Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4988

## ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  “OJOL  THE  GAME”  DI GOOGLE  PLAY  STORE  MENGGUNAKAN  ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN MODEL EKSTRAKSI FITUR TF-IDF UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS GAME
Rafi Rahmadani 1* , Abdul Rahim 2 , Rudiman 3
1 Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur, Indonesia
2 Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur, Indonesia
3 Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur, Indonesia
Received: 14 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Sentiment analysis, Naïve bayes, TF-IDF, Ojol The Game, Google Play Store
Corespondent Email: ar622@umkt.ac.id
Abstrak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  ulasan pengguna  terhadap  game  "OJOL  THE  GAME"  di  Google  Play  Store memanfaatakan  algoritma  Naive  Bayes  dan  model  ekstraksi  fitur  TF-IDF. Data ulasan dikumpulkan melalui teknik web scraping menggunakan Python, kemudian diproses dengan tahapan preprocessing meliputi pembersihan data, case folding, stop word removal, tokenizing, dan stemming. Data yang telah diproses  kemudian  dianalisis  menggunakan  algoritma  Metode  Naive  Bayes digunakan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  positif  dan  negatif.  Hasil penelitian mengindikasikan bahwa kombinasi antara algoritma Naive Bayes dan  TF-IDF  memberikan  akurasi  sebesar94,12%,  menunjukkan  efektivitas tinggi  dalam  mengidentifikasi  sentimen  pengguna.  Temuan  ini  memberikan wawasan berharga  dalam memahami opini pengguna, meningkatkan kualitas game.
Abstract. This study aims to analyze user sentiment towards the game "OJOL THE GAME" on Google Play Store using the Naive Bayes algorithm and the TF-IDF feature extraction model. User review data was collected through web scraping  techniques  using  Python,  then  processed  through  preprocessing stages including data cleaning, case folding, stop word removal, tokenizing, and stemming. The processed data was then analyzed using the Naive Bayes algorithm to classify positive and negative sentiments. The results of the study show that the combination of the Naive Bayes algorithm and TF-IDF yielded an accuracy of 94.12%, demonstrating high effectiveness in identifying user sentiment.  These findings provide valuable insights into understanding  user opinions and improving the quality of the game.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin pesat ternyata dapat membuat perubahan dalam segala lapisan dikehidupan sehari–hari sehingga  membangun  kreativitas  manusia untuk  mendorong  temuan  baru  dalam  dunia teknologi [1]. Pengembangan  industri  game
tercermin  dari  pendapatan  global  yang  terus meningkat  dan  terus  naik  pesat  hingga  tahun 2025 [2]. Saat  ini  tengah  muncul  salah  satu game  yaitu  ojol  the  game  yang  membuat gempar di dunia virtual, sensasi menjadi driver ojek tidak hanya di rasakan dalam dunia nyata melainkan  dapat  dirasakan  secara  online.  Ojol
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
the  game  dikembangkan  oleh Codexplore developer  asal  Indonesia  yang  didirikan  pada bulan januari tahun 2021 [3].
Popularitas game “Ojol The Game” semakin berkembang dan banyak orang yang memainkan  game  tersebut [4] Saat  ini  game tersebut mendapatkan peringkat pertama game paling  popular  di  playstore  dengan  unduhan sebanyak 10 juta sehingga banyak ulasan yang dikirimkan  untuk  aplikasi  ini,  baik  ulasan positif maupun negatif. Analisis sentiment pada game  “Ojol  The  Game”  bertujuan  untuk mendapatkan  informasi  dari  ulasan  atau komentar pengguna, yang terbagi menjadi dua yaitu positif dan negatif [5]. Analisis sentiment pada review pengguna adalah proses penyelidikan  ulasan  untuk  menentukan  opini atau  perasaan  terhadap  suatu  produk  secara keseluruhan [6].
Analisis  sentiment  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  analisis Naïve  Bayes ,  algoritma yang  memiliki  akurasi  yang  cukup  tinggi  dan waktu  yang  efisien  dibandingkan  algoritma klasifikasi lainnya [7]. Dengan memahami opini dan pengalaman pengguna, pengembang game dapat  melakukan  perbaikan,  peningkatan kualitas,  penyesuaian  strategi  pengembangan untuk meningkatkan kepuasan dan pengalaman bermain pengguna game Ojol The Game.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Gilbert  Darmawan  dkk [7]. berjudul  "Analisis
Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi
Mypertamina  di  Google  Playstore  dengan Metode  Naïve  Bayes" dengan    jumlah  ulasan 3948  data,  dengan  hasil  ulasan  pengguna MyPertamina  tergolong negative dengan presentase  nilai  akurasi  91%,  nilai precision 92%,  dan recall nya  100%.  Nilai  tersebut menunjukkan bahwa klasifikasi algoritma naïve bayes dinilai cukup baik dalam pemrosesan data ulasan play  store ,  karena  hasil  presentase akurasi mencapai 91%.
Penelitian  sebelumnya  juga  dilakukan  oleh Abdul  Aziz  dan  Fauziah [8]. yang  berjudul Analisis  Sentimen  untuk  Mengidentifikasi Opini tentang Produk, Layanan, dan Kebijakan Perusahaan  dengan  Menggunakan  Algoritma TF-IDF  dan SentiStrength dimana  hasil klasifikasi  Tweet  memiliki  sentiment  positif, negatif,  atau  netral.  Pada  data  uji  dengan  kata kunci  “ vaksin  anak ”  sebanyak  1000  tweet
diperoleh hasil sentiment positif 54%, sentiment  negatif  20%  dan  sentiment  netral 26%.  Kemudian  perbandingan  dengan  analisis data  yang  sama menggunakan  algoritma naïve bayes mendapatkan hasil sentiment positif 55%, negatif  16%  dan  netral  29%.  Sedangkan Decision Tree mendapatkan haasil positif 61%, negatif 14% dan netral 25%.
Menurut penelitian sebelumnya oleh Dianati Suci  Putri  dkk [9] yang  berjudul  Analisis Sentimen  Kinerja  Dewan  Perwakilan  Rakyat (DPR)  Pada Twitter Menggunakan  Metode
Naïve Bayes Classifier dengan hasil penggunaan  algoritma naïve  bayes didapatkan accuracy  score sebesar  0.8  atau  80%  hal  ini berarti  system  mampu  memprediksi  secara akurat  dari  total  data  testing  sebesar  20%. Klasifikasi tweet mengenai  DPR  sebanyak  95 positif,  693  netral  dan  758  negatif  dari  hasil crawling sebanyak 1546.
Berdasarkan  uraian  diatas  peneliti  tertarik untuk  melakukan  penelitian  terkait  bagaimana penerapan naïve bayes dan model ekstraksi fitur TF-IDF  dalam  melakukan  analisis  sentiment positif dan negatif pada “Ojol The Game” dan sejauh mana akurasi algoritma naïve bayes dan model ekstraksi fitur TF-IDF dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap  game  “Ojol The  Game”  yang tengah viral  sekarang  ini  sehingga  hasil  dari  analisis yang  dilakukan  dapat  memberikan  informasi berharga bagi pengembang game.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Ojol The Game
Ojol  The  Game merupakan  game  virtual  yang dimana  game  ini  terinspirasi  dari  dunia  nyata yaitu  Ojol  (Ojek  Online)  ojol  the  game  ini memberikan  sensasi  memainkan  game  Ojol online  di  dunia  virtual  kini  sensasi  menjadi driver  ojek  online  tidak  hanya  di  rasakan  di dunia  nyata,  tetapi  juga  di  dalam  sebuah permainan yang sedang viral saat ini. (XI Max, 2024).
2.2 Naïve Bayes
klasifikasi naïve  bayes merupakan  metode untuk klasifikasi yang ringan dalam pemrosesan  dan  memiliki  akurasi  yang  tinggi jika  diaplikasikan  ke  kalasifikasi  teks.  Metode klasifikasi merupakan metode dengan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
penggunaan  algoritma  yang  dinilai  sederhana namun memiliki akurasi kecepatan yang tinggi.

