## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol (9) No (2) 2023, pp. 618-625

## KLASIFIKASI TINGKAT PENJUALAN VIDEO GAME DENGAN MENGGUNAKAN METODE K – NEAREST NEIGHBORS
Nadhif Nurul Fajri Adzani 1 , Wina Witanti 2 , Fajri Rakhmat Umbara 3 1,2,3 Informatika, Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Email: 1 nadhifna@gmail.com , 2 wni@if.unjani.ac.id , 3 fajriumbara@gmail.com

## ABSTRACT
Classification of Video Game Sales Levels Using the K  – Nearest Neighbors Method has a function to classify video games based on sales, and requires variables, such as genre, platform, publisher, best seller. Problems that occur on game sales platforms such as Steam, Epic games, etc. This is when gamers buy the game and it turns out that the game does not meet the expectations of the gamer who bought the game, as a result the game is no longer played. Therefore, the solution created here is to classify video games based on characteristics using the KNN method,  where  later  video  games  will  be  divided  based  on  their  characteristics,  and  several  games  will  be displayed according to their character classification, so that it is hoped that it can minimize the incidence of game buyers / gamers who regret not having according to their expectations
Keywords: Classification, Video games, Gamers, K-Nearest Neighbor, KNN.

## ABSTRAK
Klasifikasi Tingkat Penjualan Video Game Dengan Menggunakan Metode K – Nearest Neighbors memiliki fungsi untuk  mengklasifikasikan  video  game  berdasarkan  penjualannya,  dan  memerlukan  variabel,  seperti  genre, platform,  publisher,  best  seller.  Permasalahan  yang  terjadi  di  Platform  penjualan  game  seperti  di  Steam,  Epic games, etc. Adalah dimana saat gamers membeli game tersebut dan ternyata game tersebut tidak sesuai dengan ekspetasi dari gamers yang membeli game tersebut alhasil game tidak lagi dimainkan. Oleh karena itu, solusi yang dibuat  disini  yaitu  klasifikasi  video  game  berdasarkan  karakteristik  yang  menggunakan  metode  KNN,  dimana nantinya  video  game  akan  dibagi  berdasarkan  karakteristiknya,  dan  akan  ditampilkan  beberapa  game  sesuai klasifikasi karakternya, sehingga diharapkan dapat meminimalisir kejadian pembeli game / gamers yang menyesal karena tidak sesuai dengan ekspetasi mereka
Kata Kunci: Klasifikasi, Video games,  Gamers, K-Nearest Neighbor, KNN.
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 13-11-2023
Tanggal revisi : 15-11-2023
Tanggal terbit : 16-11-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.7371
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Video  game adalah  hal  yang  paling  melekat  pada setiap  orang,  khususnya  anak  muda  /  remaja (Novrialdy 2019).
Pada  saat  ini  banyak game yang  dibandrol  dengan harga  yang  cukup  tinggi, gamers tidak  ingin  lagi mengambil keputusan yang salah, gamers diharuskan  untuk  lebih  teliti  dalam  memilih  genre game  sesuai  dengan  karakteristiknya  dengan  cara melihat  review  dan  klasifikasi  dimana  jika  sudah sesuai  dengan  yang  diharapkan,  barulah  game tersebut  di checkout dari  berbagai  platform penjualannya. (Goumagias et al. 2014) Klasifikasi dilakukan untuk menampilkan beberapa game  sesuai  dengan  penjualannya,  yang  nantinya akan  menampilkan  berdasarkan  yang  terdekat dengan spesifikasi tersebut, yang dimana diperlukan alat pengukur yang akan mengukur hubungan antara variabel  acak  yang  memiliki  keterkaitan  terdekat, sepeti  kNN  (K-  Nearest  Neighbor)  (Gao,  Oh,  and Viswanath  2018).  Kemudian,  adapun  penelitian KNN  yang  telah  dilakukan  sebelum  penelitian  ini dibuat yaitu yang memiliki judul “Klasifikasi Sepeda Motor Berdasarkan Karakter dari Konsumen dengan menggunakan  metode  K  –  Nearest  Neighbour. (Putra et al. 2017)
