ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA PADA GAME ROBLOX DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES - Alkindi, Aditia Fikri; Nasution, Nurliana (LPPM STMIK Royal Kisaran, 2024)
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui cara menganalisis sentimen dari ulasan pengguna pada game Roblox dan untuk mengetahui hasil perbandingan performa klasifikasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine Dan Naive Bayes dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna pada game Roblox. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah sebanyak 10000 record data ulasan yang di ambil pada tanggal 15 Juni 2024. Hasil yang di peroleh dalam menganalisis sentimen data ulasan pada aplikasi Roblox cenderung mendapatkan sentimen positif dengan persentase 65,06% sedangkan untuk sentimen negatif dengan persentase 34,94%. Support Vector Machine merupakan algoritma terbaik dalam menganalisis sentimen data ulasan pada aplikasi Roblox dengan tingkat akurasi yang paling tinggi pada perbandingan data 90:10 yaitu 90 %, untuk precision, recall, dan f1-score yang dihasilkan pada sentimen positif yaitu 88%, 85%, dan 86%, sedangkan pada sentimen negatif adalah 91%, 93%, dan 92%. Algoritma Naïve Bayes mendapatkan tingkat akurasi yang paling tinggi pada perbandingan data 90:10 yaitu 72,4%, untuk precision, recall, dan f1-score yang dihasilkan pada sentimen positif yaitu 88%, 34%, dan 49%, sedangkan pada sentimen negatif adalah 70%, 97%, dan 81%.