Analisis Dan Prediksi Rating Game Berdasarkan Review Pengguna Steam Menggunakan Algoritma K–Nearest Neighbor - Fansyuri, Maulana; Hanif, Abdul; Routya Faizan, Alfreza; Nata Pratama, Fadhil; Aulia Rahman, Verrel (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2025)
Industri game digital terus berkembang pesat, dengan platform seperti Steam yang menawarkan ribuan game kepada jutaan pengguna. Namun banyaknya pilihan  membuat pengguna kesulitan menemukan game yang sesuai dengan kebutuhannya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprediksi rekomendasi pengguna untuk rating game di Steam menggunakan algoritma K-nearest neighbour (KNN). Kumpulan data yang digunakan terdiri dari 2.800 review pengguna terhadap 7 game yang diperoleh dari Kaggle.com. Melakukan proses pengolahan data  secara sistematis, meliputi pembersihan data, transformasi teks, dan segmentasi data menjadi data latih dan data uji. Algoritma KNN dengan  k=5 diimplementasikan menggunakan software RapidMiner yang mendukung analisis data halus dengan metode non parametrik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma KNN dapat memprediksi statistik permainan dengan akurat. Penggunaan pemrosesan data terstruktur dan  perangkat lunak pendukung menghasilkan model  klasifikasi label berpemilik. Selain itu, penelitian ini menunjukkan potensi pengembangan model lebih lanjut dengan memperluas kumpulan data, memasukkan lebih banyak variabel, dan membandingkan berbagai variabel untuk penilaian kinerja. Selain memberikan solusi praktis, penelitian ini juga memberikan kerangka teoritis untuk penerapan algoritma KNN pada sistem rekomendasi big data, yang dapat meningkatkan pengalaman pengguna dalam mengeksplorasi game baru.