Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA PADA GAME ROBLOX DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES
Aditia Fikri Alkindi 1 , Nurliana Nasution 2*
1 Mahasiswa Prodi Teknik Informatika, Universitas Lancang Kuning
2* Dosen Prodi Teknik Informatika, Universitas Lancang Kuning *email : nurliananst@unilak.ac.id
Abstract: The purpose of this research is to find out how to analyze sentiment from user reviews on the Roblox game and to find out the results of comparison of classification performance using the Support Vector Machine and Naive Bayes methods in analyzing the  sentiment  of  user  reviews  on  the  Roblox  game.  The  data  used  in  this  research amounted to 10,000 review data records taken on June 15 2024. The results obtained in analyzing  the  sentiment  of  review  data  on  the  Roblox  application  tend  to  get  positive sentiment  with  a  percentage  of  65.06%  while  for  negative  sentiment  the  percentage  is 34.94%.  Support  Vector  Machine  is  the  best  algorithm  for  analyzing  the  sentiment  of review data on the Roblox application with the highest level of accuracy at a data ratio of 90:10,  namely  90%,  for  precision,  recall,  and  f1-score  resulting  in  positive  sentiment, namely 88%, 85%, and 86%, while negative sentiment is 91%, 93%, and 92%. The Naïve Bayes  algorithm  obtained  the  highest  level  of  accuracy  in  a  90:10  data  comparison, namely 72.4%, for precision, recall, and f1-score produced in positive sentiment, namely 88%, 34%, and 49%, while in negative sentiment are 70%, 97%, and 81%.
Keywords: Sentiment Analysis, Roblox, Support Vector Machine, Naïve Bayes
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui cara menganalisis sentimen dari ulasan pengguna pada game Roblox dan untuk mengetahui hasil perbandingan performa klasifikasi  dengan  menggunakan  metode Support  Vector  Machine Dan Naive  Bayes dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna pada game Roblox. Data yang digunakan pada  penelitian  ini  berjumlah  sebanyak  10000 record data  ulasan  yang  di  ambil  pada tanggal  15  Juni  2024.  Hasil  yang  di  peroleh  dalam  menganalisis  sentimen  data  ulasan pada aplikasi Roblox cenderung mendapatkan sentimen positif dengan persentase 65,06% sedangkan untuk sentimen negatif dengan persentase 34,94%. Support Vector Machine merupakan  algoritma  terbaik  dalam  menganalisis  sentimen  data  ulasan  pada  aplikasi Roblox dengan tingkat akurasi yang paling tinggi pada perbandingan data 90:10 yaitu 90 %, untuk precision , recall , dan f1 - score yang dihasilkan pada sentimen positif yaitu 88%, 85%, dan 86%, sedangkan pada sentimen negatif adalah 91%, 93%, dan 92%. Algoritma Naïve  Bayes  mendapatkan  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi  pada  perbandingan  data 90:10 yaitu 72,4%, untuk precision , recall , dan f1-score yang dihasilkan pada sentimen positif yaitu 88%, 34%, dan 49%, sedangkan  pada sentimen negatif adalah 70%, 97%, dan 81% .
Kata kunci: Analisis Sentimen, Roblox, Support Vector Machine , Naïve Bayes
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## PENDAHULUAN
Industri game telah mengalami evolusi signifikan dalam beberapa dekade terakhir, terutama dengan adopsi cepat platform mobile. Game mobile kini menjadi segmen utama dalam industri ini, mengubah cara bermain dan berinteraksi dengan perangkat. Fenomena ini  menarik  perhatian  besar  dalam  teknologi  dan  hiburan,  memicu  pertumbuhan pengguna,  pendapatan,  dan  inovasi.  Teknologi  canggih  pada  smartphone  dan  tablet mengubah paradigma bermain  game, membuat  game dapat  diakses di  berbagai  tempat dan waktu, serta mengubah pola perilaku konsumen, menjadikan game mobile sebagai pilihan utama untuk hiburan yang mudah dijangkau[1].
