## PEMODELAN REWARD RULE GAME STREAMER INDONESIA TINGKAT AMATIR DENGAN ORANGE DATA MINING
Erlin Windia Ambarsari 1 , Siti Khotijah 2 , Lies Sunarmintyastuti 3
Informatika, Universitas Indraprasta PGRI 1,2,3 erlin.windia@unindra.ac.id 1
Submitted April 14, 2019; Revised June 19, 2019; Accepted June 29, 2019

## Abstrak
Bukan menjadi suatu hambatan  bagi pemain Game untuk dapat bermain. Namun, mereka dapat pula mendapatkan komisi sebagai penghasilan mereka dengan cara melakukan siaran langsung saat mereka sedang bermain. Platform yang menyediakan Live Streaming Game yang tidak hanya menguntungkan pemain,  melainkan  juga  Industri Game .  Namun  berdasarkan  pengamatan  penulis,  poin  yang didapatkan  tidak  sesuai  dengan  aturan  komisi  (Reward  Rule),  padahal  pencapaian  target  sudah terpenuhi.  Hal  ini  membuat  keresahan  para  pemain  yaitu Game  Streamer yang  menjadikan Game sebagai penghasilan utama.  Oleh karena itu, perlu dilakukan pemetaan data Live S treaming , dengan cara membuat suatu pemodelan untuk mengklasifikasi data yang didapatkan dari sebuah agensi Cube TV berdasarkan analisis deskriptif. Pemodelan dilakukan dengan mengunakan metode Decision Tree dari Orange Data Mining. Hasil yang ditemukan dari studi kasus ini adalah terdapat poin Rate yang menjadi  penentuan  komisi  belum  ditemukan  korelasi  variabelnya.  Sehingga  perlu  ada  kriteria  yang spesifik untuk mendapatkan bobot-bobot ideal yang harus dicapai oleh para pemain. Kata Kunci : Live Streaming Game , Reward Rule , Decision Tree , Orange Data Mining

## Abstract
There is no more obstacle hampering Game players from playing games. Today, they can even get a reward  as  their  income  by  doing  live  broadcasts  while  playing  a  game.  The  platform  that  provides Live Streaming Games does not only benefit players,  but also the Game Industry. Yet, based on the researchers' observation, the points obtained are not in accordance with the reward rule, even though the target  has  been  achieved.  This condition unsettles  Game  Streamers  who  make  Game their  main income. Therefore, it is necessary to map Live Streaming data by creating a model to classify the data obtained from a Cube TV agency based on descriptive analysis. The modeling is conducted using the Decision  Tree  method  from  Orange  Data  Mining.  The  result  of  the  case  study  shows  that  variable correlation  of  Rate  point  used  to  determine  the  reward  has  not  been  found.  So,  it  necessary  to establish specific criteria to get the ideal qualities that must be achieved by the players.
Keywords: Live Streaming Game , Reward Rule , Decision Tree , Orange Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Seperti  yang  dilansirkan  pada  penelitian sebelumnya[1]  mengenai  pemasaran  Gim ( Game ) tergantung dari nilai produk yang dijual berdasarkan kebutuhan Gamer masa sekarang.  Produk-produk  dari  Industri Game tersebut  dapat  dipasarkan  ke  dalam platfrom  distribusi  digital  seperti Steam, Emago, Playstore ataupun App Store .
Namun  berdasarkan  pengamatan  penulis, kebiasaan  para Gamer cenderung  tidak hanya  bermain  sebagai single  player
maupun multiplayer ,  mereka  juga  berbagi permainan  mereka  kepada non-player sehingga tidak hanya Gamer yang menikmati  jalannya  sebuah  permainan, akan  tetapi  penontonpun  dapat  mengikuti alurnya.
Karena  itu,  para Gamer memanfaatkan media  sebagai  penyampaian  informasi dalam  bentuk  visual  yang  dilakukan melalui  video  untuk  disimpan  dan  dibagi secara  daring,  misalkan  media  yang
digunakan  adalah Youtube sebagai  situs web berbagi video.
Youtube mengembangkan fitur Live Streaming yaitu  YouTube Live ,  dengan tujuan Youtuber dapat berinteraksi langsung dengan penonton dan menambahkan  fitur chat agar  penonton dapat berkomunikasi dengan Youtuber .
