## Penerapan Algoritma K-Modes Menggunakan Validasi Davies Bouldin Index Untuk Klasterisasi Karakter Pada Game Wild Rift
Dynesh Radixavendra Quinthara, Abd. Charis Fauzan, M. Maariful Huda
1 Universitas Nahdlatul Ulama Blitar
E-mail : 1 radixdynesh99@gmail.com , 2 abdcharis@unublitar.ac.id ,
3 hudha.maariful@gmail.com

## Abstrak
Bagi  pemain  baru  pemilihan  karakter  merupakan  hal  yang  sulit  ketika  role  yang didapatkan tidak sesuai  dengan yang diinginkan karena akan mempengaruhi faktor kemenangan.  Dari  berbagai  macam  jenis  game  ada  yang  disebut  sebagai  game MOBA  (Multiplayer  Online  Battle  Arena)  pemain  hanya  bisa  mengontrol  1 karakter. Dalam game League Of Legend : Wild Rift ada 40 lebih karakter. Masing- masing  variabel  pada  karakter  Wild-Rift  mempengaruhi  jalannya  pertandingan penggunaan algoritma K-Modes Clustering untuk menentukan klaster. Penelitan ini menggunakan algoritma K-Modes Clustering untuk menentukan klaster berdasarkan role dari setiap karakter tanpa melihat tipe masing-masing karakter tersebut. Metode clustering dengan  cara  mengumpulkan  data-data  setiap  karakter  yang  kemudian  di proses dan dikelompokkan untuk mendapatkan data yang optimal dan  menentukan karakter yg diinginkan tanpa memaksakan roleplay . Hasil dari perhitungan K-modes dievaluasi  menggunakan  validasi  Davies  Bouldin  Index  yang  menghasilkan  nilai DBI  sebesar 0.8200  menunjukkan  bahwa  algoritma  k-modes  mencapai pengelompokan  yang  optimal.  Klaster  5  merupakan  klaster  yang  paling sering dipilih dengan karakter bertipe MarksMan.
Kata Kunci: K-modes, wild rift, clustering, dbi.

## Abstract
For new players, character selection is a difficult thing when the role you get doesn't match what you want because it will affect the winning factor. Of the various types of games, there is what is called a MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) game where players can only control 1 character. In the game League  Of  Legend:  Wild  Rift  there  are  more  than  40  characters.  Each variable in the Wild-Rift character affects the course of the match using the K-Modes Clustering algorithm to determine clusters. This research uses the K-Modes  Clustering  algorithm  to  determine  clusters  based  on  the  role  of each  character  regardless  of  the  type  of  each  character.  The  clustering method collects data for each character which is then processed and grouped to  obtain  optimal  data  and  determine  the  desired  character  without  forcing roleplay.  The  results  of  the  K-modes  calculation  are  evaluated  using  the Davies  Bouldin  Index  validation  which  produces  a  DBI  value  of  0.8200 indicating  that the  k-modes  algorithm  achieves  optimal  grouping. Cluster  5 is the most frequently chosen cluster with a MarksMan type character.
Keyword: K-Modes, wild-rif, clustering, dbi.
Vol. 4 No. 2 Juli 2023

