## Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Game Pubg Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Fajar Iqbal Wibowo, Arafat Febriandirza *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
Email: Email: 1 fi220687@gmail.com, 2,* arafat@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: arafat@uhamka.ac.id Submitted: 02/01/2024; Accepted: 30/03/2024; Published: 31/03/2024
Abstrak –Di era digital sekarang ini perkembangan teknologi sangat pesat dan canggih. Industri game juga online ikut serta mengalami  perkembangan.  Game  online  merupakan  varian  dari  permainan  video  yang  dimainkan  secara  daring  melalui internet. Ketika pengguna terhubung dengan pengguna lain maka pengguna dapat berinteraksi dan bekerja sama. Game battle rolaye, seperti Player Unknown's Battlegrounds (PUBG) telah menjadi salah satu yang popular dari banyaknya game online yang ada. Game PUBG menawarkan pengalaman bermain dalam skala besar sehinggga menciptakan pengalaman permainan yang dinamis. Salah satu keunggulan dari game PUBG adalah memiliki desain visual yang menarik dan kualitas grafis yang tinggi  sehingga  permainan  terasa  lebih  realistis.  Meskipun  demikian,  tersebut  tidak  dapat  menjamin  kepuasan  bagi  para pengguna. Untuk mengetahui sentimen pengguna terhadap game PUBG dilakukan analisis sentimen menggunakan Algoritma Naïve Bayes yang bertujuan untuk  mengetahui seberapa akurat Algoritma Naïve Bayes digunakan dalam pengklasifikasian. Data diambil menggunakan teknik web scrapping sebanyak 1000 ulasan pengguna di kolom ulasan Google Play Store. Setelah melalui preprocessing, data dibagi menjadi 50% data training dan 50% data testing. Hasil prediksi cenderung positif dengan sentimen  positif  sebanyak  578  dan  sentimen  negatif  sebanyak  232.  Berdasarkan  evaluasi  menggunakan  confusion  matrix, mendapatkan hasil 83.95% untuk accuracy, 88.10% untuk precision, dan 89.62% untuk recall.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; PUBG; Algoritma Naïve Bayes; Confusion Matrix; Play Store
Abstract– In today's digital era, technological development is very rapid and sophisticated. The online gaming industry has also evolved. Online games are a variant of video games that are played online via the internet. When users connect with other users, users can interact and work together. Battle rolaye games, such as Player Unknown's Battlegrounds (PUBG) have become one of the most popular of the many online games available. PUBG games offer a large-scale gaming experience that creates a dynamic gaming experience. One  of the advantages of the PUBG game is that it has an attractive visual  design and high quality graphics so that the game feels more realistic. However, this cannot guarantee satisfaction for users. To find out user sentiment towards the PUBG game, sentiment analysis using the Naïve Bayes Algorithm is carried out which aims to find out how accurate the Naïve Bayes Algorithm is used in classification. Data is taken using web scrapping techniques as many as 1000 user reviews in the Google Play Store review column. After going through preprocessing, the data is divided into 50% training  data  and  50%  testing  data.  Prediction  results  tend  to  be  positive  with  578  positive  sentiments  and  232  negative sentiments. Based on evaluation using confusion matrix, the results are 83.95% for accuracy, 88.10% for precision, and 89.62% for recall.
Keywords : Sentiment Analysis; PUBG; Algoritma Naive Bayes; Confusion Matrix; Play Store

## 1. PENDAHULUAN
Di era digital sekarang ini perkembangan teknologi sangat pesat dan canggih, yang memicu persaingan sehingga memberikan  dorongan  untuk  dapat  menguasai  teknologi.  Perkembangan  teknologi  tidak  hanya  memberikan dampak positif tetapi juga memberikan dampak negatif tergantung dari penggunaannya [1]. Industri game online juga ikut serta mengalami perkembangan.
Game  online  merupakan  varian  dari  permainan  video  yang  dimainkan  secara  daring  melalui  internet berbasis mobile ataupun device [2]. Konteksnya pengguna dapat terkoneksi dengan pengguna lain dari berbagai belahan  dunia  ataupun  situasi  tertentu  yang  berada  di  kawasan  geografis.  Ketika  pengguna  terhubung  dengan pengguna lain maka pengguna dapat berinteraksi dan bekerja sama. Game battle rolaye, seperti Player Unknown's Battlegrounds (PUBG), menjadi salah satu yang popular dari banyaknya game online yang ada [3].
PUBG (Player Unknown's Battlegrounds) adalah game online yang didirikan oleh perusahaan asal Korea Selatan,  Bluehole.  Game  pertama  kali  muncul  pada  bulan  Maret  tahun  2017.  Game  PUBG  menawarkan pengalaman  bermain  dalam  skala  besar  sehinggga  menciptakan  pengalaman  permainan  yang  dinamis.  Game PUBG dapat dimainkan hingga 100 pemain dalam 1 permainan [4].
