PRAMUJA, RANGGA ARYA HEDY (2025) ANALISIS SENTIMEN OPINI PENGGUNA TWITTER TERKAIT WILAYAH FONTAINE PADA GAME GENSHIN IMPACT MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
|
Text (HAL COVER)
01 COVER.pdf Download (513kB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB I)
02 BAB 1.pdf Restricted to Registered users only Download (218kB) |
|
|
Text (BAB II)
03 BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (374kB) |
|
|
Text (BAB III)
04 BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (834kB) |
|
|
Text (BAB IV)
05 BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (976kB) |
|
|
Text (BAB V)
06 BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (210kB) |
|
|
Text (DAFTRA PUSTAKA)
07 DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (274kB) |
|
|
Text (LAMPIRAN)
08 LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (592kB) |
Abstract
Fontaine is the latest region in the game Genshin Impact, officially released on August 16, 2023. Inspired by 17th- and 18th-century French civilization, this region has sparked various responses on Twitter regarding players’ experiences in the new area. Twitter serves as the primary platform for expressing public opinions due to its dynamic and easily accessible nature. This study aims to analyze Twitter user sentiments toward the Fontaine region using two classification algorithms: Naïve Bayes and Support Vector Machine (SVM). The research process includes several stages, namely data collection using the crawling technique, data cleaning, automatic sentiment labeling using VADER, word weighting with TF-IDF, and classification with both algorithms. From 2,635 tweets analyzed after the cleaning process, the labeling results showed that 1,344 tweets were categorized as positive and 1,291 as negative. In the test dataset of 10% (264 tweets), Naïve Bayes classified 120 tweets (45.45%) as positive and 144 tweets (54.55%) as negative, while SVM classified 119 tweets (45.1%) as positive and 145 tweets (54.9%) as negative. Based on sentiment distribution by topic, the Quest theme dominated with 1,090 tweets, followed by Miscellaneous, Exploration, Design & Characters, OST & Music, and Events & Rewards. This analysis provides insights into the gaming community’s perception of the addition of the Fontaine region and can serve as a reference for game developers to better understand player opinions when developing new features or content. Keywords: Sentiment Analysis, Naïve Bayes, SVM, Twitter, Genshin Impact, Fontaine Fontaine merupakan wilayah terbaru dalam game Genshin Impact yang resmi dirilis pada 16 Agustus 2023. Terinspirasi oleh peradaban Prancis pada abad ke-17 dan ke-18, wilayah ini memunculkan beragam tanggapan di Twitter terkait pengalaman bermain di area baru tersebut. Twitter menjadi platform utama untuk menyuarakan opini publik karena sifatnya yang dinamis dan mudah diakses. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna Twitter terhadap wilayah Fontaine menggunakan dua algoritma, yaitu Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Proses penelitian mencakup beberapa tahapan, antara lain pengumpulan data menggunakan teknik crawling, pembersihan data, pelabelan sentimen secara otomatis menggunakan VADER, pembobotan kata dengan TF-IDF, serta klasifikasi menggunakan kedua algoritma tersebut. Dari 2.635 tweet yang dianalisis setelah proses pembersihan, hasil pelabelan menunjukkan bahwa 1.344 tweet dikategorikan sebagai positif dan 1.291 tweet sebagai negatif. Pada data uji sebesar 10% (264 tweet), Naïve Bayes mengklasifikasikan 120 tweet (45,45%) sebagai positif dan 144 tweet (54,55%) sebagai negatif, sedangkan SVM mengklasifikasikan 119 tweet (45,1%) sebagai positif dan 145 tweet (54,9%) sebagai negatif. Berdasarkan distribusi sentimen per tema, topik Quest mendominasi dengan 1.090 tweet, diikuti oleh Lain-lain, Eksplorasi, Desain & Karakter, OST & Musik, serta Event & Hadiah. Analisis ini memberikan wawasan tentang persepsi komunitas game terhadap penambahan wilayah Fontaine dan dapat menjadi referensi bagi pengembang game untuk memahami opini pemain dalam mengembangkan fitur atau konten baru. Kata Kunci: Analisis Sentimen, Naive Bayes, SVM, Twitter, Genshin Impact, Fontaine
Actions (login required)
 |
View Item |