Serupa dengan penelitian yang akan dilakukan oleh penulis, diperlukan pengelompokan berupa pengelompokan  berdasarkan  karakteristik  dari pemainnya,  dimana  setiap  pemain  pasti  memiliki ketertarikan game yang berbeda, dari segi genre saja memiliki banyak jenisnya, seperti strategi, olahraga, RPG, dan lain – lain., sehingga perlu ada klasifikasi untuk  menyesuaikan  hal  tersebut  (Caesar  2015)  . KNN  pada  permasalahan  ini  sendiri  merupakan sebuah  metode  pengelompokan,  dimana  lebih tepatnya KNN ini merupakan sebuah metode untuk melakukan  klasifikasi  berdasarkan  kelompok  data uji berdasarkan k data yang terdekatnya. (Putra et al. 2017)  Dengan  menggunakan  metode  KNN  ini, nantinya setelah diklasifikasikan akan menghasilkan data berupa beberapa data valid yang masuk dalam klasifikasi  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  yang mendekati  /  bertetangga  (Whidhiasih,  Wahanani, and Supriyanto 2013)
Sehingga,  sesuai  dengan  permasalahan  yang  ada, maka  dibuatlah  penelitian  ini,  yang  dimana berfungsi  untuk  melakukan  Klasifikasi Game berdasarkan  penjualannya  menggunakan  metode KNN,  yang  nantinya  akan  menampilkan  data sebanyak  K,  berdasarkan genre,  platform,  best seller . Sesuai dengan yang pengguna butuhkan.
1.2. Tinjuan Pustaka
a. K- Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest-Neighbours (kNN) adalah metode klasifikasi  non-parametrik,  yaitu  sederhana  dan efektif dalam berbagai permasalahan. Untuk record dari data t yang akan diklasifikasikan, variabel k-nya diambil dari data tengga yang terdejat, dan ini akan
membentuk  lingkungan  t.  Suara  yang  terbanyak  di antara catatan di lingkungan data yang ada biasanya digunakan  untuk  memutuskan  klasifikasi  untuk  t dengan  atau  tanpa  pertimbangan  dari  nilai  variabel berdasarkan  jarak.  (Isman,  Andani  Ahmad,  and Abdul Latief 2021)
b. Data Mining
Data  Mining memiliki  beberapa  definisi.  Definisi data mining yaitu sebagai berikut : (1) menemukan pola yang berbeda diantara sejumlah besar data yang telah  disimpan.  Ini  adalah  metode  yang  sangat dibutuhkan  dan  merupakan  evolusi  logis  dari teknologi  database.  (2)  Menganalisis  pemrosesan otomatis atau semi-otomatis dari sejumlah besar data untuk  mencari  pola  dan  hukum  yang  signifikan. (Beebe 2023)

## Gambar 1 Proses Data Mining
c. Transformasi Data
Transformasi data adalah proses data mining dimana format  /  tipe  data  yang  digunakan  disesuaikan dengan  format  atau  tipe  data  sehingga  dapat digunakan  untuk  metode  algoritma  data  mining yang  akan  digunakan,  ada  pula  pembagian  data menjadi  dua  bagian  data  diantaranya  data  uji  dan data latih. (Dwi Handoko et al. n.d.)
d. Analisis Data
Analisis  data  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa data yang digunakan sesuai dengan penelitian yang akan  dilakukan,  menunjukan  keterhubungan  data dari  berbagai  lapisan  yang  ada  pada  data  tersebut, sehingga  tidak  ada  lagi  data  yang  salah,  atau  tidak relevan. (Ayub n.d.)
Pada  analisis  data  terdapat  beberapa  proses  yang disebut dengan pre-processing data, pre-processing data  merupakan  sebuah  teknik  untuk  menghapus, memperbaiki, dan juga memanipulasi data.
