RIZQULLAH, Bariq Jauhar (2024) Analisis Sentimen Ulasan Game Apex Legends pada Steam Menggunakan Naïve Bayes Classifier. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.
![[img]](http://repository.unsoed.ac.id/style/images/fileicons/other.png) |
PDF (Cover)
COVER-Bariq Jauhar Rizqullah- H1D019055-Skripsi-2024.pdf Download (299kB) |
|
PDF (Legalitas)
LEGALITAS-Bariq Jauhar Rizqullah-H1D019055-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (973kB) |
|
PDF (Abstrak)
ABSTRAK-Bariq Jauhar Rizqullah-H1D019055-Skripsi-2024.pdf Download (373kB) |
|
PDF (BabI)
BAB-I-Bariq Jauhar Rizqullah-H1D019055-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (267kB) |
|
PDF (BabII)
BAB-II-Bariq Jauhar Rizqullah-H1D019055-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (385kB) |
|
PDF (BabIII)
BAB-III-Bariq Jauhar Rizqullah-H1D019055-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (430kB) |
|
PDF (BabIV)
BAB-IV-Bariq Jauhar Rizqullah-H1D019055-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (470kB) |
|
PDF (BabV)
BAB-V-Bariq Jauhar Rizqullah-H1D019055-Skripsi-2024.pdf Download (255kB) |
|
PDF (DaftarPustaka)
DAFTAR PUSTAKA-Bariq Jauhar Rizqullah-H1D019055-Skripsi-2024.pdf Download (260kB) |
|
PDF (Lampiran)
LAMPIRAN-Bariq Jauhar Rizqullah-H1D019055-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (299kB) |
Abstract
Perkembangan video game sangat pesat yang mana sekarang bisa dimainkan secara online melalui beberapa platform. Salah satu platform yang sering digunakan adalah Steam, pada Steam terdapat ulasan untuk setiap gamenya tetapi beberapa ulasan bias dan ambigu. Dalam hal ini analisis sentimen berguna untuk mengetahui ulasan-ulasan tersebut mengandung hal positif seperti meningkatkan keterampilan strategis atau hal negatif seperti potensi kecanduan bermain, selain itu juga untuk mengetahui kinerja model mengindentifikasi ulasan-ulasan tersebut. Model analisis sentimen dibuat menggunakan metode Word2Vec dan Naive Bayes. Hasil dari penelitian ini didapatkan model analisis sentimen dengan akurasi sebesar 75%, presisi sebesar 83% dan recall sebesar 82% dan dari 4332 data ulasan, 3087 data positif dan 1245 data negatif sehingga dapat disimpulkan bahwa game Apex Legends diterima secara postif oleh pengguna.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Nomor Inventaris: | H24163 |
| Uncontrolled Keywords: | analisis sentimen, steam, Word2vec, Naïve Bayes |
| Subjects: | G > G9 Games S > S899 System analysis |
| Divisions: | Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mr. Bariq Jauhar Rizqullah |
| Date Deposited: | 20 May 2024 10:29 |
| Last Modified: | 20 May 2024 10:29 |
| URI: | http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/27207 |
Actions (login required)
 |
View Item |