ANALISIS SENTIMEN ULASAN GAME MOBILE FIRST-PERSON SHOOTER DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE PEMBOBOTAN TF-IDF - Iriananda, Syahroni Wahyu; Putra, Rangga Pahlevi; Raihan, Anugrah Ahzul; Saputra, Deni Adi; Verdiansyah, Egi (Universitas Widyagama Malang, 2023)
Paper ini membahas tentang analisis sentimen ulasan game mobile genre FPS menggunakan metode pembobotan TF-IDF. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan 2180 ulasan yang telah divalidasi dan dibersihkan, di mana 1258 ulasan diklasifikasikan sebagai positif dan 922 ulasan sebagai negatif. Dengan menggunakan pembobotan TF-IDF dan pengujian model klasifikasi, penelitian ini mencapai tingkat akurasi sebesar 76%, dengan presisi 75%, recall 74%, dan F1-score 75%. Hasil ini menunjukkan bahwa metode pembobotan TF-IDF dapat menghasilkan analisis sentimen yang efektif dan otomatis untuk ulasan game mobile genre FPS, memberikan kontribusi penting dalam pengembangan metode analisis sentimen dalam konteks tersebut.