## Klasifikasi Sentiment Ulasan Aplikasi Sausage Man Menggunakan VADER Lexicon dan Naïve Bayes Classifier
M Ikhsan Maulana, Elvia Budianita * , Muhammad Fikry, Febi Yanto
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru Indonesia
Email: 1 11750114753@students.uin-suska.ac.id, 2,* elvia.budianita@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id,
4 febiyanto@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: elvia.budianita@uin-suska.ac.id Submitted: 20/02/2023 ; Accepted: 26/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak – Game Battle royale merupakan permainan yang memadukan elemen petualangan dan bertahan hidup dengan mode permainan orang terakhir yang bertahan. Salah satu game Battle royale yang diminati adalah game Sausage Man. Banyaknya keluhan  seperti  bug,  cheater,  dan  FPS  yang  terus  menurun  membuat  permainan  menjadi  terganggu.  Solusinya  yaitu pengembang  harus  memperbaiki  dan  meningkatkan  keamanan game agar  pengguna  menjadi  nyaman  saat  bermain game tersebut.  Banyaknya  pendapat  atau  ulasan  dari  pengguna  mengenai  permasalahan  didalam game ,  akan  dilakukan  analisis sentimen  pada  data  ulasan  aplikasi  Sausage  Man  di  Google  play  store  sebagai  proses  untuk  menghasilkan  pengkategorian pendapat melalui ulasan. Tujuan peneliti melakukan analisis sentimen untuk melihat pendapat positif, netral atau negatif dari pengguna game Sausage  Man.  Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  pengumpulan  data  menggunakan web scraping ,  pelabelan  data, text  preprocessing ,  pembobotan  dokumen,  klasifikasi,  dan  evaluasi.  Hasil  pelabelan  data menggunakan  VADER Lexicon didapatkan  hasil  sentimen  positif  sebanyak  1089  ulasan  (36.3%),  untuk  sentimen  netral sebanyak 912 ulasan (30.4%), dan untuk sentimen negatif sebanyak 999 ulasan (33.3%). Klasifikasi menggunakan Naïve Bayes Classifier .  Evaluasi  menggunakan Confusion  matrix dengan  menggunakan  pembagian  90%  data  latih  10%  data  uji menghasilkan  akurasi  sebesar  75%,  precision  79%,  dan  recall  75%.  Untuk  pembagian  80%  data  latih  20%  data  uji menghasilkan akurasi sebesar 73%, precision 76%, dan recall 73%. Kalimat positif lebih banyak ditemukan,  namun akurasi masih dibawah 80%.
Kata Kunci: Game; Battle Royale; Sausage Man; Analisis Sentimen; Klasifikasi
Abstract – Battle Royale games are games that mix adventure and survival elements with last man standing game modes. One of the most popular battle royale games is the Sausage Man game. The number of complaints such as bugs, cheaters, and FPS which  continues  to  decrease  makes  the  game  annoying.  The  solution  is  that  developers  must  improve  and  improve  game security so that users feel comfortable playing the game. There are many opinions or reviews from users regarding problems in the game, sentiment analysis will be carried out on the Sausage Man application review data on the Google play store as a process to produce categorization of opinions through reviews. The purpose of the researcher is to carry out a sentiment analysis to see positive, neutral or negative opinions from Sausage Man game users. The stages carried out in this study were data collection using web scraping, data labeling, text preprocessing, document weighting, classification, and evaluation. The results of data labeling using the VADER Lexicon obtained 1089 reviews (36.3%) for positive sentiment, 912 reviews for neutral sentiment (30.4%), and 999 reviews for negative sentiment (33.3%). Classification using the Naïve Bayes Classifier. Evaluation using the Confusion Matrix by dividing 90% training data and 10% test data produces an accuracy of 75%, 79% precision, and 75% recall. For the division of 80% training data 20% of the test data produces an accuracy of 73%, 76% precision and 73% recall. Positive sentences are found more often, but the accuracy is still below 80%.
