## PERBANDINGAN KINERJA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN ULASAN GAME GENSHIN IMPACT
Muhamad Safrudin 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3 1,3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Management informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Raya perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon safrudin200100@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  performa  algoritma  Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna game online Genshin Impact. Meskipun analisis sentimen telah menjadi bagian integral dari penelitian di bidang komputasi cerdas, tantangan utama adalah penerapannya pada domain spesifik seperti ulasan game online. Pemilihan dan penyesuaian algoritma yang tepat penting untuk memastikan akurasi tetap optimal mengingat variasi bahasa dan ekspresi dalam ulasan. Data ulasan berasal  dari  Google  Playstore  dan  telah  dilabeli  otomatis  ke  dalam  dua  kelas  sentimen.  Algoritma diimplementasikan  dengan  Python  dan  Scikit-Learn.  Evaluasi  performa  menggunakan  akurasi  dari  confusion matrix. Hasil menunjukkan SVM mencapai akurasi 83% pada rasio data latih:uji 70:30, lebih tinggi dibanding Naive  Bayes  75,5%.  Analisis  lebih  lanjut  dilakukan  untuk  memahami  faktor  yang  mempengaruhi  perbedaan performa pada data teks game online. Bertujuan memberi pemahaman bagaimana metode analisis sentimen dapat dioptimalkan agar lebih akurat dalam konteks game online seperti Genshin Impact. SVM direkomendasikan untuk klasifikasi  sentimen  ulasan  game  online  karena  memberikan  akurasi  lebih  tinggi  dibanding  Naive  Bayes. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan teknik analisis sentimen yang efektif untuk domain game online.
Kata kunci :  Analisis sentimen, game online, klasifikasi text genshin impact, naive bayes, support vector machine.

