## OPTIMALISASI PERBANDINGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS DAN DECISION TREE UNTUK PREDIKSI KEMENANGAN DI MPL SEASON 13 MOBILE LEGEND
Fransiskus Xaverius Kati Lile, Imam Suharjo Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Jembatan Merah No. 84C Gejayan, Yogyakarta, Indonesia 201110023@student.mercubuana-yogya.ac.id

## ABSTRAK
Mobile Legends: Bang Bang adalah permainan video seluler ber-genre multiplayer online battle arena yang populer di Asia Tenggara, dengan turnamen seperti Mobile Legends Professional League (MPL) menjadi sangat kompetitif.  Musim  13,  sebuah  kompetisi  besar,  menekankan  strategi  kompleks  dan  pengembangan  meta permainan yang dinamis. Prediksi hasil MPL sangat penting bagi para pemain, analis, dan pemain yang tertarik untuk memahami dinamika persaingan[1]. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan dan membandingkan kinerja algoritma k-Nearest Neighbors (k-NN) dan Decision Tree dalam memprediksi hasil pertandingan di MPL Season  13  Mobile  Legends.  Metode  CRISP-DM  digunakan  untuk  mengelola  proses  dari  pemahaman  bisnis hingga  penerapan  model  prediksi,  dengan  evaluasi  menggunakan  metrik  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  k-NN  dengan  parameter  K=5  mencapai  akurasi  75%  dan  tingkat kesalahan  25%,  sementara  Decision  Tree  mencapai  akurasi  50%  dengan  tingkat  kesalahan  yang  sama. Implementasi  kedua  algoritma  menunjukkan  adaptasi  yang  signifikan  terhadap  variasi  data  pertandingan. Penelitian  ini  tidak  hanya  memberikan  wawasan  strategis  bagi  tim  dalam  kompetisi,  tetapi  juga  menunjukkan aplikasi praktis dari machine learning dalam menganalisis esports secara mendalam.
Kata kunci:  MobileLegends,MPL,KNN ,DecisionTree,Prediksi Kemenanga

