Pengembangan game daring semakin pesat dan mencakup berbagai genre yang menarik bagi pengguna. Supermarket Shop Simulator adalah game yang sangat digemari dan tersedia di Google Play Store. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan metode Naïve Bayes guna menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap game tersebut. Metode web scraping digunakan untuk mengumpulkan data dari Google Play Store, dan langkah-langkah praproses seperti pembersihan, normalisasi, penghapusan stopword, tokenisasi, dan stemming digunakan untuk menganalisis data. Metrik untuk mengingat, akurasi, dan presisi digunakan untuk menilai model yang dikembangkan. Temuan analisis menunjukkan bahwa pendekatan Naïve Bayes memiliki akurasi klasifikasi sentimen sebesar 78%. Menurut data word cloud, istilah "iklan", "game", "bagus", "menyenangkan", dan "bermain" sering ditemukan dalam ulasan pengguna. Diharapkan bahwa penelitian ini akan membantu pengembang dalam memahami reaksi pelanggan dan meningkatkan kualitas game di masa mendatang.
Copyrights © 2025