## 1. PENDAHULUAN
Game online adalah permainan  yang dimainkan secara online via internet [1]. Game online via internet yang  menawarkan  fasilitas  lebih  karena  para  pemain bisa  berkomunikasi  dengan  pemain  lain  dari  seluruh penjuru  dunia  melalui  media  chatting.  Game  online tentu  mempunyai  daya  tarik  di  mata  pecinta  game, karena  pada  monitor  terdapat  gambar  tiga  dimensi yang  membuat  permainan  semakin  terasa  nyata. Layaknya dunia nyata mereka dapat hidup, bergerak, bertransaksi, melakukan aktivitas sehari-hari, mendapatkan  pekerjaan,  mencari  pasangan,  di  dunia virtual atau maya. Pada saat ini, bagi siswa yang tidak memiliki  fasilitas  game  online  dirumahnya,  tersedia warung-warung  internet  (warnet)  yang  menyediakan fasilitas  game  online  kondisi  ini  membuat  siswa menjadi lebih mudah untuk bermain game dimana saja dan kapan saja tanpa mengenal waktu, yang akhirnya menyebabkan  siswa  menjadi  kecanduan,  dituduh menjadikan  orang  berperilaku  kompulsif,  tak  acuh pada  kegiatan  lain,  dan  memunculkan  gejala  aneh, seperti  rasa  tak  tenang  pada  saat  keinginan  bermain tidak terpenuhi (Adiningtiyas, 2017).
Salah  satu  game  yang  populer  adalah  Genshin Impact  yang  diluncurkan  pada  tahun  2020.  Dengan pesatnya  perkembangan  industri  game  online, penelitian  terkait  analisis  sentimen  atau  opini pengguna  juga  menjadi  hal  yang  penting.  Teknik analisis  sentimen  yang  populer  antara  lain  Naïve Bayes  dan  Support  Vector  Machine[2].  Kedua algoritma  ini  banyak  digunakan  pada  aplikasi komputasi  cerdas.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk membandingkan performa kedua algoritma pada kasus
analisis  sentimen  Genshin  Impact.  Hasil  komparasi diharapkan dapat memberi wawasan tentang penerapan teknik analisis sentimen pada data tekstual permainan komputer.
Dalam  konteks  Informatika,  khususnya  dalam analisis  sentimen  pada  ulasan  game  online  seperti Genshin Impact, permasalahan muncul terkait dengan penyesuaian algoritma untuk mencapai tingkat akurasi optimal.  Meskipun  analisis  sentimen  telah  menjadi bagian  integral  dari  penelitian  di  bidang  komputasi cerdas,  tantangan  utama  yang  dihadapi  adalah pengaplikasiannya pada domain spesifik seperti ulasan game  online.  Saat  ini,  pemilihan  dan  penyesuaian algoritma yang tepat menjadi kunci untuk memastikan performa akurasi tetap optimal, mengingat kompleksitas bahasa dan variasi ekspresi dalam ulasan pengguna.  Relevansi  permasalahan  ini  dapat  dilihat dari  pentingnya  pemahaman  pengalaman  pemain dalam  industri  game  online  yang  terus  berkembang pesat.
Dengan  meningkatnya  jumlah  pengguna  dan keberagaman preferensi, analisis sentimen yang tepat dapat memberikan wawasan berharga bagi pengembang untuk memperbaiki dan mengoptimalkan pengalaman  pemain.  Adanya  gap  dalam  literatur terkait  evaluasi  khusus  algoritma  Naive  Bayes  dan SVM dalam konteks game online menambah urgensi untuk  mengeksplorasi  dan  memahami  potensi  serta batasannya.  Selain  itu,  tren  terbaru  menunjukkan bahwa  pengguna  game  online  semakin  aktif  berbagi pendapat  mereka  melalui  ulasan,  media  sosial,  dan platform  komunikasi  lainnya.  Oleh  karena  itu, penanganan  efektif  terhadap  permasalahan  ini  tidak
hanya akan memberikan kontribusi pada pengembangan algoritma analisis sentimen, tetapi juga relevan  dalam  menghadapi  dinamika  komunikasi digital saat ini. Selain itu, penggunaan algoritma Naïve Bayes  dan  Support  Vector  Machine  dalam  analisis sentimen  ulasan  game  online  seperti  Genshin  Impact masih  belum  banyak  dieksplorasi  secara  mendalam, sehingga penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan  baru  dalam  penggunaan  kedua  algoritma tersebut.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  akan memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan  metode  analisis  sentimen  yang  lebih efektif  dan  akurat  pada  ulasan  game  online.  Pada penelitian  ini  diharapkan  tidak  hanya  mengisi kesenjangan  pengetahuan  dalam  literatur,  tetapi  juga memberikan  solusi  praktis  dan  inovatif  untuk meningkatkan  analisis  sentimen  pada  ulasan  game online.
Meskipun  beberapa  penelitian  terdahulu  telah melakukan  perbandingan  algoritma  pembelajaran mesin  untuk  analisis  sentimen  pada  ulasan  game online,  penelitian  pertama  mengenai  komparasi algoritma  naïve  bayes,  support  vector  machine,  dan logistic  regression  pada  analisis  sentimen  pengguna aplikasi transportasi online dilakukan oleh (Perdana et al.,  2023)  Klasifikasi  dilakukan  menggunakan  tiga algoritma pada data yang telah dipreproses. Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memiliki performa  terbaik  dengan  akurasi  88,5%,  diikuti  oleh Regresi  Logistik  dengan  akurasi  85,6%,  dan  SVM dengan  akurasi  85,5%.  Algoritma  Naive  Bayes mengungguli dua algoritma lainnya dalam hal akurasi. Penelitian selanjutnya mengenai komparasi algoritma naïve bayes dan support vector machine pada analisis sentiment  spotify  (Rahayu  et  al.,  2022)  Hasil klasifikasi penelitian ini  memiliki dua label kategori: negatif  dan  positif.  Nilai  akurasi  yang  didapatkan menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi  yang  lebih  tinggi  (86,4%)  dibandingkan dengan SVM (84%).
