## ANALISIS SENTIMEN FILM AGAK LAEN DENGAN KECERDASAN BUATAN: TEXT MINING METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Adinda Cahya Kamilla, Natasya Priyani, Ressa Priskila, Viktor Handrianus Pranatawijaya Teknik Informatika, Universitas Palangka Raya
Jalan Yos Sudarso, Palangka, Kec. Jekan Raya, Kota Palangka Raya, Kalimantan Tengah 74874 adindack@mhs.eng.upr.ac.id

## ABSTRAK
Analisis sentimen terhadap ulasan film di media sosial Twitter selalu muncul sebagai subjek yang menarik untuk  diselidiki  dalam  penelitian.  Studi  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  ulasan  film "Agak  Laen"  di  media  sosial  Twitter  menggunakan  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier.  Data  diambil melalui web scraping dan diproses melalui tahap preprocessing , termasuk pembersihan, case folding , normalisasi, penghapusan stopword, tokenisasi  dan stemming .  Setelah  dilatih  dan  dievaluasi  menggunakan  KFold  cross- validator dengan k=5, model menunjukkan akurasi sebesar 78%. Evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki precision sebesar  85.51%, recall sebesar  85.57%,  dan  f1- score sebesar  82.71%.  Visualisasi  grafik  distribusi sentimen  dan word  cloud juga  dilakukan  untuk  memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang  data.  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier memiliki potensi yang baik dalam menganalisis sentimen ulasan film di Twitter.
Kata Kunci : Film, Naïve Bayes Classifier, Analisis Sentimen, Text Mining

## 1. PENDAHULUAN
Topik-topik yang  berkaitan  dengan film merupakan  materi  yang  menarik  untuk  dibahas  di media[1].  Dengan  pertumbuhan  industri  kreatif, produksi  film  menjadi  lebih  cepat,  meningkatkan minat  di  bidang  perfilman  di  negara  ini.  Salah  satu faktor yang mendorong peningkatan jumlah penggemar  film  adalah  kemudahan  menikmati  film. Film  ini  memiliki  banyak  aspek  keindahan  yang membuatnya  disukai.  Seperti  narasi  cerita,  teknik fotografi, dan efek visual.
Suatu  ulasan  atau review dapat  menjelaskan penilaian  terhadap  elemen-elemen  tersebut.  Ulasan dapat mencakup review film, yang dapat menghasilkan perasaan positif atau negatif. Selain itu, penilaian juga memiliki  nilai  angka  dengan  skala  tertentu  sebagai hasil  dari review tersebut  dan  dapat  membantu pembaca memilih film mana yang akan mereka tonton. Analisis  sentimen  berfungsi  untuk  menetapkan perasaan dan rating suatu review [2].
Semua orang harus membaca review film untuk mendapatkan informasi tentang film sehingga mereka dapat  memahami  isi  film.  Sebuah review film  dapat memberikan  informasi  tentang  jalan  cerita,  aktor, konflik, dan kelebihan dan kekurangan film. Informasi ini  kemudian  digunakan  untuk  menentukan  kualitas film,  dengan  demikian  para  penyuka  film  memiliki pengetahuan  sejauh  mana  film  tersebut  berhak  untuk ditonton [3].
Hingga  saat  ini,  jumlah  pengguna  media  sosial, terutama  twitter,  terus  meningkat.  Dengan  mencari hashtag yang  sedang  trending,  setiap  orang  dapat mengakses  informasi  dengan  cepat.  Peneliti text mining sangat  tertarik  untuk  menggunakan  analisis data  media  sosial  twitter  karena  memungkinkan programmer  untuk  mendapatkan  data  secara  bebas. Twitter  juga  unggul  karena  mudah  digunakan  dan
disesuaikan,  alat  penelitian  yang  kuat,  mesin  pencari yang real - time , dan analisis data yang cepat. Analisis sentimen  adalah  salah  satu  jenis  analisis  data  yang paling umum [4].
Review penonton  film  "Agak  Laen"  di  media sosial Twitter biasanya positif, negatif, atau netral. Hal ini  pasti  akan  mempengaruhi  ekspektasi  penonton. Dibutuhkan  sistem  yang  dapat  menyortir  dan mengategorikan ulasan secara cepat dan otomatis.
Text  mining merupakan  metode  analisis  data yang  digunakan  untuk  mengekstraksi  informasi penting  dari  teks  untuk  mengidentifikasi  dan menganalisis pola, tren, dan topik yang relevan dengan topik tertentu. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan analisis sentimen untuk mengidentifikasi  sentimen  yang  terdapat  pada pernyataan.  Dalam  konteks  ini,  pengembangan  dan penerapan  analisis  sentimen  sangat  didorong  oleh berbagai manfaat dan dampak positif yang ditawarkannya. [5].
Untuk  analisis  sentimen,  menggunakan  metode klasifikasi Naive Bayes. Metode ini cukup efektif dan mudah digunakan, sangat efisien, dan sangat akurat[6]. Analisis  sentimen  dari  ulasan  film  diharapkan  akan memberikan kemudahan bagi para pecinta film dalam menilai kualitas sebuah film.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Text Mining Text Mining merupakan cabang dari data mining yang memiliki tujuan serupa, yaitu mengekstrak data untuk  menemukan  pola  atau  hubungan  unik  yang mencerminkan  isi  atau  karakteristik  khusus  dari sebuah  dokumen  teks  untuk  beberapa  tujuan khusus[7]. Analisis  sentimen,  pembubaran  dokumen, klasifikasi  dokumen,  ekstraksi  informasi,  pencarian
informasi,  dan  pemrosesan web adalah  beberapa permasalahan yang dapat diatasi oleh text mining . Text  Mining adalah  proses  ekstraksi  informasi dari data teks dan sumber data lainnya, yang umumnya berasal  dari  dokumen.  Yang  memungkinkan  analisis hubungan  antar  dokumen,  tujuan text  mining adalah untuk  menemukan  kata-kata  yang  mewakili  isi dokumen [8].