Game  PUBG  terdiri  dari  3  mode  yaitu  mode  Arcade,  Classic  dan  Event.  Selain  itu  game  PUBG  juga menawarkan  berbagai  senjata,  kendaraan  dan  peralatan  yang  dapat  digunakan  sesuai  dengan  keinginan pengguna[5]. Salah satu keunggulan dari game PUBG adalah memiliki desain visual yang menarik dan kualitas grafis yang tinggi sehingga permainan terasa lebih realistis. Meskipun demikian, tersebut tidak dapat menjamin kepuasan  bagi  para  pengguna.  Karena  disamping  keunggulan  yang  ada,  setiap  aplikasi  tentunya  juga  memiliki keterbatasan. Hal tersebut dapat dilihat berdasarkan ulasan pengguna pada kolom ulasan yang tersedia di Google Play Store [6].
Google Play Store merupakan aplikasi resmi berbasis android yang diproduksi oleh Google. Google Play Store  menyediakan  berbagai  aplikasi,  dan  pada  setiap  aplikasi  tersedia  kolom  ulasan  sehingga  pengguna  dapat
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7264
membagikan pengalamannya. Ulasan pengguna dalam aplikasi game PUBG akan digunakan sebagai data untuk melakukan analisis sentimen [7]. Analisis sentimen merupakan proses mengolah data dan menganalisis teks digital untuk menentukan apakah data tersebut positif, negatif ataupun netral. Beberapa jenis dari analisis sentimen yaitu dengan berbagai metode seper¢ti, Algoritma Naïve Bayes, klasifikasi ulasan di media sosial dan Natural Language Processing (NLP).
Analisis sentimen dapat diartikan sebagai ilmu untuk meneliti bagaimana menyampaikan sentimen, opini didalam  kalimat  atau teks.  Klasifikasi  sentimen  berpusat  pada  kegiatan.  Pengelompokan  sentimen  berdasarkan teks kalimat opini terhadap pembahasan  masalah yang  menarik [8].  Algoritma Naïve Bayes digunakan sebagai metode  penelitian  ini.  Algoritma  Naïve  Bayes  yaitu  sebuah  metode  pengklasifikasikan  data  yang  digunakan machine learning dan data mining. Algoritma Naïve Bayes menggunakan probabilitas dan statistik memprediksi suatu  peluang  dengan  asumsi  yang  akan  diketahui.  Algoritma  ini  sangat  popular  karena  mudah  untuk  di implementasikan dan memberikan hasil yang akurat dalam waktu singkat [9].
Algoritma  Naïve  Bayes  telah  sering  diterapkan  dalam  analisis  sentimen  seperti  pada  studi  sebelumnya mengenai pembelajaran daring yang mendapatkan klasifikasi cenderung positif dengan nilai accuracy sebesar 65% [10]. Penelitian lain yang membahas mengenai aplikasi BRImo mendapatkan 1012 sentimen positif, 894 sentimen negatif,  dan  nilai  accuracy  sebesar  84.52%  [11].  Penelitian  lain  yang  membahas  mengenai  Jamsostek  Mobile mendapatkan 1472 sentimen positif, 3528 sentimen negatif, dan nilai accuracy sebesar 95% [12]. Penelitian lain yang membahas mengenai aplikasi E-Government mendapatkan 407 sentimen positif, 237 sentimen negatif, dan nilai accuracy sebesar 89% [13]. Dan penelitian mengenai pelayanan jasa Ekspedisi Anteraja mendapatkan 638 sentimen positif, 493 sentimen negatif, dan nilai accuracy sebesar 85.06% [14].
Perkembangan teknologi tidak hanya memberikan dampak positif tetapi juga memberikan dampak negatif tergantung dari penggunaannya [1]. Industri game online juga ikut serta mengalami perkembangan. Game online merupakan varian dari permainan video yang dimainkan secara daring melalui internet berbasis  mobile ataupun device  [2].  Konteksnya  pengguna  dapat terkoneksi  dengan  pengguna  lain  dari  berbagai  belahan  dunia  ataupun situasi  tertentu  yang  berada  di  kawasan  geografis.  Ketika  pengguna  terhubung  dengan  pengguna  lain  maka pengguna  dapat  berinteraksi  dan  bekerja  sama.  Game  battle  rolaye,  seperti  Player  Unknown's  Battlegrounds (PUBG), menjadi salah satu yang popular dari banyaknya game online yang ada [3].