## [10].
2.3 TF – IDF
TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document Frequency) adalah proses yang mengubah data tekstual  menjadi  data  numerik.  Proses  ini bertujuan untuk Menetapkan bobot untuk setiap kata  atau  fitur  yang  ada.Tahapan  disini  juga berguna  untuk  menunjukkan  seberapa  penting sebuah kata dalam setiap dokumen [11]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  melibatkan tahapan untuk menganalisis sentiment dari data Google  Play  Store  dengan  alur  yang  dimulai dari  pengumpulan  data  ulasan  menggunakan web  Scraping  dengan  Python,  dalam  tahap  ini data dari 1000 ulasan dikumpulkan. Selanjutnya dilakukan Filtering untuk  mendapatkan informasi  penting  mengenai username, skor, tanggal  da  nisi  ulasan.  Setelahnya  dilakukan pelabelan  untuk  mengkategorikan  skor  atau bintang  pada  game  “Ojol  The  Game”.  Tahap berikutnya adalah Cleansing atau pembersihan data,  termasuk  menangani missing  values dengan mengabaikan tuple yang tidak lengkap. Selanjutnya silakukan Preprocessing teks yang meliputi Case  Folding, penghapusan  kata umum  ( Stopword  removal ), Tokenizing, dan Stremming. Setelah  preprocessing,  data  dibagi menjadi  dua  set:  training  set  dan  testing  set. Penggunaan  Naive  Bayes  dalam  tahap  ini sangat  penting  untuk  menentukan  sentimen positif  dan  negatif  dalam  ulasan  game  "Ojol The  Game".  Selanjutnya,  metode  pembobotan TF-IDF digunakan untuk mengevaluasi pentingnya sebuah kata dalam sebuah dokumen dalam  konteks  koleksi  dokumen  yang  lebih besar.  Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1. Scraping
Scraping menggunakan web scraping untuk mengambil data sangat berguna dalam mengumpulkan data web terstruktur secara otomatis dengan menggunakan kode pemrograman Python. Proses ini memungkinkan ekstraksi data dalam jumlah besar secara cepat dan otomatis [12].
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah ulasan pengguna dari Google Play Store untuk permainan "OJOL THE GAME". ulasan aplikasi game "Ojol The Game" simulator, yang diperoleh  dari  scraping  situs  web  Google  Play Store dengan bantuan Google Colab. Sebanyak 1000 data ulasan berhasil diambil dan disimpan dalam  format  CSV  untuk  analisis  sentimen lebih lanjut.

