## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4023

## Klasifikasi Data Review IMDb Berdasarkan Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Gita Cahyani, Wiwi Widayani, Sharazita Dyah Anggita * , Yoga Pristyanto, Ikmah, Acihmah Sidauruk
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta , Yogyakarta, Indonesia Email: 1 gita.24@students.amikom.ac.id, 2 wiwi.w@amikom.ac.id, 3,* sharazita@amikom.ac.id,
4 yoga.pristyanto@amikom.ac.id , 5 ikmahdarwan01@amikom.ac.id , 6 acihmah@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: sharazita@amikom.ac.id
Abstrak− Kemajuan dari teknologi Web 2.0 mendorong penciptaan konten website pribadi yang melibatkan sentimen seperti blog, tweets, web forum dan berbagai jenis media sosial. Internet Movie Database (IMDb) adalah situs web yang menyediakan informasi mengenai film dari seluruh dunia, termasuk orang-orang yang terlibat di dalamnya , nominasi yang pernah didapat, dan review dari para pengunjung. Banyaknya film maupun review pada IMDb menyebabkan user atau visitor harus memeriksa review satu per satu untuk mengetahui film rating tersebut. User atau visitor harus bisa menyimpulkan review film yang akan dipilih  apakah  mempunyai  arah  sentimen  yang  positif  atau  negatif  dari  user  sebelumnya.  Hal  ini  tentunya  membutuhkan membutuhkan waktu bagi user yang belum berpengalaman menggunakan IMDb. Analisis sentimen dapat dijadikan sebuah solusi untuk dapat melabelkan review positif dan negatif. Salah satu algoritma yang dapat digunakan dalam analisis sentimen adalah algoritma Support Vector Machine (SVM). Tujuan dari penelitian ini dilakukan untuk menguji tingkat akurasi algoritma SVM dalam klasifikasi sentiment review film pada IMDb. Hasil pengujian yang dilakukan menggunakan algoritma Support Vector Machine menghasilkan nilai akurasi sebesar 86.5%. Algoritma SVM juga mampu menghasilkan nilai presisi sebesar 90.67% dan nilai recall sebesar 91.62%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Support Vector Machine; Internet Movie Database (IMDb)
Abstract− Advances in Web 2.0 technology encourage the creation of personal website content involving sentiments such as blogs, tweets, web forums, and various types of social media. The Internet Movie Database (IMDb) is a website that provides information about films from around the world, including the people involved, nominations received, and reviews from visitors. The number of movies and reviews on IMDb causes users or visitors to check the reviews to find out the film rating, so it takes time for users who have no experience using IMDb. Sentiment analysis can be a solution to label positive and negative reviews. One of the algorithms used in sentiment analysis is the Support Vector Machine (SVM) algorithm. This study aimed to test the accuracy of the SVM algorithm in the classification of sentiment review films on IMDb. The tests carried out using the Support Vector Machine algorithm resulted in an accuracy value of 86.5%. The SVM algorithm can also produce a precision value of 90.67% and a recall value of 91.62%.
Keywords : Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Internet Movie Database (IMDb)

