Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Game Mobile Legend di Playstore menggunakan Algoritma Logistic Regression - Wildan Anwarul Ma’arif; Sarwido Sarwido; Teguh Tamrin (Yayasan Kita Menulis, 2026)
Meningkatnya jumlah ulasan pengguna aplikasi Mobile Legends di Google Play Store, yang mewakili opini dan pengalaman pemain, merupakan pendorong utama penelitian ini. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan algoritma Regresi Logistik untuk menguji sentimen pengguna terhadap game tersebut. Langkah-langkah pra-pemrosesan, ekstraksi fitur dengan TF-IDF, dan pemodelan klasifikasi merupakan bagian dari strategi penambangan data yang memanfaatkan alat penambangan teks. Berdasarkan peringkat, 1.000 ulasan dibagi menjadi tiga kategori: netral, negatif, dan positif. Menurut temuan, model Regresi Logistik mencapai akurasi 0,79, berkinerja terbaik pada sentimen negatif dan cukup baik pada sentimen positif. Namun, karena ketidakseimbangan data, model tersebut tidak mampu mendeteksi sentimen netral. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Logistic Regression cukup efektif dalam analisis sentimen teks, namun masih memiliki keterbatasan dalam menangani data tidak seimbang dan konteks bahasa yang kompleks.