ANALISIS SENTIMEN ULASAN GAME DELTA FORCE MOBILE MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE - Faiz Najwan Zaky; Muhamad Rendi Gibran; Sumanto Sumanto; Jefina Tri Kumalasari; Ghofar Taufiq; Ade Christian (Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma, 2026)
This study aims to analyze sentiment in Delta Force Mobile reviews on the Google Play Store using Naive Bayes and Support Vector Machines. Sentiment classification in reviews helps game developers understand player sentiment and improve user satisfaction. The method used is the KDD framework, which focuses on web scraping, text cleaning, tokenization, stemming, and TF-IDF for data weighting. The experimental data consisted of 29,454 reviews, with a peak accuracy rate of 86.17%. The study found a significant improvement in SVM’s ability to classify negative sentiment accurately. SVM had a score of 0.69, while Naive Bayes had a score of 0.56. This indicates that SVM is more accurate at classifying reviews that contain technical complaints, such as lag and bugs.Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pada ulasan Delta Force Mobile di Google Play Store menggunakan Naive Bayes dan Support Vector Machine. Klasifikasi sentimen dalam ulasan digunakan untuk membantu pengembang game memahami sentimen pemain dan membantu meningkatkan kepuasan pengguna. Metode yang digunakan yaitu kerangka kerja KDD yang berfokus pada web scraping, pembersihan teks, tokenisasi, stemming, dan TF-IDF untuk memberi bobot pada data. Data yang digunakan dalam eksperimen berjumlah 29.454 ulasan, dengan tingkat akurasi tertinggi sebesar 86.17%. Hasil penelitian mendapatkan temuan signifikan bahwa SVM memiliki kemampuan yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen negatif secara akurat. SVM memiliki nilai 0,69 dan Naive Bayes memiliki nilai 0,56. Hal ini menunjukan bahwa SVM lebih akurat dalam mengklasifikasikan ulasan yang mengandung keluhan teknis seperti lag dan bug.