Vol. 12, No. 3, May 2022, pp. 8 – 16 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## ANALISA PENJUALAN VIDEO GAME MENGGUNAKAN METODE ENSEMBLE
Hiu Adam Abdullah 1 , Denny Risky Delis Putra 2 , Yufis Azhar 3
123 Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang
Hiuadam46@gmail.com 1 ,d.nnyrizky97@gmail.com 2 ,yufis@umm.ac.id 3

## Abstrak
Penjualan video  game merupakan  salah  satu  cara developer mendapatkan keuntungan dari kerjanya, disaat sekarang ini penjualan video game sudah sangat cepat  hingga  memerlukan  data  yang valid bagi  para developer untuk  dapat mendapatkan keuntungan. Oleh karena itu pentingnya menganalisa data. Dalam hal ini, penjualan di setiap negara dijadikan sebagai patokan penelitian, karena informasi itu  sangat  penting  untuk  mendapatkan  hasil  analisa  dari  penjualan  game  untuk kedepannya. tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempermudah para developer game dalam  penjualan  untuk  mencapai  keuntungan  maksimal.  Tujuan  penelitian tersebut dihasilkan kegunaan yang terdiri dari keuntungan praktis dan keuntungan maksimal dari penjualan game tersebut. Dan dalam penelitian ini juga menggunakan metode ensemble untuk mencari estimasi harga penjualan video game . Penelitian ini dilakukan  agar  dapat  memberikan  kemudahan  dalam  penjualan video  game dan penjualan  tersebut  dalam  memberikan  keuntungan  yang  maksimal  kepada developer .  Yang  nantinya  dapat  diketahui  dari  perbandingan  yang  akan menampilkan  nilai  dengan  akurasi  estimasi  mana  yang  lebih  baik.  Metode  yang menggunakan metode ensembling dapat meningkatkan akurasi hingga sebesar 0.8% dari metode biasa.
Kata Kunci: XGBoost, AdaBoost, Metode Ensemble

## Abstract
Sales of video games is way for developers to benefit from their work, while now video game sales are so fast that they require valid data for developers to be able to get  the  maximum  profit.  Therefore  the  importance  of  analyzing  data  is  very important.  Sales  in  each  country  serve  as  benchmark  of  research,  because  the information is important to get to the results of analysis of game sales in the future. the purpose of this research is to make it easier for developers to sell to achieve the maximum profit. The purpose of the research resulted in uses consisting of practical benefits and maximum profits. And this study also uses the ensemble method to find the estimated price of video game sales. This research was conducted in order to provide convenience in the sale of video games and sales in providing maximum benefits to developers. Which can later be known from comparisons using ensemble which will display values with an estimation accuracy will be better. The method using ensembling method can increase accuracy up to 0.8% from the usual method.
Keywords: XGBoost, AdaBoost, Ensemble Method

## 1. Pendahuluan
Permainan  yang  dulunya  dilakukan secara  tradisional  dan  sederhana,  seperti puzzle  diatas  papan  sederhana,  kini  dapat dilakukan  di  depan  layar  komputer  dengan tampilan  yanf  lebih  menarik,  tampilan  yang berbeda  inilah  yang  membuat  orang  untuk beralih  dari  permainan  tradisional  ke permainan  didepan  layer  atau  yang  disebut dengan  video  game (Suangga  et  al.,  2011) . Video  game merupakan  sesuatu  yang  sangat populer  akhir-akhir  ini  karena video  game dianggap  menjadi  salah  satu  kebutuhan manusia  untuk  melepas  kepenatan  dalam bekerja sehari-hari dan dapat melepaskan rasa bosan pada manusia. Dan di zaman ini v ideo game memiliki  perkembangan  yang  sangat cepat  dapat  dilihat  mulai  tahun  2018  sampai saat  ini  dapat  dirasakan  mudahnya  untuk bermain game di smartphone masing-masing dengan  resolusi  yang  luar  biasa  dan  bisa dimainkan dengan orang jarak jauh sekalipun (Herdyanto,  2019).  Maka  dalam  dunia  game pun mau tak mau harus mengikuti perkembangannya dengan memanfaatkan data yang  banyak  dan  melimpah  agar  menjadi sebuah  informasi  yang  berguna  untuk developer game tersebut, hal ini   mengharuskan  para developer  game
memikirkan  tentang  halnya  penjualan video game tersebut Dengan memanfaatkan perkembangan  teknologi  sekarang  maka dengan  melimpahnya  data  tersebut  penulis dapat  mengestimasi  perhitungan  penjualan vidio game yang dihasilkan dengan menggunakan ensemble  modeling .  Ensemble modeling
adalah algoritma dalam
pembelajaran  mesin  ( machine  learning ) dimana algoritma ini sebagai pencarian solusi prediksi terbaik dibandingkan dengan algoritma  yang  lain  karena  metode ensemble
ini menggunakan beberapa algoritma pembelajaran untuk pencapaian solusi prediksi  yang  lebih  baik  daripada  algoritma yang bisa diperoleh dari salah satu pembelajaran  algoritma  konstituen  saja. Dalam penelitian ini bertujuan untuk membandingkan  metode  ensemble  untuk mencari  gabungan machine  learning mana yang  memiliki  hasil  prediksi  menggunakan studi  kasus  penjualan  vidio  game  global.
