## Klasifikasi Perilaku Pemain Game Online Menggunakan Naïve Bayes Berbasis Paticle Swarm Optimization
Sujiliani Heristian 1* , Rian Septian Anwar 2 , Hanggoro Aji Al kautsar 3
1 Program Studi Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Senen, Jakarta Pusat-10420, Indonesia
2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Senen, Jakarta Pusat-10420, Indonesia
e-mail: 1 Sujiliani.she@bsi.ac.id , 2 rian.ptn@bsi.ac.id , 3 Hanggoro.hgr@bsi.ac.id
(*) Corresponding Author
Artikel Info : Diterima : 03-07-2024 | Direvisi : 25-07-2024 | Disetujui : 25-07-2024
Abstrak - Banyak studi telah dilakukan untuk memahami perilaku pemain akibat pertumbuhan pesat game online. Memahami  dan  mengklasifikasikan  perilaku  pemain  game  online  secara  akurat  menjadi  penting,  terutama mengingat pertumbuhan pesat industri game online yang berdampak signifikan pada aspek sosial dan ekonomi. Penelitian ini, kami menggunakan metode Naive Bayes yang dioptimalkan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk menganalisis klasifikasi perilaku pemain game online. Akurasi klasifikasi dari metode dasar adalah 75,09%, dan  nilai  Area  Under  the  Curve  (AUC)  adalah  0,798.  Kami  memakai  optimasi  PSO  pada  Naïve  Bayes  untuk meningkatkan  kinerja  model.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kombinasi  Naïve  Bayes  dan  PSO meningkatkan akurasi klasifikasi menjadi 95,28% dengan nilai AUC 0,990. Ini merupakan peningkatan signifikan yang  menunjukkan  bahwa  penggabungan  algoritma  PSO  dengan  Naive  Bayes  dapat  menghasilkan  klasifikasi perilaku pemain game online yang lebih baik. Temuan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi berarti dalam merancang strategi yang dapat meningkatkan pengalaman bermain.
Kata Kunci : Klasifikasi, Naïve Bayes, Particle Swarm Optimization , Game Online
Abstracts - Extensive research has been carried out to comprehend player behavior due to the rapid expansion of online  gaming.  In  this  study,  we  employ  the  Naive  Bayes  method  enhanced  with  Particle  Swarm  Optimization (PSO) to classify the behaviors of online game players. The baseline method achieves a classification accuracy of 75.09% and an Area Under the Curve (AUC) of 0.798. By applying PSO-based optimization to Naïve Bayes, we aim  to  enhance  model  performance.  The  results  indicate  that  combining  Naïve  Bayes  with  PSO  boosts classification  accuracy  to  95.28%  with  an  AUC  of  0.990.  This  represents  a  significant  advancement, demonstrating that integrating the PSO algorithm with Naive Bayes can lead to more effective classification of online game player behavior. These findings are expected to contribute significantly to developing strategies that enhance the gaming experience.
Keywords : Classification, Naïve Bayes, Particle Swarm Optimization, Online Games

## PENDAHULUAN
Game  adalah  teknologi  multimedia.  Permainan  ini  terdiri  dari  set  peraturan  yang  dirancang  untuk menciptakan situasi persaingan yang terdiri dari dua atau lebih pemain, di mana strategi tertentu ditetapkan untuk menentukan  kemenangan  atau  kekalahan  tim.  (Julyantari,  Hartati,  &  Sudarma,  2019).  Game  pada  dasarnya bertujuan  untuk  menghibur.  Dalam  bahasa  Inggris,  kata  "game"  berarti  "pemainan"  (Hoffmann,  Martin,  & Weinhardt,  2019).  Permainan  dianggap  sebagai  aktivitas  yang  kompleks  dengan  peraturan,  permainan,  dan budaya. Dalam permainan, pemain berinteraksi dengan sistem, dan konflik yang terjadi di dalamnya dapat menjadi buatan atau rekayasa. Salah satu kebiasaan modern manusia adalah bermain game (Ernawati, Wati, Nuris, Marita, &  Yulia,  2020).  Game  adalah  aktivitas  yang  menyenangkan,  sehingga  banyak  orang,  dari  semua  usia,  suka bermain. (Suci Pania & Hidayati, 2024).
Game online merupakan salah satu bentuk hiburan yang paling digemari saat ini. Game online tidak hanya dimanfaatkan  untuk  rekreasi  semata,  namun  juga  membentuk  komunitas  dan  budaya  tersendiri,  khususnya  di
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
kalangan remaja. Fenomena ini memunculkan berbagai perilaku yang menarik untuk dipelajari dan diklasifikasi. (Sidiq, Dermawan, & Umaidah, 2020).
