Analisis Sentimen Pengguna pada Ulasan Game Honkai Star Rail Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) - Ichsani Mursidah; Remi Sanjaya; Bambang Yulianto; Dhian Sweetania; Puji Sularsih (Jurnal Minfo Polgan, 2025)
Pesatnya perkembangan industri game digital membawa dampak pada tingginya volume ulasan pengguna di berbagai platform aplikasi. Salah satu game yang mendapat perhatian besar adalah Honkai Star Rail. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap game tersebut dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan berupa 6.193 ulasan pengguna yang diperoleh melalui proses web scraping dari platform Google Play Store. Sebelum dilakukan proses klasifikasi, data diproses melalui tahapan preprocessing yang meliputi cleansing, normalisasi, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Kemudian dilakukan pembobotan menggunakan metode TF-IDF. Proses klasifikasi menghasilkan akurasi sebesar 80%, dengan kecenderungan sentimen pengguna lebih dominan pada kategori positif. Hasil penelitian ini dapat menjadi masukan bagi pengembang game dalam meningkatkan kualitas aplikasi berdasarkan persepsi pengguna.