## ANALISIS CLUSTERING DENGAN METODE K-MEANS TERHADAP STATISTIK PERMAINAN PRO-PLAYER VALORANT PADA KOMPETISI VALORANT CHAMPIONS 2022
1 Muhammad Ilyas Muharizki, 2 Dede Brahma Arianto, , S.kom, M.kom
1 Universitas Pendidikan Indonesia muhammadilyasmuharizki@upi.edu
2 Universitas Islam Indonesia dede.brahma2@gmail.com

## ABSTRAK
Valorant merupakan video game berjenis FPS ( First-Person Shooter) yang dikembangkan oleh Riot Games  dan  sedang  populer  di  kalangan  para gamer saat  ini.  Pada  tahun  2022,  Riot  Games  mengadakan kompetisi game Valorant  di  Istanbul  yang  bernama  Valorant Champions .  Kompetisi  tersebut  merupakan kompetisi puncak yang hanya diikuti oleh 16 tim yang sudah lolos kualifikasi dua fase kompetisi sebelumnya yaitu  Valorant Challengers dan  Valorant Masters. Tim  yang  ikut  serta  pada  Valorant Champions masing- masing  minimal  terdiri  dari  5  pemain  dan  berasal  dari  negara  yang  berbeda-beda.  Tentu  hal  tersebut  akan memberikan  tantangan  yang  lebih  kepada  para  pemain  karena  tiap  negara  memiliki  gaya  bermain  yang berbeda-beda. Oleh karena itu, penulis meneliti tentang analisis clustering pada pemain di kompetisi Valorant Champions untuk mengetahui pengelompokkan pemain berdasarkan statistik mereka selama bermain dalam kompetisi tersebut. Clustering dilakukan dengan menggunakan K-Means karena prosesnya cukup sederhana dan cepat, lalu menggunakan elbow method dan silhouette method untuk menentukan jumlah centroid yang optimal.
Kata kunci: Analisis Clustering, K-Means, Valorant

## ABSTRACT
Valorant  is  an  FPS  (First-Person  Shooter)  video  game  developed  by  Riot  Games  and  currently popular among gamers. In 2022, Riot Games held a Valorant game competition in Istanbul called Valorant Champions. This competition is the peak competition where only 16 teams have qualified for the previous two competition  phases,  Valorant  Challengers  and  Valorant  Masters.  The  teams  participating  in  Valorant Champions each consist of at least 5 players and come from different countries. Of course this will provide more  challenges  to  the  players  because  each  country  has  a  different  playing  style.  Therefore,  the  writer examines the clustering analysis on players in the Valorant Champions competition to find out the grouping of  players  based on  their  statistics  while  playing  in  the  competition.  Clustering  will  be  processed  using K- Means  because  the  process  is  simple  and  quick,  then  using  the  elbow  method  and  silhouette  method  to determine the optimal number of centroids.
Keywords: Clustering Analysis, K-Means, Valorant

## I. PENDAHULUAN
Game online merupakan salah satu hal yang cukup  populer  di  dunia.  Contoh  game online  yang  sedang  populer  di  kalangan para gamer saat  ini  adalah  Valorant. Valorant  merupakan  game  berjenis  FPS ( First-Person  Shooter )  5  lawan  5  yang
dikembangkan  oleh  Riot  Games  dan dimainkan  secara online oleh  pemain- pemain  dari  berbagai  belahan  dunia ( Herdiansyah, F. & Napitupulu, T.A. : 2023) .
Pada tahun 2022, Riot Games mengadakan tournament  bernama  Valorant Champions Tour (VCT) yang terdiri dari tiga fase, yaitu
Challengers , Masters ,  dan Champions .
Valorant Champions 2022  merupakan kompetisi puncak dari VCT yang dilaksanakan  di  Istanbul  dengan  16  tim yang lolos babak Challengers dan Masters dari seluruh dunia.
Dalam  permasalahan  ini,  data  statistik pemain pada kompetisi
Valorant Champions 2022 akan dilakukan clustering
untuk melihat kelompok pemain
berdasarkan  statistik  yang  mereka  peroleh selama  bermain  di  Valorant Champions 2022.
Data  statistik  yang  dilakukan  clustering merupakan  data-data  yang  memengaruhi performa  pemain,  diantaranya  jumlah kill dan  jumlah death dalam  ronde  yang dimainkan  ( Lample,  G.  &  Chaplot,  D.S.  : 2017) .  Jumlah kill ialah  jumlah player membunuh player lain,  sedangkan  jumlah death ialah  jumlah player terbunuh  oleh player lain.  Dengan  demikian,  performa player dapat dilihat dari rasio kill dan death (K/D)  dalam  total  ronde  yang  dimainkan (Wibowo, T dan Renando R, : 2023)

