## ANALISIS BIG DATA PENJUALAN VIDEO GAMES MENGUNAKAN EDA
Davit Toramli Husni 1) , Daniel Ryan Hamonangan Sitompul 1) , Stiven Hamonangan Sinurat 1*) , Ruben 1) , Andreas Situmorang 1) , Dennis Jusuf Ziegel 1) , Julfikar Rahmad 1) , Evta Indra 1)
1 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia email: dshenthusni@gmail.com, d15ryansitompul@gmail.com, stivenxlenjoy@gmail.com, siahaan416@gmail.com, andreassitumorang73@gmail.com, dennisjusufziegel@gmail.com, julfikarrahmad10@gmail.com,evtaindra@unprimdn.ac.id

## Abstract
Advertising is a very effective way for product marketing, this method is often used to disseminate product information to be marketed. Errors in the analysis of products to be marketed resulted in significant losses to the company due to errors in the exploration of Big Data processing. Big data is described as large- scale data that can be presented, processed and analyzed using existing technologies, methods and theories. Therefore, an assessment of the big data of video game operators that is in demand by the market is carried out to determine the highest and lowest sales of video games using the Exploratory Data Analysis method so that a company can determine the games to be promoted and produced. The results obtained in this study that have the highest and lowest sales of video games in the global market by genre are action at 1745.27 and strategy at 174.5. And for sales by platform, PS2 is 1255.64 and PCFX is 0.03. With this method, video game  sales  can  be  presented  graphically,  making  it  easier  for  companies  to  determine  which  games  to market and promote small game sales.
Keywords : Exploratory Data Analysis(EDA), Sales Video Games, Big Data, Market.

## 1. PENDAHULUAN
Saat konsep big data pertama kali muncul di  jurnal  Nature,  digambarkan  sebagai  data berskala besar yang dapat disajikan, diproses, dan dianalisis  menggunakan  teknologi,  metode,  dan teori  yang  ada  [1].  Big  Data  adalah  istilah kumpulan  data  yang  luas  dan  kompleks  yang tidak dapat diproses menggunakan alat manajemen  basis  data  tradisional  atau  aplikasi pemrosesan  data  lainnya  [2].  Pemanfaatan  Big Data  yang  sudah  banyak  dirasakan  khususnya pada  penjualan  video  game  yang  dimana  terdiri dari beberapa data, yaitu platform, genre maupun publisher. Oleh sebab itu, dibutuhkan pemahaman  tentang  big  data  agar  dapat menentukan secara optimal penjualan tersebut.
Periklanan  adalah  cara  yang  sangat efektif  untuk  pemasaran  produk,  cara  ini  sering digunakan untuk menyebarkan informasi produk yang  akan  dipasarkan.  Keputusan  pemasaran ditentukan setelah mengetahui informasi terhadap  suatu  produk,  sehingga  keputusan tersebut  diambil  berdasarkan  analisis  mendalam terhadap  Big  Data  yang  ada.  Kesalahan  dalam Analisis produk yang akan dipasarkan
mengakibatkan  kerugian  yang  tidak  sedikit terhadap  perusahaan  [3]  karena  keliru  dalam eksplorasi  pengolahan  Big  Data  tersebut,  maka perlu pengkajian terhadap penjualan video game yang  diminati  pasar.  Suatu  Keputusan  dapat ditetapkan  dengan  memperoleh  informasi  yang valid, maka dengan ini diperlukan sebuah metode exploratory data analysis (EDA) .
Agar  dapat  mengatasi  permasalahan tersebut,  maka  diperlukan  sebuah  metode exploratory data analysis untuk mengidentifikasi data  penjualan  dimana  penyajian-nya  dalam bentuk  grafis.  Pada  penelitian  ini  terdapat  data penjualan  video  game  di  pasar North  America, European  Union,  Jepang hingga  pasar Global sehingga  dengan  metode  ini  akan  menunjukkan hasil  penjualan  tertinggi  maupun  terendah disetiap pasar yang didapatkan dalam penyaringan berdasarkan genre, platform maupun publisher sehingga informasi yang valid tersebut  dapat  lebih  menyakinkan  sebuah perusahaan  dalam  menentukan  game  yang  akan diproduksi maupun memberikan promosi terhadap penjualan game yang terendah.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  alat  bantu Google Colaboratory untuk menentukan sebuah
keputusan  dari  sebuah  grafik  menggunakan metode exploratory data analysis .
STUDI LITERATUR DATA ACQUISITION
DATA
CLEANING EXPLORATORY DATA ANALYSIS(EDA)