Berfungsi  untuk  meningkatkan  kinerja  dari  sistem, dan  juga  memastikan  agar  sistem  dapat  berjalan dengan baik. (Firdaus 2017)
Pre-processing data  memiliki  beberapa  proses tahapan yaitu Data cleaning, Data integration, Data transformation, dan Data  reduction .  (Nabila, Rahman Isnain, and Abidin 2021)
e. Proses Data Mining
Langkah  pertama  dalam  proses  data  mining  yaitu menentukan  metode  dari  data  mining  tersebut, diantaranya yaitu regresi, klasifikasi, dan klasterisas. Lalu setelah mendapatkan metode yang diinginkan, peneliti  diharuskan  memilih  algoritma  yang  akan digunakan  sesuai  dengan  metode  yang  dipilih  dari data  mining  tersebut,  lalu  setelah  itu  dilakukan implementasi dalam proses data mining .(Ayub n.d.)
f. Evaluasi
Evaluasi dilakukan untuk melakukan penilaian pada proses data  mining yang  dilakukan,  apa  saja kekurangannya,  yang  harus  dikembangkan,  data yang  digunakan.  Agar  selanjutnya  dapat  dilakukan perbagikan  pada  proses  data  mining  sesuai  dengan apa yang telah dievaluasi. (Divisive et al. n.d.)
g. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan penyusunan atau pengelompokan  data  sesuai  dengan  sistematis  atau golongan yang telah ditetapkan menurut pembagian kelas – kelas, dimana setiap data memiliki kesamaan dan perbedaan  ciri  –  cirinya masing  – masing(Dwi Handoko et al. n.d.)
h. K- Nearest Neighbor (KNN) Classification
Konsep  dasar  method  KNN  ini  adalah  algoritma untuk  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  tetangga terdekat.  (Delany  2021).  Dalam  kasus  ini, menggunakan  rumus  Euclidean  Distance.  Rumus Euclidean  Distance  ini  mirip  dengan  rumus pythagoras, bedanya yaitu data yang digunakan lebih dari 2, yaitu sebagai berikut
𝒅𝒊 = √∑ 𝒏 𝒊=𝟏 (𝒒𝒊 − 𝒑𝒊) 𝟐 Keterangan: d = Jarak i =  Variabel data n = Jumlah data qi = Data uji atau data testing
i. Use Case Diagram
Use case adalah deskripsi operasi sistem yang dilihat dari  sudut  pandang  aktor  yang  menggunakannya. Use  case menguraikan  fungsi  dan  data  yang  akan diproses  oleh  system. Use  case bekerja  dengan menggunakan  scenario  yang  merupakan  deskripsi dari  urutan  atau  pemrosesan  yang  menjelaskan  apa yang  dilakukan  oleh  user  terhadap  sistem  maupun sebaliknya. (Setiyani 2021)
Gambar 2. Use Case
j. Black Box Testing
Metode Black  box Testing  merupakan  salah  satu metode  yang  mudah  digunakan  karena  hanya memerlukan  batas  bawah  dan  batas  atas  dari  data
yang di harapkan,Estimasi banyaknya data uji dapat dihitung  melalui  banyaknya  field  data  entri  yang akan  diuji,  aturan  entri  yang  harus  dipenuhi  serta kasus  batas  atas  dan  batas  bawah  yang  memenuhi. Dan  dengan  metode  ini  dapat  diketahui  jika fungsionalitas masih dapat menerima masukan data yang tidak diharapkan maka menyebabkan data yang disimpan kurang valid. Tujuan dari black box testing yaitu  untuk  menentukan  apakah  fungsi  dari perangkat lunak tersebut memenuhi spesifikasi yang diperlukan,  uji  perangkat  lunak  terhadap  fungsi- fungsinya saja tanpa harus menguji keseluruhan dari kode  program.  Metode  pengujian  kotak  hitam mudah  diterapkan  karena  hanya  membutuhkan perangkat lunak yang sudah dibangun.(Nur Cholifah and Melati Sagita 2018)
k. Equivalence Partitioning
