ANALISIS SENTIMEN TERKAIT OPINI MASYARAKAT TERHADAP PERKEMBANGAN E-SPORT MOBILE DI INDONESIA MENGGUNAKAN K NEAREST NEIGHBOR

Muhammad Kega Alamsyah
Nunik Pratiwi


DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v9i1.4927

Abstract


Fenomena E-sport mobile belakangan ini menjadi perbincangan pada kalangan masyarakat indonesia. banyak masyarakat berpendapat bahwa E-sport mobile ini merupakan sebuah bentuk hiburan baru dan menarik serta juga dapat membuka peluang bagi anak-anak muda yang ingin berkembang ke dunia profesional. Tetapi selain pendapat positif pasti ada juga pendapat negatif tentang E-sport mobile ini, banyak pendapat ini juga berasal dari para orang tua. Analisis sentimen berguna untuk mengolah data dari opini masyarakat luas dan mengklasifikasi opini atau pendapat tersebut ke dalam bentuk positif dan negatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana sentimen masayarakat terhadap perkembangan E-sport mobile di indonesia, apakah bidang ini mengarah ke hal yang positif atau negatif.  Pada penelitian ini data didapat dari tweet pada media sosial twitter, dan meggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor. Hasil sentimen yang didapat dari penelitian adalah didominasi oleh sentimen positif.  Pada proses Klasifikasi dibagi dua skenario yaitu pembagian data 70:30 dan 80:20, didapat hasil yang lebih optimal pada skenario dua yaitu pembagian data dengan rasio 80:20 dengan akurasi sebesar 84,66%.

Keywords


E-sport; Game Online; K-Nearest neighbor; Analisis Sentimen; Twitter

Full Text:

PDF

Article Metrics :

References


F. Kurniawan, “E-Sport dalam Fenomena Olahraga Kekinian,” Jorpres (Jurnal Olahraga Prestasi), vol. 15, no. 2, pp. 61–66, Jan. 2020, doi: 10.21831/jorpres.v15i2.29509.

R. Qomarrullah, S. A. Kesumawati, S. Suratni, U. Pakasi, T. S. Guntoro, and L. W. S, “Sosialisasi tentang E-sport pada Mahasiswa S1 Penjaskesrek Universitas Binadarma Palembang sebagai Peluang Bisnis Digital Masa Depan,” Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia, vol. 2, no. 4, pp. 1319–1324, Jul. 2022, doi: 10.54082/jamsi.428.

S. Nugroho, S. Sumarjo, A. Nasrulloh, and K. W. Pratama, “Impact of e-sport games on the character building and sports culture,” Jurnal Keolahragaan, vol. 10, no. 1, pp. 91–100, Apr. 2022, doi: 10.21831/jk.v10i1.48310.

Indri, “Perkembangan Esports di Indonesia Sampai Tahun 2020,” INDOESPORTS. Accessed: Oct. 08, 2023. [Online]. Available: https://www.indoesports.com/news/esports-bisnis/perkembangan-esports-indonesia-sampai-tahun-2020

K. Prawajasena, “Elektronik Sports Jurnalistik dalam Acara" eSports Star Indonesia",” Prosiding Konferensi Nasional Komunikasi, vol. 3, no. 1, pp. 29–39, 2020.

K. Azwar and M. Mailindawati, “DAMPAK ESPORT GAMES TERHADAP TINGKAT EMOSIONAL DAN PRESTASI BELAJAR REMAJA DI KOTA LHOKSEUMAWE PROVINSI ACEH TAHUN 2020,” Visipena, vol. 11, no. 2, pp. 255–265, Dec. 2020, doi: 10.46244/visipena.v11i2.1208.

Vika Azkiya Dhini, “Jumlah Gamers Indonesia Terbanyak Ketiga di Dunia.” Accessed: Oct. 08, 2023. [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/02/16/jumlah-gamers-indonesia-terbanyak-ketiga-di-dunia

“Indonesia,” Esport Earnings. Accessed: Nov. 15, 2023. [Online]. Available: https://www.esportsearnings.com/countries/id

E. F. Mumtaz, S. K. Ragamustari, and F. B. Hirawan, “The Impact of the E-Sport Curriculum Toward Online Game Addiction,” TAZKIYA: Journal of Psychology, vol. 9, no. 1, pp. 29–39, May 2021, doi: 10.15408/tazkiya.v9i1.19986.

A. Tanggu Mara, E. Sediyono, and H. Purnomo, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sen-timen Metode Pembelajaran Dalam Jaringan (DARING) Di Universitas Kristen Wira Wacana Sumba,” Jointer - Journal of Informatics Engineering, vol. 2, no. 01, pp. 24–31, Jun. 2021, doi: 10.53682/jointer.v2i01.30.

F. Rizqi Irawan, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNA GOJEK MENGGUNAKAN METODE K-NEARSET NEIGHBORS,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 62–68, Apr. 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.4267.