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  game  di  tahun  2022  ini  dapat  merasakan  mudahnya  bermain game di smartphone masing-masing dan sepertinya hampir mustahil jika ada orang yang tidak  bermain  game.  Game  adalah  salah  satu  karya  yang  diciptakan  oleh  manusia  dan memiliki  banyak  aspek  yang  positif,  sejarah  game  juga  mengalami  banyak  perubahan dari segi desain, grafis hingga sekarang yang menampilkan visual super realistis (Takur 2022).  Di  tahun  2018-2021  game  online  juga  juga  mengalami  perkembangan  pesat, dapat dilihat dari game center yang berada di kota-kota besar. Game online sendiri salah satu  permainan  yang  menggunakan  jaringan  internet  dan  bisa  dimainkan  secara multiplayer  (Sagara  and  Masykur  2018).  Perkembangan  game  semakin  beragam  dan menarik  setiap  jenis  dan  genre  gamenya  memiliki  penggemar  atau  pemain  sendiri- sendiri  seperti  Action  Game  yang  memiliki  fitur  aksi  dan  cepat,  ada  Fighting  Game dimana  permainan  ini  bertarung  1  vs  1  dengan  musuh,  FPS  dimana  jenis  ini  hanya tembak-menembak  yang  digambarkan  dengan  tangan  dan  senjata  saja,  RTS  atau  Real Time Strategi, TPS, RPG, Racing Game, Sport Game dan Adventure (Mamduh 2021). Dari  berbagai  macam  jenis  game  ada  yang  disebut  sebagai  game  MOBA  atau Multiplayer  Online  Battle  Arena.  Dalam  game  bergenre  MOBA  pemain  hanya  bisa mengontrol  1 karakter yg dipilih sendiri. Salah satu  game MOBA tersebut  yaitu game League Of Legend : Wild Rift yang dirilis dan dikembangkan oleh RiotGames pada 27 Oktober 2020 (wild rift.leagueoflegends.com, 2020).
Disisi lain sebelum permainan dimulai, dalam pemilihan karakter. Dalam game MOBA  League  Of  Legend  :  Wild  Rift  ada  40  lebih  karakter  yang  dapat  dimainkan dengan 6 tipe yang berbeda yaitu : Assasin, Fighter, Mage, Marksman,  Support, Tank dan  juga  setiap  karakter  memiliki  3  kesulitan  mudah,  sedang  dan  sulit (wildrift.leagueoflegend.com,  2020).  Diadaptasi  dari  versi  Personal  Computernya, Wild-Rift hadir dengan  versi mobile dengan desain  yang tidak jauh berbeda dari versi pc-nya game ini telah didownload di Playstore sebanyak 10 juta kali dan di dimainkan secara  kelompok  yg  terdiri  dari  5  orang  yang  masing-masing  memiliki  peran  dalam menghancurkan  Tower  musuh  atau  disebut  turret.  Pada  game  Wild  Rift  ini  pemain dituntut  untuk  membangun  strategi  dan  berusaha  berkomunikasi  dengan  pemain lainnya,  karena  setiap  pemain  memiliki  peran  yang  berbeda  ada  5  role  yang  berbeda yaitu  : Tank sebagai  yang  memiliki  darah  banyak  dan  pertahan  bagi  tim, Support karakter yang memiliki peran pendukung yang tugasnya mengganggu lawan, Marksman atau dikenal sebagai ADC singkatnya Attack Damage Carry yg memiliki peran sebagai penyerang jarak jauh dan mempunyai damage yang tinggi untuk membunuh lawan, ada Jungle yang bertugas untuk membunuh makhluk/monster yang ada di hutan untuk buff individu maupun di tim serta membantu teman satu tim dalam perang, dan terakhir ada 2  kategori  hero  yg  biasanya  dipakai  untuk Midlaner yaitu  mage  atau  assassin  yang berperan untuk bertarung 1 vs 1 pada area tengah dan menjaga arus monster (Fadillah et al. 2022). League Of Legend : Wild Rift juga memiliki E-Sport atau Elektronik Sport, RiotGames membentuk  Wild  Rift  E-Sport  dengan  tujuan  untuk  membentuk  ekosistem baru yang mandiri dan independent dari League Of Legend PC, dan membuat Wild Rift sebagai mobile E-Sport pertama di ranah global (wildrift.leagueoflegend.com, 2020).
Penelitian ini berfokus pada masalah pemilihan karakter, yang merupakan factor penentu kemenangan dalam game. Permainan akan jauh dari kata kemenangan apabila tim  player  memilih  5  karakter  dengan  role  yang  sama,  maka  dari  itu  player  wajib menjaga kestabilan role karakter apabila karakter sudah dipilih oleh teman 1 tim dengan
menjaga  kestabilan  role  karakter  persentase  kemenangan  game  bisa  meningkat.  Hasil dari  klastering  akan  membantu  pemain  untuk  memilih  karakter  yang  sesuai  dengan kebutuhan tim untuk meraih hasil akhir yang optimal.
Bagi  pemain  baru  yang  baru  saja  mengenal  beberapa  karakter  maka  akan mendapat  kesulitan  ketika  role  yang  didapatkan  tidak  sesuai  yang  diinginkan  atau diambil  pemain  lain.  Melihat  masalah  ini  maka  pemain  baru  membutuhkan tutorial/panduan dalam  memilih  karakter yang sesuai  dengan kebutuhan  tim.  Penelitan ini  akan  menggunakan  algoritma. Clustering yaitu  pengelompokan  data-data  yang kemudian  di  proses  dan  dikelompokkan  untuk  menentukan  data  tersebut  masuk  ke dalam  klaster  yang  mana    (Fithri  Selva  Jumeilah,  Dicky  Pratama,  2018). K-Modes Clustering untuk menentukan klaster-klaster berdasarkan role dari setiap karakter tanpa melihat  tipe  dari  karakter  tersebut.  Dengan  adanya  klaster  ini  diharapkan  pemain  baru lebih  mudah  dalam  menentukan  karakter  yang  diinginkan.  Algoritma K-Modes adalah pengembangan  dari K-Means yang  mampu  mengelompokkan  data  kategorikal  dan menghasilkan cluster yang  lebih  stabil  dibandingkan K-Means (Ewin  Karman  Nduru, Efori Buulolo, Pristiwanto, 2018). Data pada penilitan ini lebih cocok menggunakan k- modes,  karena  banyaknya  karakter  yang  menjadi  rebutan  player  lain  atau  tidak  dapat role yang diinginkan.
Penelitian oleh (Mustofa, 2019) suatu karakter game moba Vainglory sebanyak 43  karakter  yang  ada  memiliki  kebutuhan  yang  berbeda  yaitu  3  klaster  diantaranya Carry,  Captain dan Jungler yang  mana  di  klaster  1  memiliki  kategori  karakter hero dengan HP ( Health Point) sedang tetapi memiliki regenerasi HP yang sangat tinggi, di klaster  2  yaitu  memiliki  kategori  karakter hero dengan  HP  tinggi  tetapi  memiliki regenerasi  yang  rendah  ataupun  sedang,  dan  klaster  3  memiliki  karakter hero dengan HP  rendah  tetapi  memiliki  jangkauan  serangan  yang  sangat  jauh.  Perbandingan penelitian oleh (Mustofa, 2019) terdapat perbedaan karakter seperti ”HP tinggi apakah kemungkinan  tank?”  sedangkan  di  penelitian  ini  HP  tinggi  bisa  jadi  fighter  ataupun support,  yang  mana  penelitian  sebelumnya  lebih  condong  ke  arah  karakter  mana  yang memiliki  hp  tinggi  dengan  regenerasi  sangat  cepat,  karakter  mana  yang  memiliki  hp tinggi  tetapi  memiliki  regenerasi  rendah  ataupun  sedang,  dan  karakter  mana  yang memiliki  serangan  jarak  jauh.  Penelitian  ini  lebih  berfokus  kepada  pemilihan  karakter atau role bagi  para  player  baru  ( newbie) dalam  memilih  karakter  lain  apabila  karakter yang  sering  dipilih/disukai  dipakai  oleh  player  lain  ataupun  dibanned  oleh  player  lain. Sehingga pemilihan karakter ini sangat berpengaruh pada kemenangan permainan.