## II. STUDI PUSTAKA

## A. Clustering
Clustering (klasterisasi) merupakan proses pengelompokkan  data  dalam  dunia  data analisis. Clustering dilakukan  dengan  cara mempartisi satu set objek menjadi beberapa bagian  (Triyansyah,  Deni  dan  Devi Fitrianah  :  2018).  Setiap  objek  yang dipartisi  akan  dikelompokkan  ke  dalam beberapa cluster yang  memiliki  kemiripan karakteristik  satu  sama  lain.  Dengan demikian, clustering berguna untuk menemukan  suatu  kelompok  yang  tidak dikenal dalam sebuah set data (Irwansyah, Edy: 2017).
Achmad  Bahauddin  (2021)  mengatakan bahwa clustering dikelompokkan  menjadi empat kategori, yaitu:
(i)   Metode Partitioning Metode  clustering  yang  dilakukan dengan  cara  mencari cluster yang terpisah  secara  langsung  dan  relokasi
titik  data  secara  iterative  untuk memperbaiki  kualitas cluster dari solusi awal.

## (ii)  Metode Hirarkis
Metode  pengelompokkan  data  yang dilakukan dengan cara menggabungkan cluster-cluster kecil menjadi cluster berukuran  besar  atau dilakukan sebaliknya dengan
memecahkan cluster besar  menjadi cluster kecil.
(iii)  Metode Density-Based
Salah  satu  metode  pengelompokkan data  dengan  mengidentifikasi cluster dengan  daerah-daerah  yang  memiliki titik data cukup banyak.
(iv) Metode Grid-Based Metode yang digunakan untuk meningkatkan  efisiensi  dari  hasil pengklasteran.  Metode  ini  membagi ruang  data  menjadi  sejumlah  sel  yang membentuk struktur grid.

## B. K-Means
Menurut  Ginay  Ayomi  (2019),  K-Means merupakan  metode  pengelompokkan  data (clustering) yang dilakukan dengan membagi data ke dalam sejumlah kelompok atau himpunan dengan menggunakan jarak dan  hanya  bekerja  pada atribut  numeric . Algoritma K-Means dalam
pengelompokkan  data,  termasuk  ke  dalam jenis metode clustering berupa partitioning clustering.  Metode  tersebut  dilakukan dengan  memisahkan  data  ke-k  daerah bagian  yang  terpisah.  Oleh  karena  itu, setiap  data  harus  masuk  ke  dalam  suatu himpunan tertentu pada algoritma K-Means (Assiroj, P. dan Ahamd F. : 2017).

## C. Clustering dengan menggunakan K- Means
Clustering  menggunakan  algoritma  K- Means bertujuan untuk meminimalisasikan fungsi  objective  yang  telah  di  set  dalam proses  clustering  (Bryan  Orleans  dan  Edi Purnomo Putra, 2022).
Dalam menerapkan algoritma K-Means, terdapat beberapa tahapan, di antaranya (Mirantika, Nita, dkk. : 2021) :
a. Menentukan jumlah cluster dan centroid
dari masing-masing cluster secara acak.
b. Menggunakan rumus
Euclidean Distance untuk  menghitung  jarak  dari setiap data terhadap
centroid . 𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑥, 𝑦)   =
√∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 …. (1)
c. Membentuk cluster
dengan
memanfaatkan  hasil euclidean  distance yang terdekat.
d. Menghitung  nilai  rasio  antara  bcv  dan wcv sebagai perbandingan untuk menghentikan iterasi.
𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜  = 𝑏𝑐𝑣 𝑤𝑐𝑣 ……….. (2)
Dengan keterangan: ● bcv  ( between  cluster  variation )  :  jarak antar centroid terpilih  dengan  rumus euclidean distance.
● wcv  ( within  cluster  variation )  :  jumlah kuadrat jarak terdekat setiap data.
𝑤𝑐𝑣  = ∑ 𝑗 𝑖 − 1 (𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑘𝑎𝑡 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑖) 2 .. (3)
e. Memanfaatkan rata-rata nilai dari setiap anggota cluster untuk mencari nilai dari setiap anggota cluster .
f. Mengulangi  langkah  poin  a  hingga  d hingga nilai ratio baru ≤ nilai ratio lama.

