Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Neisya Az Zahra
Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PREDIKSI TINGKAT KETERLIBATAN PEMAIN GAME ONLINE BERDASARKAN INTENSITAS DAN POLA AKTIVITAS BERMAIN MENGGUNAKAN PENDEKATAN HYBRID MACHINE LEARNING R.A Callista Salsabila; Aisy Intan Herita; Neisya Az Zahra; Winda Kurnia Sari; Ken Ditha Tania; Fathoni Fathoni
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18152

Abstract

Pertumbuhan industri online games menghasilkan volume data aktivitas pemain yang sangat besar, sehingga analisis tingkat keterlibatan pemain (player engagement) secara manual menjadi kurang efektif. Permasalahan ini mendorong perlunya pendekatan analitik berbasis data untuk mengidentifikasi pola perilaku pemain secara lebih akurat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat player engagement berdasarkan intensitas dan pola aktivitas bermain menggunakan pendekatan hybrid machine learning yang mengkombinasikan algoritma Logistic Regression dan Artificial Neural Network (ANN). Data yang digunakan berasal dari dataset publik Kaggle yang terdiri dari 40.034 data pemain dengan variabel target EngagementLevel yang diklasifikasikan ke dalam tiga kategori, yaitu Low, Medium, dan High. Dataset melalui tahapan data preprocessing dan dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, serta confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ANN mencapai akurasi sebesar 90,76% dengan rata-rata F1-score 0,91, lebih tinggi dibandingkan model Logistic Regression yang memperoleh akurasi 82% dengan F1-score 0,81. Analisis feature importance menunjukkan bahwa variabel PlayTimeHours dan SessionsPerWeek merupakan prediktor paling signifikan dalam menentukan tingkat keterlibatan pemain
Co-Authors Aisy Intan Herita Fathoni Fathoni Ken Ditha Tania R.A Callista Salsabila Winda Kurnia Sari