Algoritma Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Pengguna Game Honor of King Berdasarkan Ulasan di Google Play Store - Mochammad Dayke Xavier Lumankun; Ghofar Taufik (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Game Honor of Kings merupakan salah satu permainan mobile yang banyak memperoleh ulasan dari pengguna di Google Play Store. Banyaknya ulasan tersebut mengandung berbagai opini yang dapat dimanfaatkan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna, namun analisis secara manual memerlukan waktu yang lama dan kurang efisien. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna game Honor of Kings berbahasa Indonesia secara otomatis menggunakan metode klasifikasi berbasis machine learning. Data penelitian diperoleh melalui teknik web scraping dari Google Play Store. Tahapan penelitian meliputi text preprocessing yang terdiri atas cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming untuk menghasilkan data yang bersih dan terstruktur. Selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) sehingga data teks dapat direpresentasikan dalam bentuk numerik. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes dengan pembagian data latih dan data uji sebesar 80:20. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix untuk mengukur kinerja klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Multinomial Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan dengan tingkat akurasi sebesar 79%, sehingga cukup efektif dalam membedakan sentimen positif dan negatif. Selain itu, hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas ulasan pengguna memiliki sentimen positif terhadap game Honor of Kings. Temuan penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman pengguna.