Penelitian  selanjutnya  mengenai  Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naïve Bayes Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  Pada  Analisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Flip  (Solecha  &  Irnawati, 2023)  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Naïve Bayes dengan PSO mencapai akurasi sebesar 88,24%, sedangkan  SVM  dengan  PSO  mencapai  akurasi sebesar  88,61%.  Peningkatan  akurasi  dengan  SVM adalah  0,37%.  Oleh  karena  itu,  SVM  dengan  PSO dinilai  sebagai  algoritma  terbaik  untuk  analisis sentimen  ulasan  aplikasi  Flip.  Namun  belum  banyak yang  fokus  secara  khusus  pada  kasus  game  Genshin Impact.  Penelitian  terdahulu  juga  tidak  banyak melakukan analisis mendalam mengenai faktor-faktor yang  mempengaruhi  performa  berbagai  algoritma pada  kasus  spesifik  game  Genshin  Impact.  Padahal, analisis  yang  lebih  rinci  dapat  memberikan  wawasan berharga bagi pengembang aplikasi tentang algoritma mana yang paling cocok dan optimal untuk diterapkan pada  kasus  analisis  sentimen  ulasan  game  Genshin
Impact.  Oleh  karena  itu,  penelitian  lebih  lanjut  yang memfokuskan  komparasi  performa  algoritma  Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) pada kasus ulasan  game  online  Genshin  Impact  masih  sangat diperlukan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan komparasi  performa  algoritma  Naive  Bayes  dan Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  analisis sentimen  pada  ulasan  game  online  Genshin  Impact. Komparasi  akan  mencakup  evaluasi  hasil  akurasi. Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menganalisis  faktor- faktor yang mempengaruhi performa kedua algoritma pada  data  ulasan  game  online.  Hasil  penelitian diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  teknis kepada  developer,  khususnya  terkait  pemilihan  dan penyesuaian  algoritma  analisis  sentimen  yang  paling sesuai  untuk  kasus  game  Genshin  Impact.  Secara umum, penelitian ini berkontribusi pada pengembangan  studi  komputasi  cerdas  khususnya analisis  sentimen  dengan  memberikan  evaluasi  dan wawasan  mendalam  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi performa algoritma pada domain game online genshin impact.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan komparasi  sentimen  terhadap  game  online  Genshin Impact  menggunakan  metode  pendekatan  KDD (Knowledge  Discovery  in  Databases)  dengan menerapkan  algoritma  Naive  Bayes  dan  Support Vector  Machine  (SVM).  KDD  digunakan  sebagai kerangka kerja untuk mengorganisasi langkah-langkah penelitian,  mulai  dari  seleksi  data,  preprocessing, hingga evaluasi hasil.
Data  ulasan  yang  relevan  dikumpulkan  dari berbagai sumber, seperti platform ulasan game, forum, dan media sosial terkait Genshin Impact. Selanjutnya, data ulasan tersebut akan melewati tahap preprocessing  untuk  membersihkan,  normalisasi,  dan mengubahnya  menjadi  representasi  fitur  yang  dapat diolah oleh algoritma klasifikasi. Kemudian, algoritma Naive  Bayes  dan  SVM  akan  diterapkan  pada  dataset ulasan  yang  sudah  diproses  untuk  melatih  dan mengklasifikasikan sentimen. Performa kedua algoritma  akan  dievaluasi  menggunakan  metrik evaluasi  yang  relevan.  Melalui  pendekatan  KDD  ini, diharapkan  dapat  diperoleh  pemahaman  yang komprehensif mengenai perbandingan performa Naive Bayes  dan  SVM  dalam  analisis  sentimen  Genshin Impact,  serta  faktor-faktor  yang  mempengaruhi perbedaan performa antara keduanya. Hasil penelitian ini  dapat  memberikan  wawasan  dan  rekomendasi untuk  pengembangan  metode  analisis  sentimen  di bidang game online.
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan  kontribusi  pada  pengembangan  studi komputasi  cerdas  khususnya  penerapan  algoritma pembelajaran  mesin  untuk  analisis  sentimen.  Secara khusus,  hasil  komparasi  performa  Naive  Bayes  dan SVM serta analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja  kedua  algoritma  diharapkan  dapat  menjadi acuan  bagi  peneliti  dan  developer  dalam  memilih,
mengoptimalkan,  dan  menerapkan  algoritma  analisis sentimen  pada  domain  game  online.  Rekomendasi spesifik algoritma mana yang cocok untuk kasus game Genshin  Impact  juga  diharapkan  bermanfaat  bagi industri game online dalam memahami tanggapan dan pengalaman  pemain.  Secara  luas,  temuan  studi  ini turut  memperkaya  riset  analisis  sentimen  dan membuka  peluang  penelitian  lanjutan  pada  konteks analisis  ulasan produk digital  lainnya  seperti aplikasi atau platform media sosial. Dengan demikian, studi ini berkontribusi  pada  perkembangan  riset  dan  praktik komputasi cerdas di era digital.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Genshin Impact
Genshin  Impact  merupakan  salah  satu  game berbasis daring (online) yang paling banyak dimainkan dan  digemari  saat  ini.  Game  open  world  action  RPG (peran) ini resmi diluncurkan pada 28 September 2020 oleh miHoYo, sebuah developer game asal Shanghai, China.  Dalam  waktu  singkat  setelah  rilis,  Genshin Impact langsung menarik banyak pemain dari seluruh dunia  dan  mendapatkan  popularitas  tinggi  karena gameplay-nya  yang  menarik,  grafis  indah,  serta didukung  oleh  berbagai  platform  (multiplatform) seperti PC, mobile, dan konsol [3].