## 1. PENDAHULUAN
Internet  merupakan  jaringan  komputer  berskala  internasional  yang  dapat  membuat  masing-masing  komputer saling berkomunikasi dari berbagai tempat, negara, benua sehingga dapat berkomunikasi dengan protocol tertentu, saling  mengirimkan  dan  mendapat  informasi.  Internet  secara  tidak  langsung  merubah  paradigma  dalam mendapatkan informasi dan komunikasi, yang tidak lagi dibatasi oleh dimensi ruang dan waktu. Melalui internet semua orang bisa mendapatkan informasi dan berkomunikasi  sesuai  pribadi masing-masing  [1]. Perkembangan internet dewasa ini sangat pesat dengan ditandai meningkatnya pengguna internet dunia. Kemajuan dari teknologi Web 2.0 mendorong penciptaan konten web pribadi  yang melibatkan sentimen seperti blog, tweets, web forum dan berbagai jenis media sosial.  Tujuan dari opinion mining dan sentiment analysis adalah untuk membantu orang menemukan  informasi  yang  berharga  dari  sejumlah  data  yang  tidak  terstruktur  [2],  mendeteksi  popularitas  di dalam teks berupa ulasan negatif atau positif maupun netral melalui proses text mining [3]. Pengguna situs-situs website  yang menyajikan informasi  tentang film dan bagaimana review dan rating film  semakin lama semakin bertambah  dengan  adanya  banyak  komentar-komentar  yang  yang  ditinggalkan  oleh  para  pengunjung  website tersebut. banyaknya review menjadi kualitas dari  film sulit untuk diketahui, untuk itu diperlukan adanya teknik pengklasifikasian review  film sehingga  dapat  diukur  kualitas  baik  dan  buruknya  suatu  film  berdasarkan  review yang ditinggalkan pada pengguna website [4].
Internet Movie Database (IMDb) adalah situs web yang menyediakan informasi mengenai film dari seluruh dunia,  termasuk  orang-orang  yang  terlibat  di  dalamnya  mulai  dari  aktor/aktris,  sutradara,  penulis,  penata  rias, soundtrack , nominasi yang pernah didapat, dan review dari para pengunjung. Ini mempengaruhi bagaimana cara pengguna mendapatkan informasi, dimana informasi dan hiburan dengan mudahnya kita akses lewat media digital. Selain itu, pengguna juga dapat berinteraksi satu sama lain antar sesama pengunjung dan memberikan tanggapan mengenai suatu film. Pengguna IMDb di Indonesia mencapai 1.3% dari seluruh dunia yaitu sekitar 1.3% dari 57 juta  visitors.  Hal  ini  membuat  Indonesia  berada  diperingkat  12  menurut  statistik  dari  hypestat  [5].  Mayoritas pengguna IMDb merupakan bukan pengguna unique . Dalam arti kata pengguna tidak menjadi member dan hanya mengunjungi situs dan mencari beberapa informasi tentang film. Perbandingannya sekitar 1 dari 5 mahasiswa di Bandung menjadikan IMDb acuan sebelum menonton film bioskop ataupun streaming [6]. Rating adalah bagian dari ulasan yang menggunakan simbol bintang dalam penilaian sebagai preferensi suatu produk dari pengalaman

