.
C. Naive Bayes
Naive  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  berdasarkan  teorema  probabilitas  Bayes.
Meskipun sederhana, Naive Bayes efektif dalam analisis sentimen karena menghitung probabilitas  bahwa  suatu  ulasan  termasuk  dalam  kategori  tertentu  berdasarkan kemungkinan  kata-kata  atau  fitur  yang  muncul  dalam  ulasan  tersebut.  Ini  dianggap "naif" karena asumsi bahwa fitur-fitur (kata-kata dalam kasus analisis sentimen) adalah independen satu sama lain.
Dalam eksplorasi analisis sentimen menggunakan metode ini, langkah-langkah umum meliputi:
1) Pemrosesan Data: Ulasan dari IMDb harus diproses, termasuk pembersihan teks, penghapusan  stop  word,  tokenisasi,  dan  vektorisasi  (mengubah  teks  menjadi representasi numerik).
2) Pembagian Data: Data kemudian dibagi menjadi set pelatihan (training set) dan set pengujian (testing set) untuk melatih model dan menguji kinerjanya.
3) Pelatihan Model: Model Decision Tree dan Naive Bayes akan dilatih menggunakan set pelatihan. Dalam pelatihan, model akan belajar untuk mengenali pola-pola yang ada di dalam data latih.
4) Evaluasi  Model:  Setelah  pelatihan,  model  akan  dievaluasi  menggunakan  set pengujian untuk melihat seberapa baik model tersebut memprediksi sentimen dari ulasan IMDb. Metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja model.
5) Optimasi  dan  Penyetelan:  Kadang-kadang,  parameter  model  dapat  disesuaikan atau fitur-fitur tambahan dieksplorasi untuk meningkatkan kinerja model.
D. Analisis Sentimen pada IMDb
Analisis  sentimen  pada  IMDb  Ratings  mencakup  proses  mengekstraksi, menginterpretasi, dan memahami sentimen yang terkandung dalam ulasan atau rating yang  diberikan  oleh  pengguna  IMDb  terhadap  film.  IMDb  adalah  platform  yang mengumpulkan ulasan, peringkat, dan pendapat pengguna tentang film, dan analisis sentimen pada IMDb Ratings fokus pada mengevaluasi apakah ulasan tersebut bersifat positif, negatif, atau netral terhadap suatu film.
Langkah-langkah dalam Analisis Sentimen IMDb Ratings:
1) Pengumpulan Data
Data yang digunakan untuk analisis sentimen diambil dari ulasan pengguna pada IMDb. Ini bisa berupa teks ulasan, peringkat numerik, atau keduanya. Pengumpulan data ini bisa dilakukan secara otomatis melalui API IMDb atau dengan teknik web scraping.
2) Pemrosesan Teks
Teks ulasan sering kali memerlukan pembersihan dan pemrosesan sebelum analisis dilakukan. Ini melibatkan langkah-langkah seperti menghapus karakter khusus, mengubah teks menjadi huruf kecil,  menghilangkan stopwords (kata- kata  umum  yang  tidak  memberikan  informasi  penting),  dan  melakukan tokenisasi (memisahkan teks menjadi token atau kata-kata individual).
3) Analisis Sentimen
Setelah pemrosesan teks, dilakukan analisis sentimen menggunakan teknik-teknik seperti
a) Lexicon-based Sentiment Analysis: Memanfaatkan kamus kata-kata dengan sentimen  yang  sudah  diketahui  (positif,  negatif,  netral)  untuk  menilai sentimen dalam teks.
b) Machine  Learning  (ML)  Approaches:  Menerapkan  model  pembelajaran mesin seperti Naive Bayes, Logistic Regression, atau Neural Networks untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam kategori sentimen berbeda.

## 4) Klasifikasi Sentimen
Setelah analisis, ulasan diklasifikasikan ke dalam kategori sentimen tertentu (positif, negatif, netral) berdasarkan hasil analisis yang dilakukan.
