p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Inovasi Naive Bayes Classifier dalam Prediksi Rating Game untuk Pengalaman Gaming yang Lebih Menarik
Febri Liantoni a1 , Dini Erlinawati a2 , Yuliana Rizki Ikhsanty a3 , Fadil Indra Sanjaya b4 , Mulia Sulistiyono c5 a Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Universitas Sebelas Maret, Surakarta
1 febri.liantoni@gmail.com
2 dini.erliawati@gmail.com
3 yuliana.rizka1@gmail.com
b Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta
4 fadil.indra@staff.uty.ac.id
c Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
5 muliasulistiyono@amikom.ac.id

## Abstrak
Ada beberapa jenis game yang muncul dan dibuat untuk menarik perhatian para gamers. Beberapa permainan mampu mengobati rasa lelah, panik, sedih, bosan, dan kebanyakan mengisi waktu luang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menerapkan metode Naive Bayes Classifier yang inovatif dalam prediksi rating game. Dengan  menggunakan  pendekatan  yang  memberikan  rekomendasi  rating  yang  akurat  untuk  setiap  permainan yang  akan  dirilis,  dengan  tujuan  meningkatkan  pengalaman  gaming  pengguna.  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  mencakup  informasi  tentang  game-game  yang  telah  dirilis  sebelumnya,  termasuk  rating  yang diberikan  oleh  para  pengguna.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  metode  Naive  Bayes  Classifier  yang dikembangkan kami memiliki kinerja yang baik dalam memprediksi rating game. Penelitian ini memiliki potensi untuk meningkatkan pengalaman gaming pengguna dengan memberikan rekomendasi rating yang akurat. Dengan menggunakan  metode  Naive  Bayes  Classifier  yang  inovatif  diharapkan  dapat  membantu  pengguna  dalam membuat keputusan yang tepat tentang permainan yang akan mereka mainkan.
Kata kunci: Classification, Games, Naïve Bayes.

## Naive Bayes Classifier for Game Rating Prediction: An Innovative Approach for Enhanced Gaming Experience

## Abstract
Several types of games appear and are made to attract the attention of gamers. Some games can treat fatigue, panic, sadness, and boredom and mostly fill spare time. This study aims to develop and apply the innovative Naive Bayes Classifier  method  for  predicting  game  ratings  by  using  an  approach  that  provides  accurate  rating recommendations for each game to be released to improve the user's gaming experience. The dataset used in this study  includes  information  about  previously  released  games,  including  user  ratings.  The  experimental  results show that the Naive Bayes Classifier method we developed performs well in predicting game ratings. This research can improve the user's gaming experience by providing accurate rating recommendations. The innovative Naive Bayes Classifier method can help game users make the right decisions about the games they will play.
Keywords: Classification, Games, Naïve Bayes.