Antara machine learning Linear Regression + XGBoost  dengan  Linear  Regression  + AdaBoost.  Hal  ini  memiliki  manfaat  untuk para  developer  game  dalam  memprediksi penjualan  vidio  game  kedepannya  untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal.
Sebelumnya  pernah  ada  penelitian menggunakan  adaboost  untuk  meningkatkan akurasi naïve bayes pada prediksi pendapatan penjualan film yang bertujuan untuk mengetahui  apa  yang  akan  terjadi  di  masa depan  untuk  mempermudah  para  pelaku industri  film  dalam  mempertimbangkan  film yang akan diproduksi dan hasil menunjukkan peningkatan  pada  hasil  naïve  bayes  dari 83,22% menjadi 84,44% (Nurlaela, 2020).
Machine Learning (ML) atau pembelajaran  mesin  merupakan  pendekatan dalam  AI  yang  banyak  digunakan  untuk menggantikan atau menirukan perilaku manusia  untuk  menyelesaikan  masalah  atau melakukan otomatisasi (Tiwari, 2017). Penelitian machine learning sering digunakan dikarenakan dapat dipercaya dapat
menyelesaikan berbagai macam tugas dengan sangat  efektif.  Sebuah  penelitian  yang menggunakan  ensemble  modelling  untuk mencari  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi sangatlah banyak. Dengan melakukan metode kombinasi  untuk  meningkatkan  performa. Sebagaimana  peneliti  GP  Zhang  ketika melakukan improvisasi metode neural network dengan  menggunakan ensemble modelling dan diketahui bahwa performa yang didapat  dari  metode  tersebut  terbukti  dapat meningkatkan  performa  dari  neural  network yang ada (Zhang & Berardi, 2001).
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini menggunakan  metode ensemble untuk mengetahui  estimasi  harga  pada  penjualan video  game  yang  sangat  penting  untuk membantu mengetahui seberapa banyak hasil yang  didapat  dari  penjualan  game  tersebut, untuk mengetahui  keuntungan  maksimal  dan mengurangi  kebangkrutan  suatu developer game dalam memproduksi game.

## 2. Metode
Metode  penelitian  yang  digunakan  disini adalah  metode  studi  kasus.  Kasus  yang
diamati  bisa  berupa  tunggal  maupun  jamak, penelitian  ini  berfokus  pada  satu  kasus, sebagai  metode  studi  kasus  maka  data  dapat dikumpulkan melalui banyak sumber dan hasil dari  penelitian  ini  hanya  akan  berguna  pada kasus  yang  sedang  diselidiki  tersebut. Menurut Pollit & Hungler (1990) menjelaskan bahwa  fokus  studi  kasus  terletak  pada penentuan  dinamika  mengenai  pertanyaan lebih  lanjut  mengapa  seseorang  berpikir, melakukan sesuatu, atau
bahkan mengembangkan  diri.  Fokus  ini  dinilai penting dalam studi kasus karena dibutuhkan analisis  yang  intensif.  Bimo  Walgito  (2010) menambahkan  bahwa  dibutuhkan  banyak informasi  dan  integrasi  data  yang  diperoleh dari metode lain guna mendapatkan informasi mendalam  pada  metode  studi  kasus  yang dilakukan(Achmad Muhlisian, 2018).
