Analisis Sentimen Film The Wild Robot Berdasarkan Ulasan Di Imdb
Abstrak
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.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, ABSA, IMDb, SGD, SVM
Referensi
Admojo, F. T., & Sulistya, Y. I. (2022). Analisis Performa Algoritma Stochastic Gradient Descent (SGD) Dalam
Mengklasifikasi Tahu Berformalin. Indonesian Journal of Data and Science, 3(1), 1–8.
https://doi.org/10.56705/ijodas.v3i1.42
Alghifari, F., & Juardi, D. (2021). Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan dan Minuman
Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Ilmiah Informatika, 9(02), 75–81.
https://doi.org/10.33884/jif.v9i02.3755
Arreeras, S., Phonsitthangkun, S., Arreeras, T., & Arimura, M. (2024). Spatial Analysis on the Service Coverage
of Emergency Facilities for Fire Disaster Risk in an Urban Area Using a Web Scraping Method: A
Case Study of Chiang Rai City, Thailand. Urban Science, 8(3), 140.
https://doi.org/10.3390/urbansci8030140
Balusamy, B., R, N. A., Kadry, S., & Gandomi, A. H. (2021). Big Data.
Deolika, A., & Taufiq Luthfi, E. (2019). Analisis Pembobotan Kata pada Klasifikasi Text Mining. Jurnal
Teknologi Informasi, 3(2).
Fakhrurozi, M., et al. (2024). Pengantar Manajemen. Aikomedia Press.
Giardina, C. (2025). Oscars: Why the Sound Nod for ‘The Wild Robot’ Is Such an Unusual Nomination. Variety.
https://variety.com/2025/artisans/awards/wild-robot-oscar-sound-nomination-1236267956/
Gilbert, S. A., & Sulistyo, M. I. (2023). Analisis Sentimen Berdasarkan Ulasan Pengguna Aplikasi MyPertamina
pada Google Playstore Menggunakan Metode Naïve Bayes. Storage: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu
Komputer, 2(3), 100–108. https://doi.org/10.55123/storage.v2i3.2333
Gunawan, P. H., Alhafidh, T. D., & Wahyudi, B. A. (2022). The Sentiment Analysis of Spider-Man: No Way
Home Film Based on IMDb Reviews. Jurnal RESTI, 6(1), 177–182.
https://doi.org/10.29207/resti.v6i1.3851
Hammond, P. (2024). ‘The Wild Robot’ Review: Stunning Animation and a Story with Wit, Excitement and
Haque-Fawzi, M. G., Iskandar, A. S., Erlangga, H., Nurjaya, & Sunarsi, D. (2022). Strategi Pemasaran.
IMDb. (2024). The Wild Robot. https://www.imdb.com/title/tt29623480/
IMDbPro. (2024). Domestic Weekly. Box Office Mojo by IMDbPro.
https://www.boxofficemojo.com/release/rl3443949569/weekly/?ref_=bo_rl_tab#tabs
Khairunnisa, N. G. (2024). Wicked (2024): Kesuksesan atau Kegagalan? Kompasiana.
https://www.kompasiana.com/anya9778/67596f80c925c43b7d021193/wicked-2024-kesuksesanatau-kegagalan
Lammers, T. (2024). ‘The Wild Robot’ Debuts On Digital Streaming.
Lewis, H. (2025). Annie Awards: ‘The Wild Robot’ Sweeps Its Categories With Nine Wins, Including Best
Feature. The Hollywood Reporter. https://www.hollywoodreporter.com/movies/movie-news/2025-
annie-awards-winners-list-1236131218
Maity, M. (2024). Information as a Service. Dalam Customer Centric Support Services in the Digital Age (hlm.
–30). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-37097-7_3
Mulyadi. (2020). Pengantar Manajemen.
Ningsih, E. R. (2021). Perilaku Konsumen.
Ntim, Z., & Goodfellow, M. (2024). ‘The Wild Robot’ Sequel In The Works At DreamWorks With Director
Chris Sanders. Deadline. https://deadline.com/2024/10/the-wild-robot-sequel-dreamworks-chrissanders-dreamworks-animation-1236114190/
Nuri, E. (2024). Sinopsis Film The Wild Robot: Kisah Unik Hubungan Teknologi dan Alam Liar. Narasi TV.
