ANALISIS SENTIMEN TERHADAP GAME CLASH OF CLANS BERDASARKAN ULASAN PEMAIN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

ANALISIS SENTIMEN TERHADAP GAME CLASH OF CLANS BERDASARKAN ULASAN PEMAIN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

• By Agustian Satria Bayu, Pasyah Ahmad Dani Tengku, Vinaro Lahenda, Santoso Rame, Purwadani Indah;
• Jurnal Nasional Terakreditasi
• 64
• 1-13

Hingga saat ini, game Clash of Clans masih populer dan mendapat banyak ulasan di Google Play
Store. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pemain menggunakan metode Support Vector
Machine (SVM). Sebanyak 3.287 ulasan dikumpulkan selama April-Mei 2025. Data diproses melalui
cleaning, case folding, word normalization, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Sentimen dilabeli
menjadi positif dan negatif untuk melatih model klasifikasi, dilanjutkan pembobotan kata dengan TF-IDF,
lalu diklasifikasikan menggunakan SVM. Hasil menunjukkan mayoritas ulasan bernada positif. Model yang
dibangun mampu mengklasifikasikan sentimen dengan baik, akurasi mencapai 89%. Temuan ini
diharapkan membantu pengembang memahami preferensi dan keluhan pemain, serta membuktikan bahwa
metode machine learning seperti SVM efektif dalam menganalisis sentimen secara otomatis, akurat, dan
efisien.

• Katakunci Analisis Sentimen, Clash of Clans, TF-IDF, Support Vector Machine
• URL https://e-jurnal.stmikbinsa.ac.id/simkom
• Penerbit Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Bina Bangsa, Kendari Sulawesi Tenggara

REFERENSI

R. Alfah, “Perancangan Game Untuk Murid Sekolah Dasar Bergenre Arcade Disertai Materi Soal
Pelajaran Dengan Model Addie,” Technol. J. Ilm., vol. 11, no. 1, p. 22, 2020, doi:
10.31602/tji.v11i1.2692.
P. W. Pranata S., A. Nugroho, and Roby Setiawan, “Perancangan Game Edukasi ‘Kabataku’ Untuk
Anak Sekolah Dasar Dengan Menggunakan Metode Quiz Team,” J. Inform. Dan Rekayasa
Komputer(JAKAKOM), vol. 4, no. 1, pp. 773–781, 2024, doi: 10.33998/jakakom.2024.4.1.1467.
Reinhard Louis Alfredo Tenau, “Bab 1 pendahuluan,” CClash Of Clans, vol. 2016, no. 2014, pp.
1–6, 2023, [Online]. Available: http://library.oum.edu.my/repository/725/2/Chapter_1.pdf
I. Siti Aisah, B. Irawan, and T. Suprapti, “Algoritma Support Vector Machine (Svm) Untuk Analisis
Sentimen Ulasan Aplikasi Al Qur’an Digital,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 6, pp.
3759–3765, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i6.8263.
Septi Putri, Yohanes Agung Apriyanto, and Andri Wijaya, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi
Deepl Pada Google Play Dengan Metode Support Vector Machine (Svm),” J. Sist. Inf., vol. 4, no.
2, pp. 59–66, 2023, doi: 10.32546/jusin.v4i2.2368.
M. A. A. T. Utami, P. Silvianti, and M. Masjkur, “Algoritme Support Vector Machine untuk
Analisis Sentimen Berbasis Aspek Ulasan Game Online Mobile Legends: Bang-Bang,” Xplore J.
Stat., vol. 12, no. 1, pp. 63–77, 2023, doi: 10.29244/xplore.v12i1.1064.
R. F. Ishar and A. Febrianto, “ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR PENGGUNA TERHADAP
GAME MOBA LOKAPALA DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA
SUPPORT VECTOR MACHINE dan menawan yang dapat dimainkan secara dapat dimainkan
secara bersamaan oleh jutaan pemain di Indonesia bahkan di seluruh du,” vol. 4, no. 2, pp. 1–9,
2024.
I. S. K. Idris, Y. A. Mustofa, and I. A. Salihi, “Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi
Shopee Mengunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Jambura J. Electr. Electron.
Eng., vol. 5, no. 1, pp. 32–35, 2023, doi: 10.37905/jjeee.v5i1.16830.
S. Fide, S. Suparti, and S. Sudarno, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Tiktok Di Google Play
Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm) Dan Asosiasi,” J. Gaussian, vol. 10, no. 3,
pp. 346–358, 2021, doi: 10.14710/j.gauss.v10i3.32786.
T. Tinaliah and T. Elizabeth, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PrimaKu Menggunakan Metode
Support Vector Machine,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 4, pp. 3436
3442, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i4.3586.
Dwi Tiyas Novitasari, M. A. Barata, and P. E. Yuwita, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter
Terhadap Skincare Dengan Metode Support Vector Machine (Svm),” INTI Nusa Mandiri, vol. 19,
no. 2, pp. 325–332, 2025, doi: 10.33480/inti.v19i2.6297.
M. M. Muttaqin, Wahyu Wijaya Widiyanto, A. W. Green Ferry Mandias, Stenly Richard Pungus,
S. A. H. Wiranti Kusuma Hapsari, E. F. B. Aslam Fatkhudin, Pasnur, and N. S. Mochammad
Anshori, Suryani, Pengenalan Data Mining, no. July. 2023.
P. Rahayu et al., Buku Ajar Data Mining, vol. 1, no. January 2024. 2024.
Asrumi, Analisis Sentimen Dan Penggalian Opini. Purbalingga, Jawa Tengah: EUREKA MEDIA

