Menganalisis Ulasan Mobile Legends: Analisis Kinerja Berdasarkan Opini Pengguna dengan Naive Bayes


Kariyamin Kariyamin(1*); Muh. Ikhsan Alyakin(2); La Ode Alyandi(3);

(1) Institut Teknologi dan Bisnis Muhammadiyah Wakatobi
(2) Institut Teknologi dan Bisnis Muhammadiyah Wakatobi
(3) Institut Teknologi dan Bisnis Muhammadiyah Wakatobi
(*) Corresponding Author

  

Abstract


Penelitian ini mengeksplorasi analisis sentimen pada ulasan pengguna game Mobile Legends: Bang Bang menggunakan metode Naïve Bayes. Dengan pertumbuhan pesat jumlah pengguna, ulasan yang diterima mencerminkan sentimen positif, negatif, dan netral yang beragam. Salah satu tantangan utama adalah ketidakseimbangan data antara ketiga sentimen, yang dapat mempengaruhi akurasi model. Data dikumpulkan melalui teknik scraping dari Google Play Store, diikuti dengan pra-pemrosesan untuk meningkatkan kualitas data. Hasil analisis menunjukkan bahwa model Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 75,28%, dengan kinerja yang baik dalam mengidentifikasi ulasan negatif, meskipun masih terdapat ruang untuk perbaikan pada kategori positif dan netral. Temuan ini diharapkan memberikan wawasan berharga bagi pengembang game dalam memahami pengalaman pengguna dan meningkatkan fitur aplikasi berdasarkan analisis sentimen.

Keywords


Naïve Bayes; Analisis sentimen; Mobile Legends

  
  

Full Text:

PDF
  

Article Metrics

Abstract view: 76 times
PDF view: 19 times 		     

Digital Object Identifier

doi  https://doi.org/10.33096/busiti.v6i1.2475 		  

Cite

How to cite item

References


M. Haikal, M. Martanto, and U. Hayati, “Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Game Online Pubg Mobile Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 6, pp. 3275–3281, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i6.8174.

V. Fazrian, T. Suprapti, and R. Narasati, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Aplikasi Game Multiplayer Online Battle Arena,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 1005–1012, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8432.

B. Ramadhani and R. R. Suryono, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Metaverse,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 8, no. 2, p. 714, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7458.

F. Fatmawati, B. Irawan, and A. Bahtiar, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Shejek Berdasarkan Ulasan Di Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 3, pp. 2976–2981, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i3.9607.

N. Anizah, Y. Salim, and L. B. Ilmawan, “Analisis Sentimen Terhadap Event Big Sale 11.11 Shopee di Media Sosial Instagram menggunakan Metode Naïve Bayes,” Bul. Sist. Inf. dan Teknol. Islam, vol. 4, no. 1, pp. 25–34, 2023, doi: 10.33096/busiti.v4i1.1309.

Alfandi Safira and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Paylater Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Zo. J. Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 59–70, 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12856.

Z. Zaenal, Y. Salim, and L. B. Ilmawan, “Analisis Sentimen terhadap Komentar Negatif di Media Sosial Facebook dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes,” Bul. Sist. Inf. dan Teknol. Islam, vol. 1, no. 4, pp. 259–265, 2020, doi: 10.33096/busiti.v1i4.666.

A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.

I. Rahmawati, T. Rika Fitriani, and A. Yunizar Pratama Yusuf, “Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Pada Aplikasi m-BCA berdasarkan Ulasan Pengguna di Google Play Store,” J. Ris. Inform. dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 38–42, 2024, doi: 10.58776/jriti.v1i2.116.

M. K. Insan, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 478–483, 2023.

M. N. Humam, “Perbandingan Kinerja CNN dan Naïve Bayes pada Analisis Sentimen Performa Manchester United di Twitter,” J. Inf. Eng. Educ. Technol., vol. 7, no. 2, pp. 83–91, 2023, doi: 10.26740/jieet.v7n2.p83-91.

P. G. Yehova, J. Jessica, and M. I. Jambak, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan SVM pada Ulasan Google Playstore Mobile Legends Bang Bang,” Device, vol. 14, no. 1, pp. 140–149, 2024, doi: 10.32699/device.v14i1.7052.

A. Hendra and F. Fitriyani, “Analisis Sentimen Review Halodoc Menggunakan Nai ̈ve Bayes Classifier,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 6, no. 2, pp. 78–89, 2021, doi: 10.14421/jiska.2021.6.2.78-89.

S. M. Kom, “Sentimen Pengguna Aplikasi BRImo: Kinerja Algoritma Support Vector Machine, Naive Bayes, dan Adaboost,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 2, pp. 195–204, 2023, doi: 10.33372/stn.v9i2.1057.

S. A. R. Rizaldi, S. Alam, and I. Kurniawan, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi JMO (Jamsostek Mobile) Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naive Bayes,” STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 3, pp. 109–117, 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2334.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2025 Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.