## D. Metode Elbow
Metode elbow merupakan metode
perbandingan  antara  jumlah cluster yang membentuk suatu titik untuk mendapatkan suatu  informasi .  Cluster yang  dipilih  akan menjadi  model  data cluster terbaik  (Sari,
Rina  Yuliana,  dkk.  ).  Secara  numerik, analisis  metode  elbow  dilakukan  dengan membandingkan jumlah cluster menggunakan rumus SSE sebagai berikut.
𝑆𝑆𝐸  =   𝛴 𝐾 𝐾=1 𝛴 𝑥 𝐼𝑒𝑆𝐾 |𝑥 𝑖 − 𝐶𝑘| 2 …… (4)
Dengan keterangan:
- �� : nilai atribut dari data ke-�
- �� : nilai atribut titik pusat Cluster ke- �

## E. Metode Silhouette
Metode  ini  merupakan  gabungan  dari metode cohesion dan separation. Silhouette Coefficient  digunakan  untuk  melihat kualitas dan kekuatan cluster, seberapa baik suatu  objek  ditempatkan  dalam  suatu cluster (Izzadin, Fata Mukhammad : 2020).
Dalam  menggunakan  metode  silhouette, ada beberapa tahap yang dilakukan apabila dilihat dalam bentuk numerik, yaitu:
1) Menghitung  rata-rata  jarak  dari  suatu data dengan data lain dalam satu cluster .
2) Menghitung  rata-rata  jarak  dari  suatu data  dengan  data  lain  pada  cluster berbeda, kemudian diambil nilai terkecilnya.
3) Dihitung nilai koefisien silhouette.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian kualitatif  yang  bersifat  deskriptif  dan dilakukan  analisis.  Dengan  demikian, penelitian ini dapat memberikan informasi terkait kualitas data yang telah mengalami data preparation.

## B. Sasaran Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada Pro-Player Valorant  yang  mengikuti  kompetisi Valorant Champions 2022 Istanbul.

## C. Rancangan Penelitian
Adapun rancangan penelitian yang akan dilakukan  dalam  pengolahan  dataset tersebut, seperti pada gambar berikut.
Gambar 3.1. Rancangan Penelitian Data Set

## D. Teknik Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah  data  sekunder  dari  data  set  yang diambil dari tautan berikut https://www.kaggle.com/datasets/shihoui nyoruichi/valorant-champions-2022- istanbul-stats. Data set tersebut mencakup informasi berupa player, team, nationally, kill, death, K/D, kast, Prize , dsb.

## E. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam melakukan  penelitian  adalah  grounded theory. Hal pertama yang dilakukan dalam teknik  analisis  data  ini,  yaitu  memberikan pertanyaan  umum  terkait  data  yang dimiliki.  Kemudian,  sebagian  data  yang mewakili  seluruh  data  tersebut  akan dianalisis.  Apabila  telah  selesai,  akan dilakukan  evaluasi  pemeriksaan  ekstensif, hipotesis atau pola umum yang muncul.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengumpulan dan Understanding Data
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian didapatkan  dari  situs  kaggle  yang  tertera pada tautan berikut https://www.kaggle.com/datasets/shihouin yoruichi/valorant-champions-2022-
istanbul-stats .  Data  tersebut  merupakan
data  statistik  dari  setiap  pemain  yang bermain pada Valorant Champions Istanbul. Pada  dataset  terdapat  beberapa  atribut, seperti Player,  Team,  Nationally,  Kill,
Death,  K/D,  Kast,  Prize,  Role,  HS  %, Rounds Played, Rounds Win, Rounds Lose, dan Rank .

## Gambar 4.1-a. Penjelasan Kolom Dataset
Dataset  memiliki  ukuran  14  x  40,  yang mana  terdiri  dari  40  baris  dan  14  kolom atribut.  Dataset  yang  dipakai,  dapat dikelompokkan  menjadi  dua  jenis  atribut, yaitu  numerik  dan  nominal.  Data  numerik merupakan  data  yang  menyimpan  nilai numerik  dalam  bentuk  angka,  sedangkan data  nominal  merupakan  jenis  data  yang memiliki nilai sebagai label.
Pada bagian data understanding, digunakan algoritma pemrograman berupa df.info()
Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  dari  14 kolom,  terdapat  8  atribut  numerik  dan  6 atribut  nominal.  Data  tersebut  dapat direpresentasikan seperti berikut.

