## ANALISIS SENTIMEN APLIKASI MOBILE LEGENDS : BANG BANG MENGGUNAKAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION
Fariz Herlando 1) , Muhammad Al Aziiz 2) , Muhammad Jeral Palepa 3) , Reva Qintara
Rohmansa 4)
1,2,3,4) Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik Industri dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka
Jl. Tanah Merdeka No. 6, RT : 10/RW : 5, Rambutan, Kec. Ciracas, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, 13830
E-mail : 1) farizherlando@gmail.com , 2) malaziiz1408@gmail.com 3) m.jeral.palepa@gmail.com, 4) revarepwa@gmail.com

## ABSTRAK
E-sports atau  olahraga  elektronik,  adalah  kompetisi video  game dimana  para  pemain menjadikan  permainan  video  tersebut  sebagai  alternatif  cabang  olahraga  yang  diakui  secara  resmi yang  memiliki  berbagai  nilai  dalam  bidang  olahraga,  ekonomi,  sosial,  prestasi,  dan  pengetahuan. Mobile  Legends  :  Bang  Bang  adalah  sebuah  permainan  video  seluler  yang  masuk  dalam  genre multiplayer online battle arena (MOBA). Pendapat tersebut perlu diperhitungkan sebagai masukan dalam evaluasi untuk memastikan aplikasi Mobile Legends : Bang Bang dapat memberikan pengaruh yang  baik  bagi  penggunanya.  Dalam  penelitian  ini,  data  dari Google  Play  Store digunakan  untuk menganalisis  respons  pengguna  terhadap  aplikasi  dengan  mengklasifikasikan  respons  tersebut  ke dalam kategori positif dan negatif. Selanjutnya, metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) digunakan untuk mengelompokkan opini pengguna dan mengidentifikasi topik-topik yang sering dibahas. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar pengguna memberikan respons positif terhadap aplikasi Mobile Legends : Bang Bang (72,7%) dibandingkan dengan respons negatif (27,3%). Kata-kata yang paling  sering  muncul  juga  mengindikasikan  bahwa  kata-kata  bersentimen  positif  lebih  dominan daripada kata-kata bersentimen negatif.
Kata kunci : E-sports , LDA, Mobile Legends : Bang Bang, Sentimen

## ABSTRACT
E-sports or electronic sports, is a video game competition in which players make video games as  an  alternative  to  officially  recognized  sports  that  have  various  values  in  the  fields  of  sport, economics, social, achievement, and knowledge. Mobile Legends : Bang Bang is a mobile video game that goes into the multiplayer online battle arena genre (MOBA). These opinions need to be taken into account as input in the evaluation to ensure that the Mobile Legends: Bang Bang app can make a good impact on its users. In this study, data from the Google Play Store was used to analyze user responses to applications by classifying them into positive and negative categories. Furthermore, the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method is used to group user opinions and identify topics that are frequently  discussed.  The  results  of  the  analysis  showed  that  the  majority  of  users  responded positively to the Mobile Legends : Bang Bang application (72,7%) compared to negative (27,3%). The most frequently appearing words also indicate that positive sentiment words are more dominant than negative sentiment words.
Keywords : E-sports, LDA, Mobile Legends : Bang Bang, Sentiment

