ABSTRAKSI: Pengklasifikasian teks Review film berdasarkan nilai sentimennya (menganjurkan atau tidak menganjurkan) dari tulisan adalah salah satu bentuk pengklasifikasian teks yang paling sulit dilakukan. Hal ini lebih dikarenakan komposisi kalimat yang cukup bervariasi antara kalimat-kalimat subjektif (opini) dan objektif (fakta). Untuk itu dilakukan pengklasifikasian dengan memperhatikan nilai subjektifitas tiap kalimat di dalam teks Review film tersebut.
Proses klasifikasi ini dirancang dengan menambahkan proses ekstraksi kalimat-kalimat yang bersifat subjektif, sehingga pada pengklasifikasian teks berdasarkan opini dokumen latih dan uji akan lebih murni merepresentasikan kelas sentimennya. Proses ekstraksi ini menggunakan Graph Minimum Cut yang akan mengelompokkan kalimat-kalimat dalam sebuah teks ke dalam kelas subjektifitasnya masing-masing melalui bantuan pemodelan Graph. Graph ini akan memodelkan keterhubungan antar kalimat dan antara kalimat dengan kelas subjektifitasnya.
Proses ekstraksi ini menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi ketimbang menggunakan dokumen awal yang mengindikasikan bahwa kelimat subjektif mempunyai peran dalam mempengaruhi klasifikasi teks Review film berdasarkan sentiment.Kata Kunci : klasifikasi, graph minimum cut, review film, subjektifitas, sentimenABSTRACT: Sentiment (to suggest or not to suggest) based classification of film Review is one of the most difficult text classifications to conduct. This is mainly contributed by the variety of subjective and objective sentences composition. Therefor, a classification is conducted by concerning the subjectivity value of every sentence inside the film revew.
This classification process is designed by adding a subjective sentence extraction phase, as on classifying text based on its sentiment values the training and test data will purely represent its sentiment class. This extraction is conducted using Graph Minimum Cut that will categorize sentences on a text to its subjective class through Graph modeling. This Graph will model the relationship among sentences and also between sentences and their subjective class.
This extraction process produce a higher accuracy value than just using the original document which indicates that subjective sentences influence the result of sentiment based text classification of film ReviewKeyword: classification, graph minimum cut, review film, subjectivity, sentiment