## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNAAN APLIKASI GAME ONLINE PUBG MOBILE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Muhammad Haikal 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
13 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Cirebon, Indonesia Moh.haikal02@gmail.com

## ABSTRAK
PUBG Mobile merupakan game online populer di Indonesia. Namun, terdapat dampak negatif yang muncul berupa  kecanduan  dan  gangguan  kesehatan.  Sehingga,  penting  untuk  melakukan  analisis  sentimen  untuk memahami pengaruh game  ini terhadap  masyarakat. Tujuan penelitian  ini adalah  melakukan analisis sentimen terhadap penggunaan PUBG Mobile dengan algoritma Naive Bayes. Metodologi diawali dengan pengumpulan 2000  data  ulasan  pengguna  secara  otomatis  dengan  teknik  web  scraping.  Data  tersebut  kemudian  dilakukan preprocessing text meliputi case folding, tokenisasi, stemming dan labeling lalu dibagi menjadi data latih dan uji. Selanjutnya  dilakukan  pelatihan  model  Naive  Bayes  untuk  klasifikasi  sentimen  dan  evaluasi  performa menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian model menunjukkan akurasi tertinggi pada data uji model Ke-1 yaitu  70%.  Evaluasi  confusion  matrix  dari  Model  Pertama  pada  data  uji  menghasilkan  nilai  presisi  sebesar 92.31%, recall sebesar 51.31%, dan F1-Score sebesar 56.5%. Hasil evaluasi confusion matrix mengindikasikan performa yang tidak seimbang pada berbagai kelas sentimen. Penelitian ini menemukan dominasi sentimen negatif ulasan PUBG Mobile sebesar 56,1%, terkait masalah teknis seperti lag, crash dan bug Penelitian ini berkontribusi sebagai masukan untuk pengembang game melakukan perbaikan kualitas dan peningkatan kepuasan pemain.
Kata kunci: PUBG Mobile, Analisis Sentimen, Naive Bayes, Game Online, Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital yang semakin maju, game atau permainan  online  telah  menjadi  bagian  integral  dari kehidupan  masyarakat.  Salah  satu  permainan  online yang  sangat  populer  adalah  PUBG  Mobile,  yang memiliki  jutaan  pengguna  aktif  di  seluruh  dunia, termasuk  di  Indonesia.  Meskipun  permainan  ini memberikan  hiburan  dan  interaksi  sosial,  ada  juga dampak  negatif  yang  muncul,  seperti  kecanduan  dan gangguan  kesehatan  [1].  Oleh  karena  itu,  penting untuk memahami sentimen pengguna terhadap PUBG Mobile,  yang  dapat  memberikan  wawasan  tentang bagaimana  permainan  ini  memengaruhi  kehidupan masyarakat.  PUBG  Mobile  sering  menjadi  topik pembicaraan  di  media  sosial,  di  mana  pengguna berbagi  pengalaman,  ulasan,  dan  opini  mereka  [2]. Meskipun  ada  banyak  pengguna  yang  menikmati permainan  ini,  ada  juga  yang  mengungkapkan ketidakpuasan dan kekecewaan dengan gameplay dan fitur-fiturnya.  Oleh  karena  itu,  analisis  sentimen terhadap PUBG Mobile dapat mengidentifikasi isu-isu ini  dan  menyediakan  data  yang  berguna  untuk pengembangan permainan dan kebijakan terkait.
Analisis  sentimen,  juga  dikenal  sebagai  opini mining,  adalah  bidang  ilmu  yang  menganalisis pendapat,  sentimen,  evaluasi,  penilaian,  sikap,  dan emosi masyarakat terhadap entitas seperti produk, jasa, organisasi,  individu,  masalah,  peristiwa,  topik,  dan atributnya.  Opini  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan analisis berasal dari kolom komentar di aplikasi PUBG Mobile di Google Play Store [2].
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk analisis  sentimen  adalah  algoritma  Naive  Bayes. Algoritma  ini  sederhana  namun  memiliki  akurasi tinggi  dalam  mengklasifikasikan  teks  berdasarkan polaritasnya,  yaitu  apakah  teks tersebut  mengandung aspek  positif  atau  negatif  [3].  Dalam  konteks  ini, algoritma  Naive  Bayes  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  ulasan  pengguna  PUBG  Mobile menjadi positif, negatif, atau netral.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk melakukan  analisis  sentimen  terhadap  penggunaan PUBG Mobile menggunakan algoritma Naive Bayes. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan memahami  sentimen  pengguna  terhadap  PUBG Mobile, serta memberikan pemahaman lebih mendalam  tentang  opini  dan  ulasan  yang  ada  di kalangan pengguna game ini. Selain itu, peneliti juga ingin  mengukur  sejauh  mana  algoritma  Naive  Bayes dapat  efektif  dalam  mengklasifikasikan  sentimen pengguna terhadap game ini [4]
Penelitian  ini  memiliki signifikansi  yang penting dalam  mengisi  kesenjangan  pengetahuan  yang  ada dalam  konteks  analisis  sentimen  game  online khususnya  PUBG  Mobile.  Dengan  pemahaman  yang lebih  baik  tentang  bagaimana  pengguna  merasakan game  ini,  dengan  adanya  penelitian  ini  dapat memberikan  wawasan  kepada  pengembang  game untuk  meningkatkan  pengalaman  pengguna  dan memahami  dampaknya  pada  masyarakat.  Penelitian ini  juga  memiliki  potensi  manfaat  praktis.  Hasil analisis sentimen ini dapat digunakan oleh pengembang  game  untuk  mengidentifikasi  area-area
yang  perlu  diperbaiki,  serta  oleh  para  pengambil kebijakan  untuk  memahami  isu-isu  terkait  dampak game online terhadap masyarakat. Penelitian ini dapat membuka jalan bagi pengembangan lebih lanjut dalam analisis  sentimen  game  online  menggunakan  metode Naive Bayes.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  bagian  ini,  literatur  ilmiah  yang  relevan dengan penelitian saat ini dipaparkan.

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Peneleitian  yang  dilakukan  oleh  Perkasa  et  al., (2023),  melihat  bagaimana  pola  akun  buzzer memengaruhi penyebaran kampanye IPO perusahaan e-commerce melalui Twitter. Ada empat karakteristik yang akan digunakan oleh pengklasifikasi buzzer: usia akun,  jumlah  follower,  nilai  sentimen  dari  tweet terbaru,  dan  jumlah  follower.  Pola  akun  ini  akan digunakan untuk membuat pengklasifikasi yang akurat untuk  membedakan  akun  buzzer  dan  non-buzzer. Sebelum  analisis  sentimen  dilakukan,  data  akan diproses  dan  dibersihkan.  Setelah  itu,  data  akan dilabeli  sesuai  dengan  atribut  yang  telah  ditentukan. Untuk  membedakan  akun  dengan  dan  tanpa  buzz, varian  Gaussian  Naive  Bayes  digunakan.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  model  memiliki akurasi 80% dan dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  akun  dengan  dan  tanpa  buzz. Dalam  penelitian  ini,  disarankan  bahwa  organisasi bisnis  harus  mengevaluasi  lebih  lanjut  strategi pemasaran  buzz  melalui  buzzer  karena  dapat memengaruhi kepercayaan masyarakat [5].
Penelitian  selanjutnya  oleh  Lestari  &  Saepudin, (2021),  menyelidiki  lonjakan  jumlah  individu  yang tertular  virus  Covid-19,  khususnya  di  negara Indonesia.  Untuk  mengurangi  peningkatan  jumlah orang yang terinfeksi, pemerintah Indonesia memulai kampanye vaksinasi Covid-19 gratis, yang menargetkan  seluruh  penduduk  Indonesia,  dimulai dengan  Presiden,  diikuti  oleh  tenaga  kesehatan,  serta populasi  lansia  dan  anak-anak.  Di  antara  berbagai vaksin Covid-19 yang digunakan di Indonesia, vaksin Sinovac  telah  menarik  perhatian  yang  signifikan, sehingga menimbulkan sejumlah besar sudut pandang dan  perdebatan  yang  berbeda  dalam  ruang  publik Indonesia. Platform  media sosial Twitter, khususnya, telah  menyaksikan  lonjakan  diskusi  yang  belum pernah  terjadi  sebelumnya  yang  berputar  di  sekitar vaksin Sinovac, secara efektif  mengubahnya  menjadi topik  yang  lazim  dan  banyak  dibahas  di  kalangan orang  Indonesia  di  zaman  kontemporer.  Perspektif yang disebutkan di atas yang diungkapkan di Twitter kemudian  berfungsi  sebagai  data  berharga  untuk tujuan melakukan analisis penelitian tentang sentimen publik terhadap vaksin Sinovac. Untuk menggambarkan  sentimen  positif  dan  negatif  yang terkait dengan vaksin Sinovac dalam tweet berbahasa Inggris,  para  peneliti  menggunakan  metode  Naive Bayes menggunakan Alat RapidMiner. Hasil dari studi
komprehensif  ini  mengungkapkan  bahwa  tweet  yang menunjukkan sentimen positif menyumbang 86% dari keseluruhan wacana, sementara tweet yang menyampaikan  sentimen  negatif  hanya  14%.  Selain itu, pemanfaatan algoritma Naïve Bayes memfasilitasi tingkat  akurasi  yang  sangat  tinggi  sebesar  92,96% dalam proses perhitungan [6].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Tanggraeni &  Sitokdana,  (2022),  menggali  konsep  e-Gov,  yang mengacu  pada  inovasi  digital  yang  diprakarsai  oleh pemerintah  dalam  rangka  meningkatkan  efektivitas dan  efisiensi  proses  bisnis,  sehingga  memenuhi kebutuhan  masyarakat.  Di  ranah  pengelolaan  lahan, pemerintah memperkenalkan aplikasi Sentuh Tanahku sebagai manifestasi dari inovasi ini. Aplikasi ini dibuat dapat  diakses  melalui  Google  Play,  dan  sebagai hasilnya,  ia  mengumpulkan  banyak  ulasan  dari pengguna.  Wawasan  yang  diperoleh  dari  ulasan  ini memiliki  pengaruh  signifikan  atas  pemanfaatan  dan kemajuan  aplikasi.  Meskipun  demikian,  karena banyaknya  data  ulasan  yang  tersedia,  pemrosesan manual  menjadi  tugas  yang  sulit.  Dengan  demikian, menjadi  penting  untuk  merancang  metode  otomatis yang  dapat  membedakan  kecenderungan  pengguna terhadap  aplikasi,  apakah  itu  positif  atau  negatif.  Di sinilah  analisis  sentimen  berperan.  Proses  ini memerlukan  beberapa  tahap,  seperti  mengambil  data ulasan dari Google Play, mengkategorikan data secara manual  menjadi  ulasan  positif  dan  negatif,  pra- pemrosesan  data,  menerapkan  pembobotan  TF-IDF, menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk klasifikasi,  dan  akhirnya  mengevaluasi  hasilnya. Proses  pelabelan  mengungkapkan  bahwa  aplikasi Touch  My  Land  cenderung  mendapatkan  respons positif dari pengguna, sebagaimana dibuktikan dengan perbandingan  407  ulasan  positif  dengan  235  ulasan negatif.  Selanjutnya,  evaluasi  analisis  sentimen, menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  bobot TF-IDF,  menghasilkan  hasil  yang  menonjol  dengan tingkat  akurasi  89%,  skor  presisi  83%,  dan  tingkat penarikan 87% [7].

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis sentimen,  juga dikenal sebagai opinion mining,  merujuk  pada  bidang  yang  luas  dalam pengolahan  bahasa  alami,  komputasi  linguistik,  dan text  mining.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk menganalisis  pendapat,  sentimen,  evaluasi,  sikap, penilaian,  dan  emosi  seseorang  terkait  suatu  topik, produk,  layanan,  organisasi,  individu,  atau  kegiatan tertentu [8][9]. Salah satu tugas utama dalam analisis sentimen adalah mengelompokkan teks dalam sebuah kalimat  atau  dokumen  dan  menentukan  apakah pendapat  yang  dikemukakan  dalam  kalimat  atau dokumen tersebut bersifat positif,  negatif, atau netral [8].
2.3. Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF–IDF)
TF–IDF  merupakan  teknik  pembobotan  yang biasanya  digunakan  untuk  mentransformasikan  data teks  ke  dalam  format  numerik.  TF-IDF  sendiri merupakan  perpaduan  dari  algoritma  pembobotan berbeda,  yaitu  TF  yang  dapat  menghitung  jumlah kemunculan kata dalam suatu dokumen, dan IDF yang menunjukkan  tingkat  pentingnya  suatu  kata  dalam kumpulan dokumen [10].

## 2.4. Multinomial Naive Bayes
Multinomial  Naive  Bayes  adalah  metode  yang sering  digunakan  dalam  klasifikasi  teks,  terutama dalam  bidang  Natural  Language  Processing  (NLP). Metode  ini  menghitung  frekuensi  kemunculan  kata dalam  suatu  dokumen  dan  menggunakan  informasi tersebut  untuk  membuat  prediksi.  Dalam  konteks klasifikasi, Multinomial Naive Bayes mengasumsikan bahwa semua atribut saling bergantung satu sama lain mengingat  konteks  kelas,  dan  mengabaikan  semua dependensi  antar  atribut.  Metode  ini  tidak  hanya menentukan kelas dokumen berdasarkan kemunculan kata, tetapi  juga  berdasarkan  jumlah kemunculannya. Oleh  karena  itu,  Multinomial  Naive  Bayes  sangat efektif  dalam  mengklasifikasikan  teks  dan  dokumen berdasarkan konten mereka [11][12].

## 2.5. Confusion Matrix
Teknik  confusion  matrix  yaitu  teknik  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  klasifikasi  model untuk  memperkirakan  objek  yang  benar  atau  salah. Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  confusion matrix multiclass(terdiri lebih dari 2 dataset) tentunya berbeda  dengan  rumus  confusion  matrix  2  kelas perhitungan  confusion  matrix  dilakukan  dengan mencari  nilai  True  Positive  (TP),  False  Positive (FP),True  Negtive  (TN)  dan  False  Negative  (FN) untuk setiap kelas (negatif, netral, positif) untuk lebih lengkapnya bisa dilihat pada tabel [13]
Table 1. Confusion Matrix Kelas Prediksi Negatif Prediksi Netral Prediksi Positf Kelas Negatif TN FNt FP Kelas Netral FN TNt FP Kelas Positif FN FNt TP

## Keterangan:
1) True  Positive  (TP),  merupakan  nilai  kelas  yang diprediksi bernilai positive dan faktanya positive.
2) False  Positive  (FP),  merupakan  nilai  kelas  yang diprediksi bernilai positive dan faktanya negative atau neutral.
3) True Negative (TN), merupakan nilai kelas yang diprediksi bernilai negative  dan faktanya negative.
4) False Negative (FN), merupakan nilai kelas yang diprediksi bernilai negative dan faktanya positive atau neutral.
5) True  Neutral  (TNt)  merupakan  nilai  kelas  yang diprediksi bernilai neutral dan faktanya neutral.
6) False  neutral  (FNt)  merupakan  nilai  yang  kelas yang  diprediksi  bernilai  neutral  dan  faktanya positive dan negative.
Menggunakan confusion matrix untuk pengujian menghasilkan perhitungan empat hasil, yang meliputi:
a) Akurasi: Nilai akurasi merupakan presentase dari suatu  kelas  terprediksi  dengan  benar  oleh  model yang  sudah  dibuat,  berikut  rumus  untuk menghitung akurasi:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) 𝑋 100% (1)
b) Presisi:  Nilai  presisi  adalah  tingkat  ketepatan antara  informasi  yang  diminta  oleh  pengguna yang diminta dengan jawaban yang diberikan oleh sistem, berikut rumus untuk menghitung presisi:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2)
c) Recall:  Nilai  Recall  adalah  persentase  sebuah program memprediksi sebuah data ke bukan kelas aktualnya,  recall  biasa  disebut  juga  dengan sensitifitas,  berikut  rumus  untuk  menghitung Recall:

## 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  =
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3)
d) F1-score:  Nilai  F1-Score  merupakan  salah  satu perhitungan  evaluasi  dalam  informasi  yang mengkombinasikan  recall  dan  presisi.  Nilai  F1- Score  menunjukan  perbandingan  rata-rata  recall dan presisi yang dibobotkan, berikut rumus untuk menghitung F1-score:
𝐹1 = 2𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  metode  penelitian  ini  akan  dijelaskan Langkah-langkah  metode  Knowledge  Discovery  in Databases  (KDD)  yang  dilakukan  untuk  analisis sentiment  memiliki  beberapa  tahapan  yang  di interpresentasikan dalam bentuk gambar berikut:

## Gambar 1. Metodelogi Penelitian

## 3.1. Scrapping Data
Dalam  tahap  ini,  data  yang  digunakan  untuk analisis sentimen diambil dari sumbernya yaitu ulasan atau komentar pengguna PUBG Mobile dari platform resmi Google Play Store. Peneliti menggunakan teknik web  scraping  untuk  mengakses  dan  mengambil  data ulasan pengguna  menggunakan  bahasa pemrograman Python.

## 3.2. Pre-Processing
Preprocessing  adalah  tahapan  penting  dalam pengolahan  data  teks  yang  melibatkan  serangkaian proses  untuk  mengubah  data  teks  mentah  menjadi format yang lebih terstruktur dan mudah dianalisis.

## 3.3. Transformation
Data  Transformation  adalah  tahap  di  mana  data diubah ke dalam format yang sesuai untuk proses data mining  atau  analisis  lebih  lanjut.  Salah  satu  metode yang digunakan dalam transformasi data adalah Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF).

## 3.4. Data Mining
Pada  tahap  ini  algoritma  Multinomial  naïve bayes yang diterapkan pada data.

## 3.5. Evaluation
Evaluasi  merupakan  tahap  penting  dalam mengukur kinerja model klasifikasi. Salah satu metode yang  digunakan  untuk  evaluasi  adalah  Confusion Matrix. Confusion Matrix digunakan untuk menghitung beberapa metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan bahasa  pemrograman  Python  dan  Google  Collab Selain  itu,  algoritma  Multinomial  Naïve  Bayes Classifier  digunakan  untuk  menghasilkan  model analisis  sentimen  untuk  ulasan  pengguna  aplikasi PUBG  Mobile  yang  tersedia  di  Google  Play  Store.
Metode  penelitian  Knowledge  Discovey  in  Database (KDD) digunakan dalam lima tahapan yang diuraikan di bawah ini.
4.1. Scrapping Data
Dalam tahap pengambilan data, peneliti menggunakan  teknik  web  scraping  dengan  bantuan Google Colab dan library Python bernama google_play_scraper.  Google  Colab  adalah  platform yang  memungkinkan  peneliti  menjalankan  kode Python melalui browser, sedangkan google_play_scraper adalah library yang
memungkinkan  peneliti  mengambil  data  review  dari Google  Play  Store.  Proses  pengambilan  data  ini melibatkan beberapa langkah utama:
1) Peneliti  menjalankan  script  Python  di  Google Colab.
2) Script tersebut menggunakan  fungsi dari  library google_play_scraper  untuk  mengambil  data review  aplikasi  PUBG  Mobile  di  Google  Play Store.
3) Fungsi  tersebut  dipanggil  dengan  parameter tertentu, seperti identifikasi unik aplikasi, bahasa review,  metode  pengurutan  review,  dan  jumlah review yang ingin diambil.
4) Hasil dari fungsi tersebut adalah data review dan continuation_token. Data review berisi informasi seperti nama pengguna, waktu ulasan, skor, dan konten  ulasan.  Continuation_token  digunakan untuk  mengambil  lebih  banyak  review  jika diperlukan.
5) Data review kemudian disimpan dalam DataFrame, yang merupakan struktur data dalam Python yang memudahkan manipulasi data.
6) DataFrame  diurutkan  berdasarkan  skor  ulasan dan  disimpan  sebagai  file  CSV  untuk  analisis lebih lanjut.
7) Dengan demikian, peneliti dapat mengumpulkan data  review  dari  Google  Play  Store  dan menyimpannya  dalam  format  yang  mudah diakses  dan  dianalisis.  Data  yang  diambil  dapat dilihat pada Tabel 2.

## Table 2. Data Ulasan
ikbal Droid 5 Halo devloper pubg, tolong berikan fitur mode offline, seperti mobile legends, hanya melawan bot, please tambahkan saya sering tidak punya kouta 😌😌😌
Eko
Nobel 5 Game nya bagus tapi nanti pas udah di uap detail kasi skin gratis ya Chaerul Firmans yah 5 update kali ini sangat sangat parah.
banyak sekali bugnya mulai dari masuk pertandingan, disitu sangat lama sekali memasuki pertandingan dan juga yang paling saya benci update kali ini saat menaiki/turun mobil sangat lama seperti freeze. tolong kepada pihak tencent games untuk segera memperbaiki. thx
4.2. Pre-processing
Proses  ini  meliputi  cleaning,  case  folding, tokenizing,  stopword  removal,  stemming,  labeling, dan splitting data. Cleaning membantu menghilangkan noise  dan  elemen-elemen  yang  tidak  relevan,  case folding  mengubah  semua  teks  menjadi  huruf  kecil untuk  konsistensi,  dan  tokenizing  memecah  teks menjadi  unit  yang  lebih  kecil.  Stopword  removal menghapus kata-kata yang sering muncul tetapi tidak memberikan banyak makna, dan stemming mengubah kata-kata  ke  bentuk  dasarnya.  Labeling  memberikan label  pada  data  berdasarkan  kategori  tertentu,  dan splitting data membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian. Melalui tahapan preprocessing ini, data teks menjadi  lebih  bersih,  konsisten,  dan  siap  untuk dianalisis dalam proses berikutnya.
a) Cleaning
Tahap pembersihan data (data cleaning) dilakukan untuk  menghilangkan  Data  yang  mengandung noise atau data yang tidak relevan.
Table 3. Cleaning Sebelum Sesudah Ketemu Game ini Buat ngisi waktu Kosong!!! Ketemu Game ini Buat ngisi waktu Kosong b) Case Folding
Mengonversi  semua  huruf  dalam  teks  ke  huruf kecil agar tidak ada perbedaan dalam pemrosesan teks.
Table 4. Case Folding
c) Tokenizing
Memecah teks menjadi token atau kata-kata individu agar dapat diolah lebih lanjut.
Table 5. Tokenizing
d) Stemming
Proses mengubah kata-kata ke bentuk dasarnya (root word) untuk mengurangi variasi kata yang sama.
Table 6. Stemming Sebelum Sesudah [ Ketemu, game, ini, buat, ngisi, waktu, kosong ] [ Ketemu, game, ini, buat, isi, waktu, kosong ]
e) Labeling
Kemudian  diberi  label  atau  skor  sentimen berdasarkan  konteksnya.  Dilakukan  Labeling dilakukan  untuk  menentukan  nilai  sentimen berdasarkan  nilai  score.  Jika  nilai  score  kurang dari 3, maka label sentimen adalah "negatif". Jika nilai  score  sama  dengan  3,  maka  label  sentimen
adalah "netral". Jika nilai score lebih dari 3, maka label sentimen adalah "positif".
Table 7. Labeling
f) Splitting Data
Data  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data training  (untuk  melatih  model  Naive  Bayes)  dan data testing (Data yang digunakan untuk menguji kinerja model setelah dilatih).
Table 8. Splitting Data
NO MODEL DATA LATIH DATA UJI 1 Model Satu 90% 10% 2 Model Dua 80% 20% 3 Model Tiga 70% 30% 4 Model Empat 60% 40% 5 Model Lima 50% 50%

## 4.3. Transformation
TF-IDF  merupakan  algoritma  yang  menghitung bobot  setiap  kata  dalam  dokumen  berdasarkan frekuensi  kemunculan  kata  tersebut  dalam  dokumen dan  frekuensi  kemunculan  kata  tersebut  dalam keseluruhan  kumpulan  dokumen.  Dengan  demikian, kata-kata  yang  penting  dalam  dokumen  dapat diidentifikasi  dan  dampak  kata-kata  yang  umum namun  kurang  informatif  dapat  dikurangi.  Dengan mengubah  data  teks  menjadi  format  numerik menggunakan  TF-IDF,  data  dapat  ditransformasi menjadi  format  yang  lebih  sesuai  untuk  proses berikutnya.  Hasil  dari  proses  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 2. Hasil Transformasi

## 4.4. Data Mining
Data  mining  menggunakan  Multinomial  Naive Bayes  adalah  pendekatan  pembelajaran  probabilistik yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  teks  atau data kategorikal. Algoritma ini berfungsi berdasarkan teorema  Bayes,  yang  menghitung  probabilitas  suatu kejadian berdasarkan pengetahuan sebelumnya tentang kondisi yang terkait dengan kejadian tersebut. Dalam  konteks  pemrosesan  bahasa  alami  (NLP), Multinomial Naive Bayes digunakan untuk memprediksi tag atau kategori suatu teks berdasarkan fitur-fitur  dalam  teks  tersebut  [14].  Kemudian  hasil dari  data  yang  telah  melalui  tahap  ini  dilakukan
Sebelum Sesudah Ketemu Game ini Buat ngisi waktu Kosong ketemu game ini buat ngisi waktu kosong Sebelum Sesudah ketemu game ini buat ngisi waktu kosong [ Ketemu, game, ini, buat, ngisi, waktu, kosong ] Content Label [ Ketemu, game, ini, buat, ngisi, waktu, kosong ] Positif
evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  pada  tahap evaluation.

## 4.5. Evaluation
Hasil  dari  tahap  ini  berupa  nilai  evaluasi  dari kinerja  model dengan  menggunakan  metode evaluasi confusion  matrix  yang  disajikan  dalam  bentuk  tabel berisi  hasil  evaluasi  yang  terdiri  dari  nilai  akurasi, presisi,  recall,  f1-score  dengan  ukuran  baris  yang disesuaikan berdasarkan model yang telah diinisialisasikan pada tahap sebelumnya. Berikutmerupakan hasil evaluasi dari model yang telah dibuat.
Table 9. Hasil Evaluasi Model Akurasi Presisi Recall F1 Score Ke-1 70% 82% 51% 53% Ke-2 65.7% 84% 45% 45% Ke-3 65.8% 84% 46% 46% Ke-4 64.6% 83% 44% 43% Ke-5 63.4% 83% 43% 42%
Berdasarkan tabel 9 dapat diketahui bahwa hasil pada  model  ke-1  memiliki  nilai  evaluasi  yang  lebih baik  dibandingkan  dengan  model  lainnya.  Maka  dari itu  model  klasifikasi  sentimen  pada  model  ke-1 digunakan  untuk  evaluasi  lebih  lanjut  dengan  tabel confusion matrix sebagai berikut.
Table 10. Confusion Matrix Prediksi Negatif Prediksi Netral Prediksi Positf Negatif 114 0 1 Netral 28 4 1 Positif 30 0 22
Dari  tabel  10  menampilkan  nilai  confusion matrix  dari  setiap  kelas  dari  nilai-nilai  tersebut menghasilkan  nilai  True  Positive  (TP),  merupakan nilai  kelas  yang  diprediksi  bernilai  positive  dan faktanya positive. False Positive (FP), merupakan nilai kelas  yang  diprediksi  bernilai  positive  dan  faktanya negative atau neutral. True Negative (TN), merupakan nilai  kelas  yang  diprediksi  bernilai  negative  dan faktanya  negative.  False  Negative  (FN),  merupakan nilai  kelas  yang  diprediksi  bernilai  negative  dan faktanya  positive  atau  neutral.  True  Neutral  (TNt) merupakan nilai kelas yang diprediksi bernilai neutral dan  faktanya  neutral.  False  neutral  (FNt)  merupakan nilai  yang  kelas  yang  diprediksi  bernilai  neutral  dan faktanya  positive  dan  negative.  Untuk  mendapatkan hasil  evaluasi  model,  perhitungan  manual  berikut dilakukan.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 114 + 4 + 22 114 + 4 + 22 + 28 + 1 + 1 + 30 𝑋 100 = 70% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 80.28% + 100% + 95.65% 3 = 82% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 99.13% + 12.5% + 42.31%
3 = 51% 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2𝑥 88.79% + 22.22% + 58.49% 3 = 53%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  melakukan  analisis  sentimen terhadap  ulasan  pengguna  PUBG  Mobile  di  Google Play Store menggunakan algoritma Naive Bayes. Data ulasan sejumlah 2000 komentar berhasil dikumpulkan dengan  teknik  web  scraping.  Tahapan  metodologi diawali  dengan  pengumpulan  data  secara  otomatis, dilanjutkan  preprocessing  text,  transformasi  data menggunakan  TF-IDF,  penerapan  algoritma  Naive Bayes,  dan  evaluasi  model  menggunakan  confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan akurasi tertinggi pada  model  pertama  dengan  rasio  data  latih  dan  uji 90:10  yaitu  70%,  namun  akurasi  menurun  pada proporsi data uji yang lebih besar. Analisis confusion matrix  mengindikasikan  performa  model  yang  tidak seimbang antar kelas sentimen.
Penelitian  ini  menemukan  dominasi  sentimen negatif  pada  ulasan  pengguna  terkait  masalah  teknis seperti  lag, crash, dan  bug. Hal  ini  menjadi  masukan penting bagi pengembang game agar dapat meningkatkan  kualitas  dan  kepuasan  pemain.  Saran untuk penelitian selanjutnya yaitu menerapkan teknik oversampling  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan data  antar  kelas,  serta  menggunakan  algoritma pembelajaran  mesin  yang  lebih  maju  seperti  SVM, random  forest,  atau  deep  learning  agar  performa klasifikasi  sentimen  dapat  ditingkatkan.  Parameter model  juga  dapat  dioptimalkan  dengan  menerapkan seleksi fitur seperti Information Gain, Chi-Square, atau Particle  Swarm  Optimization  guna  memilih  atribut data latih yang paling relevan. Dengan pengembangan lebih  lanjut,  analisis  sentimen  game  online  berbasis Naive  Bayes  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat baik secara akademis maupun praktis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  Fadila,  S.  N.  Robbiyanto,  and  Y.  T. Handayani,  “Pengaruh  Game  Online  Terhadap Perubahan Perilaku Remaja Influence of Games Online  on  Changes  in  Adolescent  Behavior,” Pengaruh  Game  Online  Terhadap  Perubahan Perilaku  Remaja  Influ.  Games  Online  Chang. Adolesc.  Behav. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  15,  2022, [Online]. Available: http://ejurnal.stie- trianandra.ac.id/index.php/klinik/article/view/53 1/394
[2]  W.  Desta  P,  F.  Supandi,  and  Y.  Ambar  S, “Analisis  Sentimen  Kepuasan  Pemain  PUBG Berdasarkan Komentar di Media Sosial,” pp. 1– 5, 2023.
[3]  A.  Z.  Amrullah,  A.  S.  Anas,  and  A.  J.  Hidayat, “Analisis
Sentimen Movie Review
Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  Dengan Seleksi Fitur Chi Square,” Jurnal , vol. 2, no. 1, pp. 40–44, 2020, doi: 10.30812/bite.v2i1.804.
[4]  F.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma  Naive Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini  Film Pada Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, no. 1, p. 50, 2018, doi:
10.35314/isi.v3i1.335.
[5]  C.  A.  Perkasa,  A.  A.  Arifiyanti,  and  A.  Salim, “Klasifikasi  Akun  Buzzer  Pada  Twitter Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” J.  Ilm. Tek.  Inform.  … ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–12,  2023, [Online]. Available: http://journal.sinov.id/index.php/juitik/article/vi ew/363%0Ahttp://journal.sinov.id/index.php/juit ik/article/download/363/289
[6]  S.  Lestari  and  S.  Saepudin,  “Analisis  Sentimen Vaksin  Sinovac  Pada  Twitter  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes,” SISMATIK  (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , pp. 163–170, 2021.
[7]  A.  I.  Tanggraeni  and  M.  N.  N.  Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google  Play  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[8]  R.  L.  Mustofa  and  B.  Prasetiyo,  “Sentiment analysis using  lexicon-based  method with  naive bayes  classifier  algorithm  on  #newnormal hashtag in twitter,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1918, no. 4, 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1918/4/042155.
[9]  Samsir et  al. ,  “Naives  Bayes  Algorithm  for Twitter Sentiment Analysis,” J. Phys. Conf. Ser. , vol.  1933,  no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1933/1/012019.
[10]  D.  A.  Kristiyanti  and  S.  Hardani,  “Sentiment Analysis  of  Public  Acceptance  of  Covid-19 Vaccines Types in Indonesia using Naïve Bayes, Support Vector Machine, and Long Short-Term
Memory (LSTM),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol.  Informasi) ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  722–732,
2023, doi: 10.29207/resti.v7i3.4737.
[11]  A.  Sabrani,  I.  G.  W.  Wedashwara  W.,  and  F. Bimantoro,  “Multinomial  Naïve  Bayes  untuk Klasifikasi  Artikel  Online  tentang  Gempa  di Indonesia,” J. Teknol. Informasi, Komputer, dan Apl.  (JTIKA  ) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  89–100,  2020, doi: 10.29303/jtika.v2i1.87.
[12]  F.  Hadaina  and  U.  Budiyanto,  “Implementasi Metode  Multinomial  Naïve  Bayes  Untuk Sentiment  Analysis  Terhadap  Data  Ulasan Produk  Colearn  Pada  Google  Play  Store Implementation  Of  Multinomial  Naive  Bayes Method  For  Sentiment  Analysis  Of  Colearn Product  Review  Data  On  Google  Play  Store,” Semin.  Nas.  Mhs.  Fak.  Teknol.  Inf.  Jakarta- Indonesia ,  no.  September,  pp.  660–666,  2022, [Online]. Available: https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php
[13]  A. M. Pravina, I. Cholissodin, and P. P. Adikara, “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Maskapai Penerbangan pada Dokumen Twitter Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2789–2797, 2019,
[Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[14]  M. H. P. Swari, D. F. P. Rachmawan, and C. A. Putra,  “Multinomial  Optimization  of  Naïve Bayes  Through  the  Implementation  of  Particle Swarm  Optimization,” Tech.  Rom.  J.  Appl.  Sci.
Technol. , vol. 16, pp. 169–175, 2023.