5) Evaluasi dan Interpretasi Hasil
Metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score digunakan untuk menilai kinerja model atau teknik yang digunakan dalam analisis sentimen IMDb Ratings. Hasil ini kemudian diinterpretasikan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana ulasan di IMDb merespons suatu film.

## E. Evaluasi Model
Evaluasi  model  dalam  konteks  analisis  sentimen  IMDb  Ratings  atau  dalam analisis  sentimen  secara  umum  melibatkan  langkah-langkah  untuk  menilai  seberapa baik model tersebut mampu memprediksi atau mengklasifikasikan sentimen dari ulasan atau  data  yang  diberikan.  Berikut  adalah  beberapa  metrik  evaluasi  yang  umum digunakan:
1) Akurasi ( Accuracy)
Akurasi  mengukur  seberapa  sering  model  benar  dalam  memprediksi  sentimen secara keseluruhan dari semua prediksi yang dilakukan.
2) Presisi ( Precision)
Presisi mengukur seberapa banyak dari prediksi positif yang dilakukan oleh model adalah benar. Dalam konteks analisis sentimen, presisi mengukur seberapa tepat model dalam mengidentifikasi sentimen positif dari ulasan.
3) Recall (Recall/Sensitivity)
Recall  mengukur  seberapa  banyak  dari  keseluruhan  kelas  positif  yang  dapat diidentifikasi  oleh  model.  Dalam  analisis  sentimen,  ini  mengukur  seberapa  baik model mengenali semua ulasan yang seharusnya diklasifikasikan sebagai positif.
4) F1-Score
F1-Score merupakan perpaduan antara presisi dan recall. Ini berguna ketika ada ketidakseimbangan kelas (imbalance class) dalam data. F1-Score memberikan nilai yang seimbang antara kedua metrik tersebut.
5) 5. Confusion Matrix
Matriks kebingungan menampilkan performa model dalam mengklasifikasikan setiap  kelas.  Ini  memungkinkan  kita  untuk  melihat  seberapa  baik  model  dapat membedakan antara kelas positif, negatif, dan netral.
6) Kurva ROC ( Receiver Operating Characteristic)
Kurva ROC mengukur kinerja model untuk berbagai ambang batas (threshold) dalam  klasifikasi.  Area  di  bawah  kurva  ROC  (AUC-ROC)  memberikan  gambaran tentang seberapa baik model membedakan antara kelas positif dan negatif.

## F. Langkah Evaluasi Model
1) Pembagian Data: Data dibagi menjadi set pelatihan (training set) dan set pengujian (testing set).
2) Pelatihan Model: Model dilatih menggunakan data pelatihan dengan teknik-teknik seperti Naive Bayes, Decision Trees, atau algoritma Machine Learning lainnya.
3) Pengujian  Model:  Model  diuji  menggunakan  data  pengujian  untuk  menghasilkan prediksi sentimen. Hasil prediksi ini kemudian dievaluasi menggunakan metrik-metrik evaluasi yang telah disebutkan di atas.
4) Penyetelan Model (Opsional): Kadang-kadang, parameter model disesuaikan untuk meningkatkan kinerja, terutama dalam algoritma Machine Learning yang memiliki parameter yang dapat diatur.
5) Interpretasi Hasil: Hasil evaluasi digunakan untuk memahami seberapa baik model dalam  mengklasifikasikan  sentimen.  Ini  membantu  untuk  mengevaluasi  apakah model  dapat digunakan secara efektif  dalam  memprediksi sentimen ulasan IMDb atau tidak.
Evaluasi  model  penting  untuk  memastikan  model  yang  digunakan  dapat memberikan prediksi sentimen yang akurat dan dapat diandalkan. Metrik evaluasi memberikan gambaran yang lebih komprehensif tentang kekuatan dan kelemahan model dalam melakukan klasifikasi sentimen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Semua metodologi yang digunakan pada penelitian ini akan dijelaskan pada bagian ini. Konsep metodologi yang digunakan pada gambar 1.0. Metodologi yang akan dilakukan pada penelitian ini yang pertama adalah Extract Data, Text Processing, Training dan Testing set,  penggunaan  model Decision  Tree    dan Naïve  Bayes ,  melakukan  evaluasi  hasil  kerja setiap algortima.