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  bidang  ilmu  yang menganalisis pendapat, perilaku, dan emosi seseorang terhadap  suatu  entitas,  seperti  produk,  layanan, organisasi, individu, isu, peristiwa, dan topik. Analisis sentimen berfokus pada pendapat yang mengekspresikan sentimen positif atau negatif. Karena manfaatnya  yang  besar,  penelitian  dan  aplikasi berbasis analisis sentimen telah berkembang pesat [9].

## 2.3. Naïve Bayes Classifier
Teori  tentang  probabilitas  penentuan  kelompok dikenal  sebagai  Naïve  Bayes  Classifier.  Algoritma klasifikasi ini  memiliki  kemampuan untuk  mengolah sejumlah  besar  data  dengan  tingkat  akurasi  yang sangat  tinggi.  Beberapa  keunggulan  Naive  Bayes Classifier  termasuk  proses  komputasi  yang  cepat, mudah digunakan dengan struktur yang sederhana, dan efektif. Saat digunakan untuk dataset berukuran besar, klasifikasi  Naive  Bayes  menunjukkan  kecepatan  dan akurasi  yang  tinggi.  Karena  strukturnya  yang sederhana,  klasifikasi  Naive  Bayes  sering  digunakan dalam data mining [10].
Sebuah  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh Risky Novendri dan rekan-rekannya dengan judul "Sentiment  Analysis  of  YouTube  Movie  Trailer Comments Using Naïve Bayes" mengevaluasi kinerja model  menggunakan  confusion  matrix.  Dalam penelitian  tersebut,  mereka  menggunakan  80%  data training dan  20%  data testing .  Hasil  evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 81%, dengan precision 74,83% dan recall 75,22%[11]. Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Ahmad Harun  dan  rekan-rekannya  dengan  judul  "Analisa Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi Covid-19 di Indonesia  Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  Decission Tree"  juga  menunjukkan  hasil  yang  menarik.  Dalam penelitian tersebut, akurasi model yang diperoleh oleh model  Naïve  Bayes  Classifier  mencapai  100%, sedangkan  akurasi  model  yang  diperoleh  oleh Decission Tree hanya mencapai 50,39%[12].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  membahas  langkah- langkah  penelitian  yang  diambil  penulis.  Penulis menggunakan  metode text  mining dengan  model algoritma  naïve  bayes  classifier  untuk  klasifikasi sentimen  twitter  dalam  penelitian  ini.  Metode  ini mencakup  beberapa  langkah,  mulai  dari crawling , cleaning preprocessing , translate , labeling ,  dan klasifikasi bayes. Penelitian dimulai dengan
pengumpulan  kumpulan  data  yang  diperoleh  dari twitter  melalui  teknik crawling data  menggunakan API  twitter.  Selanjutnya,  data  akan  melewati  tahap cleaning dan preprocessing ,  kemudian  data  akan diubah ke dalam bahasa inggris,  kemudian pelabelan akan  dilakukan  otomatis  oleh  pustaka  NLP  yaitu ‘TextBlob’  menjadi  tiga  label:  positif,  negatif,  dan netral[13].  Setelah  itu,  data  akan  diklasifikasikan dengan  model  naïve  bayes  untuk  memprediksi sentimen  dari  data  teks  tersebut  lalu  di  evaluasi hasilnya.

## 3.1. Crawling
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari cuitan-cuitan tweet di aplikasi Twitter. Data yang diperoleh melalui teknik pengambilan data dari web. Jumlah data yang terkumpul sebanyak 255 rows data tweet dengan  kata  kunci  "film  agak  laen"  dan  "agak laen" dari rentang waktu 9 maret sampai 17 maret 2024 lalu diseleksi menjadi 195 rows yang akan diproses.

## 3.2. Cleaning
Proses cleaning data  melibatkan  penghapusan data  yang  tidak  lengkap  atau  kosong[14].  Proses pembersihan  berguna  untuk  mencek  keakuratan  dan kebersihan data analisis.

## 3.2.1. Case Folding
Case  folding merupakan  proses  mengubah huruf  kapital  dalam  sebuah  dataset  menjadi  huruf kecil.  Metode  ini  umumnya  digunakan  dalam pengolahan teks untuk menyamakan format huruf agar lebih mudah dianalisis.

## 3.3. Preprocessing
Data yang didapatkan dari hasil proses crawling masih  dalam  bentuk  mentah.  Melalui  tahap preprocessing teks, data-data tersebut perlu diubah ke dalam  format  yang  dapat  dipahami.  Proses  ini melibatkan langkah-langkah seperti normalisasi data, stopword , tokenisasi, serta stemming [15].

## 3.3.1. Normalisasi
Proses normalisasi bertujuan untuk memperbaiki  kata-kata  yang  mengandung  elemen singkatan, tidak baku, atau kesalahan ketik ( typo ).

## 3.3.2. Stopword
Kata-kata  sambung  yang  dianggap  tidak relevan  dan  tidak  berdampak  pada  sentimen  dalam kalimat akan dihilangkan dari analisis.

## 3.3.3. Tokenisasi
Pada  proses  tokenisasi,  kalimat  akan  dipecah menjadi  unit  kata  atau  token  yang  dipisahkan  oleh spasi atau tanda baca, seperti koma.

## 3.3.4. Stemming
Proses  tersebut  berfungsi  mengurangi  kata yang  mengandung  imbuhan  di  awalan,  sisipan, akhiran, atau kombinasi imbuhan.