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing  data  adalah  langkah  penting dalam analisis data dan machine learning yang bertujuan  untuk  mengubah  data  mentah menjadi  data  yang  bersih  dan  siap  digunakan dalam model analisis dan pembelajaran mesin . analisis atau pembuatan model. Berikut tahapan dari Preprocessing :
3.2.1. Filtering Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses filtering dan cleansing dengan  menggunakan select attribute dan remove  duplicate .  Langkah  ini bertujuan  untuk  mengambil  kata-kata  penting, membersihkan  dokumen  dari  kata-kata  yang tidak  diperlukan,  dan  menghapus  kata-kata yang  duplikat. Filtering berfungsi  untuk memfilter  data  mana  saja  yang  akan  di  proses kemudian  setelah  dilakukan  nya  pemfilteran selanjutnya ke tahap pelabelan untuk melabelkan teks.

## 3.2.2. Pelabelan
Pada tahap analisis ini, pelabelan data ulasan dari  game  "OJOL  THE  GAME"  dilakukan menggunakan skor penilaian untuk menentukan sentimen pengguna. Fungsi pelabelan mengkategorikan  ulasan  dengan  skor  1  dan  2 sebagai negatif, dan skor 4 dan 5 sebagai positif. Awalnya,  skor  3  tidak  diberi  label,  sehingga beberapa nilai menjadi None. Setelah menambahkan  kondisi  untuk  skor  3  sebagai 'Netral', seluruh data ulasan berhasil diberi label
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
dengan tepat, memungkinkan analisis sentimen yang akurat terhadap feedback pengguna.

## 3.2.3. Case Folding
Pada  tahapan  case  folding,  transform  cases digunakan untuk mengubah teks menjadi huruf kecil. Tujuan dari case folding ini adalah untuk menyamaratakan  penggunaan  huruf  kapital dalam teks.

