## Penggunaan Algoritma Gaussian Naïve Bayes & Decision Tree Untuk Klasifikasi Tingkat Kemenangan Pada Game Mobile Legends
Yoga Naufal Ray Putro 1*, Aidil Afriansyah 2*, Radhinka Bagaskara 3*
* Teknik Informatika, Institut Teknologi Sumatera Email coresponden yoga.14117099@student.itera.ac.id
Abstrak.  Perkembangan  teknologi  dan  internet  membuat  popularitas  game  online  seperti  Mobile  Legends semakin meningkat. Namun dalam kompetisi seringkali pemain mengalami kekalahan karena berbagai faktor, antara lain skill pemain, strategi tim, dan pemilihan hero yang tepat. Pemilihan hero yang tepat sangat penting untuk  meningkatkan  peluang  kemenangan.  Oleh  karena  itu,  Mobile  Legends  Professional  League  (MPL) menjadi  fokus  tim-tim  kompetitif  di  seluruh  dunia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  klasifikasi kemenangan  pada  pertandingan  MPL  berdasarkan  draft  pick.  Gaussian  Naïve  Bayes  dan  Decision  Tree digunakan  sebagai  model  algoritma  klasifikasi  dalam  penelitian  ini.  Proses  dalam  penelitian  ini  meliputi pembersihan  data,  transformasi  data  (pelabelan),  penanganan  data  yang  tidak  seimbang,  penskalaan, pemisahan, dan hyperparameter. Tahap evaluasi menggunakan matriks konfusi, data korelasi, dan kurva AU- ROC.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  Decision  Tree  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik dibandingkan Gaussian Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan data menggunakan matriks konfusi. Analisis AUC  (area  under  the  receiver  operating  character  curve)  menunjukkan  bahwa  pohon  keputusan  memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan Gaussian naif Bayes dalam memprediksi data positif dan negatif. Hal ini  ditunjukkan  dengan  nilai  AUC  yang  lebih  tinggi  untuk  Decision  Tree  yaitu  sebesar  0,67  dibandingkan dengan Gaussian Naïve Bayes yaitu sebesar 0,48. Model klasifikasi dengan nilai AUC yang lebih tinggi dapat membedakan data positif dan negatif dengan lebih akurat. Pada penelitian ini Decision Tree memiliki nilai AUC yang lebih tinggi dibandingkan Gaussian Naïve Bayes sehingga Decision Tree dapat mengklasifikasikan data kemenangan dan kekalahan dengan lebih akurat.
Kata Kunci : Mobile Legends, Classification, Gaussian Naïve Bayes, Decision Tree, Draft Pick.
Abstract. The development of technology and the internet has increased the popularity of online games, such as Mobile Legends. However, in competitions, players often experience defeat due to various factors, including player skills, team strategies, and the right hero selection. The right hero selection is very important to increase the chances of winning. Therefore, the Mobile Legends Professional League (MPL) has become a focus for competitive  teams  around  the  world.  This  study  aimed  to  determine  the  classification  of  victory  in  MPL matches based on draft pick. Gaussian Naïve Bayes and Decision Tree were used as classification algorithm models in this study. The process in this study included cleaning data, data transformation (labeling), handling imbalanced  data,  scaling,  splitting,  and  hyperparameter.  The  evaluation  stage  used  confusion  matrix, correlation  data,  and AU-ROC  curve.  The  results  of  this  study  showed  that  the  Decision  Tree  method  had better performance than Gaussian Naïve Bayes in classifying data using the confusion matrix. The AUC (area under  the  receiver  operating  characteristic  curve)  analysis  showed  that  the  decision  tree  had  better performance  than  Gaussian  naive  Bayes  in  predicting  positive  and  negative  data.  This  is  indicated  by  the higher  AUC  value  for  the  Decision  Tree,  which  is  0.67  compared  to  Gaussian Naïve  Bayes  which  is  0.48. Classification models with higher AUC values can more accurately distinguish between positive and negative data. In this study, the Decision Tree had a higher AUC value than Gaussian Naïve Bayes so the Decision Tree could more accurately classify victory and defeat data.
Keyword : Mobile Legends, Classification, Gaussian Naïve Bayes, Decision Tree, Draft Pick.

## PENDAHULUAN
Teknologi informasi saat ini berkembang sangat cepat, di mana kebutuhan manusia terpenuhi untuk mempermudah pekerjaan, memenuhi kebutuhan hiburan bahkan memenuhi kebutuhan manusia dalam  hal  olahraga.  Bermacam  produk  teknologi  informasi  dikembangkan  sebagai  inovasi  yang
menambah  fasilitas  maupun  fitur  pada  produk  teknologi  yang  sudah  ada.  Era  Revolusi  industri generasi 4.0. yaitu era revolusi industri yang ditandai dengan kemajuan teknologi yang sangat pesat pada  setiap  komponen  kehidupan.  Salah satu  teknologi  yang  perkembangannya  sangat  pesat  yaitu telepon  genggam  atau  handphone  berkembang  menjadi  smartphone[1].  Teknologi  seperti  ini  juga telah  menjadi  kebutuhan  setiap  orang  terlebih  bagi  mahasiswa.  Teknologi  bagi  mahasiswa  bukan hanya untuk mencari dan mendapatkan informasi, tetapi juga digunakan untuk kepentingan hiburan semata seperti bermain game online [2].
Dibandingkan  jumlah  pengguna  game, jumlah  pengembang  lokal  ternyata cenderung  lebih lambat,  sehingga  pengguna  game  di  Indonesia  masih  banyak  menikmati  game  buatan  dari  luar Indonesia [6]. Pesatnya perkembangan Mobile Legends ditunjukkan dengan jumlah pemain terdaftar yang mencapai 1 miliar [7]. Namun seiring berjalannya waktu, game online kini tidak hanya tersedia di  komputer  atau  laptop  saja  akan  tetapi  juga  tersedia  di  smartphone,  sehingga  memungkinkan pengguna untuk lebih banyak menghabiskan waktunya untuk bermain game online. Beberapa jenis genre game online dalam smartphone banyak ditawarkan oleh para pengembang, diantaranya adalah Massively Multiplayer Online Role Playing Game (MMORPG), Massively Multiplayer Online Real Time  Strategy  (MMORTS),  Massively  Multiplayer  Online  First  Person  Shooter  (MMOFPS),  dan Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) [8].