PUBG (Player Unknown's Battlegrounds) adalah game online yang didirikan oleh perusahaan asal Korea Selatan,  Bluehole.  Game  pertama  kali  muncul  pada  bulan  Maret  tahun  2017.  Game  PUBG  menawarkan pengalaman  bermain  dalam  skala  besar  sehinggga  menciptakan  pengalaman  permainan  yang  dinamis.  Game PUBG dapat dimainkan hingga 100 pemain dalam 1 permainan [4]. Game PUBG terdiri dari 3 mode yaitu mode Arcade, Classic dan Event. Selain itu game PUBG juga menawarkan berbagai senjata, kendaraan dan peralatan yang dapat digunakan sesuai dengan keinginan pengguna[5].
Salah satu keunggulan dari game PUBG adalah memiliki desain visual yang menarik dan kualitas grafis yang tinggi sehingga permainan terasa lebih realistis. Meskipun demikian, tersebut tidak dapat menjamin kepuasan bagi para pengguna. Karena disamping keunggulan yang ada, setiap aplikasi tentunya juga memiliki keterbatasan. Hal tersebut dapat dilihat berdasarkan ulasan pengguna pada kolom ulasan yang tersedia di Google Play Store [6].
Google Play Store merupakan aplikasi resmi berbasis android yang diproduksi oleh Google. Google Play Store  menyediakan  berbagai  aplikasi,  dan  pada  setiap  aplikasi  tersedia  kolom  ulasan  sehingga  pengguna  dapat membagikan pengalamannya. Ulasan pengguna dalam aplikasi game PUBG akan digunakan sebagai data untuk melakukan analisis sentimen [7]. Analisis sentimen merupakan proses mengolah data dan menganalisis teks digital untuk menentukan apakah data tersebut positif, negatif ataupun netral. Beberapa jenis dari analisis sentimen yaitu dengan berbagai metode seper¢ti, Algoritma Naïve Bayes, klasifikasi ulasan di media sosial dan Natural Language Processing (NLP).
Perlu  dilakukan  analisis  sentimen  untuk  mengetahui  seberapa  puas  pengguna  dalam  memainkan  game PUBG  dan  mengetahui  kendala-kendala  yang  dialami,  sehingga  hasilnya  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  acuan develover ketika mengembangkan aplikasi agar pengguna mendapatkan pengalaman yang lebih baik.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sentimen  pengguna  berdasarkan  ulasan,  mengindikasikan  accuracy,  precision, recall,  dan  mengetahui  seberapa  akurat  Algoritma  Naïve  Bayes  dalam  mengklasifikasikan  data.  Di  era  digital sekarang ini perkembangan teknologi sangat pesat dan canggih, yang memicu persaingan sehingga memberikan dorongan untuk dapat menguasai teknologi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Analisis Sentimen
Analisis sentimen, dikenal sebagai mengelompokkan polaritas teks dalam dokumen atau kalimat sehingga dapat dikategorikan  menjadi  sentimen  positif,  negatif,  atau  netral.  Di  antara  berbagai  tugas  analisis  sentimen  adalah mengelompokkan  teks  ke  dalam  kalimat  atau  dokumen  untuk  memastikan  apakah  pendapat  yang  diungkapkan dalam dokumen tersebut positif, negatif atau netral. Analisis sentimen, juga dikenal sebagai penambangan opini atau  kecerdasan  buatan  emosional,  melibatkan  penggunaan  pemrosesan  bahasa  alami,  analisis  teks,  linguistik
komputasi,  dan  biometrik  untuk  mengidentifikasi,  mengekstrak,  menghitung  secara  sistematis,  dan  meneliti informasi subjektif [15].

## 2.2 Scrapping Data
Scrapping Data atau data mining, proses pengumpulan informasi atau data secara otomatis dari sumber data publik atau terbuka.  Scrapping  Data  dipergunakan  untuk  mengumpulkan  data  yang  tidak  dapat  diperoleh  dengan  cara lain, seperti data yang disimpan dalam format yang kompleks atau tidak terstruktur. Tujuan utama scrapping data adalah  untuk  memperoleh  informasi  yang  dapat  digunakan  untuk  menyederhanakan  proses  pengambilan keputusan,  melakukan  analisis,  dan  membangun  model.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu  ulasan pengguna game Pubg di Google Play Store pada periode November 2023 – Januari 2024.

