Identifikasi aspek utama dalam ulasan game menggunakan Neural Network

ABSTRAK:

Peran industri game sangat besar dalam ekonomi saat ini dengan memberikan kontribusi penting terhadap pertumbuhan ekonomi. Menurut Fortune Busines Insights, pada tahun 2023 nilai pasar game global melampaui USD $200 miliar, menunjukkan pertumbuhan yang sangat kuat melebihi banyak sektor hiburan tradisional. Ulasan atau review pengguna diperlukan untuk pertumbuhan industri game yang berkelanjutan. Namun, meskipun ulasan memberikan banyak wawasan, sifatnya yang tidak terstruktur dan subjektif sering kali menjadi tantangan bagi pengembang. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi aspek-aspek utama pada ulasan game yang terbagi menjadi 3 kategori utama, yaitu gameplay, Graphics, dan Story dari ulasan pengguna secara otomatis menggunakan neural network. Diantara 5 model yang dilatih berdasarkan skenario pengujian, Model 4 dengan rasio data training dan testing 60:40, learning rate 0,01, dan toleransi error 1e-10 memberikan peforma terbaik dengan presentase akurasi 90% dan hasil rata-rata presentase pressicion 89%, recall 91%, F1-score 90%.

ABSTRACT:

The role of the gaming industry is immense in today's economy by making important contributions to economic growth. According to Fortune Business Insights In 2023, the value of the global gaming market surpassed USD $200 billion, showing very strong growth exceeding many traditional entertainment sectors. User reviews are necessary for the continued growth of the gaming industry. However, while reviews provide many insights, their unstructured and subjective nature often poses a challenge for developers. The purpose of this research is to identify the main aspects of the game reviews which are divided into 3 main categories namely gameplay, Graphics, and Story from user reviews automatically using neural networks. Among the 5 models trained based on the test scenario, Model 4 with a training and testing data ratio of 60:40, a learning rate of 0,01, and an error tolerance of 1e-10 provides the best performance with an Accuracy percentage of 90% and an average percentage of precision 89%, recall 91%, F1-score 90%.

مستخلص البحث:

إن دور صناعة الألعاب هائل في اقتصاد اليوم من خلال تقديم مساهمات مهمة في النمو الاقتصادي. وفقًا لـ فورتشن بيزنس إنسايتسفي عام 2023، تجاوزت قيمة سوق الألعاب العالمية 200 مليار دولار أمريكي، مما يدل على نمو قوي للغاية يتجاوز العديد من قطاعات الترفيه التقليدية. مراجعات المستخدمين ضرورية لاستمرار نمو صناعة الألعاب. ومع ذلك، على الرغم من أن المراجعات توفر العديد من الرؤى، إلا أن طبيعتها غير المنظمة والذاتية غالبًا ما تشكل تحديًا للمطورين. الغرض من هذا البحث هو تحديد الجوانب الرئيسية لمراجعات الألعاب التي تنقسم إلى 3 فئات رئيسية وهي طريقة اللعب والرسومات والقصة من مراجعات المستخدمين تلقائيًا باستخدام الشبكات العصبية، ومن بين النماذج الخمسة التي تم تدريبها بناءً على سيناريو الاختبار، يوفر النموذج 4 بنسبة بيانات تدريب واختبار 60:40، ومعدل تعلم 0,01، ومعدل خطأ بنسبة 0,00001 أفضل أداء بنسبة دقة 90% ومتوسط نسبة ضغط 89%، واستدعاء 91%، ودرجة F1-score 90%.