Analisis Sentimen berbasis Aspek terhadap Ulasan Game Honkai Impact 3rd menggunakan IndoBERT

Abstrak

Dalam zaman digital saat ini, kemajuan teknologi berkembang dengan cepat dan semakin kompleks, menyajikan berbagai opsi hiburan, termasuk game online yang terhubung dengan Internet. Honkai Impact 3rd adalah contoh game action RPG 3D yang menggunakan IndoBERT untuk menganalisis sentiment ulasan pengguna terkait gameplay, performa, serta aspek player. IndoBERT, sebuah model sebelumnya yang sudah disesuaikan untuk bahasa Indonesia berdasarkan BERT, mempergunakan data set Indo4B dengan kapasitas melebihi 23GB text dalam bahasa Indonesia. Dataset ini mencakup 4 miliar kata formal dan non-formal dari bermacam sumber. Dalam proses pembangunan kosakata, IndoBERT dengan SentencePiece dengan tokenizer Byte Pair Encoding (BPE), suatu model untuk membagi dan menyatukan sub kata. SentencePiece sendiri merupakan tokenizer dan detokenizer sub kata yang bersifat bahasa-agnostik, didesain untuk memproses pesan berbasis otak. Dalam penilaian akurasi dari berbagai uji coba, model IndoBERT terbukti mampu melakukan klasifikasi dengan baik. Perubahan pada nilai ukuran batch ternyata memengaruhi akurasi, dan hasil rata-rata makro serta rata-rata berbobot menunjukkan fluktuasi karena adanya ketidakseimbangan dalam dataset yang digunakan. Evaluasi performa model IndoBERT menyimpulkan bahwa terdapat kecenderungan overfitting, di mana model terlalu memahami data latih tetapi mungkin kurang generalisasi. Akurasi yang dihasilkan adalah 0,82 untuk aspek gameplay, 0,75 untuk aspek performa, dan 0,86 untuk aspek player.