## 2.2. Komparasi
Analisis  komparasi  merupakan  metode  statistik yang  bertujuan  membandingkan  kondisi  antara  dua kelompok  atau  lebih.  Banyak  teknik  analisis  yang dapat digunakan, bergantung pada jenis skala data dan jumlah kelompok yang terlibat[4].

## 2.3. Naïve bayes
Naïve  Bayes  atau  multinomial  naïve  Bayes adalah
teknik
yang
digunakan
untuk mengklasifikasikan sekelompok dokumen. Algoritma ini  menggunakan  prinsip  probabilitas  dan  statistik yang  diajukan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes. Metode  NB  melibatkan  dua  fase  dalam  proses klasifikasi teks: pelatihan dan pengujian (klasifikasi)[5].

## 2.4. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  sebuah teknik yang membandingkan berbagai parameter nilai diskrit  yang  disebut  sebagai  kandidat  set.  Vapnik, Boser, dan Guyon memperkenalkan SVM pada tahun 1992  sebagai  metode  untuk  meningkatkan  akurasi klasifikasi[6].

## 2.5. Text mining
Teknik text mining merupakan sebuah pendekatan yang
memungkinkan untuk mengeksplorasi dan menganalisis kumpulan dokumen teks  dengan  tujuan  untuk  mengekstrak  informasi penting,  pola-pola,  serta  makna  yang  terdapat  di dalamnya.  Dengan  menggunakan  algoritma  dan metode tertentu, text mining memungkinkan
pengambilan inti  dari  dokumen-dokumen  tersebut, memudahkan pemahaman konten secara lebih efisien dan menyeluruh[7].

## 2.6. Confusion matrix
Confusion  Matrix  adalah  sebuah  metode  untuk mengevaluasi  kinerja  model  pada  permasalahan klasifikasi  dalam  machine  learning,  baik  untuk prediksi dengan dua kelas atau lebih. Ini menggambarkan tabel yang memuat empat kombinasi nilai  antara  prediksi  yang  dilakukan  oleh  model  dan nilai sebenarnya dari data tersebut[8].

## 2.7. Contoh Persamaan Matematika
𝑓(𝑡) = ∫ 𝐹(𝑢)𝑑𝑢 + 𝑑𝑔(𝑡) 𝑑𝑡 𝑡 0 (1)
a. Rumus  tidak  boleh  dalam  bentuk  Image,  harus menggunakan Equation.
b. Seluruh Rumus/Persamaan harus diberi penomoran secara berurutan mulai angka 1.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine  dan  naïve  bayes  untuk mencapai  tingkat  akurasi  tertinggi  dalam  komparasi analasis  sentimen  pada  aplikasi  game  online  genshin impact  menggunakan  metode  Knowledge  Discovery in Database (KDD).
Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  akan  di  ambil  dalam  penelitian  ini adalah  data  ulasan  pengguna  di  google  playstore
dengan  menggunakan  teknik  web  scraping  dan penggunaan API untuk mengakses data ulasan terkait dengan  aplikasi  game  online  genshin  impact.  Teknik ini  akan  memudahkan  peneliti  untuk  mengumpulkan data  secara  otomatis  dari  ulasan  pengguna  aplikasi game  online  genshin  impact  tanpa  harus  berinteraksi langsung dengan pengguna.

## 3.2. Preproccesing
Preprocessing  data  adalah  tahapan  awal  yang sangat  penting  dalam  pengelolaan  data  teks  untuk mempersiapkan  data  mentah  menjadi  data  yang  siap digunakan  untuk  tahap  pemodelan  dan  analisis  lebih lanjut.

