Clustering RFM (Recency, Frequency, Monetary) Publisher Gim Menggunakan Algoritma K-Means - Humam Maulana Tsubasanofa Ramadhan; Aisyah Pertiwi; Galan Ahmad Defanka; Anggraini Puspita Sari (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2023)
Clustering merupakan salah satu metode unsupervised machine learning yang sangat bermanfaat dalam berbagai bidang, termasuk industri permainan gim yang mengalami pertumbuhan pesat. Dalam industri gim, para penerbit gim memerlukan pemahaman yang lebih baik mengenai pola penjualan gim untuk mengembangkan strategi pemasaran yang efektif. Dalam artikel ini, dilakukan clustering data penjualan gim berdasarkan model RFM (Recency, Frequency, Monetary) yang dimiliki penerbit dengan menggunakan algoritma K-Means. Algoritma K-Means digunakan untuk menganalisis data penjualan gim dan mengidentifikasi pola perilisan gim yang sukses, serta karakteristik penerbit yang berkontribusi pada pendapatan yang tinggi. Dengan menerapkan clustering pada data penjualan, kita dapat mengidentifikasi kelompok penerbit berdasarkan keaktifan serta banyaknya pendapatan yang didapat oleh penerbit. Dengan demikian, penerbit gim dapat meningkatkan retensi pelanggan, meningkatkan pendapatan, dan mengoptimalkan investasi dalam pengembangan gim baru. Dengan menggunakan pendekatan RFM dan algoritma K-Means, penelitian ini berpotensi memberikan pandangan yang lebih mendalam tentang tren penjualan gim dan faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan suatu gim di pasar. Dari penelitian ini didapatkan bahwa jumlah atau frekuensi perilisan gim memiliki pengaruh besar terhadap penjualan gim.