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4023
Submitted: 14/04/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published: 25/07/2022
secara psikologis dan emosional saat berinteraksi. IMDb merupakan sebuah portal media informasi sudah lebih dari  cukup untuk membantu responden dalam memiliki informasi berkaitan dengan film tanpa harus mengecek portal sejenis. hasil penelitian menunjukkan bahwa rating IMDb berpengaruh signifikan terhadap keputusan untuk menonton sebuah film, disamping itu pengguna juga dapat membaca ulasan-ulasan yang menyertai ranting tersebut [7] . Dengan banyaknya film maupun review pada IMDb menyebabkan user atau visitor harus memeriksa review satu per satu untuk mengetahui film rating tersebut. Hal ini tentunya membutuhkan membutuhkan waktu bagi user yang  belum  berpengalaman  menggunakan  IMDb.  Sentiment  Analysis  dapat  menjadi  salah  satu  solusi  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut.  Pada  review  film  IMDb,  sentiment  analysis  digunakan  untuk mengklasifikasikan  film  apakah  berkategori  positif  atau  negatif  [8].  Tujuan  sentiment  analysis  ialah  untuk membantu user secara cepat dan efisien dalam menentukan film yang akan ditonton berdasarkan sentiment hasil review. Dalam proses sentiment analysis dapat digunakan metode text classification.
Beberapa penelitian telah dilakukan terkait penerapan text classification untuk mengetahui hasil sentiment analysis suatu topik. Penelitian yang dilakukan oleh Wanda dkk menggunakan algoritma Support Vector Machine dalam melakukan analisis sentimen cyberbullying pada kolom komentar Instagram. Hasil klasifikasi berupa kelas positif dan negatif yang dibedakan menjadi sentimen positif cyberbullying  dan sentimen negatif cyberbullying. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  didapatkan  tingkat  akurasi  terbaik  sebesar  90%,  precision  sebesar 94,44%, recall sebesar 85%, dan f-measure sebesar 89,47% dengan komposisi data latih 50% dan data uji 50% [9].  Penelitian  terkait  analisis  sentimen  juga  dilakukan  oleh  [10]  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk proses  analisis  sentimen.  Analisis  bertujuan  dengan  mengklasifikasi  data  twitter  yang  berisi  komentar  negatif maupun positif. Hasil pengujian menggunakan Naïve Bayes hanya mampu menghasilkan akurasi sebesar 55.80%. Pada penelitian lain yang dilakukan oleh [11] menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor (kNN). Dataset yang digunakan  ialah  komentar  pada  jasa  ekspedisi  barang  di  facebook.  Hasil  pengujian  menggunakan  kNN menghasilkan  nilai  akurasi  yaitu  79,21%.  Selain  itu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fadhilah  dkk  [12] menggunakan  algoritma  SVM  dalam  melakukan  proses  analisis  sentimen  terhadap  kualitas  layanan  internet provider berdasarkan data twitter. Hasilnya algoritma SVM mampu menghasilkan nilai akurasi sebesar 90% untuk kernel Linear dan 88% untuk kernel RBF. Berdasarkan penelitian yang dilakukan tersebut algoritma SVM mampu menghasilkan akurasi yang baik dibandingkan algoritma lainnya. Oleh karena itu pada penelitian ini digunakan algoritma SVM  untuk  melakukan  klasifikasi  review  film  pada  IMDb.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menguji  apakah algoritma SVM dapat menghasilkan kinerja yang baik  khususnya dalam klasifikasi  sentiment review film pada IMDb. Hasil dari penelitian ini dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah user dalam menyimpulkan sebuah review film apakah mengarah ke sentimen positif atau negatif. Selain itu penelitian ini juga dapat menjadi referensi bagi  penelitian  selanjutnya  terkait  analisis  sentimen  review  film.  Penelitian  [13]  melakukan  analisis  sentimen terhadap data sampel ulasan produk penyedia internet Indihome di Google Play site pada rentang waktu november 2020 hingga 15 desember 2020 sebanyak 2.539 data. Proses klasifikasi menggunakan 2 algoritma yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes Classifier(NBC). Penelitian dilakukan dengan membagi data training dan  testing  dengan  perbandingan  persentase  70:30,80:20  dan  90:10.  Rata-rata  akurasi  yang  dihasilkan  dengan perbandingan 70:30,  SVM mencapai 87.34% sedangkan NBC 84.21%. Perbandingan 80:20, SVM memiliki rata- rata  akurasi  89.11%  dan  NBC  84.65.  dan  pada  perbandingan  90:10  rata-rata  akurasi  yang  dihasilkan  SVM mencapai 86.54% sedangkan NBC 84,69%. dari penelitian tersebut disimpulkan bahwa SVM memiliki performa yang  lebih  baik  dalam  mengklasifikasikan  data  ulasan  myIndiHome.  di  tahun  sebelumnya  penelitian  dengan menerapkan dan membandingkan hasil algoritma algoritma SVM dan NBC pernah dilakukan oleh Ardianto dkk [14]. Penelitian dilakukan untuk mengukur sentimen pada media sosial twitter  terhadap pendidikan e-sports. hasil penelitian menunjukkan algoritma NBC dengan SMOTE mendapatkan nilai akurasi 70.32% dan nilai AUC 0.954, sedangkan SVM dengan SMOTE mendapatkan akurasi 66.92% dan nilai AUC 0.832. Berbanding terbalik dengan hasil penelitian[13], pada penelitian[14] akurasi yang dihasilkan algoritma NPC lebih tinggi dibandingkan dengan SVM dengan perbedaan 3.4%.  Penelitian yang dilakukan [18] dengan membandingkan 2 metode yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes Classifier (NBC), selain melakukan analisis sentimen penelitian ini juga melihat pro kontra yang terjadi pada pilkada Medan menggunakan Social Network Analysis melalui portal drone emprit akademi. Data pada penelitian ini diambil dari proses pembentukan hastag yaitu #pilkdamedan pada drone emprit akademi. Data yang diperoleh yaitu 10271, diambil dari 1 januari 2020 sampai 31 desember. Hasil Naive Bayes Classifier mendapatkan hasil akurasi lebih tinggi dari Support Vector Machine sebesar 81,72% milik NBC dengan proporsi  data 90:10  dan pada SNA akun @YanHarahap mendapatkan nodes tertinggi  yakni  911 nodes, serta dari 10326 tweet terdapat 11% yang dicurigai BOT oleh sistem DroneEmprit Academic.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode  klasifikasi  yang  dilakukan  untuk  analisis  sentimen  ini  memiliki  alur  yang  tergambar  pada  Gambar  1. Proses preprocessing dilakukan untuk  memvalidasi  dataset  yang meliputi proses tokenizing, filtering, stopword removal dan stemming .  Pembobotan  variabel  pada  dataset  dilakukan  dengan  algoritma information  gain yang dilanjutkan dengan proses klasifikasi review film menggunakan algoritma support vector machine.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4023
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
2.2 Dataset
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data review IMDb. Dataset sebanyak 2000 data. Dari 2000 data tersebut 80% digunakan sebagai data latih dan 20% digunakan sebagai data uji. Data review IMDb di dapat dari github. Adapun contoh potongan data review IMDb yang disimpan Excel dengan format .csv ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Sampel Dataset

