ANALISIS SENTIMEN ULASAN FREE FIRE MENGGUNAKAN NAIVE BAYES LOGISTIC REGRESSION

Authors

  • Aditya Bachtiar Universitas Bina Sarana Inofrmatika
  • Muhammad Jabbar Hawali Universitas Bina Sarana Inofrmatika
  • Nicolas Clinton Simbolon Universitas Bina Sarana Informatika
  • Denis Ardan Maulana Universitas Bina Sarana Informatika
  • Recha Abriana Anggraini Universitas Bina Sarana Informatika

DOI:

https://doi.org/10.24076/joism.2026v7i2.2433

Keywords:

Analisis Sentimen, Free Fire, Naive Bayes, Logistic Regression, Text Mining

Abstract

Abstraksi

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya volume ulasan pengguna game Free Fire di Google Play Store yang berpotensi menjadi sumber evaluasi penting bagi pengembang, namun memiliki permasalahan ketidakseimbangan kelas sentimen. Tujuan penelitian adalah membandingkan kinerja algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression dalam analisis sentimen ulasan berbahasa Indonesia. Dataset terdiri dari 12.574 ulasan periode Januari 2024–Juni 2025 yang dikumpulkan melalui web scraping dan diberi label biner berdasarkan rating bintang, dengan dominasi sentimen positif sebesar 86,8%. Proses praproses meliputi case folding, normalisasi emoji dan URL, penghapusan stopword bertema game, stemming bahasa Indonesia, serta ekstraksi fitur TF-IDF n-gram (1,2) yang dioptimalkan menggunakan GridSearchCV 10-fold. Evaluasi difokuskan pada akurasi, precision, recall, dan F1-score untuk mengakomodasi ketidakseimbangan kelas. Hasil menunjukkan Logistic Regression unggul dengan akurasi 81,63% dan F1-score 87,91%, sedangkan Naïve Bayes memiliki recall tinggi namun akurasi lebih rendah. Temuan ini menegaskan efektivitas Logistic Regression untuk analisis sentimen ulasan game skala besar di Indonesia.

References

[1] R. P. Setiawan, B. Irawan, and W. P. Prihartono, “Analisis Sentimen Ulasan Growtopia Di Google Play Store Menggunakan Naïve Bayes Classifier Untuk Identifikasi Kebutuhan Pengguna,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 13, no. 2, 2025, doi: 10.23960/jitet.v13i2.6415.

[2] M. K. Alamsyah and N. Pratiwi, “Analisis Sentimen Terkait Opini Masyarakat Terhadap Perkembangan E-Sport Mobile Di Indonesia Menggunakan K Nearest Neighbor,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 9, no. 1, pp. 349–359, 2024, doi: 10.29100/jipi.v9i1.4927.

[3] P. G. Yehova, J. Jessica, and M. I. Jambak, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan SVM pada Ulasan Google Playstore Mobile Legends Bang Bang,” Device, vol. 14, no. 1, pp. 140–149, 2024, doi: 10.32699/device.v14i1.7052.

[4] N. Kadek Feby Puspita Dewi, I. Gede Iwan Sudipa, I. Wayan Sunarya, N. Wayan Jeri Kusuma Dewi, and A. Suryanti Kusuma, “Sentiment Analysis of Roblox Game Reviews on Google Play Store Using Lexicon-SVM Integration,” J. dan Penelit. Tek. Inform., vol. 9, no. 4, pp. 1863–1876, 2025, [Online]. Available: https://doi.org/10.33395/sinkron.v9i4.15272

[5] A. H. Nurdy, A. Rahim, and Arbansyah, “Analisis Sentimen Ulasan Game Stumble Guys Pada Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Teknika, vol. 13, no. 3, pp. 388–395, 2024, doi: 10.34148/teknika.v13i3.993.

[6] W. J. P. Rohim Nur Rahman, Abdul Rahim, “Analisis Sentimen Ulasan Game eFootball 2024 pada Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Inform., vol. 01, no. 3, pp. 39–44, 2025, doi: Jurnal Ilmiah Informatika.

