Analisis Sentimen dan Klasifikasi Aspek Ulasan Pengguna Mobile Legends dan Honor of Kings Menggunakan Support Vector Machine

Authors

  • Alfin Nur Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Danang Wahyu Widodo Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Patmi Kasih Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/3bf8hc92

Abstract

Pertumbuhan pesat game bergenre Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) memicu tingginya volume ulasan pengguna yang memuat informasi penting bagi pengembang. Penelitian ini bertujuan membangun sistem analisis sentimen komparatif dan pemodelan aspek berbasis Flask menggunakan 4.000 data ulasan dari game Mobile Legends dan Honor of Kings. Guna mengatasi ketimpangan kelas, diterapkan metode downsampling yang dikombinasikan dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Fitur teks diekstraksi menggunakan TF-IDF Bigram dan diklasifikasikan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) Linier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan berantai pada preprocessing berhasil mereduksi noise teks ulasan secara optimal. Selain itu, sistem berhasil mengelompokkan ulasan ke dalam tujuh aspek spesifik industri game melalui aturan keyword matching. Pengujian manual dengan pendekatan hibrida juga terbukti andal menyempurnakan klasifikasi sentimen netral sekaligus mengukur kedekatan karakteristik bahasa ulasan baru menggunakan Cosine Similarity

Keywords:

Analisis Sentimen, Klasifikasi Aspek, Cosine Similarity, MOBA, Support Vector Machine.

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] Davin Zainur Robert, Ahmad Bagus Setiawan, Danang Wahyu Widodo. Implementasi

Metode Support Vector Machine untuk Klasifikasi Otomatis Pengaduan Publik di

Kabupaten Trenggalek. Prosiding SEMNAS INOTEK, Vol. 9, 2025

[2] Hariyadi, Daud Firdo, & Al Rafi, M. H. (2024). Implementasi Algoritma Naïve Bayes

dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Canva. Jurnal

Minfo Polgan, 13(1), 261-269.

[3] Idris, I. S. K., & Mustofa, Y. A. (2023). Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan

Aplikasi Shopee Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM). Jambura

Journal of Electrical and Electronics Engineering (JJEEE), 5(1), 1-6

[4] Insan, M. K., Hayati, U., & Nurdiawan, O. (2023). Analisis Sentimen Aplikasi Brimo

pada Ulasan Pengguna di Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes. JATI

(Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(1), 583-588.

[5] Ma'arif, W. A., Sarwido, & Tamrin, T. (2026). Analisis Sentimen Terhadap Ulasan

Game Mobile Legend di Playstore menggunakan Algoritma Logistic Regression. JUKI:

Jurnal Komputer dan Informatika, 8(1), 1-6.

[6] Maulana, R., Voutama, A., & Ridwan, T. (2023). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi

MyPertamina pada Google Play Store Menggunakan Algoritma NBC. Jurnal Teknologi

Terpadu, 9(1), 42-48.

[7] Nurian, A., & Sari, B. N. (2023). Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Google

Play Menggunakan Naïve Bayes. JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro

Terapan), 11(3 S1), 828 834.

[8] Pranata, Bagas Dwi, Mahdiyah, Umi, Kasih, Patmi. Pemodelan Gaya Belajar Siswa

dengan Menggunakan Support Vector Machine

[9] Pratiwi, R. W., Handayani, S. F., Dairoh, Af'idah, D. I., A, Q. R., & F, A. G.

(2021).Analisis Sentimen Pada Review Skincare Female Daily Menggunakan Metode

Support Vector Machine (SVM). Journal of Informatics, Information System, Software

Engineering and Applications (J. OF INISTA), 4(1), 40-46.

[10] Rahman, R. A., Pranatawijaya, V. H., & Sari, N. N. K. (2024). Analisis Sentimen

BerbasisAspek pada Ulasan Aplikasi Gojek. KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan

Sistem Informasi, 4(1),70-80.

[11] Tinaliah, & Elizabeth, T. (2022). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PrimaKu

MenggunakanMetode Support Vector Machine. Jatisi (Jurnal Teknik Informatika dan

Sistem Informasi), 9(4), 3436 3442.

Downloads

Published

2026-07-20

Issue

Vol. 10 No. 2 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026

Section

Articles

License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Analisis Sentimen dan Klasifikasi Aspek Ulasan Pengguna Mobile Legends dan Honor of Kings Menggunakan Support Vector Machine. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(2), 1690-1699. https://doi.org/10.29407/3bf8hc92