## ANALISIS DATA MINING PADA PEMILIHAN JENIS GAME TERPOPULER MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Muhammad Alwi 1) , Ninis Anggraini 2) , Rodiana 3)
1,2,3 Jurusan Pendidikan Teknik Informatika
1,2,3 STKIP – Al Maksum Langkat
E-mail: malwichaniago@gmail.com 1) , ninisanggraini1@gmail.com 2) , rodia0931@gmail.com 3)

## Abstract
Game is one of the entertainment that is often chosen by the general public to fill their free time. The game itself has different types and according to the interests of the community to play the game. Examples of types of games in general include MOBA, Strategy, RPG and several other types of games that are often played by the public, especially game fans. In this study, we will focus on the types of games that are very popular among the public by using the a priori algorithm as an analytical method. The Apriori algorithm was chosen because it can determine the shape of the pattern in the types of games that are of interest so that the results of this study will be useful for the game sales industry in determining the types of games to be sold at game stores and game sales platforms. This study will use a minimum support value of 50% and a minimum confidence of 70% and the results of the analysis show that the types of games from Action, Adventure and RPG are the most popular game types and have a confidence value of 82% compared to RPG game types. , Strategy and Battle with a confidence value of 74%. These results indicate that the a priori algorithm will greatly help make it easier to find out the most popular type patterns based on the values ​ ​ of the frequent items that have been analyzed. Keywords — Data mining, game, apriori algorithm, type of game

## Intisari
Game adalah salah satu hiburan yang sering dipilih oleh masyarakat umum untuk mengisi waktu luangnya. Game sendiri memiliki jenis-jenis yang berbeda dan sesuai dengan minat para masyarakat untuk bermain game tersebut. Contoh dari jenis game pada umumnya antara lain MOBA, Strategy, RPG dan beberapa jenis game lainnya yang sering dimainkan oleh masyarakat khususnya pada penggemar game. Dalam penelitian ini akan berfokus pada jenis game yang sangat populer pada kalangan masyarakat dengan menggunakan algoritma apriori sebagai metode analisis. Algoritma apriori dipilih karena dapat mengetahui bentuk pola pada jenis game yang diminati sehingga hasil dari penelitian ini akan dapat bermanfaat bagi industri penjualan game dalam menentukan jenis game yang akan dijual pada toko game maupun platform penjualan game. Penelitian ini akan menggunakan nilai minimum support sebesar 50% dan minimum confidence sebesar 70% dan hasil analisis menunjukkan bahwa jenis game dari Action, Adventure dan RPG menjadi pola jenis game yang paling banyak diminati dan memiliki nilai confidence sebesar 82% dibandingkan dengan pola jenis game RPG, Strategy dan Battle dengan nilai confidence sebesar 74%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma apriori akan sangat membantu memudahkan untuk mengetahui pola jenis paling populer berdasarkan nilai frequent items yang telah dianalisis.
