Klasterisasi Pemain PUBG Mobile dengan Algoritma K-Modes Clustering pada Mayoung Universe
DOI:
https://doi.org/10.30812/corisindo.v1.5520Keywords:
data mining, k-modes clustering, pubg mobileAbstract
Mayoung Universe merupakan penyelenggara turnamen Esport dan Leader komunitas yang aktif mengadakan turnamen PUBG Mobile di wilayah Nusa Tenggara Barat. Dari sekian banyak turnamen yang telah di selenggarakan akan tetapi Mayoung Universe mengalami kesulitan dalam menentukan pola penyelenggaraan turnamen PUBG Mobile untuk kedepannya, Selain itu, Terdapat data pendaftaran pemain berjumlah 401 data, serta didominasi oleh atribut yang bertipe kategorik Oleh sebab itu, menerapkan algoritma K-Modes Clustering sangatlah cocok di terapkan untuk mengatasi permasalahan serta untuk menangani data kategorik. Algoritma K-Modes merupakan pengembangan dari K-Means yang dirancang untuk mengelompokkan data kategorikal Hasil evaluasi dari Elbow Method terdapat jumlah k optimal yakni 4,6 dan 8, Hasil evaluasi dari Silhouette Coefficient jumlah k terbaik sebanyak k=6, dengan skor=0,249. Sedangkan evaluasi dari Dunn index dan DBI, k terbaik terdapat pada k=3, skor dari Dunn index yaitu 0,643, dan skor DBI yakni skor 2,395. Hasil dari visualisasi jumlah k=6 dan 3, terdapat jumlah objek terbanyak pada cluster 1 sebanyak 197 untuk k=6, dan 231 untuk k=3. Untuk mengatasi permasalahan bagaimana menentukan pola turnamen PUBG Mobile di Nusa Tenggara Barat, pihak Mayoung Universe hendaknya memperhatikan cluster 1 dari 3 dan 6 jumlah k terbaik dengan segala bentuk karakteristiknya. Sebagai gambaran, dalam menyelenggarakan turnamen PUBG Mobile kedepannya.
References
[1] D. Desyanti, Y. Yusrizal, and F. Sari, “Implementasi Algoritma K-Modes Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Daring,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 3, no. 4, pp. 719–727, 2022.
[2] F. S. Jumeilah and D. Pratama, “Klasterisasi Penduduk Lanjut Usia Sumatera Selatan Menggunakan Algoritma K-Modes,” Jurnal Tam (Technology Acceptance Model), vol. 8, no. 2, pp. 85–89, 2017.
[3] F. Wiza, “Klasterisasi karakteristik kekerasan seksual terhadap anak dengan metode k-means cluster analysis,” Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, vol. 10, no. 1, pp. 44–53, 2019.
[4] J. Suntoro, DATA MINING: Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman php. Elex Media Komputindo, 2019.
[5] E. K. Nduru, E. Buulolo, and P. Pristiwanto, “Implementasi Algoritma K-Modes Untuk Menentukan Strategi Marketing STMIK Budi Darma,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 2, no. 1, 2018.
[6] Anonim, “Cara Kerja K Means Clustering.” Accessed: Jan. 26, 2024. [Online]. Available: https://algorit.ma/blog/k-means-clustering-2022/
[7] D. A. I. C. Dewi and D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada Algoritma Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” Matrix: Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika, vol. 9, no. 3, pp. 102–109, 2019.
[8] H. Malikhatin, A. Rusgiyono, and I. M. Di Asih, “Penerapan K-Modes Clustering dengan Validasi Dunn Index pada Pengelompokan Karakteristik Calon TKI Menggunakan R-Gui,” Jurnal Gaussian, vol. 10, no. 3, pp. 359–366, 2021.
[9] D. R. Quinthara, A. C. Fauzan, and M. M. Huda, “Penerapan Algoritma K-Modes Menggunakan Validasi Davies Bouldin Index Untuk Klasterisasi Karakter Pada Game Wild Rift,” Journal of System and Computer Engineering (JSCE), vol. 4, no. 2, pp. 123–135, 2023.
[10] A. A. Az-zahra, A. F. Marsaoly, I. P. Lestyani, R. Salsabila, and W. O. Z. Madjida, “Penerapan Algoritma K-Modes Clustering Dengan Validasi Davies Bouldin Index Pada Pengelompokkan Tingkat Minat Belanja Online Di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta,” Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya Vol, vol. 9, no. 1, 2021.
[11] S. Sukamto, I. D. Id, and T. R. Angraini, “Penentuan Daerah Rawan Titik Api di Provinsi Riau Menggunakan Clustering Algoritma K-Means,” JUITA: Jurnal Informatika, vol. 6, no. 2, pp. 137–147, 2018.
[12] A. Badruttamam, Sudarno, and I. M. Di Asih, “Penerapan Analisis Klaster K-Modes Dengan Validasi Davies Bouldin Index Dalam Menentukan Karakteristik Kanal Youtube di Indonesia (Studi Kasus: 250 Kanal Youtube Indonesia Teratas Menurut Socialblade),” Jurnal Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 263–272, 2020.
[13] F. Indriani and I. Budiman, “K-Modes Clustering untuk mengetahui jenis masakan daerah yang populer pada website resep online (Studi Kasus: Masakan Banjar di cookpad. com),” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, no. 4, pp. 290–296, 2017.
[14] T. Yulianita and D. Istiawan, “Implementasi Algoritma K-modes untuk Penentuan Prioritas Rehabilitasi Daerah Aliran Sungai Berdasarkan Parameter Lahan Kritis,” URECOL, pp. 429–440, 2017.
[15] M. A. Yaqin, N. Ayunda, S. Sujarwo, and M. A. Murtadho, “Segmentasi Pelanggan Agen Beauty Local Brand menggunakan Algoritma K-Modes Berbasis Python,” NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications), vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2022.