Keywords : Game; Battle Royale; Sausage Man; Sentiment Analysis; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Game online merupakan salah satu media hiburan yang diminati semua kalangan. Game online dapat dimainkan bersama siapa saja dan dimana saja ini menjadi daya tarik semua orang untuk bermain game online . Game online sangat  beragam  diantaranya Multiplayer Online Battle Arena (MOBA), First Person Shooter (FPS), dan  Battle royale. Dari banyaknya game online yang ada saat ini, game  online bergenre Battle royale yang memiliki cukup banyak  peminat  karena  dalam  satu  permainan  dimainkan  oleh  banyak  tim.  Selain  itu,  game  Battle  royale  juga menantang banyak pemain, dimulai dengan mencari peralatan seadanya, kemudian mencari senjata, baju besi, dan mengeliminasi semua musuh sambil menghindari terjebak diluar zona aman yang mengecil, dengan pemenangnya orang terakhir bertahan didalam permainan. Game Battle royale yang diminati salah satunya adalah game Sausage Man. Game Sausage Man dirilis 29 Juni 2021 di android merupakan game Battle royale yang dikembangkan oleh XD  Entertaiment. Game Sausage  Man  juga  memiliki  kesamaan  dengan  PUBG  dan  Fornite  yang  mengamati penyempitan zona setiap beberapa menit permainan berlangsung sehingga pemain saling bertemu dan saling baku tembak. Banyaknya pendapat atau ulasan dari pengguna menggenai masalah saat bermain game , akan baik apabila dilakukan analisis sentimen pada data ulasan aplikasi  Sausage Man di  Google Play  Store sebagai  proses untuk menghasilkan pengkategorian pendapat melalui ulasan yang diberikan pada suatu topik menjadi berlabel positif, negatif, atau netral.  Dengan adanya analisis sentimen ini diharapkan bisa membantu  pengembang game untuk mengetahui kekurangan dari aplikasi yang mereka buat dari ulasan pengguna aplikasi tersebut. Ulasan pengguna aplikasi bisa menjadi referensi bagi pengembang untuk mengembangkan aplikasi game yang mereka buat.
Penelitian  terkait  mengenai  analisis  sentimen  adalah  tentang  data  ulasan PLN Mobile [1].  Penelitian  ini menggunakan 1000 data ulasan yang dilabeli menggunakan VADER Lexicon dengan berdasarkan ketidaksesuaian pengguna  memberikan  rating  dengan  ulasannya  adalah  untuk  kelas  positif  67%  atau  sebanyak  670  ulasan,  6% sentimen  netral  atau  sebanyak  56  ulasan,  dan  27%  sentimen  negatif  atau  sebanyak  274  ulasan  dengan  model klasifikasi  menggunakan Naive  Bayes dengan  perbandingan  data  uji  dan  latih  90:10  menggunakan Confusion matrix mendapatkan nilai akurasi sebesar 70%. Penelitian terkait analisis sentimen berikutnya yaitu menggunakan data  twitter  tentang  pemindahan  ibukota  indonesia  menggunakan  VADER  dengan  metode Naive  Bayes dan Support  Vector  Machine [2].  Penelitian  ini  menggunakan  VADER  menghasilkan  sentimen  pada  datanya  serta algoritma yang digunakan terbukti menghasilkan nilai paling baik yakni mencapai 76,40% dengan tingkat AUG mencapai 0,771 sehingga masuk fair classification . Penelitian selanjutnya yaitu menggunakan data twitter terkait Non-Fugible Token [3]. Pelabelan menggunakan VADER menunjukan bahwa sentimen pengguna twitter terkait NFT  cenderung  lebih  banyak  ditemukan  sentimen  negatif  sebanyak  3840 tweet ,  sedangkan  sentimen  positif sebanyak 3220 tweet setelah di klasifikasikan menggunakan metode Multinominal Naive Bayes data mendapatkan akurasi sebesar 84% setelah di evaluasi performansi model yang didapatkan yaitu precision 84%, recall 81%, dan f1-score 83%.
Penelitian selanjutnya yaitu menggunakan data twitter yang menandai akun @Indihome selama pandemi Covid-19  [4].  Pengklasifikasian  menggunakan Naive  Bayes hasil  pengujian  diperoleh  model  dengan  akurasi tertinggi sebesar 76.06% dari variasi pengujian 11 fold. Terakhir penelitian terkait analisis sentimen menggunakan data  komentar  dari  YouTube  [5].  Pelabelan  menggunakan  VADER  dan Text  Blob menunjukan  perbedaan komentar  positif,  negatif,  dan  netral  dengan  kedua  metode  pelabelan  teks  tersebut  namun  tidak  terlalu  jauh. Akurasi penerapan algoritma SVM terhadap dataset yang dilabeli dengan metode VADER mengungguli pelabelan komentar dengan metode Text Blob .
Berdasarkan penjelasan diatas peneliti akan melakukan penelitian analisis sentimen pada salah satu aplikasi game yaitu game Sausage Man. Tujuan melakukan analisis sentimen untuk melihat pendapat positif, netral, atau negatif dari pengguna game Sausage Man. VADER Lexicon digunakan untuk memberikan label pada ulasan atau komentar  berdasarkan  sentimennya  yaitu  positif,  netral,  dan  negatif,  sedangkan Naive  Bayes Classifier dipilih karena  banyak  digunakan  pada  proses text  mining dan  dapat  mempersingkat  waktu  proses  pengklasifikasian analisis sentimen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  bertujuan  untuk  menggambarkan  alur  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Ada  6  tahapan  yang akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  penggumpulan  data,  pelabelan  data, text  preprocessing , pembobotan dokumen, klasifikasi, dan evaluasi. Gambar 1 menunjukan alur dalam proses penelitian.