Hal ini yang mendorong para startup untuk membuat  strategi  dalam  mengembangkan pemasaran produk Game dengan memanfaatkan Live  Streaming sebagai bisnis  baru  yang  melibatkan  tiga  pihak, yaitu Pengembang, Pemain dan Penonton.
Pemain  yang  menjalankan  produk  para pengembang Game , yang kemudian disiarkan langsung. Penonton dapat
berkomunikasi  dengan  pemain  yang  pada saat itu juga akan memberikan komentar.
Keuntungan yang didapatkan dari pemasaran  ini  adalah  dapat  mendongkrak jumlah  pemain  yang  memainkan Game , dikarenakan  jika  ada  produk Game yang menarik  penonton,  kemungkinan  mereka akan  memainkan Game yang  sama.  Ini akan menguntungkan Industri Game dalam mengembangkan dan memasarkan produk. Apalagi  jika  diadakan  kompetisi Game Online yang  dilakukan  oleh  industri e- sport dengan  dimainkan  oleh  pemain profesional[2], akan dapat  menguntungkan pihak  sponsor  dengan  biaya  murah  jika memanfaatkan platform yang  dibuat  oleh startup .
Salah  satu startup yang  popular  di Indonesia  adalah  Cube  TV,  sebuah platform khusus Live  Streaming  Game yang melibatkan tiga pihak yang disebutkan  sebelumnya.  Cube  TV  tidak hanya  menyediakan  pemain Game disebut sebagai Game Streamer untuk  menyiarkan jalannya  permainan  saja.  Mereka  juga diberikan  komisi  atau reward setiap melakukan  penyiaran  dengan  syarat  yang sudah  ditentukan.  Pembagian komisi pemain  dibagi  dalam  beberapa  tingkatan,
yaitu  S,  A,  dan  B  sesuai  dengan  aturan masing-masing  negara  yang  meliputi Brazil,  Filipina,  Taiwan,  Rusia,  Indonesia, Malaysia, Vietnam dan India.
Di Indonesia sendiri, tingkatan yang diakui adalah  tingkat  A  (A1  dan  A2)  dan  B  (B1 dan B2), sedangkan untuk  diluar tingkatan itu  disebut Game  Streamer Pemula  atau Amatir yang tingkatannya yaitu C (C1, C2, C3,  C4)  dan other (tidak  punya  tingkat).
Poin  yang didapatkan pada tingkatan kecil yaitu  C4  adalah  10.500  atau  komisi  rata- rata $50. Hal inilah yang mendorong Game Streamer untuk  mengejar  target  agar mendapatkan penghasilan melalui Game .
Namun  berdasarkan  pengamatan  penulis, poin  yang  didapatkan  tidak  sesuai  dengan aturan  komisi  ( Reward  Rule )  yang  sudah ditentukan  dan  bahkan  tidak  mendapatkan komisi  sama  sekali,  padahal  pencapaian target  sudah  terpenuhi.  Hal  ini  membuat keresahan  para Game  Streamer yang menjadikan Game sebagai  penghasilan utama.
Oleh  karena  itu,  untuk  memecahkan masalah tersebut,  penulis akan memetakan data dari pencapaian target Game Streamer beserta komisi untuk mendapatkan Reward Rule sebenarnya.
Pemetaan  data  dilakukan  dengan  cara membuat  pemodelan  yang  kemudian dianalisa  sehingga  diketahui  apakah  ada syarat yang belum dijelaskan dan bagaimana  rincian  syaratnya.  Pemodelan tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan tools dari Orange Data Mining [3].