## 3.3. Transformasi
Pada tahapan transformasi data, CountVectorizer digunakan  untuk  mengubah  teks  menjadi  vektor numerik berdasarkan frekuensi kata, kemudian metode TF-IDF  diterapkan  untuk  pembobotan  dengan  bobot lebih  besar  pada  kata-kata  penting  dalam  ulasan tertentu  dan  bobot  lebih  kecil  pada  kata  umum, menghasilkan  representasi  vektor  numerik  yang  siap diproses algoritma klasifikasi seperti Naive Bayes dan SVM .

## 3.4. Data Mining
Pada tahap data mining, algoritma Naive Bayes digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  kelas sentimen berdasarkan kemunculan kata dengan asumsi naive  bahwa  setiap  fitur  independen,  sementara Support  Vector  Machine  (SVM)  diterapkan  untuk mencari  hyperplane  terbaik  yang  memisahkan  kelas data dengan margin maksimal berdasarkan representasi  vektor  fitur  ulasan,  dimana  kedua algoritma  dilatih  menggunakan  data  terlebih  dahulu sebelum dievaluasi akurasi klasifikasinya menggunakan data uji.

## 3.5. Evaluasi
Untuk  mengevaluasi  kinerja  model  confusion matrix  digunakan  untuk  membandingkan  dua  hasil algoritma SVM dan Naive bayes untuk mengukur hasil akurasi, presisi, recall, F1-score.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  Hasil  dari  tahapan pengumpulan  data  menunjukkan  bahwa  berhasil discrape sebanyak 2000 data ulasan pengguna Genshin Impact  dari  Google  Play  Store.  Data  tersebut kemudian berhasil dipreprocess  untuk  membersihkan data  dari  noise,  melakukan  standarisasi  teks,  dan mempersiapkan data untuk analisis sentimen selanjutnya. Selanjutnya data berhasil dibagi menjadi data  latih  dan  data  uji  secara  acak,  lalu ditransformasikan  ke  dalam  vektor-vektor  fitur menggunakan  TfidfVectorizer.  Data  vektor  fitur  ini kemudian  digunakan  untuk  melatih  model  Naive Bayes dan SVM. Kedua  model ini berhasil dibangun
dan  diimplementasikan  untuk  melakukan  klasifikasi sentimen data ulasan dan mengevaluasi performanya.

## 4.1. Data Selection
Gambar 2. Data Selection
Gambar  2  menunjukan  data  sebelum  dilakukan web  scrapping  data.  Sebelum  melakukan  web scrapping  data  ulasan  dari  google  playstore,  dapat dilihat  bahwa  kolom  ulasan  yang  tersedia  itu  sangat banyak  seperti  pada  Gambar  4.1  Oleh  karena  itu, kriteria data perlu ditetapkan secara cermat agar data ulasan  yang diambil benar-benar berkaitan dan dapat memenuhi  kebutuhan  untuk  analisis  sentimen  yang akan dilakukan.
Penelitian  ini  mengambil  data  review  dari aplikasi  genshin  impact,  yang  diidentifikasi  dengan package  name  ‘com.miHoYo.GenshinImpact’  untuk menentukan  aplikasi  target  yang  akan  dianalisis. Kriteria selanjutnya adalah menentukan bahasa review menggunakan  bahasa  inggris  (lang='en')  agar  sesuai dengan  kebutuhan  analisis.  Jumlah  data  review  yang akan diambil ditentukan sebanyak 2000 (count=2000) agar  representatif.  Data  juga  diurutkan  berdasarkan relevansi terhadap topik Genshin Impact (sort=Sort.MOST_RELEVANT)  agar  review  yang dikumpulkan  benar-benar  terkait  dan  relevan  dengan penelitian.