## Gambar 1. Gambar Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  yaitu  teks  berbahasa  indonesia  sebanyak  3000  data.  Pengumpulan  data  menggunakan teknik scraping menggunakan library pyhon yaitu google play scraper dan disimpan dalam bentuk format xlsx. Data  yang  sudah  di scraping akan  dinormalisasi  manual  kata  yang  tidak  baku  menjadi  kata  baku.  Setelah dinormalisasi lanjut ke tahapan translate dari teks berbahasa indonesia ke teks berbahasa inggris menggunakan library google trans , karena pada penelitian ini akan menggunakan VADER Lexicon untuk pelabelan sentimen, karena library tersebut menggunakan teks berbahasa inggris.

## 2.3 Pelabelan Data
Data ulasan yang sudah di  translate ke bahasa inggris akan dilanjutkan ke proses pelabelan  data  menggunakan VADER Lexicon .  VADER  (Valence  Aware  Dictionary  and  Sentiment  Reasoner)  yaitu  pendekatan  yang memungkinkan  untuk  mengklasifikasikan  informasi  teks  ke  dalam  beberapa  kategori  sentimen  yaitu  negatif, positif,  dan  netral.  Kemampuan  klasifikasi  dilakukan  VADER  dengan  cara  memberikan  nilai  pada  setiap  kata dalam  teks.  Penilaian  tersebut  berdasarkan  angka  yang  ditemukan  oleh  Hutto,  C.J  and  Gilbert  melalui penelitiannya  kepada  manusia  sebagai  penilai.  Dasar  pemilihan  VADER Lexico n  ini  karena  nilai  disetiap  kata
dalam  teks  murni  penilaian  manusia  bahkan  VADER  menangkap  makna  tersirat  dari  tanda  baca yang  terdapat dalam sebuah teks [6].

## 2.4 Text Preeprocessing
Informasi yang dikumpulkan adalah informasi yang tidak terstruktur oleh karena itu text preprocessing sangatlah penting  menjadi  data  yang  terstruktur.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada text  preprocessing yaitu case folding , remove puctuation , tokenisasi , stopword removal , dan stemming . 1. Case folding
: yaitu menyeragamkan bentuk huruf-huruf menjadi lower case [7].
2. Remove puctuation : yaitu bertujuan untuk menghapus karakter tanda baca karena karakter tersebut tidak digunakan dalam analisis sentimen [8].
3. Tokenizing : merupakan tahap pemotongan kata berdasarkan tiap kata yang menyusunnya [9].
4. Stopword removal
: digunakan untuk menghilangkan kata atau term yang tidak memiliki arti [10].
5. Stemming :  digunakan  untuk  menghilangkan  imbuhan  yang  terdapat  pada  masing-masing  kata sehingga menjadi  kata dasar, dan bertujuan untuk membersihkan  suatu  kata dengan pengejaan yang kurang tepat [11].