Equivalence  partitioning merupakan  Teknik  atau metode dari black box testing yang akan dilakukan pada  penelitian  ini.  Pada  Teknik black  box tidak akan  menguji  desain  koding  pada  program,  dan berfungsi  untuk  memastikan  setiap  fitur  pada perangkat lunak tersebut telah memenuhi kualifikasi dan spesifikasi. (Ningrum et al. 2019)
Tabel 1 Equivalence Partitioning
No Id Hasil Pengujian 1 T001 Berhasil 2 T002 Gagal 3 T003 Berhasil
l. Supervised Learning
Metode  KNN  adalah  metode  yang  digunakan  pada penelitian  ini,  metode  ini  termasuk  ke  dalam supervised  learning ,  karena  pada  penelitian  ini adalah  penelitian  data  mining  klasifikasi.  Dimana terdapat proses melatih mesin dengan menggunakan data  yang  "diberi  label".  Artinya  beberapa  data sudah  diberi  label  dengan  jawaban  yang  benar. Metode ini bekerja dengan mencari k pola (diantara semua  pola  latih  disemua  kelas)  yang  berdekatan atau  bertetangga  dengan  pola  data  uji  kemudian menentukan  kelas  keputusan  berdasarkan  jumlah pola terbanyak. Proses pelatihan KNN menghasilkan k  yang  memberikan  akurasi  tertinggi  dalam menggeneralisasi data yang akan datang. Jadi proses pelatihan  proses  pelatihan  pada  dasarnya  adalah melakukan  observasi  terhadap  sejumlah  k  sampai dihasilkan  k  yang  paling  tepat  dengan  masukan pelatihan data. (Pamungkas, Prasetya, and Kharisudin 2019)
1.3. Metodologi Penelitian
Metodologi  Penelitian  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3.Alur Metode Penelitian
a. Pengumpulan Data
Pada  metode  penelitian,  tahapan  awal  yang dilakukan  yaitu  pengumpulan  data  yang  dapat bertujuan  untuk  mendapatkan  dan  mengumpulkan informasi  mengenai  dataset  penjualan  game  pada website  kaggle.com.  Data  yang  didapat  yaitu berdasarkan ulasan dari pemain game pada platform penjulan game.
b. Data Mining
Metode data  mining pada  penelitian  ini  yaitu menggunakan  metode  algoritma  klasifikasi    k- Nearest  Neighbor,  yang  dimana  proses  ini  dimulai dengan pengumpulan data menggunakan dataset dari situs web kaggle.com, dengan dataset “Video Game Sales” . Data tersebut dibuat pada tahun 2016, dan terdiri  dari  16.598  record  data.  Tahap  selanjutnya yaitu pre-processing, pada tahap ini terdapat 2 (dua) proses  pengolahan  data  yaitu  berupa  pembersihan data (data cleaning) dan seleksi data (data selection). Setelah  proses  itu  selesai,  tahap  selanjutnya  yaitu transformasi  data  berupa  merubah  data  numerik menjadi  nominal,  dan  juga  menentukan  data  untuk menjadi  sebuah  data  uji  dan  juga  data  latih.  Yang dimana nantinya data latih digunakan untuk melatih model  dari  algoritma  menggunakan  metode  k- Nearest Neighbor, dan data uji akan digunakan untuk mengetahui  performa  dari  model  algoritma  yang telah dilatih.
c. Pre-Processing Data
Pre-processing  adalah  proses  menempatkan  data yang  dapat  dipahami  dengan  cara  yang  dapat merubah  format  yang  dapat  dipahami  dari  data mentah.  Langkah  ini  sangat  penting  dalam  proses data mining karena menggunakan data mentah akan membuat prosedur fungsi menjadi tidak efektif..(Yang n.d.) Ada pula beberapa proses yang
dilakukan  pada  tahap  pre-processing  ini,  yaitu diantaranya:
a) Data Cleaning
Data  cleaning merupakan  Langkah  pertama  dalam tahapan pre-processing data yang dimana berfungsi untuk  mencari value yang  hilang,  data  yang berantakan, dan data yang tidak konsisten.(Tae et al. 2019) Pada penelitian ini, data cleaning menggunakan  metode  interpolasi  pada  Microsoft Excel,  kolom Year diisi  oleh tahun rilis dari Game tersebut.
