Analisis Sentimen Pada Twitter Untuk Games Online Mobile Legends Dan Arena Of Valor Dengan Metode Naïve Bayes Classifier

Abstract

Abstrak Games online adalah sebuah produk aplikasi yang sangat populer saat ini. Banyak orang terutama generasi muda senang bermain games online. Games online yang sedang populer saat ini yaitu Mobile Legends dan Arena of Valor. Kedua games ini sedang marak dibicarakan orang banyak terutama di media sosial. Cara mengukur pendapat banyak orang tentang kedua games ini yaitu bisa menggunakan Analisis Sentimen. Tujuan Tugas akhir ini yaitu untuk memberikan informasi polarisasi sentimen yang terjadi pada komentar-komentar tentang games online Mobile Legends dan Arena of Valor dari sosial media Twitter. Informasi yang akan diberikan yaitu berupa klasifikasi sentimen positif dan negatif dan metode yang digunakan yaitu Naïve Bayes Classifier. Hasil prediksi tweet data Mobile Legends yaitu tweet positif ada sebanyak 33 tweet, dan tweet negatif ada sebanyak 44 tweet. Hasil prediksi Arena of Valor yaitu tweet positif ada sebanyak 54 tweet, dan tweet negatif ada sebanyak 151 tweet. Nilai akurasi, eror, recall, dan precision yang didapat masing-masing sebesar 88.89%, 19,18%, 96,97%, dan 69,57% untuk Mobile Legends sedangkan Arena of Valor memiliki nilai akurasi, eror, recall, dan precision masing-masing sebesar 39,02%, 60,98%, 88,89% dan 28,74%. Kata kunci : Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier

Abstract Online games are an application product that is very popular today. Many people, especially the younger generation are enjoy playing games online. Online games that are currently popular are Mobile Legends and Arena of Valor. These two games are being talked about by many people, especially on social media. How to measure the opinions from many people about these two games are can use Sentiment Analysis. The purpose of this Final Project is to provide information of sentiment polarization that occurs in comments about these two online games, Mobile Legends and Arena of Valor on Twitter. The information that will be provided is in the form of classification of positive sentiment and negative sentiment than the method used is the Naïve Bayes Classifier . The prediction of Mobile Legends data tweet is 33 tweets predictied of positive tweet, and 44 tweets predictied of negative tweet, then for of Arena of Valor is 54 tweets predictied of positive tweet, and 151 tweets predicted of negative tweet. The accuracy, error, recall and precision values obtained were 88.89%, 19.18%, 96.97% and 69.57% for Mobile Legends, meanwhile the Arena of Valor had the accuracy, error, recall, and precision values respectively are 39.02%, 60.98%, 88.89% and 28.74%. Keywords: Sentiment Analysis, Naïve Bayes Classifier