Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Game Mobile Legends dengan Pendekatan Decision Tree untuk Evaluasi Pengalaman Pengguna - Mujilahwati, Siti; Azarki Ubaydillah, Muhammad (CV Infinite Corporation, 2024)
Mobile Legends Bang Bang telah menjadi salah satu game mobile yang paling digemari di dunia dalam beberapa tahun terakhir. Dengan jumlah unduhan yang mencapai jutaan di Google Play Store, game ini berhasil memikat perhatian pemain dari berbagai belahan dunia. Popularitasnya didorong oleh berbagai aspek, seperti grafis yang memukau, mekanisme permainan yang menarik, serta penyelenggaraan turnamen esport berskala besar. Namun, dibalik kesuksesan tersebut, game ini juga tidak lepas dari kontroversi, termasuk masalah terkait pengalaman bermain dan perilaku toxic di kalangan pemainnya. Analisis sentimen dilakukan dengan memanfaatkan komentar pengguna Mobile Legends yang tersedia di Play Store. Komentar-komentar tersebut mencakup berbagai aspek, seperti mekanisme permainan, kualitas grafis, keseimbangan karakter, hingga fitur-fitur terbaru. Tujuan utama dari analisis ini adalah untuk memahami bagaimana pemain merespons game ini, baik dari sisi kepuasan maupun kekhawatiran mereka. Dalam penelitian ini, algoritma Decision Tree diterapkan untuk mengklasifikasikan sentimen setiap ulasan pengguna ke dalam kategori positif, negatif, atau netral. Pendekatan ini memungkinkan identifikasi pola sentimen positif, netral, dan negatif, yang memberikan gambaran mendalam mengenai persepsi pengguna terhadap berbagai aspek game. Berdasarkan hasil eksperimen, sistem berhasil mengklasifikasikan ulasan game Mobile Legends dengan akurasi tinggi, mencapai 91.54%. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat dimanfaatkan oleh peneliti untuk mengelompokkan ulasan pengguna secara lebih efektif.