## 2.4 Pembobotan Dokumen
Term frakuensi inverse document frakuensi adalah metode pembobotan yang menggabungkan metode TF dan IDF [12]. Term  frakuensi merupakan  jumlah  kemunculan  sebuah term pada  sebuah  dokumen,  sedangkan inverse document frakuensi merupakan proses untuk mengukur seberapa penting kata yang ada didalam dokumen [13].

## 2.5 Klasifikasi Naive Bayes Classifier
Klasifikasi  adalah  salah  satu  metode  penambangan  cacatan  yang  menetapkan label  kelas  ke  sekumpulan  kasus yang  tidak  di  klasifikasikan  [14].  Pada  proses  klasifikasi  menggunakan Naive  Bayes  Classifier . Naive  Bayes Classifier merupakan salah satu algoritma data mining yang penggunaanya serta pemrosesannya memiliki waktu yang cepat mudah di implementasikan dengan struktur yang cukup sederhana dan memiliki tingkat efektifitas yang tinggi [15]. Naive Bayes Classifier merupakan sebuah metode klasifikasi yang berakar pada Teorema Bayes, serta metode  pengklasifikasian  menggunakan  metode  probabilitas  statistic  yaitu  memprediksi  peluang  berdasarkan pengalaman  sebelumnya  (Teorema  Bayes)  dengan  ciri  utamanya  adalah  asumsi  yang  sangat  kuat  (naif)  akan ketergantungan dari masing-masing kondisi atau kejadian [16].

## 2.6 Evaluasi Confusion Matrix
Evaluasi  pada  analisis  sistem  ini  dilakukan  dengan  menghitung  tingkat  keakuratan  suatu  metode  dalam menganilisis opini [17]. Confusion matrix memberikan informasi perbandingan hasil klasifikasi yang dilakukan oleh  model  klasifikasi  dengan  hasil  klasifikasi  sesungguhnya  [18].  Nilai  rata-rata accuracy , precision , recall didapatkan dari tabel Confusion matrix sepeti tabel 1 berikut.
Tabel 1. Confusion Matrix True Yes True No Prediction Yes TP FP Prediction No FN FN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah data yang sudah di scraping dari  Google Play Store  yang disimpan dalam bentuk format.xlsx sebanyak 3000 data dalam 5 kolom. Data yang sudah di scraping dinormalisasi manual kata yang tidak baku menjadi kata yang baku. Setelah dinormalisasi lanjut ke tahapan translate dari teks berbahasa indonesia ke teks berbahasa inggris menggunakan library google trans . Berikut ini isi data dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Isi Dataset

## 3.2 Pelabelan Data
Tahap berikutnya yaitu pelabelan menggunakan VADER Lexicon . Nilai compound yaitu hasil dari gabungan atau hasil dari nilai rata-rata bobot pada sentimen. Jika nilai compound > 0 maka ulasan tersebut bersentimen positif. Jika nilai compound = 0 maka ulasan tersebut bersentimen netral. Jika nilai compound < -0 maka ulasan tersebut bersentimen negatif. Hasil dari pelabelan data dapat dilihat pada gambar berikut
Gambar 3. Hasil Pelabelan menggunakan VADER
Hasil  dari  pelabelan  data  menggunakan  VADER Lexicon dari  3000  data  ulasan  hasil  sentimen  positif sebanyak 1089 ulasan (36.3%), untuk sentimen netral sebanyak 912 ulasan (30.4%), dan untuk sentimen negatif sebanyak 999 ulasan (33.3%). Setelah melakukan pelabelan data lanjut ke tahapan text preprocessing .