Game  online  adalah  permainan  yang  bisa  diakses  melalui  internet  atau  jaringan  online.  (Kurnada  & Iskandar, 2021). Selain itu, game online dimainkan secara langsung atau bersamaan. Meskipun para pemain berada di lokasi yang berbeda, mereka tetap harus terhubung ke internet. (Putra, Rozak, Perdana, & Maesharoh, 2019). Menurut (Prasetya & Ependi, 2022), terdapat beberapa kategori atau tipe game online.
Sebenarnya, game online dapat memberikan dampak positif ketika digunakan sebagai alat hiburan, karena dapat mengurangi kelelahan dan stres, seperti yang diungkapkan dalam penelitian. (Novrialdy, 2019).
Untuk  menangani  berbagai  masalah,  data  mining  berperan  dalam  menyediakan  informasi  yang  tepat melalui metode pemrosesan data yang efektif. Ini melibatkan identifikasi hubungan dan pola dalam  data dalam menyelesaikan  masalah  spesifik.  Merode  klasifikasi  atau  pengelompokan  dalam  data  mining  digunakan  untuk mengelompokkan data ke dalam kategori atau tujuan tertentu berdasarkan atribut yang berbeda. (Fauzan Adzim, Budianita, Nazir, & Syafria, 2023). Penelitian ini akan mempermudah pelacakan klasifikasi perilaku pemain game online. Data yang diperoleh selama pengolahan game online akan digunakan untuk menentukan tingkat kesulitan dari  game  tersebut.  Hasil  pengolahan  data  tersebut  kemudian  dapat  dimanfaatkan,  misalnya  untuk mengembangkan game yang lebih menarik, strategi pemasaran yang lebih efektif, dan upaya mengatasi dampak negatif kecanduan game. dimana data yang diolah dapat dijadikan acuan perilaku pemain game online (Arinal & Purnomo, 2023). Dalam data mining, model algoritma klasifikasi mampu mengindikasikan seberapa akurat sistem membagi data. Selain itu, teknik validasi model yang umum digunakan, seperti validasi silang K-Fold, membantu dalam menilai kinerja klasifikasi. Teknik ini memeriksa akurasi model dengan menggunakan data tertentu. Untuk metode  k-fold  cross-validation,  dataset  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  pelatihan  dan  data  pengujian (Titimeidara & Hadikurniawati, 2021).
Kajian relevan berikutnya adalah penerapan Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan penerima manfaat program Keluarga Harapan. Penelitian ini menggunakan data dari 82 sampel penerima manfaat program tersebut untuk tahun 2020. Akurasi yang diperoleh dari studi ini adalah 88%. (Pratama, Widodo, & Shofia, 2021).
Metode yang diterapkan untuk klasifikasi ini adalah Naïve Bayes yang dikenal sebagai algoritma klasifikasi yang sederhana namun efektif (Kim & Lee, 2022). Naïve Bayes beroperasi berdasarkan prinsip probabilitas dan teorema Bayes, di mana asumsi independensi antar fitur digunakan untuk menyederhanakan perhitungan (Ren & Wang,  2020).  Meski  berdasarkan  asumsi  sederhana,  metode  ini  terbukti  cukup  andal  dalam  berbagai  aplikasi klasifikasi (Asmiati & Fatmawati, 2020). Namun untuk meningkatkan akurasi dan performa metode Naïve Bayes, kami  menggabungkannya  dengan  Particle  Swarm  Optimization  (PSO).  (Taofik  Safrudin,  Tri  Pranoto,  & Hadikristanto, 2023). PSO adalah algoritma optimasi yang didasarkan pada perilaku sosial dari kawanan burung dan ikan. Algoritma ini berfungsi dengan mengoptimalkan sekumpulan kandidat solusi berdasarkan fungsi tujuan tertentu (Ishi, Patil, & Patil, 2022). Dalam klasifikasi, PSO digunakan untuk mengoptimalkan parameter Naïve Bayes untuk mencapai kinerja yang lebih baik (Swari, Rachmawan, & Putra, 2023).
Pentingnya  memahami  dan  mengklasifikasikan  perilaku  pemain  game  online  secara  akurat,  terutama mengingat pertumbuhan pesat industri game online yang berdampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan sosial  dan  ekonomi.  Dalam  studi  ini,  tujuan  penelitian  adalah  untuk  mengembangkan  model    klasifikasi  yang efektif  untuk  perilaku  pemain  game  online  dengan  menggabungkan  kekuatan  Naïve  Bayes  dan  PSO.  Kami berharap pendekatan ini dapat memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pemahaman perilaku pemain game online serta penerapan pengetahuan tersebut untuk berbagai tujuan praktis.