Roblox adalah game online gratis yang memungkinkan pengguna membuat dan menikmati game dari pengguna lain, dengan lebih dari 150 juta pengguna aktif di lebih dari 200 negara. Ini lebih populer daripada Minecraft yang memiliki 90 juta pengguna aktif bulanan. Roblox menawarkan berbagai permainan tanpa biaya tambahan dan dapat diakses  melalui  berbagai  perangkat  seperti  komputer,  ponsel,  dan  konsol  game,  serta mendukung platform seperti Windows, iOS, MacOS, Xbox One, dan Android. Keunikan Roblox  terletak  pada  platform  berbasis  komunitas  yang  memungkinkan  pengguna menghasilkan  penghasilan  dari  karyanya.  Dengan  pertumbuhan  pengguna  yang  pesat, jumlah  ulasan  juga  meningkat,  sehingga  analisis  sentimen  dalam  ulasan  permainan Roblox diperlukan.[2].
Permasalahan  penelitian  ini  adalah  pertumbuhan  pengguna  Roblox  yang  pesat, menyebabkan peningkatan jumlah ulasan dengan variasi sentimen. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes  untuk  menyimpulkan  opini  pengguna.  Hasil  analisis  ini  dapat  digunakan  untuk evaluasi dan peningkatan fitur aplikasi berdasarkan kata-kata yang sering muncul dalam visualisasi wordcloud dan diagram batang.
Analisis sentimen telah melibatkan sejumlah metode seperti Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), Naïve Bayes,  dan Support  Vector Machine  (SVM). Sebagai  contoh, dalam sebuah studi mengenai ulasan teks dalam bahasa Indonesia di Google Play Store, SVM  Classifier  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  81,46%,  sedangkan  Naïve  Bayes Classifier mencapai 75,41%.[3], Di penelitian lain yang membandingkan KNN, NB, dan SVM untuk analisis sentimen pada perangkat gadget, SVM unggul dengan tingkat akurasi rata-rata sebesar 96,43%[4]
NBC ( Naïve Bayes Classifier ) merupakan algoritma klasifikasi yang efektif untuk mengelompokkan teks atau dokumen ke dalam kategori tertentu. Pada pengklasifikasian teks,  metode Mutinormal  Naïve  Bayes menjadi  pilihan  yang  tepat  karena  tidak  hanya memperhatikan keberadaan kata, melainkan juga mengambil perhatian terhadap jumlah kemunculan kata tersebut. Pendekatan ini meningkatkan akurasi analisis sentimen dengan memperhitungkan frekuensi kemunculan kata dalam proses klasifikasi.[5], Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) sebagai alat analisis karena SVM diakui  sebagai  pendekatan  yang  cepat  dan  akurat  untuk  melakukan  klasifikasi  data. Pemilihan SVM didasarkan pada kecepatan eksekusi dan ketepatan hasilnya, khususnya dalam menangani tugas-tugas analisis data yang kompleks.[6]
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mempelajari  referensi  yang  relevan  untuk memperoleh pengetahuan, gambaran, serta dasar teori dan konsep-konsep lainnya terkait objek penelitian melalui buku referensi yang ada di perpustakaan, internet, dan sumber lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap game Roblox,  dengan  membandingkan  metode  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine. Hasil  penelitian  ini  menjadi  referensi  bagi  game  Roblox  dan  digunakan  untuk membandingkan  dua  metode  yang  lebih  baik  dalam  penelitian  ini.  Gambar  1 menunjukkan tahapan penelitian.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  menggambarkan  beberapa  tahapan  proses  penelitian  yang dilaksanakan, di antaranya tahap awal analisis menggunakan Google Colab, pengambilan data  dari  Website  Google  Playstore  dengan  kata  kunci  “Roblox”,  preprocessing data,pelabelan mengunakan textblob, pemodelan menggunakan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine, serta penarikan kesimpulan dari hasil analisis tersebut.

## 1. Analisa Menggunakan Jupyter Notebook
Proses pengolahan data ini dilakukan dengan menggunakan Google Colab Colab untuk menganalisis sentimen menggunakan bahasa pemrograman Python.