## 3.3 Text Preprocessing
Setelah  melakukan  pelabelan  pada  dataset  menggunakan  VADER,  tahap  selanjutnya  akan  dilakukan text preprocessing . Text  preprocessing merupakan  proses  menyeleksi  data  teks  menjadi  terstruktur.  Berikut  ini beberapa sub proses text preprocessing yaitu case folding , remove punctuation , tokenizing , stopword removal , dan stemming . Berikut ini tahapan text preprocessing yaitu:
1. Case folding , merupakan proses perubahan huruf  besar menjadi huruf kecil dan menghilangkan seluruh tanda baca.  Pada  proses  ini  menggunakan  modul  lowercase  yang  berfungsi  untuk  mengubah  seluruh  huruf  yang diblok menjadi tanpa kapital. Dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Hasil Case folding Sebelum Sesudah Wow,this works  wow, this works
2. Remove punctuation , merupakan proses penghapusan karakter tanda baca atau simbol di dalam dataset. Pada proses ini menggunakan modul string yang berfungsi menghapus tanda baca dan simbol. Dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Hasil Remove punctuation Sebelum Sesudah wow, this works  wow this works
3. Tokenizing , merupakan proses konversi teks menjadi token. Pada proses ini menggunakan library re ( Regular Exspression ) untuk pencarian teks menggunakan pola (pattern). Dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Hasil tokenizing
Sebelum Sesudah wow this works  [wow, this, works]
4. Stopword removal , merupakan proses pembuangan kata yang tidak penting dari hasil token. Pada proses ini menggunakan modul NLTK ( Natural Languange ToolKit ) yang sudah disediakan oleh python. Dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Hasil Stopword removal Sebelum Sesudah
[wow, this, works]  [wow, works]
5. Stemming ,  merupakan  proses  perubahan  kata  yang  berimbuhan menjadi  kata  dasar.  Modul  yang  digunakan yaitu Porterstemmer dan WordNetLemmatizer . Dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 6. Hasil stemming Sebelum Sesudah [wow, works]  [wow, work]

## 3.4 Pembobotan Dokumen
Tahap  selanjutnya  adalah  pembobotan  kata  yang  ada  pada  dokumen.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  library sklearn. Modul yang digunakan adalah CountVectorizer dan Tf-Idf vectorizer . Dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 4. Pembobotan dokumen
Dari gambar diatas dapat dilihat hasil pembobotan dokumen menggunakan library sklearn dengan menggunakan modul Countvectorizer dan Tf-idf  vectorizer . Counvectorizer berfungsi  untuk  mengubah  teks  menjadi  token, sedangkan Tf-idf vectorizer berfungsi untuk menghitung bobot frakuensi tiap kata pada dokumen. Dapat dilihat pada gambar diatas hasil pembobotan dokumen menggunakan modul Countvectorizer dan Tf-idf vectorizer hasil perhitungannya dimulai dari index 0.

## 3.5 Klasifikasi Naive Bayes Classifier
Setelah melakukan pembobotan dokumen menggunakan TF-IDF tahap berikutnya adalah melakukan klasifikasi. Klasifikasi yang digunakan yaitu Naive Bayes Classifier . Pada tahap klasifikasi akan dilakukan perbandingan data latih dan data uji menggunakan perbandingan 90:10 dan 80:20 di split data. Dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 6. Perbandingan 80:20
Gambar  diatas  dapat  dilihat  proses  klasifikasi  menggunakan Naive  Bayes  Classifier .  Untuk  proses klasifikasi  ini  menggunakan  model MultinomialNB dari library  sklearn dengan  memanggil  masing-masing modelnya. Dari masing-masing model tersebut akan diterapkan ke data latih yang sudah terbentuk. Kemudian akan memprediksi sentimen dari ulasan pengguna aplikasi Sausage Man yang akan menjadi patokan data uji.