Nurian, A., Ma’arif, M. S., Amalia, I. N., & Rozikin, C. (2024). Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Shopee
pada Situs Google Play Menggunakan Naive Bayes Classifier. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro
Terapan, 12(1). https://doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3631
Octavia, D., Nasution, R. A., & Yudoko, G. (2022). A Conceptual Framework for Food Sharing as Collaborative
Consumption. Dalam Foods, 11(10). MDPI. https://doi.org/10.3390/foods11101422
Ohrvik, A. (2024). What is close reading? An exploration of a methodology. Rethinking History, 28(2), 238–
https://doi.org/10.1080/13642529.2024.2345001
Pandunata, P., Nurdiansyah, Y., & Alfina, F. D. (2023). Aspect-Based Sentiment Analysis of Avatar 2 Movie
Reviews on IMDb Using Support Vector Machine. E3S Web of Conferences, 448, 02041.
https://doi.org/10.1051/e3sconf/202344802041
Prasetio, A., Rahman, D. A., Sary, F. P., Pasaribu, R. D., & Sutjipto, M. R. (2022). The role of Instagram social
media marketing activities and brand equity towards airlines customer response. International Journal
of Data and Network Science, 6(4), 1195–1200. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2022.6.014
PRNewswire. (2020). Award-Winning Songwriter Diane Warren Donates Her Song “FREE” from THE ONE
AND ONLY IVAN to the Dian Fossey Gorilla Fund’s Giving Tuesday Fundraising Campaign.
Rijaldi, A. W. A. (2024). The Wild Robot: Menggugah Emosi dan Imajinasi dalam Dunia Robot. RRI.
https://www.rri.co.id/hiburan/1043874/the-wild-robot-menggugah-emosi-dan-imajinasi-dalamdunia-robot
Sagita, D. I., Arthansa, R. M., & Sari, A. P. (2024). Komparasi Analisis Sentimen Ulasan Film Avengers:
Endgame di IMDb Menggunakan Metode Naïve Bayes dan SVM. Storage: Jurnal Ilmiah Teknik dan
Ilmu Komputer, 3(3), 156–166. https://doi.org/10.55123/storage.v3i3.4026
Santoso, J. T. (2020). Analisis Big Data.
Sanwal, M., & Mamoon Mazhar, M. (2023). Performance Comparison of Machine Learning and Deep Learning
Models for Sentiment Analysis of Hotel Reviews. International Journal of Information Technology
and Applied Sciences, 5(1), 2709–2208. https://doi.org/10.5281/zenodo.8225185
Solomon, M. R., & Russell, C. A. (2024). Consumer behavior: Buying, having, and being. Pearson.
Syaftahan, P. (2024). Apa Itu Natural Language Processing? Pengertian & Cara Kerjanya.
https://aihub.id/pengetahuan-dasar/natural-language-processing
Tian, Y., Zhang, Y., & Zhang, H. (2023). Recent Advances in Stochastic Gradient Descent in Deep Learning.
Mathematics, 11(3), 682. https://doi.org/10.3390/math11030682
Trianasari, N. (2024). Analysis of Product Recommendation Models at Each Fixed Broadband Sales Location
Using K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering, SVM, RF, and ANN. Journal of Applied Data
Sciences, 5(2), 636–652. https://doi.org/10.47738/jads.v5i2.210
Trianasari, N., Ariyanti, M., & Mulyani, L. S. (2023). Comparative Analysis of Online Review Platforms:
Implication in Electronic Service Quality for Video Players and Editor Apps (YouTube and TikTok).
https://doi.org/10.5281/zenodo.10300129
Usmanda, Y. (2023). 5 Film Hollywood Fantasi Gagal, padahal Novelnya Begitu Disukai. KINCIR.
Wahyufebrian, A. (2022). Analisis Continuance Use Intention pada Layanan Streaming Berbayar Netflix
Menggunakan Expectation-Confirmation Model (ECM).
Yulianti, F., Lamsah, & Periyadi. (2019). Manajemen Pemasaran. Deepublish Publisher.
Zhang, W., Li, X., Deng, Y., Bing, L., & Lam, W. (2022). A Survey on Aspect-Based Sentiment Analysis:
Tasks, Methods, and Challenges. http://arxiv.org/abs/2203.01054