Gambar 1. Diagram Alir Alur kerja diatas akan diulas pada sub-bab dibawah ini
A. Deskripsi Data
Data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  kali  ini  seperti  yang  sudah  disebutkan diatas yakni dari IMBd terkait review untuk sebuah film. Dataset ini berjenis berkas txt. Txt adalah sebuah berkas teks yang memuat sekumpulan teks sederhana tanpa adanya gambar, video, music, dsb didalamnya. Berkas inilah yang biasa digunakan untuk melakukan Analisa lebih  lanjut  dalam text  processing.  Berikut  adalah  tampilan  isi  dalam  dataset  yang  akan ditelaah pada penelitian saat ini.
Gambar 2. Dataset : imdb_labelled.txt
Dalam  dataset  tersebut  terdapat  2  kolom  dengan  memiliki  2  jenis  tipe  data  yang berbeda. Untuk kolom pertama sebelah kiri yakni A very, very, very slow-moving, aimless movie about a distressed, drifting young man dengan jenis tipe data string. String adalah tipe  data  berupa  teks  atau  huruf.  Dari  karakteristik  pada  setiap  nilai  yang  ada  pada imdb_labelled.txt dapat dilihat bahwa kolom tersebut adalah sekumpulan komentar dari para  pengguna  terkait  sebuah  film  yang  mereka  tonton,  dan  terakhir  adalah  kolom  0, terdapat  dua  jenis  nilai  yang  ada  pada variable  ini  berdasarkan  asal  dari  dataset  ini menjelaskan bahwa 0 yang memiliki arti negative dan 1 yang bermakna positive.

## B. Pemrosesan Data
Dalam natural language processing ada tiga langkah penting yang membuka jalan bagi analisis dan pemodelan yang sukses yaitu : Enrichment, Preprocessing,
Transformation. Tahapan – tahapan yang telah disebutkan adalah tahapan yang dilakukan pada penelitian ini:
1. Enrichment
Enrichment  atau  pengayaan  adalah  Teknik  yang  dapat  meningkatkan  konten informasi dari data teks, menjadikannya lebih berharga untuk tugas-tugas NLP. Proses ini terutama melibatkan tambahan pengetahuan dan fitur  terbaru yang tidak secara eksplisit ada dalam teks mentah. Pada penelitian kali ini menggunakan Part Of Speech untuk menetapkan kategori tata bahasa (misalnya, kata benda, kata kerja, kata sifat) untuk setiap kata dalam teks.
2. Preprocessing
Preprocessing  adalah  tahap  membersihkan  dan  menyiapkan  data  teks  untuk analisis lebih lanjut. Hal ini bertujuan untuk menghilangkan noise, ketidakkonsistenan, dan informasi yang tidak relevan yang dapat menghambat tugas-tugas hilir. Langkah- langkah  prapemrosesan  yang  dilakukan  meliputi:  1)menghapus  tanda  baca, 2)menghapus nomor, 3)menghapus kata yang kurang dari 3 huruf, 4) menghapus kata yang  tidak memiliki arti seperti “the”, “a”, “end”, dan sebagainya. 5). Menjadikan semua huruf kecil, 6). Mengurangi kata-kata ke Stem,7)menghapus semua kata selain kata sifat, kata keterangan, dan kata benda.
3. Transformation and Frequencies
Transformation atau Transformasi melibatkan pemetaan data tekstual yang cocok untuk  algoritme  pembelajaran  mesin.  Sementara  Frequencies  adalah  tahapan  yang melibatkan  penghitungan  kemunculan  kata-kata  individual  dalam  data  teks.  Hal  ini membantu mengidentifikasi kata kunci, pola, dan topik yang dominan. Kali ini peneliti melakukan  :  1).  Membuat Bag  of  words  2).  Menghitung  frekuensi  istilah  relative,  3). Mendapatkan representasi vektor dari setiap dokumen.

