<![CDATA[Pengembang dan penerbit game menghadapi kesulitan dalam menentukan game mana yang dapat menjadi populer atau trending seiring dengan meningkatnya jumlah game yang tersedia di platform distribusi digital seperti Steam. Banyak faktor yang memengaruhi popularitas suatu game, serta kurangnya alat prediksi yang efektif untuk membantu membuat keputusan tentang pengembangan dan pemasaran produk, menyebabkan masalah ini. Dengan menggunakan algoritma pohon keputusan C4.5, tujuan penelitian ini adalah untuk membangun model yang dapat memprediksi tren popularitas game. Pengumpulan data dari platform Steam digunakan. Data ini termasuk jumlah rekomendasi, ulasan positif, pencapaian game, dan harga. Setelah itu, data diproses melalui tahapan preprocessing, pemilihan fitur, dan pembagian dataset. Untuk pelatihan dan pengujian, rasio 80:20 digunakan. Untuk mencegah overfitting, model dibangun menggunakan DecisionTreeClassifier dengan parameter optimasi seperti kriteria pemisahan entropy dan kedalaman maksimum lima level. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki akurasi sebesar 92 persen, dengan jumlah rekomendasi dan ulasan positif yang paling penting. Studi ini dapat membantu pengembang game dan analis pasar memahami faktor utama yang memengaruhi popularitas game. Ini juga dapat menjadi dasar untuk membuat strategi pemasaran dan pengembangan produk yang lebih baik. Disarankan untuk ditambahkan fitur baru, seperti kategori game, dan teknik ensemble untuk meningkatkan prediksi.]]>
Copyrights © 2025