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 1.1. Studi Literatur
Studi  Literatur  merupakan  cara  untuk memecahkan  masalah  dengan  menelusuri sumber-sumber  karya  sebelumnya  [4].  Studi Literatur  adalah  kegiatan  penelitian  yang meliputi  pemanfaatan  informasi  dan  teknik pengumpulan  data  serta  pemanfaatan  berbagai alat  penunjang  yang  tersedia  di  perpustakaan, seperti  buku  referensi,  hasil  penelitian  sejenis sebelumnya, artikel, catatan, dan berbagai jurnal yang  berkaitan  dengan  masalah  yang  akan dipecahkan [5].
1.2. Data Acquisition Sistem data acquisition dapat
didefinisikan sebagai suatu sistem yang berfungsi untuk mengambil, mengumpulkan dan menyiapkan  data,  hingga  memprosesnya  untuk menghasilkan  data  yang  dikehendaki  [6],  [7]. Pada  penelitian  ini,  dataset  yang  digunakan berasal  dari  repositori  “Video  Games  Sales” milik  Mario  Caesar  dari website Kaggle [8]. Dataset ini memiliki 16 kolom yang berisi 16719 baris  data,  dimana  data  ini  berisikan  penjualan video  games  dari  seluruh  dunia  yang  dikelola menjadi  data  valid.  Detail  dari  dataset  tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 1. Dataset

## 1.3. Data Cleaning
Di  bagian  ini  untuk  menangani  masalah database  dunia  nyata  yang  mungkin  berisi  entri data  yang  rusak  agar  mengusulkan  algoritma pembersihan  data  dan  menganalisis  hasil  [9]. Proses pembersihan data dilakukan pada level ini untuk  menghilangkan noise dan missing  value . Catatan dengan entri dengan noise atau nilai yang hilang  akan  dihapus  (diabaikan)  selama  proses pembersihan ini. Pendekatan pengabaian digunakan karena banyaknya data yang diperoleh [10]. Pada penelitian ini, semua nama kolom akan diubah  menjadi lowercase (huruf  kecil)  dan
menghapus beberapa data atau record yang tidak diperlukan.
Gambar 2. Data Cleaning

## 1.4. Exploratory Data Analysis
Exploratory Data Analysis (EDA) mempelajari  dan  memvisualisasikan  data  untuk memperoleh  pemahaman  yang  lebih  dalam tentang  wawasan  data  [11].  Saat  melakukan
EDA,  beberapa  proses  mungkin  diikuti.  Berikut ini  adalah  beberapa  prosedur  umum  yang  dapat dilakukan dalam melakukan analisis data [12]:
a. Maksimalkan  wawasan  kumpulan data.
b. Selidiki struktur data.
c. Tentukan variabel esensial.
d. Cari kelainan dan outlier.
e. Melakukan uji asumsi.
f. Buat model.
g. Mengidentifikasi faktor penting.
Exploratory Data Analysis (EDA) adalah jenis  analisis  data  yang  menggunakan  berbagai pendekatan untuk meringkas dan menggambarkan fitur utama dari kumpulan data [13].  EDA  juga  mengacu  pada  proses  penting dalam  melakukan  penyelidikan  data  awal  dan menggunakan ringkasan statistik dan representasi grafis  untuk  mengungkap  pola,  dan  anomali, hipotesis uji, dan asumsi uji [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Libraries & Data Loading
a. Import Library Untuk melakukan penyajian terhadap data perlu  memasukkan  library  yang  dibutuhkan  agar dapat melakukan pengelolahan data.
Gambar 3. Import Library