## C. Analisis Sentimen pada Decision Tree
Algoritma pertama yang digunakan adalah Decision Tree atau Pohon Keputusan, peneliti melakukan partisi data yang sudah bersih menjadi 2 bagian yakni sebanyak 80% untuk training atau bahan ajar algoritma, dan 20% untuk testing atau pengujian kemampuan model. Disa dilihat pada Gambar 3 bahwa hasil dari belajar mesin pada algoritma Decision Tree :
Gambar 3 : Decision Tree’s score
D. Analisis Sentimen pada Naïve Bayes
Algoritma  kedua  yang  digunakan  adalah Naïve  Bayes ,  sama  halnya  seperti  pada Algoritma Decision Tree peneliti membagi data menjadi 2 bagian yakni 80% sebagai data training dan sisanya yakni 20% sebagai data testing dan mendapatkan hasil sebagai berikut:
Gambar 4. Result score of Naïve Bayes algorithm

## E. Perbandingan
Dari hasil penggunaan 2 algoritma yang berbeda ini bisa dilihat ada perbedaan yang sangat  signifikan  pada  kedua  algoritma,  nilai  akurasi  dari decision  tree  adalah  71.58%, cohen’s kappa : 0.423, overall error :28.42%, correctly classified : 68, incorrectly classified : 27. Sementara nilai akurasi yang dihasilkan algoritma naïve bayes yakni 48.421%, correct classified : 46, wrong classified : 49, error : 51.579%, cohen’s kappa(k) : 0%
Tabel 1.  Perbandingan hasil akurasi dari pemodelan Decision Tree dan Naive Bayes
Algoritma Correct Classified Incorrect Classified Accuracy Cohen’s Kappa (K) Error Decision Tree 68 27 71.58% 0.423 28.42% Naive Bayes 46 49 48.421% 0% 51.579%

## F. Pembahasan
Metrik  kinerja  dari  kedua  pengklasifikasi  menyatakan  kesimpulan  bahwa pengklasifikasi decision tree memberikan hasil terbaik dalam hal accuracy, cohen’s kappa. Correctly classified, overall error untuk set data IMDb.
Hasil pada penelitian Eksplorasi Analisis Sentimen pada Rating Film IMDb: Pendekatan Perbandingan menggunakan Decision Tree dan Naive Bayes adalah sebagai berikut pada gambar 5:
Gambar 5. Workflow
Pada gambar 5 diatas, terdapat 6 tahapan yang telah dilakukan yakni sebagai berikut :
1. Extract Data
Terdapat  CSV  Reader  Node  yang  berguna  untuk  memasukkan  data  dari penyimpanan komputer ke dalam platform KNIME, karena data masih bersifat kotor dan belum dapat memenuhi kriteria untuk dilakukan step selanjutnya, maka dari itu perlu dilakukan ekstraksi berupa Table Manipulator sebagai perubah nama kolom yang semula berbentuk “A very, very, very slow - moving, aimless,..” menjadi “review” dilakukan  perubahan  pada  nama  kolom  agar  mempermudah  mengenali  kolom dalam proses analisa selanjutnya dan mengonversi tipe data pada kolom “category” yang semula numeric menjadi string. Hal ini dilakukan karena tipe data pada kolom tersebut  akan  mendukung  proses  perubahan  label  pada  nilai  data  yang  terdapat pada kolom “category” mulanya adalah “0” menjadi “NEG”, dan “1” dirubah menjadi label “POS” menggunakan Column Expressions.  Tahap ke empat merubah tipe data pada kolom “review” adalah String, dalam analisa sentimen tipe data yang memenuhi syarat adalh tipe data dokumen teks, sehingga dilakukan pengubahan menggunakna String to Document Node, hingga sampailah ke penghujung fase pertama ini yakni melakukan pemfilteran terhadap data yang menjadi titik fokus penilitan selanjutnya yakni hanya menjadikan kolom “Document”.