Penelitian  dengan  memanfaatkan Orang e Data  Mining dalam  berbagai  pemodelan data , dilakukan  oleh  peneliti-peneliti  lain seperti  pada  [4]  dengan  melakukan beberapa pengujian model dari classification tree dan random forest untuk memprediksi  prakiraan  tinggi  gelombang laut, dimana tingkat keakuratan classification tree lebih  besar  88% dibandingkan  dengan random  forest ;  lain
halnya  dengan  [5]  yang  penerapannya menggunakan decision  tree dengan  proses regresi  linier  dalam  klasifikasinya  kepada pengambilan keputusan dalam memproritaskan bantuan Bahan Bakar Gas (BBG) kepada masyarakat daerah
Kabupaten Cilacap; sedangkan dari penelitian [6] membahas mengenai analisis jaringan  dimana  dalam  pemodelannya memanfaatkan  komponen Orange  Data Mining .  Pada  penelitian  yang  disebutkan sebelumnya, Orange Data Mining membantu  menganalisis  karakteristik  data atau  dengan  kata  lain  dapat  digunakan untuk  pengenalan  pola  dengan  metode clustering , classification , regression , neural network , dan lain sebagainya.
Oleh  karena  itu,  penulis  menggunakan metode classification yang  penarikan datanya  mirip  pada  penelitian  [7]  dimana data-datanya  diambil  dari  data  statistik pengunjung  yang  tertanam  pada  situs  web dengan menggunakan Google Analytics .
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data statistik streaming yang  dibangun  oleh pihak  Cube  TV  dalam  sistem platform mereka.  Data  statistik  tersebut  kemudian dianalisis  dengan  menggunakan decision tree dalam menyelesaikan studi kasus yang dimodelkan dalam Orange Data Mining .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mencari aturan  komisi  sebenarnya  yang  tidak dijelaskan  dari  pihak  Cube  TV  dengan mengamati  pola  data  pencapaian  kinerja Game  Streamer yang  terekam  pada  sistem platform  Live  Streaming milik  perusahaan tersebut,  sehingga  diperlukan  perbaikan manajemen  operasional  untuk  kedepannya yang  menguntungkan  kedua  pihak  yaitu Pengembang Cube TV dan Game
Streamer .

## 2. METODE PENELITIAN
Pada studi kasus ini, penelitian menggunakan  metode  analisis  deskriptif untuk  mencari  hubungan  dari  beberapa
variabel  dimana  hasil  yang  didapatkan berupa association  rule ,  yang  merupakan induksi  aturan  dengan  mengidentifikasi  if- then  secara  terurut  sebagai  pencarian heuristik  [8].  langkah-langkah  yang  akan diambil  untuk  identifikasi  aturan  komisi adalah sebagai berikut:

## A. Pengumpulan Data
Data  yang  kumpulkan adalah data statistik streaming yang  dianalisis  oleh  sistem  di dalam platform Cube  TV  dimana  datanya ditarik  dari  aktivitas Game  Streamer yang sedang  melakukan  siaran  langsung  ( Live Streaming)
Gambar 1. Data Statistik Streaming Cube TV
Sistem  didalam  Cube  TV  kemudian dihitung untuk mendapatkan komisi perbulan  yang  nantinya  akan  diteruskan kepada agensi sebagai laporan pendapatan, sesuai dengan aturan umum yang diberikan oleh  Admin platform Cube  TV  untuk masing-masing  negara  dalam  komunitas Game , seperti gambar dibawah ini:

## Gambar 2. Komisi Cube TV Khusus Indonesia
Berdasarkan  gambar  diatas,  bahwa  tingkat C4 mendapatkan komisi $50 (10.500) atau rata-rata Rp 740.000,- dengan syarat waktu selama  20  hari  untuk  60  jam,  APCU ( Average  Peak  Concurrence  Users )  dalam
1  bulan  antara  200-399  dan  target  energi adalah  390;  C3  dengan  komisi  $100 (21.000)  dengan  syarat  waktu  selama  20 hari  untuk  60  jam, fans 700  orang,  APCU antara  400-599,  dan  target  energi  540;  C2 dengan  komisi  $150  (31.500),  waktu  20 hari  untuk  60  jam, fans 800  orang,  APCU 600-799, dan target energi 790; C1 dengan komisi $200 (42.000), waktu 20 hari untuk 60  jam, fans 900  orang,  APCU  800-899, dan  target  energi  720;  B2  dengan  komisi $350  (73.500),  waktu  20  hari  untuk  80 jam, fans 2000  orang,  APCU  900-1299, dan  target  energi  1050;  B1  dengan  komisi $1000  (210.000)  ,  waktu  22  hari  untuk  80 jam, fans 8000,  APCU  1300-1499,  dan target  energi  1770;  A2  dengan  komisi $1500  (630.000),  waktu  22  hari  untuk  80 jam, fans >8000, APCU 1500-1999, target energi  1970;  A1  dengan  komisi  $2200 (945.000),  waktu  22  hari  untuk  80  jam, fans >8000,  APCU>2000,  target  energi 2500.
