Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

ANALISIS SENTIMEN ULASAN GAME MOBILE FIRST-PERSON SHOOTER DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE PEMBOBOTAN TF-IDF Syahroni Wahyu Iriananda; Rangga Pahlevi Putra; Anugrah Ahzul Raihan; Deni Adi Saputra; Egi Verdiansyah
Prosidia Widya Saintek Vol 2, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Paper ini membahas tentang analisis sentimen ulasan game mobile genre FPS menggunakan metode pembobotan TF-IDF. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan 2180 ulasan yang telah divalidasi dan dibersihkan, di mana 1258 ulasan diklasifikasikan sebagai positif dan 922 ulasan sebagai negatif. Dengan menggunakan pembobotan TF-IDF dan pengujian model klasifikasi, penelitian ini mencapai tingkat akurasi sebesar 76%, dengan presisi 75%, recall 74%, dan F1-score 75%. Hasil ini menunjukkan bahwa metode pembobotan TF-IDF dapat menghasilkan analisis sentimen yang efektif dan otomatis untuk ulasan game mobile genre FPS, memberikan kontribusi penting dalam pengembangan metode analisis sentimen dalam konteks tersebut.