Analisis Sentimen Ulasan “OJOL THE GAME” di Google Play Store menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Model Ekstraksi Fitur TF-IDF untuk meningkatkan Kualitas Game

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap game "OJOL THE GAME" di Google Play Store menggunakan algoritma Naive Bayes dan model ekstraksi fitur TF-IDF. Data ulasan dikumpulkan melalui teknik web scraping menggunakan Python, kemudian diproses dengan tahapan preprocessing meliputi pembersihan data, case folding, stop word removal, tokenizing, dan stemming. Data yang telah diproses kemudian dianalisis menggunakan algoritma Naive Bayes untuk klasifikasi sentimen positif dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi algoritma Naive Bayes dan TF-IDF menghasilkan akurasi sebesar 94,12%, menunjukkan efektivitas tinggi dalam mengidentifikasi sentimen pengguna. Temuan ini memberikan wawasan berharga dalam memahami opini pengguna, meningkatkan kualitas game.