Optimalisasi Pengalaman Pengguna Game Elden Ring Melalui Analisis Sentimen Berbasis BERT - Ramadhan, M. Fadhilatur; Purnamasari, Ade Irma; Bahtiar, Agus (Universitas Indraprasta PGRI, 2025)
Pertumbuhan pesat industri video game, khususnya di Steam dengan 30 juta pengguna aktif, menyoroti pentingnya memahami sentimen pengguna untuk meningkatkan pengalaman bermain game. Studi ini berfokus pada analisis sentimen terhadap Elden Ring menggunakan model BERT. Sebanyak 2.000 ulasan dari Januari hingga September 2024 dikumpulkan, dengan 80% digunakan untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Langkah-langkah pra-pemrosesan meliputi pembersihan teks, tokenisasi, penghapusan kata henti, dan normalisasi. Hasilnya menunjukkan sentimen positif yang dominan, dengan BERT mencapai akurasi 99% dalam tugas klasifikasi. Evaluasi performa model menghasilkan metrik yang sangat baik, dengan akurasi 0.9900, presisi untuk sentimen negatif 0.96, recall 0.89, F1-score 0.92, serta presisi untuk sentimen positif 0.99, recall 1.00, dan F1-score 0.99. Ulasan umumnya mengapresiasi gameplay dan grafis, sementara mekanika kamera dan tingkat kesulitan game memicu pendapat yang beragam. Analisis temporal menunjukkan pola yang berfluktuasi sepanjang tahun, dengan munculnya masalah teknis pertengahan tahun dan perbaikan selanjutnya menyusul pembaruan. Berdasarkan temuan ini, direkomendasikan untuk menyesuaikan mekanika game guna mengatasi kekhawatiran terkait fungsionalitas kamera dan menyeimbangkan tingkat kesulitan. Lebih lanjut, peningkatan elemen naratif dapat meningkatkan pengalaman pengguna.