2. Enrichment
Tahap  Enrichment  kita  gunakan  untuk  melakukan  pengelompokkan  (tag) pada setiap kata apakah pada kata tersebut termasuk kedalam kata benda, kata sifat, kata bantu, dan seterusnya menggunakan metode POS Tagging.
3. Prepocessing
Fase Prepocessing menjadi tahapan yang paling panjang yang mempunyai 7
bagian  yakni  pertama  melakukan  penghapusan  tanda  baca,  nomor-nomor  yang tidak diperlukan, kata-kata yang hanya memiliki sedikit huruf seperti sebagai contoh : “you”, “and”, “for”, dan lain sebagainya. Selanjutnya adalah menghapus kata -kata yang tidak memiliki arti dalam setiap kalimat, menyamaratakan huruf besar yang ada pada setiap kalimat menjadi huruf kecil semua, lalu meriduksi stemming kata mecin bisa  menerjemahkan  kata  dengan  lebih  baik,  dan  yang  terakhir  adalah  setelah melakukan  pengelompokkan  (tag)  tahap  terakhir  pada  fase  prepocessing  adalah melakukan pemfilteran dengan mengambil kata yang berada pada kelompok kata sifat, kata benda, dan kata bantu.
4. Transformation and Frequencies
Fase  ini  ada  tiga  tahap  dimana  tahapan  yang  pertama  adalah menggabungkan file Dokumen yang sudah dibuat pada tahap Extract Data dan file yang ada pada tahap Perpocessing. Dua hasil ekstraksi tersebut digabung menjadi 1 data dalam bentuk kolom bertipe data Term menggunakan Bag of Words Creator, lalu setelah pada data Term di hitung bobot nilai per-row nya menggunakan TF Node dengan rumus sebagai berikut :
Nilai yang memiliki bobot tertinggi akan di pilih menjadi nilai yang memiliki makna penting pada setiap katanya. Lalu lanjut dengan merubahnya kedalam nilai vektor, yang  bertujuan  untuk  mempermudah  mesin  mempelajari  data  sehingga  tidak memakan waktu banyak dalam menganalisa dan akan memberikan hasil yang lebih akurat, serta sebagai alat pencocokan apakah dokumen yang satu dengan dokumen yang lainnya dalam data memiliki kesamaan atau tidak.
5. Classification
Mengekstrak  kolom  “category”  ke  dalam  sebuah  label  sehingga  dapat dijadikan  titik  acuan  untuk  pembelaran  mesin  dalam  melakukan  klasifikasi menggunakan Category to Class node, menggunakan Partitioning node agar dapat membagi data menjadi 2 bagian yakni data pelatihan (training) dan data pengujian (testing), pada babak ini bagian pelatihan hanya diambil 80% sementara data latihan menjadi 20%, yang mengacu aturan 80:20 pada The Pareto Principle menyatakan bahwa  sekitar  80%  dampak  berasal  dari  20%  penyebab.  Ada  2  jenis  algoritma
pembelajaran mesin yang dilakukan pada penelitian ini yaitu Decision Tree dan Naive Bayes. Pada gambar diatas terdapat Decision Tree Learner Node sebagai algoritma yang  bertugas  untuk  mempelajari  data  yang  sudah  bersih  dan  dilanjut  dengan Decision  Tree  Predictor  Node  Sebagai  alat  untuk  menguji  kecerdasan  model. Tahapan yang sama juga berlaku pada pemodelan Naive Bayes.
6. Scoring
Dan  yang  terakhir  menuju  kedalam  tahap  Scoring,  dimana  melakukan perbandingkan pada 2 jenis algoritma yang telah digunakan pada penilitan kali ini yaitu  Decision  Tree  dan  Naive  Bayes  dengan  hasil  skor  tertinggi  adalah  pada algoritma  Decision  Tree.  Pada  gambar  6  terlihat  tingkat  akurasi  pada  ROC  Curve hampir membentuk sudut siku-siku, dengan sudut True Positive Rate (TPR) berapa di bawah titik 0.5 yang artinya nilai t adalah 0,65 dari sekali 0-1.