b) Data Selection
Tahapan  berikutnya  yaitu  Data  selection  ini merupakan  sebuah  tahapan  untuk  meminimalisir jumlah data yang akan digunakan pada proses data mining dengan data asli yang masih teridentifikasi, pada  proses  seleksi  data  ini  akan  dilakukan pemilihan  atribut  –  atribut  yang  digunakan  pada penelitian  ini.  Atribut  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu Name,  Platform,  Year,  Genre, Publisher, NA_Sales, EU_Sales, JP_Sales,
Other_Sales, Global_Sales.
d. Transformasi Data
Pada penelitian ini dilakukan transformasi data agar dapat  dilakukan  penelitian  sesuai  dengan  metode yang  digunakan,  yang  pertama  dilakukan  yaitu merubah  data  karakter  dan  numerik  menjadi nominal. Karena bedasarkan metode yang digunakan pada  penelitian  hanya  dapat  dilakukan  pada  data yang  bersifat  nominal,  beberapa  data  yang  berupa karakter  yaitu  ada Genre,  publisher dan platform yang  diubah  menjadi  tipe  nominal  dari  setiap karakternya, dan ada pula data numerik yang tersedia pada dataset ini yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Global_sales .  Dan  pada  data  yang  hilang, dilakukan penanganan menggunakan metode interpolasi  pada  Excel.  Tahapan  berikutnya dilakukan split data untuk membagi data uji dan data latih,  pembagian  yang  dilakukan  yaitu  80%  untuk data uji dan 20% untuk data latih.
a) Split Data
Karena proses klasifikasi dalam penelitian ini dibagi menjadi  dua  bagian  yaitu  data  uji  dan  data  latih, maka split  data merupakan  tahapan  yang  harus dilakukan dalam penelitian ini. Data latih digunakan untuk menyempurnakan model data untuk metode k- Nearest Neighbor. Skenario yang memiliki 80% data latih dan 20% data uji dimasukkan dalam tahap ini.
e. Proses Klasifikasi Menggunakan Metode k-NN
Setelah  tahap  –  tahap  sebelumnya  dikerjakan, selanjutnya  yaitu  menerapkan  metode  data  mining yang akan digunakan dan telah dibahas sebelumnya,
Teknik  klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian ini yaitu menggunakan metode k-NN terhadap data yang  sebelumnya  telah  dilakukan  pre-processing, seleksi,  dan  telah  ditransformasi  pada  tahap sebelumya.
f. Evaluasi Metode evaluasi yang digunakan pada penelitian ini yaitu
menggunakan
evaluasi
Confusion Matrix.Yang  dimana  evaluasi  ini  bertujuan  untuk mengetahui kemampuan model algoritma klasifikasi yang  telah  dibuat  yaitu  algoritma  metode  k-NN. Dimana  klasifikasi  k-nn  merupakan  sebuah supervised  learning,  sehingga  sangat  dianjurkan untuk  menggunakan  metode  confusion  matrix sebagai proses evaluasinya.

## 2. PEMBAHASAN

## 2.1. Input Data Uji
Pada proses input data uji, terdapat form yang harus di-input  oleh  user  sesuai  data  latih  yang  tersedia, proses  input  data  uji  dapat  dilihat  pada  gambar berikut.