## b. Database Loading
Dalam  hal  ini  database  telah  dilakukan penyaringan  sehingga  data  yang  tidak  dipakai akan  dihapus  dan  semua  nama  kolom  diubah menjadi huruf kecil agar data tersebut dapat lebih mudah dikelola.
Gambar 4. Database Loading

## 3.2. Analysis Data
Analisis  data  merupakan  metode  yang digunakan untuk mengetahui bagaimana menggambarkan  data,  hubungan  data,  semantik data dan batasan data yang ada pada suatu sistem informasi  [11],  [12],  [21],  [13]–[20].  Analysis data  juga  merupakan  kumpulan  data  yang  akan dikelola menjadi beberapa bagian untuk menemukan  informasi  yang  valid  agar  dapat digunakan untuk mengambil keputusan.
a. Counting Data In Platfom Melakukan perhitungan data yang dimana  terdapat  banyaknya  penjualan  pada platform PS2 dan diikuti juga oleh DS, sehingga dengan  penyajian  ini  memudahkan  untuk mendapat informasi.
Gambar 5. Counting Data in Platform Berikut  pada  gambar  6  ini  menunjukkan banyaknya  jumlah  data  penjualan  video  game yang ada di beberapa platform.
b. Counting Data In Genre
Melakukan  perhitungan  penjualan  video game pada data genre.
Gambar 6. Counting Data In Genre
Berikut  pada  gambar  7  ini  menunjukkan banyaknya jumlah data penjualan video game di beberapa  genre  yang  akan  dikelola  menjadi informasi yang valid.

## c. Counting Data In Publisher
Melakukan  perhitungan  total  penjualan video game pada data publisher akan menyajikan informasi yang valid.
Gambar 7. Counting Data In Publisher Berikut  pada  gambar  8  ini  menunjukkan banyaknya jumlah data penjualan video game di beberapa  platform  yang  akan  dikelola  menjadi informasi yang valid dalam bentuk grafis.

## 3.3. Exploratory Data Analysis
a. Sales for Each Market Annually
Membuat  group  data  mengenai  total penjualan setiap tahun yang ada dibeberapa pasar akan memudahkan dalam mengetahui informasi.
Gambar 8 . Sales for Each Market Annually Pada gambar 9 ini menyajikan bahwa penjualan di  pasar  North  America  tahun  2008  sebesar 348.69, pasar Europe tahun 2009 sebesar 187.94, pasar  Japan  tahun  2006  sebesar  73.74  ,  pasar lainnya  tahun  2008  sebesar  81.42,  dan  pasar global tahun 2008 sebesar 671.79.

## b. Sales for Each Market In Genre
Menyajikan  data  genre  di  semua  pasar akan  memudahkan  dalam  mengidentifikasi  dan menentukan  genre  game  apa  yang  akan dipasarkan dan dipromosikan.
Gambar 9 . Sales for Each market in Genre Pada  gambar  10  ini  menyajikan  beberapa  data penjualan video game berdasarkan genre dimana penjualan  tertinggi  secara  global  terdapat  pada genre action sebesar  1745.27  dan  penjualan terendah  secara  global  terdapat  pada  genre strategy sebesar 174.5.
c. Sales for Each Market In Platform
Data  platform  ini  menunjukkan  bahwa penjualan  terbanyak  ada  pada platform PS2 sebesar  1255.64,  X360  sebesar  971.63  dan disusul  oleh  PS3  sebesar  939.43,  hal  ini  dilihat dari  banyaknya  penjualan  video  game  secara global.  Dapat  dilihat  pada  gambar  11 platform lainnya  yang  memiliki  penjualan  tertinggi maupun terendah.
Gambar 10. Sales for Each Market in Platform