## 3.6 Evaluasi Confusion Matrix
Setelah melakukan klasifikasi menggunakan Naive Bayes Classifier tahap terakhir yaitu  evaluasi  menggunakan Confusion matrix untuk mengetahuhi akurasi, presisi, recall. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 7. Hasil pengujian Jumlah Kelas Total Data Data Latih Data Uji Akurasi Recall Precision 3 3000 90% 10% 75% 75% 79% 3 3000 80% 20% 73% 73% 76% Tabel 8. Hasil Confusion matrix perbandingan 90:10 Prediksi Negatif Netral Positif Aktual Negatif 82 4 26 Netral 9 53 22 Positif 12 1 91 Tabel 9. Hasil Confusion matrix perbandingan 80:20
Prediksi Negatif Netral Positif Aktual Negatif 129 7 61 Netral 25 130 35 Positif 28 4 181
Dari  pengujian  yang  sudah  dilakukan  yang  sudah  dilakukan  dengan  menghitung  akurasi, recall ,  dan precision maka analisis dapat disimpulkan.
1. Pada tabel 7 dapat dilihat dari nilai akurasi menggunakan 90% data latih 10% data uji memiliki akurasi tertinggi 75%. Sedangkan pada pengujian 80% data latih 20% data uji memiliki akurasi terendah 73%.
2. Pada tabel 8 dapat dilihat dari Confusion matrix menggunakan perbandingan data 90% data latih 10% data uji di dapatkan 91 kelas terprediksi positif, 1 kelas positif terprediksi netral, 12 kelas positif terprediksi negatif, 22 kelas netral terprediksi kelas positif, 53 kelas yang terprediksi netral, 9 kelas netral terprediksi negatif, 26 kelas negatif terprediksi positif, 4 kelas negatif terprediksi netral, dan 82 kelas negatif terprediksi negatif.
3. Pada tabel 9 dapat dilihat dari Confusion matrix menggunakan perbandingan data 80% data latih 20% data uji dapat dilihat 181 kelas terprediksi positif, 4 kelas positif terprediksi netral, 28 kelas positif terprediksi negatif, 35 kelas terprediksi sebagai kelas positif, 130 kelas terprediksi kelas netral, 25 kelas netral terprediksi negatif, 61 kelas positif terprediksi negatif, 7 kelas negatif terprediksi netral, dan 129 kelas negatif terprediksi sebagai kelas negatif.
4. Untuk nilai akurasi tertinggi analisis sentimen dari pengujian yang sudah dilakukan terdapat pada kelas positif
5. Berdasarkan  tabel  8  dan  9  dari Confusion  matrix pengenalan  kalimat  negatif  lebih  banyak  dikenali  sebagai kalimat positif.
6. Hasil  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  2  perbandingan  menghasilkan  nilai  akurasi, recall ,  dan precision . Dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 7. Hasil akurasi, recall, dan precision 90:10
Gambar 8. Hasil akurasi, recall, dan precision 80:20
Gambar diatas menunjukan hasil pengujian untuk metode klasifikasi Naive Bayes Classifier mendapatkan akurasi  sebesar  75%  menggunakan  perbandingan  90%  data  latih  10%  data  uji,  dan  73%  menggunakan perbandingan 80% data latih 20% data uji. Berikut ini Hasil word cloud positif, netral, dan negatif pada analisis sentimen ini dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 9. Word cloud sentimen positif
Gambar 10. Word cloud sentimen netral
Gambar 11. Word cloud sentimen negatif

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  yang  sudah  dilakukan  yakni  Klasifikasi  Sentiment  Ulasan  Aplikasi Sausage  Man  Menggunakan  VADER Lexicon dan Naive  Bayes  Classifier dapat  disimpulkan  bahwa  hasil pelabelan menggunakan VADER Lexicon di dapatkan hasil sentimen positif 36.3% atau sebanyak 1089 ulasan, untuk  sentimen  netral  30.4%  atau  sebanyak  912 ulasan,  dan  untuk  sentimen  negatif  33.3%  atau  sebanyak  999 ulasan.  Hasil  pengujian  menggunakan Naive Bayes  Classifier menggunakan  perbandingan  90%  data  latih  10% data uji menghasilkan akurasi sebesar 75%. Untuk perbandingan 80% data latih 20% data uji menghasilkan akurasi sebesar 73%. Selanjutnya dapat disimpulkan hasil dari Confusion matrix bahwa pengenalan kalimat negatif lebih
banyak dikenali sebagai kalimat positif. Berdasarkan hasil Word cloud kata good, still, pleas, dan play merupakan kata yang sering muncul selain kata game.