## 3.4. Translate
Setelah melalui tahapan preprocessing data akan dilanjutkan  ke  tahap translate data  yang  berfungsi untuk  menerjemahkan  teks  ke  dalam  bahasa  inggris agar bisa di analisis oleh klasifikasi bayes.

## 3.5. Pelabelan
Setelah  data  dikumpulkan,  data  akan  dilabeli berdasarkan tweet yang  telah  dikumpulkan.  Setelah data dikumpulkan, setiap sentimen diberi label dengan tiga  kategori:  positif,  negatif,  dan  netral. Tweet akan diberi labeling positif jika mengandung kalimat yang positif,  sebaliknya  jika  mengandung  kalimat  negatif akan diberi label negatif, dan jika kalimat mengandung kalimat yang samar-samar, maka akan dilabeli sebagai sentimen netral[16] .

## 3.6. Klasifikasi Bayes
Proses  labeling  data  juga  akan  diklasifikasikan dengan  model  naïve  bayes  classifier  untuk memprediksi  sentimen  dari  data  teks  tersebut  yang akan dilabeli positif, netral atau negatif[17].

## 3.7. Evaluasi Model
Pada proses evaluasi akan menguji kinerja model naïve  bayes  classifier  dengan  menghitung  akurasi, precision, recall ,  dan  f1- score .  Salah  satu  bentuk pengujian Cross  Validation adalah  K- Fold Cross Validation , yang bertujuan untuk mengevaluasi kinerja suatu metode algoritma dengan membagi sampel data secara acak menjadi K kelompok, kemudian menguji setiap  kelompok  dengan  menggunakan  data  dari kelompok lainnya[18].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Crawling
Metode scraping digunakan  pada  cuitan tweet dan  menggunakan  bantuan  bahasa  pemrograman Python di Google Colaboratory untuk mengambil data dalam  penelitian  ini.  Data  yang  berhasil  diambil mencakup  255  baris tweet dengan  kata  kunci  "film agak laen" dan "agak laen" dari rentang waktu 9 Maret hingga  17  Maret  2024.  Data  tersebut  kemudian disaring  menjadi  195  baris  yang  akan  diproses  dan disimpan dalam format CSV.
Gambar 1. Hasil Scraping Data

## 4.2. Cleaning
Cleaning data  adalah  proses  untuk  mengurangi jumlah  dan  kompleksitas  data  yang  diproses. Pembersihan  data  dilakukan  untuk  menghilangkan dataset  yang tidak nyambung, salah, kosong, double , dan  tidak  bersih  sebab  keberadaannya  dapat mengurangkan mutu atau ketepatan hasil. Pada tahap ini, ditemukan 1 data duplikat yang kemudian dihapus lalu  tersisa  194  data tweet yang  akan  dilanjutkan  ke tahap yang selanjutnya. Kemudian juga, pada tahap ini dilakukan  pembersihan  karakter  ‘@’  yang  biasanya untuk  menghilangkan  nama  pengguna  Twitter  dan non - alphanumeric serta  masalah spasi berlebihan yang  mungkin  muncul  setelah  pembersihan  teks sebelumnya.

## 4.2.1. Case Folding
Case folding merupakan langkah pembersihan data  teks  dengan  merubah  abjad  kapital  berubah menjadi huruf kecil. Hal ini biasanya dilakukan untuk menghindari  perbedaan  dalam  pengejaan  kata  yang sama karena perbedaan kapitalisasi.
Tabel 1. Contoh Hasil Case Folding
Sebelum Sesudah Minimal sekali seumur hidup lu harus nonton film Agak Laen di Bioskop minimal sekali seumur hidup lu harus nonton film agak laen di bioskop

## 4.3. Preprocessing
Semua komentar dalam dataset diproses selama tahap preprocessing untuk menghapus kata yang tidak berguna  melibatkan  beberapa  tahapan  seperti normalisasi, stopword , tokenisasi, dan stemming .