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Wild Rift
League  Of  Legend  :  Wild  Rift  game  MOBA  5  vs  5  yang  membutuhkan kerjasama team  dan strategi untuk  menghancurkan turret  dan nexus musuh. Pada awal perilisannya hanya memiliki 41 karakter champion dan 3 mode permainan yaitu ranked, pvp,  dan  mode  vs  ai.  Dari  catatan  awal  Patch  1.0  di  tahun  2020  sampai  Patch  3.3  di tahun  2022  developer RiotGames melakukan  pengembangan  yang  sangat  banyak meliputi penambahan karakter, menuntaskan bug, menambah fitur in game, menambah event,  mode  permainan,  dan  juga  menuntaskan  masalah  ranked,  sinyal,  bug,  crash wildrift.leagueoflegend.com, 2020).
Vol. 4 No. 2 Juli 2023

## 2.2. Data Mining
Data  mining atau  disebut  juga Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) merupakan pengumpulan data, pemakaian data historis untuk menemukan pengetahuan, informasi,  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam  data  yang  berukuran  besar. Output dalam data mining dapat dipergunakan sebagai alternatif dalam pengambilan keputusan dimasa yang akan datang (Buulolo 2020).
Data  mining menganalisa  sejumlah  besar  kumpulan  data  observasi  yang menemukan suatu hubungan tidak terduga sehingga bisa merangkum data dengan cara yang  baru  agar  dapat  berguna  dan  mudah  dimengerti  bagi  pengguna  (Gustientiedina, Adiya, and Desnelita 2019).

## 2.3. K-Modes Clustering
K-Modes  Clustering  merupakan  pengembangan  dari  algoritma  K-Means.  K- Modes  Clustering  adalah  data  mining  yang  diciptakan  untuk  menghitung  data  yang bersifat kategorik. Hal inilah yang membedakan penggunaan algoritma k-means dan k- modes. Penggunaan k-means clustering pada jenis data numerik yang pengklasterisasian datanya dilakukan melalui fungsi jarak ecludian serta mean dari data lain. Sedangka, k- modes  clustering  dapat  melakukan  klasterisasi  dengan  menghitung  ukuran  perbedaan diantara  dua  data  (Az-zahra  et  al.  2021).  Variabel  kategorik  adalah  salah  satu  skala pengukuran  dari  sejumlah  kategori.  Variabel  kategorik  terdiri  dari  2  tipe  yaitu  skala nominal dan skala ordinal berdasarkan skala pengukuran. Skala nominal yaitu variabel kategorik  yang  tidak  memiliki  niali.  Misalnya,  variabel  jenis  musik  yang  disukai, variabel  jenis  kelamin,  dan  lain-lain.  Sedangkan  skala  ordinal  yaitu  variabel  kategorik yang memiliki urutan nilai. Misalnya, respon terhadap medis (sangat baik, baik, cukup, kurang) (A’yun, Arifandi, and Mukharomah 2022).
Clustering  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  menganalisa data. Clustering memegang peranan penting dalam memecahkan dan mengelompokkan data(Gustientiedina,  Adiya,  and  Desnelita  2019).  Clustering  terbagi  menjadi  2 klasifikasi,  yaitu  hierarchial  dan  nohierarchial  clustering.  Algoritma  clustering hierarchial  digunakan  untuk  mengelompokkan  objek  secara  terstruktur  berdasarkan kemiripan  sifatnya.  Umumnya clustering digunakan  untuk  mengetahui  pola kecenderungan  suatu  data  yang  bersifat  tanpa  arahan  atau  unsupervised  (A’yun, Arifandi, and Mukharomah 2022).