Gambar 4. Input Data Uji

## 2.2. Geneerate Hasil Data Uji
Generate hasil data uji adalah hasil klasifikasi antara data uji yang di-input dengan data latih yang tersedia dalam  sistem,  Hasil  Generate  Klasifikasi  dapat dilihat pada gambar berikut
Gambar 5. Generate Hasil Data Uji

## 2.3. Pengujian Perhitungan
Pada perhitungan ini, data uji yang akan dihitung ini berupa sebagai berikut:
Genre: Platform (1)
Plaform: NES (12)
Publisher: Nintendo (463)
Sales: 40.24 (5)
Gambar 6. Pengujian Perhitungan
Lalu, digunakan rumus seperti berikut:
𝑑 = √∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑞𝑖 − 𝑝𝑖) 2
pi: Sample Data qi: Data Testing i: Variabel Data n: dimensi data
d: jarak
Implementasi perhitungan pada program klasifikasi penjualan video game dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 7. Implementasi Perhitungan
Lalu akan ditampilkan hasil klasifikasi yaitu dapat dilihat pada gambar berikut ini.

## Gambar 8. Hasil Klasifikasi
Berikut ini pembuktian dari perhitungan data uji yang telah di-input dan hasil klsifikasinya K1:
√(1 − 1) 2 + (12 − 12) 2 + (463 − 463) 2 + (5 − 5) 2 = 0 K2:
√(1 − 1) 2 + (12 − 12) 2 + (463 − 463) 2 + (5 − 5) 2 = 0 K3: √(1 − 1) 2 + (12 − 11) 2 + (463 − 463) 2 + (5 − 5) 2 = 1 K4: √(1 − 1) 2 + (12 − 13) 2 + (463 − 463) 2 + (5 − 5) 2 = 1 K5: √(1 − 3) 2 + (12 − 13) 2 + (463 − 463) 2 + (5 − 5) 2 = 2,23

## 2.4. Uji Akurasi Perhitungan
Pada perhitungan yang telah dilakukan, selanjutnya ada  uji  akurasi  dari  perhitungannya  menggunakan Confusion Matrix , yang nantinya akan mendapatkan hasil  berupa  nilai  akurasi,  presisi  dan  nilai recall . Berikut contoh hasil dari generate klasifikasi.
Gambar 9. Contoh Data uji dan hasil generate klasifikasi

## 2.5. Confusion Matrix
Confusion  Matrix berfungsi  untuk  mencari  nilai akurasi,  presisi  dan  recall.  Berikut  ini  cara  untuk mencari nilai akurasi.

## Gambar 10.Confusion Matrix
a) Nilai  Recall  (sensitifitas)  merupakan  rasio prediksi  benar  positif  yang  dibandingkan  dengan seluruh  data  yang  benar  positif.  Menghitung  nilai Recall yaitu sebagai berikut.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 496 496 + 3 = 0,993 ∗ 100 = 99,3%
Dengan data yang  ada didapatkan nilai  recall yaitu 99,3%
b) Nilai Precision (presisi) adalah tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban  yang  diberikan  oleh  sistem.  Menghitung nilai precision yaitu sebagai berikut
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 496 496 + 1 = 0,997 ∗ 100 = 99,7%
Dari  data  yang  ada  dalam  sistem,  didapatkan  nilai precision yaitu 99,7%
c) Nilai  akurasi  adalah  tingkat  akurasi  dari confusion  matriks  dari  data  yang  ada,  nilai  akurasi dapat dilihat pada perhitungan berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 496 + 1 496 + 1 + 3 + 0 = 0,994 ∗ 100
= 99,4%

## 3. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  tahapan  Klasifikasi  Penjualan Video  Game  Menggunakan  Metode  k-NN  yang dimana  terdapat  variabel  Nama  Game,  Genre, Publisher, Platform, tahun rilis, Na_Sales, Eu_Sales, Jp_Sales,  Other_Sales,  dan  Global_Sales  menjadi attribute  utama  dalam  proses  Klasifikasi  Penjulan Video Game. Penelitian ini juga akan menghasilkan Hasil  klasifikasi  berupa  video  game  yang  telah diklasifikasi  berdasarkan  input  data  uji  berupa Genre, Publisher, Plaform, dan Sales. Dataset yang digunakan  didapatkan  dari  website  kaggle.com, dimana  data  yang  tersedia  berjumlah  12600  data, setelah  melewati  data  selection,  cleaning  data,  dan pre-processing  data,  Data  uji  kemudian  dihitung menggunakan metode k-NN, dan dicari nilai terkecil
atau  terdekat  dari  input  yang  dilakukan,  proses perhitungannya  merupakan  hasil  klasifikasi  yang ditampilkan  sesuai  dengan  input  yang  dilakukan yaitu  berjumlah  k=  5,  dimana  k1  merupakan  nilai yang paling sesuai, dan seterusnya.