Yunitasari, H. S. Hopipah, and R. Mayasari, “Optimasi Backward Elimination untuk Klasifikasi Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritme k-nearest neighbor (k-NN) and Naive Bayes,” Technomedia Journal, vol. 6, no. 1, pp. 99–110, Jul. 2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.1531.

M. F. El Firdaus, N. Nurfaizah, and S. Sarmini, “Analisis Sentimen Tokopedia Pada Ulasan di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” JURIKOM (Jurnal Riset Komput-er), vol. 9, no. 5, pp. 1329–1336, 2022.

E. W. Sholeha, S. Yunita, R. Hammad, V. C. Hardita, and K. Kaharuddin, “Analisis Sentimen Pada Agen Perjal-anan Online Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor,” JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, vol. 3, no. 4, pp. 203–208, Jan. 2022, doi: 10.35746/jtim.v3i4.178.

R. Ardianto, T. Rivanie, Y. Alkhalifi, F. S. Nugraha, and W. Gata, “SENTIMENT ANALYSIS ON E-SPORTS FOR EDUCATION CURRICULUM USING NAIVE BAYES AND SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi, vol. 13, no. 2, pp. 109–122, Jul. 2020, doi: 10.21609/jiki.v13i2.885.

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,” Journal of Ani-mation and Games Studies, vol. 7, no. 2, pp. 117–144, Oct. 2021, doi: 10.24821/jags.v7i2.5162.

D. Apriliani, A. Susanto, M. F. Hidayattullah, and G. W. Sasmito, “Sentimen Analisis Pandangan Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid 19 Menggunakan K-Nearest Neighbors,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengem-bangan IT, vol. 8, no. 1, pp. 34–37, Jan. 2023, doi: 10.30591/jpit.v8i1.4759.

D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika), vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.

D. Alita, Y. Fernando, and H. Sulistiani, “IMPLEMENTASI ALGORITMA MULTICLASS SVM PADA OPINI PUBLIK BERBAHASA INDONESIA DI TWITTER,” Jurnal Tekno Kompak, vol. 14, no. 2, p. 86, Aug. 2020, doi: 10.33365/jtk.v14i2.792.

F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Jurnal Linguistik Komputasional (JLK), vol. 5, no. 1, p. 34, Apr. 2022, doi: 10.26418/jlk.v5i1.79.

W. Yulita, “Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 2, p. 1, Aug. 2021, doi: 10.33365/jdmsi.v2i2.1344.

A. N. Ulfah and M. K. Anam, “Analisis Sentimen Hate Speech Pada Portal Berita Online Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 7, no. 1, pp. 1–10, Apr. 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i1.196.

A. Santosa, I. Purnamasari, and R. Mayasari, “Pengaruh Stopword Removal dan Stemming Terhadap Performa Klasifikasi Teks Komentar Kebijakan New Normal Menggunakan Algoritma LSTM,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 6, no. 1, pp. 81–93, 2022.

E. A. Lisangan, A. Gormantara, and R. Y. Carolus, “Implementasi Naive Bayes pada Analisis Sentimen Opini Masyarakat di Twitter Terhadap Kondisi New Normal di Indonesia,” KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 1, Apr. 2022, doi: 10.24002/konstelasi.v2i1.5609.

H. C. Husada and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen Pada Maskapai Penerbangan di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika, vol. 10, no. 1, pp. 18–26, Feb. 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.

D. Pajri, Y. Umaidah, and T. N. Padilah, “K-Nearest Neighbor Berbasis Particle Swarm Optimization untuk An-alisis Sentimen Terhadap Tokopedia,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 2, Aug. 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2658.

S. D. Fritama, Y. R. Ramadhan, and M. A. Komara, “Analisis Sentimen Review Produk Acne Spot Treatment di Female Daily Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 1, pp. 134–143, 2023.

J. F. Sianipar, Y. R. Ramadhan, and I. Jaelani, “Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 1, pp. 360–367, 2023.

A. Tanggu Mara, E. Sediyono, and H. Purnomo, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sen-timen Metode Pembelajaran Dalam Jaringan (DARING) Di Universitas Kristen Wira Wacana Sumba,” Jointer - Journal of Informatics Engineering, vol. 2, no. 01, pp. 24–31, Jun. 2021, doi: 10.53682/jointer.v2i01.30.

F. Novianti and K. R. N. Wardani, “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP DATA TWEET TRAVELOKA SELAMA RAPID TEST ANTIGEN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 8, no. 3, pp. 922–933, Aug. 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i3.3973.

A. Halimi, K. Kusrini, and M. R. Arief, “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT INDONESIA TERHADAP PEMBELAJARAN ONLINE DARI DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN LEXICON DAN K-NEAREST NEIGHBOR,” COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi, vol. 2, no. 1, pp. 18–28, Aug. 2021, doi: 10.33650/coreai.v2i1.2283.