## 2.3 Preprocessing
Tahap pertama yang dilakukan ialah preprocessing, tahap ini memiliki tujuan untuk membersihkan data dari noise dan  mempersiapkan  data  untuk  dilakukan  pembobotan.  Sehingga  data  yang  sudah  bersih  diharapkan  dapat memberikan hasil yang lebih akurat. Tahapan preprocessing antara lain meliputi proses memisahkan string tiap kata  (tokenizing),  penghapusan  kata  yang  terdiri  dari  dua  karakter  atau  kurang  (filtering),  menghilangkan  kata yang tidak memiliki pengaruh dalam klasifikasi (stopword removal), dan merubah bentuk kata menjadi kata dasar (stemming) [13]. Setelah selesai melalui tahapan pre-processing maka data disimpan kemudian siap untuk diolah ke tahap selanjutnya.

## 2.4 Terms Weighting Information Gain
Tahapan  Terms  Weighting  atau  pembobotan  dilakukan  dengan  memberikan  nilai  pada  suatu  kata  untuk menunjukkan seberapa penting suatu  kata dalam suatu  dokumen. Pada penelitian ini metode pembobotan yang digunakan adalah Information Gain. Berikut merupakan alur Information Gain ditunjukkan pada Gambar 3 [14].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4023
Gambar 3 . Alur Information Gain [14]
Berikut ini persamaan untuk menghitung nilai Entropy dan Information Gain:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ 𝑛 𝑖=1 − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 (1)
dimana, S : Himpunan kasus n : Jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −  ∑ 𝑛 𝑖=1 |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (2)
dimana, S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A | Si | : Jumlah kasus pada partisi ke-i | S | : Jumlah kasus dalam S

## 2.5 Klasifikasi
Merupakan suatu proses pemberian nilai objek data ke salah satu kelas tertentu  dari beberapa kelas yang sudah didefinisikan menggunakan algoritma Support Vector Machine yang ditujukan untuk membuat model klasifikasi. SVM merupakan algorimta yang dapat menemukan hyperplane terbaik yang membagi dua bagian class pada input space , dijelaskan pada Gambar 4.
Gambar 4. Algoritma SVM [15]

## 2.6 Evaluasi
Proses evaluasi model perlu dilakukan untuk mengukur kinerja dari model klasifikasi yang sudah dibuat dan untuk mengetahui  tingkat  akurasinya.  Metode  evaluasi  yang  digunakan  adalah  confusion  matrix.  Berikut  tabel  1 merupakan tabel confusion matrix [16].
Tabel 1. Confusion Matrix [16] Aktual Prediksi True False True TP FN

