ANALISIS SENTIMEN TERHADAP GAME GENSHIN IMPACT MENGGUNAKAN BERT
Abstract
Dengan pesatnya peningkatan jasa internet di jaringan sosial, ada banyaknya informasi dalam jumlah besar terus-menerus dihasilkan secara langsung di saat yang sama. Akhir-akhir ini, analisis sentimen dengan menggunakan ulasan dan pesan telah menjadi topik penelitian yang populer dibicarakan di bidang Natural Langauage Processing. Selama bertahun-tahun, permainan online telah menjadi suatu aktivitas yang tidak bisa dipisahkan dari Sebagian besar orang, terlebih karena gangguan ekonomi yang disebabkan oleh virus Covid-19. Genshin Impact adalah salah satu permainan terkenal yang dikembangkan oleh miHoYo. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen dengan tujuan mengetahui apakah ulasan terpercaya yang dikumpulkan dari Google Play Store memiliki sentimen netral, baik atau sentimen buruk sehingga dapat membantu pengembangan permainan kedepannya. Diperlukan proses klasifikasi analisis sentimen otomatis untuk mengurangi kesalahan yang disebabkan oleh sumber daya manusia. Meskipun demikian, sangat jarang ditemukan studi yang membahas feature extraction dan deep learning models yang sesuai dengan kasus ini, terutama dalam bisnis permainan. Tahap proses penelitian ini adalah pengekstraksian data melalui Google Play Store, dan menggunakan Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) sebagai model kecerdasan buatan.
Moraref