## 2.4. Davies Bouldin Index
Davies Bouldin Index (DBI) adalah salah satu cara dalam menganalisa kualitas cluster  pada  setiap  clustering,  yang  diperkenalkan  oleh  D.L.  Davies  dan  Donald  W. Bouldin  sehingga  penamaan  di  metode  ini    berasal  dari  gabungan  nama  di  keduanya yaitu  Davies-Bouldin.  DBI  merupakan  suatu  fungsi  rasio  yang  terdapat  dalam  cluster sebagai tujuan untuk memisah antar cluster (Septiani, Fauzan, and Huda 2022). Bentuk pendekatan  DBI  yaitu  dengan  memaksimalkan  jarak  antar cluster 1  dengan  yang  lain dan meminimalkan jarak antar objek suatu cluster (Az-zahra et al. 2021). Rumus dari Davies Bouldin Index ialah sebagai berikut :
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
DBI = Indeks Davies-Bouldin k      = jumlah klaster 𝑅𝑎 = ukuran kemiripan antara klaster ke-a dan klaster ke-b

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1. Tahapan Penelitian
Sebelum  membahas  atau  membuat  sistem  klasterisasi  pada  penerapan  k-modes dalam klasterisasi  karakter game moba wild  rift  perlu adanya rincian yg  teratur. Maka tahap  pertama  yang  perlu  dilakukan  adalah  mengidentifikasi  masalah,  lalu  melakukan pengelompokan dari bermacam-macam data yang dibutuhkan untuk permasalahan pada sistem.  Lalu  data  kemudian  di preprocessing untuk  diterapkan  pada  perhitungan  k- modes clustering .  Data  yang  sudah  diproses  dan  dievaluasi  oleh  sistem  apabila  hasil akhir  dari cluster telah  selesai  atau  diperoleh  nantinya  akan  memperoleh  hasil  dan kesimpulan di akhir.
Gambar 1. Tahapan Penelitian.

## 3.2. Dataset
Penelitian  ini  mendapatkan  data  dari  website  resmi  ataupun  diambil  secara manual  dengan  mendownload  gamenya  dan  melihat  statistik  suatu  karakter.  Setelah melihat data attribut atau variabel yang akan digunakan pada penelitian ini ada 10 yaitu Hp,  Mana,  Attack  Damage,  Attack  Range,  Armor,  Magic  Armor,  Hp  Regen,  Mana Regen, Attack Speed, dan Move Speed. (Sebanyak 86 karakter telah hadir di game Wild Rift  masing-masing  karakter  memiliki  18  attribut  yang  sama  dengan  nilai  yang berbeda.)
Selanjutnya  dalam  menentukan  modus  awal  yang  akan  digunakan,  dipilihlah  1 karakter  yang  paling  sering  dipilih  dalam  suatu  lane  atau  role  dikarenakan  ada  5  role karakter yaitu Baron Lane, Jungle, Mid Lane, Marksman, dan Support maka terpilihlah 5 data atau centroid awal.
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
Tabel 1.  Attribut Dataset.
No Attribut 1 HP 2 MANA 3 ATT DMG 4 ATT RANGE 5 ARMOR 6 MAGIC ARMOR 7 HP REGEN 8 MANA REGEN 9 ATK SPEED 10 MOVE SPEED
Tabel 2.  Tabel Dataset pada seluruh karakter Wild Rift.
No Nama Karakter Hp Mana  Att Dmg Att Range Armor Magic Armor Hp Regen Mana Regen Atk Speed Move Speed 1 AHRI 530 435 52 5,5 30 30 8 18 0,75  330 2 AKALI 620 200 64 1,25  30 38 9 50 0,8 345 3 AKSHAN 620 390 52 5 35 30 9 15 0,7 340 4 ALISTAR 610 645 58 1,25  47 43 9 12 0,8 330 5 AMUMU 700 390 52 1,25  35 38 9 15 0,8 335 …. …. … … … … … … … … … … 82 XIN ZHAO 650 345 58 1,75  35 38 9 12 0,8 345 83 YASUO 570 0 58 1,75  35 38 9 0 0,8 345 84 YUUMI 530 435 58 5 37 35 11 15 0,8 330 85 ZED 700 200 64 1,25  35 38 9 50 0,8 345 86 ZIGGS 570 435 52 5,5 30 30 8 12 0,75  330

## 3.3. Perhitungan Algoritma K-Modes
Tahapan yang cluster menggunakan algoritma k-modes adalah sebagai berikut :
1. Menghitung  jumlah  klaster  (k)  yang  akan  dibentuk  dari  r  data.  Banyaknya klaster harus lebih sedikit dari banyaknya data (k<r).
2. Memilih  k  modus  awal  dari  data  secara  acak  sebagai  pusat  klaster  (centroid). Jumlah  centroid  tidak  boleh  melebihi  dari  jumlah  klaster.  Misalnya,  jika membentuk 5 klaster, maka centroid tidak boleh 6 atau lebih.
3. Menghitung  jarak  setiap  data  (objek)  terhadap  semua  centroid.  Jarak  dihitung dengan  menggunakan  ukuran  ketidakmiripan  sederhana  (simple  dissimilarity). Asumsikan X1 dan Y1 yang nilainya berbeda. Persamaan ukuran ketidakmiripan sederhana dirumuskan pada Persamaan 1 dan Persamaan 2 berikut :
(2)
Keterangan:
d = simple dissimilarity y = nilai fitur ke-j x = nilai fitur ke-j m = jumlah fitur di mana
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
Xj  adalah  nilai  dari  variabel  ke-j  pada  objek  X 1 dan  Y j adalah  nilai  dari variabel ke-j objek Y 1
4. Mengalokasikan objek data berdasarkan jarak terdekat ke centroid dengan rumus simple dissimilarity. Update tiap modus cluster setelah siap dialokasikan.
5. Setelah data dialokasikan periksa kembali nilai dissimilarity tiap objek terhadap modus. Selanjutnya perbarui centroid masing-masing cluster berdasarkan modus dari setiap objek yang terbentuk.
6. Mengulangi langkah ke 3 sampai tidak ada objek yang berpindah cluster.
Gambar 2. Flowchart Perhitungan K-Modes.