## Gambar 6 Visualization of Decision Tree

## SIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  bahwa,  telah  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  dataset IMDb  yang  berisi  ulasan  tentang  sebuah  film.  Tujuan  utama  adalah  mengklasifikasikan kalimat-kalimat dalam ulasan tersebut menjadi positif atau negatif. Untuk mencapai tujuan ini,  menggunakan  dua  algoritma  klasifikasi,  yaitu Decision  Tree  dan  Naive  Bayes.  Hasil analisis menunjukkan  bahwa Decision Tree muncul sebagai algoritma yang memberikan akurasi terbaik untuk dataset di penelitian ini. Tentu menandakan kemampuan Decision Tree untuk memahami dan mengklasifikasikan sentimen dengan baik dalam konteks ulasan film IMDb. Namun, temuan menarik lainnya muncul dalam proses ini adalah meskipun Decision Tree memberikan performa yang sangat baik, kami meyakini bahwa potensi peningkatan skor  terbaik  dapat  dicapai  melalui  penambahan  data.  Pengumpulan  lebih  banyak  data dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  terhadap  variasi  sentimen  dalam
ulasan,  sehingga  meningkatkan  kemampuan  model  untuk  menggeneralisasi  dan mengklasifikasikan dengan lebih tepat. Tantangan selanjutnya dalam penelitian ini adalah untuk  terus  memperluas  dan  memperkaya dataset.  Untuk  saat  ini  berencana  agar melibatkan  lebih  banyak  ulasan,  termasuk  dari  berbagai  genre  dan  periode  waktu,  agar model  dapat  menjadi  lebih  tangkas  dan  dapat  diandalkan  dalam  mengklasifikasikan sentimen pada ulasan film IMDb.

## DAFTAR PUSTAKA
Bristi, W. R., Zaman, Z., & Sultana, N. (n.d.). Predicting IMDb Rating of Movies by Machine Learning Techniques. https://www.rottentomatoes.com
Çizmeci,  B.,  &  Öüdücü,  G.  (n.d.). Predicting  IMDb  Ratings  of  Pre-release  Movies  with Factorization Machines Using Social Media.
Pandunata, P., Nurdiansyah, Y., & Alfina, F. D. (2023). Aspect-Based Sentiment Analysis of Avatar  2  Movie  Reviews  on  IMDb  Using  Support  Vector  Machine. E3S  Web  of Conferences, 448, 02041. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202344802041
Pradeep, K., Tinturosmin, C. R., Durom, S. S., & Anisha, G. S. (2020). Decision Tree Algorithms for  Accurate  Prediction  of  Movie  Rating. Proceedings  of  the  4th  International Conference  on  Computing  Methodologies  and  Communication,  ICCMC  2020,  853 – 858. https://doi.org/10.1109/ICCMC48092.2020.ICCMC-000158
Ramadhan, N. G., & Ramadhan, T. I. (2022). Analysis Sentiment Based on IMDB Aspects from
Movie Reviews using SVM. Sinkron, 7(1), 39 – 45. https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i1.11204
Rish, I. (n.d.). An empirical study of the naive Bayes classifier.
Rizal,  C.,  Kifta,  D.  A.,  Nasution,  R.  H.,  Rengganis,  A.,  &  Watrianthos,  R.  (2023). Opinion classification  for  IMDb  review  based  using  naive  bayes  method.  030025. https://doi.org/10.1063/5.0171628
Su, J., & Zhang, H. (n.d.). A Fast Decision Tree Learning Algorithm Introduction and Related Work. www.aaai.org
Tarımer, İ., Çoban, A., & Kocaman, A. E. (n.d.). Sentiment Analysis on IMDB Movie Comments and Twitter Data by Machine Learning and Vector Space Techniques.
Topal, K., & Ozsoyoglu, G. (2016). Movie Review Analysis: Emotion Analysis of IMDb Movie Reviews. IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining.