## PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES TERHADAP ANALISIS SENTIMEN APLIKASI GAME MULTIPLAYER ONLINE BATTLE ARENA ( STUDI KASUS : MOBILE LEGEND )
Vivi Fazrian, Tati Suprapti, Riri Narasati Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No 10B-Majasem, Kesambi Karya Mulya, Kota Cirebon, Jawa Barat Indonesia vivifazrian24@gmail.com

## ABSTRAK
Game  Multiplayer  Online  Battle  Arena  (MOBA)  telah  menjadi  fenomena  global,  dengan  jutaan  pemain berpartisipasi dalam pengalaman  bermain game. Dalam konteks  ini,  Mobile  Legends, salah satu game MOBA yang  mendominasi  pangsa  pasar  game  online,  menjadi  fokus    penelitian  ini.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mempelajari reaksi dan pengalaman pengguna Mobile Legends melalui analisis sentimen menggunakan algoritma Naive  Bayes.Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengadakan  analisis  sentimen  terhadap  aplikasi  peramainan Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) dengan menerapkan algoritma Naive Bayes. Fokus utama penelitian ini adalah pada studi kasus aplikasi peraminan yang sangat populer, yaitu” Mobile Legends”. Mobile Legends merupakan permainan MOBA yang merajai pasar permainan online dengan jutaan pemain aktif di seluruh dunia. Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  sentimen  dengan  algoritma  Naive  Bayes,  sebuah  pendekatan klasifikasi  probalistik  yang  sering  digunakan  dalam  analisis  teks  dan  pengolahan  bahasa  alami.  Algoritma  ini efisien dalam mengidentifikasi sentimen positif, negatif, atau netral dalam teks pengguna. Data yang digunakan dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  ulasan  dan  komentar  pemain  Mobile  Legends  yang  diperoleh  dari  berbagai pernyataan, termasuk pengguna permainan, media sosisal, dan toko aplikasi. Hasil analisis sentimen diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam tentang bagaimana pemain Mobile Legends merespons dan mengalami permainan ini. Informasi ini menjadi sangat berharga bagi pengembangan permainan untuk meningkatkan kualitas dan  fitur  permainan,  sejalan  dengan  umpan  balik  pengguna.  Penelitian  ini  juga  memberikan  kontribusi  pada pemahaman lebih lanjut tentang sejauh mana aplikasi game, seperti Mobile Legends, memengaruhi perasaan dan presepsi  pengguna.  Dengan  memahami  sentimen  pengguna,  pengelola  dan  pengembangan  aplikasi  game memperbaiki kelemahan, meningkatkan kepuasan pengguna, dan mempertahankan daya saing di pasar game yang sangat  dinamis.  Dalam  praktiknya  nanti  ditemukan  bahwa  nilai  akurasi  yang  dihasilnya  terbilang  sangat  baik yakni berkisar 98,96 % yang mana angka ini merupakan hasil terbaik bila dibandingkan dengan penelitian yang kami ulas di literatur.
Kata  kunci  : Analisis  Sentimen,  Algoritma  Nive  Bayes,  Mobile    Legends,  Multiplayer  Online  Battle  Arena (MOBA).

## 1. PENDAHULUAN
Aplikasi  MOBILE  LEGENDS  dirilis  pada tanggal 11 juli 2016 dan telah diunduh lebih dari 1 juta pengguna. Aplikasi ini menyediakan permainan secara online.  Meski  sudah  banyak  pengguna  yang mengunduh  aplikasi  tersebut,  namun  ada  juga pengguna  yang  merasa  tidak  puas  dengan  kinerja aplikasi  MOBILE  LEGENDS,  terbukti  dari  review pengguna  di  Play  Store.  Ulasan  pengguna  ini  berisi penilaian dan tanggapan setelah menggunakan aplikasi dan  digunakan  sebagai  referensi  untuk  menganalisis dan  memahami  kebutuhan  dan  keluhan  pengguna, guna meningkatkan kinerja aplikasi dengan menggunakan analisis sentimen.[1]
Mobile  Legends  merupakan  game  MOBA  yang menawarkan pengalaman  bermain online  yang  intens dan  kompetif.  Dalam  ekosistem  game  ini,  pengguna tidak  hanya  bertujuan  untuk  menang,  tetapi  juga berpartisipasi  dalam  interaksi  sosial  dengan  pemain lain  melalui  berbagai  fitur  komunikasi.  Mengingat pentingnya  riview  pengguna  dalam  keberlangsungan suatu aplikasi, alangkah baiknya jika analisis sentimen
dilakukan  menggunakan  data  riview  aplikasi  Mobile Legends di Google Play. [2]
Analisis sentimen adalah metode mengumpulkan komentar dan rasionalisasi orang lain mengenai topik tertentu,  misalnya  suatu  isu  di  media  Game  Online. Mobile legends merupakan salah satu platfrom Game Online  yang  saat  ini  banyak  digunakan  oleh masyarakat  di  seluruh  dunia,  termasuk  penduduk indonesia.  Tidak  jarang  pengguna  Game  Online memanfaatkan  MOBILE  LEGENDS  sebagai  tempat bermain  game  online  dan  berbagi  hal  –  hal  yang positif,  negatif,  maupun  netral  (Wardani  &  Erfina, 2021). Gagasan di balik Anaisis sentimen adalah untuk menghubungkan  ribuan  sumber  online  di  internet, mengumpulkan  tentang  ulasan  pada  aplikasi  dan menganalisis sentimen mnggunakan analisis teks. [3] Algoritma  Naive  Bayes  Tujuan  utama  dari  algoritma ini  adalah  untuk  mengklasifikasikan  objek  ke  dalam kategori atau kelas berdasarkan sekumpulan karakteristik. Salah satu penerapan Bayes yang paling umum  adalah  analisis  sentimen.  Algoritma  ini
digunakan untuk menentuan sentimen (positif, negatif, atau netral) suatu teks atau dokumen.
Studi  kasus  ini  berfokus  pada  Mobile  Legends sebagai  lingkungan  penelitian  yang  bertujuan  untuk mengidentifikasi  dan  memahami  emosi  yang  muncul dari komunitas pemain. Oleh karena itu, penelitian ini tidak hanya berkontribusi pada pemahaman pereferensi dan rating pemain Mobile Legends, tetapi juga mengeksplorasi  kemungkinan  penggunaan algoritma Naive Bayes untuk analisis sentimen dalam konteks game online.
Melalui  penelitian  ini,  kami  berharap  dapat memahami  lebih  dalam  mengenai  dinamika  interaksi sosial pada game MOBA khususnya Mobile Legends, dan  efektivitas  algoritma  Naive  Bayes  dalam mengelompkkan  emosi  berdasarkan  teks  riview pemain.  Pemahaman  ini  dapat  menjadi  dasar  untuk perbaikan dan pengembangan lebih lanjut desain game dan fitur interaksi sosial untuk game online.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
[4]  Berdasarkan  penelitian  yang  menggunakan metode  Naive  Bayes  Classifier  untuk  menganalisis opini masyarakat mengenai kenaikan harga jual rokok di  media  sosial  Twitter,  kami  menyimpulkan  bahwa algoritma  Naive  Bayes  Classifier  mengidentifikasi sentimen positif yang paling banyak dalam menanggapi  wacana  kenaikan  harga.  Harga  rokok dihasilkan  dari  penjualan.  Meskipun  ada  beberapa masalah  seperti  ketidakseimbangan  data,  kumpulan data yang tidak tepat, dan hambatan dalam memahami klasifikasi  sentimen,  penelitian  menunjukkan  bahwa metode  Naive  Bayes  Classifier  mengungguli  metode berbasis  kosakata.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga mengusulkan  penggunaan  fungsi  n-gram  untuk mengatasi  dataset  yang  tidak  akurat  dan  penggunaan metode deteksi negasi untuk menghilangkan hambatan dalam  memahami  klasifikasi  emosi.  Oleh  karena  itu, kesimpulan utamanya adalah  metode klasifikasi Naive Bayes  lebih unggul daripada metode berbasis kamus ketika mengevaluasi kinerja sistem.
[5]  Di  era  digital  saat  ini,  popularitas  dan penggunaan  aplikasi  mobile  seperti  aplikasi  Dana  di Indonesia  meningkat  secara  signifikan.  Penelitian  ini menggunakan taksonomi algoritma Naive Bayes untuk menganalisis  sentimen  ulasan  pengguna  Dana  di Google  Play  Store.  Tujuan  analisis  adalah  untuk memahami pendapat dan kepuasan pengguna terhadap aplikasi  ini  serta  memberikan  masukan  untuk pengembangan  selanjutnya.  Menurut  analisis  kami, sekitar  60%  ulasan  bersifat  positif,  28%  netral,  dan hanya 12% negatif. Kesimpulan dari analisis ini adalah meskipun  aplikasi  Dana  sebagian  besar  mendapat feedback  positif  dari  pengguna,  namun  terdapat  juga beberapa review negatif yang dapat dijadikan sumber masukan  untuk  meningkatkan  kualitas  layanan  dan fiturnya.
[6]  Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis sentimen    terhadap  opini  pengguna  internet  terhadap toko  online  JD.id  dengan  menggunakan  metode
klasifikasi  Naive  Bayes.  Penelitian  ini  menggunakan teknik  text  mining  dengan  pembobotan  TF-IDF  dan penambahan fungsi konversi simbol emosi (emoticon) untuk mengevaluasi emosi sebagai positif, netral, atau negatif.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  diperoleh akurasi  sebesar  96,44%  dalam  mengklasifikasikan sentimen    tweet  terkait  JD.id.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  metode  Naive  Bayes  dapat  memberikan  hasil yang baik dalam analisis sentimen tanpa menambahkan  fitur  khusus  apa  pun.  Dengan penambahan fungsi pembobotan tf-idf dan transformasi simbol sentimen, nilai akurasi meningkat menjadi 98%. Hal ini menunjukkan bahwa penambahan  fitur  tersebut  berperan  aktif  dalam meningkatkan  akurasi  klasifikasi  emosi.  Dapat disimpulkan  bahwa  metode  Naive  Bayes  khususnya dengan  pembobotan  tf-idf  dan  transformasi  simbol sentimen  efektif  dalam  menganalisis  sentimen pengguna di JD Online Store .id.
[7]  Tokopedia  merupakan  toko  online  yang sangat populer di Indonesia dengan total pengunjung 1,2 miliar, dimana 863,1 juta adalah pengunjung web seluler  dan  329,8  juta  adalah  pengunjung  desktop. Meski  menempati  posisi  teratas  dan  memiliki  poin terbanyak  dengan  rating  5,  namun  tidak  semua pengguna memberikan komentar positif. Kepercayaan pengguna  terhadap  Tokopedia  dinilai  sangat  penting bagi kelangsungan toko online ini. Permasalahan yang dihadapi pengguna antara lain ketidaksesuaian antara foto  produk    dan  iklan,  serta  ketidaksesuaian  antara produk  dengan  harapan  pengguna.  Kepercayaan pengguna  terhadap  Tokopedia  dinilai  sangat  penting bagi kelangsungan toko online ini. Permasalahan yang dihadapi pengguna antara lain ketidaksesuaian antara foto  produk    dan  iklan,  serta  ketidaksesuaian  antara produk  dengan  harapan  pengguna.  Hasil  pengujian menunjukkan performa yang baik dengan nilai akurasi sebesar  97,13%.  Nilai  presisi  mencapai  1  dan  class recall  menghasilkan  nilai  95,49%  untuk  kategori positif dan negatif. Nilai AUC (area under the curve) sebesar 0,980 juga  menunjukkan kualitas  yang tinggi dalam  membedakan    kategori  positif  dan  negatif. Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  metode  Naïve Bayes  berhasil    mengklasifikasikan  sentimen  positif dan  negatif  dari  komentar  pengguna  Tokopedia  di Playstore karena nilai akurasinya yang tinggi.
[8]  Meneliti  Hadirnya  aplikasi  PT    Karya  Anak Bangsa atau Gojek sejak tahun 2015  telah  membawa kemudahan  bagi  masyarakat  Indonesia,  khususnya dalam beraktivitas sehari-hari. Pelayanan ini  penting untuk memenuhi kebutuhan transportasi dan pelayanan  lainnya.  Penelitian  ini  menggunakan analisis  sentimen  pada  media  sosial  Twitter  sebagai salah  satu  pilihan  untuk  memahami  reaksi  pengguna Gojek  terhadap  layanan  yang  ditawarkan.  Analisis sentimen  ini  menggunakan  teknik  support  vector machine  dengan  evaluasi  model  cross-validation  10 kali  lipat  untuk  mengklasifikasikan  reaksi  pengguna menjadi  sentimen  positif  dan  negatif.  Penelitian  ini menggunakan  teknik  support  vector  machine  dengan
kernel linear dan  RBF. Data diberi label secara manual dan  analisis  sentimen  dilakukan  menggunakan  skor sentimen. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kernel RBF mencapai akurasi keseluruhan dan akurasi kappa terbaik pada data yang diberi label secara manual dan evaluasi sentimen. Untuk data yang diberi label secara manual,  akurasi  keseluruhannya  adalah  79,19%  dan akurasi kappa adalah 16,52%. Namun ketika memberi label pada  data menggunakan skor sentimen, akurasi keseluruhannya  adalah  79,19%  dan  akurasi  kappa adalah  21%.  Karena  nilai  akurasi  keseluruhan  dan akurasi Kappa yang tinggi, penelitian ini menyimpulkan  bahwa  model  klasifikasi  dengan menggunakan  teknik  support  vector  machine, khususnya    kernel  RBF,  dapat  secara  akurat memprediksi  sentimen klasifikasi pengguna Gojek di Twitter.
[9]  Penelitian  ini  dilakukan  karena  banyaknya pilihan restoran sehingga pengunjung kesulitan dalam memilihnya.  Oleh  karena  itu,  mereka  cenderung mengacu  pada  rekomendasi  dan  review  dari pengunjung  sebelumnya  untuk  mengetahui  seberapa puas mereka terhadap restoran tersebut. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen dengan mengelompokkan data komentar pengunjung menjadi dua kategori:   positif (puas) dan negatif (tidak puas). Untuk  melakukan  klasifikasi  digunakan  algoritma Naive  Bayes  Classifier    dan  dianalisis  keakuratan klasifikasi  datanya.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa algoritma ini memberikan nilai akurasi sebesar 73%.  Selain  itu,  hasil  pengelompokan  penilaian kepuasan pengunjung ditampilkan secara visual dalam bentuk awan kata dan grafik melalui aplikasi berbasis web  yaitu  R Shiny. Ini  memberikan pandangan  yang lebih  intuitif  tentang  distribusi  sentimen  dalam komentar pengunjung.
[10] Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis minat masyarakat Indonesia, khususnya warga Jakarta, terhadap  layanan  angkutan  massal  publik  MRT  yang diluncurkan  pemerintah  pada    Maret  2019.  Metode penelitiannya melibatkan perayapan tweet menggunakan  Tweetscrapper  Python,  pemrosesan awal  data  tweet,  dan  pemisahan  data  menjadi  data pelatihan  dan  pengujian.  Kemudian  menggunakan metode TF-IDF untuk memberi bobot pada data latih dan  melakukan  proses  pembelajaran  menggunakan algoritma  Naive  Bayes  untuk  membuat  model klasifikasi.  Model  klasifikasi  ini  digunakan  untuk menguji  data  uji  dengan  menjalankan  proses klasifikasi yang menghasilkan label sentimen (positif/negatif). Proses ini disebut  proses pengujian, dimana  keakuratan  model  klasifikasi  dihitung  untuk mengevaluasi  kinerjanya.  Temuan  penelitian  ini memberikan  hasil  berupa  analisis  sentimen  terhadap minat  warga  Jakarta    terhadap  layanan  transportasi umum  MRT  di  media  sosial  Twitter.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  memberikan  informasi  mengenai akurasi  yang  dicapai  metode  Naive  Bayes  yang diterapkan dalam analisis sentimen.
[11]  Melakukan  tinjauan  literatur  sistematis (SLR)  untuk  mengklasifikasikan  analisis  sentimen berdasarkan studi kasus, metodologi, media sosial, dan platform.  Proses  pengkodean  dibagi  menjadi  tiga tahap:  pengkodean terbuka, pengkodean  selektif,  dan pengkodean aksial. Setelah menggunakan studi kasus dan sumber data untuk mengidentifikasi kesenjangan, kami menemukan bahwa topik ulasan  paling populer berkaitan  dengan  konten  hiburan,  bisnis,  dan  politik. Namun, terdapat kekurangan penelitian yang membahas isu-isu terkait penyelenggaraan pendidikan,  birokrasi, fasilitas dan layanan kesehatan, dan  aktivitas  organisasi  non-pemerintah.  Selain  itu, hasil  identifikasi  gap  berdasarkan  metode  atau algoritma  dibandingkan  dengan  k-Nearest  Neighbors (k-NN)  dan  kamus  terhadap  metode  atau  algoritma Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  dan  Support  Vector Machine  (SVM).  studi  yang  digunakan.  Hal  ini didasarkan pada. Oleh karena itu, kami merekomendasikan  untuk  menyertakan  metode  lain seperti  optimasi  gerombolan  partikel,  BM25,  pohon keputusan,  K-means,  dan  jaringan  saraf  untuk meningkatkan  keragaman  metode  klasifikasi.  Selain itu, situs web dan aplikasi seluler adalah sumber data yang  paling  umum  digunakan.  Singkatnya,  untuk meningkatkan  keragaman  penelitian  dalam  analisis sentimen,  diperlukan  penelitian  lebih  lanjut,  dengan fokus pada topik-topik  yang  belum  banyak dipelajari seperti  administrasi  pendidikan  dan  kegiatan  non- pemerintah,  sambil  mengeksplorasi  variasi  dalam metode klasifikasi.
[12]  Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan metode  Naive  Bayesian  berbasis  Particle  Swarm Optimization  untuk  menganalisis  sentimen  pengguna Twitter terhadap program MBKM di Indonesia. Dalam penelitian  ini,  data  yang  diolah  sebanyak  428  buah melalui  tahapan  data  crawling,  text  preprocessing, ekstraksi fitur, klasifikasi, dan evaluasi. Hasil analisis sentimen  menunjukkan  bahwa  61,92%  sentimen bertanda  positif  yang  menunjukkan  bahwa  program MBKM  secara  umum  diterima  dengan  baik  oleh komunitas  pengguna  Twitter  khususnya  mahasiswa. Meskipun    sentimen  negatif  tertentu  terjadi  pada sekitar  38,08%,  studi  ini  memberikan  wawasan berharga  bagi  tim  pengambil  kebijakan  MBKM, khususnya  tim  POKJA  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan.  Karena  program  ini  memberikan manfaat  dan  pengalaman  positif  bagi  mahasiswa, maka  penelitian  ini  dapat  dijadikan  acuan  untuk mengembangkan  pedoman  MBKM.  Selain  itu,  hasil penelitian  akan  menjadi  bahan  evaluasi  tim  di kemudian  hari,  serta  dapat  digunakan  untuk memperbaiki dan mengembangkan program agar lebih baik lagi. Kesimpulannya, meskipun program MBKM mendapat  dukungan  positif  dari  masyarakat,  namun sentimen negatif perlu diwaspadai untuk meningkatkan  kualitas  dan  efektivitas  program  di masa depan.
[13] Penelitian ini menunjukkan bahwa meningkatnya  konsumsi  produk  kecantikan  sebagai gaya hidup turut mempengaruhi semakin berkembangnya  opini  masyarakat  terhadap  produk tersebut,  terutama  dalam  bentuk  postingan  di  media sosial seperti Twitter. Fokus penelitiannya adalah pada analisis  sentimen  dan  klasifikasi  penggunaan  produk kecantikan,  seperti  serum,  menggunakan  algoritma multinomial  Naive  Bayes.  Penelitian  menunjukkan bahwa analisis sentimen terhadap produk  serum dapat memberikan informasi dan preferensi kepada masyarakat  mengenai  kualitas    produk.  Data  tweet yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  diperoleh dari  27.587  tweet  yang  berisi  tiga  kata  kunci  utama: “serum  kecantikan”,  “serum  wajah”,  dan  “serum kecantikan”. Data tersebut terbagi  menjadi data  latih dan  data  uji,  dengan  hasil  analisis  sentimen  positif sebesar  35%,  sentimen  negatif  sebesar  63,8%,  dan sentimen  netral  sebesar  1,2%.  Informasi  yang diperoleh dari hasil analisis  sentimen dan pentingnya preferensi dapat membantu masyarakat dalam memilih produk    serum  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan harapannya. Dengan menggunakan algoritma multinomial  Naive  Bayes  untuk  klasifikasi,  nilai akurasi  tertinggi  tercapai  sebesar  80%,  dan  nilai presisi,  recall,  dan f1-score juga  mencapai  tingkat kinerja yang baik, menunjukkan efektivitas algoritma dalam klasifikasi pertunjukan sentimen.
[14]  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan analisis sentimen pada aplikasi Ruangguru menggunakan  tiga  model  klasifikasi:  Naive  Bayes, Random  Forest,  dan  Support  Vector  Machine.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi hutan acak mencapai  akurasi tertinggi sebesar 97,16% menggunakan  validasi  silang  dengan    skor  AUC sebesar  0,996.  Sedangkan  model  klasifikasi  support vector  machine  memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar 96.01  dengan  nilai  AUC  sebesar  0.543,  dan  model klasifikasi  Naive  Bayes  memperoleh  tingkat  akurasi sebesar  94.16  dengan  nilai  AUC  sebesar  0.999. Dengan  mengadopsi  model  klasifikasi  hutan  acak sebagai  model  terbaik,  dicapai  peningkatan  akurasi sebesar  7,16%  dibandingkan  pekerjaan  sebelumnya. Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  model  random forest  memberikan  performa  terbaik  saat  melakukan analisis  sentimen  terhadap  review  pengguna  aplikasi Ruangguru.
