Analisis RFM untuk Menentukan Indeks Produk pada Permainan Hay Day dengan Algoritma K-means

Abstract

Permainan Hay Day merupakan salah satu permainan yang banyak diminati dari berbagai kalangan. Tidak hanya menghadirkan hiburan tapi juga pembelajaran dalam mengelola produk ataupun menjualnya. Hasil penjualan dari produk tersebutlah yang nantinya akan digunakan sebagai modal untuk mengembangkan bisnis kita pada permainan Hay Day. Tujuan penelitian ini yaitu mengelompokkan produk - produk dalam game ke cluster yang dapat dinilai tingkatnya sehingga diketahui produk-produk yang berpotensi bagus. Langkah awal yaitu mengumpulkan data transaksi penjualan produk, selanjutnya data prepocessing dengan memilih data yang layak. Data kemudian menjadi acuan menghitung nilai RFM ( Recency, Frequency dan Monetary) dari produk. Kemudian menerapkan algoritma K-Means untuk menghasilkan clustering produk. Dari 75 produk yang menjadi cakupan, hasil yang diperoleh dari analisis dan pembahasan yaitu terdapat 4 cluster dimana cluster 0 Superstar terdiri dari 4 produk, cluster 1 Bronze terdiri dari 18 produk, cluster 2 Gold terdiri dari 23 produk, cluster 3 Silver terdiri dari 12 produk