Natural Language Processing merupakan salah satu cabang ilmu Artificial
Intelegence yang berfokus pada pengolahan bahasa natural. Natural Language
Processing dalam dunia teknologi informasi semakin meningkat dan berkembang.
Umumnya pengembangan NLP terjadi secara pesat dalam pemrosesan Bahasa
Inggris. Sedangkan untuk pengembangan NLP dalam Bahasa Indonesia masih
terlalu sedikit. Salah satunya adalah tentang klasifikasi teks untuk menemukan
sentimen kalimat.
Penelitian ini akan membuat sebuah model NLP untuk mengklasifikasi
kalimat Bahasa Indonesia yang mengandung sentiman positif, negatif dan netral
yang menggunakan library Spacy. Data yang digunakan terdiri dari korpus
Universitas Liepzig yang berada di Jerman dan data kalimat Bahasa Indonesia
yang diambil dari movie reviews, ulasan aplikasi, komentar netizen di Youtube,
Facebook, Instagram dan Twitter sejumlah 2550 data kalimat. Data tersebut
kemudian dibagi menjadi 2100 data pelatihan dan 450 data tes.
Dari Model yang dirancang kemudian dilakukan evaluasi dan ditemukan
akurasi sebesar 83,80%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang dibuat
sudah cukup baik. Model ini kemudian diterapkan pada web service
menggunakan framework Flask supaya dapat digunakan di berbagai platform.