## 2.3 Preprocessing Data
Preprocessing mencakup rangkaian langkah - langkah yang digunakan pada data sebelum melanjutkan ke tahap selanjutnya.  Preprocessing  bertujuan  untuk  membersihkan  data  yang  terdiri  dari  cleansing,  tokenize, transform cases, filter stopword, dan filter tokens. Pada tahap preprocessing yang didalamnya ada:
a. Cleansing merupakan proses menghapus symbol dan ulasan yang sama (duplicates). Selain itu cleansing juga dapat  menghapus  karakter  yang  tidak  sesuai  dengan  ketemtuan  yang  ada,  penghapusan  huruf  atau  karakter selain huruf a-z (termasuk tanda baca).
b. Tokenize  merupakan  proses  menyortir  dan  memisahkan  kalimat  menjadi  beberapa  kata.  Proses  ini  juga memungkinkan  untuk  menghilangkan  tanda  baca  yang  tidak  perlu  pada  kalimat  tertentu,  sehingga memudahkan Rapidminer dalam memproses datanya. Tokenize berfungsi membagi atau memisahkan ulasan menjadi  potongan-potongan  kata  menggunakan  operator  tokenize.  Tokenize  dilakukan  dimana  proses pemisahan teks menjadi beberapa kata untuk memudahkan proses pengolahan.
c. Transform Cases merupakan suatu langkah prapemrosesan data yang tujuannya adalah mengubah semua huruf besar  dalam  suatu  dokumen  menjadi  huruf  kecil  atau  menghilangkannya.  Transform  cases  juga  untuk mengubah ulasan menjadi huruf kecil.
d. Filter  stopord  merupakan  menghapus  kata  yang  tidak  penting  atau  tidak  bermakna  dihapus  untuk  analisis sentimen.
e. Filter  Tokens  merupakan  konsep  yang  digunakan  dalam  pemrosesan  bahasa  alami  untuk  menyaring  atau memfilter teks atau data. Filter tokens juga untuk membatasi jumlah setiap kata.

## 2.4 Pelabelan Data
Setelah menyelesaikan proses preprocessing langkah berikutnya adalah pelebelan data. Pelabelan data dilakukan secara  manual dengan  membagi data menjadi 2  bagian  yaitu data training dan  data testing.  Jumlah data setelah cleansing sebanyak 810 dibagi menjadi 50% data training dan 50% data testing. Data training sebanyak 405 diberi label  positif  atau  negatif  secara  manual.  Sementara  405  data  testing  akan  digunakan  pada  tahap  implementasi Algoritma Naïve Bayes.

## 2.5 Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  adalah  algoritma  yang  umum  digunakan  dalam  text  mining.  Algoritma  Naïve  Bayes bekerja  dengan  cara  memanfaatkan  informasi  dari  pengalaman  sebelumnya,  algoritma  ini  melakukan  proyeksi terhadap peristiwa yang akan dating. Tahap implementasi Algoritma Naïve Bayes dimulai dengan pembuatan data latih.  Penelitian ini berfokus dengan apa yang dijalankan yaitu melakukan sebuah klasifikasi sentimen pada ulasan pengguna aplikasi PUBG.
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7264
Gambar  1  merupakan  diagram  alir  tahapan  penelitian.  Penelitian  ini  dimulai  dengan  scrapping  data menggunakan  Google  Colab.  Selanjutnya  tahap  preprocessing  yang  didalamnya  ada  proses  cleansing  untuk menghapus  symbol  dan  ulasan  yang  sama  (duplicates),  tokenize  memisahkan  teks  menjadi  perkata,  transform cases mengubah ulasan menjadi huruf kecil, filter stopword menghapus kata yang tidak penting, dan filter tokens untuk membatasi jumlah setiap kata. Kemudian dilanjutkan ke tahap pelabelan, data dibagi menjadi data training dan data testing. Data training diberi label secara manual, sedangkan data testing digunakan pada saat menerapkan implementasi Algoritma Naïve Bayes. Ditahap implementasi data diprediksi dan akan diklasifikasikan ke dalam sentimen  positif  ataupun  sentimen  negatif.  Hasil  implementasi  kemudian  dievaluasi  menggunakan  confusion matrix. Berikut rumus-rumus accuracy presicion dan recall yang digunakan pada tahap confusion matrix.
Accuraccy = TP+TN TP+TN+FP+FN (1) Precision = TP TP+FP (2) Recall = TP TP+FN (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Scrapping Data
Pada tanggal 3 November 2023 dilakukan pengambilan data dengan teknik web scrapping. Web scrapping adalah metode  untuk  mengambil  informasi  dari  berbagai  halaman  situs  web  termasuk  Google  Play  Store.  Proses pengambilan  data  menggunakan  teknik  web  scrapping  dilakukan  dengan  menggunakan  Google  Colab  untuk mendapatkan dataset  ulasan  aplikasi  game PUBG di Google Play Store [15].  Gambar 2 merupakan proses  web scrapping.