## 4.3.1. Normalisasi
Normalisasi merupakan langkah untuk memperbaiki data yang mengandung singkatan, tidak baku,  atau  kesalahan  penulisan.  Hal  ini  membantu memastikan konsistensi dalam teks dan mempermudah pemrosesan selanjutnya.
Tabel 2. Hasil Contoh Normalisasi Sebelum Sesudah minimal sekali seumur hidup lu harus nonton film agak laen di bioskop minimal sekali seumur hidup kamu harus nonton film agak laen di bioskop

## 4.3.2. Stopword
Kata-kata sambung yang tidak berdampak pada proses  analisis  akan  dihilangkan.  Hal  ini  bertujuan untuk  menyederhanakan  kalimat  dan  meningkatkan kejelasan pesan yang disampaikan.
Tabel 3. Hasil Contoh Stopword Sebelum Sesudah minimal sekali seumur hidup kamu harus nonton film agak laen di bioskop minimal sekali seumur hidup kamu harus nonton film agak laen bioskop

## 4.3.3. Tokenisasi
Pada  proses  tokenisasi  kalimat,  teks  akan dipisahkan menjadi unit-unit kata, yang disebut token, yang dibatasi oleh spasi atau tanda baca seperti koma. Hal  ini  dilakukan  untuk  memudahkan  analisis  dan pemrosesan teks lebih lanjut.
Tabel 4. Hasil Contoh Tokenisasi
Sebelum Sesudah minimal sekali seumur hidup kamu harus nonton film agak laen bioskop minimal, sekali, seumur,
hidup, kamu, harus,
nonton, film, agak, laen,
bioskop

## 4.3.4. Stemming
Proses  ini  akan  mengurangi  kata-kata  yang mengandung awalan, sisipan, akhiran, atau kombinasi imbuhan.  Tujuannya  adalah  untuk  menyatukan  kata- kata  yang  memiliki  akar  kata  yang  sama,  sehingga mempermudah analisis dan pemrosesan teks.
Tabel 5.Contoh Hasil Stemming Sebelum Sesudah minimal sekali seumur hidup kamu harus nonton film agak laen di bioskop minimal sekali seumur hidup kamu harus nonton film agak laen bioskop

## 4.4. Translate
Setelah melalui proses preprocessing , data akan diarahkan  ke  tahap translate untuk  menerjemahkan teks  ke  bahasa  Inggris.  Langkah  ini  diperlukan  agar teks dapat dianalisis oleh model klasifikasi Bayes.
Tabel 6. Contoh Hasil Translate Sebelum Sesudah minimal sekali seumur hidup kamu harus nonton film agak laen bioskop at least once in your life you have to watch agak laen film at the cinema

## 4.5. Pelabelan
Setelah melalui tahapan cleaning , preprocessing dan  penerjemahan  data  selesai,  setiap  sentimen  akan dilabeli menggunakan tweet yang diperoleh dari hasil scraping data  berdasarkan  kategori  masing-masing tweet yang  dapat  dilihat  pada  gambar  2.  hasil pelabelannya.
Gambar 2. Hasil Pelabelan Data
Dari hasil pelabelan di atas, ditemukan sebanyak 125 data tweet positif, 25 data tweet negatif dan 44 data tweet netral.

## Gambar 3. Grafik Distribusi Sentimen Hasil Pelabelan

## 4.5.1. Visualisasi Word Cloud
Untuk  menemukan  tren  kata  paling  banyak terlihat  baik  cuitan  positif,  negative,  maupun  netral, visualisasi cloud kata  akan  menganalisis  194  data cuitan.
Gambar 4. Visualisasi Word Cloud
Hasil dari pemrosesan cloud kata, terlihat kata- kata seperti laen, film, nonton, agak, bioskop, lucu, dan sebagainya adalah yang paling sering muncul.