Mobile  Legends  Bang-Bang  yang  telah  menjadi  cabang  turnamen  pada  Asian  Games  dan juaranya pun berasal dari Indonesia. Game yang dirilis oleh perusahaan pembuat game, ‘Moonton’, pada tahun 2016 ini sukses memikat hati para gamers Indonesia baik yang amatir maupun profesional. Melihat  minat  yang  sangat  tinggi  dari  masyarakat  Indonesia  terhadap  game  keluarannya,  sebagai bentuk apresiasi ‘Moonton’ tidak tanggung-tanggung hingga merilis dua hero asal Indonesia, yakni ‘Gatotkaca’  yang  berasal  dari  tokoh  pewayangan  dan  ‘Kadita’  yang  mengambil  figur  legenda Penguasa Laut Selatan [9]. Pada Mobile Legends ini banyak mode permainannya, terdapat beberapa mode permainan dalam game Mobile Legend ini yaitu: Classic, Brawl, VS Ai, Custom, Ranked, dan yang baru adalah Magic Chess. Pada beberapa kasus dalam permainan Ranked Match sering banyak pemain yang mengeluh dikarenakan peringkat game mereka terus menurun yang diakibatkan oleh kekalahan dalam permainan mode Ranked [10]. Mobile Legends Bang Bang atau disingkat ‘MLBB‘ sendiri telah memiliki lebih dari 100 hero yang dapat dimainkan sehingga membuat game dengan sistem 5 versus 5 ini menjadi sangat bervariasi. Selain hero, pemain juga dapat menyusun set item dan emblem yang mampu meningkatkan performa dari hero yang dipakai. Dari keberagaman variasi tersebut  maka  terdapat  banyak  pula  kombinasi  yang  mampu  membawa  tim  menuju  kemenangan, maka dari itu dibutuhkanlah sebuah aplikasi pendukung untuk menentukan penggunaan kombinasi role hero agar memiliki win rate atau kemungkinan menang yang tinggi [9].
Beberapa kasus permainan Ranked Match banyak pemain yang mengeluh karena rank mereka terus  turun  akibat  dari  kekalahan  dalam  permainan.  Beberapa  faktor  penyebab  kekalahan  dari permainan mereka. Contoh faktor permasalahan tersebut antara lain: penguasaan hero yang belum matang atau mencoba hero baru di ranked match, build item atau pemilihan equipment yang salah, koneksi jaringan yang kurang stabil namun dipaksa untuk bermain ranked match, dan susunan tim yang  salah  atau  kurang  optimal  [13].  Kesulitan  permainan  justru  meningkatkan  pengguna  karena developer game selalu memperbaharui tampilan, fitur dan menambahkan hero-hero yang baru, yang mana membuat pengguna tidak akan merasa bosan bahkan sebaliknya pengguna akan semakin sering memainkan  permainan  ini  untuk  mendapatkan  hero-hero  yang  pemain  inginkan  [14].  Masalahnya kebanyakan  pemain  mengeluh  karena  ranked  match  mereka  terus  menurun  akibat  dari  kekalahan dalam  permainan.  Berdasarkan  kasus  tersebut  peneliti  mendapatkan  beberapa  faktor  penyebab kekalahan  dari  permainan  mereka.  Contoh  permasalahan  tersebut  antara  lain:  tidak  dapat memaksimalkan performa dari hero yang dimiliki, strategi kurang tepat, anggota tim banyak yang noob.  Keberagaman  variasi  tersebut  maka  terdapat  banyak  kombinasi  yang  bisa  membawa  tim merebut  kemenangan.  Maka  dari  itu  diperlukan  suatu  aplikasi  pendukung  untuk  mengoptimalkan
susunan  pemain  agar  memiliki  kemungkinan  menang  yang  tinggi,  dan  diharapkan  dapat  sebagai solusi bagi pemain pemula yang masih meraba-raba. Komposisi tim yang tepat atau untuk pengikut lomba, mereka dapat mengklasifikasi kemenangan dengan pemilihan hero dan susunan yang tepat.
Pohon  klasifikasi  dan  pohon  keputusan  adalah  teknik  populer  dalam  data  mining.  Setelah proses klasifikasi, keputusan alami terbentuk, meskipun sering kali digunakan terpisah sebagai pohon klasifikasi  atau  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  digunakan  untuk  meramalkan  kategori  objek dengan mempertimbangkan nilai atribut mereka. Klasifikasi Gaussian Naïve Bayes yang didasarkan pada  Teorema  Bayes,  telah  menunjukkan  kinerja  yang  sebanding  dengan  pohon  keputusan  dan beberapa  jaringan  saraf  terpilih  dalam  studi  perbandingan  algoritma  klasifikasi.  Penggunaan klasifikasi  Gaussian  Naïve  Bayes  pada  basis  data  besar  juga  telah  terbukti  memiliki  akurasi  dan kecepatan yang tinggi. Klasifikasi Gaussian Naïve Bayes mengoperasikan asumsi bahwa efek dari atribut  pada  suatu  kelas  adalah  independen  dari  atribut  lainnya,  yang  dikenal  sebagai  independen kondisional terhadap kelas. Asumsi ini dilakukan untuk mempermudah perhitungan, dan karena itu sering dianggap ‘naif’[15]. Menggunakan kedua algoritma tersebut diharapkan penelitian ini nantinya akan mengurangi tingkat kekalahan tim dalam hal memenangkan permainan dan mampu memberikan informasi kepada anggota tim untuk memilih pahlawan yang tepat. Berdasarkan pada latar belakang tersebut,  maka  penelitian  ini  dilakukan  sebagai  klasifikasi  kemenangan  tim  dalam  game  mobile legends dengan menggunakan algoritma Gaussian Naïve Bayes & Decision Tree.

## METODOLOGI PENELITIAN
Konteks permainan Mobile Legends , terdapat permasalahan  yaitu, sering kali terjadi pemilihan hero yang tidak terkoordinasi atau penerapan taktik yang tidak sesuai, yang dapat menyebabkan dampak merugikan terhadap kinerja tim dan pengalaman keseluruhan dalam pertandingan. Tujuan dari  perbandingan  antara  algoritma Gaussian  Naïve  Bayes dan Decision  Tree dalam  konteks pemilihan hero pada  permainan Mobile  Legends adalah  untuk  mengevaluasi  efektivitas  kedua metode dalam merekomendasikan pilihan hero yang optimal berdasarkan komposisi tim lawan dan karakteristik hero yang  ada.  Dataset yang  digunakan  untuk  melakukan  penelitian  penggunaan algoritma Gaussian Naïve Bayes dan decision tree untuk klasifikasi tingkat kemenangan pada game mobile legends adalah data yang didapat dengan melihat secara langsung hasil pertandingan pada turnamen  nasional  yaitu MPL  ID  Season  11,  M4  World  Championship, & MPL  PH  Season  11 dengan pembaharuan game 1.7.68 pada 22 Maret 2023.