## METODE PENELITIAN
Kerangka  penelitian  yang  menjelaskan  aktivitas  dalam  penelitian  ini  digambarkan  secara  visual  pada Gambar  1  yang  memuat  beberapa  langkah.  Ketidakpastian  dalam  menentukan  algoritma  yang  tepat  untuk mengklasifikasikan  pemain  game  online  merupakan  tantangan  utama  dalam  penelitian  ini.  Metode  optimasi algoritma Naive Bayes yang berbasis pada optimasi partikel gerombolan adalah hasil akhir dari penelitian ini. Pada tahap  pengukuran,  digunakan  kurva  validasi  silang,  matriks  kebingungan,  dan  karakteristik  operasi  penerima (ROC).  Software  RapidMiner  Studio 8.0  diterapkan  pada  tahap pengembangan  aplikasi  yang  digunakan  sesuai kerangka penelitian yang ditetapkan..
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber: Hasil Penelitian (2024) Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisa Data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  363  catatan,  yang  diperoleh  dari https://www.kaggle.com/datasets/rabieelkharoua/predict-online-gaming-behavior-dataset  dan  di  filter  sesuai dengan usia remaja dari pemain game online. Variabel pada penelitian ini terdiri dari Age, Gender, Game Genre, Play Time Hours, In Game Purchases, Game Difficulty, Sessions Per Week, Avg Session Duration Minutes, Player Level,  Achievements  Unlocked dan Engagement  Level .  Dalam  dataset  ini,  variabel  Engagement  Level  menjadi target  dengan  status  Low  dan  High.  Tabel  1  merinci  contoh  data  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengujian algoritma.
Tabel 1. Sampel Dataset A ge Gen der Game Genre Play Time Hours In Game Purch ases Game Diffic ulty Sessio ns PerW eek Avg Sessio n Durat ion Minu tes Pla yer Lev el Achieve ments Unlocke d Engage ment Level 18 Fem ale Simula tion 2.285.867.253.9 38.610 0 Easy 3 67 35 2 Low 15 Male Strateg y 9.744.040.836.9 20.970 1 Hard 4 32 33 42 Low 18 Fem ale Sports 4.456.026.910.7 68.440 0 Easy 16 121 10 35 High 16 Fem ale Strateg y 13.774.599.336. 278.300 1 Easy 14 102 54 44 High 15 Male RPG 6.109.435.687.0 12.860 1 Easy 6 61 54 37 High 17 Male Sports 1.406.146.598.2 21.750 0 Easy 9 24 27 44 Low 16 Fem ale Sports 8.522.964.189.5 58.120 0 Easy 2 161 29 8 Low 15 Fem ale Simula tion 8.952.150.802.0 51.540 0 Easy 1 135 35 31 High
Sumber: Hasil Penelitian (2024)
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## B. Pengujian Model
Langkah-langkah menganalisis serta mengukur kinerja model yang digunakan untuk memberikan akurasi dan nilai AUC dilakukan Melalui proses pengujian pada model yang diusulkan, penelitian ini mengimplementasikan Software RapidMiner  Studio  8.0.  Perangkat  lunak  ini  digunakan  dengan  metode  statistik  yang  memfasilitasi evaluasi kinerja model, terutama validasi silang 10 kali lipat. Selain itu, metode evaluasi melibatkan penggunaan matriks kebingungan dan kurva ROC.
1. Confusion Matrix
a. Algoritma Naïve Bayes
Tabel 2 menjelaskan penggunaan matriks kebingungan pada algoritma Naïve Bayes. Jika terdapat 59 catatan yang tergolong “High” yang diestimasi berdasarkan data sebenarnya, maka terdapat 47 record yang diestimasi “Medium” namun hasil yang diperoleh adalah “High”. Kemudian 155 record yang tergolong “Medium” dianggap sesuai, kemudian 24 record yang tergolong “High” namun hasil yang didapat adalah “Medium”.
Tabel 2. Model Confusion Matrixuntuk Algoritma Naïve Bayes
Accurasy: 75.09%
true Medium true High class precision Pred. Medium 155 47 76.73% Pred. High 24 59 71.08% Class recall 85.59% 55.66% Sumber: Hasil Penelitian (2024) b. Algoritma Naïve Bayes dengan Particle Swarm Optimazation
Tabel 3 menggambarkan penerapan matriks kebingungan untuk algoritma Naïve Bayes dengan menggunakan model  optimasi  Particle  Swarm  Optimization.  Dari  data  yang  tersedia,  diketahui  bahwa  650  catatan  telah dikategorikan  “High”  diestimasikan  berdasarkan  data  aktual,  kemudian  38  catatan  diperkirakan  “Medium” Namun, ternyata “High”. Kemudian, 635 catatan diklasifikasikan “Medium” diperkirakan sesuai, dan 26 catatan diperkirakan “High” ternyata “Medium”. Tabel 3. Model Confusion Matrix untuk Metode Naive Bayes dengan Particle Swarm Optimization.