## Gambar 2. Proses Web Scrapping
Ulasan  pengguna  aplikasi  PUBG  yang  diambil  dari  Google  Play  Store  menggunakan  Google  Colab sebanyak 1000 data. Variabel data terdiri dari nama pengguna, rating, tanggal, dan komentar. Gambar 3 merupakan proses scrapping data ulasan aplikasi PUBG.
Gambar 3. Scrapping Data Ulasan Aplikasi PUBG
Data  yang  telah  diambil  kemudian  disimpan  dengan  format  file  CSV.  Gambar  4  merupakan  proses menyimpan data hasil scrapping.

## Gambar 4. Proses Menyimpan Data Hasil Scrapping

## 3.2 Preprocessing
Preprocessing mencakup rangkaian langkah - langkah yang digunakan pada data sebelum melanjutkan ke tahap selanjutnya.  Preprocessing  bertujuan  untuk  membersihkan  data  yang  terdiri  dari  cleansing,  tokenize,  transform cases,  filter  stopword,  dan  filter  tokens  [16].  Pada  preprocessing  dimulai  dengan  cleansing.  Cleansing
menggunakan  2  operator  yaitu  replace  dan  remove  duplicates.  Operator  replace  berfungsi  menghapus  simbol ataupun karakter-karakter pada ulasan sehingga data yang digunakan menjadi lebih terstruktur. Operator remove duplicates berfungsi menghapus ulasan yang sama [17]. Gambar 5 merupakan proses cleansing.
Gambar 5. Proses Cleansing Tabel 1. Hasil Cleansing
Sebelum Sesudah Terbaik untuk game mobile Terbaik untuk game mobile
Saya sangat suka walau kadang masih ada bug nya  Saya sangat suka walau kadang masih ada bug nya Lumayan balik lagi ke game lama ku PUBG
Lumayan balik lagi ke game lama ku PUBG
Setelah  proses  cleansing,  langkah  berikutnya  melibatkan  serangkaian  tahapan  lain  termasuk  tokenize, transform  cases,  filter  stopword,  dan  filter  tokens  yang  tergabung  dalam  1  operator  yaitu  process  documents. Gambar 6 merupakan operator – operator preprocessing.
Gambar 6. Operator-Operator Preprocessing
Tahap  selanjutnya  adalah  tokenize.  Tokenize  berfungsi  membagi  atau  memisahkan  ulasan  menjadi potongan-potongan kata menggunakan operator proses  tokenize. Tokenize  dilakukan dimana proses pemisahan teks menjadi beberapa kata untuk memudahkan proses pengolahan [18].
Tabel 2. Hasil Tokenize
Sebelum Sesudah Terbaik untuk game mobile Terbaik, untuk, game, mobile
Saya sangat suka walau kadang masih ada bug nya  Saya, sangat, suka, walau, kadang, masih, ada, bug, nya Lumayan balik lagi ke game lama ku PUBG
Lumayan, balik, lagi, ke, game, lama, ku, PUBG
Tahap  selanjutnya  merupakan  tahap  transform  cases.  Transform  cases  berfungsi  merubah  semua  ulasan menjadi  huruf  kecil  menggunakan  operator  transform  cases.  Pada  parameter  transform  cases  pilihan  yang digunakan adalah lower case [19].
Gambar 7. Parameters Transform Case
Tabel 3. Hasil Transform Cases
Sebelum Sesudah Terbaik, untuk, game, mobile terbaik, untuk, game, mobile Saya, sangat, suka, walau, kadang, masih, ada, bug, nya saya, sangat, suka, walau, kadang, masih, ada, bug, nya Lumayan, balik, lagi, ke, game, lama, ku, PUBG lumayan, balik, lagi, ke, game, lama, ku, pubg
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7264
Tahap  selanjutnya  adalah  filter  stopword.  Filter  stopword  berfungsi  menghapus  kata  yang  tidak  penting yang  ada  pada  ulasan  berdasarkan  kamus  stopword  Bahasa  Indonesia  menggunakan  operator  filter  stopword (dictonary) [20].
Tabel 4. Hasil Filter Stopword Sebelum Sesudah terbaik, untuk, game, mobile terbaik, game, mobile
saya, sangat, suka, walau, kadang, masih, ada, bug, nya  suka, kadang, bug, nya lumayan, balik, lagi, ke, game, lama, ku, pubg
lumayan, game, ku, pubg
Tahap  terakhir  filter  tokens.  Filter  tokens  berfungsi  membatasi  jumlah  setiap  kata  pada  ulasan menggunakan operator filter tokens (by length). Minimum kata dibatasi 4 karakter dan maksimum kata dibatasi 25 karakter [21].
