Skripsi

Prediksi kesuksesan game indie menggunakan decision tree / Marwa Khairunnisa

Abstrak
Game yang diterbitkan oleh publisher kecil dan biasanya belum memiliki dukungan finansial dan teknis biasa disebut dengan game indie. Dikarenakan belum memiliki banyak dukungan hal ini membuat game Indie sedikit sulit untuk bersaing dengan game dengan predikat AAA. Untuk itulah penting bagi developer mengetahui ketertarikan penggemar terhadap game tertentu dengan melihat pola yang berkembang di masyarakat. Dengan adanya pola tersebut maka diterapkan meetode prediksi yaitu Decision Tree untuk memprediksi apakah suatu game akan sukses ataukah tidak. Dataset yang dimiliki pada penelitian ini tidak memiliki label sehingga diperlukan proses clustering untuk memberikan label pada dataset. Dataset tersebut bersumber dari website Kaggle dengan total data sebanyak 476 instances. Dataset ini memiliki jumlah atribut sebanyak 12 dengan rincian 7 atribut bertipe data numerik yang bersifat kontinu dan 5 atribut bertipe data nominal. Dataset yang diterapkan pada penelitian ini belum memiliki label sehingga diperlukan tahap clustering sebagai upaya untuk melabeli dataset. Selain itu dilakukan uji coba dengan menggunakan berbagai teknik resampling yaitu menggunakan SMOTE dan Undersampling untuk mendapatkan pemilihan hasil resampling yang optimal. Hasil prediksi yang dihasilkan setelah melewati resampling dilakukan evaluasi menggunakan confusion matrix dengan melihat akurasi prediksi dan recall yang dihasilkan Berdasarkan hasil pengujian didapatkan kesimpulan bahwa hasil kinerja metode Decision Tree dengan menggunakan SMOTE dan jumlah cluster sama dengan 2 memiliki kinerja yang paling baik dibandingkan menggunakan teknik resampling lainnya atau tanpa menggunakan resampling sama sekali. Metode tersebut memperoleh nilai accuracy sebesar 99.04% precision sebesar 99 11% dan recall sebesar 99.05%.

Informasi Detail

DDC

Rs 741.58 KHA p

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2021.

Deskripsi Fisik

xiii, 61 lembar : il. ; 30 cm.

Bahasa

Indonesia

No Reg

00510/KI/22

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2021

Subjek

1. GAME INDIE - PEMASARAN
2. GAME ANIMASI
3. INDIE GAMES - MARKETING

Pembimbing

1. Harits Ar Rosyid ; 2. Agusta Rakhmat Taufani

Lampiran Berkas