<![CDATA[Mobile Legends merupakan salah satu game mobile populer dengan jumlah unduhan tinggi dan ribuan ulasan pengguna di Google Play Store. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan pengguna berbahasa Indonesia menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors (KNN). Sebanyak 4.000 data ulasan dikumpulkan melalui teknik web scraping dan diproses melalui tahapan cleaning, tokenization, stopword removal, serta stemming. Data kemudian diklasifikasikan ke dalam dua sentimen, yaitu positif dan negatif. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan Cross Validation. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki performa yang lebih stabil, sedangkan KNN lebih unggul dalam mengenali kemiripan pola kata. Penelitian ini memberikan wawasan terhadap persepsi pengguna serta dapat menjadi acuan bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas layanan game Mobile Legends.]]>
Copyrights © 2025