Mulai Naïve Bayes Decision Tree Data Cleaning Klasifikasi Hyperparameter Tuning Parameter sudah sesuai tuning? Hasil Pengujian ya tidak Transformasi Data Handling Imbalance Data Scaling Data Splitting Data Data Collecting Selesai Analisis dan Evaluasi Kesimpulan & Saran Gambar  1. Rancangan Model
1) Decision Tree
Dalam  menentukan  pohon  keputusan  langkah  awal  yang  dilakukan  yaitu  menghitung  nilai entropy sebagai  penentu   tingkat   ketidakmurnian atribut dan nilai information gain . Menghitung nilai entropy dapat  menggunakan rumus seperti sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ 𝑝 𝑖 ∗ 𝑛 𝑖=1 log 2 𝑝 𝑖
Menentukan nilai information gain dapat menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −  ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1

## 2) Gaussian Naïve Bayes
Gaussian Naïve Bayes adalah salah satu algoritma klasifikasi yang menggunakan data dengan target kelas atau label yang berupa nilai kategorial atau nominal. Gaussian Naïve Bayes merupakan salah satu classifier sederhana didasarkan pada teorema bayes [18]. Gaussian Naïve Bayes untuk klasifikasi adalah salah satu metode paling umum dan penting dalam menghitung probabilitas dan statistik. Distribusi Gaussian hasil sebagai berikut:
𝑃(𝑋 𝑖 ) = 1 𝛿√2𝜋 𝑒𝑥𝑝 − (𝑋 𝑖 −𝜇) 2 2𝛿 2
Dimana, μ adalah rata-rata dengan rumus sebagai berikut:
𝜇 = ∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛
Dan δ adalah standar deviasi. Untuk mendapatkan nilai δ dapat menggunakan rumus berikut [16]:
𝛿 2 = ∑ (𝑥𝑖 − 𝜇) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 − 1
Berikut metode yang digunakan untuk melakukan analisis dan evaluasi :
1) Confusion Matrix adalah alat ukur berbentuk matrix yang digunakan untuk mendapatkan jumlah ketepatan klasifikasi terhadap kelas dengan algoritma yang dipakai [26]. Secara visual, confusion matrix terlihat seperti Tabel 1 [26]:
Tabel 1 . Confusion Matrix Prediksi Positif  Prediksi Negatif Aktual Positif TP FN Aktual Negatif FP TN
Confusion  Matrix menunjukkan  nilai  TP  ( true  positive )  dan  TN  ( true  negative ),  yang menggambarkan  ketepatan  klasifikasi.  Semakin  tinggi  nilai  TP  dan  TN,  semakin  baik  tingkat accuracy , precision , dan recall . Label prediksi yang benar dan nilai sebenarnya yang salah disebut false positive (FP), sedangkan prediksi yang salah dan nilai sebenarnya yang benar disebut false negative (FN). Formulasi untuk menghitung accuracy, precision, recall, dan f1 - score pada model klasifikasi pada rumus berikut:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦(%) = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛(%) = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑁)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙(%) = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑁)
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(%) = 2 ∗ (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛)
(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛)
Confusion matrix membantu dalam mengevaluasi seberapa baik model melakukan prediksi yang tepat. Dengan informasi dari confusion matrix , kita dapat mengukur kinerja model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
2) Area  Under  the  Receiver  Operating  Characteristic  (AU-ROC) adalah  metrik  evaluasi  yang mengukur seberapa baik model klasifikasi dapat membedakan antara dua kelas yang berbeda. Ini mengukur  area  yang  tercakup  di  bawah kurva  ROC,  yang  mencerminkan  kinerja keseluruhan model dalam mengidentifikasi dengan benar data positif dan negatif. Semakin besar nilai AU- ROC, semakin baik kemampuan model dalam membedakan antara kelas positif dan negatif. AU- ROC adalah nilai numerik antara 0 dan 1, di mana nilai 1 menunjukkan klasifikasi sempurna dan nilai 0.5 menunjukkan klasifikasi acak [19].

## 3) Data Correlation
Korelasi Data adalah salah satu metode statistik yang digunakan untuk mengukur sejauh mana ada hubungan atau korelasi antara dua variabel. Pada tahapan ini metode yang digunakan adalah ‘ Spearman’ , metode ini menggunakan peringkat data alih-alih nilai aktual. Dalam situasi di mana data  tidak  mematuhi  distribusi  normal bivariat atau  memiliki  sifat  ordinal,  koefisien  korelasi Spearman sering kali dipilih sebagai metode yang lebih tepat untuk mengukur hubungan antara dua variable.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang telah dilakukan terdiri dari  model Gaussian Naïve Bayes, Decision Tree , hasil  pengujian Gaussian  Naïve  Bayes,  Decision  Tree dan Confusion  Matrix , Data  Correlation , serta  kurva AU-ROC .  Dataset  yang  digunakan  terbagi  menjadi  2  jenis  dan  beberapa  konfigurasi Hyperparameter telah diubah untuk mendapatkan hasil deteksi objek yang optimal.
A. Data Collection
Pengumpulan dataset yang  terdiri  dari  berbagai  data  terkait  dengan  pertandingan,  pahlawan (hero),  dan  tim. Dataset ini  mencakup  beragam  informasi  yang  relevan  untuk  analisis  yang dilakukan.  Data  pertandingan  mencakup  detail  tentang  setiap  pertandingan  yang  terjadi,  seperti tanggal, waktu, tim, mvp , pick dan ban , dan hasilnya. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah  442  data  mencakup  informasi,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  hubungan antara pahlawan, tim, dan hasil pertandingan.
B. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Pada tahapan ini dataset yang yang dikumpulkan dari berbagai sumber diperiksa, diperbaiki, dan diolah  agar  siap  digunakan  dalam  analisis  lebih  lanjut.  Oleh  karena  itu,  pembahasan  proses  dan hasil akan dijelaskan sebagai berikut:
1) Penanganan Nilai Hilang ( Check Missing Value ) Pada  tahapan  ini,  pengecekan  dilakukan  dengan  teliti  terhadap  seluruh dataset yang  telah terkumpul untuk memastikan integritasnya. Langkah awal yang diambil adalah untuk melakukan pengecekan apakah terdapat baris atau kolom yang memiliki nilai kosong atau hilang.
Tabel 2. Check Missing Value Fitur Nan value Fitur Nan value Fitur Nan value date 0 pick_blue_1 0 pick_red_1 0 game 0 pick_blue_2 0 pick_red_2 0 blue 0 pick_blue_3 0 pick_red_3 0 red 0 pick_blue_4 0 pick_red_4 0 time(minutes) 0 pick_blue_5 0 pick_red_5 0 win 0 ban_blue_1 0 ban_blue_1 0
win_team 0 ban_blue_2 0 ban_blue_2 0 mvp 0 ban_blue_3 0 ban_blue_3 0 ban_blue_4 0 ban_red_4 0 ban_blue_5 0 ban_red_5 0
Hasil pemeriksaan menunjukkan keberadaan data kosong dalam dataset. Setiap baris dalam tabel mewakili fitur dalam dataset, dan kolom pertama menunjukkan jumlah data yang kosong (NaN) untuk setiap fitur. Dari hasil pemeriksaan ini, dapat dilihat bahwa tidak ada data yang hilang dalam setiap fitur, ditandai dengan nilai "0" dalam kolom ‘Nan value’. Ini menunjukkan bahwa dataset yang digunakan dalam penelitian telah diisi dengan data lengkap untuk semua fitur.