## PUSTAKA
Ayub, Mewati. Proses Data Mining Dalam Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer .
Beebe, Nelson H F. 2023. Time Series Analysis Title Word Cross-Reference .
Caesar, Rio. 2015. “Kajian Pustaka Perkembangan Genre Games Dari Masa Ke Masa.” Journal of Animation & Games Studies 1(2): 113– 1134.
Delany, Sarah Jane. 2021. “K-Nearest Neighbour Classifiers - A Tutorial.” 54(6).
Divisive, Algoritma Hirarki et al. Irawan- Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Data Penjualan Menggunakan Metode Clustering Dan PENERAPAN DATA MINING UNTUK EVALUASI DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DAN ALGORITMA HIRARKI DIVISIVE Yuda Irawan .
Dwi Handoko, Fajar et al. “TRANSFORMASI DATA MENJADI INFORMASI PADA BISNIS INTELIJEN.” 2(3): 2022. https://doi.org/10.38035/jihhp.v2i3.
Firdaus, Diky. 2017. 6 Jurnal Penggunaan Data Mining Dalam Kegiatan Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer .
Gao, Weihao, Sewoong Oh, and Pramod Viswanath. 2018. “Demystifying Fixed κ- Nearest Neighbor Information Estimators.”
IEEE Transactions on Information Theory 64(8): 5629–61.
Goumagias, Nikolaos et al. 2014. “A Phylogenetic Classification of the Video-Game Industry’s Business Model Ecosystem.” IFIP Advances in Information and Communication Technology 434: 285–94.
Isman, Andani Ahmad, and Abdul Latief. 2021. “Perbandingan Metode KNN Dan LBPH Pada Klasifikasi Daun Herbal.” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 5(3): 557–64.
Nabila, Zulfa, Auliya Rahman Isnain, and Zaenal Abidin. 2021. “ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS.” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) 2(2): 100.
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
Ningrum, Fadhila Cahya et al. 2019. “Pengujian Black Box Pada Aplikasi Sistem Seleksi
Sales Terbaik Menggunakan Teknik Equivalence Partitions.” 4(4). http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/info rmatika.
Novrialdy, Eryzal. 2019. “Kecanduan Game Online Pada Remaja: Dampak Dan Pencegahannya.” Buletin Psikologi 27(2): 148.
Nur Cholifah, Wahyu, and Sri Melati Sagita. 2018. 3 Jurnal String PENGUJIAN BLACK BOX TESTING PADA APLIKASI ACTION &
STRATEGY BERBASIS ANDROID DENGAN TEKNOLOGI PHONEGAP .
Pamungkas, F S, B D Prasetya, and I Kharisudin. 2019. “Perbandingan Metode Klasifikasi Supervised Learning Pada Data Bank Customers Menggunakan Python.” PRISMA,
Prosiding Seminar Nasional Matematika 3:
689–94.
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/pris ma/.
Putra, Nanda Agung et al. 2017. “Klasifikasi Sepeda Motor Berdasarkan Karakteristik Konsumen Dengan Metode K-Nearest Neighbour Pada Big Data Menggunakan Hadoop Single Node Cluster.” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 4(2):
81.
Setiyani, Lila. 2021. Implementasi Cybersecurity Pada Operasional Organisasi .
Tae, Ki Hyun et al. 2019. “Data Cleaning for
Accurate, Fair, and Robust Models: A Big
Data - AI Integration Approach.” http://arxiv.org/abs/1904.10761.