## 3.4. Perhitungan Validasi Menggunakan Davies Bouldin Index
Formula  yang  digunakan  untuk  menghitung  Davies  Bouldin  Index  Sebagai Berikut :
(4)
Keterangan 𝑛𝑎 = banyaknya anggota klaster ke-a
𝑐𝑎 = klaster ke-a
𝑇𝑖 = anggota ke-i pada klaster ke-a 𝑉𝑎 = centroid klaster ke-a 𝑑 ( 𝑇𝑖 , 𝑉𝑎 ) =  jarak  dari  anggota  ke-i  pada  klaster  ke-a  ( 𝑇𝑖 )  dengan centroid klaster ke-a ( 𝑉𝑎 )
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
Nilai 𝑑 ( 𝑇𝑖 , 𝑉𝑎 )  dihitung  menggunakan  ukuran  ketidaksamaan  percocokan sederhana yang dapat dijabarkan sebagai berikut :
(5)
dengan
(6)
Keterangan : 𝑥𝑖𝑗 = nilai dari variabel ke-j pada T ke-i 𝑣𝑎𝑗 = nilai ke-j pada centroid klaster ke-a
N = numlah variabel
Formula  untuk  mencari  nilai  ukuran  ketidakmiripan  juga  menggunakan percocokan  sederhana  untuk  menghitung  jarak centroid ke  klaster  a  maupun  jarak centroid ke klaster b sebagai berikut :
(7)
dengan
(8)

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Preprocessing
Dalam  preprocessing  akan  menggunakan  formula  atau  rumus  (2).  Maka  akan dalam perhitungan pertama akan disebut Iterasi I.
Penelitian  ini  merujuk  pada  suatu  jurnal,  yang  mengatakan  bahwa  setiap  role game moba selalu ada karakter yang paling banyak dipilih.
Tabel 3.  Pemilihan Data pada karakter wild rift berdasarkan pick terbanyak dalam setiap role.
No Nama Karakter Hp Mana  Att Dmg Att Range Armor Magic Armor Hp Regen Mana Regen Atk Speed Move Speed 1 BRAUM 610 300 58 1,25  52 43 9 12 0,8 300 2 DARIUS 610 345 70 1,75  45 38 8 9 0,73  340 3 AHRI 530 435 52 5,5 30 30 8 18 0,75  330 4 LEE SIN 670 200 64 1,25  35 38 11 50 0,8 345 5 VARUS 530 390 58 5,75  35 30 6 12 0,75  330
Pada  tabel  3  menunjukkan  centroid  awal  yang  akan  digunakan  untuk perhitungan cluster .
Tabel 4.  Tabel Hasil Iterasi 1 pada seluruh karakter Wild Rift.
Data Ke-i Daftar Anggota Klaster Hp Mana  Att Dmg Att Range Armor Magic Armor Hp Regen Mana Regen Atk Speed Move Speed 4 1 610 645 58 1,25  47 43 9 12 0,8 330 9 1 650 300 58 1,25  52 43 9 12 0,8 325
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
11 1 610 300 58 1,25  52 43 9 12 0,8 300 16 1 570 435 52 1,5 40 38 9 12 0,8 345 19 1 660 390 58 1,25  40 38 9 12 0,8 340 …. …. … … … … … … … … … … 15 2 610 345 70 1,75  45 38 8 9 0,73  340 23 2 660 345 58 1,75  30 38 8 18 0,8 335 25 2 670 0 64 1,75  45 38 8 0 0,8 340 28 2 680 345 64 2 40 38 9 15 0,8 340 32 2 660 345 52 1,25  45 35 8 9 0,91  335 …. …. … … … … … … … … … … 1 3 530 435 52 5,5 30 30 8 18 0,75  330 6 3 530 435 52 6,25  30 30 8 12 0,75  330 8 3 570 435 52 5,5 33 31 9 10 0,75  325 10 3 530 435 58 5,5 30 30 8 12 0,75  340 14 3 620 435 52 5,5 35 30 6 9 0,75  325 …. …. … … … … … … … … … … 2 4 620 200 64 1,25  30 38 9 50 0,8 345 5 4 700 390 52 1,25  35 38 9 15 0,8 335 13 4 650 390 58 1,25  40 38 11 15 0,8 340 17 4 650 0 58 1,25  35 38 21 0 0,8 345 20 4 570 345 64 1,25  45 38 11 15 0,8 335 …. …. … … … … … … … … … … 3 5 620 390 52 5 35 30 9 15 0,7 340 7 5 620 345 58 6 35 30 6 9 0,75  325 12 5 620 345 58 6,5 35 30 6 12 0,75  325 21 5 590 390 58 5,5 30 30 6 9 0,75  325 33 5 620 390 60 5,5 35 30 6 9 0,66  330
Pada  Tabel  4  menunjukkan  pada  hasil  iterasi  1  bahwa  banyak  data  ke-i  sudah memiliki kelompok klaster sementara. Sebanyak 5 klaster sudah peneliti tentukan yang berisi  klaster  pertama  adalah  karakter  bertipe  Support,  klaster  kedua  bertipe  Baron Lane,  klaster  ketiga  bertipe  Mid  Lane,  klaster  keempat  bertipe  Jungle,  dan  klaster kelima  bertipe  Marksman.  Untuk  jumlah  anggotanya  pada  klaster  pertama  terhitung sebanyak 15 data , di klaster kedua terhitung sebanyak 9 data, di klaster ketiga terhitung sebanyak 26 data, di klaster keempat terhitung sebanyak 22 data, dan di klaster kelima terhitung sebanyak 14 data. Iterasi akan dilanjutkan menggunakan modus yang didapat dari centroid baru.
Penghitungan bisa dikatakan selesai apabila tidak ada anggota yang berubah atau berpindah pada klaster lain.
Tabel 5.  Tabel Hasil Iterasi 4 pada seluruh karakter Wild Rift.
Data Ke-i Daftar Anggota Klaster Hp Mana  Att Dmg Att Range Armor Magic Armor Hp Regen Mana Regen Atk Speed Move Speed 4 1 610 645 58 1,25  47 43 9 12 0,8 330 9 1 650 300 58 1,25  52 43 9 12 0,8 325 11 1 610 300 58 1,25  52 43 9 12 0,8 300 16 1 570 435 52 1,5 40 38 9 12 0,8 345 17 1 650 0 58 1,25  35 38 21 0 0,8 345 …. …. … … … … … … … … … … 15 2 610 345 70 1,75  45 38 8 9 0,73  340 20 2 570 345 64 1,25  45 38 11 15 0,8 335 23 2 660 345 58 1,75  30 38 8 18 0,8 335 25 2 670 0 64 1,75  45 38 8 0 0,8 340 28 2 680 345 64 2 40 38 9 15 0,8 340 …. …. … … … … … … … … … … 1 3 530 435 52 5,5 30 30 8 18 0,75  330 6 3 530 435 52 6,25  30 30 8 12 0,75  330
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
8 3 570 435 52 5,5 33 31 9 10 0,75  325 10 3 530 435 58 5,5 30 30 8 12 0,75  340 18 3 660 480 70 5,5 35 30 8 15 0,75  330 …. …. … … … … … … … … … … 2 4 620 200 64 1,25  30 38 9 50 0,8 345 5 4 700 390 52 1,25  35 38 9 15 0,8 335 13 4 650 390 58 1,25  40 38 11 15 0,8 340 26 4 700 390 70 1,25  40 38 6 15 0,8 330 31 4 650 390 64 1,25  40 38 12 12 0,73  345 …. …. … … … … … … … … … … 3 5 620 390 52 5 35 30 9 15 0,7 340 7 5 620 345 58 6 35 30 6 9 0,75  325 12 5 620 345 58 6,5 35 30 6 12 0,75  325 14 5 620 435 52 5,5 35 30 6 9 0,75  325 21 5 590 390 58 5,5 30 30 6 9 0,75  325
Pada  tabel  5  menunjukkan  iterasi  selesai  dikarenakan  tidak  adanya  perubahan yang berbeda di iterasi ke 3. Dengan anggota klaster pertama sebanyak 24 data, anggota klaster kedua sebanyak 12 data, anggota klaster ketiga sebanyak 20 data, anggota klaster keempat sebanyak 15 data, dan anggota klaster kelima sebanyak 15 data.
Menurut  jurnal  (Septiani,  Fauzan,  and  Huda  2022)  untuk  menyamaratakan perhitungan attribut maka nilai harus di ubah ke desimal berikut formulanya :
(9)
Berdasarkan rumus (9) maka diperoleh hasil perhitungan pada tabel 6.
Tabel 6.  Tabel Hasil normalisasi pada seluruh karakter.
Data Ke-i Daftar  Anggota Klaster Hp Mana  Att Dmg Att Range Armor  MagicA rmor Hp Regen Mana Regen Atk Speed Move Speed 4 1 0,471  1,000  0,500  0,000  0,773  1,000  0,200  0,240  0,439  0,526 9 1 0,706  0,465  0,500  0,000  1,000  1,000  0,200  0,240  0,439  0,439 11 1 0,471  0,465  0,500  0,000  1,000  1,000  0,200  0,240  0,439  0,000 16 1 0,235  0,674  0,250  0,048  0,455  0,615  0,200  0,240  0,439  0,789 17 1 0,706  0,000  0,500  0,000  0,227  0,615  1,000  0,000  0,439  0,789 …. …. … … … … … … … … … … 15 2 0,471  0,535  1,000  0,095  0,682  0,615  0,133  0,180  0,268  0,702 20 2 0,235  0,535  0,750  0,000  0,682  0,615  0,333  0,300  0,439  0,614 23 2 0,765  0,535  0,500  0,095  0,000  0,615  0,133  0,360  0,439  0,614 25 2 0,824  0,000  0,750  0,095  0,682  0,615  0,133  0,000  0,439  0,702 28 2 0,882  0,535  0,750  0,143  0,455  0,615  0,200  0,300  0,439  0,702 …. …. … … … … … … … … … … 1 3 0,000  0,674  0,250  0,810  0,000  0,000  0,133  0,360  0,317  0,526 6 3 0,000  0,674  0,250  0,952  0,000  0,000  0,133  0,240  0,317  0,526 8 3 0,235  0,674  0,250  0,810  0,136  0,077  0,200  0,200  0,317  0,439 10 3 0,000  0,674  0,500  0,810  0,000  0,000  0,133  0,240  0,317  0,702 18 3 0,765  0,744  1,000  0,810  0,227  0,000  0,133  0,300  0,317  0,526 …. …. … … … … … … … … … … 2 4 0,529  0,310  0,750  0,000  0,000  0,615  0,200  1,000  0,439  0,789 5 4 1,000  0,605  0,250  0,000  0,227  0,615  0,200  0,300  0,439  0,614 13 4 0,706  0,605  0,500  0,000  0,455  0,615  0,333  0,300  0,439  0,702 26 4 1,000  0,605  1,000  0,000  0,455  0,615  0,000  0,300  0,439  0,526 31 4 0,706  0,605  0,750  0,000  0,455  0,615  0,400  0,240  0,268  0,789 …. …. … … … … … … … … … … 3 5 0,529  0,605  0,250  0,714  0,227  0,000  0,200  0,300  0,195  0,702 7 5 0,529  0,535  0,500  0,905  0,227  0,000  0,000  0,180  0,317  0,439
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
12 5 0,529  0,535  0,500  1,000  0,227  0,000  0,000  0,240  0,317  0,439 14 5 0,529  0,674  0,250  0,810  0,227  0,000  0,000  0,180  0,317  0,439 21 5 0,353  0,605  0,500  0,810  0,000  0,000  0,000  0,180  0,317  0,439
Pada tabel 6 menunjukkan hasil dari penyamarataan nilai pada attribut karakter.