## 3.2.4. Stop Word Removal
Stopword removal adalah proses menghapus kata-kata  umum  dari  teks.  Stopword  adalah kata-kata yang sering muncul dalam teks namun tidak  memberikan  makna  signifikan.  suatu bahasa,  seperti  "dan",  "di",  "yang",  yang biasanya tidak memberikan informasi signifikan dalam analisis teks.
3.2.5. Tokenezing
Tahap ini melakukan penghapusan terhadap semua karakter non alphabet, misalnya symbol, spasi, angka, tanda baca yang tidak penting.

## 3.2.6. Stemming
Proses  dilanjutkan  dengan  menghilangkan imbuhan  pada  masing  –  masing  kata  sehingga menjadi kata – kata dasar misalnya kata – kata “berlari”,  “berlarian”,  dan  “berlarilah”  akan diubah menjadi bentuk dasar seperti “lari”. Ini membantu  mengurangi  variasi  kata  yang memiliki  kata  yang  memiliki  makna  serupa dalam  teks  bertujuan  untuk  membersihkan suatu  kata  dari  pengejaan  yang  kurang  tepat contoh data yang telah di stemming [13].
3.2.7. Handing Missing Value-Ignure Tuple
Handling  Missing  Values  –  Ignore  Tuple adalah  metode  untuk  menangani  data  yang hilang  dengan  cara  menghapus  baris  yang memiliki  nilai  hilang.  Metode  ini  cocok digunakan  ketika  jumlah  data  yang  hilang sangat  sedikit  dibandingkan  dengan  ukuran keseluruhan  dataset.  Tujuan  tahapan Hinding Missing  Value ini  untuk  menghilangkan  atau memebersihkan  nilai  3  atau  null  yang  tidak  di perlukan dalam data [9].

## 3.3. Split Data
Pemisahan  data (split  data) merujuk  pada pembagian  dataset  menjadi  dua  subset:  data latihan (training  data) dan  data  uji (testing data) .  Proses  ini  umumnya  digunakan  dalam tugas data mining dan machine learning untuk mengevaluasi kinerja dan kemampuan generalisasi  dari  sebuah  model.  Data  latihan
digunakan  untuk  melatih  model,  sedangkan data  uji  digunakan  untuk  mengukur  seberapa baik  model  tersebut  dapat  membuat  prediksi pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya. Pembagian data ini penting untuk memastikan bahwa model tidak overfitting dan dapat melakukan generalisasi dengan baik pada data baru [14].
3.4. TF-IDF
Penggunaan  TF-IDF  pada  penelitian  ini berfungsi  untuk  pembobotan  suatu  kata  dan menghitung  frekunsi  kemunculan  kata  pada dokumen yang di gunakan berdasarkan 2 faktor
:
3.4.1. Tern Frequency (TF)
Tern  Frequency  (TF) untuk  mengukur seberapa  sering  suatu  kata  muncul  dalam dokumen, semakin sering kata tersebut muncul maka semakin tinggi nilai TF-nya. TF = Jumlah pengulangan  kata  dalam  dokumen  dibagi dengan total jumlah kata dalam dokumen. 3.4.2. Inverse Document Frequency (IDF) Inverse Document Frequency (IDF) digunakan  untuk  mengukur  seberapa  umum atau  jarang  suatu  kata  dalam  seluruh  korpus (kumpulan dokumen). Kata yang jarang muncul di  korpus  akan mendapatkan  bobot  yang lebih tinggi, IDF logaritma dari rasio jumlah seluruh dokumen  dengan  jumlah  dokumen  yang mengandung  kata  tersebut [8]. Bagan  proses TF-IDF dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Pembobotan TF-IDF

## Sumber: Rsdm
Berdasarkan  bagan  di  atas  rumus  TF-IDF adalah sebagai berikut:
𝑡𝑓 𝑡.𝑑
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑡 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑
Inverse Document Frequency (IDF) mengukur seberapa penting sebuah kata dengan memperhitungkan seberapa sering kata tersebut muncul dalam semua dokumen. N melambangkan  jumlah  total  dokumen  dalam
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
kumpulan teks. Mengenai rumus TF-IDF score yakni :
𝑖𝑑𝑓 𝑑 = 𝑙𝑜𝑔 𝑁 𝑛 𝑡 Keterangan : t = Kata kunci, term d = Dokumen t.d = nilai TF-IDF untuk kata t dalam dokumen d
Tf  =  Banyaknya  t  (kata)  yang  dicari  dalam dokumen
Idf = Banyak t kebalikan dari kata yang dicari
3.5. Naïve bayes Teknik prediksi yang menggunakan
probabilitas  sederhana  berdasarkan  penerapan teorema  Bayes  dengan  asumsi  bahwa  data bersifat independen, yaitu tidak saling berhubungan.
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐴|𝐵). 𝑃(𝐴)