D. Purnamasari, Pengantar Metode Analisis Sentimen, Edisi Pert. Depok: Gunadarma Penerbit,
2023.
E. Dwi, K. Wardani, F. F. Yo, W. N. Meylugita, U. Katolik, and M. Charitas, “IMPLEMENTASI
ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK ANALISIS ULASAN IMPLEMENTATION OF THE
NAIVE BAYES ALGORITHM FOR USER REVIEW,” vol. 4, no. 1, pp. 13–24, 2025.
M. Haikal, M. Martanto, and U. Hayati, “Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Game
Online Pubg Mobile Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol.
7, no. 6, pp. 3275–3281, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i6.8174.
W. Nurfitri and A. Chowanda, “Analisis Sentimen Pada Kasus Positif Covid-19 Berdasarkan
Pemberitaan Media Di Indonesia Menggunakan Indobert,” Progresif J. Ilm. Komput., vol. 20, no.
1, p. 580, 2024, doi: 10.35889/progresif.v20i1.1897.
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.
A. F. Azmi and A. Voutama, “KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika PREDIKSI
CHURN NASABAH BANK MENGGUNAKAN KLASIFIKASI RANDOM FOREST DAN
DECISION TREE DENGAN EVALUASI CONFUSION MATRIX KOMPUTA : Jurnal Ilmiah
Komputer dan Informatika,” vol. 13, no. 1, 2024.
T. Nct, D. Menggunakan, and A. P. Wanda, “ANALISIS SENTIMEN DI MEDIA SOSIAL X
(Twitter) TERHADAP NCT DREAM MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,”
2024.
Oryza Habibie Rahman, Gunawan Abdillah, and Agus Komarudin, “Klasifikasi Ujaran Kebencian
pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan
Teknol. Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 17–23, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2700.
S. Rabbani, D. Safitri, N. Rahmadhani, A. A. F. Sani, and M. K. Anam, “Perbandingan Evaluasi
Kernel SVM untuk Klasifikasi Sentimen dalam Analisis Kenaikan Harga BBM,” MALCOM
Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 3, no. 2, pp. 153–160, 2023, doi:
10.57152/malcom.v3i2.897.
K. Putri et al., “Implementasi Algoritma Support Vector Machine dalam Klasifikasi Deteksi
Depresi dari Postingan pada Media Sosial,” J. Nas. Teknol. Inf. dan Apl., vol. 2, no. 1, pp. 193
202, 2023.
K. Kevin, M. Enjeli, and A. Wijaya, “Analisis Sentimen Pengunaaan Aplikasi Kinemaster
Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Ilm. Comput. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 89–98, 2024, doi:
10.58602/jics.v2i2.24.
M. D. Hendriyanto, A. A. Ridha, and U. Enri, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada
Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” INTECOMS J. Inf. Technol.
Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 1–7, 2022, doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3708.