## 2. Scrapping data
Proses scrapping data  dengan  menggunakan API  Google-Play-Scrapper pada software python google colab notebook
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## 3. Preprocessing Data
Setelah itu, hasil scrapping data Roblox diproses dengan membersihkan data agar siap  untuk  tahap  pemodelan  analisis  data  berikutnya.  Tahapan  Preprocessing  ini ditunjukkan pada Gambar 2 :

## Gambar 2. Tahapan Preprocessing
Pada  gambar  2  menunjukkan  tahapan  awal  merupakan  dataset  Roblox  mentah merupakan hasil dari scrapping data yang telah didapatkan. Selanjutnya data diolah pada proses cleaning yaitu proses pembersihan data teks dari komponen yang tidak diperlukan seperti  tanda  baca, emoticon ,  angka,  dan  hal  lainnya,selanjutnya  normalization  yaitu dengan memperbaiki subtitusi kata-kata yang salah eja ataupun disingkat dengan bentuk tertentu,selanjutnya case folding yaitu merubah semua huruf kapital dalam teks menjadi huruf  kecil.  Selanjutnya  dilakukan  filtering  terhadap  daftar  kata  tersebut.  Setelah  itu dilakukan  tokenizing  yaitu  mengkasifikasikan  isi  teks  yang  awalnya  berupa  kalimat menjadi kata secara terpisah. Tahap selanjutnya dilakukan stopword removal yaitu proses menghapus kata-kata yang dianggap tidak penting seperti kata sambung dan kata ganti orang.  Berikutnya  stemming  yaitu  mengubah  kata  berimbuhan  yang  terdapat  dalam dokumen menjadi kata dasarnya. Kemudian akan mendapatkan hasil dataset Roblox baru atau data Roblox yang telah bersih.[7][8][9].

## 4. Metode Support Vector Machine
Mesin  Vektor  Pendukung  adalah  metode  klasifikasi  yang  digunakan  untuk memproses  data  teks  dengan  menggunakan  kernel  linear  [10].  Kernel  berfungsi  untuk menggambarkan dimensi yang lebih rendah ke dimensi yang lebih tinggi. SVM memiliki empat jenis kernel[11].
Tabel 1. Kerbel SVM Kernel linier : 𝑘(𝑥, 𝑦) =x.y Kernel sigmoid: 𝑘(𝑥, 𝑦) = 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝜎(𝑥. 𝑦) + 𝑐) Kernel polinomial: 𝑘(𝑥, 𝑦) = (𝑥. 𝑦) Kernel RBF:
𝑘(𝑥, 𝑦) = 𝑒𝑥𝑝 ( −𝑥 − 𝑦 2 2𝑎 2 )

## 5. Metode Naïve Bayes
Naïve  Bayes  adalah  metode  yang  memanfaatkan  probabilitas  dan  statistik. Algoritma ini dikembangkan oleh Thomas Bayes, seorang ilmuwan asal Inggris. Tujuan utama dari metode ini adalah untuk memperkirakan peluang di masa depan berdasarkan
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
data  historis.  Salah  satu  karakteristik  penting  dari  metode  ini  adalah  anggapan  bahwa setiap fitur dalam data bersifat independen satu sama lain[5]
𝑃 ( 𝐻 𝑋 ) = 𝑃(𝑋\𝐻)𝑃(𝐻) 𝑝(𝐻) (1) Keterangan: X = Kelas data yang belum diketahui H = Hipotesa data X adalah kelas spesifik P(H|X) = Kemungkinan Hipotesa H berdasarkan keadaan X (posteriori prob.) P(H) = Kemungkinan Hipotesa H (prior prob.) P(X|H) = Kemungkinan X berdasarkan keadaan tersebut P(X) = Kemungkinan dari X

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Pengumpulan data
Pada  tahap  ini,  Salah  satu  aspek  krusial  dalam  penelitian  ini  adalah  data.  Data diperoleh  dari Google  Playstore .  Proses  pengumpulan  data  dilakukan  pada  tanggal  15 juni dan menghasilkan 10000 data. Pengumpulan data dilakukan secara otomatis dengan menggunakan  tools  Python  serta  beberapa  library  yang  diperlukan.  Data  yang dikumpulkan dapat disimpan dalam dan .csv. Tabel 2 memperlihatkan contoh data hasil scrapping yang berisi ulasan pengguna Roblox.