## d. Best  Selling  Games  Platform  for  Each Market
Membuat  grouping  total  penjualan terbaik  yang  ada  diseluruh  market  akan mempermudah  dalam  menyajikan  informasi. Berikut  gambar  12  ini  akan  menyajikan  10 penjualan  video  game  terbaik  berdasarkan platform.
Gambar 11. Best Selling Games Platform
e. Best Selling Games Genre for Each Market
Setelah dilakukan penyajian seluruh data penjualan  pada  semua  market,  maka  ditentukan beberapa  penjualan  game  terbaik  berdasarkan genre.
Gambar 12 . Best Selling Games Genre

## f. Best  Selling  Games  Publisher  for  Each Market
Dengan  adanya  penyajian  penjualan video  game  yang  terbanyak  dan  terbaik berdasarkan  publisher  akan  lebih  memudahkan dalam  memilih  publisher  yang  tepat  untuk menjual video game.
Gambar 13 . Best Selling Games Publisher

## 4. KESIMPULAN
Dengan  adanya  metode  ini  dapat menyajikan penjualan video game secara grafis, sehingga memudahkan perusahaan untuk menentukan  game  yang  akan  dipasarkan  dan melakukan  promosi  terhadap  penjualan  game yang sedikit. Dalam penelitian ini yang memiliki penjulan  video  game  tertinggi  dan  terendah dalam  pasar  global  berdasarkan  genre  adalah action sebesar  1745.27  dan strategy sebesar 174.5. Dan untuk penjualan berdasarkan platform adalah  PS2  sebesar  1255.64  dan  PCFX  sebesar 0.03, dalam hal ini untuk menentukan video game yang akan dipromosikan ialah genre strategy dan platform  PCFX.  Penelitian  ini  menggunakan diagram bar plot dan digram scatter plot.

