Penerapan Naïve Bayes dalam Analisis Sentimen Pengguna Game Wuthering Waves pada Google Play Store - Muhammad Hamka Shiddiq; Budi Prasetyo; Regina Ayumi Ulayya (JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal), 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pemain terhadap permainan Wuthering Waves menggunakan algoritma Naïve Bayes yang dikombinasikan dengan metode pembobotan kata TF-IDF. Data ulasan dikumpulkan melalui teknik web scraping dari Google Play Store sebanyak 3000 data, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleaning, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Model awal menunjukkan bias terhadap ulasan positif karena distribusi data yang tidak seimbang. Setelah dilakukan balancing data dengan teknik undersampling, performa model meningkat dengan akurasi sebesar 78% serta nilai precision, recall, dan f1-score seimbang untuk kedua kelas, yaitu positif dan negatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas pemain memberikan ulasan positif terhadap game, namun beberapa aspek teknis seperti performa dan optimasi masih menjadi sorotan. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi TF-IDF dan Naïve Bayes efektif dalam klasifikasi sentimen, dan direkomendasikan untuk dikembangkan lebih lanjut dengan algoritma lain dan cakupan data yang lebih luas.