## I. P ENDAHULUAN
Menurut bahasa Inggris game memiliki arti “permainan”. Pengertian  game  secara umum  adalah  suatu  aktifitas  atau kegiatan  hiburan  dengan  tujuan  untuk  berseneng-senang, mengisi  waktu  luang,  serta  bisa  dirasa  sebagai  olahraga ringan,  permaianan  biasanya  dapat  dilakukan  secara bersama-sama ataupun sendiri [1], [2]. Game juga hiburan yang disukai oleh semua orang yaitu menghilangkan rasa penat  ketika  melakukan  banyak  aktifitas,  selain  itu  game
juga  mampu  melatih  pola  pikir  lewat  solusi  dalam memecahkan suatu permasalahan yang terdapat pada game [3].  Pada  zaman  dahulu  Game  itu  dilakukan  denga  cara tradisional  seperti  petak  umpet,  main  kartu,  dakon,  dll. Namun semakin kesini semakin berkembangnya teknologi sehingga mampu merombak game tradisionl menjadi game yang  lebih  modern  melalui  perangkat  teknologi  [4],  [5]. Game menjadi suatu ajang atau lingkungan yang digunkan untuk pelatihan terhadap dunia nyata pada suatu kelompok atau  organisasi  yang  didalamnya  terdapat  penuntutan
pemecahan  masalah  dengan  cara  berkolaborasi.  Game modern  menjadi  salah  satu  perangkat  lunak  paling  rumit yang pernah dibuat. Namun, seniman memiliki cara untuk memindahkan karya kreatif mereka dari satu judul game ke judul game lainnya dengan penggunaan teknologi [6].
Banyak  game  yang  tersedia  di  handphone  android sehingga  mengakibatkan  adanya  pengorganisasian  atau pengelompokkan  jenis  atau  genre  dari  suatu  permainan atau  game  dengan  peminat  yang  banyak  juga  khususnya anak-anak, dewasa, remaja, maupun orang tua. Game juga bertambah  mengikuti  perkembangan  teknologi,  ada  game online  dan  game  offline,  ada  3D  ada  2D,  menurut  genre juga  bermacam  macam  ada  action  yaitu  petualangan seseorang, strategy game yaitu untuk mengatur suatu unit untuk  menyerang,  vehicle  simulations  yaitu  permaianan realisme, board and puzzle, artificial life, construction and management  simulations,  role  playing  games  yaitu  game yang  mengandung  leveling  sehingga  memungkinkan  kita untuk menjelajah dunia game, dan sport game, dan lain-lain. Tingkat  keahlian  permainan  peserta  diberi  label  sebagai ahli atau pemula menggunakan skor permainan [7].
Suatu saat nanti diprediksi penggunaan teknologi digital pada anak-anak dan remaja akan meningkat baik itu untuk hiburan  ataupun  untuk  keperluan  dalam  menghasilkan uang  karna  keduanya  memiliki  porsi  yang  sangat  besar terhadap  teknologi  digital[8].  Hal  ini  yang  menjadi  dasar penelitian  terkait  prediksi  rating  game  dilakukan  dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier.
Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode Naive Bayes Classifier yang inovatif dalam prediksi rating game. Dalam pendekatan ini digunakan rekomendasi rating yang lebih  tepat  dan  mendalam,  dengan  harapan  dapat meningkatkan pengalaman gaming pengguna.
Pada  penelitian  sebelumnya  metode  naïve  bayes digunakan untuk klasifikasi daun herbal, penelitian tersebut membandingkan  metode  Naïve  Bayes  dengan  metode  K- Nearest  Neigbor  dengan  hasil  akurasi  Naïve  Bayes  lebih baik  [9].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Cui  dengan metode Naïve Bayes telah terbukti efektif dalam mengolah big  data  di  database  untuk  prediksi  rating  game  dengan kecepatan  dan  akurasi  yang  tinggi  [10].  Selain  itu, penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Liantoni  dan  Manino menggunakan  naïve  bayes  menggarisbawahi  terkait pentingnya  Teorema  Bayes  dalam  analisis  prediktif  dan penerapannya dalam berbagai bidang, termasuk game [11], [12].
II. M ETODE
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk memprediksi  rating  sebuah  game.  Metode  ini  dilakukan sebagai  tolak  ukur  sebuah  game  disukai  atau  tidak. Sehingga publisher game kedepannya dapat mengembangkan  game  yang  berkualitas  baik  dan  banyak diminati.  Selain  itu  juga  untuk  mengetahui  apakah  game yang  banyak  disukai  dapat  menumbuhkan  karakter  baik atau sebaliknya.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  naïve  bayes classification  yang diterapkan  menggunakan  RapidMiner. Aplikasi  RapidMiner  merupakan  suatu  wadah  analisis modern yang mencakup suatu data mining, analisis preditif,
analisis bisnis, pembelajaran mesin, text mining, dan lain- lain  [13],  [14].  Kecuali  itu  software  ini  digunakan  untuk mengukur bagaimana kinerja algoritmanya sehingga dapat menemukan seperti apa algoritma yang terbaik yang akan digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi,  prediksi  serta teknik yang lain yang terdapat di data mining yang mana efektif serta mudah untuk digunakan [15]. Fungsi lain dari RapidMiner  adalah  memberikan  mechine  learning  serta data  prosedur  seperti  analisis  dan  visualisasi  prediktif, penyebaran  dan  evaluasi,  memuat  data  dan  transformasi, pemodelan  data  dan  lain-lain.  Prosedur  penelitian  yang dilakukan seperti digambarkan pada alur di Gambar 1.