Namun, laporan pendapatan yang didapatkan penulis dari satu agensi dengan sebanyak  114  data Game  Streamer pada
bulan  Januari  2019  mempunyai  sedikit perbedaan dengan beberapa kondisi,
seperti  terdapatnya  APCU  Awal, Rate ,
APCU  Akhir, Followers ,  Jam  Siaran (Detik),  Hari  Siaran, Energy , Level  Host ,
Pelanggaran, Reissue ,  untuk  mendapatkan kelayakan  Komisi.  Selain  itu,  tingkatan yang  didapatkan  pada  laporan  tersebut adalah  C2,  C3,  C4  dan  other  (tingkatan tidak  tertulis  pada  aturan  umum).  Oleh karena  itu,  diperlukan  klasifikasi  kembali bagaimana  aturan  yang  sudah  ditentukan sebelumnya.

## Gambar 3. Sampel Data Laporan Komisi Game Streamer
B. Decision Tree
Decision Tree (Pohon Keputusan) merupakan metode classification
(klasifikasi)  yang  dapat  digunakan  dalam statistik, machine  learning ,  pengenalan pola,  maupun Data  Mining. Metode  ini berdasarkan  dari  struktur  pohon  yang dibuat  bercabang,  berawal  dari  simpul ( node ) root dan  diakhiri  dengan  simpul daun ( leaf )[9].
Decision  Tree mempunyai  beberapa  versi yaitu  ID3[10],  C4.5[11],  J48  (versi weka)[12], C5.0[13]. Namun, pada Orange Data  Mining menggunakan  ID3  yang bukan  hanya  berperan  sebagai  klasifikasi, tetapi juga dapat melakukan regresi, seperti halnya pada metode CART[14]. Klasifikasi itu  sendiri  dimaksud  adalah dataset yang mempunyai sifat kategorik untuk menemukan  model  yang  menjelaskan kelompok  atau class dari attribute yang
terdapat  pola.  Dengan  kata  lain,  dataset akan  dibagi  berdasarkan  kelompoknya. Namun  untuk  regresi  tidak  dijabarkan menjadi  suatu  kelompok  untuk  pencarian pola  karena dataset nya  bersifat  numerik atau  kontinu.  Oleh  karena  itu,  khusus regresi dalam pembagian datanya menggunakan scatter plot [15] yang kemudian  dihitung rate  error nya,  dimana yang  dipilih  berdasarkan  nilai  minimum . Pembagian dataset inilah  sebagai  dasar pembangunan struktur pohon dalam decision tree .
Kemudian,  dalam  pembangunan  pohon kadangkala  terjadi  kompleksitas  atau overfitting yaitu  ada  beberapa node yang merupakan  hasil  dari noise data  ataupun outliner [16].  Oleh  karena  itu,  diperlukan pemangkasan pohon untuk menguranginya agar meningkatkan akurasi prediksi cabang pohon  yang  akan  dibangun.  Pemangkasan pohon  disebut  sebagai Pruning ;  yang terdiri dari Pre-Pruning dan Post-Pruning .
Pre-Pruning atau  disebut  juga Forward Pruning digunakan untuk mencegah
generasi  cabang  yang  tidak  signifikan, melibatkan penggunaan kondisi pemutusan untuk mengakhiri beberapa cabang sebelum pembentukan[17].
Post-Pruning yang dikenal sebagai Backward  Pruning ,  dimana  hasil  pohon keputusan yang dibentuk dan ternyata tidak signifikan,  maka  perlu  dihapus. Post- Pruning dimulai  dengan  menghasilkan pohon  yang  lengkap  dan  kemudian disesuikan  dengan  meningkatkan  akurasi klasifikasi yang tidak terlihat. Terdapat dua metode  pendekatan  untuk  melakukan pruning ini, yaitu metode dengan mengubah  pohon  menjadi  persamaan kumpulan  aturan,  dan  metode  dengan mempertahankan decision  tree dimana mengganti  beberapa  sub-pohon  dengan simpul  daun.  Sehingga  mengubah  pohon yang  lengkap  kedalam  pemangkasan  yang lebih  kecil  untuk  memprediksi  klasifikasi yang tidak terlihat[17].
Pada  pemodelan  aturan  komisi  ini,  untuk pemangkasannya  didalam decision  tree menggunakan Forward  Pruning [18],  yaitu dengan  membagi  data  menjadi  simpul ( node )  berdasarkan kelas purity .  Pohon  ini dirancang untuk menangani dataset terpisah  dan  kontinu.  Karena  itu,  pohon pada Orange  Data  Mining dapat  pula digunakan untuk klasifikasi.
Pembangunan pohon tersebut diatur dalam parameter Tree dan  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Parameter Tree (pohon) [3]
Parameter Tree (pohon) sebagai berikut:
1) Induce binary tree : membangun pohon binary (dibagi kedalam dua child node )
2) Min.  number  of  instances  in  leaves : jika  dicentang,  algoritma  tidak  akan pernah  membangun  pemisahan  yang akan menempatkan kurang dari jumlah contoh  pelatihan  yang  ditentukan  ke dalam salah satu cabang.
3) Do  not  split  subsets  smaller  than : algoritma  tidak  diperkenankan  untuk membagi node lebih sedikit dari jumlah instance yang diberikan.
4) Limit the maximal tree depth : membatasi  kedalaman  pohon  yang
Vol. 4 No. 1  Agustus 2019
diklasifikasi  ke  jumlah  tingkat node yang ditentukan.
5) Stop  when  majority  reaches [%]: Menghentikan  pemisahan node setelah ambang  batas  ( threshold )  yang  sudah ditentukan sudah tercapai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  pemaparan  pada  metode penelitian,  maka  langkah-langkah  yang perlu  diperhatikan  didalam  pemodelan Reward Rule adalah sebagai berikut:
1) Menyaring  data  yang  diperlukan  untuk digunakan  dalam  menganalisa Reward Rule.
2) Memasukan  data  yang  sudah  diseleksi ke dalam Tree.
3) Membuat Decision
Tree yang kemudian  dianalisa  aturan  komisi  para Game Streamer berdasarkan association rule . Sehingga
pemodelan yang dibuat berdasarkan  langkah-langkah  diatas,  dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 5. Pemodelan Reward Rule
File yang didapatkan dari laporan pendapatan  terdiri  dari  beberapa feature , yaitu ID  HOST ,  No, ID  AGENCY ,  APCU
Awal, Rate ,  APCU  Akhir, Followers ,  Jam Siaran  (Detik),  Hari  Siaran, Energy , Level Host , Pelanggaran, Reissue , dan Komisi.
Beberapa feature tersebut kemudian disaring  pada Select  Columns dan  diatur seperti gambar 6, dimana terdapat 9 feature yang  digunakan  sebagai  atribut  (APCU Awal, Rate ,  APCU  Akhir, Followers ,  Jam Siaran  (Detik),  Hari  Siaran, Energy , Level Host , Pelanggaran), 1 target variable yang digunakan  sebagai class (Komisi),  dan meta  attributes atau  disebut  dengan instance dari 114 data ID HOST.
Gambar 6. Select Columns [3]
Berdasarkan pada Gambar 6 diatas, bahwa ada  beberapa attribute yang  mempunyai kumpulan data yang bersifat numerik yaitu APCU Awal, Rate, APCU Akhir, Follower, Jam  Siaran (Detik), Hari Siaran, Energy,  Pelanggaran,  serta class Komisi. Sedangkan  kumpulan  data  yang  bersifat kategorik  terdapat  pada attribute Level Host. Hal ini berarti tidak dapat diklasifikasi  dengan  cara  pengelompokkan data,  sehingga  dalam  membangun  sebuah pohon  dapat  menggunakan  regresi  atau disebut  dengan Regression  Tree .  Oleh karena  itu,  perlu  dilakukan  pengkajian lebih  lanjut  dalam  penelitian  untuk  proses
perhitungan  dari Regression  Tree pada studi kasus ini.