## Gambar 4.1-b. Atribut Dataset
Dari informasi di atas, diketahui bahwa dari seluruh  data  tersebut  tidak  ada  variabel yang  bernilai  null.  Bahkan  ketika  dicek missing value, data tersebut tidak mengandung missing value.
Namun, pada informasi di atas,  ditemukan bahwa  ada  type  yang  tidak  sesuai,  yaitu pada  variabel  'KAST'  karena  data tersebut memuat numerik dan dalam bentuk persen. Padahal pada variabel ‘KAST’  tertera tipe objek,  sehingga  variabel  tersebut  harus diubah  menjadi  tipe  data  float  atau  int. Penyesuaian tipe data ini dilakukan dengan menggunakan program seperti berikut.
df['KAST']=df['KAST'].str.rstrip(" %").astype(int)
df.info()
Dengan  demikian  didapatkan  hasil  seperti di bawah ini dan data-datatersebut memiliki tipe data yang sesuai.
Gambar 4.1-c. Atribut Dataset Setelah Dilakukan Proses Penggantian Tipe Data

## B. Korelasi Antar Variabel
Sebelum  mencari  nilai  korelasi  antar variabel  yang  ada  pada  dataset,  dilakukan pendekatan  numerik  dengan  program berikut.
nums=[i  for  i  in  df.columns  if df[i].dtypes != 'object']

## df[nums].describe()
Hal  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menampilkan data jenis numerik saja.
Dengan  demikian,  dapat  dicari  korelasi antar variabel yang ada pada dataset dengan menggunakan  correlation  multivariabel. Cara  korelasi  ini  dapat  direpresentasikan pada kode program di bawah ini.
plt.figure(figsize=(5, 5)) sns.heatmap(df.corr(),  annot=True, fmt='.2f')
Dari  proses  tersebut  didapatkan  hasil korelasi sebagai berikut.
Gambar 4.2. Koefisien Korelasi Antar Variabel Pada Dataset
Dari  Informasi  tersebut,  dapat  dilihat bahwa  korelasi kill dengan round  played dan death dengan round  played sangat tinggi.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa pemain  bisa  mendapatkan  berapa kill dan mati dalam jumlah ronde yang dimainkannya.  Sehingga,  dapat  digunakan variabel  K/D  yaitu  jumlah kill dibagi dengan  jumlah  mati  dan  variabel round
played yang  digunakan  sebagai  penentu performa pemain dari segi kill dan death.

## C. Analisis K-Means
Proses komputasi K-Means dilakukan pada variabel  kolom  K/D  dan  Rounds  Played. Nilai  k  yang  digunakan  pada  proses  K- Means  dimulai  dari  2  hingga  10.  Akan tetapi,  sebelum  dilakukannya  clustering, variabel K/D yang awalnya bernilai persen, diubah  menjadi  desimal  dengan  cara berikut.
df['K/D'] = df['K/D']*100
Hal  ini  dilakukan  untuk  mempermudah clustering.
Dalam analisis K-Means, digunakan elbow method  untuk  mengetahui  evaluasi  dari model  dan  menentukan  nilai  k  yang optimal. Berdasarkan hasil analisis, didapatkan  grafik  elbow  method  seperti berikut.
Gambar 4.3-a. Grafik Elbow Method
Tak hanya elbow method yang digunakan, silhouette  method  pun  digunakan  untuk menunjukkan nilai k yang optimal.
Gambar 4.3-a. Grafik Silhouette Method
Dari  grafik  elbow  method  (gambar  4.3-a) dan silhouette method (gambar 4.3-b) yang diperoleh menunjuukan bahwa nilai k yang optimal  ialah  k  =  3.  Hal  tersebut  pun ditunjukkan dari grafik yang menunjukkan titik  k  =  3  karena  pada  grafik  elbow,  siku lengan  grafik  berada  pada  k  =  3  dan  pada grafik silhouette method memiliki nilai k = 3 sebagai puncak pertama.