Kata Kunci — Data mining, game, algoritma apriori, jenis game
1. PENDAHULUAN Kemajuan teknologi saat ini sangat berkembang pesat dan cepat. Di zaman semakin canggih, banyak cara yang dilakukan oleh masyarakat untuk mencari suatu hiburan pada era internet yang semakin pesat. Salah satunya adalah dengan menonton film pada ponsel, mendengarkan musik bahkan bermain game sekalipun [1] [2]. Game atau video game merupakan salah satu hiburan yang cukup banyak dipilih oleh masyarakat untuk mengisi waktu luangnya untuk bersenang-senang atau
sekedar mencari hiburan semata dikala menunggu sesuatu. Di era sekarang, game atau video game sangat digandrungi atau disukai oleh para masyarakat luas seperti anak-anak, remaja, dewasa bahkan orang tua sekalipun [3]. Video game sudah merambah ke berbagai perangkat seperti perangkat komputer bahkan pada ponsel sekalipun. Menunjukkan bahwa perkembangan game juga semakin pesat dari era ke era [4] [5] . Selain berbagai macam perangkat yang dapat digunakan, terdapat dua jenis tipe game yang telah tercipta sampai saat
ini yaitu game offline dan game online. Game offline merupakan sebuah game yang tidak terhubung dengan internet sedangkan game online adalah sebuah game yang terhubung dengan internet. Ada berbagai macam game dengan jenis-jenis berbeda seperti simulation, Racing, Battle-Royale, Strategy dan jenis game lainnya yang bisa dimainkan dengan online maupun offline [6]. Akan tetapi, setiap individu memiliki seleranya masing-masing sehingga dalam bermain game, masyarakat khususnya remaja dan anak-anak akan memilih jenis game yang berbeda-beda. Seperti kelompok anak menyukai sebuah game berjenis simulasi sedangkan kelompok remaja cenderung lebih menyukai jenis game battle royale ataupun MOBA [7][8] . Sehingga akan tercipta suatu pola dalam satu individu menyukai sebuah game berdasarkan jenisnya. Dengan penelitian ini akan mengetahui bagaimana pola jenis game yang dipilih oleh masyarakat luas khususnya anak muda yang menyukai permainan game. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk memberikan sebuah informasi mengenai jenis game yang dipilih oleh masyarakat umum dengan menggunakan analisis data mining algoritma apriori.

## 2. METODOLOGI
2.1. Data Mining Data Mining merupakan ilmu yang menjabarkan mengenai penemuan berupa suatu pengetahuan dalam pencarian informasi dari database atau sekumpulan data besar dengan menggunakan teknik statistik matematik dan pembelajaran dalam menghasilkan informasi bermanfaat [9] [10] . Data mining bertujuan untuk menemukan pola atau hubungan yang tersembunyi dalam kumpulan data yang kompleks. Proses data mining melibatkan beberapa tahapan, yaitu mengidentifikasi masalah yang sering muncul, mendeskripsikan masalah tersebut, dan kemudian melakukan analisis menggunakan teknik data mining dengan menggunakan metode algoritma apriori untuk mendapatkan hasil yang diinginkan [11].
Dalam penelitian ini, akan menggunakan algoritma apriori sebagai metode analisis utama dan assosiation rule sebagai penarik kesimpulan akhir dari hasil analisis menggunakan metode tersebut.

## 2.2. Algoritma Apriori
Algoritma apriori merupakan metode analisis data mining yang berfokus pada pencarian frequent itemset dengan menggunakan teknik association rule . Definisi lainnya pada algoritma apriori adalah metode untuk mencari hubungan antara satu atau lebih itemset dalam suatu dataset yang biasanya algoritma apriori banyak digunakan pada data transaksi yang disebut market basket [12][13].

## 2.3. Association Rule
Association Rule adalah salah satu metode dalam pengambilan keputusan pada penerapan data mining algoritma apriori. Analisis Association Rule sendiri merupakan teknik data mining dalam menentukan suatu aturan dari asosiasi pada kombinasi item yang tercipta dan akan menggunakan data yang kompleks.
Proses pada tahapan ini akan melakukan identifikasi masalah, mendeskripsikan, melakukan analisis dengan menggunakan metode algoritma apriori untuk mendapatkan hasil yang diinginkan [14] [15] . Metodologi dasar dalam analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap pada umumnya seperti:
1. Analisis pola pada frekuensi tinggi yang memenuhi nilai syarat minimum dari nilai support database. Untuk mendapatkan nilai support dari sebuah item dapat menggunakan persamaan (1) dengan rumus sebagai berikut:
������� �
= �����ℎ ��������� ���������� � ����� ���� ∗ 100% (1) Pada persamaan (1) akan menghasilkan nilai support pada masing-masing items yang tercipta dan jika setiap items memiliki nilai support yang melewati nilai minimum maka items tersebut dapat dipakai untuk tahapan selanjutnya.