Tabel 2. Data Hasil Scrapping data
Content Rating Waktu Gamenya bagus,gak bikin bosen, dan banyak pilihan map yang bisa di mainin 5 6/15/2024 1:38 Jelek gabisa ter download ðŸ¤®ðŸ¤®ðŸ– •ðŸ»ðŸ‘ŽðŸ»ðŸ‘ŽðŸ» 1 6/15/2024 1:37 Gak jelas udah login malah keluar gw apus soalnya ngeselin niat dikit kek bikin game dasar game gak guna 1 6/15/2024 1:36 rambut nya makin lama makin mahal, pengambilan koutanya juga banyak 2 6/15/2024 1:35 Tolong perbaiki gamenya karena sering banget suka jalan sendiri dan gk bisa di gerakin layar nya setiap main brokhaven jadi nya gk seru mainnya 2 6/15/2024 1:33

## 2. Preprocessing Data
Sebanyak  10000  data  ulasan  dari  aplikasi  Roblox  telah  dikumpulkan,  data  ulasan  ini kemudian  menjalani  proses  preprocessing.  Ulasan  dari  pengguna  awalnya  berupa  teks  tak terstruktur  yang  perlu  diolah  menjadi  informasi  yang  bermanfaat.  Proses  preprocessing  yang dilakukan  meliputi cleaning , case  folding , tokenizing , normalization,  filltering dan stemming , seperti yang ditunjukkan dalam tabel.
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
a. Cleaning merupakan  proses  pembersihan  data  teks  dari  komponen  yang  tidak diperlukan seperti tanda baca, emoticon, angka, dan hal lainnya[7].
Tabel 3 . Hasil Dari Tahap Cleaning
b. Case Folding merupakan proses penyesuaian bentuk huruf yang sebelumnya terdapat kapital menjadi huruf kecil semuanya[3].
Tabel 4 . Hasil Dari Tahap Case Folding
content_clean content_casefolding Gamenya bagus gak bikin bosen dan banyak pilihan map yang bisa di mainin gamenya bagus gak bikin bosen dan banyak pilihan map yang bisa di mainin
c. Tokenizing merupakan  proses  memisahkan  setiap  dokumen  teks  sehingga  menjadi bentuk kata tunggal berdasarkan spasi yang ditemukan[8].
Tabel 5 . Hasil Dari Tahap Tokenizing
content_casefolding content_tokenizing gamenya bagus gak bikin bosen dan banyak pilihan map yang bisa di mainin ['gamenya', 'bagus', 'gak', 'bikin', 'bosen', 'dan', 'banyak', 'pilihan', 'map', 'yang', 'bisa', 'di', 'mainin']
d. Normalization proses  memperbaiki  subtitusi  kata-kata  yang  salah  eja  ataupun disingkat dengan bentuk tertentu[7].
Tabel 6 . Hasil Dari Tahap Normalization
content_tokenizing content_normalization ['gamenya', 'bagus', 'gak', 'bikin', 'bosen', 'dan', 'banyak', 'pilihan', 'map', 'yang', 'bisa', 'di', 'mainin'] ['game', 'bagus', 'tidak', 'buat', 'bosan', 'dan', 'banyak', 'pilihan', 'map', 'yang', 'bisa', 'di', 'main']
e. Filtering proses membuang kata – kata yang termasuk dalam kategori stopword atau tidak penting dan tidak bermakna secara signifikan pada analisis sentiment[9].
Tabel 7. Hasil Dari Tahap Filtering content_normalization content_filtering ['game', 'bagus', 'tidak', 'buat', 'bosan', 'dan', 'banyak', 'pilihan', 'map', 'yang', 'bisa', 'di', 'main'] ['game', 'bagus', 'bosan', 'pilihan', 'map', 'main'] content content_clean Jelek gabisa ter download Ã°ÂŸÂ¤Â®Ã°ÂŸÂ¤Â®Ã°ÂŸÂ– Â•Ã°ÂŸÂ•Â»Ã°ÂŸÂ‘ÂŽÃ°ÂŸÂ•Â»Ã°ÂŸ
Â‘ÂŽÃ°ÂŸÂ•Â»
Jelek gabisa ter download
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
f. Stemming proses mengubah kata berimbuhan yang terdapat dalam dokumen menjadi kata dasarnya[8].