## Gambar 1. Alur penelitian
Pada tahap praproses dalam analisis data, langkah yang sangat  penting  adalah  melakukan  pembersihan  data  atau yang sering disebut dengan data cleaning. Tujuan dari data cleaning  adalah  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan dalam  analisis  benar-benar  valid  dan  sesuai  dengan kebutuhan  yang  spesifik.  Dalam  proses  ini,  dilakukan penghapusan  data  yang  salah  atau  tidak  lengkap  untuk menghasilkan data yang berkualitas dan dapat diandalkan.
Penghapusan  data  yang  salah  atau  tidak  lengkap dilakukan dengan berbagai metode,  tergantung pada jenis data yang sedang diproses. Jika data yang digunakan adalah data  numerik,  maka  dilakukan  pengecekan  terhadap rentang  nilai  yang  valid,  identifikasi  dan  penanganan missing  values,  serta  deteksi  dan  penanganan  outlier. Selain  itu,  dalam  praproses  data  juga  perlu  diperhatikan nilai  tipe  class  dalam  tiap-tiap  fitur  yang  menjadi  fokus analisis. Nilai tipe class dalam tiap – tiap fitur dijabarkan Tabel 1.
TABEL I N ILAI T IPE CLASS TIAP F ITUR Fitur Notasi Tipe Class Nama_game X1 Text Genre X2 Text Platform X3 Text Publisher X4 Text Critic_Score X5 Rendah ≤ 4, < 7 Sedang > 4 Tinggi ≥ 7 Total_Shippe d X6 Rendah ≤ 10, Sedang < 30; Sedang > 10 Tinggi ≥ 30 Tahun X7 Lama ≤ 2000, Baru > 2000 Rank X8 Tinggi ≤ 1000, Sedang <10000; Sedang > 1000

## Rendah ≥ 10000
Pemahaman yang baik mengenai nilai class dalam tiap fitu  sangat  penting  dalam  proses  data  cleaning,  karena dapat  membantu  mengidentifikasi  data  yang  tidak  valid atau tidak relevan. Dengan memperhatikan tabel ini, analis dapat  memastikan  bahwa  hanya  data  yang  sesuai  dengan nilai  class  yang  relevan  yang  akan  digunakan  dalam analisis lebih lanjut.
Proses prediksi rating game menggunakan metode Naïve Bayes, yang telah terbukti memiliki kecepatan dan akurasi yang  tinggi  saat  diterapkan pada  big  data  dalam  database [10].  Metode  ini  didasarkan  pada  Teorema  Bayes,  yang digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  suatu  kejadian dengan  mempertimbangkan  kondisi  tertentu.  Teorema Bayes  menyediakan  dasar  matematis  untuk  prediksi dengan menggabungkan informasi awal atau prior dengan bukti baru atau likelihood.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada tahap seleksi data, data yang sudah diperoleh akan dibagi  menjadi  dua  bagian:  data  latih  (data  training)  dan data uji (data testing). Data latih digunakan untuk melatih model atau algoritma prediksi sebanyak 80 data, sedangkan data  uji  digunakan  untuk  menguji  performa  dan  akurasi model yang sudah dilatih sebanyak 28 data.
Tabel 2 merupakan contoh data awal sebelum dilakukan preprocessing.  Fitur-fitur  yang  digunakan  mencakup berbagai  aspek  yang  relevan  dengan  prediksi,  fitur-fitur tersebut  bisa  mencakup  genre,  platform,  publisher, critic_score, total_shipped, tahun dan rank.
TABEL II
C ONTOH D ATA S EBELUM P REPROCESSING Nama Genre Platform Publisher Critic_ Score Total_ Shipped Tahun  Rank Mario Kart Wii Racing Wii Nintendo 8,02 37,14 2008 3 Just Cause 2 Action PC Eidos Interactive 8,02 4,16 2010 346 Shogun 2: Total War Strategy PC Sega 9,00 0,06 2011 3854 Gothic Role-Playing PC Xicat Interactive 8,01 0,02 2001 8797 Dead Island: Riptide Action PC Deep Silver 6,02 0,12 2013 11546
Setelah  data  awal  diperoleh,  tahap  preprocessing dilakukan  untuk  mempersiapkan  data  sebelum  dilakukan analisis lebih lanjut. Preprocessing data dilakukan dengan proses  konversi  data  ke  format  yang  sesuai  dengan kebutuhan  analisis  dan  algoritma  yang  akan  digunakan. konversi  data  berdasarkan  tipe  class  atau  nilai  class  yang terdapat  dalam  Tabel  1.  Konversi  ini  dilakukan  agar  data dapat diinterpretasikan dengan baik oleh algoritma prediksi, serta  memastikan  kesesuaian  dengan  aturan  dan
persyaratan  model  yang  akan  digunakan.  Proses  konversi data membantu meningkatkan kualitas dan interpretasi data, serta  memungkinkan  algoritma  prediksi  untuk  bekerja dengan  efektif  dan  akurat.  Penyesuaian  yang  dilakukan pada  metode  ini  memungkinkan  kami  untuk  memperoleh hasil  yang  lebih  akurat  dan  berguna  dalam  memberikan rekomendasi  rating  game  kepada  pengguna.  Pada  contoh hasil preprocessing dalam Tabel 3, dapat dilihat bahwa data telah mengalami konversi.