Kemudian, data  yang sudah diseleksi pada Gambar  6,  dibuat  dalam  pemodelan Tree pada Data Mining Orange untuk membangun Decision Tree
yang diperlihatkan  pada Tree  Viewer dalam Gambar  7,  sehingga  hasil  pelatihannya dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 7. Decision Tree
Berdasarkan  gambar  7,  data  yang  dapat diklasifikasi  adalah  data Game  Streamer tingkat  C4.  Alasannya  adalah  baik  tingkat C2  dan  C3  nilai  atributnya  tidak  spesifik (dengan  kata  lain  sedikit  sekali Game Streamer berada  ditingkat  atas),  begitu pula  untuk other yang  dikarenakan  tidak akan mendapatkan komisi jika belum dapat mencapai tingkat C4, sehingga pohon tidak dapat  mengklasifikasikan  kombinasi  nilai atribut  yang  tidak terlihat  dalam pelatihan, karena  itulah  dilakukan  pemangkasan ( pruning ).
Oleh  karena  itu, Rule  Reward yang didapatkan dari Decision Tree pada tingkat C4  sebanyak  46 instance yang  dapat diklasifikasi adalah sebagai berikut:
1) Komisi  10.500  dengan  30 instance ; Hari  Siaran  >  18, Energy >  337,
222,2413793<APCU Awal<=440,5,
Pelanggaran  <=  0, Rate >  0,859628,
APCU Akhir <= 496,4901837.
2) Komisi  9100  dengan  3 instance ;  16  <
Hari  Siaran  <=  18, Energy >  337, 222,2413793<APCU Awal<=440,5, Pelanggaran  <=  0, Rate >  0,859628,
APCU Akhir <= 496,4901837.
3) Komisi  9450  dengan  11 instance ; 227,9523810 < APCU Awal <= 440,5,
Energy <= 337, Pelanggaran <= 0, Rate
>  0,859628,  Hari  Siaran  >16,  APCU
Akhir <= 496,4901837.
4) Komisi  8400  dengan  2 instance ; 222,2413793  <  APCU  Awal  <= 227,953810, Energy <= 337, Pelanggaran  <=  0, Rate >  0,859628, Hari  Siaran  >16,  APCU  Akhir  <=
496,4901837.
Berdasarkan association rule dari Decision Tree ,  maka  syarat  yang  digunakan  untuk pemenuhan  komisi Game  Steamer tingkat
C4  dengan instance terbanyak,  dimana Komisi yang didapatkan 10.500 atau setara dengan  $50;  dengan  waktu  selama  20  hari untuk 60 jam (paling sedikit waktu siaran > 18 hari), APCU dalam 1 bulan antara 200- 399  yaitu  sekitar  222,2413793<APCU Awal<=440,5  dan  APCU  Akhir  <= 496,4901837,  target  energi  adalah  390 yaitu  batas  minimal  adalah Energy >  337, tidak  ada  pelanggaran,  dan Rate > 0,859628.
Berarti  berdasarkan  laporan  pendapatan, terdapat  dua  poin  yang  belum  dijelaskan pada  aturan  umum,  antara  lain  mengenai pelanggaran  dan Rate .  Pelanggaran  itu sendiri  dimaksudkan  jika Game  Streamer menyalahi  aturan  yang  berlaku  sesuai dengan  peraturan  menteri  KOMINFO  No. 11  Tahun  2016  seperti  larangan  konten pornografi  dan  kekerasan,  serta  aturan tidak  tertulis  yang  ditetapkan  oleh  Cube TV  sendiri.  Namun,  penulis  tidak  dapat menemukan  asal  dari Rate ,  dimana korelasi data-datanya baik berasal dari data statisik streaming maupun  dari  laporan
pendapatan.  Padahal Rate tersebut  adalah poin penting dalam penentuan komisi. Jika para Game Streamer tidak memenuhi nilai Rate ,  walaupun  semua  persyaratan  sudah terpenuhi, mereka tetap tidak mendapatkan komisi. Karena itu, sangat perlu transparasi sebuah  nilai Rate tersebut.  Jika  tidak dilakukan, maka terjadi pendugaan penyelewengan  yang dilakukan oleh pihak pengembang.  Kemudian,  karena  aktivitas Live  Streaming  Game masih  tergolong baru  di  Indonesia  dan  perihal  bisnis platform ini belum ada regulasi  yang tepat dari pemerintah. Sehingga, perlu dilakukan penelitian  selanjutnya  untuk  mengetahui fakta  yang lebih dalam  dengan memahami hubungan  bisnis  dan  strategisnya  dalam pembuatan  keputusan  terutama  masalah memperoleh pendapatan dari sebuah konten.  Sehingga  kriteria  sebagai  syarat perolehan komisi dapat lebih jelas bagaimana mendapatkan bobot-bobot ideal yang harus dicapai oleh para pemain.