## 1. PENDAHULUAN
Game  online adalah  permainan  yang terdiri  dari  mesin-mesin  yang  saling  terhubung melalui  jaringan  dan  dapat  dimainkan  serta diakses  oleh  sejumlah  besar  orang  [1].  Dengan berjalannya waktu, game online terus mengalami perkembangan.  Jika  sebelumnya game  online sering dimainkan melalui komputer pribadi (PC), saat  ini  para  penyedia game mulai  memusatkan perhatian mereka pada game yang dapat diakses melalui smartphone .  Perpindahan  game  dari  PC ke smartphone memberikan  kemudahan  bagi para  pemain game untuk  memainkan game favorit  mereka  dimanapun  dan  kapanpun.  Salah satu game online yang tetap mendominasi dalam jumlah  unduhan,  baik  pada  perangkat  berbasis Android maupun iOS ,  adalah  Mobile  Legends  : Bang Bang (MLBB)[2]. Mobile Legends : Bang Bang  (MLBB)  adalah  permainan  pertempuran multipemain daring (MOBA) yang mirip dengan Dota  2,  dimana  strategi  menjadi  kunci  untuk mencapai  kemenangan  melalui  pertarungan  5 lawan 5 melawan tim lawan. Saat ini, popularitas dan  antusiasme  terhadap  permainan online MLBB sedang meningkat di kalangan masyarakat,  dengan  peminatnya  bervariasi  dari anak-anak  hingga  orang  dewasa,  termasuk mahasiswa [3].
Menurut
Fendy Tan, seorang pengembang game Mobile Legends : Bang Bang di  Indonesia,  pada  tahun  2017,  permainan  ini diunduh  sebanyak  35  juta  kali  dengan  delapan juta  pengguna  aktif  harian.  Pada  tahun  2018, terdapat  43  juta  pengguna  aktif  bulanan  di wilayah Asia Tenggara, dan setengah dari jumlah tersebut,  atau  lima  puluh  persen,  merupakan pengguna dari Indonesia[1]. Berdasarkan informasi  dari E-sports  Chart ,  Indonesia menempati  peringkat  pertama  sebagai  negara dengan  Mobile  Legends  :  Bang  Bang  sebagai permainan yang paling populer dimainkan. Pada saat ini, Mobile Legends : Bang Bang juga tetap menjadi  permainan  gratis  terpopuler  di Google Play Store . Popularitas aplikasi Mobile Legends : Bang  Bang  dapat  dipengaruhi  oleh  ulasan  yang diberikan  oleh  para  pengguna.  Ulasan  tersebut dapat  mencerminkan  penilaian  positif  atau negatif  dari  pengguna  terhadap  berbagai  aspek
dalam permainan. Informasi mengenai pendapat pengguna  terhadap  aplikasi  perlu  diambil  dari ulasan  sebelum  dilakukan  studi  komputasi terhadap  opini,  sikap,  dan  emosi  individu terhadap  entitas  tersebut  melalui  analisis sentimen[4].
Klasifikasi  sentimen  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mendapatkan  ulasan  sentimen positif dan negatif dari pengguna aplikasi Mobile Legends  :  Bang  Bang  pada Google  Play  Store . Metode  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  pada penelitian  ini  yaitu Latent  Dirichlet  Allocation (LDA).  LDA  merupakan  metode  pemodelan topik  yang  paling  terkenal  dan  saat  ini  banyak digunakan  khususnya  diterapkan  dalam  analisis dokumen  yang  berskala  besar.  Fungsionalitas LDA mencakup penyusunan ringkasan, klasterisasi,  menghubungkan,  dan  pemrosesan data  besar  dengan  menghasilkan  daftar  topik bersama dengan bobot yang terkait untuk setiap dokumen.
Oleh  karena  itu  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengidentifikasi  sentimen  berupa  opini dari  ulasan  pengguna  aplikasi game online Mobile  Legends  :  Bang  Bang  (MLBB)  pada Google  Play  Store dengan  berdasarkan  segala aspek  baik  secara  visualisasi, game  play permainan, player dan  performa game ketika dimainkan.  Hasil  dari  klasifikasi  tersebut  dapat digunakan  untuk  mengetahui  kelebihan  dan kekurangan dari aplikasi Mobile Legends : Bang Bang (MLBB) sehingga dapat digunakan sebagai bahan  evaluasi  dan  peningkatan  pengembangan aplikasi  Mobile  Legends  :  Bang  Bang  (MLBB) kedepannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini metode yang digunakan  adalah Latent  Dirichlet  Allocation (LDA).  Adapun  tahapan  penelitian  yang  akan dilakukan berikut ini.

## 2.1. Pengumpulan Data
Data  respons  dan  opini  dikumpulkan dengan  menggunakan  teknik scraping dari platform Google  Play  Store .  Kegiatan scraping ini  dilakukan  melalui Google  Colab .  Data respons  dan  opini  yang  dikumpulkan  adalah ulasan yang diposting dalam rentang tanggal 25
Oktober hingga 3 November 2020 karena adanya keterbatasan dalam pengumpulan data.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## 2.2. Preprocessing Data
Tahap ini berfungsi untuk mengelola data yang  kurang  terstruktur  menjadi  lebih  teratur. Pada tahap ini terdapat beberapa proses kategori pengelolaan  data,  yaitu cleaning,  case  folding, tokenize, normalization, stopword , dan stemming [5]. Proses cleaning digunakan untuk menghapus tanda baca, angka, simbol yang ada pada teks[6]. Dalam proses case folding , seluruh kalimat dalam data  diubah  menjadi  huruf  kecil  atau lower case [7]. Tokenize adalah proses memecah suatu kalimat  menjadi  beberapa  bagian  kata[8]. Normalization adalah proses menormalisasi kata- kata yang tidak standar, singkatan, atau memiliki kesalahan  penulisan[9]. Stopword merupakan proses  untuk  menghapus  kata  umum  yang  tidak digunakan  seperti  kata  sambung  dan  kata keterangan[10]. Stemming merupakan  proses mengubah kata yang mempunyai imbuhan seperti ”mem-”,  ”ber-”,  ”meny-”,  ”per-”,  ”me-”,  dan ”meng-” menjadi kata dasar[11].