Berdasarkan  opini  para  ahli  tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa studi kasus meliputi : (1) sasaran penelitian dapat berupa banyak  hal; (2)  sasaran tersebut  telah  diteliti sebagai  suatu  totalitas  sesuai  dengan bidangnya masing-masing.
Fenomena  yang  terjadi  dalam  kasus ini  adalah  banyaknya developer game  yang bangkrut  karena  kurangnya  pengetahuan tentang  penjualan video  game yang  telah mereka  buat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk untuk  mempermudah  para developer  game dalam penjualan video game untuk mencapai keuntungan  maksimal  yang  didapat  melalui genre dan platform yang digunakan.
a. Sumber Data Sumber  data  dalam  penelitian  ini diambil  dari  data-data  penjualan  game sebelumnya  pada  tahun  1980-2020  yang berdasarkan  pada  penjualan video  game yang  terediri  dari  bebepara  wilayah. Berikut  ini  adalah  data  yang  didapatkan dari website https://www.kaggle.com/gregorut/videog amesales mengenai penjualan video game : TABEL 1 Data Penjualan Game Name  Platform  Year  Genre Publisher  … Wii Sports Wii 2006  Sports Nintendo  … Super  Nes 1985  Platformer  Nintendo  …
Mario Bros Mario Kart Wii Wii 2008  Racing Nintendo  … Wii Sports resort Wii 2009  Sports Nintendo  … ... ... ... ... ... ...
Seperti yang dapat dilihat pada tabel 1.  Tabel  tersebut  menampilkan  data  dari penjualan video game , tabel tersebut berisi 16.600 baris dan 10 kolom yang nantinya akan  berguna  untuk  mencari  estimasi penjualan video  game menggunakan metode ensemble.
b. Ensemble Modelling
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah ensemble modelling. Ensemble Modeling adalah sebuah proses yang dimana menggabungkan dari beberapa  model  untuk  meningkatkan performa  secara  keseluruhan.  Dalam kasus  ini  adalah  menggabungkan  dari linear  regression  modelling  dengan sebuah machine learning boosting berupa Adaboost  dengan  XGBoost.  Tujuan  dari menggunakan  Ensemble  adalah  untuk memberikan  peningkatan  pada  hasil machine learning yang digunakan. Metode dari ensemble adalah membantu untuk mengurangi faktor yang mempengaruhi tingkat error pada machine learning yang dimana berupa noise , bias , dan variance dari  suatu  data  tersebut. Sehingga metode ini dapat meningkatkan stabilitas dan akurasi dari suatu algoritma machine learning.
Cara  kerja  dari  Ensemble  adalah dengan cara menggabungkan dari beberapa  metode  machine  learning. Dikarenakan  setiap  algoritma  memiliki cara  penyelesaiannya  masing-masing. Dengan  menggunakan  masing-masing keunikan dari tiap machine learning, dan kemudian dilakukan ensemble, maka akan mendapatkan nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan  dengan  menggunakan  satu metode.  Sebagai  perumpamaan  dari
metode  ini  adalah  terdapat  dua  orang mahasiswa yang memiliki sudut pandang yang  berbeda  terhadap  suatu  objek. Kemudian  dari  sudut  pandang  yang berbeda  tersebut  didapatkan  kesimpulan yang  tidak  sama.  Dari  kedua  kesimpulan tersebut digabung kemudian disimpulkan kembali sehingga mendapatkan kesimpulan dari suatu objek tersebut yang lebih maksimal.
Penelitian  menggunakan ensemble modeling mulai  ramai  digunakan  sejak awal  tahun  2000-an  sampai  sekarang karena kelebihan dari ensemble modeling inilah  yang  masih  membuat  ia  bertahan untuk tetap dipakai dalam penelitian yang dimana menggunakan beberapa algoritma mulai dari Linear-Regression serta algoritma Boosting XGBoost dan
AdaBoost.
c. Linear Regression Metode Linear  Regression adalah metode  yang  tepat  untuk  memprediksi sebuah  data  yang  berkorelasi.  Metode linear regresi merupakan analisis statistika yang  memodelkan  hubungan  beberapa variabel menurut bentuk persamaan linear eksplisit. Mirrah Zain dalam penelitiannya menggunakan metode linear regresi untuk menggambarkan hubungan antara variabel  bebas  dan  variabel  terikat. Dengan  tujuan  untuk  meramalkan  nilai variabel  bergantung  dalam  hubungan dengan nilai variabel bebas tertentu.