2) Pengecekan Duplikat Data
Pemeriksaan  ini  menjadi  esensial  untuk  memastikan  integritas  dan  keandalan dataset yang digunakan dalam analisis lebih lanjut.
Tabel 3. Duplikat Data Columns Index Columns Index Columns Index date 0 pick_blue_1 0 pick_red_1 0 game 0 pick_blue_2 0 pick_red_2 0 blue 0 pick_blue_3 0 pick_red_3 0 red 0 pick_blue_4 0 pick_red_4 0 time(minutes) 0 pick_blue_5 0 pick_red_5 0 win 0 ban_blue_1 0 ban_red_1 0 win_team 0 ban_blue_2 0 ban_red_2 0 mvp 0 ban_blue_3 0 ban_red_3 0 ban_blue_4 0 ban_red_4 0 ban_blue_5 0 ban_red_5 0
Hasil dari pemeriksaan duplikasi data menunjukkan bahwa dalam dataset yang sedang dianalisis, tidak ada baris yang memiliki duplikasi. Setiap entri dalam dataset tersebut unik dan tidak ada data yang tampil lebih dari satu kali. Kondisi ini menunjukkan integritas data yang baik, memungkinkan analisis yang lebih akurat dan andal.

## 3) Penghapusan Baris atau Kolom
Tahapan penyempurnaan dataset , langkah penting yang diambil selanjutnya adalah penghapusan kolom.  Sebelum  melakukan  itu  berikut  ini  akan  ditampilkan  kolom  (fitur)  sebelum  dilakukan penghapusan.
Tabel 4. Sebelum Drop Kolom Column Column Column Column date mvp ban_blue_2  pick_red_4 game pick_blue_1  ban_blue_3  pick_red_5 blue pick_blue_2  ban_blue_4  ban_red_1 red pick_blue_3  ban_blue_5  ban_red_2 time(minutes)  pick_blue_4  pick_red_1  ban_red_3 win pick_blue_5  pick_red_2  ban_red_4 win_team ban_blue_1 pick_red_3  ban_red_5
Setelah  mengidentifikasi  kolom  yang  tidak  relevan,  langkah  selanjutnya  adalah  menjatuhkan kolom  tersebut  agar  dataset  hanya  berisi  atribut  yang  relevan  dan  berkontribusi  pada  analisis. Tujuannya adalah menciptakan dataset yang lebih fokus dan ringkas.
Tabel 5. Setelah Drop Kolom Column Column win_team pick_red_1 pick_blue_1 pick_red_2 pick_blue_2 pick_red_3 pick_blue_3 pick_red_4 pick_blue_4 pick_red_5 pick_blue_5
Hasil dari pemeriksaan duplikasi data menunjukkan bahwa dalam dataset yang sedang dianalisis, tidak ada baris yang memiliki duplikasi. Setiap entri dalam dataset tersebut unik dan tidak ada data yang tampil lebih dari satu kali. Kondisi ini menunjukkan integritas data yang baik, memungkinkan analisis  yang  lebih  akurat  dan  handal.  Penyertaan  data  yang  tepat  akan  melibatkan  pemilihan pahlawan oleh kedua tim (tim biru dan tim merah) dan hasil akhir pertandingan yang menunjukkan apakah tim tersebut menang atau kalah. Ini akan mempermudah analisis terkait dengan pemilihan pahlawan  dan  dampaknya  terhadap  hasil  pertandingan,  serta  membantu  dalam  pengembangan model atau algoritma klasifikasi berdasarkan data tersebut. Dengan kata lain, proses pembersihan data ini telah menyederhanakan data untuk memungkinkan analisis yang lebih efisien dan relevan. C. Transformasi Data
1) Binary-label Encoder
Pada  tahapan  ini  mengubah  nilai  dalam kolom 'win_team' berdasarkan  kondisi.  Dimana  pada kolom ‘win_team’ ini mengacu kepada kolom sebelumnya yaitu ‘ blue’ dan ‘ red’ .
Tabel 6. Daftar Tim Team Index Team Index BLCK 0 ONIC_PH 11 BREN 1 OT 12 BURN 2 RRQ 13 ECHO 3 RRQA 14 FCON 4 RSG 15 INC 5 RSG_PH 16 MDH 6 S11 17 MVG 7 TDK 18 NXPE 8 THQ 19 OMG 9 TNC 20 ONIC 10 TV 21
Setelah itu, nama tim tersebut diubah berdasarkan kolom kemenangan yang berhubungan dengan kolom  ‘biru’  dan  ‘merah’.  Apabila  nilai  dalam  kolom  'biru'  sama  dengan  nilai  dalam  kolom 'kemenangan', maka nilai 'tim_pemenang' diubah menjadi 0; jika tidak, diubah menjadi 1. Berikut adalah hasil one-hot encoding :
Tabel 7. Binary-label Encoder win_team 0 0 437 1 1 0 438 0 2 0 439 0 3 0 440 1 4 0 441 1 … … 437 1
Transformasi  ini  dilakukan  dengan  memberikan  representasi  biner,  yaitu  0  atau  1,  yang mengindikasikan tim pemenang berdasarkan perbandingan antara kolom 'blue' dan 'win' . Ketika tim yang terdapat dalam kolom 'blue' dan kolom 'win' sama, maka nilai pada kolom 'win _ team' diubah menjadi '1'. Sebaliknya, jika tidak sama, nilai pada kolom 'win _ team' akan diubah menjadi '0'.
2) Multi-label Encoder
Kemudian,  langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  penerapan  teknik Multi-label  encoder pada setiap kolom ‘ pick’ dalam dataset . Teknik ini memiliki peran penting dalam mengubah label multi-label ke  dalam  format  yang  dapat  dengan  mudah  dipahami  dan  diolah  oleh  algoritma pembelajaran mesin.
Tabel 8. Daftar Sample Hero (Pahlawan) hero indeks  hero indeks hero indeks  hero indeks aamon  0 alpha 4 arlott 8 badang 12 akai 1 alucard 5 atlas 9 balmond 13 aldous  2 angela 6 aulus 10 bane 14 alice 3 argus 7 aurora 11 barats 16
Tabel ini menggambarkan 5 data awal dan 5 data akhir, di mana dapat dilihat indeks untuk 9 yaitu adalah ‘atlas’, dan indeks ke 8 yaitu ‘ arlott’ . Tujuan dengan adanya perubahan multi-label ini adalah agar dataset menjadi format yang lebih mudah diakses dan diinterpretasikan oleh algoritma pembelajaran mesin yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 9. Multi-label Encoder pick_blue _1 pick_blue _2 pick_blue _3 pick_blue _4 pick_blue _5 pick_red _1 pick_red _2 pick_red _3 pick_red _4 pick_red _5 19 107 61 65 63 115 46 76 17 9 42 39 116 65 75 70 74 36 26 25 66 39 92 110 33 59 74 36 56 75 70 52 107 94 63 105 39 92 65 25 39 35 116 65 81 70 74 36 50 45 ... ... ... ... … … … … … … 70 69 92 17 75 42 35 107 110 63 42 69 61 82 54 70 79 92 86 29 8 45 107 82 61 70 79 92 17 63 8 69 107 17 45 39 52 92 50 25 105 52 116 17 68 91 16 61 26 63
Hasil dari proses Multi-label encoding pada dataset menciptakan representasi baru untuk setiap kolom draft (pemilihan hero )  dalam dataset .  Hasil  ini  merupakan  perubahan  dari multi-label menjadi  kode  numerik  yang  sesuai.  Setiap  angka  dalam  tabel  mewakili  suatu hero yang  dipilih dalam draft . Dengan representasi ini, algoritma pembelajaran mesin dapat lebih mudah mengolah dan  memahami  data pick dalam  konteks  permainan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mempermudah penggunaan  data  oleh  algoritma  pembelajaran  mesin  dalam  melakukan  analisis  dan  klasifikasi terkait permainan Mobile Legends .