2. Tahap pembentukan aturan asosiasi yang memenuhi syarat untuk nilai confidence . Nilai confidence sendiri merupakan suatu nilai kepercayaan antar keterkaitan pada item. Untuk menghitung nilai confidence pada aturan asosiasi dapat menggunakan persamaan (2) dengan rumus sebagai berikut:
���������� � → � = �����ℎ ��������� ���������� � & �
�����ℎ ��������� ���������� � ∗ 100% (2)
Nilai confidence akan digunakan apabila nilai support telah ditemukan dengan menggunakan persamaan (1). Jika nilai confidence lebih tinggi dari nilai minimum confidence maka items tersebut dapat dikatakan layak dan memiliki keterkaitan dan kepercayaan yang cukup valid.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Proses Analisis
Penelitian ini akan berfokus pada pencarian pola pemilihan jenis game yang terfavorit oleh kalangan masyarakat yang memilih game sebagai salah satu hiburan mereka. Pencarian akan dilakukan dengan membentuk pola maksimal sebanyak lima jenis game yang dipilih oleh masing-masing individu. Dalam penelitian ini akan menggunakan 200 data yang diringkas dalam tabel berikut: Tabel 1. Pola Data Individu Jenis Game 1 Action, Battle-Royale, Simulation, Sport, MOBA 2 Sport, Shooting, Strategy 3 RPG, Strategy, Simulation, Action 4 Action,MOBA,Sport,Puzzle 5 Racing, Sport, Arcade 6 Arcade, Adventure, Puzzle 7 RPG, Strategy, Adventure, Action, Puzzle 8 RPG 9 MOBA, Shooting, Strategy 10 Racing, Action, Battle-Royale … … 200 RPG,Adventure,Battle-Royale Setelah data telah dikumpulkan maka akan masuk ke tahap dimana pembentukan pada itemset pertama. Dimana pembentukan itemset pertama di awali dengan memecahkan jenis- jenis game yang terekam saat pengumpulan data seperti pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Daftar Jenis Game yang Dipilih No Jenis Game 1 Action 2 Adventure 3 Arcade
4 Battle-Royale 5 MOBA 6 RPG 7 Strategy 8 Sport 9 Shooting 10 Simulation 11 Puzzle 12 Racing Langkah selanjutnya adalah menentukan nilai support dari masing-masing item. Langkah ini dilakukan untuk mengetahui dari 200 pola yang telah dikumpulkan, jenis game ataupun items apa yang paling sering dipilih oleh masyarakat. Adapun langkah menentukan nilai support pada itemset-1 adalah dengan persamaan (1) sebagai berikut:
������� � = �����ℎ ��������� ���������� � ����� ���� ∗ 100% (1)
Dimana jumlah transaksi mengandung A dimaksudkan pada masyarakat yang memilih item A sebagai pilihannya seperti Action yang dimana saat dihitung ada sebanyak 177 pemilih yang memilih action. Maka dapat diartikan bahwa jumlah items mengandung Action sebesar 177 dibagi dengan total keseluruhan data yang dianalisis. Berikut hasil perhitungannya: ������� ������ = 177 200 ∗ 100% = 89% Tabel 3. Itemset 1 No Jenis Items Support 1 Action 177 89% 2 Adventure 172 86% 3 RPG 163 82% 4 Strategy 163 82% 5 Battle-Royal 147 74% 6 MOBA 121 61% 7 Shooter 98 49% 8 Puzzle 86 43% 9 Racing 85 43% 10 Sport 79 40% 11 Arcade 76 38% 12 Simulation 54 27% Dalam analisis dan perhitungan ini, nilai support minimum yang ditentukan sebesar 50%.