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4023
Aktual Prediksi True False False FP TN
Perhitungan  dari confusion  matrix dinyatakan  dalam  Persamaan  (3)  sampai  dengan  Persamaan  (5). Parameter TP ( True Positive ) menunjukkan jumlah prediksi positif dari aktual kelas positif. FP ( False Positive ) menyatakan  jumlah  prediksi  positif  dari  kelas  aktual  negatif. TN  ( True  Negative )  menyatakan  jumlah  prediksi negatif dari kelas aktual negatif. FN ( False Negative ) menunjukkan jumlah prediksi negatif dari kelas aktual positif [17].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (𝐴) = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) (3)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (𝑃) = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃+𝐹𝑃) (4)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (𝑅) = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃+𝐹𝑁) (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Preprocessing Dataset

## 3.1.1 Tokenizing dan Filtering
Tahap tokenizing adalah proses untuk memecah kalimat menjadi beberapa bagian atau kata. Pada kasus tertentu, proses ini dilakukan dengan membuang tanda baca yang dianggap tidak penting. Hasil dari proses tokenizing ini disebut dengan token. Tahap filtering merupakan proses menyaring untuk membuang kata tertentu yang tidak akan dipakai pada proses berikutnya, seperti simbol, angka, dan tanda pemisah lain yang biasa disebut delimiter . Hasil proses tokenizing dan filtering pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5 . Hasil Proses Tokenizing dan Filtering

## 3.1.2 Stopword Removal
Tahap stopword  removal adalah  proses  menghilangkan  kata-kata  yang  sering  muncul  namun  tidak  memiliki pengaruh dalam klasifikasi. Stopwords yang sangat sering muncul biasanya kata umum seperti ‘ and ’, ‘ are’ , atau ‘ this’ . Kata ini tidak berguna dalam klasifikasi, sehingga harus dihapus. Proses ini juga mengurangi jumlah data teks  dan  meningkatkan  kinerja  sistem.  Hasil  proses  stopword  removal  pada  penelitian  ini  ditunjukkan  pada Gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4023
Submitted: 14/04/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published: 25/07/2022

## 3.1.3 Stemming
Tahap stemming adalah proses perubahan bentuk  kata menjadi kata dasar. Metode pengubahan bentuk menjadi kata dasar ini menyesuaikan struktur bahasa yang digunakan. Apabila terdapat kata yang sama teridentifikasi lebih dari satu dengan bentuk berbeda maka kata tersebut diidentifikasi sebagai satu kata. Misalnya, kata-kata seperti “presentation”,  “presented”,  “presenting”  semua  dapat  direduksi  menjadi  kata  dasar  “present”.  Hasil  proses stemming pada penelitian ini ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil Proses Stemming

## 3.2 Terms Weighting Information Gain
Setelah  dilakukan  tahap  preprocessing,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  pembobotan  kata  menggunakan Information Gain. Pembobotan ini bertujuan untuk memberikan nilai kepada sebuah term dimana nilai dari term tersebut akan dijadikan sebagai input pada proses klasifikasi. Berikut ini tabel 2 merupakan proses perhitungan pembobotan menggunakan information gain.
Tabel 2 . Proses Pembobotan Information Gain Dokumen Fitur Sentimen Absolut Movie Best D1 Ya Ya Tidak P D2 Ya Ya Tidak P D3 Ya Ya Tidak N D4 Tidak Ya Ya P D5 Tidak Tidak Ya N D6 Tidak Tidak Ya N D7 Tidak Tidak Tidak P D8 Ya Tidak Tidak N D9 Ya Ya Ya P D10 Ya Ya Tidak p
Fitur  yang  terdapat  pada  tabel  2  merupakan  potongan  kata  dari  dokumen  yang  akan  dihitung  bobotnya. Pada kasus perhitungan bobot information gain menggunakan contoh kata ‘ absolut ’ dengan menghitung entropy pada dataset sebagai berikut.
Entropy (Set) = - [ ( 6 10 ) 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 10 ) − ( 4 10 ) 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 10 ) ]
Entropy (Set) = [ 0,4421793565 + 0.52877123795]
Entropy (Set) = 0,971

