Analisis Sentimen Film The Wild Robot Berdasarkan Ulasan Di Imdb

The Wild Robot (2024) merupakan film animasi adaptasi novel yang menduduki puncak Box Office pada pekan pertama penayangan, namun mengalami penurunan stabilitas peringkat di minggu-minggu berikutnya. Fenomena ini mengindikasikan adanya ketidaksesuaian antara ekspektasi dan pengalaman menonton penonton. Indikasi tersebut tercermin di platform IMDb. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen penonton terhadap film The Wild Robot berdasarkan ulasan IMDb, mengidentifikasi aspek film yang dominan memperoleh sentimen positif maupun negatif, serta mengevaluasi performa algoritma klasifikasi dalam mengelompokkan sentimen secara akurat. Tujuan ini mendasari dua pendekatan yaitu analisis sentimen keseluruhan dan analisis sentimen berdasarkan aspek. Penelitian ini terdiri dari 951 data ulasan dari IMDb, dilanjutkan dengan tahapan preprocessing. klasifikasi sentimen keseluruhan dilakukan menggunakan algoritma SVM dan SGD, sedangkan analisis sentimen berdasarkan aspek dilakukan menggunakan metode VADER terhadap tujuh aspek film yaitu karakter, konflik, penyuntingan, lokasi, suara, mise-en-scène, dan sinematografi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 91% ulasan sentimen positif, dengan aspek konflik menjadi yang paling dominan pada sentimen positif (90%) sekaligus aspek yang paling banyak dikritik. Aspek sinematografi memperoleh proporsi tertinggi untuk sentimen positif (96%). Sementara karakter memiliki proporsi sentimen negatif relatif tertinggi (13%). Evaluasi performa model menunjukkan bahwa algoritma SGD memiliki hasil evaluasi secara keseluruhan lebih tinggi dengan akurasi 91% dan F1-Score 88% dibandingkan SVM. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengambilan keputusan pada pemasaran film, khususnya dalam menjaga stabilitas peringkat Box Office melalui penguatan aspek naratif dan visual. Namun, penelitian ini memiliki keterbatasan sumber data. Penelitian selanjutnya disarankan untuk memperkaya data serta mengeksplorasi algoritma lain guna meningkatkan akurasi klasifikasi.

Keywords: Analisis Sentimen, ABSA, IMDb, SGD, SVM

Authors who publish in this journal agree to the following rules:

1. Authors retain copyright and give the journal the right of first publication, with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
2. Authors may enter separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., posting it to an institutional repository or publishing it in a book), with attribution to the journal's initial publication.
3. Authors are permitted and recommended to post their work online (such as in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges as well as earlier and greater citation of published work.