## 1. PENDAHULUAN
Mobile  Premier  League  (MPL)  Season  13  telah menjadi  platform  utama  untuk  kompetisi  eSports, khususnya dalam game Mobile Legends: Bang Bang. MPL  merupakan  liga  profesional  yang  menyatukan tim-tim  terbaik  di  Indonesia  untuk  bersaing  dalam turnamen  yang  intens  dan  penuh  strategi.  Dalam konteks esports, kemampuan untuk memprediksi hasil pertandingan  tidak  hanya  penting  bagi  tim  yang bertanding tetapi  juga  menarik  minat penggemar  dan analis olahraga. Prediksi yang akurat dapat memberikan keunggulan kompetitif dengan membantu  tim  mengembangkan  strategi  yang  lebih efektif  dan  adaptif[2].  Penelitian  terkait  prediksi kemenangan  dalam  eSports  telah  memanfaatkan berbagai teknik machine learning. Algoritma seperti k- Nearest  Neighbors  (k-NN)  dan  Decision  Tree  sering digunakan  karena  kemampuannya  dalam  menangani data  yang  kompleks  dan  beragam.  K-NN  dikenal karena  kesederhanaan  dan  efektivitasnya  dalam mencari  pola  berdasarkan  kedekatan  data,  sementara Decision  Tree  terkenal  dengan  interpretasi  yang mudah  dipahami  melalui  representasi  grafis  dari keputusan  yang  dibuat  berdasarkan  fitur  yang dipilih[3].  Meskipun  ada  berbagai  pendekatan  dalam menganalisis  data  pertandingan  untuk  memprediksi hasilnya,  belum  ada  konsensus  yang  jelas  tentang algoritma  mana  yang  lebih  optimal  untuk  kasus spesifik ini. Ada kebutuhan untuk membandingkan[1]. kinerja  k-NN  dan  Decision  Tree  dalam  konteks prediksi  kemenangan  di  MPL  Season  13  Mobile Legends  untuk  menentukan  metode  yang  paling efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan
dan  membandingkan  kinerja  algoritma  k-Nearest Neighbors  (k-NN)  dan  Decision  Tree  dalam memprediksi  kemenangan  tim  di  MPL  Season  13 Mobile  Legends.  Fokus  utama  penelitian  ini  adalah untuk  menilai  akurasi  dan  efisiensi  prediksi  yang dihasilkan oleh kedua algoritma[4].
Algoritma  k-Nearest  Neighbors  (k-NN)  adalah metode  klasifikasi  yang  sederhana  namun  kuat  yang bekerja  berdasarkan  kedekatan  data.  Penelitian sebelumnya  menunjukkan  bahwa  k-NN  dapat memberikan  hasil  yang  baik  dalam  berbagai  aplikasi termasuk  pengenalan  pola  dan  klasifikasi  data. Decision  Tree  menggunakan  struktur  pohon  untuk membuat  keputusan  berdasarkan  fitur-fitur  data. Algoritma  ini  populer  karena  kemampuannya memberikan  visualisasi  yang  jelas  dari  proses pengambilan keputusan, yang memudahkan interpretasi  hasil  oleh  manusia.  Cross-Industry Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM) adalah  metodologi  yang  banyak  digunakan  dalam proyek-proyek  data  mining  dan  analisis  data. Kerangka  kerja  ini  menyediakan  struktur  yang  jelas untuk  proyek  analisis  data  dari  pemahaman  bisnis hingga implementasi model.[5]
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan manfaat sebagai berikut: bagi tim eSports, menyediakan wawasan tentang  metode prediksi  yang paling  efektif  untuk  meningkatkan  strategi  dan performa tim; bagi pengembang algoritma, menyediakan evaluasi empiris dari dua algoritma yang berbeda  dalam  konteks  yang  spesifik;  dan  bagi komunitas  eSports,  menambah  pengetahuan  tentang bagaimana  analisis  data  dapat  digunakan  untuk
meningkatkan pengalaman dan keterlibatan penonton. Penelitian  ini  diharapkan  menghasilkan  evaluasi kinerja  k-NN  dan  Decision  Tree  dalam  memprediksi kemenangan  tim  di  MPL  Season  13,  identifikasi algoritma yang lebih efektif dan efisien dalam konteks data MPL Season 13, serta panduan bagi tim eSports untuk menggunakan hasil prediksi dalam mengembangkan  strategi  pertandingan  yang  lebih baik.  Dengan  latar  belakang  dan  kajian  literatur  ini, penelitian  akan  melanjutkan  ke  bagian  metodologi untuk menjelaskan secara rinci bagaimana eksperimen dan analisis data akan dilakukan[6].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. K-Nearest Neighbors (KNN)
k-Nearest  Neighbors  (KNN)  adalah  salah  satu algoritma pembelajaran  mesin  yang paling sederhana dan  efektif  untuk  masalah  klasifikasi  dan  regresi. Algoritma ini bekerja berdasarkan prinsip bahwa objek yang  serupa  berada  dalam  kedekatan  yang  sama  di ruang  fitur  multidimensi.  Proses  kNN  melibatkan penyimpanan  seluruh  dataset  pelatihan  dan,  ketika data  baru  datang,  menghitung  jarak  antara  data  baru tersebut  dengan  semua  data  yang  ada  dalam  dataset. Kemudian,  data  baru  tersebut  diklasifikasikan berdasarkan  mayoritas  kelas  dari  k  tetangga terdekatnya.[7]
Dalam  jurnal  berjudul  "Pengklasifikasian  Grade Telur  Ayam  Negeri  menggunakan  Klasifikasi  K- Nearest  Neighbor  berbasis  Android"  karya  Nur Ibrahim,  Tasya  Fikriyah  Bacheramsyah,  Bambang Hidayat,  dan  Sjafril  Darana,penelitian  ini  bertujuan untuk  mengembangkan  sistem  klasifikasi  grade  telur ayam  negeri  berbasis  Android  menggunakan  metode k-Nearest  Neighbor  (KNN)  yang  dapat  digunakan secara  praktis  oleh  masyarakat  di  lapangan.  Dalam penelitian  ini,  sistem  yang  dihasilkan  mampu mengklasifikasikan grade telur dengan tingkat akurasi sebesar  80%  menggunakan  parameter  layer  4 (grayscale),  metode  penghitungan  jarak  cosine,  dan nilai k=1, dimana jumlah tetangga yang dibandingkan pada algoritma KNN adalah satu[7]