[15] Penelitian ini menyelidiki mood masyarakat (pengguna internet) di media sosial Twitter mengenai persepsinya terhadap publik figur, khususnya Menteri Pendidikan dan Kebudayaan baru, Nadiem Makariem. Pada  penelitian  ini  kami  membandingkan  hasil pengklasifikasian  opini  publik  yang  terdapat  pada tweet  di  Twitter  dengan  menggunakan  teknik  data mining.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset  tweet yang  berisi  kata  kunci  ``nadiem  makariem'', ``kemendikbud'', ``pak nadiem'' dan  alat RapidMiner untuk  menganalisis  dua  metode:  Naive  Bayes  dan mesin  vektor  berbantuan  menggunakan  k-fold  cross Preprocessing  dan  klasifikasi  dilakukan  dengan
menggunakan  .  -Evaluasi  verifikasi.  Hasilnya menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memberikan  kinerja  yang  lebih  baik  dalam  konteks yang diselidiki. Metode ini mencapai presisi 91,48%, recall  89,28%,  dan  recall  91,58%.  Artinya,  Naive Bayes sadar betul akan perasaan masyarakat terhadap Nadiem Makariem di Twitter.
[16]  Penelitian  ini  mengkaji  meningkatnya penggunaan  Twitter  sebagai  platform  penyampaian informasi,  kritik,  dan  saran  terkait  pelayanan  Badan Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  Nasional (BMKG)  di Indonesia. Metode klasifikasi data  yang digunakan  adalah  Naive  Bayes  Classifier  (NBC). Sistem  ini  dikembangkan  dengan  menggunakan  data internal  Twitter untuk menentukan apakah suatu teks berisi opini positif, netral, atau negatif. Proses analisis sentimen  tingkat kalimat ini disebut analisis sentimen mendalam dan bertujuan untuk memberikan pemahaman  mendalam  terhadap  komentar  yang diterima. Metode ini menggunakan text mining untuk mengklasifikasikan  tweet  menjadi  tiga  kelas:  positif, negatif,  dan  netral  menggunakan  algoritma  Naive Bayes. Hasil penelitian menunjukkan  akurasi metode Naive  Bayes  dalam  mengklasifikasikan  emosi mencapai  69,97%.  Meskipun  nilai  akurasi  tersebut mencerminkan bahwa model berhasil mengidentifikasi opini, namun masih ada ruang untuk peningkatan kinerja. Namun pendekatan ini memudahkan pengguna untuk dengan cepat mengidentifikasi pendapat positif, negatif, atau netral terhadap layanan BMKG.
[17]  Studi  ini  menyoroti  pentingnya  dampak media  sosial,  dan  Twitter  khususnya,  terhadap  citra seseorang, baik dalam hal perbaikan maupun dampak buruknya.  Diantaranya,  pergerakan  di  media  sosial seperti  Twitter  dapat  memberikan  dampak  besar tergantung  pada tujuan  dan  kontennya.  Penelitian  ini berfokus secara khusus pada penggunaan hashtag (#) dalam konteks ujaran kebencian (#HateSpeech), yang mengindikasikan konten yang mengandung ungkapan kebencian. Metode klasifikasi ini menggunakan Naive Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM) untuk prapemrosesan data termasuk tokenisasi, pembersihan,  dan  pemfilteran.  Data  yang  digunakan terdiri  dari  522  tweet  berbahasa  Indonesia  dengan hashtag  Hate  Speech  yang  terbagi  rata  menjadi sentimen Hate Speech dan Good Speech. Berdasarkan hasil  penelitian,  metode  klasifikasi  support  vector machine  (SVM)  menggunakan  tokenisasi  unigram, stopword  list  bahasa  Indonesia,  dan  emoticon mencapai akurasi tertinggi dengan nilai presisi sebesar 67,1%  dan  recall  sebesar  66,7%  mencapai  66,6%  . Tingkat  TP  sebesar  66,7%  dan  tingkat  TN  sebesar 75,8%.
[18]  Munculnya  penyakit  COVID-19  atau  virus corona 2019 yang disebabkan oleh SARS-CoV-2 telah menjadi  permasalahan  global  yang  berdampak  pada banyak  aspek  kehidupan.  Penyebaran  yang  cepat  di 223 negara dan 25 wilayah, termasuk Indonesia, telah mendorong  tanggapan  serius    pemerintah,  termasuk
pembatasan  sosial  yang  meluas  dan  upaya  untuk meningkatkan  produksi  vaksin  virus  corona.  Twitter, sebagai  platform  media  sosial  yang  aktif,  merupakan platform utama untuk mendiskusikan berita mengenai COVID-19  dan  vaksinasi.  Pada  saat  yang  sama, beragam  informasi,  baik  benar  maupun  salah, bermunculan  di  media  sosial  mengenai  dampak vaksinasi COVID-19. Hal ini menimbulkan tantangan bagi  pemerintah  dalam  upaya    meningkatkan  tingkat vaksinasi di wilayah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk  mengungkap  reaksi  masyarakat  Indonesia terhadap  vaksin  COVID-19  melalui  analisis  data platform  media  sosial  dengan  fokus  pada  Twitter. Penelitian  tersebut  menggunakan  teknik  analisis sentimen  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dan Random  Forest  dan  menemukan  bahwa  89,79% tanggapan  yang  dianalisis  adalah  positif  terhadap vaksinasi COVID-19.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pra-Pemrosesan Data
Teknik  analisis  data  pra  pemrosesan  pada penelitian  "Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi Game Multiplayer Online Battle Arena Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  (Studi  Kasus:  Mobile Legend)"  melibatkan  beberapa  tahap.  Pertama,  data dikumpulkan  dari  Kaggle.com  dengan  memastikan keberagaman  ulasan  dan  sentimen  pemain  Mobile Legends  serta  verifikasi  keberlanjutan  dataset. Selanjutnya, dilakukan filtering data untuk menghapus data  tidak  relevan  atau  duplikat.  Tahap  normalisasi teks  dilakukan  dengan  mengonversi  huruf  besar  ke huruf  kecil,  menghapus  karakter  khusus,  dan menangani  bentuk  kata  yang  berbeda.  Tokenisasi digunakan  untuk  memecah  setiap  ulasan  menjadi token (kata-kata)
Selanjutnya,  dilakukan  labeling  sentimen  pada  setiap ulasan,  seperti  positif,  negatif,  atau  netral,  sebagai ground  truth  untuk  melatih  dan  menguji  model. Terakhir, dataset diatur dengan membaginya menjadi set  pelatihan  dan  set  pengujian  untuk  melatih  dan menguji performa model Naive Bayes

## 3.2. Pengembangan Model Algoritma Naive
Bayes Analisis Sentimen pada Aplikasi Game Multiplayer  Online  Battle  Arena  (MOBA):  Studi Kasus  Mobile  Legends.  Melakukan  pengembangan model  algoritma  Naive  Bayes  untuk  membangun sistem  analisis  sentimen  terhadap  ulasan  pemain Mobile  Legends.  Implementasi  algoritma  dilakukan dengan  mempertimbangkan  variasi  sentimen  yang mungkin  muncul  dalam  ulasan  terkait  pengalaman bermain game MOBA tersebut.

## 3.3. Validasi dan Evaluasi Model
Menguji model analisis sentimen yang dikembangkan  dengan  menggunakan  dataset  yang tidak  digunakan  selama  proses  pelatihan.  Tujuannya adalah mengukur tingkat akurasi dan performa model
dalam mengidentifikasi sentimen positif, negatif, atau netral  pada  ulasan  pemain  Mobile  Legends.  Evaluasi hasil  prediksi  dan  keputusan  model  membantu pemahaman  faktor-faktor  kunci  yang  memengaruhi analisis sentimen pada aplikasi game ini .
3.4. Optimasi Model Sistem Pendukung Keputusan Jika diperlukan, melakukan penyetelan parameter  dalam  algoritma  Naive  Bayes  untuk meningkatkan  performa  model  analisis  sentimen terhadap ulasan Mobile Legends. Proses ini bertujuan untuk  memastikan  model  dapat  mengatasi  variasi sentimen dengan optimal.

## 3.5. Interpretasi dan Pelaporan Hasil
Menginterpretasikan  hasil  dari  model  analisis sentimen  untuk  memahami  faktor-faktor  yang memengaruhi  sentimen  pemain  Mobile  Legends. Menyusun  kesimpulan  berdasarkan  analisis  data menggunakan model analisis sentimen dan memberikan rekomendasi terkait penerapan algoritma Naive  Bayes  dalam  memahami  sentimen  pengguna pada  aplikasi  game  MOBA,  khususnya  Mobile Legends.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Penelitian
Pada  penelitian  ini  data  set  tentang  Analisis Sentimen  Terhadap  Aplikasi  Game  Multiplayer Online  Battle  Arena  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes  (Studi  Kasus  :  Mobile  Legend)  ada  1201 data terhimpun  menggunakan  beberapa  artibut  seperti reviewId,  username,  score  dan  predikat  Bisa  dilihat dari tabel dibawah ini:
Gambar 1. Data sentimen pengguna mobile legend di rapid minner

## 4.2. Prosesing Data
Penelitian ini menitikberatkan pada tahap seleksi data  yang  terencana  dan  cermat  untuk  memastikan kualitas  dan  representativitas  analisis  sentimen terhadap Mobile Legends. Dalam proses pengumpulan data,  sumber  informasi  diperluas  meliputi  ulasan pengguna,  komentar,  dan  feedback  yang  tersebar  di berbagai  platform  seperti  Google  Play  Store,  Apple App Store, forum game, dan media social. Oleh karena itu,  kriteria  seleksi  data  melibatkan  pertimbangan terhadap  keberagaman  latar  belakang  pengguna, tingkat  partisipasi,  serta  relevansi  terhadap  analisis
sentimen.  Tujuan  dari  pendekatan  ini  adalah memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  tidak  hanya mencerminkan  pengalaman  pengguna  secara  umum, tetapi  juga  memperhitungkan  perbedaan  pandangan dan  preferensi  individual  yang  dapat  memengaruhi evaluasi terhadap game Mobile Legends.
Pelabelan  sendiri  berfungsi  untuk  menentukan pilihan data yang mana yang akan digunakan sebagai label utama sebagai berikut :
Gambar 2. Pelabelan data set dari rapid miner

## 4.3. Data Mining
Konsep  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini adalah  memanfaatkan  prinsip  statistik  dan  metode matematika, khususnya dengan menggunakan algoritma  Naive  Bayes,  untuk  melakukan  analisis sentimen  terhadap  aplikasi  game  Multiplayer  Online Battle  Arena  (MOBA).  Studi  kasus  yang  diambil adalah Mobile Legends
Tahapan  dalam  analisis  sentimen  menggunakan algoritma Naive Bayes adalah sebagai berikut:
a. Persiapan data
b. Pre-processing data
c. Pembagian dataset
d. Ekstraksi Fitur
e. Pelatihan Model Naïve Bayes
f. Valuasi Hasil

## 4.3.1. Persiapan data
Proses ini dimulai dengan mengumpulkan data sentimen  dari  berbagai  sumber  seperti  ulasan pengguna di platform game, forum, dan  media sosial yang berkaitan dengan Mobile Legends namun dalam hal  ini  adalah Kaggle .  Data  ini  akan  menjadi  dasar analisis  untuk  menilai  sentimen  pengguna  terhadap aplikasi  game.  Adapun  proses  persiapan  data  dapat dilihat dibawah ini :
Gambar 3. Data set dari rapid

## 4.3.2. Pre-processing data
Langkah  ini  melibatkan  pembersihan  dan persiapan data. Karakter khusus, tanda baca, dan emoji dihapus, dan teks dinormalisasi. Tokenisasi dilakukan untuk memecah teks menjadi kata-kata, dan stemming atau lemmatization diterapkan untuk mengubah kata- kata menjadi bentuk dasarnya.

## 4.3.3. Pembagian dataset
Dataset  dibagi  menjadi  dua  bagian:  data pelatihan  dan  data  pengujian.  Data  pelatihan  akan digunakan  untuk  melatih  model  Naive  Bayes, sedangkan  data  pengujian  digunakan  untuk  menguji performa model.

## 4.3.4. Ekstraksi Fitur
Metode split-validation digunakan  untuk mengonversi teks menjadi representasi numerik. Fitur- fitur  yang  paling  relevan  dipilih  untuk  digunakan dalam  analisis  sentimen.  Pertama-tama,  kita  perlu mengekstrak  fitur  dari  data  teks  ulasan  pengguna Mobile  Legends.  Sebagai  contoh,  kita  dapat menggunakan  metode  TF-IDF  (Term  Frequency- Inverse  Document  Frequency)  untuk  mewakili  kata- kata  yang  muncul  dalam  setiap  ulasan.  Selanjutnya, kita akan membagi data menjadi set pelatihan dan set pengujian  menggunakan  metode  split  validation. Dalam contoh ini, kita menggunakan 80% data untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Data ini kemudian dapat  digunakan  untuk  melatih  model  Naive  Bayes dan menguji performanya.

## 4.3.5. Pelatihan Model Naïve Bayes
Model Naive Bayes dilatih menggunakan data pelatihan.  Probabilitas  prior  untuk  setiap  kelas sentimen  (positif,  negatif)  dihitung,  bersama  dengan probabilitas likelihood untuk setiap fitur dalam setiap kelas,  Model  yang  telah  dilatih  digunakan  untuk mengklasifikasikan  sentimen  pada  data  pengujian. Probabilitas untuk setiap kelas sentimen dihitung, dan teks  diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  dengan probabilitas tertinggi, Metrik evaluasi seperti akurasi, presisi.  Berikut  contoh  gambar    metode  algoritma naive bayes.
Gambar 4. Metode Naive Bayes

## 4.3.6. Valuasi Hasil
Berisikan  informasi  mengenai  table  predikat yang  mana  jika skor nya 1  maka predikat nya Buruk Sekali,  Jika  skornya  2  maka  predikatnya  Buruk  dan Jika skornya 3 maka predikatnya Cukup, lalu jika skor 4 maka predikat Baik dan skor 5 predikatnya Baik Tabel Akurasi dan Deskripsi
Model Naive Bayes dilatih menggunakan data pelatihan.  Probabilitas  prior  untuk  setiap  kelas
sentimen  (positif,  negatif)  dihitung,  bersama  dengan probabilitas likelihood untuk setiap fitur dalam setiap kelas,  Model  yang  telah  dilatih  digunakan  untuk mengklasifikasikan sentimen pada data pengujian.
Pada gambar dibawah ini berisikan nilai akurasi dan deskripsi dari uji coba naïve bayes yang digunakan dengan akurasi 98,96%.

## Gambar 4. Hasil Akurasi Data
a) Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  pada
Analisis  Sentimen  Riview  Aplikasi  Mobile Legends?
Penerapan algoritma Naïve Bayes pada analisis sentimen review aplikasi Mobile Legends menghasilkan  pemahaman  yang  mendalam  tentang pandangan  pengguna  terhadap  game  tersebut. Pertama-tama,  algoritma  Naïve  Bayes  mampu  secara efektif  mengklasifikasikan  sentimen  positif,  negatif, atau netral dari ulasan pengguna. Dengan menggunakan  metode  ini,  dapat  diidentifikasi  pola- pola  bahasa  dan  kata-kata  kunci  yang  menentukan sikap  pengguna  terhadap  Mobile  Legends.  Hal  ini memungkinkan  para  peneliti  atau  pengembang perangkat  lunak  untuk  dengan  cepat  menganalisis umpan  balik  pengguna  secara  besar-besaran  dan meresponnya dengan lebih efisien.
b) Bagaimana  Evaluasi  Model  pada  analisis sentimen  menggunakan  metode  Algoritma Naive  Bayes  pada  riview  aplikasi  Mobile Legends?
Metode Algoritma Naive Bayes telah diterapkan  dengan  sukses  pada  analisis  sentimen terhadap review aplikasi Mobile Legends. Pada proses ini,  dilakukan  pengklasifikasian  sentimen  ulasan pengguna menjadi kategori positif, negatif, atau netral. Keberhasilan  metode  ini  terletak  pada  efisiensinya dalam  mengidentifikasi  pola-pola  bahasa  serta  kata- kata  kunci  yang  mencirikan  sikap  dan  pandangan pengguna terhadap Mobile Legends.
Pentingnya metode ini tergambar dari kemampuannya dalam mengatasi kompleksitas bahasa dan variasi gaya penulisan dalam ulasan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  :  Algoritma Naive Bayes telah diimplementasikan untuk menganalisis  sentimen  dari  review  aplikasi  Mobile Legends. Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan review menjadi kategori sentimen positif,  negatif, atau netral berdasarkan kemungkinan probabilitas yang dihitung.
Metode  Analisis  Sentimen  Metode  analisis sentimen  menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes
terbukti  relevan  dan  efektif  dalam  mengidentifikasi sentimen  dari  review  pengguna.  Penggunaan  metode ini  memberikan  hasil  yang  dapat  diandalkan  dalam mengevaluasi  pandangan  positif,  negatif,  atau  netral terhadap aplikasi Mobile Legends.
Hasil  Penerapan  Analisis  Sentimen,  Dengan menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,  hasil  analisis sentimen  pada  data  review  aplikasi  Mobile  Legends telah  diperoleh.  Hasil  tersebut  mencakup  distribusi sentimen positif, negatif, dan netral untuk memberikan wawasan  yang  lebih  baik terhadap respons  pengguna terhadap  aplikasi  tersebut.  Adapun  untuk  hasil akurasinya  bernilai  98,96  %  atas  penerapan  metode yang  ada.  Saran  :  Optimalkan  Preprocessing  Data, Pastikan data review telah melalui tahap preprocessing dengan baik untuk mengatasi noise dan meningkatkan kualitas analisis sentimen.
Evaluasi  Konsisten,  Terus  lakukan  evaluasi konsisten terhadap kinerja model dengan menggunakan  metrik  evaluasi  yang  sesuai,  seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score . Pemahaman Terhadap Sentimen Khusus, Kembangkan  pemahaman  yang  lebih  baik  terhadap sentimen  khusus  yang  sering  muncul  dalam  konteks aplikasi  Mobile  Legends  untuk  meningkatkan ketepatan model.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Irfan, D. Widiyanto, and J. Jayanta, “Analisis Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi  Samsat  Mobile Jawa  Barat  (Sambara)  Menggunakan  algoritma Naive  bayes  Classifier  dengan  seleksi  fitur  Chi Square,” …  Mhs.  Bid.  Ilmu  … ,  pp.  337–346, 2022, [Online]. Available:
https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senami ka/article/view/2179%0Ahttps://conference.upn vj.ac.id/index.php/senamika/article/download/21 79/1748
[2]  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.
[3]  A.  Hendra  and  F.  Fitriyani,  “Analisis  Sentimen Review  Halodoc  Menggunakan  Nai ̈ve  Bayes Classifier,” JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan Kalijaga) ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  78–89,  2021,  doi: 10.14421/jiska.2021.6.2.78-89.
[4]  F.  Afshoh,  “Analisa  Sentimen  Menggunakan Naïve Bayes,” Inform. Progr. Stud. Komunikasi, Fak.  Inform.  D  A  N  Surakarta,  Univ. Muhammadiyah , vol. 12, p. 17, 2017.
[5]  A.  Nurian,  B.  N.  Sari,  U.  S.  Karawang,  and  T. Timur,  “Analisis  sentimen  ulasan  pengguna aplikasi google play menggunakan naïve bayes,” vol. 11, no. 3, pp. 829–835, 2023.
[6]  F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis
Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS , vol. 10, no.
2, pp. 681–686, 2019.
[7]  R.  Apriani et  al. ,  “Analisis  Sentimen  dengan Naïve  Bayes  Terhadap  Komentar  Aplikasi Tokopedia,” J.  Rekayasa  Teknol.  Nusa  Putra , vol.  6,  no.  1,  pp.  54–62,  2019,  [Online]. Available:
https://rekayasa.nusaputra.ac.id/article/view/86
[8]  N. Fitriyah, B. Warsito, and D. A. I. Maruddani, “Analisis  Sentimen  Gojek  Pada  Media  Sosial Twitter  Dengan  Klasifikasi  Support  Vector Machine  (Svm,” J.  Gaussian ,  vol.  9,  no.  3,  pp. 376–390, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28932.
[9]  Vynska  Amalia  Permadi,  “Analisis  Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes Terhadap Review    Restoran  di  Singapura,” J.  Buana Inform. , vol. 11, pp. 141–151, 2020.
[10]  S.  Afrizal,  H.  N.  Irmanda,  N.  Falih,  and  I.  N. Isnainiyah, “Implementasi Metode Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Warga Jakarta Terhadap,” Inform.  J. Ilmu Komput. , vol. 15, no. 3, p. 157, 2020, doi: 10.52958/iftk.v15i3.1454.
[11]  Y.  A.  Singgalen,  “Pemilihan  Metode  dan Algoritma  dalam  Analisis  Sentimen  di  Media Sosial :  Sistematic Literature Review Pemilihan Metode dan Algoritma dalam Analisis Sentimen di Media Sosial : Sistematic Literature Review,” no.
June, 2021, doi:
10.33557/journalisi.v3i2.125.
[12]  E.  Undamayanti et  al. ,  “Analisis  Sentimen Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis Particle Swarm Optimization Terhadap
Pelaksanaan  Program  Merdeka  Belajar  Kampus Merdeka,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI , vol. 6, no. 2, pp. 916–930, 2022.
[13]  M.  Hamka,  N.  Alfatari,  and  D.  Ratna  Sari, “Analisis  Sentimen  Produk  Kecantikan  Jenis Serum  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 64, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4740.
[14]  E.  Fitri,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi Ruangguru  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,  Random  Forest  Dan  Support  Vector Machine,” J.  Transform. ,  vol.  18,  no.  1,  p.  71, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[15]  T.  T.  Widowati  and  M.  Sadikin,  “Analisis Sentimen Twitter terhadap Tokoh Publik dengan Algoritma  Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 626–636, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.4568.
[16]  Dedi Darwis, Nery Siskawati, and Zaenal Abidin, “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk Analisis Sentimen  Review Data Twitter BMKG Nasional,” J. TEKNO KOMPAK , vol. 15, no. 1, pp. 131–145, 2020.
[17]  G.  A.  Buntoro,  “Analisis  Sentimen  Hatespeech Pada  Twitter  Dengan  Metode  Naïve,” J.  Din. Inform. , vol. 5, no. October, 2016.
[18]  I. Sholekha, A. Faqih, and A. Bahtiar, “Sentiment Analysis  of  Public  Opinion  Covid-19  Vaccine Using  Naïve  Bayes  and  Random  Forest Methods,” J. Tek. Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 34– 43, 2022, doi: 10.15408/jti.v15i1.24847.