d. Boosting Boosting adalah pembelajaran metode
ensemble  meta  algoritma  untuk  terutama mengurangi  bias,  dan  juga  varians. Metode boosting terbukti sangatlah efektif dalam  peningkatan predictive  modelling . Menunjukkan  bahwa  hasil  yang  sangat baik untuk berbagai macam permasalahan yang ada. Saat ini banyak yang mengenal metode  boosting  XGBoost.  Memiliki popularitas yang sangat tinggi di kalangan peneliti,  XGBoost  sering  memenangi berbagai  macam  kompetisi machine
learning (Nielsen, 2016). Disini di gunakan boosting AdaBoost dan XGBoost  untuk  dibandingkan  dalam metode  ensemble  untuk  mencari  hasil prediksi yang lebih baik.
e. XGBoost XGBoostClassifier yang merupakan salah satu algoritma machine learning memerlukan parameter  agar  algoritma  dapat  berjalan dengan baik. Pemberian parameter dilakukan agar  algoritma  XGBoostClassifier  berjalan dengan  optimal  (Listiana  &  Muslim,  2017). Xgboost  adalah  implementasi  lanjutan  dari algoritma  peningkatan  gradien  (gradient boosting).  Xboost  menggunakan  prinsip ansamble yaitu menggabungkan beberapa set pembelajar (tree) yang lemah menjadi sebuah model  yang  kuat  sehinga  menghasilkan prediksi yang kuat. Xgboost Memiliki banyak kelebihan  diantaranya  :  Dapat  melakukan pemrosesan  paralel  yang  dapat mempercepat komputasi,  memiliki  fleksibilitas  pengaturan objektif  yang  tinggi,  xgboost  akan  membuat tree sebagai cara pengklasifikasian data train untuk mendapat target tertentu.
f. AdaBoost
Adaboost  merupakan  salah  satu  dari beberapa  macam  boosting  (Witten  et  al., 2016). Ide boosting berasal dari suatu cabang pada penelitian machine learning yang dikenal dengan  computational  learning  theory. Adaboost  telah  sukses  diterapkan  pada berbagai bidang karena dasar teori yang kuat, prediksi  yang  kuat  dan  kesederhanaan  yang besar (Li et al., 2008).
g. Proses Ensembling Dengan  menggabungkan  dari  kedua metode  yang  berbeda,  metode  ensemble  ini mengambil  kesimpulan  tiap  metode  yang digunakan  diharapkan  untuk  mendapatkan nilai yanga lebih maksimal.
Gambar. 1.  Proses Ensembling
Selama melakukan prediksi menggunakan  metode  ensemble  perlu diperhatikannya  proses  prediksi  dari
metode  ensemble  modelling  sebagai berikut:
1. Mempersiapkan  data  untuk machine learning Sebelum melakukan perhitungan  prediksi  menggunakan machine learning, pertama melakukan split  pada  dataset.  Data  akan  dibagi menjadi data_train, data_test, train_label, dan label_test yang berisi Global_Sales.  Dengan  menggunakan train_test_split  dari  library  sklearn untuk  melakukan  proses  splitting data. Data_train serta data_test menggunakan  hasil  dari  perhitungan ensemble kedua model tersebut. Serta untuk  train_label  dan  label_test menggunakan kolom GLOBAL_SALES yang dimana sebagai  variabel  terikat.  Didalam dataset  terdapat  16.600  baris  dan  10 kolom  yang  dimana  data  tersebut dibagi  menjadi  dua  sebagai  data  test dan data train dengan data test sebesar 0.2 yang dimana mengambil 20% dari dataset  tersebut.  Kemudian  sisanya akan digunakan untuk data train akan mengambil  80%  dari  dataset  yang ada. 2. Menghitung skor dari Linear- Regression Untuk melakukan perhitungan skor dari Linear- Regression yaitu dengan menggunakan library sklearn, dengan mengimportkan LinearRegression digunakan untuk memprediksi kecocokan  dengan  variabel  terikat yaitu  Global_Sales.  Untuk  membuat prediksi, cukup menggunakan syntax LinearRegression().fit() dengan menggunakan parameter variabel bebas  yang  terdiri  dari  NA_Sales, EU_Sales, JP_Sales, dan Other_Sales.