## 4.6. Klasifikasi Bayes
Selanjutnya,  data  yang  telah  dilabeli  tadi diklasifikasikan  dengan  naïve  bayes  classifier menggunakan  pustaka  ‘textblob.classifiers’  di  mana data  dibagi  berdasarkan  label  sentimen  dari  dataset. Setiap  kategori  dibagi  menjadi  dua  set  secara  acak, masing-masing  dengan  setengah  jumlah  data  dari kategori tersebut.
Dengan pembuatan model
‘NaiveBayesClassifier’  yang  dilatih  menggunakan data yang telah dibagi sebelumnya. Setiap data dilabeli sesuai dengan sentimen yang diberikan. Setelah model terlatih, setiap tweet dari dataset akan diklasifikasikan menggunakan model yang telah dibuat.
Tabel 7. Contoh Hasil Klasifikasi Bayes
full_text english_tweet label klasifikasi_bayes minimal sekali seumur hidup kamu harus nonton film agak laen bioskop at least once in your life you have to watch agak laen film at the cinema negatif positif
Dari hasil klasifikasi bayes, diperoleh ditemukan sebanyak 165 data tweet positif, 6 data tweet negatif dan 23 data tweet netral.
Gambar 5. Grafik Distribusi Sentimen Hasil Klasifikasi Bayes
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  bayes  juga  dapat dihasilkan  presentase  sentimen  cuitan tweet para pengguna Twitter terhadap film Agak Laen yaitu dari 194 dataset, 84.6% diantaranya berstatus positif, 3.6% diantaranya  berstatus  negatif  dan  11.8%  diantaranya berstatus netral.
Gambar 6. Grafik Hasil Presentase Sentimen Naïve bayes