## 4. SIMPULAN
Pemodelan  yang  dibuat  untuk  pemetaan komisi  yang  didapatkan  oleh Game Streamer dengan cara dilakukan klasifikasi data  yang  didapatkan  dari  satu  agensi dengan  114 instance .  Namun,  hanya tingkat  C4  yang  dapat  diklasifikasi dikarenakan  tingkat  lain  dipangkas  oleh Decision Tree didalam pemodelan tersebut.
Alasannya  adalah  nilai  atributnya  tidak spesifik.
Karena itu, diperlukan penambahan  data  untuk  dapat  mengenali pola
secara
keseluruhan dengan
mengambil  lebih  dari  satu  agensi  yang tersebar di seluruh Indonesia. Reward Rule yang  didapatkan  dari  hasil  perolehan pemodelan  berdasarkan association  rule yaitu  komisi  yang  didapatkan  10.500  atau setara  dengan  $50;  dengan  waktu  selama 20 hari untuk 60 jam (paling sedikit waktu siaran  >  18  hari),  APCU  dalam  1  bulan antara 200-399 yaitu sekitar 222,2413793<APCU  Awal<=440,5  dan
APCU  Akhir  <=  496,4901837,  target energi  adalah  390  yaitu  batas  minimal adalah Energy > 337, tidak ada pelanggaran,  dan Rate >  0,859628.  Pada Reward  Rule tersebut  terdapat  poin Rate yang  tidak  dapat  dijelaskan  darimana didapatkan  nilai  variabelnya. Rate sangat penting  dalam  penentuan  komisi  dimana jika  para Game  Streamer tidak  memenuhi nilai Rate ,  walaupun  semua  persyaratan telah  terpenuhi,  mereka  tetap  tidak mendapatkan  komisi.  Sehingga  perlu  ada kriteria  yang  spesifik  untuk  mendapatkan bobot-bobot  ideal  yang  harus  dicapai  oleh para pemain.
Oleh karena itu, perlu dilakukan studi lebih dalam  untuk  mengetahui  fakta  dengan memahami hubungan bisnis dan strateginya  agar  aturan  komisi  lebih transparan,  sehingga  tidak  ada  terdapatnya penyelewengan.  Terlebih  lagi  dikarenakan bisnis  ini  termasuk  tergolong  baru  di Indonesia,  maka  belum  ada  regulasi  yang tepat dari pemerintah.
Selain  itu,  khusus  pengolahan  data  pada Orange  Data  Mining perlu  dikaji  untuk membangun Regression  Tree ,  dikarenakan bahwa  beberapa  data  ternyata  memiliki sifat  numerik  atau  kontinu.  Dengan  kata lain,  dimana  tidak  dapat  diklasifikasi dengan cara pengelompokkan data, melainkan  dalam  pembangunan Decision Tree menggunakan rate  error dari  setiap pemisahan cabang. Oleh karena itu, dalam studi  kasus  ini  diperlukan  penelitian lanjutan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. Sunarmintyastuti, D. Katarina, E. W.  Ambarsari,  and  D.  Fathudin, “KRITERIA NILAI PRODUK GAME  EDUKASI  MAHASISWA UNIVERSITAS DARMA PERSADA  DENGAN  METODE MAGIQ,” 2019.
[2] A. Aditya, “Jokowi Buka Kompetisi Game Online Terbesar di ASEAN,”
CNBC Indonesia , 2018. [Online].