3. Menghitung skor dari XGBoost Untuk  menghitung  skor  dari XGBoost modelling dengan mengimportkan library yang bernama XGBoost. Kemudian dengan menggunakan syntax xgb.train().predict() untuk melakukan prediksi yang berisikan
xgb.DMatrix()  dengan  berparameter data_test. 4. Menghitung skor dari AdaBoost Selanjutnya untuk melakukan prediksi dari AdaBoost yang diperlukan untuk melakukan perbandingan. Dengan mengimportkan library AdaboostRegressor untuk melakukan prediksi. AdaBoostRegressor().predict() dengan parameter data_test. 5. Menerapkan ensemble modelling Untuk menerapkan proses penggabungan antara Linear Regression  dengan  XGBoost,  serta AdaBoost  adalah  dengan  tahapan berikut: a. Pertama  membuat  dataframe baru  bernama  Ensemble1 yang  berisikan  hasil  dari prediksi antara Linear Regression dengan AdaBoost.  Serta  dataframe baru Ensemble2 yang berisikan hasil prediksi antara Linear  Regression  dengan XGBoost. b. Setelah  mendapatkan  dua dataset baru yang berisi hasil tersebut, maka dilakukan proses split dengan menggunakan library sklearn. c. Dengan melakukan split, menggunakan train_test_split yang  berisikan  dataframe Ensemble1  serta  label  yang dimana diambil dari GLOBAL_SALES. Kemudian  melakukan  split yang  berisikan  Ensemble2 dengan label. d. Data dibagi menjadi X_train,
X_test, Y_train, Y_test dengan test size sebesar 30% e. Kemudian dengan menggunakan linear_model.Lasso dari library sklearn untuk melakukan  train  data  dengan berisikan X_train dan Y_train dari Ensemble1 dan Ensemble2
f. Kemudian untuk menghitung skor  dari  training  dan  skor dari test dengan menggunakan  fungsi  score() dengan  parameter  X_train dan Y_train. g. Untuk  melakukan  prediksi dari  Ensemble  ini  dengan menggunakan  predict()  dari linear_model.Lasso  dengan parameter dataframe Ensemble1 maupun Ensemble2

## 3. Pembahasan
Berdasarkan  data  penjualan  game yang  ditunjukkan  pada  tabel  1.  Maka akan  menggunakan  metode  ensemble untuk  mencari  nilai  estimasi  dari penjualan video game tersebut.
• Ensemble (Linear Regression - XGBoost) Digunakan  untuk  mengetahui  nilai estimasi  penjualan  menggunakan  ensemble (Linear Regression - XGBoost)
a. Linear Regression
1. pemisahan data menjadi data train dan data test
Untuk penggunaan linear
regression  maka  perlu  membagi data menjadi 2 tipe, sebagai data train  dan  data  test.  Untuk menciptakan  nilai  akurasi  yang bagus. Disini dengan menggunakan  20%  data  untuk dijadikan  sebagai  data  test  dan sisanya  dijadikan  sebagai  data test.
2. Input machine learning Karena menggunakan linear regression maka diperlukan  untuk  memanggil linear regression sebagai machine learning yang digunakan 3. Melakukan prediksi Di  step  ini  adalah  step terakhir  dari  linear  regression yaitu  menampilkan  hasil  predict yang telah dibangun dari menggunakan data train dan data
test.
b. XGBoost
1. Menentukan data train dan data test Untuk penggunaan linear regression  diperlukan  membagi data menjadi 2 tipe, sebagai data train  dan  data  test.  Untuk menciptakan  nilai  akurasi  yang bagus. Disini dengan menggunakan  20%  data  untuk dijadikan  sebagai  data  test  dan sisanya  dijadikan  sebagai  data train. 2. Input machine learning Maka perlu untuk memanggil  XGBoost  sebagai machine learning yang digunakan. 3. Melakukan predict Ensemble ini ditujukan untuk meningkatkan  performa  dari  kedua metode  agar  mendapatkan  nilai  akurasi yang lebih tinggi. Dengan cara menggabungkan  hasil  dari  kedua  model machine learning Linear-Regression serta  XGBoost  yang  dimana  disimpan kedalam satu dataframe kemudian dengan  menggunakan  linear_model  dari library  sklearn,  akan  didapatkan  hasil prediksi  yang  terdiri  dari  kedua  model tersebut.
