Video game telah muncul sebagai salah satu bentuk hiburan paling populer di seluruh dunia, terutama melalui platform distribusi digital seperti Steam yang menyediakan akses ke lebih dari 30.000 game. Ulasan pengguna di Steam sangat penting bagi pengembang game untuk memahami kebutuhan konsumen dan meningkatkan kualitas produk. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna pada game Disco Elysium di Steam dengan menggunakan metode klasifikasi Random Forest yang dioptimalkan melalui seleksi fitur Chi-Square. Dataset yang digunakan mencakup 5.000 ulasan yang telah diberi label secara manual, dikategorikan sebagai sentimen positif atau negatif. Langkah preprocessing akan dilakukan untuk mempersiapkan data mentah menjadi data yang siap diolah pada klasifikasi model. Metode TF-IDF kemudian diterapkan untuk pembobotan kata, diikuti oleh Chi-Square untuk seleksi fitur guna mengurangi fitur yang tidak relevan. Model Random Forest diterapkan dengan penyetelan hyperparameter meng