## 4.7. Evaluasi Model
Diketahui  hasil  tes  akurasi  model  klasifikasi bayes  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  akurasi sebesar 0,778350514639175 atau 78%. Akurasi diukur dengan nilai antara 0 hingga 1, di mana semakin tinggi nilainya,  semakin  baik  performa  model  dalam mengklasifikasikan data uji.
Pada  tahap  ini,  model  klasifikasi  dievaluasi menggunakan  K- Fold  Cross  Validator dengan  nilai k=5.  Data  dibagi  menjadi  5  bagian/ fold yang  sama besar  secara  acak.  Selanjutnya,  model  dilatih  dan dievaluasi  menggunakan  lima  konfigurasi  yang berbeda, di mana masing-masing iterasi menggunakan satu  lipatan  sebagai  data test dan  lipatan  lainnya sebagai  data train .  Pada  setiap  iterasi,  model melakukan prediksi pada data uji dan membandingkan prediksi  dengan  label  yang  sebenarnya  untuk menghasilkan  metrik  evaluasi,  seperti precision ,
recall , dan f1- score . Setelah semua iterasi selesai, nilai rata-rata  dari  metrik  evaluasi  dihitung  untuk memberikan  gambaran  umum  tentang  performa model.
Tabel 8. Hasil Evaluasi Model Akurasi Precision Recall F1-Score 0,78 atau 78% 85,51% 85,27% 82,71%
Gambar 7. Hasil Evaluasi Model
Hasil  menunjukkan  bahwa  model  kalsifikasi bayes yang dievaluasi memiliki performa yang cukup baik dalam mengklasifikasi data. Diperoleh precision sebesar 85.51% berarti sekitar 85.51% dari tweet yang diprediksi  positif  oleh  model  memang  benar-benar positif.  Kemudian  diperoleh  juga recall sebesar 85.57%  menunjukkan  bahwa  sekitar  85.57%  dari tweet  yang  sebenarnya  positif  telah  diidentifikasi dengan  benar  oleh  model.  Lalu,  diperoleh  f1- score sebesar  82.71%  yang  menunjukkan  keseimbangan antara precision dan recall .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam penelitian ini, analisis sentimen film Agak Laen dilakukan menggunakan klasifikasi Naïve Bayes dengan text  mining ,  karena  metode  ini  efektif  dan cepat untuk mengklasifikasikan teks. Hasil pengolahan  data  menunjukkan  bahwa  data  cuitan tentang film Agak Laen dapat diklasifikasikan dengan baik  menjadi  label  positif,  negatif  dan  netral. Berdasarkan  hasil  pengujian,  ditemukan  bahwa penggunaan  metode text  mining dalam  analisis klasifikasi sentimen review film menghasilkan akurasi sebesar 78%, precision sebesar 85.51%, recall sebesar 85.57%,  dan  f-1 score sebesar  82.71%  yang menunjukkan bahwa model memiliki tingkat keakuratan yang memuaskan dalam meng- klasifikasikan  sentimen  ulasan  film.  Menunjukkan penggunaan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes Classifier  mempunyai  potensi  yang  besar  untuk melakukan  analisis  sentimen  terhadap  ulasan  film  di media sosial Twitter. Hasil ini memberikan kontribusi yang  berharga  dalam  pemahaman  terhadap  respons dan  penilaian  pengguna  terhadap  film  "Agak  Laen", serta  dapat  menjadi  landasan  bagi  pengembangan penelitian  dan  aplikasi  lebih  lanjut  dalam  bidang analisis sentimen dan text mining .