Artinya, items yang memiliki nilai support
dibawah 50% akan dihapus dari daftar itemset sehingga menghasilkan itemset sebagai berikut: Tabel 4. Itemset 1 yang Valid No Jenis Support 1 Action 89% 2 Adventure 86% 3 RPG 82% 4 Strategy 82% 5 Battle-Royal 74% 6 MOBA 61% Setelah mendapatkan hasil itemset 1 yang valid, maka tahap selanjutnya adalah pencarian pada itemset kedua. Untuk pencarian itemset kedua akan menggunakan rumus dari nilai suppor t Untuk memperoleh nilai support dari setiap itemset, dapat dihitung dengan membagi jumlah pemilihan yang mengandung kombinasi tipe genre A dan tipe genre B dengan jumlah keseluruhan pemilihan yang dilakukan, kemudian hasilnya dikalikan dengan 100% dengan menggunakan persamaan (4) sebagai berikut:
������� � ∩ � = �����ℎ ��������� ���������� � ∩� ����� ���� ∗ 100% (4) Untuk perhitungan dari kombinasi itemset 2 dapat dilihat pada satu contoh berikut:
������� ������, ���������
= 150
200 ∗ 100% = 75% Berikut hasil perhitungannya: Tabel 5. Itemset 2 No Jenis Items Support 1 Adventure,RPG 160 80% 2 Action, Adventure 150 75% 3 Adventure, Strategy 145 73% 4 Action, Strategy 140 70% 5 Action, RPG 132 66% 6 Strategy, Battle Royale 120 60% 7 RPG, MOBA 120 60% 8 RPG, Battle Royale 98 49% 9 Strategy, MOBA 98 49% 10 Action, MOBA 89 45% 11 Adventure, Battle 86 43%
Royal 12 Action, Battle Royale 76 38% 13 Battle Royale, MOBA 75 38% 14 Adventure, MOBA 65 33% 15 RPG, Strategy 58 29% Minimal support yang ditentukan sebelumnya adalah 50%. Maka, kombinasi itemset yang tak mencapai 50% akan dihapus sehingga menyisahkan pola berikut: Tabel 6. Itemset 2 yang Valid No Jenis Support 1 Adventure,RPG 80% 2 Action, Adventure 75% 3 Adventure, Strategy 73% 4 Action, Strategy 70% 5 Action, RPG 66% 6 Strategy, Battle Royale 60% 7 RPG, MOBA 60% Selanjutnya mencari nilai support pada itemset ke-3. Dikarenakan itemset pada itemset ke-2 masih dapat dikombinasikan dan juga mencari nilai support sehingga items yang dibawah dari nilai support minimum yang telah ditentukan sebesar 50% dapat dihapus. Untuk rumus dapat menggunakan sebagai berikut:
������� �, � ∩ �
= �����ℎ ��������� ���������� �, � ∩� ����� ���� ∗ 100% (5)
Maka untuk perhitungan dengan rumus tersebut adalah sebagai berikut:

## ������� ������, ��������� ∩ ���
= 145
200 ∗ 100 = 73%
Berikut Itemset dengan nilai support pada masing-masing kombinasi itemset: Tabel 7. Itemset 3 yang Valid N o Jenis Ite ms Nilai Support 1 Action, Adventure, RPG 145 73% 2 Action, Adventure, Strategy 100 50% 3 RPG, Strategy, Battle Royale 120 60%
4 RPG, Strategy, MOBA 99 50% 5 Strategy, Adventure, Battle Royale 90 45% 6 RPG, Strategy, Adventure 87 44% 7 Action, Adventure, Battle Royale 84 42% 8 Adventure, MOBA, Battle Royale 64 32% 9 Action, Adventure, MOBA 58 29% 1 0 Strategy, Adventure, MOBA 46 23% Dikarenakan nilai support minimumnya sebesar 60% maka yang dibawah dari 60% pada nilai support dapat dihapus sehingga menyisahkan itemset berikut:
Tabel 8. Itemset 3 yang Valid
Setelah mencari dan menentukan pola frekuensi tertinggi dari itemset, maka akan berlanjut pada pencarian nilai confidence atau nilai kepercayaan dengan menggunakan nilai confidence minimum yaitu sebesar 70% dan menggunakan persamaan (2) sebagai berikut:
���������� � → � = �����ℎ ��������� ���������� � & � �����ℎ ��������� ���������� � ∗ 100. . . (2)
Untuk mencari nilai confidence dari aturan A∩B adalah dengan membagi jumlah pemilihan mengandung tipe karakter A dan mengandung tipe karakter B dengan jumlah pemilihan tipe karakter yang mengandung tipe karakter A dikalikan dengan 100%. Hasil dari nilai confidence dapat diketahui pada perhitungan berikut: ���������� ������, ��������� → ���
= 145 150 ∗ 100% = 82%
Tabel 9. Itemset 3 dengan Nilai Confidence N o Jenis Item s Nilai Suppor t Confidenc e 1 Action, Adventure  RPG 145 73% 82% 2 Action, Adventure  Strateg y 100 50% 56% 3 RPG, Strategy  Battle Royale 120 60% 74% 4 RPG, Strategy  MOBA 120 50% 56% Dengan perhitungan nilai Confidence pada tabel diatas akan diambil hasil itemset yang melewati nilai minimum confidence yang telah ditetapkan sebesar 70%. Maka, itemset yang tidak melampaui nilai minimum akan dapat dihapus dan membentuk hasil nilai confidence pada tabel 10 sebagai berikut: N o Jenis Item s Nilai Suppor t Confidenc e 1 Action, Adventur e  RPG 145 73% 82% 2 RPG, Strategy  Battle Royale 120 60% 74%

## 3.2. Hasil Akhir
Dari hasil apriori yang telah dilakukan, menghasilkan dua aturan asosiasi yang telah diproses dan dianalisis menggunakan metode algoritma apriori dengan masing-masing itemset memiliki nilai confidence sebesar 82% dan 74%. Maka, untuk aturan asosiasi dari kedua itemset tersebut dapat dibentuk pada tabel 10 sebagai berikut:
Tabel 10. Aturan Asosiasi N o Jenis Ite ms Nilai Support 1 Action, Adventure, RPG 145 73% 2 RPG, Strategy, Battle Royale 120 60% 3 Action, Adventure, Strategy 100 50% 4 RPG, Strategy, MOBA 120 50%
No Itemset Confidence 1 Jika pemilih memilih jenis ACTION, ADVENTURE maka pemilih juga memilih RPG 82% 2 Jika pemilih memilih jenis RPG, STRATEGY maka pemilih juga memilih BATTLE-ROYALE 74%
Pada tabel diatas, dijelaskan bahwa jika pemilih memilih jenis Action, Adventure, maka mereka juga akan memilih RPG dengan nilai kepercayaannya sebesar 82%. Lebih tinggi dibandingkan dengan aturan yang kedua dimana jika pemilih memilih jenis RPG,
Strategy, maka mereka juga akan memilih Battle-Royale dengan presentase sebesar 74%. Dengan kedua hasil tersebut, bisa disimpulkan bahwa masyarakat umum khususnya anak muda yang menyukai game sebagai hiburan mereka lebih cenderung memilih jenis game Action, Adventure dan RPG sebagai jenis game yang paling disukai.
4. KESIMPULAN DAN SARAN Algoritma apriori mampu memberikan pemahaman yang cukup sederhana dan dapat dipahami dengan mudah dalam mencari pola pada suatu hal yang paling sering dipilih. Dengan penerapan algoritma apriori dalam memilih jenis game tersebut dapat memberikan gambaran kepada para penjual toko game ataupun para kreator game untuk melihat jenis game apa yang saat ini sangat disukai oleh masyarakat luas khususnya para pecinta game ataupun anak muda yang menyukai game. Dengan analisis ini mendapatkan dua jenis aturan dengan jenis yang berbeda sehingga dapat memberikan informasi yang sangat berguna. Namun, pada penelitian ini masih hanya berfokus pada nilai support dan confidence sebagai acuan untuk penarikan kesimpulan sehingga penelitian ini masih dapat dikembangkan dengan tambahan metode penelitian seperti menggunakan metode algoritma fp-growth atau menambah pencarian nilai agar lebih valid seperti pencarian nilai lift- ratio serta nilai korelasi positif-negatif pada analisis algoritma apriori yang telah diterapkan dalam
penelitian ini sehingga akan
menghasilkan kesimpulan atau hasil akhir yang lebih valid.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
Aulia Tri Utami, D. Bandarsyah, dan S. Sulaeman, “Dampak Game Mobile Legends Terhadap Pola Interaksi Sosial Siswa Kelas V di Sekolah Dasar,”