## P(B)
Keterangan: A =hipotesis data B adalah kelas khusus B = data dengan kelas tidak dikenal P(A|B)  = probabilitas hipotesis A didasarkan pada kondisi B
P(B|A)  =  probabilitas  hipotesis  B  didasarkan  pada kondisi A P(A) = probabilitas hipotesis A P(B) = probabilitas B
Jika  ingin  menggunakan  algoritma naïve bayes alangkah baiknya jika menggunakan data latih yang cukup banyak, dikarenakan semakin banyak  data  yang  digunakan  maka  semakin banyak hasil prediksi yang dihasilkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Scraping/Pengambilan Data Dalam penelitian ini, data yang dikumpulkan  mencakup  1000  ulasan  yang  di- scraping.  Namun,  data  yang  telah  di-scraping ini belum dilakukan pembersihan dan pelabelan.  Pembersihan  data  diperlukan  untuk
memastikan kualitas data yang akan dianalisis, sementara pelabelan diperlukan untuk mengidentifikasi  kategori  atau  sentimen  dari ulasan tersebut. Berikut  data yang di dapatkan hasil scraping.
Gambar 3 Hasil Scraping Data di bawah ini adalah hasil scraping yang belum  mengalami  pembersihan  dan  pelabelan. Data  yang  ditampilkan  masih  dalam  bentuk aslinya, dan tabel 1 ini hanya menampilkan dua data sebagai contoh hasil scraping data yang di dapatkan dari hasil scraping 1000 data.
Tabel 1. Hasil Scraping NO reviw wid username userimage content score thumbu pcount versi at replycon tent repliedat versi 1 0f162 eeb- 8613- 458a- 8fd3- 1847e 9ebfc 08 Pris P https://pla y- lh.googleu sercontent. com/a- /ALV-U.. bagusss dan ciri khas unik Indonesia , sangat h... 5 216 2.6.1 2024- 05-30 10:30: 31 None None 2.6.1 2 b159a fcd- c1cb- 4c43- 937f- 27a3a 019e2 9d Radit Kaunang https://pla y- lh.googleu sercontent. com/a- /ALV-U.. Tolong dikasih efek ataupun apalah biar ga nge. 3 129 2.6.1 2024- 05-14 09:55: 08 None None 2.6.1

## 4.2. Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing,  data  yang  telah di-scraping  akan  diproses  lebih  lanjut  untuk dibersihkan dan disiapkan. mengalami
serangkaian
langkah pembersihan dan
pemrosesan untuk mempersiapkannya sebelum analisis  lebih  lanjut  dilakukan.  Langkah  ini sangat  penting  untuk  memastikan  kualitas  dan keakuratan hasil analisis.
4.2.1. Filtering
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Pada tahap filtering, data ulasan yang telah di-scraping kemudian difilter untuk menentukan  data  apa  saja  yang  perlu  diambil. Pada  tahap  ini,  ulasan  diseleksi  untuk memastikan  hanya  data  yang  relevan  seperti username,  skor,  tanggal,  dan  isi  ulasan  yang diambil,  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  4 Kodingan Filtering1.
Gambar 4 Code Filtering Setelah  data  yang  dipilih  pada  tahap sebelumnya  dirasa  kurang,  data  difilter  lagi untuk tahap pemrosesan. Pada tahap ini, hanya data skor (bintang) dan isi ulasan (content) yang diambil,  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  5 di bawah ini yang menampilkan data yang sudah difilter.
Gambar 5 Code Filtering Setelah  melakukan  filtering,  data  yang didapatkan  akan  seperti  pada  gambar  6  Hasil Filtering Content dan Skor. Setelah data dirasa sudah sesuai, kita lanjutkan ke tahap pelabelan, di mana data diberi label sesuai dengan kategori atau sentimen tertentu.