Whidhiasih, R. N., N. A. Wahanani, and Supriyanto. 2013. “Klasifikasi Buah Belimbing Berdasarkan Citra RED-GREEN- BLUE.” Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic 1(1): 29–35.
Yang, Hui. Data Preprocessing-Chapter 3 . http://cose-stor.sfsu.edu/~huiyang.
Ayub, Mewati. Proses Data Mining Dalam Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer .
Beebe, Nelson H F. 2023. Time Series Analysis Title Word Cross-Reference .
Caesar, Rio. 2015. “Kajian Pustaka Perkembangan Genre Games Dari Masa Ke Masa.” Journal of Animation & Games Studies 1(2): 113– 1134.
Delany, Sarah Jane. 2021. “K-Nearest Neighbour Classifiers - A Tutorial.” 54(6).
Divisive, Algoritma Hirarki et al. Irawan- Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Data Penjualan Menggunakan Metode Clustering Dan PENERAPAN DATA MINING UNTUK EVALUASI DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DAN ALGORITMA HIRARKI DIVISIVE
Yuda Irawan .
Dwi Handoko, Fajar et al. “TRANSFORMASI DATA MENJADI INFORMASI PADA BISNIS INTELIJEN.” 2(3): 2022. https://doi.org/10.38035/jihhp.v2i3.
Firdaus, Diky. 2017. 6 Jurnal Penggunaan Data Mining Dalam Kegiatan Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer .
Gao, Weihao, Sewoong Oh, and Pramod Viswanath. 2018. “Demystifying Fixed κ- Nearest Neighbor Information Estimators.”
IEEE Transactions on Information Theory
64(8): 5629–61.
Goumagias, Nikolaos et al. 2014. “A Phylogenetic Classification of the Video-Game Industry’s Business Model Ecosystem.” IFIP Advances in Information and Communication Technology 434: 285–94.
Isman, Andani Ahmad, and Abdul Latief. 2021. “Perbandingan Metode KNN Dan LBPH Pada Klasifikasi Daun Herbal.” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi)
5(3): 557–64.
Nabila, Zulfa, Auliya Rahman Isnain, and Zaenal Abidin. 2021. “ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS.” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) 2(2): 100. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
Ningrum, Fadhila Cahya et al. 2019. “Pengujian Black Box Pada Aplikasi Sistem Seleksi Sales Terbaik Menggunakan Teknik Equivalence Partitions.” 4(4).
http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/info rmatika.
Novrialdy, Eryzal. 2019. “Kecanduan Game Online Pada Remaja: Dampak Dan Pencegahannya.”
Buletin Psikologi 27(2): 148.
Nur Cholifah, Wahyu, and Sri Melati Sagita. 2018. 3 Jurnal String PENGUJIAN BLACK BOX TESTING PADA APLIKASI ACTION & STRATEGY BERBASIS ANDROID DENGAN TEKNOLOGI PHONEGAP .
Pamungkas, F S, B D Prasetya, and I Kharisudin. 2019. “Perbandingan Metode Klasifikasi
Supervised Learning Pada Data Bank Customers Menggunakan Python.” PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika 3: 689–94. https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/pris ma/.
Putra, Nanda Agung et al. 2017. “Klasifikasi Sepeda Motor Berdasarkan Karakteristik Konsumen Dengan Metode K-Nearest Neighbour Pada Big Data Menggunakan Hadoop Single Node Cluster.” Jurnal
Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 4(2): 81.
Setiyani, Lila. 2021. Implementasi Cybersecurity Pada Operasional Organisasi .
Tae, Ki Hyun et al. 2019. “Data Cleaning for Accurate, Fair, and Robust Models: A Big Data - AI Integration Approach.” http://arxiv.org/abs/1904.10761.
Whidhiasih, R. N., N. A. Wahanani, and Supriyanto. 2013. “Klasifikasi Buah Belimbing Berdasarkan Citra RED-GREEN- BLUE.” Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic 1(1): 29–35.
Yang, Hui. Data Preprocessing-Chapter 3 . http://cose-stor.sfsu.edu/~huiyang.