## TABEL III
C ONTOH D ATA S ETELAH P REPROCESSING Nama Genre Platform Publisher Critic_ Score Total_ Shipped Tahun  Rank Mario Kart Wii Racing Wii Nintendo Tinggi Tinggi Baru Tinggi Just Cause 2 Action PC Eidos Interactive Tinggi Rendah Baru Tinggi Shogun 2: Total War Strategy PC Sega Tinggi Rendah Baru Sedang Gothic Role-Playing PC Xicat Interactive Tinggi Rendah Baru Sedang Dead Island: Riptide Action PC Deep Silver Sedang Rendah Baru Rendah
Setelah  tahap  preprocessing  data,  langkah  selanjutnya adalah  mengolah  data  menggunakan  alat  analisis  seperti RapidMiner  7.1  untuk  membangun  model  prediksi  rating game.  RapidMiner  adalah  salah  satu  perangkat  lunak analisis  data  yang  populer  dan  kuat,  yang  menyediakan berbagai  algoritma  pembelajaran  mesin  dan  metode
analisis  yang  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  dan menganalisis  data.  Model  pengujian  dengan  RapidMiner yang dibangun ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Model pengujian menggunakan Naïve Bayes
Setelah  model  prediksi  dibangun,  langkah  berikutnya adalah melakukan pengujian untuk mengevaluasi performa dari  model  tersebut.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  data  uji  yang  terpisah  dari  data  latih,  yang terdiri dari 28 sampel. Data uji ini digunakan untuk menguji kemampuan  model  prediksi  dalam  memprediksi  rating game yang akurat dan sesuai dengan data yang sebenarnya. Contoh  data  uji yang  digunakan  seperti ditunjukkan  pada Tabel 4.

## TABEL IV
C ONTOH D ATA U JI Nama Genre Platform Publisher Critic_ Score  Total_ Shipped  Tahun  Rank Shovel Knight Platform NS Yacht Club Games Tinggi Rendah Baru Tinggi Super Smash Bros. Ultimate Fighting NS Nintendo Tinggi Sedang Baru Tinggi Rust Action- Adventure PC Facepunch Studios Sedang Rendah Baru Tinggi Marvel's Spider-Man Action- Adventure PS4 Sony Interactive Entertainment Tinggi Rendah Baru Tinggi Mario Tennis Aces Sports NS Nintendo Tinggi Rendah Baru Tinggi Kirby Star Allies Platform NS Nintendo Tinggi Rendah Baru Tinggi Two Worlds II Role-Playing PC SouthPeak Interactive Sedang Rendah Baru Rendah Diablo II Role-Playing PC Blizzard Entertainment Tinggi Rendah Lama Tinggi
Hasil pengujian yang dilakukan terhadap 28 sampel data uji  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  model  prediksi yang menggunakan algoritma Naïve Bayes adalah sebesar 96,43%. Tingkat akurasi yang tinggi pada model prediksi rating  game  dapat  memiliki  dampak  yang  positif  pada pengalaman gaming yang lebih menarik bagi para pemain. Dengan  menggunakan  model  prediksi  yang  akurat, pengembang  game  dapat  mengoptimalkan  pengalaman gameplay dan konten yang disajikan kepada para pemain.
Dengan  memiliki  prediksi  rating  game  yang  akurat, pemain  dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dalam memilih game yang sesuai dengan preferensi mereka. Hal ini  membantu  menghindari  kekecewaan  dan  memastikan mereka menghabiskan waktu dan usaha dalam game yang benar-benar mereka nikmati.