Tabel 8. Hasil Dari Tahap Stemming content_filtering content_stemming ['game', 'bagus', 'bosan', 'pilihan', 'map', 'main'] ['game', 'bagus', 'bosan', 'pilih', 'map', 'main']
g. Pelabelan data
Penelitian  ini  akan  menggunakan  pelabelan  otomatis  menggunakan Library Python  TextBlob untuk  tahapan  pelabelan  data.  Data  akan  diberi  label  dalam  dua sentimen,  yaitu  Positif  dan  Negatif[12].  Mengingat TextBlob hanya  dapat mengklasifikasikan dokumen otomatis dalam bahasa Inggris, dataset perlu diterjemahkan terlebih dahulu dari bahasa Indonesia ke bahasa Inggris. Tabel 9 menunjukkan hasil dari proses translasi dataset menggunakan library Python Google Translator .
Tabel 9. Hasil Translate Indonesia ke Inggris
cleanroblox Cleanroblox_english game bagus bosan pilih map main good game bored to choose the main map
Tahapan  berikutnya  adalah  melakukan  pelabelan  otomatis  menggunakan library  TextBlob . Penelitian  ini  membagi  data  menjadi  dua  label  sentimen:  positif  dan  negatif.  Proses  pelabelan didasarkan pada nilai subjectivity dan polarity . Nilai polarity digunakan untuk menentukan label, dengan  ketentuan  polarity  >  0  untuk  sentimen  positif,  dan  sebaliknya  untuk  sentimen  negatif. hasil dari tahap pelabelan data menggunakan library TextBlob dan hasil dari textblob ditampilkan di Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Tahap Pelabelan Data cleanroblox Cleanroblox_english subjektivitas polaritas sentimen game bagus bosan pilih map main good game bored to choose the main map 0.583333 -0.008333 negatif bagus sangat download aplikasi Very good application download 0.780000 0.910000 positif
Setelah melewati tahap preprocessing dan pelabelan data, dataset mencakup 8139 record, dengan 5295 record positif dan 2844 record negatif. Gambar 3 menjelaskan hasil akhir tersebut.
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## Gambar 3 . Diagram Kelas Positif dan Negatif

## 3. Analisis mengunakan Support Vector Machine
Pada tahap ini, dilakukan pemodelan dan pengujian dataset dengan membagi data training dan testing dalam  proporsi  90:10,  80:20,  70:30,  dan  60:40  untuk  mencari proporsi  terbaik.  Kemudian,  dilakukan  pengujian  klasifikasi  menggunakan Support Vector Machine dengan kernel linear . Evaluasi hasil pengujian dilakukan dengan melihat nilai Confusion Matrix dan Classification Report .
Tabel 11. Hasil Pembagian Data Klasifikasi Algoritma SVM
Pembagian Data Jumlah Data Training Jumlah Data Testing 90 : 10 7325 814 80 : 20 6511 1628 70 : 30 5697 2442 60 : 40 4883 3256
Untuk  melakukan  klasifikasi  dengan  algoritna Support  Vector  Machine , sedangkan untuk hasil dari tahap pembagian dataset dapat dilihat pada Tabel 11 dan untuk hasil dari pengujian klasifikasi menggunakan  algoritma Support Vector  Machine dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12 . Hasil Klasifikasi Algoritma SVM
Pembagian Data  Hasil Score Data Training Hasil Score Data Testing 90 : 10 0.9336 0.8968 80 : 20 0.9350 0.8789 70 : 30 0.9364 0.8800 60 : 40 0.9377 0.7771
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
Tahap  berikutnya  dilakukan  evaluasi  hasil  dari  pengujian  dengan  melihat  nilai a ccuracy, recall, presisi dan f1-score yang telah ditampung menggunakan classification report dengan masing – masing data pembagian pada tabel 13.