[7] S. Mujilahwati and M. A. Ubaydillah, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Game Mobile Legends dengan Pendekatan Decision Tree untuk Evaluasi Pengalaman Pengguna Teknik Informatika , Fakultas Teknik , Universitas Islam Lamongan , Indonesia Aspect-Based Sentiment Analysis on Mobile Leg,” vol. 4, no. 11, pp. 325–333, 2024.

[8] M. Y. Febrianta, S. Widiyanesti, and S. R. Ramadhan, “Analisis Ulasan Indie Video Game Lokal pada Steam Menggunakan Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Berbasis Latent Dirichlet Allocation,” J. Animat. Games Stud., vol. 7, no. 2, pp. 117–144, 2021, doi: 10.24821/jags.v7i2.5162.

[9] D. Kusnanda and A. Permana, “Implementation of Naive Bayes Classifier (NBC) for Sentiment Analysis on Twitter in Mobile Legends,” Int. J. Sci. Technol. Manag., vol. 4, no. 5, pp. 1132–1138, 2023, doi: 10.46729/ijstm.v4i5.935.

[10] D. Y. Saraswati, M. R. Handayani, K. Umam, and M. I. Mustofa, “Sentiment Classification of MyPertamina Reviews Using Naïve Bayes and Logistic Regression,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 9, no. 4, pp. 1319–1325, 2025, doi: 10.30871/jaic.v9i4.9723.

[11] M. Rizky Hanafi and R. Kurniawan, “Sentiment Analysis on Sirekap App Reviews on Google Play Using Naive Bayes Algorithm,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 4, no. October, pp. 1578–1586, 2024.

[12] J. Informatika, I. Dikusuma, and Y. Widjaja, “Perbandingan Naïve Bayes dan Logistic Regression untuk An- alisis Sentimen Ulasan Produk Skincare di Tokopedia,” 2025.

[13] N. Muhammad, A. Ghazali, Y. Sibaroni, and N. M. Al-Ghazali, “JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi 1257 Sentiment Classification in E-Commerce using Naïve Bayes and Combined Lexicon-N-Gram Features SENTIMENT CLASSIFICATION IN E-COMMERCE USING NAÏVE BAYES AND COMBINED LEXICON-N-GRAM FEATURES,” vol. 10, no. 2, pp. 1257–1271, 2025, [Online]. Available: https://doi.org/10.29100/jipi.v10i2.6157

[14] R. Rahmadani, A. Rahim, and R. Rudiman, “Analisis Sentimen Ulasan ‘Ojol the Game’ Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan Model Ekstraksi Fitur Tf-Idf Untuk Meningkatkan Kualitas Game,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 12, no. 3, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i3.4988.

[15] Nevita Cahaya Ramadani, “Analisis Sentimen Untuk Mengukur Ulasan Pengguna Aplikasi Mobile Legend Menggunakan Algoritma Naive Bayes, SVM, Random Fores, Decision Tree, dan Logistic Regression Nevita,” JSI J. Sist. Inf., vol. 16, no. 1, pp. 123–138, 2024.

[16] R. Nauli et al., “Analisis Sentimen Pengguna X Terhadap Coretax Menggunakan Naïve Bayes dan Logistic Regression Pendahuluan Metode Penelitian,” vol. 24, no. September, pp. 327–336, 2025.

[17] Y. R. Z. Mustopo and Afiyati, “Analisis Sentimen Proyek Strategis Nasional Food Estate Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, Logistic Regression dan Support Vector Machine,” vol. 9, no. June, pp. 485–494, 2025.

[18] V. No, G. S. Rasyad, and W. Maharani, “Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika Logistic Regression and Naïve Bayes Comparison in Classifying Emotions on Indonesian X Social Media,” vol. 9, no. 1, pp. 31–40, 2025, doi: 10.29408/edumatic.v9i1.29120.

Downloads

Published

2026-01-28

Issue

Vol. 7 No. 2 (2026): Januari (On Progress)

Section

Articles

License

Copyright (c) 2026 Journal of Information System Management (JOISM)

Creative Commons License

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

How to Cite

ANALISIS SENTIMEN ULASAN FREE FIRE MENGGUNAKAN NAIVE BAYES LOGISTIC REGRESSION. (2026). Journal of Information System Management (JOISM), 7(2), 275-282. https://doi.org/10.24076/joism.2026v7i2.2433