## 4.2. Perhitungan Validasi Menggunakan Davies Bouldin Index
Menurut  jurnal  (Az-zahra  et  al.  2021),  penentuan cluster yang  optimal  ketika menggunakan validasi  Davies Bouldin Index adalah K  = 2.  Jadi  dengan menggunakan rumus (8) akan dilakukan penghitungan centroid sementara dengan 2 kali iterasi.
A. Tentukan centroid klaster 1 untuk iterasi 1 dan klaster 2 untuk iterasi 2.
Tabel 7.  Centroid Acak Data  Ke- i Daftar  Anggota Klaster Hp Mana  Att Dmg Att Range Armor  MagicA rmor Hp Regen Mana Regen Atk Speed Move Speed 1 1 0,000  0,674  0,250  0,810  0,000  0,000  0,133  0,360  0,317  0,526 2 1 0,529  0,310  0,750  0,000  0,000  0,615  0,200  1,000  0,439  0,789 85 2 1,000  0,310  0,750  0,000  0,227  0,615  0,200  1,000  0,439  0,789 86 2 0,235  0,674  0,250  0,810  0,000  0,000  0,133  0,240  0,317  0,526
B.  Hitung  jarak  masing-masing  anggota  klaster  terhadap  centroid  masing-masing klaster.
Tabel 8.  Tabel Hasil Iterasi 1 pada anggota claster dengan klaster 1.
Data Ke Daftar Anggota Klaster C1 C2 Jarak Terdekat 1 1 0 1,481626433  0 3 1 1,481626433  0 0 6 1 0,632109757  1,354441547  0,632109757 7 1 1,635881815  1,390626386  1,390626386 …. …. … … … 2 2 1,481626433  0 0 4 2 0,632109757  1,354441547  0,632109757 5 2 1,635881815  1,390626386  1,390626386 9 2 1,456419799  1,063324274  1,063324274 Jumlah Kedekatan 71,78499787
Pada  tabel  8  menunjukkan  hasil  iterasi  1  anggota  klaster  1  dan  2  memiliki jumlah nilai kedekatan sebanyak  71.784.
Tabel 9.  Tabel Hasil Iterasi 2 pada anggota claster dengan klaster 2.
Data Ke Daftar Anggota Klaster C1 C2 Jarak Terdekat 2 1 0,522595618  1,472903684  0,522595618 4 1 1,382415125  1,579752939  1,382415125 5 1 0,926041215  1,306113976  0,926041215 9 1 1,272318138  1,734964198  1,272318138
…. …. … … … 1 2 1,722380029  0,264127473  0,264127473 3 2 1,41573737  0,453642061  0,453642061 6 2 1,840188481  0,275266208  0,275266208 7 2 1,543428116  0,508203517  0,508203517 Jumlah Kedekatan 67,64240334
Pada  tabel  9  menunjukkan  hasil  iterasi  ke  2  anggota  klaster  1  dan  2  memiliki jumlah nilai kedekatan sebanyak 67.642.
C. Hitung ukuran kemiripan antara klaster 1 dan klaster 2
(10)
Gambar 1. Hasil dari total ukuran kemiripan antara klaster 1 dan 2

