Pembobotan Sentimen Publik Menggunakan TF-IDF pada Console dan Video Game Offline - Crecia, Crecia; Wijaya, Andri; Maharani, Mutia; Aguswan, Michael Junius (Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Peradaban, 2024)
Penelitian ini mengkaji penerapan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk membobotkan sentimen publik terhadap video game offline, dengan dukungan Vector Space Model (VSM). Video game offline tetap populer karena pengalaman imersif, cerita mendalam, serta fleksibilitas modifikasi di berbagai platform seperti PC, mobile, dan konsol, meskipun tren game online terus meningkat. Data penelitian diperoleh dari Kaggle, mencakup 11.001 entri dengan 17 atribut, termasuk judul, rating pengguna, dan genre. Proses penelitian melibatkan pengumpulan, pembersihan, dan pengolahan data. Game