## 5. REFERENSI
[1] J.  Wang,  Y.  Yang,  T.  Wang,  R.  Simon Sherratt, and J. Zhang, “Big data service architecture:  A  survey,” J.  Internet
Technol. ,  vol.  21,  no.  2,  pp.  393–405, 2020, doi: 10.3966/160792642020032102008. [2] B.  Maryanto,  “BIG  DATA  DAN PEMANFAATANNYA DALAM BERBAGAI  SEKTOR,” Media  Inform. , vol. 16, no. 2, 2017. [3] “5  Game  Besar  yang  Mengalami Kerugian, Ada Cyberpunk 2077!”
[4] “Studi  Literatur:  Pengertian,  Ciri-Ciri, dan Teknik Pengumpulan Datanya.”
[5] V.  Melinda  and  M.  Zainil,  “Penerapan Model  Project  Based  Learning  untuk Meningkatkan  Kemampuan  Komunikasi Matematis  Siswa  Sekolah  Dasar  (Studi Literatur),” J. Pendidik. Tambusai , vol. 4, no. 2, pp. 1526–1539, 2020.
[6] A. P. Mandela, H. L. Guntur, J. T. Mesin, and  F.  T.  Industri,  “Data  Pada  Alat  Uji Suspensi,” vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2014.
[7] I.  P.  Susanto,  B.  Setiawan,  and  S.
Nurcahyo,  “Akuisi  Data  Pada  Stasiun Cuaca  Berbasis  Nodemcu  ESP8266,” J. Elektron. dan Otomasi Ind. , vol. 7, no. 1, p. 71, 2021, doi: 10.33795/elkolind.v7i1.182.
[8] “Video Games Sales Dataset | Kaggle.”
[9] I.  Guyon,  N.  Matic,  and  V.  Vapnik, “Discovering  informative  patterns  and data cleaning,” Adv. Knowl. Discov. Data Min. , vol. 181, pp. 181–203, 1996.
[10] M.  Y.  Helmy,  Kushartantya,  and  N.
Bahtiar,  “Implementasi  Data  Mining untuk Memprediksi Kelayakan Permintaan Pinjaman Nasabah di
Lembaga  Keuangan  (  Studi  Kasus  di Koperasi  Simpan  Pinjam  Jasa  Kota Pekalongan),” J.  Informatics  Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 33–42, 2013.
[11] R.  A.  Sukamto  and  M.  Shalahuddin, Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur dan Berorientasi Objek , Revisi. Bandung:
Informatika Bandung, 2019.
[12] Z.  Zhong,  “Random  erasing  data augmentation,” AAAI  2020  -  34th  AAAI Conference on Artificial Intelligence . pp.
13001–13008, 2020. [Online]. Available: https://www.scopus.com/inward/record.u ri?partnerID=HzOxMe3b&scp=8510662 1386&origin=inward [13] R. Karthiyayini
and D. R.
Balasubramanian,  “International  Journal of  Advanced  Research  in  Affinity Analysis  and  Association  Rule  Mining using Apriori Algorithm in Market Basket Analysis,” Int.  J.  Adv.  Res.  Comput.  Sci. Softw. Eng. , vol. 6, no. 10, pp. 241–246, 2016.
[14] Saifullah,  “Determinasi  Motivasi  Dan
Kinerja  Guru  Terhadap  Kepemimpinan Kepala Sekolah Dan Kompetensi Profesional  Guru  (Studi  Kasus  Di  Sman
Negeri  1  Kota  Bima)  Literature  Review Manajemen  Sumber  Daya  Manusia,” J.
Pendidik.  Dan  Ilmu  Sos. ,  vol.  53,  no.  9, pp. 1689–1699, 2019, doi: 10.38035/JMPIS.
[15] T.  Arletta,  “Pra-Rancangan  Pabrik Diklorometana  dari  Metil  Klorida  dan Klorin Dengan Kapasitas 8.500 Ton/Tahun,” J. Tek. Kim. Univ. Tanjungpura , vol. I, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[16] J. Banjarnahor, S. P. Tamba, and Y. Laia,
“Pemanfaatan Teknologi
Berbasis Android  Dalam  Pencarian  Cepat Tempat
Wisata Terdekat Pada Kabupaten Karo,”
J.  Nas.  Inform.  dan  Teknol.  Jar. ,  vol.  5, no. 1, pp. 1–4, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotek jar/article/view/2914
[17] V. M. M. Siregar, “Perancangan Website Sebagai  Media  Promosi  Dan  Penjualan Produk,” TAM  (Technology  Accept. Model. , vol. 9, no. 1, pp. 15–21, 2018.
[18] E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R.
Manalu,  “Penerapan  Algoritma  Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Produksi  Barang  Berdasarkan  Data Persediaan  Dan Jumlah  Pemesanan  Pada Cv  .  Papadan  Mama  Pastries,” Effrida Manalu  Fricles  Ariwisanto  Sianturi Mamed Rofendy Manalu , vol. 1, no. 2, pp. 16–21, 2017, [Online]. Available: http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/ma ntik/article/view/257
[19] J.  Prima,  J.  Sistem,  I.  Komputer,  V.  No, and  V.  No,  “Penerapan  Data  Mining
Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan Stok Bahan Baku Pada Restoran Nelayan,” vol. 5, no. 2, 2022. [20] J. Simatupang and S. Sianturi, “Perancangan Sistem Informasi
Pemesanan Tiket Bus Pada PO. Handoyo
Berbasis  Online,” J.  Intra-Tech ,  vol.  3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[21] D. Y. Siringoringo, V. Sihombing, and M.
Masrizal,  “Sistem  Informasi  Penjualan
Dan Persediaan Produk Peralatan Pertanian Berbasis Web,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  54–59,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.232.