## 4.2. Scapping Data
Peneliti  menggunakan  beberapa  library  python yang  bermanfaat  untuk  proses  pengambilan  dan analisis  data.  Seperti  library  google-play-scraper digunakan khusus untuk mengambil informasi aplikasi dari  Google  Play  Store  melalui  teknik  web  scraping. Informasi berupa ulasan, peringkat, waktu ulasan, dan username  yang  dikumpulkan  untuk  keperluan penelitian.  Selanjutnya  library  pandas  sangat  penting untuk memanipulasi dan menganalisis data yang telah dikumpulkan. Data disimpan dalam struktur DataFrame  pandas  untuk  kemudahan  pengolahan. Sedangkan library matplotlib.pyplot bermanfaat untuk visualisasi  data  dalam  bentuk  plot  sehingga  hasil analisis lebih mudah dipahami. NumPy juga tak kalah penting  untuk  komputasi  numerik  yang  mendukung analisis  data  kuantitatif.  Dengan  kombinasi  library python yang tepat, proses pengambilan hingga analisis data  dapat  dilakukan  secara  komprehensif  untuk mendukung penelitian.
Gambar 3. Scapping Data
Gambar  3  menunjukan  hasil  dari  scraping  data. Terlihat  bahwa  data  berhasil  diambil  sebanyak  2000 ulasan  dalam  format  dataframe  Pandas  yang  berisi informasi  username,  konten  review,  rating,  dan tanggal.
Gambar 4. menyimpan hasil scraping data
Gambar 4 untuk menyimpan hasil scraping data

## 4.3. Cleaning data

## Gambar 5. proses data cleaning
Gambar  5  menunjukan  proses  data  cleaning Cleaning  data  merupakan  tahapan  preprocessing pertama  yang  dilakukan  untuk  membersihkan  data tekstual dari noise atau karakter yang tidak relevan.
Gambar 6. menunjukan hasil cleaning data

## 4.4. Case folding

## Gambar 7. Case folding
Gambar 7 menunjukan proses case folding untuk menstandarisasi  huruf-huruf  dalam  teks  ulasan menjadi huruf kecil (lowercase) semua. a. Tokenizing Memecah teks menjadi token atau kata-kata individu agar dapat diolah lebih lanjut.
Gambar 8. hasil tokenizing
b. Stop word

## Gambar 9. Stop Word
Gambar 9 menunjukan proses stop word removal yang menghilangkan kata-kata umum (seperti 'the', 'is', 'an',  dan  seterusnya)  yang  tidak  memberikan  makna signifikan dalam konteks analisis sentimen.
c. Stemming
Gambar 10. Proses Stemming
Gambar  10  menunjukan  hasil  stemming  untuk mengubah  kata-kata  hasil  tokenizing  ke  bentuk  kata dasarnya.
Gambar 11. hasil stemming
d. Labeling
Kemudian  diberi  label  atau  skor  sentimen berdasarkan konteksnya. Dilakukan Labeling dilakukan untuk menentukan nilai sentimen berdasarkan nilai score.
Gambar 12. Labeling
e. Splitting data