## IV. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  yang  dikembangkan  dengan  metode Naive Bayes Classifier yang inovatif untuk prediksi rating game. Melalui eksperimen dan evaluasi, diperoleh tingkat akurasi sebesar 96,43% dalam prediksi rating game. Hasil ini  menunjukkan  bahwa  metode  yang  diterapkan  mampu memberikan  rekomendasi  rating  game  yang  akurat,  yang berkontribusi  terhadap  Pengalaman  Gaming  yang  Lebih Menarik.  Dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  pengguna dapat memilih game-game yang sesuai dengan minat dan preferensi  mereka,  menghindari  game  yang  tidak  cocok, dan merasakan tingkat keterlibatan yang lebih tinggi dalam game  yang  mereka  mainkan.  Rekomendasi  rating  yang akurat juga membantu mengoptimalkan penggunaan waktu dan sumber daya, serta meningkatkan kepuasan pengguna secara keseluruhan.
D AFTAR P USTAKA
[1]
M.  Simkova,  “Using  of  Computer  Games  in  Supporting Education,” Procedia  -  Soc.  Behav.  Sci. ,  vol.  141,  pp.  1224– 1227, Aug. 2014, doi: 10.1016/j.sbspro.2014.05.210.
[2] V. Trajkovik, T. Malinovski, T. Vasileva-Stojanovska, and M. Vasileva,  “Traditional  games  in  elementary  school: Relationships  of  student’s  personality  traits,  motivation  and experience with learning outcomes,” PLoS One , vol. 13, no. 8, p. e0202172, Aug. 2018, doi: 10.1371/journal.pone.0202172.
[3] G.  J.  Hwang,  P.  H.  Wu,  and  C.  C.  Chen,  “An  online  game approach for improving students’ learning performance in web- based problem-solving activities,” Comput. Educ. , vol. 59, no. 4, pp. 1246–1256, Dec. 2012, doi: 10.1016/J.COMPEDU.2012.05.009.
[4] U. Kristen Satya Wacana and J. Tengah, “Pengembangan Game Edukasi  Berbasis  Android  untuk  Meningkatkan  hassil  Belajar Siswa di Sekolah Dasar,” J. Basicedu , vol. 5, no. 2, pp. 1027– 1038, Mar. 2021, doi: 10.31004/BASICEDU.V5I2.835.
[5] J. L. Nietfeld, “Predicting transfer from a game-based learning environment,” Comput. Educ. , vol. 146, p. 103780, Mar. 2020, doi: 10.1016/j.compedu.2019.103780.
[6] Y.  Rebou  Serpa and M.  A.  Formico  Rodrigues, “Human and machine  collaboration  for  painting  game  assets  with  deep learning,” Entertain.  Comput. ,  vol. 43, p.  100497,  Aug. 2022, doi: 10.1016/J.ENTCOM.2022.100497.
[7] M. Ehatisham-ul-Haq, A. Arsalan, A. Raheel, and S. M. Anwar, “Expert-novice  classification  of  mobile  game  player  using smartphone  inertial  sensors,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  174,  p. 114700, Jul. 2021, doi: 10.1016/J.ESWA.2021.114700.
[8] H.-Y.  Sung,  G.-J.  Hwang,  C.-J.  Lin,  and  T.-W.  Hong, “Experiencing  the  Analects  of  Confucius:  An  experiential game-based  learning  approach  to  promoting  students’ motivation  and  conception  of  learning,” Comput.  Educ. ,  vol.
110, pp. 143–153, Jul. 2017, doi: 10.1016/j.compedu.2017.03.014. [9]
F.  Liantoni  and  H.  Nugroho,  “Klasifikasi  Daun  Herbal Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Knearest Neighbor,” J. Simantec , vol. 5, no. 1, pp. 9–16, 2015.
[10]
S.  Cui et  al. ,  “Using  Naive  Bayes  Classifier  to  predict
osteonecrosis  of  the  femoral  head  with  cannulated  screw fixation,” Injury , vol. 49, no. 10, pp. 1865–1870, Oct. 2018, doi: 10.1016/J.INJURY.2018.07.025.
[11] F.  Liantoni,  C.  Sukmagautama,  and  R.  Myrtha,  “Increased
Mammogram  Image  Contrast  Using  Histogram  Equalization And Gaussian In The Classification Of Breast Cancer,” JITCE (Journal Inf. Technol. Comput. Eng. , vol. 4, no. 01, pp. 40–44,
Mar. 2020, doi: 10.25077/jitce.4.01.40-44.2020.
[12] E.  Manino,  L.  Tran-Thanh,  and  N.  R.  Jennings,  “On  the efficiency  of  data  collection  for  multiple  Naïve  Bayes classifiers,” Artif. Intell. , vol. 275, pp. 356–378, Oct. 2019, doi: 10.1016/J.ARTINT.2019.06.010.
[13] V. Kotu and B. Deshpande, “Getting Started with RapidMiner,” Data  Sci. ,  pp.  491–521,  Jan.  2019,  doi:  10.1016/B978-0-12- 814761-0.00015-0.
[14] J. Santos-Pereira, L. Gruenwald, and J. Bernardino, “Top data mining tools for the healthcare industry,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , Jun. 2021, doi: 10.1016/J.JKSUCI.2021.06.002.
[15] P.  Ristoski,  C.  Bizer,  and  H.  Paulheim,  “Mining  the  Web  of Linked  Data  with  RapidMiner,” J.  Web  Semant. ,  vol.  35,  pp. 142–151, Dec. 2015, doi: 10.1016/J.WEBSEM.2015.06.004.