Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Aplikasi Roblox Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier - Wibowo, Sukma Arif; Abdussalam (Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, 2026)
Perkembangan pesat aplikasi permainan daring seperti Roblox di Indonesia menghasilkan volume ulasan pengguna yang sangat besar di Google Play Store, yang memuat informasi berharga mengenai kepuasan dan keluhan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen berbasis aspek (Aspect-Based Sentiment Analysis) guna memetakan persepsi pengguna secara lebih mendalam ke dalam enam aspek, yaitu konten, performa, keamanan, monetisasi, grafis, dan layanan. Metode yang digunakan adalah algoritma Multinomial Naive Bayes dengan pembobotan fitur Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Pelabelan sentimen pada dataset dilakukan secara otomatis berdasarkan skor rating ulasan pengguna (bintang 1-2 untuk negatif, 3 untuk netral, dan 4-5 untuk positif) guna meminimalisir bias subjektivitas. Dataset yang digunakan berjumlah 49.507 ulasan yang dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data (class imbalance), penelitian ini mengimplementasikan algoritma Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Naive Bayes yang dioptimasi dengan SMOTE mencapai tingkat akurasi sebesar 74,48%. Analisis per aspek menunjukkan aspek Konten memiliki sentimen positif tertinggi (73,9%), sementara aspek keamanan memiliki sentimen negatif yang signifikan (51,6%). Kesimpulannya, penerapan SMOTE terbukti efektif mendongkrak performa deteksi kelas minoritas sehingga model mampu memetakan persepsi pengguna di berbagai spektrum emosi dengan seimbang.