## 2.2. Decision Tree
Decision  Tree  adalah  salah  satu  algoritma machine  learning  yang  masuk  dalam  kategori supervised learning, digunakan untuk tugas klasifikasi dan  regresi.  Algoritma  ini  bekerja  dengan  memecah dataset  menjadi  subset  yang  lebih  kecil  berdasarkan fitur yang paling signifikan dalam memprediksi label target. Model decision tree dihasilkan dari pembelajaran  data  latih  dan  berfungsi  dengan membagi  data  menjadi  simpul  (nodes)  dan  cabang (branches)  yang  merepresentasikan  keputusan  dan kemungkinan  hasil.  Salah  satu  contoh  algoritma decision  tree  yang  populer  adalah  C4.5,  yang digunakan untuk mengklasifikasikan data curah hujan berdasarkan  variabel  seperti  suhu,  kelembaban,  lama penyinaran, dan kecepatan angin. Tujuan penggunaan decision  tree  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh
Arif  et  adalah  untuk  memperkirakan  curah  hujan dengan menggunakan metode data mining yang efektif dan  akurat.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa algoritma  C4.5  mampu  memberikan  hasil  prediksi terbaik  dengan  akurasi  sebesar  88,03%  dan  tingkat kesalahan  sebesar  11,97%,  mengalahkan  metode lainnya seperti k-Nearest Neighbors (kNN) dan Naïve Bayes dalam hal estimasi curah hujan[4]

## 2.3. CRISP-DM
CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) merupakan metodologi yang digunakan secara  luas dalam proses pengembangan data  mining dan  analitik.  Metode  ini  pertama  kali  diperkenalkan pada tahun 1996 oleh tim peneliti dari NCR, Daimler- Benz, dan OHRA dalam sebuah jurnal yang bertujuan untuk menetapkan kerangka kerja umum dalam proyek data mining  lintas  industri,  yang dapat  meningkatkan efisiensi dan kualitas proyek data mining. CRISP-DM terdiri dari enam fase, yaitu: Business Understanding, Data  Understanding,  Data  Preparation,  Modeling, Evaluation,  dan  Deployment.  Setiap  fase  dirancang untuk  memastikan  pemahaman  yang  mendalam terhadap data, model yang digunakan, serta hasil yang diharapkan dari proses analisis. Dalam jurnal "Prediksi Tingkat  Kemenangan  Mobile  Legends  Profesional League  Indonesia  Season  9  Dengan  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes"  oleh  Samuel  Bayulianto, Intan  Purnamasari,  dan  Mohamad  Jajuli[6],  metode CRISP-DM diterapkan untuk merancang dan mengembangkan model prediksi kemenangan pertandingan  Mobile  Legends  dengan  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes.  Penelitian  ini  menunjukkan bahwa  CRISP-DM  sangat  efektif  dalam  menangani proses  data  mining  secara  sistematis,  mulai  dari pemahaman  bisnis  hingga  penerapan  model  yang menghasilkan  nilai  akurasi,  presisi,  dan  recall  yang tinggi.[6]

## 2.4. Rapid Miner
RapidMiner  adalah  alat  yang  sangat  populer  di kalangan ahli data karena menyediakan platform yang intuitif dan efisien untuk analisis data dan pembuatan model  prediktif.  Menurut  artikel  yang  ditulis  oleh Reyvan  Maulid  pada  7  Januari  2023  di  DQLab, RapidMiner memungkinkan pengguna untuk melakukan  berbagai  tahap  analisis  data  secara  visual tanpa  memerlukan  banyak  penulisan  kode,  yang mencakup  pengumpulan  data,  pembersihan,  hingga pembangunan dan evaluasi model. Alat ini mendukung berbagai format data dan integrasi dengan bahasa  pemrograman seperti Python dan R, sehingga memperluas  kemampuan  analisisnya.  Keunggulan utama  RapidMiner  terletak  pada  kemampuannya untuk  memudahkan  proses  analisis  data  dengan pendekatan  drag-and-drop,  membuatnya  menjadi pilihan utama bagi banyak profesional di bidang data science.[8]

## 2.5. Perbandingan Metode
Penelitian  oleh  Putri  et  al  berjudul  "Klasifikasi Menentukan Jadwal Kerja Data Karyawan" bertujuan untuk  membandingkan  dua  metode  klasifikasi,  yaitu algoritma C4.5 dan K-nearest Neighbor (KNN). Studi ini  menemukan  bahwa  algoritma  C4.5  mencapai akurasi  sebesar  54%,  sedangkan  KNN  hanya menghasilkan  akurasi  sebesar  16%.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  melibatkan  501  data karyawan dengan atribut seperti umur, jenis kelamin, pendidikan,  posisi,  dan  jadwal  kerja.  Metode  C4.5 menunjukkan kelebihan dalam mengolah data numerik dan  diskret  serta  menghasilkan  aturan  yang  mudah diinterpretasikan,  sedangkan  KNN  lebih  efektif  pada data  yang  cukup  besar  namun  kurang  efektif  untuk data dengan banyak kelas [9]