## Gambar 13. Splitting data
Gambar  13  menunjukan  proses  splitting  data untuk membagi data menjadi 2 subset.
f. Transformasi
Kata-kata  yang  penting  dalam  dokumen  dapat diidentifikasi  dan  dampak  kata-kata  yang  umum namun  kurang  informatif  dapat  dikurangi.  Dengan mengubah  data  teks  menjadi  format  numerik menggunakan  TF-IDF,  data  dapat  ditransformasi menjadi  format  yang  lebih  sesuai  untuk  proses berikutnya.  Hasil  dari  proses  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 14.
Gambar 14. Transformasi
g. Data mining
Gambar 15 . hasil data latih naïve bayes
Gambar  15  menunjukan  hasil  data  latih  naïve bayes
Gambar 16. hasil data latih support vector machine
Gambar 16 meunjukan hasil data latih support vector machine
Gambar 17. hasil data uji naïve bayes
Gambar 17 menunjukan hasil data uji naïve bayes
Gambar 18. menunjukan hasil data uji SVM
h. Evaluasi confusion matrix
Gambar 19. hasil confusion matrix naïve bayes
Gambar  19  menunjukan  hasil  confusion  matrix naïve bayes.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 388 + 65 65 + 45 + 102 + 388 𝑋 100 = 75,5% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 388 388 + 45 = 433 = 0,896 𝑥 100% = 89,6% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 388
388 + 102 = 0,791 𝑥 100%  = 79,1%
𝐹1 = 2𝑥 89,6% 𝑥 79,1% 89,6% + 79,1% = 44,1%
Gambar 20. hasil confusion matrix SVM.
Gambar 20 menunjukan hasil confusion matrix SVM.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 470 + 28 28 + 82 + 20 + 470 𝑋 100% = 83% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 470 470 + 82 = 0,955 𝑥 100% = 95,5% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 470 470 + 20 = 0,959 𝑥 100%  = 95,9% 𝐹1 = 2𝑥 95,5% 𝑥 95,9% 95,5% + 95,9% = 95,6% Tabel 1. Naïve bayes Naïve bayes Svm akurasi 75,5% 83% precision 89,6% 95,5% recall 79,1% 95,9% F1-score 44,1% 95,6%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian,  algoritma  SVM menunjukkan kinerja yang lebih unggul dibandingkan Naive  Bayes  dalam mengklasifikasikan  sentimen ulasan game Genshin Impact, dengan SVM mencapai akurasi  tertinggi  83%  pada  rasio  data  latih  dan  uji 70:30, sedangkan Naive Bayes mencapai 75,5% pada pembagian  yang  sama.  Rekomendasi  penelitian mendatang  meliputi  penggunaan  metode  pemodelan lain seperti Decision Trees dan Random Forest untuk memperoleh  gambaran  yang  lebih  komprehensif mengenai  kinerja  algoritma  klasifikasi  sentimen. Penelitian  juga  disarankan  untuk  meluaskan  cakupan
data dengan menambahkan ulasan dalam Bahasa lain selain Bahasa Inggris, seperti Bahasa Indonesia, guna mendapatkan pandangan yang lebih luas. Implementasi analisis sentimen pada data ulasan dapat dilakukan  menggunakan  aplikasi  seperti  rapidminer atau orange pada penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  A.  Suplig,  “Pengaruh  Kecanduan  Game Online  Siswa  SMA  Kelas  X  Terhadap Kecerdasan  Sosial  Sekolah  Kristen  Swasta  Di Makassar,” J. Jaffray , vol. 15, no. 2, p. 177, 2017, doi: 10.25278/jj71.v15i2.261.
[2]  E. Indrayuni, A. Nurhadi, and D. A. Kristiyanti, “Implementasi Algoritma Naive Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors untuk Analisa  Sentimen  Aplikasi  Halodoc,” Fakt. Exacta ,  vol.  14,  no.  2,  p.  64,  2021,  doi: 10.30998/faktorexacta.v14i2.9697.
[3]  A. K. Sari and S. Haryati,  “Akun Game Online Genshin  Impact:  Hak  Kebendaan  dan  Legalitas sebagai Objek Jual-Beli dalam Perspektif Hukum Positif Indonesia,” vol. 11, pp. 38–50, 2023.
[4]  M. Ali, “Teknik Analisis Kualitatif,” Makal. Tek. Anal.  II ,  pp.  1–7,  2006,  [Online].  Available: http://staffnew.uny.ac.id/upload/132232818/pen didikan/Analisis+Kuantitatif.pdf
[5]  A.  D.  Wibisono,  S.  Dadi  Rizkiono,  and  A. Wantoro,  “Filtering  Spam  Email  Menggunakan Metode  Naive  Bayes,” TELEFORTECH    J. Telemat.  Inf.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  2020,  doi: 10.33365/tft.v1i1.685.
[6]  I.  Riadi,  R.  Umar,  and  F.  D.  Aini,  “Analisis Perbandingan Detection Traffic Anomaly Dengan  Metode  Naive  Bayes  Dan  Support Vector Machine (Svm),” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no.
1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i1.361.17-24.
[7]  S. Budi, “Text Mining Untuk Analisis Sentimen Review  Film  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” Techno.Com ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  1–8, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i1.1263.
[8]  H.  Hozairi,  A.  Anwari,  and  S.  Alim, “Implementasi  Orange  Data  Mining  Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision Tree Serta Naive Bayes,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 6, no. 2, p. 133, 2021, doi: 10.21107/nero.v6i2.237.
[9]  F.  A.  D.  Aji  Prasetya  Wibawa,  Muhammad Guntur  Aji  Purnama,  Muhammad  Fathony Akbar,  “Metode-metode  Klasifikasi,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 134, 2018.
[10]  D. Yosmita Praptiwi, “Analisis Sentimen Online Review  Pengguna  E-Commerce  Menggunakan Metode Support Vector Machine Dan Maximum Entropy,” 2018.