## D. Matriks R
Tabel 9.  Hasil Matriks 2x2.
Centroid Klaster 1 2 1 0 2.0710 2 2.0710 0

## E. Menghitung Davies Bouldin Index
Hasil perhitungan  DBI adalah 2.0710  yang didapatkan dari R = ½ x (2.0710 + 2.0710). Sehingga di dapati hasil yang sama diantara lainnya.
Tabel 10.  Hasil 5 Cluster nilai DBI.
K DBI 1 (Support) 1.2566 2 (Baron Lane) 1.3904 3 (Mid Lane) 1.0624 4 (Jungle) 1.3208 5 (Marksman) 0.8200
Pada  tabel  10  dapat  dilihat  bahwa  DBI  terkecil  dimiliki  oleh  k=5  yaitu marksman dengan nilai sebesar 0.8200.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  algoritma  K-Modes  merupakan  algoritma  dengan  metode  partisi clustering dengan  tujuan  untuk  mengelompokkan  data  menjadi  klaster.  Hasil pengelompokkan  menggunakan  algoritma  k-modes  untuk  analisis  karakter  game  wild rift  yang  berjumlah  sebanyak  86  karakter  dan  terdiri  atas  10  attribut,  bisa  dilihat  pada tabel  5  data  diolah  menggunakan  algoritma  k-modes  clustering.  Berdasarkan  hasil analisis penelitian ini dapat disimpulkan bahwa hasil cluster yang lebih  optimal dalam mengelompokkan  karakter-karakter  pada  wild  rift.  Dari  hasil  evaluasi  menggunakan
DBI  menunjukkan  klaster  5  memiliki  nilai  terkecil  dan  optimal  dengan  nilai  sebesar 0,8200  karakter dari  marksman  mendapatkan  hasil  yang  sering  dipilih  oleh  pemain, diikuti  oleh  mid  lane,  support,  jungle,  dan  baron  lane.  Berdasarkan  hal  tersebut disarankan bagi  pemain  untuk  mempelajari karakter marksman ataupun  mid lane yang paling  sering  dipilih  terbanyak  kedua  sehingga  memperbanyak  kesempatan  menang pada tiap pertandingan.

## Daftar Pustaka
A’yun,  Qurrota,  Wiguna  Yanas  Arifandi,  and  Hanik  Muhimatul  Mukharomah.  2022. “Penerapan  Data  Mining  Terhadap  Efek  Samping  Pasca  Vaksinasi  Covid-19 Menggunakan  Algoritma  K-Modes  Clustering.” G-Tech:  Jurnal  Teknologi Terapan 6(1): 32–38.
Az-zahra, Alyeska Astri et al. 2021. “Penerapan Algoritma K-Modes Clustering Dengan Validasi  Davies  Bouldin  Index  Pada  Pengelompokkan  Tingkat  Minat  Belanja Online Di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.” Jurnal MSA ( Matematika dan Statistika serta Aplikasinya ) 9(1): 24. Buulolo, Efori. 2020. Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish. Fadillah, Adam Achmad et al. 2022. “KONSEP DIRI PELAKU TRASH-TALKING DI GAME LEAGUE OF LEGEND : WILDRIFT.”
Gustientiedina,  Gustientiedina,  M.  Hasmil  Adiya,  and  Yenny  Desnelita.  2019. “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan.” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi 5(1): 17–24.
Ho,  Savannah,  and  Leo  Faria.  2021.  “DEV:  WILD  RIFT  ESPORTS.” wildrift.leagueoflegend.com . https://wildrift.leagueoflegends.com/id- id/news/dev/dev-wild-rift-esports/ (August 30, 2022).
Mamduh,  Naufal.  2021.  “Jenis-Jenis  Game  Populer,  Kelebihan  Dan  Kekurangannya.” telset.id .  https://telset.id/games/jenis-jenis-game-kelebihan-kekuranganya/  (August 29, 2022).
Mustofa,  Mustofa.  2019.  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Karakter Permainan Multiplayer Online Battle Arena.” Jurnal Informatika 6(2): 246–54.
Raffi  Danendra  Athallah,  Ahmad  Arrio  Irawan,  Laras  Elza  Devila,  Saifur  Rohman Cholil.  2022.  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk  Menganalisa  Pemain Video Game Mobile Legend Untuk Mengetahui Tipe Hero Dan Role Yang Sering Digunakan.” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) 6(3): 261–68. Sagara, Satria, and Achmad Mujab Masykur. 2018. “Gambaran Online Gamer.” Empati 7(2): 418–24.
Septiani,  Ike  Wahyu,  Abd.  Charis  Fauzan,  and  Muhamat  Maariful  Huda.  2022. “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  Dengan  Evaluasi  Davies-Bouldin-Index Untuk  Klasterisasi  Harapan  Hidup  Pasca  Operasi  Pada  Pasien  Penderita  Kanker Paru-Paru.” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) 3(4): 556. Takur,  Tupac.  2022.  “Sejarah  Game  Dan  Perkembangannya  Hingga  Sekarang.”
sobatgame.com . https://sobatgame.com/sejarah-game/ (August 29, 2022). Yogatama,  I  Ketut  Sidharta,  Agi  Putra  Kharisma,  and  Lutfi  Fanani.  2019.  “Analisis Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Minat Pemain Dalam Permainan MOBA ( Studi Kasus :  Mobile  Legends :  Bang-Bang !).” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer 3(3):  2558–66.  https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4742.