Maka  saran  yang  dapat  diterapkan  bagi pengembangan  lebih  lanjut  seperti,  memperhatikan dan  memperbaiki  proses  pembersihan  data  sebagai ahap  kritis  dalam  memastikan  kualitas  data  yang digunakan  untuk  analisis.  Selanjutnya,  pengembang dapat memperluas analisis sentimen untuk mencakup lebih  dari  sekadar  klasifikasi  positif,  negatif,  dan
netral, yaitu mengembangkan analisis sentimen untuk mengidentifikasi  emosi  yang  terkandung  dalam ulasan,  seperti  kebahagiaan,  kesedihan,  kekecewaan, atau  kegembiraan,  dapat  memberikan  wawasan  yang lebih  dalam  tentang  bagaimana  penonton  merespons film.  Serta  memperluas dataset melalui  penambahan data  dapat  memperluas  hal  dan  jenis  yang  akan dianalisis oleh algoritma. Hal ini dapat menghasilkan model  yang  lebih  kuat  dan  lebih  representatif  dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan film.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Pratama,  “Film  Doctor  Strange  in  The Multiverse  of  Madness  (2022)  Sebagai  Budaya Populer: Sebuah Perspektif Penonton Indonesia,”
Endogami  J.  Ilm.  Kaji.  Antropol. ,  vol.  5,  no.  2, pp. 86–87, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.undip.ac.id/index.php/endogami/ article/view/46553
[2]  N.  S.  Fathullah,  Y.  A.  Sari,  and  P.  P.  Adikara, “Analisis Sentimen Terhadap Rating dan Ulasan Film  dengan  menggunakan  Metode  Klasifikasi Naïve  Bayes  dengan  Fitur  Lexicon-Based,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 590–593, 2020.
[3]  M.  T.  Razaq,  D.  Nurjanah,  and  H.  Nurrahmi, “Analisis Sentimen Review Film Menggunakan Naive Bayes Classifier dengan Fitur TF-IDF,” e- Proceeding Eng. , vol. 10, no. 2, pp. 1698–1712, 2023.
[4]  D.  Alita  and  A.  R.  Isnain,  “Pendeteksian Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen Menggunakan  Random  Forest  Classifier,” J. Komputasi ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  50–58,  2020,  doi: 10.23960/komputasi.v8i2.2615.
[5]  N. Fibriyanti  Arminda, N. Sulistiyowati, and T. Nur Padilah, “Implementasi Algoritma Multinomial  Naive  Bayes  Pada  Analisis Sentimen  Terhadap  Ulasan  Pengguna  Aplikasi Brimo,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 1817–1822, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i3.7012.
[6]  H.  Rahab,  A.  Zitouni,  and  M.  Djoudi,  “SANA: Sentiment  analysis  on  newspapers  comments  in Algeria,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol.  33,  no.  7,  pp.  899–907,  2021,  doi: 10.1016/j.jksuci.2019.04.012.
[7]  R.  Nanda,  E.  Haerani,  S.  K.  Gusti,  and  S. Ramadhani,  “Klasifikasi  Berita  Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine,” J.  Nas. Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 269–278, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i2.4193.