Tabel 13. Hasil Classification Report Algoritma SVM Pembagian Data Accur acy Precision Recall F1-Score Negatif  Positif  Negatif Positif Negatif Positif 90 : 10 0.90 0.88 0.91 0.85 0.93 0.86 0.92 80 : 20 0.88 0.84 0.90 0.84 0.91 0.84 0.90 70 : 30 0.88 0.84 0.90 0.83 0.91 0.84 0.91 60 : 40 0.88 0.85 0.89 0.81 0.92 0.83 0.90

## Gambar 4 . Hasil Akurasi SVM
Gambar  4  menampilkan  hasil  akurasi  dari  metode Support  Vector  Machine . Akurasi  ini  mengindikasikan  seberapa  baik  metode  tersebut  dalam  mengklasifikasikan data dengan benar, memberikan gambaran tentang keefektifan sistem dalam memberikan jawaban yang sesuai dengan keinginan pengguna. Dalam penelitian ini, sistem berhasil mencapai akurasi sebesar 90% pada sentimen positif dan sentimen negatif berdasarkan pembagian data 90:10, yang dihitung secara manual dari matriks klasifikasi.
Accuracy = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) 𝑥 100% = (461+269)
(461+47+37+269) 𝑥 100% = (730) (814) 𝑥 100%   = 90% (2)
Selanjutnya,  nilai precision dan recall di  tiap  kelas  klasifikasi  berbeda-beda. Precision untuk kelas negatif mencapai 88% dan untuk kelas positif 91%, menunjukkan proporsi prediksi yang tepat dari total prediksi, terutama untuk kelas positif. Recall untuk kelas  negatif  mencapai  85%  dan  untuk  kelas  positif  93%,  menunjukkan  kemampuan sistem  dalam  mendeteksi  informasi  bernilai  positif  lebih  baik  dibandingkan  informasi bernilai negatif dalam dataset.

## 4. Analisis menggunakan Naive Bayes
Pada tahapan klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes, dilakukan pemodelan dan pengujian pada dataset dengan proporsi berbeda (90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40) untuk mencari proporsi data terbaik. Setelah itu, dilanjutkan dengan pengujian menggunakan algoritma  Naïve  Bayes,  khususnya  menggunakan  metode  Multinomial  Naive  Bayes (MNB).  Evaluasi  akhir  dilakukan  dengan  melihat  nilai  Confusion  Matrix  dan
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
Classification Report untuk mengevaluasi hasil klasifikasi. Hasil dari tahap pembagian dataset tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  14  dibawah  ini,  sedangkan  untuk  hasil  dari pengujian klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada Tabel 15
Tabel 14. Hasil Pembagian Data Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes Pembagian Data Jumlah Data Training Jumlah Data Testing 90 : 10 7325 814 80 : 20 6511 1628 70 : 30 5697 2442 60 : 40 4883 3256 untuk melakukan klasifikasi dengan algoritna Naïve Bayes , sedangkan untuk hasil dari tahap pembagian dataset dapat dilihat pada Tabel 14 dan untuk hasil dari pengujian klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15 . Hasil Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes Pembagian Data  Hasil Score Data Training Hasil Score Data Testing 90 : 10 0.8005 0.7248 80 : 20 0.7975 0.7223 70 : 30 0.7969 0.7178 60 : 40 0.7947 0.7076
tahap  berikutnya  dilakukan  evaluasi  hasil  dari  pengujian  dengan  melihat  nilai a ccuracy, recall, presisi dan f1-score yang telah ditampung menggunakan classification report dengan masing – masing data pembagian pada tabel 13.