Tabel 5. Hasil Filter Tokens Sebelum Sesudah terbaik, game, mobile terbaik, game, mobile suka, kadang, bug, nya suka, kadang
lumayan, game, ku, pubg  lumayan, game, pubg

## 3.3 Pelabelan Data
Setelah menyelesaikan proses preprocessing langkah berikutnya adalah pelebelan data. Pelabelan data dilakukan secara  manual dengan  membagi data menjadi 2  bagian  yaitu data training dan  data testing.  Jumlah data setelah cleansing sebanyak 810 dibagi menjadi 50% data training dan 50% data testing. Data training sebanyak 405 diberi label  positif  atau  negatif  secara  manual.  Sementara  405  data  testing  akan  digunakan  pada  tahap  implementasi Algoritma Naïve Bayes [22].
Tabel 6. Hasil Pelabelan Data Ulasan Sentimen Bagus Positif Sangat memuaskan Positif Seru Positif Sampah keseringan force close Negatif Game tolol Negatif

## 3.4 Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  adalah  algoritma  yang  umum  digunakan  dalam  text  mining.  Algoritma  Naïve  Bayes bekerja  dengan  cara  memanfaatkan  informasi  dari  pengalaman  sebelumnya,  algoritma  ini  melakukan  proyeksi terhadap  peristiwa  yang  akan  datang,  sehingga  dikenal  sebagai  Teorema  Bayes  [23].  Tahap  implementasi Algoritma Naïve Bayes dimulai dengan pembuatan data latih. Gambar 7 merupakan data latih. Operator read CSV berisi file ulasan yang sudah diberi label dan sebelum diberi label. Operator set role digunakan untuk menetapkan peran kolom sentimen sebagai label yang kemudian dihubungkan dengan operator filter examples, dihubungkan dengan operator nominal to text dan dihubungkan lagi dengan operator process document yang didalamnya berisi operator tokenize, transform cases, filter stopword, dan filter tokens. Setelah itu operator Naïve Bayes digunakan untuk mengevaluasi data, yang akan disimpan pada store model dan store data latih. Hasil pembuatan data latih akan  dipergunakan  pada  tahap  berikutnya  [24].  Setelah  data  latih  dibuat  dilanjutkan  dengan  implementasi Algoritma Naïve Bayes. Proses dimulai dengan memanfaatkan operator read CSV yang terhubung dengan operator filter  examples,  kemudian  dihubungkan  lagi  dengan  nominal  to  text,  dan  dihubungkan  lagi  dengan  process documents.  Operator  process  document  dan  store  data  latih  dihubungkan  dengan  operator  union.  Kemudian operator union dihubungkan dengan operator filter examples dihubungkan Kembali pada operator replace missing values. Operator replace missing value dan store model dihubungkan dengan operator apply model.
Setelah  melalui  tahap  implementai  Algoritma  Naïve  Bayes  didapatkan  hasil  prediksi  sentimen  positif sebanyak 71% yaitu 578 dan sentimen negatif sebanyak 29% yaitu 232. Hasil prediksi cenderung positif karena game PUBG memiliki grafis yang terlihat nyata dan memberikan pengalaman bermain yang memuaskan sehingga banyak  pengguna  yang  menyukainya.  Gambar  9  merupakan  diagram  pie  dari  implementasi  Algoritma  Naïve Bayes.

## Gambar 9. Diagram Pie Implementasi Algoritma Naive Bayes
Selain digambarkan dalam  diagram pie  implementasi  Algoritma Naïve Bayes  juga digambarkan dengan wordcloud. Wordcloud digunakan untuk menampilkan kata yang paling banyak muncul pada ulasan. Gambar 10 merupakan wordcloud implementasi Algoritma Naïve Bayes dengan range 1 sampai 35. Pada wordcloud terlihat 5 kata yang paling banyak muncul adalah kata “game” dengan total kemunculan sebanyak 223 kali, diurutan kedua ada  kata  “bagus”  dengan  total  kemunculan  sebanyak  117  kali,  diurutan  ketiga  ada  kata  “pubg”  dengan  total kemunculan sebanyak 88 kali, diurutan keempat ada kata “tolong” dengan total kemunculan sebanyak 62 kali, dan diurutan kelima ada kata “suka” dengan total kemunculan sebanyak 53 kali.
Gambar 8. Daftar 5 Kata Teratas Pada Wordcloud
Gambar 91. Wordcloud

## 3.5 Evaluasi
Evaluasi merupakan tahap akhir yang memiliki tujuan untuk mengetahui hasil kinerja yang digunakan dalam tahap evaluasi ini merupakan confusion matrix. Confusion matrix berfungsi menghitung accuracy, precision, dan recall. Gambar 11 merupakan confusion matrix. Dikatakan True Positive (TP) ketika actualnya positive dan predictednya positive,  False  Negative  (FN)  ketika  actualnya  positive  dan  predictednya  negative,  False  Positive  (FP)  ketika
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7264
actualnya negative dan predictednya positif dan True Negative (TN) ketika actualnya negative dan predicted nya negative.
