ANALISIS SENTIMEN ULASAN GROWTOPIA DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK IDENTIFIKASI KEBUTUHAN PENGGUNA - Setiawan, Rafli Putra; Irawan, Bambang; Prihartono, Willy Prihartono (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2025)
Analisis sentimen memainkan peran penting dalam memahami bagaimana pengguna menilai aplikasi digital, termasuk game. Dalam penelitian ini, penulis menganalisis sentimen pengguna terhadap game Growtopia di Google Play Store dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Sebanyak 2.000 ulasan berbahasa Indonesia dikumpulkan melalui proses web scraping. Tahapan preprocessing mencakup beberapa langkah penting, yaitu pembersihan teks, tokenisasi, penghapusan stopwords, dan stemming. Setelah itu, algoritma Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan tersebut ke dalam dua kategori: sentimen positif dan negatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma ini mampu memberikan akurasi yang baik dengan mendeteksi 27 ulasan sebagai true positive dan 456 ulasan sebagai true negative. Ulasan dengan sentimen positif umumnya menyoroti aspek kreativitas gameplay dan interaksi komunitas, sedangkan ulasan negatif banyak membahas masalah seperti bug, kendala saat login, dan koneksi yang tidak stabil. Temuan ini menegaskan bahwa metode Naïve Bayes efektif dalam menganalisis sentimen sekaligus memberikan masukan berharga bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas permainan.