Penggunaan Algoritma K-Means Clustering untuk Mengelompokkan Pemain Berdasarkan Gaya Bermain Pada Battle Royale Call of Duty Mobile - Qasthari, Mohd. Wildan; Kurniawan, Rakhmat (Future Academia : The Journal of Multidisciplinary Research on Scientific and Advanced, 2024)
Penelitian ini fokus pada game Call of Duty Mobile karena kompleksitas dan popularitasnya. Tujuan utama penelitian adalah menginvestigasi pola permainan dan preferensi pemain untuk mengembangkan fitur game yang lebih adaptif. Metode Elbow digunakan untuk menentukan jumlah cluster optimal dalam proses clustering, menghasilkan tiga cluster: Rusher, Camper, dan Support Players. Hasil K-Means Clustering menunjukkan karakteristik sebagai berikut: Cluster 1 (Rusher) dengan gaya bermain agresif, rata-rata MVP = 217, Kill = 4223, Menang = 241, Damage = 1011,45, Akurasi = 20,99%; Cluster 2 (Camper) dengan gaya bermain pasif, rata-rata Kill = 4660, Menang = 119, Damage = 1229,51, Akurasi = 27,25%; Cluster 3 (Support Players) dengan fokus pada dukungan tim, rata-rata MVP = 206, Kill = 3541, Menang = 287, Damage = 1265,51, Akurasi = 13,59%. Kesimpulan menunjukkan pemain dapat dikelompokkan menjadi tiga klaster utama dengan karakteristik yang berbeda, yaitu Rusher, Camper, dan Support, yang membantu dalam pengembangan game yang lebih inovatif dan sesuai kebutuhan pasar.