Available: https://www.cnbcindonesia.com/ne ws/20181017090302-4- 37699/jokowi-buka-kompetisi- game-online-terbesar-di-asean. [Accessed: 02-Apr-2019].
[3] J.  Demšar et  al. ,  “Orange:  Data Mining  Toolbox  in  Python,” J. Mach.  Learn.  Res. ,  vol.  14,  pp. 2349–2353, 2013.
[4] L.  A.  Hermanto,  “Prakiraan  Tinggi Gelombang  Air  Laut  Menggunakan Data  Mining,” J.  IPTEK ,  vol.  22, no. 1, p. 37, May 2018.
[5] P. Meilina, “Penerapan Data Mining
Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan  Decision  Tree  dan Regresi,” J.  Teknol. ,  vol.  7,  no.  1, pp. 11–20, 2015.
[6] M.  Stajdohar  and  J.  Demsar, “Interactive  Network  Exploration with  Orange,” J.  Stat.  Softw. ,  vol. 53, no. 6, pp. 1–24, 2013.
[7] E.  Windia  Ambarsari,  “Klasifikasi Daya  Tarik  Konten  Artikel  Media Daring  Dari  Data  Google  Analytics Dengan  C-FDT,” J.  Inform.  J.
Pengemb.  IT ,  vol.  03,  no.  02,  pp. 211–218, 2018.
[8] I.  Oktanisa  and  A.  A.  Supianto, “Perbandingan  Teknik  Klasifikasi Dalam  Data  Mining  Untuk  Bank Direct  Marketing,” J.  Teknol.  Inf. dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  5,  p. 567, Oct. 2018.
[9] D.  Parwatiningtyas  and  E.  W. Ambarsari,
“CALCULATION ANALYSIS TO DETERMINE THE
LARGEST  EARTHQUAKE  AREA AT  NORTH  SUMATERA  USING J48  DECISION  TREE  METHOD,”
in The  Proceeding  of  Ocean, Mechanical and Aerospace -Science and  Engineering-  (POMase) ,  2016,
vol. 3, no. 1, pp. 36–43.
[10]  S. M. S. Askari and M. A. Hussain, “Credit  card  fraud  detection  using
fuzzy  ID3,”  in 2017  International
Conference on Computing, Communication  and  Automation (ICCCA) , 2017, pp. 446–452.
[11]  W.  Dai  and  W.  Ji,  “A  mapreduce implementation  of  C4.5  decision tree  algorithm,” Int.  J.  Database Theory  Appl. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  49– 60, 2014.
[12]  E.  Ahishakiye,  D.  Taremwa,  E.  O. Omulo,  and  I.  Niyonzima,  “Crime Prediction  Using  Decision  Tree (J48) Classification Algorithm,” Int. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 06, no. 03, pp. 2279–764, 2017.
[13]  T.  Bujlow,  T.  Riaz,  and  J.  M.
Pedersen,
“A method for
classification  of  network  traffic based  on  C5.0  machine  learning algorithm,”  in 2012  International
Conference on Computing,
Networking  and  Communications, ICNC’12 , 2012. [14]  H.  Sharma  and  S.  Kumar,  “A Survey on Decision Tree Algorithms of Classification in Data Mining,” Int. J. Sci. Res. , vol. 5, no.
4, pp. 2094–2097, 2016.
[15]  M.  Friendly  and  D.  Denis,  “THE EARLY ORIGINS AND DEVELOPMENT OF THE
SCATTERPLOT,” J.  Hist.  Behav. Sci. ,  vol.  41,  no.  2,  pp.  102–130, 2005.
[16]  M.  Budi,  R.  Karyadin,  and  S. Hartono Wijaya, “Perbandingan Algoritme  Pruning  pada  Decision Tree  yang  Dikembangkan  dengan Algoritme CART,” 2010.
[17]  N. Patel and S. Upadhyay, “Study of Various  Decision  Tree  Pruning Methods with their Empirical Comparison  in  WEKA,” Int.  J. Comput.  Appl. ,  vol.  60,  no.  12,  pp. 20–25, Dec. 2012.
[18]  S. J. J. Smith and D. S. Nau, “An Analysis of Forward Pruning,” Aaai 1994 , pp. 1386–1391, 1994.