Tabel 16. Hasil Classification Report Algoritma Naïve Bayes
Pembagian Data Accur acy Precision Recall F1-Score Negatif  Positif  Negatif Positif Negatif Positif 90 : 10 0.72 0.88 0.70 0.34 0.97 0.49 0.81 80 : 20 0.72 0.85 0.70 0.33 0.96 0.47 0.81 70 : 30 0.72 0.85 0.70 0.28 0.97 0.42 0.81 60 : 40 0.71 0.86 0.69 0.24 0.98 0.38 0.81
Gambar 5. Hasil Akurasi SVM
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
Gambar  5  menampilkan  hasil  akurasi  dari  metode Naive  Bayes .  Akurasi  ini mengindikasikan seberapa baik metode tersebut dalam mengklasifikasikan data dengan benar,  memberikan  gambaran  tentang  keefektifan  sistem  dalam  memberikan  jawaban yang sesuai dengan keinginan pengguna. Dalam penelitian ini, sistem berhasil mencapai akurasi sebesar 72,4% pada sentimen positif dan sentimen negatif berdasarkan pembagian data 90:10, yang dihitung secara manual dari matriks klasifikasi.
Accuracy = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) 𝑥 100% = (483+107)
(483+209+15+107) 𝑥 100% = (590) (814) 𝑥 100%   = 72,4% (3)
Selanjutnya,  nilai precision dan recall di  tiap  kelas  klasifikasi  berbeda-beda. Precision untuk kelas negatif mencapai 49% dan untuk kelas positif 81%, menunjukkan proporsi prediksi yang tepat dari total prediksi, terutama untuk kelas positif. Recall untuk kelas  negatif  mencapai  34%  dan  untuk  kelas  positif  97%,  menunjukkan  kemampuan sistem  dalam  mendeteksi  informasi  bernilai  positif  lebih  baik  dibandingkan  informasi bernilai negatif dalam dataset.

## 5. Kesimpulan dari Hasil perbandingan algoritma
Hasil evaluasi algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen data ulasan aplikasi Roblox menunjukkan bahwa SVM mencapai tingkat  akurasi  tertinggi  (90%)  pada  pembagian  data  90:10,  sementara  Naïve  Bayes mencapai  tingkat  akurasi  tertinggi  (72,4%)  pada  pembagian  yang  sama.  Tabel perbandingan akurasi kedua algoritma dapat ditemukan dalam Tabel 17 di bawah ini.
Tabel 17. Tabel Perbandingan Hasil Perbandingan Algoritma
Algoritma Support Vector Machine Naïve Bayes Split Dataset 90:10 90:10 Accuration 90 % 72,4 % Precision (-) 88 % 88 % Precision (+) 91 % 70 % Recall (-) 85 % 34 % Recall (+) 93 % 97 % F1 Score (-) 86 % 49 % F1 Score (+) 92 % 81 %

## 6. Visualisasi data
Setelah proses klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector  Machine dan Naive Bayes selesai, hasil polarisasi sentimen data ulasan aplikasi Roblox dapat dilihat melalui  visualisasi  diagram  batang.  Diagram  ini,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  6, menunjukkan bahwa mayoritas pengguna aplikasi Roblox mengalami sentimen positif, dengan  persentase  sebesar  65,06%.  Sentimen  negatif,  di  sisi  lain,  hanya  mencapai 34,94%.
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## Gambar 6. Visualisasi Diagram Batang Polarisasi Sentimen
a. Sentimen positif
Hasil  dari  polarisasi  sentimen  positif  dapat  digambar  pada  Gambar  7  yaitu menjelaskan  hasil  dari  visualisasi  data  polarisasi  sentimen  positif  yang  berupa wordcloud dengan  menggambarkan  kata-kata  yang  sering  muncul  pada dataset yang digunakan.
Gambar 7 . Hasil Wordcloud Sentimen Positif
b. Sentimen negatif
Hasil  dari  polarisasi  sentimen  negatif  dapat  digambar  pada  Gambar  8  yaitu menjelaskan  hasil  dari  visualisasi  data  polarisasi  sentimen  negatif  yang  berupa wordcloud dengan  menggambarkan  kata-kata  yang  sering  muncul  pada dataset yang digunakan.