Gambar 102. Confusion Matrix
Gambar 12 menampilkan langkah-langkah dalam membuat confusion matrix. Dimulai dengan operator file read CVS yang dihubungkan dengan operator set role, dihubungkan lagi dengan operator split data yang berfungsi untuk membagi data menjadi perbandingan 50 banding 50, kemudian dihubungkan dengan operator Naïve Bayes dan apply  model. Operator Naïve Bayes dihubungkan  melalui  operator  apply  model, dan operator apply  model dihubungkan Kembali melalui operator performance untuk mengetahui hasil accuracy.
Gambar 11. Proses Confusion Matrix
Hasil dari proses confusion matrix adalah tingkat nilai accuracy sebanyak 83.95%. Terdapat 259 nilai True Positive (TP), False Negative (FN) adalah 30, False Positive (FP) adalah 35, dan True Negative (TN) adalah 81. Tabel 7 menampilkan hasil accuracy.
Tabel 7. Hasil Accuracy
True Positif True Negatif Class Precision Pred. Positif 259 35 88.10% Pred. Negatif Class Recall 30 89.62% 81 69.83% 72.97%
Berikut adalah hasil perhitungan accuracy, precision, dan recall yang dihasilkan confusion matrix.
Accuraccy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 259+81 259+81+35+30 = 340 405 = 0, 8395
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 259 259+35 = 259 294 = 0,88.09 dibulatkan menjadi 0,8810
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 259 259+30 = 259 289 = 0,89.619 dibulatkan menjadi 0,8962
Berdasarkan evaluasi analisis sentimen ulasan pengguna game PUBG di Google Play Store menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  mendapatkan  accuracy  sebesar  83.95%  precision  sebesar  88.10%  dan  recall  sebesar 89.62%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengenai  analisis  sentimen  ulasan  pengguna  game  PUBG  menggunakan  teknik  web  scrapping dengan bantuan Google Colab. Data yang diambil sebanyak 1000 data disimpan ke dalam file dengan format CSV dan  setelah  melalui  tahap  cleansing  data  berkurang  menjadi  810.  Data  sebanyak  810  dibagi  dengan  ratio  50 banding 50. Data training sebanyak 405 dan data testing sebanyak 405. Penelitian ini terdiri dari tahap scrapping,
preprocessing,  pelabelan,  implementasi,  dan  evaluasi.  Pada  tahap  preprocessing  terdiri  dari  langkah-langkah seperti cleansing, tokenize, transform cases, filter stopword, dan filter tokens. Kemudian dilanjutkan dengan tahap implementasi.  Setelah  melalui  tahap  implementasi  didapatkan  sentimen  positif  sebanyak  71%  yaitu  578  dan sentimen  negatif  sebanyak  29%  yaitu  232.  Sentimen  positif  346  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  sentimen negatif. Hasil prediksi cenderung positif karena game PUBG memiliki grafis yang terlihat nyata dan memberikan pengalaman yang memuaskan sehingga banyak pengguna yang menyukainya. Hasil kinerja kemudian dievaluasi menggunakan confusion matrix, mendapatkan hasil 83.95% untuk accuracy, 88.10% untuk precision, dan 89.62% untuk  recall.  Berdasarkan  nilai  accuracy  yang  didapatkan  sebesar  83.95%,  Algoritma  Naïve  Bayes  dapat disimpulkan  cukup  akurat  digunakan  dalam  pengklasifikasian  data.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah melakukan perbandingan antara Algoritma Naïve Bayes dengan Algoritma lain dan menggunakan data yang lebih banyak untuk mendapatkan nilai accuracy yang lebih tinggi.

## REFERENCES
[1]  A. Nurian and B. Nurina Sari, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Google Play Menggunakan Naïve Bayes,” JITET  (Jurnal  Informatika  dan  Teknik  Elektro  Terapan),  vol.  11,  no.  3,  pp.  2830–7062,  2023,  doi: 10.23960/jitet.v11i3%20s1.3348.
[2]  Y. W. S. Putra et al., Pengantar Aplikasi Mobile. Penerbit Widina, 2023.
[3]  P. Arsi, P. Subarkah, and B. A. Kusuma, “Analisis Sentimen Game Genshin Impact pada Play Store Menggunakan Naive Bayes Clasifier,” JURITEK (Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro Dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 161–170, 2023, doi: 10.51903/juritek.v3i1.1962.
[4]  T. P. Rajagukguk and K. Sofianto, “Simulakra Hiperrealitas Dan Reproduksi Tanda Gim PUBG,”  Metahumaniora, vol. 10, no. 1, pp. 118–136, 2020, doi: 10.24198/metahumaniora.v10i1.22239.
