<![CDATA[Perkembangan game online yang semakin pesat menjadikan ulasan pengguna sebagai salah satu sumber informasi untuk mengevaluasi kualitas layanan aplikasi. Growtopia sebagai salah satu game sandbox MMO memiliki komunitas pengguna yang besar dengan beragam ulasan yang mencerminkan pengalaman bermain pengguna. Oleh karena itu, diperlukan analisis sentimen yang mampu mengidentifikasi opini pengguna secara lebih spesifik berdasarkan aspek tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Growtopia berdasarkan tiga aspek utama Quality of Experience (QoE), yaitu server, gameplay, dan keamanan, menggunakan pendekatan Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan pembobotan TF-IDF. Sebanyak 4.546 data ulasan dari Google Play Store diproses melalui tahapan preprocessing teks, pelabelan manual, dan ekstraksi fitur TF-IDF. Aspek keamanan menunjukkan performa tertinggi dengan akurasi 92,96%, precision 0,89, recall 0,83, dan F1-score 0,86, diikuti aspek server (86,35%) dan gameplay (85,77%). Sentimen negatif paling dominan ditemukan pada aspek keamanan dan server. Secara keseluruhan, penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi metode ABSA dan SVM efektif digunakan untuk menganalisis opini pengguna aplikasi Growtopia. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pengembang Growtopia dalam meningkatkan kualitas layanan serta menjadi referensi bagi penelitian selanjutnya di bidang analisis sentimen berbasis teks.]]>
Copyrights © 2026