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
Gambar 8. Hasil Wordcloud Sentimen Negatif

## SIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  untuk  analisis  sentimen  ulasan  pengguna  pada game roblox dengan metode support vector machine dan naïve bayes yaitu tahapan untuk menganalisis  sentimen  data  ulasan  pengguna  pada  aplikasi  Roblox  yaitu  dimulai  dari pengumpulan data menggunakan teknik scrapping , setelah itu data dibersihkan dengan prepocessing data ,  lalu  data  dilabelkan  dengan  menggunakan  pelabelan  otomatis textblob , selanjutnya data di klasifikasikan dengan menggunakan metode support vector machine dan naive  bayes, tahap  terakhir  polarisasi  sentimen  divisualisasikan  dengan diagram batang dan wordcloud . Hasil yang di peroleh dalam menganalisis sentimen data ulasan pada aplikasi Roblox cenderung mendapatkan sentimen positif dengan persentase 65,06%  sedangkan  untuk  sentimen  negatif  dengan  persentase  34,94%.  Kemudian Support Vector Machine merupakan algoritma terbaik dalam menganalisis sentimen data ulasan pada aplikasi Roblox dengan tingkat akurasi yang paling tinggi pada perbandingan data  90:10  yaitu  90  %,  untuk precision , recall ,  dan f1-score yang  dihasilkan  pada sentimen negatif yaitu 88%, 85%, dan 86%, sedangkan pada sentimen positif adalah 91%, 93%, dan 92%. Algoritma Naïve Bayes mendapatkan tingkat akurasi yang paling tinggi pada  perbandingan  data  90:10  yaitu  72,4%,  untuk precision , recall ,  dan f1-score yang dihasilkan pada sentimen negatif yaitu 88%, 34%, dan 49%, sedangkan untuk precision, recall , dan f1-score yang dihasilkan pada sentimen positif adalah 70%, 97%, dan 81%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Gunawan,  A.  Hidayatullah,  and  A.  Hidayat,  “Pengembangan  E-Sport  dan Industri Gaming Menggunakan Analisis SWOT,” J. Syntax Transform. , vol. 2, no. 04, pp. 409–421, 2021, doi: 10.46799/jst.v2i4.266.
[2] I. Sopiandi and D. Susanti, “Menganalisis Informasi Metaverse Pada Game Online Roblox Secara Garis Besar,” J. PETISI (Pendidikan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 1, pp. 1–4, 2022, doi: 10.36232/jurnalpetisi.v3i1.2021.
[3] 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.
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 164 – 177 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3319 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
[4] J. W.  Iskandar and Y. Nataliani, “Perbandingan  Naïve Bayes, SVM, dan k-NN untuk Analisis Sentimen Gadget Berbasis Aspek,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 6, pp. 1120–1126, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3588.
[5] N. Agustina, D. H. Citra, W. Purnama, C. Nisa, and A. R. Kurnia, “Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Google Play Store,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i1.195.
[6] M. Nur Akbar, N. A. S. Yusuf, N. Nasrullah, and M. Mubarak, “Analisis Sentimen Pengguna Indihome dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” J.  Software,  Hardw.  Inf.  Technol. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  13–21,  2022,  doi: 10.24252/shift.v2i1.18.
[7] P. Aditiya, U. Enri, and I. Maulana, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Myim3  Pada  Situs  Google  Play  Menggunakan  Support  Vector  Machine,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  4,  p.  1020,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4673.
[8] T.  Tinaliah  and  T.  Elizabeth,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  PrimaKu Menggunakan Metode Support Vector Machine,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 4, pp. 3436–3442, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i4.3586.
[9] L.  Ardiani,  H.  Sujaini,  and  T.  Tursina,  “Implementasi  Sentiment  Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, p. 183, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[10]  M. A. Saddam, E. K. Dewantara, and A. Solichin, “Sentiment Analysis of Flood Disaster  Management  in  Jakarta  on  Twitter  Using  Support  Vector  Machines,” Sinkron , vol. 8, no. 1, pp. 470–479, 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i1.12063.
[11]  T. R. Biantong, M. T. Furqon, and A. A. Soebroto, “Implementasi Metode Support Vector Machine Untuk Implementasi Metode Support Vector Machine Untuk,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. June, 2019.
[12]  M.  I.  Putri  and  I.  Kharisudin,  “Penerapan  Synthetic  Minority  Oversampling Technique  (SMOTE)  Terhadap  Analisis  Sentimen  Data  Review  Pengguna Aplikasi Marketplace Tokopedia,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 5, pp. 759– 766, 2022, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/