## D. Penanganan Data Tidak Seimbang (Balancing Data)
Setelah melakukan transformasi data, langkah selanjutnya adalah menyeimbangkan data. Label data dalam penelitian ini terbagi menjadi dua kategori, yaitu 'biru' dan 'merah'. Selanjutnya, jumlah data 'tim_pemenang' dihitung untuk kedua kategori. Pada tahap ini, teknik yang diterapkan untuk menangani  keseimbangan  data adalah  "pengurangan  sampel"  atau undersampling .  Dalam  proses
ini, peneliti mengurangi jumlah sampel dari kelas mayoritas, yaitu 'biru' dengan total data 229 dan 'merah' dengan total data 213, untuk menyesuaikannya dengan jumlah data pada kelas minoritas. Hal ini dilakukan untuk mengurangi ketimpangan antara kelas mayoritas dan kelas minoritas.
Tabel 10. Sebelum Balancing Data win_team  count 0 229 1 213
setelah  diketahui  adanya  data  yang  tidak  seimbang,  yaitu  ‘ blue’ ,  kemudia  divisualisasikan dengan diagram batang pada gambar berikut:
Gambar  2. Diagram Batang sebelum Balancing Data
Selanjutnya setelah melihat adanya ke tidak setimbangan data antara ‘blue_tim’ dan ‘red_tim’ pada gambar di atas terlihat bahwasanya pada ‘blue_tim’ terdapat 229 data dan ‘red_tim’ terdapat 213  data.  Setelah  dilakukan  proses  undersampling  berikut  didapatkan  bahwasanya  antara  data ‘blue_tim’ dan ‘red_tim’ menjadi seimbang, terlihat seperti berikut:
Tabel 11. Setelah Balancing Data win_team count 0 213 1 213
Selanjutnya, sebagai langkah untuk mengkaji sejauh mana keseimbangan data yang ada, peneliti memutuskan untuk memberikan visualisasi yang lebih jelas melalui penggunaan diagram batang berikut:
Gambar  3. Diagram Batang setelah Balancing Data
Pada  tahap  akhir,  hasil  penyeimbangan  dicetak  dan  divisualisasikan  melalui  diagram  batang, memberikan pandangan visual tentang efek dari transformasi yang telah dilakukan. Pada Gambar 4 di  atas  dijelaskan dataset berhasil  disesuaikan  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas  target dengan menerapkan teknik undersampling . Di mana ini menghasilkan distribusi kelas yang lebih merata untuk ‘ blue_tim’ dan ‘ red_tim’ menjadi 213 data dan siap untuk analisis lebih lanjut. Dengan demikian, dataset telah  diolah  dengan  sukses  untuk  keperluan  analisis  lebih  lanjut  atau pengembangan model.
E. Pembagian Data (Splitting Data)
Tahapan  berikutnya  adalah  mengoptimalkan  kinerja  model  pada  data  baru  dengan  proses splitting  data.  Dataset  awal  berisi  442  data,  kemudian  dibagi  menjadi  dua  subset  dengan perbandingan 80% untuk data training (340 data) dan 20% untuk data testing (86 data). Langkah- langkah pembagian data training dan testing dijelaskan pada Tabel 12.
Tabel 12. Splitting Data Training win_team count 0 170 1 170
Pada Tabel 11 didapatkan hasil splitting data untuk data training dengan jumlah rata 170 data untuk kedua tim. Berikut akan divisualisasikan hasil splitting data train dengan menggunakan bar chart pada Gambar 4:
Gambar  4. Diagram Batang Splitting Data Training
Selanjutnya setelah data terbagi untuk data training, Langkah selanjutnya membagi data untuk data testing dengan perbandingan datanya 20% dari data training, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 13:
Tabel 13. Splitting Data Testing win_team count 0 43 1 43
Setelah  melihat splitting data  untuk  data testing dengan  total  untuk  kedua  tim  yaitu  43  data, peneliti memvisualisasikannya pada Gambar 5:

## Gambar  5. Diagram Batang Spliting Data Testing
Melihat pembagian seperti yang ditunjukkan dalam gambar di atas, terdapat 43 data untuk setiap tim dalam data testing , dengan total 86 data untuk data testing , dan 170 data untuk setiap tim dalam data training, dengan total 340 data untuk data training. Pembagian ini dilakukan karena peneliti memisahkan total 442 data menjadi data testing dan training , dengan perbandingan 80% untuk data training dan  20%  untuk  data testing.  Proses  ini  menghasilkan  empat  subset,  yaitu  `X_train`  dan `Y_train`  untuk  melatih  model,  serta  `X_test`  dan  `Y_test`  untuk  menguji  performa  model  pada data yang belum pernah terlihat sebelumnya. Dengan membagi dataset menjadi sub-set pelatihan dan pengujian, data memiliki landasan yang kuat untuk pengembangan dan pengujian model.
F. Pengskalaan Data ( Scaling Data )
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  penyesuaian  skala  data,  dikenal  sebagai Scaling data. Pada  tahap  ini  menerapkan  teknik MaxAbsScaler untuk  mempertahankan  proporsi  relatif  antara pilihan  hero  dalam draft tanpa  mengubah  rentang  hero  yang  terpilih.  Hasil  dari  proses  ini terdokumentasi dalam Tabel 14 berikut:
Tabel 14. Scalling Data
pick_blu e_1 pick_blue _2 pick_blue _3 pick_blue _4 pick_blue _5 pick_red _1 pick_red _2 pick_red _3 pick_red _4 pick_red _5 1 0.102804  0.946903 0.408602 0.526316 0.539130 1.000000 0.414414 0.652174 0.000000 0.069565 2 0.317757  0.345133 1.000000 0.526316 0.643478 0.605263 0.666667 0.304348 0.089109 0.208696 3 0.542056  0.345133 0.741935 1.000000 0.278261 0.508772 0.666667 0.304348 0.386139 0.643478 4 0.579439  0.460177 0.903226 0.831579 0.539130 0.912281 0.351351 0.791304 0.475248 0.208696 5 0.289720  0.309735 1.000000 0.526316 0.695652 0.605263 0.666667 0.304348 0.326733 0.382609 … … … …
… … …
… … … … 421 0.579439  0.610619 0.741935 0.021053 0.643478 0.359649 0.315315 0.921739 0.920792 0.539130 422 0.317757  0.610619 0.408602 0.705263 0.460870 0.605263 0.711712 0.791304 0.683168 0.243478 423 0.000000  0.398230 0.903226 0.705263 0.521739 0.605263 0.711712 0.791304 0.000000 0.539130 424 0.000000  0.610619 0.903226 0.021053 0.382609 0.333333 0.468468 0.791304 0.326733 0.208696 425 0.906542  0.460177 1.000000 0.021053 0.582609 0.789474 0.144144 0.521739 0.089109 0.539130
Penggunaan MaxAbsScaler pada dataset tersebut  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menjaga proporsi relatif antara pilihan hero dalam draft , tanpa mengubah rentang nilai dari pilihan hero yang telah  dipilih. MaxAbsScaler memungkinkan  penyesuaian  skala  data  tanpa  menggeser  distribusi nilai.  Dengan  kata  lain,  teknik  ini  mengukur  relatif  setiap  nilai  terhadap  nilai  tertinggi  dalam dataset .