## Gambar 6 Hasil Filtering

## 4.2.2. Pelabelan
Pada tahap pelabelan data, ulasan yang telah melalui preprocessing dan filtering diberi label sesuai dengan kategori bintang yang diperoleh. Ulasan  dengan  penilaian  bintang  1  hingga  2 dianggap  negatif,  sementara  ulasan  dengan penilaian  bintang  4  dan  5  dianggap  positif. Ulasan  dengan  penilaian  bintang  3  tidak dimasukkan  dalam  analisis  karena  dianggap netral  atau  kurang  konsisten.  Gambar  7 menunjukkan  data  ulasan  yang  telah  dilabeli, menampilkan  50  baris  ulasan  dengan  bintang dan kategori yang sesuai. Hanya ulasan bintang 1,  2,  4,  dan  5  yang  digunakan  dalam  analisis sentiment.

## Gambar 7 Hasil Pelabelan

## 4.2.3. Cleansing atau Pembersihan Data
Pada tahap ini, digunakan metode handling missing  values  dengan  menghapus  baris  yang memiliki  nilai  yang  hilang  (ignore  tuple).
Langkah ini termasuk dalam proses pembersihan data untuk memastikan data yang digunakan  dalam  analisis  lebih  lengkap  dan akurat.  Selanjutnya,  jumlah  nilai  yang  hilang ('NAN')  di  setiap  kolom  dihitung  dan ditampilkan  untuk  memverifikasi  bahwa  nilai hilang  dalam  kolom  ('label')  sudah  dihapus gambar 8.
Gambar 8. Hasil Pembersihan Data

## 4.2.4. Case Folding
Pada  tahap  case  folding  ini  proses pengolahan teks di mana semua karakter dalam teks diubah menjadi huruf kecil. Sepeti ‘Game Ini Seru Fun’ setelah menggunakan case folding menjadi  ‘game  ini  seru  fun’  setelah  data  yang kita proses menggunakan case folding ini hasil seperti di bawah ini
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 9. Hasil Case Folding

## 4.2.5. Stop Word Removal
Pada  tahap  pemrosesan  stop  word  removal ini  kata  umum  yang  biasanya  muncul  dalam jumlah  besar  dan  dianggap  tidak  memiliki makna.  Contoh  stopword  dalam  Bahasa Indonesia  “yang”,  “dan”,  “di”,  “dari”,  dll. Makna  di  balik  penggunaan  stopword  yaitu dengan  menghapus  kata  –  kata  yang  memiliki iformasi rendah sebuah teks. Pada gambar 10 di bawah  ini  adalah  hasil  pemrosesan  stop  word removal.
Gambar 10. Hasil Stop Word Removal

## 4.2.6. Tokonezing
Tokenizing  adalah  proses  pemisahan  teks menjadi  potongan-potongan  yang  disebut sebagai token untuk kemudian dianalisis. Kata, angka,  simbol, tanda baca,  dan entitas  penting lainnya  dapat  dianggap  sebagai  token.  Pada gambar  11  di  bawah  ini  data teks  ulasan  yang telah dilakukan nya pemrosesan tokenizing.
Gambar 11. Hasil Tokonezing

## 4.2.7. Stemming
Proses  stemming  dalam  analisis  ulasan  ini adalah  langkah  pemrosesan  yang  mengubah kata-kata yang terinfeksi atau memiliki akhiran menjadi bentuk dasarnya. Tujuan dari stemming adalah untuk mengurangi kata – kata yang  berbeda  ke  bentuk  dasarnya  sehingga variasi  kata  dengan  mana  yang  sama  dapat diperlakukan sebagai satu kata. Misalnya, kata –  kata  seperti  “running”,  “runs”,  dan  “ran”, akan  reduksi  menjadi  “run”.  Pada  gambar  12 kata yang di proses setiap kata sebanyak 3087 ini adalah data ulasan yang di proses steming.
Gambar 12. Hasil Stemming