[5]  N. Harahap, “Tindak Pidana Jual Beli Game Online Di Masa Pandemi,” Jurnal Al-Maqasid: Jurnal Ilmu Kesyariahan dan Keperdataan, vol. 6, no. 2, pp. 209–221, 2020, doi: 10.24952/almaqasid.v6i2.3435.
[6]  N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings di Play Store Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine,”  CESS  (Journal  of  Computer  Engineering,  System  and Science), vol. 5, no. 2, pp. 293–298, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.
[7]  C. F. Hasri and D. Alita, “Penerapan Metode Naive Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitter,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA), vol. 3, no. 2, pp. 145–160, 2022, doi: 10.33365/jatika.v3i2.2026.
[8]  A.  Safira,  A.  S.  Masyarakat…  ,  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Paylater  Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 59–70, 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12856.
[9]  S. U. Dian and A. Erfina, “Analisis Sentimen Objek Wisata Bali Di Google Maps Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” 2022. doi: 10.30645/j-sakti.v6i1.456.
[10] F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” 2022. doi: 10.26418/jlk.v5i1.79.
[11] M. Khoirul, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi BRImo Pada Ulasan Pengguna Di Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” 2023. doi: 10.36040/jati.v7i1.6373.
[12] S.  Alpin  Rizaldi,  S.  Alam,  and  I.  Kurniawan,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Aplikasi  JMO  (Jamsostek  Mobile)  Pada Google Play Store Mengguna Metode Naive Bayes,” Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 3, pp. 109–117, 2023, doi: 10.55123.
[13] A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government Pada Google Play Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,”  Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi,  vol.  9,  no.  2,  pp.  785–795,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[14] I. R. Afandi, F. Noor, H., A. A. Rizki, N. Pratiwi, and Z. Halim, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terkait Pelayanan Jasa Ekspedisi Anteraja Dengan Metode Naive Bayes.” 2022
[15] J. Florensius Sianipar, Y. R. Ramadhan, and I. Jaelani, “Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer,” Media Online), vol. 4, no. 1, pp. 360–367, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1033.
[16] A.  Dwiki,  A.  Putra,  and  S.  Juanita,  “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  Dengan Algoritma  KNN,”  Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi,  vol.  8,  no.  2,  pp.  636–646,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[17] S.  M.  Permataning  Tyas,  B.  S.  Rintyarna,  and  W.  Suharso,  “The  Impact  of  Feature  Extraction  to  Naïve  Bayes  Based Sentiment Analysis on Review Dataset of Indihome Services,” Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 13, no. 1, pp. 1–10, Apr. 2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9158.
[18] G. A. BUNTORO, R. ARIFIN, G. N. SYAIFUDDIIN, A. SELAMAT, O. KREJCAR, and H. FUJITA, “Implementation of a Machine Learning Algorithm for Sentiment Analysis of Indonesia‘s 2019 Presidential Election,” IIUM Engineering Journal, vol. 22, no. 1, pp. 78–92, 2021, doi: 10.31436/IIUMEJ.V22I1.1532.
[19] N. L. P. M. Putu, Ahmad Zuli Amrullah, and Ismarmiaty, “Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Latent Dirichlet Allocation,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 123–131, Feb. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2587.
[20] A. Muzaki and A. Witanti, “Sentiment Analysis Of The Community In The Twitter To The 2020 Election In Pandemic Covif-19  By  Method  Naive  Bayes,”  Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif),  vol.  2,  no.  2,  pp.  101–107,  Mar.  2021,  doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[21] S. H. Ramadhani and M. I. Wahyudin, “Analisis Sentimen Terhadap Vaksinasi Astra Zeneca pada Twitter Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dan  K-NN,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi),  vol.  6,  no.  4,  p.  2022,  2022,  doi: 10.35870/jti.
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7264
[22] J. Khatib Sulaiman, P. Perppu Cipta Kerja Nur Muhammad Farhan, B. Setiaji, and U. Amikom Yogyakarta, “Komparasi Metode Naive Bayes dan SVM pada Sentimen Twitter Mengenai,” Indonesian Journal of Computer Science Attribution, vol. 12, no. 5, pp. 2023–2718, 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i5.3375.
[23] M. Ramadhan, B. Anwar, R. Gunawan, and R. Kustini, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Kopi Menggunakan Metode Teorema Bayes,” Journal Of Science And Social Research, vol. 4, no. 2, pp. 115–121, 2021, doi: 10.54314/jssr.v4i2.533.
[24] U. Yudatama et al., Memahami Teknologi Informasi: Prinsip, Pengembangan, dan Penerapan. Kaizen Media Publishing, 2023.