Jurnal Educatio FKIP UNMA , vol. 8, no. 3, hlm. 899–907, Agu 2022, doi: 10.31949/educatio.v8i3.2710. [2] N. Lestari, “Jurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika V3,” vol. 2, hlm. 103–114, doi: 10.22202/jei.2017.v3i2.1540. [3] P. Braun, A. Cuzzocrea, T. D. Keding, C. K. Leung, A. G. M. Padzor, dan D. Sayson, “Game Data Mining: Clustering and Visualization of Online Game Data in Cyber-Physical Worlds,” dalam Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2017, hlm. 2259–2268. doi: 10.1016/j.procs.2017.08.141. [4] J. L. Putra dan S. Seimahuira, “Memprediksi Pola Ban Hero Pada Game Mobile Legends Menggunakan Algoritma Apriori.” [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/co- science [5] S. Wahyu Iriananda, R. Widi Budiawan, dan A. Yuniar Rahman, “The 5th Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH 2022) Seminar Hasil Riset Prefix-RTR The 5 th Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH) KINERJA SELEKSI FITUR N-GRAM PADA ANALISIS SENTIMEN ULASAN MOBILE GAME DI GOOGLE PLAYSTORE INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK”. [6] M. B. Firdaus, D. S. Habibie, F. Suandi, M. K. Anam, dan L. Lathifah, “Perancangan Game OTW SARJANA Menggunakan Metode Forward Chaining,” SIMKOM , vol. 6, no. 2, hlm. 66–74, Jul 2021, doi: 10.51717/simkom.v6i2.56. [7] R. Danendra Athallah, A. Arrio Irawan, L. E. Devila, dan R. Cholil, “STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi
Teknologi) IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGANALISA PEMAIN VIDEO GAME MOBILE LEGEND UNTUK MENGETAHUI TIPE HERO DAN ROLE YANG SERING DIGUNAKAN PADA SETIAP KALANGAN.” [8] S. Wahyu Iriananda, R. Widi Budiawan, dan A. Yuniar Rahman, “The 5th Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH 2022) Seminar Hasil Riset Prefix-RTR The 5 th Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH) KINERJA SELEKSI FITUR N-GRAM PADA ANALISIS SENTIMEN ULASAN MOBILE GAME DI GOOGLE PLAYSTORE INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK”.
[9] U. E. #1 dan A. Putra, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Solusi Prediksi Persediaan Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Regional Part Depo Auto 2000 Palembang)”. [10] J. Dongga, A. ` Sarungallo, N. Koru, dan G. Lante, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang (Studi Kasus: Toko Swapen Jaya Manokwari),” G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan , vol. 7, no. 1, hlm. 119–126, Jan 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1938. [11] D. Algoritma dkk. , “Implementasi Data Mining Menentukan Game Android Paling Diminati Dengan Algoritma Apriori,” vol. 21, no. 1, hlm. 29–34, 2019, doi: 10.31294/p.v20i2.
[12] P. Peralatan dkk. , “J-SISKO TECH Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola”, vol. 118, no. 1, hlm. 118–136, 2020. [13] A. Prasetyo dkk. , “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK ANALISIS
DATA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS DAPOERIN’S) Program Studi Sistem Informasi [2],” vol. VIII, no. 2. [14] M. Abdul Azis, N. Hadianto, J. Miharja, dan S. Rifai, “IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK
ANALISA PEMILIHAN TIPE GENRE FILM ANIME (STUDI KASUS : MYANIMELIST.NET),” vol. 15, no. 2, 2018, [Daring]. Tersedia pada: www.nusamandiri.ac.id [15] S. Azahari dan A. Yusnita, “Prediksi Persediaan Bahan Baku Makanan Menerapkan Algoritma Apriori Data Mining,” Technology and Science (BITS) , vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2563.