Tabel 3. Model Confusion Matrixuntuk Metode Naive Bayesdengan Particle Swarm Optimization
Accurasy: 95.28%
true Medium true High class precision Pred. Medium 635 38 94.35% Pred. High 26 650 96.15% Class recall 96.07% 94.48% Sumber: Hasil Penelitian (2023)
2. Kurva Receiver Operating Characteristion (ROC)
a. Algoritma Naïve Bayes
Gambar 2.menggambarkan (ROC) untuk algoritma Naïve!Bayes, mendapatkan hasil sebesar   0.798.
Gambar 2. Kurva Receiver Operating Characteristicsalgoritma Naïve Bayes
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
isualisasi  matriks  kebingungan  ditampilkan  melalui  kurva  Receiver  Operating  Characteristics  ini.  Garis horizontal mewakili false positives, sementara garis vertikal menunjukkan true positives. b. Algoritma Naïve Bayes dengan Particle Swarm Optimization
Gambar  3  menggambarkan  kurva  Receiver  Operating  Characteristics  (ROC))dari  hasil  perhitungan  Naïve Bayes yang dioptimalkan dengan Particle Swarm Optimization, yang menghasilkan nilai AUC (Area Under Curve) sebesar 0.990, menandakan klasifikasi yang sangat baik.
Sumber: Hasil Penelitian (2024)
Gambar 3. Kurva Receiver Operating Characteristics untuk algoritma Naive Bayes yang menggunakan Particle Swarm Optimization
3. Analisis Hasil Komparasi
Tabel 4 menjelaskan perbandingan nilai akurasi serta kurva ROC atau AUC antara algoritma NB dan NB yang menggunakan metode optimasi Particle Swarm Optimization.
Tabel 4. Perbandingan Nilai Akurasi dan AUC NB NB+PSO Accuracy 75.09% 95.28% AUC 0.798 0.990
Sumber: Hasil Penelitian  (2024)
Hasil yang ditampilkan pada Tabel 4 menunjukkan perbandingan akurasi dan AUC antara algoritma Naïve Bayes  yang  tanpa  dan  menggunakan  menggunakan  Particle  Swarm  Optimization  (PSO).  Dari  perbandingan tersebut, terlihat bahwa algoritma Naïve Bayes yang menggunakan PSO menunjukkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes yang tidak menggunakan PSO. Selain itu, nilai AUC-nya juga lebih besar pada algoritma Naïve Bayes yang menggunakan PSO. Nilai AUC untuk klasifikasi data bisa dibagi menjadi beberapa  kategor,  dan  model  algoritma  Naïve  Bayes  yang  menggunakan  PSO  termasuk  dalam  dalam  kategori tahap klasifikasi yang baik.

## KESIMPULAN
Penelitian ini mengungkap bahwa penerapan metode optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan akurasi. Dari hasil studi dan uji coba, model Naïve Bayes mencapai tingkat akurasi sebesar 75,09% dengan  nilai  Area  Under  the  Curve  (AUC)  sebesar  0,798.  Sedangkan,  model  Naïve  Bayes  yang  dioptimalkan dengan  PSO  mendapatkan  akurasi  sebesar  95,28%  dan  nilai  AUC  0,990.  Hasil  evaluasi  akurasi  dan  validasi menunjukkan bahwa penggunaan model optimasi PSO meningkatkan presisi klasifikasi. Selain itu, penggunaan dataset dan atribut yang lebih lengkap dapat menghasilkan model yang lebih efisien untuk berbagai studi kasus.