## 2.3. Labeling Data
Setelah preprocessing data  dilakukan, selanjutnya  adalah  dilakukannya  proses  yang
bernama labeling data,  dimana  data  dari  hasil preprocessing diatas akan diubah menjadi 2 buah sentiment yaitu sentiment positive yang  berisi kata-kata  saran,  masukkan,  dan  pujian,  dan sentiment negative yang  berisi  kata-kata  kritik, keluhan, dan sindiran.

## 2.4. Pengelompokan Opini Pengguna
Pengelompokan opini pengguna menggunakan metode LDA yang dilakukan pada masing-masing  ulasan  sentimen  yaitu,  ulasan sentimen positif dan ulasan sentimen negatif. Ini bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  tentang apa  saja  yang  dibicarakan  oleh  para  pengguna tentang aplikasi Mobile Legends : Bang Bang.

## 3. HASIL DAN DISKUSI

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan menggunakan library google_play_scraper pada aplikasi  Mobile  Legends  :  Bang  Bang, didapatkan jumlah data sebanyak 2000 data dari ulasan yang paling relevan.

## 3.2. Preprocessing Data
Pada  proses  ini  peneliti  melakukan preprocessing data  atau  pengolahan  data  yang mana  data  tersebut  akan  dikelompokkan  ke masing  masing  kategori  pengolahan,  yaitu cleaning,  case  folding,  tokenize,  normalization, stopword, dan stemming .  Seperti  pada  tabel  1 berikut ini.
Tabel 1 . Implementasi preprocessing data
Name content Zidane Rifqi J Download resource adalah sebuah kewajiban disini mungkin, meskipun pake data seluler tetep otomatis download , dan itu gabisa di cancel , sorry gw hapus gamenya, terlalu buang kuota
cleaning case folding
Download resource adalah sebuah kewajiban disini mungkin meskipun pake data seluler tetep otomatis download dan itu gabisa di cancel sorry gw hapus gamenya terlalu buang kuota
download resource adalah sebuah kewajiban disini mungkin meskipun pake data seluler tetep otomatis download dan itu gabisa di cancel sorry gw
hapus gamenya terlalu buang kuota tokenisasi normalisasi [' download ',
' resource ', 'adalah', 'sebuah', 'kewajiban', 'disini', 'mungkin', 'meskipun', 'pake', 'data', 'seluler', 'tetep', 'otomatis',
' download ', 'dan', 'itu', 'gabisa', 'di', ' cancel ', ' sorry ', 'gw', 'hapus', 'gamenya', 'terlalu', 'buang', 'kuota']
[' download ',
' resource ', 'adalah', 'sebuah', 'kewajiban', 'disini', 'mungkin', 'meskipun', 'pakai', 'data', 'seluler', 'tetap', 'otomatis', ' download ', 'dan', 'itu', 'enggak bisa', 'di', ' cancel ', ' sorry ', 'gue', 'hapus',
'gamenya', 'terlalu',
'buang', 'kuota']
stopword stemming [' download ', ' resource ', 'kewajiban', 'pakai', 'data', 'seluler', 'otomatis', ' download ', 'enggak bisa', ' cancel ', ' sorry ', 'gue', 'hapus', 'gamenya', 'buang', 'kuota']
[' download ', ' resource ', 'wajib', 'pakai', 'data', 'seluler', 'otomatis', ' download ', 'enggak bisa', ' cancel ', ' sorry ', 'gue', 'hapus',
'gamenya', 'buang', 'kuota']