## G. Hyperparameter Tuning
Pengoptimalkan  parameter-parameter  kunci  dengan  menggunakan  ‘Parfit’  algoritma pembelajaran mesin demi mencapai hasil klasifikasi yang lebih baik dan akurat. Parameter yang didapat setelah proses hyperparameter tuning dapat dilihat pada Tabel 15 berikut:
Tabel 15. Hyperparameter Tuning Parfit Algoritma Parameter Best Parameter Best Accuracy Gaussian  Naïve Bayes 'var_smoothing':[1e-1, 1e-2, 1e-3, 1e-4, 1e-5, 1e-6, 1e- 7, 1e-8, 1e-9, 1e-10], (var_smoothing=0.00 1) 0.48837209302 32558 Decision Tree 'criterion':["gini","entropy"],'random_state':[1,2,10,20 ,30,42], 'max_depth': [1,5,10,15,20,25], 'splitter':['random','best'], 'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2'], criterion='entropy', max_depth=15, max_features='auto', random_state=1, splitter='random' 0.67441860465 11628
Melalui hyperparameter tuning , Gaussian Naïve Bayes memperbaiki akurasi dengan mengatur 'var_smoothing' ke  0.1,  mencapai  akurasi  0.4651. Decision  Tree juga  meningkatkan  akurasi, dengan  parameter  terbaik  'max_depth=  10', 'max_features’='auto' ,  dan 'random_state=2' , mencapai akurasi 0.6512.
H. Hasil Pengujian
Tahapan  ini  langsung  mengarahkan  fokus  pada  hasil  pengujian  model  setelah  proses  tuning hyperparameter . Meskipun tuning hyperparameter menggunakan metode ‘parfit’ telah dilakukan, belum  tentu  parameter  terbaik  dan  skor  terbaik  langsung  diperoleh.  Oleh  karena  itu,  langkah berikutnya  adalah  melatih  model  dengan  parameter  yang  dihasilkan  dari  proses  tuning  tersebut pada Tabel 16 berikut:
Tabel 16. Pengujian Model Algoritma Best Parameter Best Accuracy Accuracy Gaussian  Naïve Bayes (var_smoothing=0.001) 0.4883720930232558 0.49 Decision Tree criterion='entropy', max_depth=15, max_features='auto',ran dom_state=1, splitter='random' 0.6744186046511628 0.67
Hasil  menunjukkan  bahwa  akurasi  dari  kedua  algoritma  tidak  mengalami  penurunan.  Pada algoritma Gaussian  Naïve  Bayes akurasi  awal  0.4883  meningkat  menjadi  0.49  setelah mengoptimalkan parameter 'var_smoothing’ =’0.001'.
1) Hasil Pengujian Gaussian Naïve Bayes
Hasil pengujian analisis tingkat akurasi klasifikasi yang diperoleh dari algoritma Gaussian Naïve Bayes
Gambar  6. Grafik Confusion Matrix Gaussian Naive Bayes
Berikut perhitungan mencari nilai accuracy dari setiap label :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (20+22) (20+23+22+21) = 0.488372093023~ 49%
Selanjutnya untuk perhitungan nilai precision dari setiap label : 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐵𝑙𝑢𝑒 𝑇𝑒𝑎𝑚 = 21 (21+23) = 0.488372093023~ 49%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑑 𝑇𝑒𝑎𝑚 = 22 (22+20) = 0.4888888888889~ 49% Perhitungan untuk nilai recall dari setiap label:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐵𝑙𝑢𝑒 𝑇𝑒𝑎𝑚 = 20 (20+23) = 0.4651 ~ 47% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑅𝑒𝑑 𝑇𝑒𝑎𝑚 = 22 (22+21) = 0.5116279069767 ~ 51%
Setelah melakukan perhitungan recall, selanjutnya adalah perhitungan f1-score :
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝐵𝑙𝑢𝑒 𝑇𝑒𝑎𝑚 = 2 ∗ (0.47∗0.49) 0.47+0.49 0.4797966 ~ 48%
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑅𝑒𝑑 𝑇𝑒𝑎𝑚 = 2 ∗ (0.51∗0.49) 0.51+0.49 = 0.4998 ~ 0.50%

## 2) Hasil Pengujian Decision Tree
Hasil  pengujian  memberikan  wawasan  yang  mendalam  tentang  keberhasilan  model  dalam mengklasifikasikan hasil pertandingan Mobile Legends .
Gambar  7. Grafik Confusion Matrix Decision Tree
Berikut perhitungan nilai accuracy : 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (32+26) (32+17+26+11) = 0.674418 ~ 67%
Selanjutnya untuk perhitungan nilai precision:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐵𝑙𝑢𝑒 𝑇𝑒𝑎𝑚 = 32 (32+17) = 0.65306122~ 65% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑑 𝑇𝑒𝑎𝑚 = 26 (26+11) = 0.702702702~ 70%
Setelah itu lakukan perhitungan untuk nilai recall : 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐵𝑙𝑢𝑒 𝑇𝑒𝑎𝑚 = 32 (32+11) = 0.744186046 ~ 74% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑅𝑒𝑑 𝑇𝑒𝑎𝑚 = 26
(26+17) = 0.6046511627 ~ 60%
Setelah melakukan perhitungan recall, selanjutnya adalah perhitungan f1-score :
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝐵𝑙𝑢𝑒 𝑇𝑒𝑎𝑚 = 2 ∗ (0.74∗0.65) 0.74+0.65 = 0.692086 ~ 70% 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑅𝑒𝑑 𝑇𝑒𝑎𝑚 = 2 ∗ (0.60∗0.70) (0.60+0.70) = 0.646153 ~ 65%

## I.
Analisis dan Evaluasi
Pada tahapan ini, kinerja dari kedua model dianalisis dengan menggunakan tiga metode penting, yaitu confusion matrix , data correlation dan kurva AU-ROC . Confusion matrix digunakan untuk mengukur tingkat accuracy, precision, recall , dan F1-score dalam klasifikasi hasil pertandingan, termasuk  identifikasi  tim  pemenang.  Selanjutnya  data correlation proses  untuk  memahami hubungan antara dua atau lebih variabel.  Sementara itu, kurva AU-ROC memberikan pemahaman tentang  kemampuan  model  dalam  memisahkan  hasil  kemenangan  dan  kekalahan.  Dengan menggunakan perbandingan data latih dan data uji 80%:20%.