## REFERENCES
[1] Y. Asri, W. N. Suliyanti, D. Kuswardani, dan M. Fajri, “Pelabelan Otomatis Lexicon Vader dan Klasifikasi Naive Bayes dalam menganalisis sentimen data ulasan PLN Mobile,” vol. 15, no. 2, hal. 264–275, 2022.
[2] J.  Watori,  R.  Aryanti,  dan  A.  Junaidi,  “Penggunaan  Algoritma  Klasifikasi  Terhadap  Analisa  Sentimen  Pemindahan Ibukota Dengan Pelabelan Otomatis,” J. Inform., vol. 7, no. 1, hal. 85–90, 2020.
[3] R. Y. Lesmana dan R. Andarsyah, “Model Klasifikasi Multinomial Naive Bayes Untuk Analisis Sentiment Terkait Non- Fungible Token,” J. Tek. Inform., vol. 14, no. 3, hal. 135–139, 2022.
[4] S. Pamungkas dan J. B. B. Darmawan, “Klasifikasi Sentiment Tweet Pelanggan IndiHome Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Multinomial Naive Bayes,” SNESTIK, hal. 339–344, 2022.
[5] M. G. T. Akbar dan D. B. Srisulistiowati, “Analisa Sentimen Efektifitas Vaksin terhadap Varian COVID 19 Omicron Berbasis Leksikon,” J. Inf. Inf. Secur., vol. 2, no. 2, hal. 251–258, 2021.
[6] E.  A.  Marwa  dan A.  B.  Kristanto,  “Analisis  Sentimen  Pengungkapan  Informasi  Manajemen : Text  Mining  Berbasis Metode VADER,” Own. Ris. J. Akunt., vol. 6, hal. 2973–2984, 2022.
[7] W. Parasati, F. A. Bachtiar, dan N. Y. Setiawan, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Pelanggan Restoran Bakso President Malang dengan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 4, no. 4, hal. 1090–1099, 2020.
[8] N. S. Wardani, A. Prahutama, dan P. Kartikasari, “Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Negara dengan Klasifikasi Naive Bayes untuk Model Bernoulli dan Multinomial,” J. Gaussian, vol. 9, hal. 237–246, 2020.
[9] G.  Sanjaya  dan  K.  M.  Lhaksmana,  “Analisis  Sentimen  Komentar  YouTube  tentang  Terpilihnya  Menteri  Kabinet Indonesia Maju Menggunakan Lexicon Based,” e-Proceeding Eng., vol. 7, no. 3, hal. 9698–9710, 2020.
[10]  L. Ardiani, H. Sujaini, dan Tursina, “Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 2, hal. 183–190, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[11]  N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, dan Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings di Play  Store menggunakan Naive Bayes dan Support Vector Machine,” J. Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 2, hal. 293–298, 2020.
[12]  A. Deolika, Kusrini, dan E. T. Luthfi, “Analisis Pembobotan Kata pada Klasifikasi Text Mining,” J. Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, hal. 179–184, 2019.
[13]  M.  R.  Fahlevvi,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Ulasan  Aplikasi  Pejabat  Pengelola  Informasi  dan  Dokumentasi Kementerian Dalam Negeri Republik Indonesia di Google Playstore Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. Teknol. dan Komun. Pemerintah., vol. 4, no. 1, hal. 1–13, 2022.
[14]  R. A. R. Wiguna dan A. I. Rifai, “Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twitter Mengenai Omnibus Law Menggunakan Orange Data Mining,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 3, no. 1, hal. 1–12, 2021.
[15]  E. Fitri, Y. Yuliani, S. Rosyida, dan W. Gata, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes , Random Forest Dan Support Vector Machine,” TRANSFORMTIKA, vol. 18, no. 1, hal. 71–80, 2020.
[16]  D. N. Chandra, G. Indrawan, dan I. N. Sukajaya, “Klasifikasi Berita Lokal Radar Malang Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Fitur N-Gram,” J. Ilmu Komput. Indones., vol. 4, no. 2, 2019.
[17]  O. S. D. Silaen, Herlawati, dan Rasim, “Analisis Sentimen Mengenai Gangguan Bipolar Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Komtika (Komputasi dan Inform., vol. 6, no. 2, hal. 63–73, 2022.
[18]  T.  T.  Widowati,  “Analisis  Sentimen  Twitter  terhadap  Tokoh  Republik  dengan  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Support Vector Machine,” J. SIMETRIS, vol. 11, no. 2, 2020.