## 4.2.8. Spiliting Data
Pada tahap ini, digunakan metode handling missing  values  dengan  menghapus  baris  yang memiliki  nilai  yang  hilang  (ignore  tuple).
Langkah ini termasuk dalam proses pembersihan data untuk memastikan data yang digunakan  dalam  analisis  lebih  lengkap  dan akurat.  Selanjutnya,  jumlah  nilai  yang  hilang ('NAN')  di  setiap  kolom  dihitung  dan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
ditampilkan  untuk  memverifikasi  bahwa  nilai yang hilang sudah dihapus. Pada tahap splitting data,  Data  dibagi  menjadi  dua  bagian:  data pelatihan dan data pengujian, dengan parameter test_size  =  0.2  dan  random_state  =  0.  Fungsi train_test_split  digunakan  untuk  memisahkan dataset menjadi dua subset: satu untuk melatih model  dan  yang  lainnya  untuk  mengujinya. Parameter test_size = 0.2 menunjukkan bahwa 20% dari data akan digunakan untuk pengujian, sementara  random_state  =  0  memastikan  hasil yang konsisten. memastikan bahwa pembagian data acak dapat direproduksi untuk konsistensi hasil.  Ini  adalah  langkah  penting  dalam pemodelan machine learning untuk memastikan bahwa  model  dapat  diuji  dengan  data  yang belum  pernah  diproses  sebelumnya  guna mengukur kinerjanya secara akurat. Gambar 13 menunjukkan  kode  sumber  pemrosesan  dalam splitting  data  sebelum  masuk  ke  proses pembobotan TF-IDF.

## Gambar 13. Code Spliting Data

## 4.2.9. Pembobotan TF-IDF
Pada penggunaan pembobotan TF – IDF ini digunakan untuk menilai pentingnya kata dalam suatu  dokumen  relative  terhadap  Kumpulan dokumen lainnya. Pada gambar 14 di bawah ini menunjukan  source  code  dari  TF  –  IDF  pada pemrosesan  sebelum  lanjut  pada  pemrosesan naïve bayes sebelumlangsung ke naïve bayes.

