Klasifikasi Sentimen Ulasan Film Indonesia dengan Konversi Speech-to-Text (STT) Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
| Main Authors: | Shafirra, Nadhifa Ayu; Departemen Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Irhamah, Irhamah; Departemen Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/51825 http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/51825/6189 http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/downloadSuppFile/51825/21395 http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/downloadSuppFile/51825/21396 http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/downloadSuppFile/51825/21397 |
Daftar Isi:
- Ulasan film adalah sebuah opini yang bersifat subjektif. Ulasan film memiliki media yang bera-gam, seperti tulisan, audio, dan video. Ulasan film dapat diolah dengan menggunakan klasifikasi sentimen, agar u-capan seseorang terkait film dapat ditentukan sebagai sen-timen tertentu. Di masa sekarang, data memiliki berbagai bentuk, pemilihan jenis data yang lebih baik juga dapat mempengaruhi klasifikasi sentimen. Data video dapat di-konversi menjadi data teks dengan bantuan Speech-to-Text (STT). Data teks digunakan karena kata atau kalimat dapat dibedakan secara negatif atau positif. Data ulasan dikelom-pokkan berdasarkan aspek penilaian film dan klasifikasi sentimen dilakukan pada keseluruhan potongan ulasan serta di tiap aspek yang ada. Dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network, didapatkan bahwa model klasifikasi sentimen tiap aspek memiliki nilai AUC lebih baik dibandingkan model klasifikasi sentimen dengan keseluruhan data.