## 3.3. Labeling Data
Tabel 2 . Prosentase Respon Publik Sentimen Jumlah Persentase Positif 1454 72,7% Negatif 546 27,3%
Pada tabel 2 diatas terlihat bahwa jumlah sentiment yang  didapat  dari  hasil labeling ini adalah  sebanyak  72,7%  yang  ber- sentiment positive dan  27,3%  bersentiment negative ,  bisa
disimpulkan  bahwa  para  pengguna  cenderung memberikan  respon  dengan sentiment positive terhadap game Mobile Legends itu sendiri.
Tabel 3 . Kata yang sering muncul dari pengguna berdasarkan sentimen Positive Negative Kata Jumlah Kata Jumlah main 1324 game 513 game 1186 main 346 tolong 836 tim 269 baik 734 jaring 234 tim 698 update 233 bagus 670 lag 205 update 560 musuh 164 jaring 445 parah 154 kasih 433 sinyal 144 moonton 419 bagus 133
Pada  tabel  3  diatas  menunjukkan  bahwa respon  para  pengguna  terhadap  aplikasi  Mobile Legends itu sendiri sangat beragam. Dilihat dari data  sebelumnya  para  pengguna  cenderung mendukung  aplikasi  Mobile  Legends  itu sendiri dengan  cara  memberikan sentiment positive terhadap  itu.  Pada  kata-kata  yang  sering diberikan  oleh  para  pengguna  pada sentiment positive menghasilkan kata-kata yang cenderung memberikan  masukan  terhadap  pembaruan aplikasi  yang  diharapkan  dilakukan  secara berkala dengan harapan aplikasi tersebut menjadi jauh  lebih  baik,  sebaliknya  pada  kata-kata  yang sering  diberikan  oleh  para  pengguna  pada sentiment negative menghasilkan kata-kata yang cenderung  memberikan  masukan  terhadap penguatan  jaringan  saat  bermain  dan  juga komposisi  terhadap  tim  kawan  dan  juga  tim lawan.

## 3.4. Pengelompokan Opini Pengguna
Pada  tabel  4  dibawah  bisa  dilihat  bahwa peneliti telah berhasil mengumpulkan topik-topik apa aja yang sering dibahas oleh para pengguna, peneliti  mendapatkan  hasil  topik  pembahasan yaitu  sebanyak  10  topik.  Banyak  sekali  topik pembahasan  yang  dibahas  oleh  para  pengguna untuk  menanggapi  aplikasi  Mobile  Legends  itu sendiri pada usalan Google Play Store , mulai dari
kinerja  para developer dalam  membangun  dan mengembangkan  aplikasi  tersebut,  dan  juga komentar-komentar para pengguna dalam menikmati aplikasi itu sendiri.
Tabel 4. Topik Pembahasan LDA Topik Kata-kata yang mewakili 1 data, game, download , update , main, tolong, hp, baik, bug ,
moonton 2 tim, main, game, musuh, tolong, kasih, imbang, player, rank, kalah 3 login, download , resource , ulang, hero, enggak, update , parah, main, skin
4 main, update , game, pas, gue, tolong, baik, jaring, kali, hp 5 bagus, game, main, sinyal, pas, hero, tolong, baik, mohon, kayak 6 game, download , main, data, hero, bug , update , baik, mohon, bulat
7 update , lag, bug , sinyal, main, bagus, banget, mobile , pas, baik
8 hero, bug , tolong, main, game, update , baik, masuk, lag, mobile
9 jaring, main, update , game,
sinyal, bagus, lancar, patah, bug ,
tolong 10 main, game, baik, jaring, tolong, bagus, sistem, moonton, lag, kasih
Harapan  pengguna  terhadap  aplikasi  Mobile Legends  :  Bang  Bang  juga  tercermin  dalam model. Para pengguna berharap agar aplikasi ini dapat  memberikan  dampak  yang  positif  dalam industri E-sports di tanah air. Diskusi ini sering
muncul  di platform ulasan  aplikasi  Mobile Legends : Bang Bang di Google Play Store .