• Ensemble (Linear Regression - AdaBoost)
a. Linear Regression
1. pemisahan data menjadi data train dan data test Untuk  penggunaan  linear regression  diperlukan  membagi data  menjadi  2  tipe,  sebagai  data train  dan  data  test.  Untuk menciptakan  nilai  akurasi  yang bagus.
Disini dengan
menggunakan  20%  data  untuk dijadikan  sebagai  data  test  dan sisanya dijadikan sebagai data test.
2. Input machine learning Karena menggunakan Linear-Regression maka diperlukan  untuk  memanggil
library LinearRegression sebagai machine learning yang digunakan. 3. Melakukan prediksi Di  step  ini  adalah  step terakhir  dari  linear  regression yaitu  menghitung  nilai  prediksi dari data train dan data test seperti pada gambar 1.
b. AdaBoost
1. pemisahan data menjadi data train dan data test Untuk penggunaan AdaBoost dengan menggunakan  data_train  dan data_test  yang  sudah  dibuat dengan menggunakan train_test_split. Untuk menciptakan  nilai  akurasi yang bagus. Dari dataset yang ada digunakan 20%  data untuk  dijadikan  sebagai  data test  dan  sisanya  dijadikan sebagai data train. 2. Input machine learning Kemudian dengan menggunakan AdaBoostRegressor sebagai machine learning boosting .
Dengan  cara  memanggil  library AdaBoostRegressor  yang  ada pada sklearn.
3. Melakukan predict Untuk  melakukan  melakukan  predict, digunakan syntax AdaBoostRegressor().fit()  yang  dimana parameter yang digunakan adalah data_train dan data_test sebagai parameter 4. Hasil
1. Linear-Regression
Dengan menggunakan library sklearn, melakukan import LinearRegression sebagai machine learning yang digunakan untuk memprediksi  Global_Sales.  Ketika menggunakan  metode  regresi  linier, didapat test_score sebesar
0.9999870515100953 .  Seperti  yang  ada pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Linier Regression
LINEAR_RE G (PREDICT) GLOBAL_SALE S (ACTUAL) 1401 8 0.040321 0.04 779 2.109943 2.11 1875  1.090280 1.09 6772  0.240305 0.24 7733  0.190322 0.20 2. XGBoost Sebagai  salah  satu  metode  boosting yang terbaik, dalam kegiatan ini 0.9999870515100953. Seperti  pada tabel 3 Tabel 3 Hasil XGBoost XGBOOST (PREDICT) GLOBAL_SALES (ACTUAL) 14018  0.038229 0.04 779 2.109036 2.11 1875 1.100386 1.09 6772 0.240805 0.24 7733 0.188221 0.20 3. AdaBoost Merupakan salah satu varian algoritma  boosting  yang  dikombinasikan dengan classifier algoritma dapat menghasilkan 0.9310581357150421 . Seperti pada tabel 4. Tabel 4 Hasil AdaBoost ADABOOST (PREDICT) GLOBAL_SALES (ACTUAL) 14018  0.398445 0.04 779 2.511315 2.11
1875 0.433101 1.09 6772 0.398445 0.24 7733 0.398445 0.20 4. Linear-Regression – XGBoost Ensemble  ini  penggabungan  antara  2 machine  learing  yaitu  Linier  Regression dan  XGBoost  untuk  mendapatkan  hasil yang lebih baik dalam melakukan estimasi nilai penjualan sebesar 0.9999391670980963 .  Seperti  pada  tabel 5 Tabel 5 Hasil Ensemble (linier Regression-XGBoost) ENSEMBLE (PREDICT) GLOBAL_SALES (ACTUAL) 14018  0.037285 0.04 779 2.112307 2.11 1875 1.101603 1.09 6772 0.240274 0.24 7733 0.187582 0.20 5. Linear-Regression – AdaBoost Penggabungan machine learing linier regression  dan  adaboost  menghasilkan nilai estimasi sebesar 0.9999889498740944 . Seperti tabel 6 Tabel 6 Hasil Ensemble (Linier Regression-AdaBoost) ENSEMBLE (PREDICT) GLOBAL_SALES (ACTUAL) 14018  0.039425 0.04 779 2.113265 2.11 1875 1.091396 1.09 6772 0.239792 0.24 7733 0.189713 0.20
Dari  kedua  motode  ensemble  diatas yang  menggunakan  machine  learning yang berbeda ternyata juga memiliki hasil yang  berbeda  dimana  metode  ensemble menggunakan machine learning AdaBoost  +  Linier  Regression  memiliki hasil  estimasi  yang  lebih  bagus dibandingkan  menggunakan  machine learning XGBoost + Linier Regression.