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4023
Selanjutnya mengambil  contoh  pada  kata  ‘ absolut ’  yang  memiliki value Ya  atau  Tidak. Hitung  nilai Entropy (S absolut ) sehingga menghasilkan perhitungan sebagai berikut. Hasil perhitungan entropy absolut dengan sentimen positif.
Entropy (Positif) = - [ ( 4 6 ) 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 6 ) − ( 2 6 ) 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 6 ) ]
Entropy (Positif) = [ 0.38997500048+ 0.52832083357] Entropy (Positif) = 0,9183 Berikut adalah perhitungan entropy absolut dengan sentimen negatif.
Entropy (Negatif) = - [ ( 2 4 ) 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 4 ) − ( 2 4 ) 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 4 ) ]
Entropy (Negatif) = [ 0.5+ 0.5] Entropy (Negatif) = 1 Berikut adalah total entropy absolut , dengan menjumlahkan hasil entropy absolut positif dan hasil entropy absolut negatif.
Entropy (S absolut ) = ( 6 10 ) 𝑥 0,9183 + ( 4 10 ) 𝑥 1 = 0,95098
Langkah terakhir yaitu mencari nilai information gain . Berikut hasil perhitungannya Gain (S absolut ) = Entropy (Set) + Entropy (S absolut ) Gain (S absolut ) = 0,971 - 0,95098 Gain (S absolut ) = 0.02002 Dengan bobot information gain tersebut setiap kata akan dirangking dan hasilnya akan didapatkan fitur yang terbaik. Tahapan selanjutnya adalah melakukan proses klasifikasi dan pengujian.

## 3.3 Klasifikasi dan Evaluasi
Dalam proses klasifikasi Support Vector Machine dibutuhkan bobot setiap kata yang ada pada data training. Nilai bobot  setiap term ini didapat  dari proses pembobotan information gain yang akan digunakan dalam pembuatan model dari algoritma Support Vector Machine. Gambar 8 adalah source code dari proses klasifikasi Support Vector Machine.

## Gambar 8. Source Code SVM
Data  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengujian  algoritma  yaitu  sebanyak  2000  data  review  IMDb, dengan membagi sebanyak 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Hasil akurasi dipengaruhi dari banyaknya dataset, dan banyaknya persamaan kosa kata didalam dataset  yang digunakan. Semakin banyak kosa kata yang sama antara dokumen satu dengan dokumen lainnya, maka ketika sistem melakukan klasifikasi, tingkat kesalahan akan lebih rendah dan nilai akurasi akan semakin tinggi. Berikut table 3 merupakan hasil confusion matrix hasil dari proses klasifikasi menggunakan algoritma SVM.
Tabel 3 Hasil Confusion Matrix Aktual Prediksi True False True 175 26 False 28 171
Sehingga dapat dihitung nilai akurasi, presisi dan recall dengan persamaan dan tabel 4 berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (𝐴)   = ( 175+171 ) ( 175+26+26+171 ) 𝑥 100 %
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (𝑃)    = (175 ) (175+28 ) 𝑥 100 %
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (𝑅)     = ( 175 ) ( 175+26 ) 𝑥 100 %
Tabel 4 . Hasil Evaluasi SVM Akurasi 86.5%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4023
Evaluasi SVM Presisi 90.67% Recall 91.62%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain sebagai berikut. Hasil eksperimen yang dilakukan menggunakan algoritma Support Vector Machine menghasilkan nilai akurasi sebesar 86.5%.  Selain  itu  algoritma  SVM  mampu  menghasilkan  nilai  presisi  sebesar  90.67%  dan  nilai  recall  sebesar 91.62%. Hal ini dapat disimpulkan bahwa algoritma SVM memiliki kinerja yang baik dalam klasifikasi review film pada IMDb. Sehingga dapat digunakan untuk proses review film IMDb. Namun dalam penelitian ini masih memiliki  keterbatasan  yaitu  hanya  review  film  Bahasa  Inggris.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  selanjutnya disarankan  menambah  koleksi  kamus  berbahasa  Indonesia  agar  bisa  melakukan  review  film  dalam  Bahasa Indonesia.