## Gambar 14. Code TF-IDF

## 4.2.10. Naïve Bayes
Pada  pemrosesan  Naïve  Bayes  pada  data ulasan  game  "Ojol  the  Game,"  hasil  yang diperoleh  cukup  memuaskan  dengan  akurasi sebesar  94.12%.  Dari  1000  ulasan  yang digunakan, setelah memfilter ulasan berdasarkan  bintang  1,  2,  4,  dan  5,  rata-rata ulasan  menunjukkan  kecenderungan  positif. Untuk ulasan negatif, precision, recall, dan f1- score  semuanya  bernilai  0.00  dengan  support
sebanyak  6.  Sedangkan  untuk  ulasan  positif, precision bernilai 0.94, recall 1.00, dan f1-score 0.97 dengan support sebanyak 96.
Gambar 15. Hasil Naïve Bayes
Hasil ini ditampilkan pada gambar 15 yang menunjukkan  akurasi  analisis  sentimen  ulasan "Ojol the Game". Algoritma Naïve Bayes yang digunakan bersama dengan TF-IDF menghasilkan akurasi yang sangat baik, dengan 20% data digunakan sebagai data uji, sementara 80% sisanya digunakan sebagai data latih. Pada penelitian  ini,  akurasi  mencapai  nilai  94.12%, sementara  F1-  score  bernilai  0.94.  Macro average  precision  mendapatkan  nilai  0.47, recall  0.50,  dan  f1-score  0.48  dengan  support sebanyak  102.  Sedangkan  untuk  weighted average,  precision  mendapatkan  nilai  0.89, recall  0.94,  dan  f1-score  0.91  dengan  support sebanyak  102.  Dengan  hasil  ini,  ulasan  "Ojol the Game" menunjukkan sentimen positif yang dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  dan meningkatkan kualitas permainan lebih lanjut.
5. KESIMPULAN
a. Hasil penelitian menunjukkan bahwa analisis sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes  dan  pembobotan  TF-IDF pada  ulasan  game  "OJOL  THE GAME" menghasilkan akurasi sebesar 94,12%. b. Data  ulasan  dikumpulkan  melalui web scraping menggunakan Python dan diolah dengan teknik preprocessing yang mencakup pembersihan  data  dan  pelabelan. Tingginya akurasi
ini mengindikasikan  bahwa  kombinasi Naive  Bayes  dan  TF-IDF  efektif dalam  mengidentifikasi  sentimen positif  dan  negatif  dari  ulasan pengguna,  memberikan  wawasan berharga  bagi  pengembang  untuk
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
meningkatkan kualitas game berdasarkan umpan balik pengguna.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  pihak  –  pihak  yang telah  membantu  saya  dalam  penyelesaisan jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sapto Irawan and Dina Siska W., “Faktor-faktor
Yang Mempengaruhi Kecanduan Game Online Peserta Didik,” J. Konseling Gusjigang , vol. 7, no. 1, pp. 9–19, 2021.
[2]  M.  Mustofa,  J.  L.  Putra,  and  C.  Kesuma, “Penerapan  Game  Development  Life  Cycle Untuk  Video  Game  Dengan  Model  Role Playing Game,” Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 27–34, 2021, doi: 10.31294/coscience.v1i1.158.
[3]  XI  Max,  “Ojol  The  Game:  Sensasi  Menjadi Driver  Ojek  Online  Di  Dunia  Virtual  –  Berita dan Informasi,” umsu.ac.id. Accessed: Mar. 04, 2024. [Online]. Available: https://umsu.ac.id/berita/ojol-the-game-sensasi- menjadi-driver-ojek-online-di-dunia-virtual/
[4]  R. W. Hayuningtyas, “Benarkah Uang Ojol The Game Bisa Dicairkan? Ini Faktanya!,” MOMS MONEY.id. Accessed: Mar. 09, 2024. [Online]. Available:
https://momsmoney.kontan.co.id/news/benarka h-uang-ojol-the-game-bisa-dicairkan-ini- faktanya#:
[5]  F. N. H. Fauzan Setya Ananto1*, “Implementasi Algoritma  Naïve  Bayes  Terhadap  Analisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  MyPertamina  pada Google Play Store,” INTECOMS J. Inf. Technol.
Comput. Sci. , vol. 6, no. 1, pp. 450–462, 2023, doi: 10.31539/intecoms.v6i1.6117.
[6]  R. Wahyudi and G. Kusumawardana, “Analisis Sentimen  pada  Aplikasi  Grab  di  Google  Play Store Menggunakan Support Vector Machine,”
J. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 200–207, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.9681.
[7]  Gilbert, Syariful Alam, and M. Imam Sulistyo, “Analisis  Sentimen  Berdasarkan  Ulasan Pengguna  Aplikasi  Mypertamina  Pada  Google Playstore Menggunakan Metode Naïve Bayes,”
STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput. , vol.
2, no. 3, pp. 100–108, 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2333.
[8]  A. Aziz, “Analisis Sentimen Identifikasi Opini Terhadap  Produk,  Layanan  dan  Kebijakan Perusahaan  Menggunakan  Algoritma  TF-IDF dan SentiStrength,” J. Sains Komput. Inform. (J- SAKTI , vol. 6, no. s1, p. 115, 2022.
[9]  D. Duei Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat  (DPR)  Pada  Twitter  Menggunakan
Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek.  Elektro  Terap. ,  vol.  10,  no.  1,  Jan.  2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[10] L. B. Ilmawan and M. A. Mude, “Perbandingan Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Tekstual  di  Google Play Store,” Ilk.  J. Ilm. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  154–161,  2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161.
[11] A. N. Hasanah, B. N. Sari, U. S. Karawang, T. Timur,  and  J.  Barat,  “JASA  OJEK  ONLINE MAXIM PADA GOOGLE PLAY,” vol. 12, no. 1, pp. 90–96, 2024.
[12] M.  Koprawi  and  W.  S.  Putra,  “Implementasi Web  Scraping  pada  Google  Cendekia  sebagai Sarana Profiling Penelitian Dosen,” Sci. Tech J. Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol. ,  vol.  9,  no.  1,  pp. 59–72, 2023, doi: 10.30738/st.vol9.no1.a14188.
[13] N. Widya Utami and M. Artana, “Text Mining Dalam Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Di  Masa  Pandemi  Covid  19  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” J.  Inform. Teknol.  dan  Sains ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  140–148, 2022, doi: 10.51401/jinteks.v4i2.2034.
[14] E.  Muningsih,  “Kombinasi  Metode  K-Means Dan  Decision  Tree  Dengan  Perbandingan Kriteria Dan SpliT DATA,” vol. 16, no. 1, pp. 113–118, 2022.