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  sentimen, disimpulkan bahwa pengguna cenderung memberikan  respons  yang  bersentimen  positif terhadap  aplikasi  Mobile  Legends  :  Bang  Bang daripada respons yang bersentimen negatif. Kata- kata  yang  digunakan  dalam  respons  juga  lebih sering  mengandung  sentimen  positif  daripada sentimen  negatif.  Model  LDA  yang  telah dibangun  mampu  mengidentifikasi  berbagai topik  pembicaraan  yang  muncul  terkait  aplikasi Mobile Legends : Bang Bang. Hasil penelitian ini dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  bagi  pihak yang terkait dalam perencanaan analisis aplikasi yang  diteliti  agar  kegiatan  tersebut  berjalan dengan  lebih  baik.  Penelitian  selanjutnya diharapkan dapat melakukan analisis yang lebih mendalam  terhadap  data  respons  dan  opini pengguna  dari platform Google  Play  Store .  Ini bisa  mencakup  analisis  lokasi  tempat  orang- orang mem- posting ulasan terhadap aplikasi yang akan  diteliti  atau  mengidentifikasi  pengguna yang memiliki pengaruh besar dalam membentuk opini.  Selain  itu,  penggunaan  metode  analisis yang lebih terverifikasi juga akan meningkatkan validitas penelitian. Namun, perlu diingat bahwa penelitian  ini  terbatas  pada  penggunaan  kamus sentimen  positif-negatif  yang  digunakan  dalam analisisnya.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] I. K. Yogatama, A. Putra Kharisma, and L. Fanani,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang
Memengaruhi  Minat  Pemain  Dalam Permainan  MOBA  (Studi  Kasus: Mobile Legends: Bang-Bang!),” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu  Komputer ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  2558–
2566,  2019,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[2] M. Arif and S. Aditya, “Dampak Perilaku Komunikasi Pemain Game Mobile Legends  Pada  Mahasiswa  Universitas Negeri  Padang,” Journal  of  Intercultural Communication and Society , vol. 1, no. 1, pp. 31–45, 2022.
[3] D.  Rani,  E.  Hasibuan,  and  R.  Barus, “Dampak  Game  Online Mobile Legends:
Bang Bang terhadap Mahasiswa,” PERSPEKTIF ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  6–12,
2018, doi: 10.31289/perspektif.v7i1.2520.
[4] M.  A.  A.  T.  Utami,  P.  Silvianti,  and  M. Masjkur,  “Algoritme  Support  Vector
Machine untuk Analisis Sentimen
Berbasis  Aspek  Ulasan  Game  Online
Mobile Legends:  Bang-Bang,” Xplore: Journal of Statistics , vol. 12, no. 1, pp. 63– 77, Jan. 2023, doi: 10.29244/xplore.v12i1.1064.
[5] V.  A.  Fitri,  R.  Andreswari,  and  M.  A. Hasibuan,  “Sentiment  analysis  of  social media  Twitter  with  case  of  Anti-LGBT campaign in Indonesia using Naïve Bayes, decision tree, and random forest algorithm,”
Procedia  Comput  Sci ,  vol.  161,  pp.  765– 772,
2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.181.
[6] N. R. Wardani and A. Erfina, “ANALISIS
SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP LAYANAN KONSULTASI DOKTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE

## BAYES,”
SISMATIK  (Seminar  Nasional  Sistem Informasi  dan  Manajemen  Informatika) Universitas Nusa Putra , pp. 11–18, 2021.
[7] E. B. Santoso and A. Nugroho, “Analisis
Sentimen  Calon  Presiden  Indonesia  2019 Berdasarkan Komentar Publik Di
Facebook,” Eksplora  Informatika ,  vol.  9, no.  1,  pp.  60–69,  Sep.  2019,  doi: 10.30864/eksplora.v9i1.254.
[8] Merinda Lestandy, Abdurrahim Abdurrahim, and Lailis Syafa’ah, “Analisis Sentimen Tweet Vaksin COVID-19 Menggunakan Recurrent Neural Network dan Naïve Bayes,” Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 802–808, Aug.
2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3308.
[9] A. Ikegami and I. Dewa Made, “Analisis Sentimen  dan  Pemodelan  Topik  Ulasan Aplikasi  Noice  Menggunakan  XGBoost dan LDA,” JNATIA , vol. 1, no. 1, pp. 325–
336, 2022.
[10]  A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “ANALISIS
SENTIMEN APLIKASI RUANG GURU

## DI TWITTER MENGGUNAKAN
ALGORITMA  KLASIFIKASI,” Jurnal Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, Jul. 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[11]  B.  Laurensz  and  E.  Sediyono,  “Analisis Sentimen  Masyarakat  terhadap  Tindakan Vaksinasi dalam Upaya Mengatasi
Pandemi  Covid-19  (Analysis  of  Public Sentiment  on  Vaccination  in  Efforts  to Overcome  the  Covid-19  Pandemic),” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan Teknologi  Informasi ,  vol.  10,  no.  2,  pp. 118–123, 2021, doi: 10.22146/jnteti.v10i2.1421.