Tabel 7 Hasil prediksi LR XGB ADAB OOST ENSEMB LE  (LR- XGB) ENSEM BLE (LR- ADAB) Actual (Global_Sal es) 1401 8 0.040 321 0.038 229 0.3984 45 0.037285 0.039425  0.04 779 2.109 943 2.109 036 2.5113 15 2.112307 2.113265  2.11 1875 1.090 280 1.100 386 0.4331 01 1.101603 1.091396  1.09 6772 0.240 305 0.240 805 0.3984 45 0.240274 0.239792  0.24 7733 0.190 322 0.188 221 0.3984 45 0.187582 0.189713  0.20
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara menghitung  hasil  prediksi  penjualan global pada data penjualan vidio game.
Nilai  kesalahan  yang  terbilang  kecil rata-rata dibawah 15% diambil dari (hasil actual penjualan dikurangi nilai prediksi) dibagi  dengan  penjualan  actual  dikali seratus.  Sehingga  metode  ensemble  ini cukup  tepat  untuk  memprediksi  data karena  memiliki  hasil  yang  terbilang cukup  presisi.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada tabel 7.

## 5. Kesimpulan
Dari  penelitian  diatas  benar  bahwa metode  ensemble  dapat  memberikan hasil  yang  lebih  akurat  dibandingkan hanya  menggunakan  salah  satu  machine learning
Hasil dari perbandingan kedua metode  ensemble  dari  machine  learning AdaBoost  +  Linier  Regression  memiliki hasil  yang  lebih  bagus  dibandingkan
metode  ensemble  dari  machine  learning XGBoost + Linier Regression

## 6. Daftar Pustaka
Achmad  Muhlisian,  A.  (2018).  Analisis Kesalahan  Penggunaan  Kata  Hasil Terjemahan  Indonesia-Jepang  dalam Karya  Ilmiah  Mahasiswa. Journal  of Japanese  Language  Education  and Linguistics . https://doi.org/10.18196/jjlel.2217 Herdyanto, A.  (2019). Sejarah  Video  Game: 10 Tahap Perkembangan dari Era Awal hingga Terkini . IDN Times.
Li, X., Wang, L., & Sung, E. (2008). AdaBoost with SVM-based component classifiers. Engineering  Applications  of  Artificial Intelligence . https://doi.org/10.1016/j.engappai.2007. 07.001 Listiana,  E.,  &  Muslim,  M.  A.  (2017). Penerapan  Adaboost  untuk  Klasifikasi
Support Vector Machine Guna Meningkatkan  Akurasi  pada  Diagnosa Chronic  Kidney  Disease. Prosiding SNATIF .
Nielsen,  D.  (2016).  Tree  Boosting  With XGBoost. Master’s  Thesis,  Norweigian University  of  Science  and  Technology . https://doi.org/10.1111/j.1758-
5899.2011.00096.x
Nurlaela,
D. (2020). PENERAPAN ADABOOST UNTUK MENINGKATKAN AKURASI NAIVE BAYES PADA PREDIKSI PENDAPATAN  PENJUALAN  FILM. Inti Nusa Mandiri . https://doi.org/https://doi.org/10.33480/i
nti.v14i2.1178 VOL. Suangga, A., Ropi, H., & Mardiyah, A. (2011). HUBUNGAN AKTIVITAS  BERMAIN VIDEO  GAME  DENGAN  SCHOOL MYOPIA  PADA  SISWA-SISWI  SD ASY  SYIFA  1  BANDUNG. Majalah Keperawatan Unpad . Tiwari, A. K. (2017). Introduction to machine learning.  In Ubiquitous  Machine Learning
and Its Applications .
https://doi.org/10.4018/978-1-5225- 2545-5.ch001
Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., & Pal, C. J.  (2016).  Data  Mining:  Practical
Machine Learning Tools and Techniques.  In Data  Mining:  Practical Machine Learning Tools and Techniques .
https://doi.org/10.1016/c2009-0-19715- 5 Zhang,  G.  P.,  &  Berardi, V.  L.  (2001). Time series  forecasting  with  neural  network ensembles: An application for exchange rate  prediction. Journal  of  the Operational Research Society . https://doi.org/10.1057/palgrave.jors.26 01133