## 1) Confusion Matrix
Pada Tabel 17 akan ditampilkan keseluruhan dari hasil confusion matrix :
Tabel 17. Confusion Matrix Metode klasifikasi presisi recall f1-score akurasi Gaussian Naïve Bayes 0 0.49 0.47 0.48 0.49 1 0.49 0.51 0.50 Decision Tree 0 0.65 0.74 0.70 0.67 1 0.70 0.60 0.65
Berdasarkan analisis confusion matrix , model Decision Tree memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan  data.  Hal  ini  didukung  oleh  beberapa  faktor,  yaitu  data  yang  digunakan mengikuti distribusi normal, fitur yang dipilih untuk model Decision Tree adalah fitur yang relevan dan memiliki korelasi yang kuat dengan label, serta hyperparameter untuk model Decision Tree telah dioptimalkan dengan baik.
2) Data Correlation Adapun  evaluasi  lainnya  yaitu  menggunakan correlation dengan  metode 'Spearman' ,  hal  ini berhasil  divisualisasikan  ke  dalam  bentuk  matriks.  Hasil  penggunaan correlation dari  metode 'Spearman' dapat dilihat pada Gambar 8 :
Gambar  8. Data Correlation Spearman
Gambar  9,  disajikan  bahwa terdapat  korelasi  antara  dua  variabel,  yakni  jumlah pick  blue dan jumlah pick  red .  Koefisien  korelasi 'Spearman' pada  fitur pick_red_1 dengan pick_blue_1 yang bernilai -0,1621, mengindikasikan adanya hubungan negatif yang signifikan antara kedua variabel tersebut.  Artinya,  ketika  jumlah pick_blue mengalami  peningkatan,  jumlah pick _ red cenderung mengalami  penurunan.  Hal  ini  membuat kernel yang  dihasilkan  membuat  akurasi  yang  rendah untuk klasifikasi jumlah pick_blue dan pick_red .
Akurasi  yang  rendah  pada  kedua  algoritma, Gaussian  Naïve  Bayes dan Decision  Tree ,  dapat disebabkan oleh beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan secara terperinci, yaitu: a. Gaussian Naïve Bayes:
1. Independensi  Asumsi: Gaussian  Naïve  Bayes mengasumsikan  bahwa  semua  fitur  dalam dataset adalah  independen  satu  sama  lain,  yang  berarti  bahwa  nilai  satu  fitur  tidak tergantung pada nilai fitur lainnya. Jika asumsi ini tidak memenuhi kenyataan, seperti dalam kasus  di  mana  fitur-fitur  saling  tergantung,  maka model  akan memberikan  estimasi  yang kurang akurat.
2. Data yang Tidak Sesuai dengan Asumsi: Jika data pelatihan tidak sesuai dengan distribusi yang diharapkan oleh Gaussian Naïve Bayes
b. Decision Tree:
1. Overfitting atau Underfitting : Decision Tree cenderung rentan terhadap overfitting (terlalu cocok dengan data pelatihan) atau underfitting (tidak cukup cocok dengan data pelatihan).
2. Sensitif  terhadap  Variasi  Data  Pelatihan: Decision  Tree sangat  sensitif  terhadap  variasi dalam data pelatihan. Jika data pelatihan berubah sedikit saja, atau jika pembagian simpul daun ( leaf node ) pada pohon keputusan tidak optimal, hal ini dapat memengaruhi kinerja model secara signifikan.
3. Parameter  Tuning  yang  Tidak  Optimal:  Pemilihan  parameter  yang  tidak  tepat,  seperti kedalaman maksimum pohon atau jumlah sampel minimum untuk membagi simpul, dapat mempengaruhi kinerja model. Jika parameter-parameter ini tidak disesuaikan dengan baik dengan karakteristik data, akurasi model dapat menurun.

## 3) Kurva AU-ROC
Tingkat akurasi dievaluasi menggunakan kurva Area Under The Receiver Operating Characteristic (AU-ROC) dan hasilnya divisualisasikan dalam grafik. Kurva AU-ROC memberikan gambaran visual tentang kinerja berbagai model klasifikasi dengan membandingkan area di bawah kurva (AUC), membantu pemilihan model terbaik berdasarkan kualitas klasifikasi.
Gambar 9. Kurva Plot AU-ROC
Pada Gambar 10, pada kurva ROC yang diberikan, terdapat dua garis, yaitu garis Decision Tree ( ROC = 0.67) dan garis Gaussian Naive Baye s ( ROC = 0.48). Garis Decision Tree berada di atas garis Gaussian Naive Bayes , yang berarti bahwa Decision Tree memiliki kinerja yang lebih baik
dalam memprediksi data positif dan negatif. Nilai AUC dari Decision Tree adalah 0.67, sedangkan nilai AUC dari Gaussian  Naive  Bayes adalah  0.48.  Nilai AUC yang  lebih  tinggi  menunjukkan bahwa model klasifikasi tersebut memiliki kinerja yang lebih baik dalam memprediksi data positif dan negatif.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  tersebut,  terdapat  dua  faktor  utama  yang  dapat mempengaruhi perbedaan nilai AUC antara Decision Tree dan Gaussian Naive Bayes :
a. Kompleksitas model: Decision  Tree adalah  model  yang lebih  kompleks  dibandingkan  dengan Gaussian  Naive Bayes. Decision Tree dapat menggambarkan hubungan yang lebih kompleks antara fitur- fitur, sehingga dapat menghasilkan model yang lebih akurat.
b. Ketersediaan  fitur:  Terdapat  10  fitur  yang  digunakan  untuk  memprediksi  kemenangan pertandingan Mobile  Legends berdasarkan draft pick . Decision  Tree dapat  menggunakan semua 10 fitur tersebut untuk membuat keputusan, sedangkan Gaussian Naive Bayes hanya dapat  menggunakan  6  fitur  karena  mengasumsikan  distribusi  normal  pada  fitur-fitur. Gaussian Naive Bayes perlu mengetahui nilai rata-rata (μ) dan standar deviasi (σ) dari setiap fitur. Jika terdapat lebih dari 6 fitur, maka akan diperlukan banyak data untuk menghitung nilai μ dan σ dari setiap fitur. Hal ini dapat menyebabkan underfitting , yaitu model yang tidak dapat menangkap hubungan yang kompleks antara fitur-fitur.
c. Selain  itu  untuk hero yang  terbanyak  digunakan  adalah  ‘ fredrinn’ dikarenakan hero tersebut dapat digunakan pada 2 posisi ( role) yaitu sebagai EXPLaner dan Jungler . Dengan total pick 274 untuk total_pick_blue berjumlah 155 dan total_pick_red berjumlah 119.