## REFERENSI
Arinal, V., & Purnomo, B. S. (2023). Optimasi Metode Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk  Analisis  Sentimen  Review  Game  GTA  V  Roleplay. Jurnal  Sains  dan  Teknologi , 5 (1),  457–461. Diambil dari https://doi.org/10.55338/saintek.v5i1.1371
Asmiati, N., & Fatmawati. (2020). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Pengaruh Negatif Game Online Bagi Remaja  Milenial. JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , 2 (3), 141–149. https://doi.org/10.35746/jtim.v2i3.102
Ernawati, S., Wati, R., Nuris, N., Marita, L. S., & Yulia, E. R. (2020). Comparison of Naïve Bayes Algorithm with Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization as Feature Selection for Sentiment Analysis Review of
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Digital Learning Application. Journal of Physics: Conference Series , 1641 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1641/1/012040
Fauzan Adzim, Budianita, E., Nazir, A., & Syafria, F. (2023). Klasifikasi Status Stunting Balita Menggunakan
Metode C4.5 Berbasis Web. ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi , 5 (3), 215–225. https://doi.org/10.31849/zn.v5i3.15828
Hoffmann, G., Martin, R., & Weinhardt, C. (2019). Perfectionism in games - Analyzing playing behaviors in an educational  game. 2019  11th  International  Conference  on  Virtual  Worlds  and  Games  for  Serious Applications, VS-Games 2019 - Proceedings , 1DUUMY. https://doi.org/10.1109/VS-Games.2019.8864542
Ishi, M., Patil, J., & Patil, V. (2022). An efficient team prediction for one day international matches using a hybrid approach of CS-PSO and machine learning algorithms. Array , 14 (February), 100144. https://doi.org/10.1016/j.array.2022.100144
Julyantari, N. K. S., Hartati, R. S., & Sudarma, M. (2019). Klasifikasi Usia Dengan Citra Pada Registrasi Game Online. Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer , 5 (3), 258–263. https://doi.org/10.36002/jutik.v5i3.797 Kim,  T.,  &  Lee,  J.  S.  (2022).  Exponential  Loss  Minimization  for  Learning  Weighted  Naive  Bayes  Classifiers.
IEEE Access , 10 , 22724–22736. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3155231 Kurnada, N., & Iskandar, R. (2021). Analisis Tingkat Kecanduan Bermain Game Online terhadap Siswa Sekolah Dasar. Jurnal Basicedu , 5 (6), 5660–5670. https://doi.org/10.31004/basicedu.v5i6.1738 Novrialdy,  E.  (2019).  Kecanduan  Game  Online  pada  Remaja:  Dampak  dan  Pencegahannya. Buletin  Psikologi , 27 (2), 148. https://doi.org/10.22146/buletinpsikologi.47402
Prasetya, M. O., & Ependi, U. (2022). Sentimen Analisis Hero Mobile Legends Dengan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Mantik , 6 (3), 3226–3234.
Pratama, F. K., Widodo, D. W., & Shofia, N. (2021). Implementasi Metode Naïve Bayes dalam Mengklasifikasi Penerima Program Keluarga Harapan ( PKH ) Desa Minggiran Kediri. Seminar Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri , 23–28. Diambil dari
https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/1072%0Ahttps://proceeding.unpkediri.ac.i d/index.php/inotek/article/download/1072/685
Putra,  F.  F.,  Rozak,  A.,  Perdana,  G.  V.,  &  Maesharoh,  I.  (2019).  Dampak  Game  Online  Terhadap  Perubahan Perilaku  Sosial  Mahasiswa  Telkom  University. Jurnal  Politikom  Indonesiana , 4 (2),  98–103. https://doi.org/10.35706/jpi.v4i2.3236
Ren,  H.,  &  Wang,  X.  (2020).  Scalable  structure  learning  of  K-dependence  bayesian  network  classifier. IEEE Access , 8 , 200005–200020. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3035175
Sidiq, R. P., Dermawan, B. A., & Umaidah, Y. (2020). Sentimen Analisis Komentar Toxic pada Grup Facebook Game Online Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 5 (3), 356. https://doi.org/10.32493/informatika.v5i3.6571
Suci Pania, T., & Hidayati, R. (2024). KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Klasifikasi Kecanduan Bermain Game online Pada Remaja Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Website. Media Online , 4 (5), 2518–2526. https://doi.org/10.30865/klik.v4i5.1782
Swari, M. H. P., Rachmawan, D. F. P., & Putra, C. A. (2023). Multinomial Optimization of Naïve Bayes Through the Implementation of Particle Swarm Optimization. Technium: Romanian Journal of Applied Sciences and Technology , 16 , 169–175. https://doi.org/https://doi.org/10.47577/technium.v16i.9977
Taofik Safrudin, Tri Pranoto, G., & Hadikristanto, W. (2023). Optimasi Algoritma K- Nearest Neighbor Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Meningkatkan Kebutuhan Barang. Bulletin of Information Technology (BIT) , 4 (3), 281–286. https://doi.org/10.47065/bit.v4i3.724 Titimeidara, M. Y., & Hadikurniawati, W. (2021). Implementasi Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Klasifikasi
Status Gizi Stunting Pada Balita. Jurnal Ilmiah Informatika , 9 (01), 54–59. https://doi.org/10.33884/jif.v9i01.3741