## REFERENCES
[1] M.  R.  A.  Nasution  and  M. Hayaty,  “Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu  Proses  Algoritma  K-NN  dan  SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5129.
[2] B. Saberi and S. Saad, “Sentiment analysis or opinion mining: A review,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 7, no. 5, pp. 1660–1666, 2017, doi: 10.18517/ijaseit.7.5.2137.
[3] S.  Gupta,  “Sentiment  Analysis:  Concept,  Analysis  and  Applications,”  Toward  Data  Science,  2018. https://towardsdatascience.com/sentiment-analysis-concept-analysis-and-applications-6c94d6f58c17.
[4] C. A. Putri, Adiwijaya and S. Al Faraby, “Analisis Sentimen Review Film Berbahasa Inggris Dengan Pendekatan Bidirectional  Encoder  Representations  from  Transformers”,Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi  ISSN 2407-4322, Vol. 6, No. 2, Maret 2020, Hal. 181-193
[5] R. I. Pristiyanti, M. A. Fauzi, and L. Muflikhah, “Sentiment Analysis Peringkasan Review Film Menggunakan Metode Information Gain dan K-Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 3, pp. 1179–1186, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1140.
[6] S. Budi, “Text Mining Untuk Analisis Sentimen Review Film,” Techno.COM , vol. 16, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[7] A. S. Pangestu and H. M. Jumhur,”Pengaruh Rating Imdb Terhadap Keputusan Menonton Film Game Of Thrones Di Kota Bandung Tahun 2018”, e-Proceeding of Management : Vol.5, No.3 Desember 2018, Page 3253, 2018
[8] Y. Nurdiansyah, S. Bukhori, and R. Hidayat, “Sentiment analysis system for movie review in Bahasa Indonesia using naive bayes classifier method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1008, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1008/1/012011.
[9] W.  A.  Luqyana,  I.  Cholissodin,  and  R.  S.  Perdana,  “Analisis  Sentimen  Cyberbullying  Pada  Komentar  Instagram dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 4704–4713, 2018.
[10] A.  Pandhu  and  W.  Diki,  “Analisa  sentimen  dan  Klasifikasi  Komentar  Positif  Pada  Twitter  dengan  Naïve  Bayes Classification,” BRITech (Jurnal Imiah Komputer, Sains dan Teknol. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 32–40, 2020.
[11] A. Salam, J. Zeniarja, and R. S. U. Khasanah, “Analisis Sentimen Data Komentar Sosial Media Facebook Dengan K- Nearest Neighbor (Studi Kasus Pada Akun Jasa Ekspedisi Barang J&T Ekpress Indonesia),” Pros. SINTAK , pp. 480– 486, 2018.
[12] F.  D.  Ananda  and  Y.  Pristyanto,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Layanan  Internet  Provider Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Sentiment Analysis of Twitter Users on Internet Service Providers Using Support Vector Machine Algorithm,” Matrik J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa , vol. 20, no. 2, pp. 407– 416, 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1130.
[13] S. Nur Hakim, A. J. Putra, and A. U. Khasanah“Sentiment analysis on myindihome user reviews using support vector machine and naïve bayes classifier method”, International Journal of Industrial Optimization, Vol. 2, No. 2, pp. 151- 164,2021.
[14] R. Ardianto, T. Rivanie, Y. Alkhalifi, F. S. Nugraha and W. Gata, “Sentiment Analysis On E-Sports For Education Curriculum  Using  Naive  Bayes  And  Support  Vector  Machine”,Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Informasi  (Journal  of Computer Science and Information) 13/2 (2020), 109-122. DOI: http://dx:doi:org/10:21609/jiki:v13i2.885
[15] F. Rahutomo, P. Y. Saputra, and M. A. Fidyawan, “Implementasi Twitter Sentiment Analysis Untuk  Review Film Menggunakan  Algoritma  Support    Vector  Machine,” J.  Inform.  Polinema ,  vol.  4,  no.  2,  p.  93,  2018,  doi: 10.33795/jip.v4i2.152.
[16] B. Max, Principles of Data Mining . London: Springer, 2007.
[17] R. Feldman and J. Sanger, The Text Mining Handbook . 2007.
[18]          Anam  M.  Khairul dkk.  “Analisis  Pilkada  Medan  pada  Sosial  Media  Menggunakan  Analisis  Sentimen  dan  Social Network Analyisis”. Indonesian Journal of Computer Science. Padang , vol. 6, no. 1, p. 62, 2020.