## D. Proses Clustering dan Evaluasi
Berdasarkan  hasil  analisis  K-Means  yang telah dilakukan sebelumnya, didapat nilai k =  3.  Oleh  karena  itu,  dapat  dilakukan modeling  K-Means.  Proses  modeling  K- Means  ini  menggunakan  variabel  K/D sebagai  variabel  x  dan  variabel  Rounds Played  sebagai  variabel  y.  Plot  yang dihasilkan  dari  proses  ini  dapat  diperoleh seperti gambar di bawah ini.
Gambar 4.4. Modeling Clustering K-Means k = 3
Hasil modeling K-Means di atas menunjukkan  bahwa,  data  pada  cluster  0 berjumlah  16  data,  data  pada  cluster  1 berjumlah 15 data, dan data pada cluster 2 berjumlah 9 data.

## E. Interpretasi
Interpretasi dari proses clustering menggunakan  K-Means  pada  dataset  yang dimiliki dapat dituliskan secara rinci seperti data data di bawah ini.

## 1. Klaster 0
Didapatkan  nama-nama  pemain  yang termasuk  pada  klaster  0.  Berikut merupakan  rincian  dari  data  klaster  0 yang tertera pada gambar 4.5-a.

## Gambar 4.5-a. Data Pemain Klaster 0

## 2. Klaster 1
Didapatkan  nama-nama  pemain  yang termasuk  pada  klaster  1.  Berikut merupakan  rincian  dari  data  klaster  1 yang tertera pada gambar 4.5-b.
Gambar 4.5-b. Data Pemain Klaster 1

## 3. Klaster 2
Didapatkan  nama-nama  pemain  yang termasuk  pada  klaster  2.  Berikut merupakan  rincian  dari  data  klaster  2 yang tertera pada gambar 4.5-c..
Gambar 4.5-c. Data Pemain Klaster 2

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  diperoleh  bahwa  statistik  dari setiap  pemain  berbeda-beda.  Hal  itu  bisa ditunjukkan dari variabel K/D, KAST, dan Rounds Played. Salah satu faktor yang bisa mempresentasikan  performa  player  dalam bermain  game  FPS  (First-Person  Shooter) adalah  Kill  dan  Death  yang  diperoleh selama  bertanding.  Oleh  karena  itu, variabel  yang  digunakan  dalam  clustering adalah  variabel  K/D  dan  Rounds  Played. Berdasarkan  algoritma  K-Means  dengan menggunakan elbow method dan silhouette
method  diperoleh  bahwa  clustering  paling optimal adalah pada saat k = 3.

## DAFTAR PUSTAKA
Irwansyah,  Edi.  (2017,  Maret  9). Clustering . Diakses dari https://socs.binus.ac.id/2017/03/09/clustering/
Orleans,  B.  &  Putra,  E.P.  (2022,  Januari  31). Clustering  Algoritma  (K-Means) . Diakses  dari https://sis.binus.ac.id/2022/01/31/clustering- algoritma-k-means/
Ayomi,  Ginas.  (2021,  Desember  12). Mengenal Metode  K-Means  dalam  Pengelompokkan Data . Diakses dari https://lab_adrk.ub.ac.id/id/mengenal-metode- k-means-dalam-pengelompokkan-data/ Herdiansyah,  F.  &  Napitupulu,  T.A.  (2023). The
Impact  of  Social  Influence  Factors  in Acceptance  Rate  of  Valorant  Game .  Jurnal Cahaya Mandalika.
Sari, R.Y., Oktavianto H., & Sulistyo, H.W. (2022). Algoritma  K-Means  dengan  Metode  Elbow untuk  Mengelompokkan  Kabupaten/Kota  di Jawa Tengah Berdasarkan Komponen Pembentuk  Indeks  Pembangunan  Manusia .
Jurnal Smart Teknologi.
Izzadin,  F.M.  (2020). Optimasi  Jumlah  Cluster  K- Means  dengan  Metode  Elbow  dan  Silhouette pada  Produktivitas  Tanaman  Pangan  di Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun  2018 .  Skripsi: UII.
Triyansyah, D. & Fitrianah, D. (2018). Analisis Data
Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering untuk Menentukan Strategi Marketing. InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer.
Assiroj, P. & Fauzi, A. (2017). Data Mining dengan Teknik Clustering Menggunakan Algoritma K- Means  pada  Data  Transaksi  Superstore. ResearchGate.
Wibowo, T. & Renando, R. (2023). Uji Keefektifan Aim Lab terhadap Akurasi Game FPS Diantara Pemain Valorant di Kota Batam. Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer.
Lample,  G.  &  Chaplot,  D.S.  (2017). Playing  FPS Games  with  Deep  Reinforcement  Learning. Proceedings  of  the  AAAI  Conference  on Artificial Intelligence.