[8]  K.  Anwar,  “Analisa  sentimen  Pengguna Instagram Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naive Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 4, pp. 148–155, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i4.315.
[9]  A. R. Rinaldi, T. Informatika, and K. D. Timur, “PENERAPAN  METODE  NAÏVE  BAYES CLASSIFIER  PADA  ANALISIS  SENTIMEN
APLIKASI GOPAY,” vol. 8, no. 1, pp. 346–353,
2024.
[10]  S.  A.  R.  Rizaldi,  S.  Alam,  and  I.  Kurniawan, “Analisis  Sentimen  Pengguna  Aplikasi  JMO (Jamsostek  Mobile)  Pada  Google  Play  Store Menggunakan Metode Naive Bayes,” STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp.
109–117,
2023, doi:
10.55123/storage.v2i3.2334.
[11]  R. Novendri, A. S. Callista, D. N. Pratama, and C. E. Puspita, “Sentiment Analysis of YouTube Movie  Trailer  Comments  Using  Naïve  Bayes,” Bull. Comput. Sci. Electr. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 26–32, 2020, doi: 10.25008/bcsee.v1i1.5.
[12]  A.  Harun  and  D.  Putri  Ananda,  “Analisa Sentimen  Opini  Publik  Tentang  Vaksinasi Covid-19  di  Indonesia  Menggunakan  Naïve bayes dan Decission Tree,” MALCOM  Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 58–64, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.63.
[13]  R. Azhar, A. Surahman, and C. Juliane, “Analisis Sentimen  Terhadap  Cryptocurrency  Berbasis Python  TextBlob  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J- SAKTI , vol. 6, no. 1, pp. 267–281, 2022.
[14]  Y.  Astuti,  I.  R.  Wulandari,  A.  R.  Putra,  and  N. Kharomadhona,  “Naïve  Bayes  untuk  Prediksi Tingkat  Pemahaman  Kuliah  Online  Terhadap Mata  Kuliah  Algoritma  Struktur  Data,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 8, no. 1, p. 28, 2022, doi: 10.26418/jp.v8i1.48848.
[15]  Yuyun,  Nurul  Hidayah,  and  Supriadi  Sahibu, “Algoritma  Multinomial  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi  Sentimen  Pemerintah  Terhadap Penanganan  Covid-19  Menggunakan  Data Twitter,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 820–826, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3146.
[16]  Irvandi,  B.  Irawan,  and  O.  Nurdiawan,  “Naive Bayes Dan Wordcloud Untuk Analisis Sentimen Wisata  Halal  Pulau  Lombok,” INFOTECH  J. , vol.  9,  no.  1,  pp.  236–242,  2023,  doi: 10.31949/infotech.v9i1.5322.
[17]  U. Kusnia and F. Kurniawan, “Analisis Sentimen Review  Aplikasi  Media  Berita  Online  Pada Google  Play  menggunakan  Metode  Algoritma Support  Vector  Machines  (SVM)  Dan  Naive Bayes,” J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 5, no. 36, pp. 22–28, 2022.
[18]  R. R. R. Arisandi, B. Warsito, and A. R. Hakim, “Aplikasi  Naïve  Bayes  Classifier  (Nbc)  Pada Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  Stunting  Dengan Pengujian K-Fold Cross  Validation,” J. Gaussian , vol. 11, no. 1, pp. 130–139, 2022, doi:
10.14710/j.gauss.v11i1.33991.