## KESIMPULAN
Analisis  klasifikasi  kemenangan  dalam  Mobile  Legends  Professional  League  menggunakan algoritma Gaussian Naïve Bayes dan Decision Tree berdasarkan draft pick menunjukkan potensi penerapan fitur draft pick untuk prediksi hasil pertandingan, meskipun perlu penelitian lebih lanjut untuk meningkatkan performa model dan mempertimbangkan faktor-faktor lain yang memengaruhi hasil pertandingan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Decision Tree mengungguli Gaussian Naïve  Bayes  dengan  akurasi  0.67  dan  0.49  secara  berturut-turut.  Decision  Tree  mampu menggambarkan hubungan kompleks antara variabel dan hasil, serta menangani variasi distribusi data  yang lebih  adaptif,  berkontribusi  dalam  pemahaman  lebih  dalam  tentang  faktor-faktor  yang memengaruhi hasil pertandingan Mobile Legends Professional League.

## DAFTAR PUSTAKA
[ 1 ] M. Huda, “Analisis User Experience Pada Game Mobile Legend Versi 1.4.14.4454 Dengan Menggunakan  Game-Design  Factor  Questionnaire,”  Jurnal  Ekonomi  Dan  Teknik Informatika, vol. 8, p. 25, 2020.
[ 2 ] C. V. Wijaya and S. Paramita, “Komunikasi Virtual dalam Game Online (Studi Kasus dalam Game Mobile Legends),” Koneksi, vol. 3, p. 262, 2019.
[ 3 ] R. Fieter, D. Ritzky, and K. M. R. Brahmana, “Pengaruh Online Experience Terhadap Loyalty Melalui Satisfaction Pemain Mobile Legends,” Agora, vol. 6, no. 2, 2018.
[ 4 ] A. Bahtiar, R. R. Muhima, D. A. Rachman, I. T. Adhi, and T. Surabaya, “Penerapan Model Spiral Pada Rancang Bangun Game Platformer,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan VII, 2019, p. 601.
[ 5 ] Tonggi Simanjuntak, “Jumlah Pemain Game Mobile Legends di 2023 Melonjak Drastis!,” revivaltv.id.
Accessed: Jan. 14, 2024. [Online]. Available:
https://revivaltv.id/news/mlbb/jumlah-pemain-game-mobile-legends-2023
[ 6 ] A.  Haris,  D.  C.  Anggraini,  and  D.  Mardiana,  “Pengaruh  Game  Online  Terhadap  Ketaatan Beribadah  Mahasiswa  Di  Jurusan  Pendidikan  Agama  Islam  Universitas  Muhammadiyah Malang,”  Jurnal  Visi  Ilmu  Pendidikan,  vol.  13,  no.  2,  p.  99,  Sep.  2021,  doi: 10.26418/jvip.v13i2.43475.
[ 7 ] S. M. Listijo, T. Purwani, S. T. Galih, and T. Hafidzin, “Prediksi Kemenangan Dan Susunan Tim  Pada  Game  Mobile  Legends  Bang  Bang  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” Komputaki , vol. 6, no. 1, pp. 15–17, 2020.
[ 8 ] A. T. Susilo, H. Setiawan, R. A. Saputro, T. Purwadi, and A. Saifudin, “Penggunaan Metode Naïve Bayes untuk Memprediksi Tingkat Kemenangan pada Game Mobile Legends,” Jurnal Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Aplikasi,  vol.  4,  no.  1,  p.  46,  Jan.  2021,  doi: 10.32493/jtsi.v4i1.7807.
[ 9 ] F.  Saputra,  F.  Dwikotjo,  and  S.  Sumantyo,  “Pengaruh  Sistem  Informasi  Manajemen: Kepuasan  Konsumen  dan  Keputusan  Pembelian  Tiket  MPL  Mobile  Legend  di  Aplikasi Blibli.com,” Jurnal Kewirausahaan dan Manajemen Bisnis, vol. 1, no. 2, 2023.
[ 10 ] Alfa Rizki, “Berapa prize pool MPL ID S12?,” oneesports. Accessed: Oct. 10, 2023. [Online]. Available: https://www.oneesports.id/mobile-legends/prize-pool-mpl-id-s12/
[ 11 ] A. C. Putro, “Sistem Prediksi Kemenangan Tim Pada Game Mobile Legends Dengan Metode Naive Bayes Mobile Legends Win Prediction Using Naive Bayes,” Untag, Pp. 1–2, 2018.
[ 12 ] A.  I.  Marpaung,  “Pengaruh  Promosi  Dan  Persepsi  Harga  Terhadap  Minat  Beli  Kembali Diamond Game Mobile Legends Di Kota Medan,” Universitas HKBP Nonmesen Ekonomi Manajemen , Nov. 2022.
[ 13 ] G.  A.  Sandag,  “Model  Prediksi  Kemenangan  Tim  dalam  Game  League  of  Legend Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree,”  Jurnal  Komputer  Terapan,  vol.  7,  no.  1,  2021, [Online]. Available: https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/
[ 14 ] A.  Dharmawan,  J.  Gondohanindijo,  Y.  Prihati,  and  T.  Hafidzin,  “Optimization  Of  Players And Game Win Prediction Using Naïve Bayes Algorithm,” Jurnal Elektro Luceat, vol. 8, no. 1, 2022.
[ 15 ] G. Sani, G. Prawira, and H. Setiaji, “Penerapan Data Transformation Pada Database Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit,” Sintak, 2019.
[ 16 ] S.  Mutmainah,  “Penanganan  Imbalance  Data  Pada  Klasifikasi  Kemungkinan  Penyakit Stroke,”  Jurnal  Sains,  Nalar,  dan  Aplikasi  Teknologi  Informasi,  vol.  1,  no.  1,  2021,  doi: 10.20885/snati.v1i1.2.
[ 17 ] P. Singh, Learn PySpark. Apress, 2019. doi: 10.1007/978-1-4842-4961-1.
[ 18 ] N.  A’ayunnisa,  Y.  Salim,  and  H.  Azis,  “Analisis  performa  metode  Gaussian  Naïve  Bayes untuk klasifikasi citra tulisan tangan karakter arab,” Indonesian Journal of Data and Science (IJODAS), vol. 3, no. 3, pp. 115–121, 2022.
[ 19 ] D.  Gunawan,  D.  Riana,  D.  Ardiansyah,  F.  Akbar,  and  S.  Alfarizi,  “Komparasi  Algoritma Support  Vector  Machine  Dan  Naïve  Bayes  Dengan  Algoritma  Genetika  Pada  Analisis Sentimen Calon Gubernur Jabar 2018-2023”, doi: 10.31294/jtk.v4i2.