Analisis Sentimen Ulasan Game Stumble Guys Pada Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
DOI:
https://doi.org/10.34148/teknika.v13i3.993Keywords:
Analisis Sentimen, Algoritma Naïve Bayes, Game Online, Stumble GuysAbstract
Perkembangan teknologi yang pesat mempermudah akses ke berbagai hiburan digital, termasuk game online seperti Stumble Guys, yang telah diunduh lebih dari 163 juta kali dan mendapatkan ulasan beragam di Google Play Store. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Stumble Guys menggunakan algoritma Naïve Bayes. Metode penelitian melibatkan tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD), meliputi pemilihan data, preprocessing, transformasi dengan CountVectorizer dan TF-IDF, serta pengklasifikasian dengan Naïve Bayes. Dengan menggunakan 1.500 ulasan dari Google Play Store, model Naïve Bayes mencapai akurasi 86%, dengan precision, recall, dan f1 score masing-masing sebesar 86%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naïve Bayes efektif dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan game Stumble Guys.
Downloads
References
M. A. A. T. Utami, P. Silvianti, and M. Masjkur, “Algoritme Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Berbasis Aspek Ulasan Game Online Mobile Legends: Bang-Bang,” Xplore: Journal of Statistics, vol. 12, no. 1, pp. 63–77, 2023, doi: 10.29244/xplore.v12i1.1064.
F. Erida, “Pengaruh Game Online Terhadap Perubahan Perilaku Remaja Influence of Games Online on Changes in Adolescent Behavior,” Pengaruh Game Online Terhadap Perubahan Perilaku Remaja Influence of Games Online on Changes in Adolescent Behavior, vol. 1, no. 2, p. 15, 2022, [Online]. Available: http://ejurnal.stie-trianandra.ac.id/index.php/klinik/article/view/531/394
Y. F. Rompas, J. D. Zakarias, and E. J. R. Kawung, “Pengaruh Game Online Terhadap Interaksi Sosial Di Kalangan Mahasiswa Fakultas Ilmu Sosial Dan Politik Universitas Sam Ratulangi,” Jurnal Ilmiah Society, vol. 3, no. 1, pp. 1–11, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/jurnalilmiahsociety/article/view/45336
N. R. Nurwulan, C. D. Sara, R. A. Putri, T. Taufiqurrahman, and W. M. Putri, “Evaluasi Usability Aplikasi Game ‘Among Us,’” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN), vol. 10, no. 1, p. 123, 2022, doi: 10.26418/justin.v10i1.45492.
M. U. Robbani et al., “Analisis Wacana Digital Penggunaan Verbal Abuse dalam Konten Gameplay Stumble Guys Luthfi Halimawan,” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, vol. 9, no. 11, pp. 323–337, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.8088409.
Primandani Arsi, Pungkas Subarkah, and Bagus Adhi Kusuma, “Analisis Sentimen Game Genshin Impact pada Play Store Menggunakan Naïve Bayes Clasifier,” Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer, vol. 3, no. 1, pp. 161–170, 2023, doi: 10.51903/juritek.v3i1.1962.
Z. Yejian and S. Takada, “Review Classification Based on Machine Learning: Classifying Game User Reviews,” IEEE Access, vol. 11, pp. 142447–142463, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3342294.
E. P. Nirwandani, Indrianti, and R. C. Wihandika, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Mandiri Online Menggunakan Metode Modified Term Frequency Scheme Dan Naïve Bayes,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 5, no. 3, pp. 1039–1047, 2021.
M. Diki Hendriyanto, A. A. Ridha, and U. Enri, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Sentiment Analysis of Mola Application Reviews on Google Play Store Using Support Vector Machine Algorithm,” Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS), vol. 5, no. 1, pp. 1–7, 2022.
R. Adyatma Subagja, Y. Widiastiwi, and N. Chamidah, “Klasifikasi Ulasan Aplikasi Jenius pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Informatik : Jurnal Ilmu Komputer, vol. 17, no. 3, p. 197, 2021, doi: 10.52958/iftk.v17i3.3652.
A. F. Fajar Iqbal Wibowo, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Game Pubg Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 7, no. 6, pp. 3314–3319, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i6.8178.
A. Nurian, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Google Play Menggunakan Naïve Bayes,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 11, no. 3s1, pp. 829–835, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3348.
M. K. Insan, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di,” vol. 7, no. 1, pp. 478–483, 2023.
I. F. Rahman, A. N. Hasanah, N. Heryana, U. S. Karawang, T. Timur, and J. Barat, “ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI SAMSAT DIGITAL NASIONAL ( SIGNAL ) DENGAN,” vol. 12, no. 2, pp. 963–969, 2024.
Y. Yu, D. T. Dinh, B. H. Nguyen, F. Yu, and V. N. Huynh, “Mining Insights From Esports Game Reviews With an Aspect-Based Sentiment Analysis Framework,” IEEE Access, vol. 11, no. April, pp. 61161–61172, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3285864.
T. S. Gumilar, R. Astuti, and Y. A. Wijaya, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Lita Di Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik …, vol. 8, no. 1, pp. 543–550, 2024, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/8778%0Ahttps://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/download/8778/5018
N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings di Play Store Menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), vol. 5, no. 2, p. 293, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.
H. Setiawan, E. Utami, and S. Sudarmawan, “Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), vol. 5, no. 1, pp. 43–51, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5189.
M. R. Fahlevvi, “Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi Pejabat Pengelola Informasi Dan Dokumentasi Kementerian Dalam Negeri Republik Indonesia Di Google Playstore Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Jurnal Teknologi dan Komunikasi Pemerintahan, vol. 4, no. 1, pp. 1–13, 2022, doi: 10.33701/jtkp.v4i1.2701.
M. Safrudin and U. Hayati, “Perbandingan Kinerja Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Sentimen Ulasan Game Genshin Impact,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 8, no. 3, pp. 3182–3188, 2024.
R. N. Fahmi, N. Nursyifa, and A. Primajaya, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kasus Penembakan Laskar Fpi Oleh Polri Dengan Metode Naive Bayes Classifier,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 61–66, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.akakom.ac.id/index.php/jiko/article/view/437/0
G. Fikri Baihaqi, D. E. Ratnawati, and B. T. Hanggara, “Analisis Sentimen Wisata Alun-Alun Kota Batu menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 12, pp. 6010–6018, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” Edutic - Scientific Journal of Informatics Education, vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020, doi: 10.21107/edutic.v7i1.8779.
R. Safitri, I. Ali, and N. Rahaningsih, “Analisis Sentimen Terhadap Tren Fashion Di Media Sosial Dengan Metode Support Vector Machine (Svm),” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 2, pp. 1746–1754, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i2.9045.