## 2.6. Mobile legend
Mobile Legends Bang-Bang (MLBB) dirilis oleh Moonton pada tahun 2016 di mana pada awal perilisan sampai saat ini game MLBB cukup sukses di pasaran dan menjadi game diurutan pertama pada top charts  Playstore  ditandai  dengan  angka  penginstalan mencapai lebih dari 500 juta pada tahun 2023. [6]
Penelitian  oleh  Octarizal  Kristanto  dan  Pulung Nurtantio  Andono  dalam  jurnal  "Meta  Insights: Analyzing Hero Performance in Mobile Legends with K-Nearest  Neighbors"  bertujuan  untuk  menganalisis performa  hero  dalam  game  Mobile  Legends menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Penelitian ini memanfaatkan kemampuan KNN untuk mengidentifikasi  pola-pola  kompleks  dalam  dataset yang  besar  dan  multivariat,  seperti  win  rates,  pick rates,  dan  ban  rates  hero.  Melalui  pengumpulan  data yang  menyeluruh  dan  analisis  statistik,  penelitian  ini bertujuan  untuk  memberikan  wawasan  mendalam tentang  dinamika  meta  yang  terus  berkembang, membantu  pemain  dalam  pengambilan  keputusan strategis serta memberikan panduan bagi pengembang game dalam meningkatkan pengalaman bermain[10]

## 2.7. MPL
Mobile  Legends  Professional  League  (MPL) adalah kompetisi bergengsi yang diadakan untuk para pemain  Mobile  Legends:  Bang  Bang  di  berbagai negara.  MPL  menampilkan  pertandingan  antara  tim- tim terbaik yang bersaing dalam rangka memperebutkan  gelar  juara  dan  hadiah  besar. Kompetisi  ini  tidak  hanya  menjadi  ajang  untuk menunjukkan  skill  dan  strategi  terbaik  dalam permainan,  tetapi  juga  menjadi  wadah  bagi  para pemain  profesional  untuk  membangun  karier  mereka dalam industri esports Mobile Legends. Dengan basis penggemar yang besar dan dukungan dari pengembang game,  MPL  menjadi  salah  satu  liga  yang  paling dinantikan dan diikuti oleh komunitas Mobile Legends di seluruh dunia.[2]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  mengambil  pendekatan eksperimental untuk membandingkan kinerja algoritma antara metode K-Nearest Neighbors (KNN) dengan  Decision  Tree  dan  mengunakan  CRISP-DM sebagai alur penelitian dalam memprediksi kemenangan dalam permainan Mobile Legends[5].

## 3.1. Algoritma
Algoritma  KNN  dan  Decision  Tree  akan diimplementasikan  menggunakan  perangkat  lunak RapidMiner.  KNN  akan  dikonfigurasi  dengan parameter  jumlah  tetangga  yang  optimal,  sedangkan Decision  Tree  akan  disesuaikan  dengan  kedalaman dan kriteria pemisahan yang sesuai.
a. KNN
Metode kNN adalah strategi untuk mencari kasus dengan  menghitung  kolelasi  antara  kasus  baru dengan  kasus  lama.  K-nearest  neighbor  (kNN) tegolong  kelompok  instance-based  learning[4]. Rumus metode kNN dapat dilihat dari persamaan
𝑑𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑖𝑎𝑛 ( 𝑥 , 𝑦 ) = √Σ 𝑖 ( 𝑥𝑖 − 𝑖 )2
b. Algoritma Decision Tree Algoritma  Decision  Tree  bisa  dikatakan  adalah pohon keputusan. Pohon keputusan berguna untuk mengekspolarasi  data,  menemukan  tersembunyi antara sejumlah  variable  input dan variable target yang  akan  diuji.  Algoritma  decision  tree  masuk kedalam  supervised  learning.  Sejumlah  data  latih bisa disediakan untuk membangun metode dengan nilai-nilai variabel target[4]. Persamaan (1) adalah rumus information gain
𝐺𝑎𝑖𝑛 ( 𝑆 , ) = ( 𝑆 ) − Σ | 𝑆 | ( 𝑆 ) Keterangan : A : atribut |Sv|   : nilai v untuk jumlah sampel |S| : jumlah sampel untuk data seluruhnya
Entropi  adalah  keberagaman  suatu  data.  Pada persamaan (2) merupakan rumus entropi :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) = −Σ 𝑝𝑙𝑜𝑔 2 𝑝
Dimana : pi = porsi atau rasio antara jumlah sampel kelas i dengan  jumlah semua sampel pada     himpunan data

## 3.2. CRISP-DM
CRISP-DM  adalah  metode  data  mining  standar yang dikembangkan pada tahun 1996 di Eropa CRISP- DM mempunyai 6 langkah proses[11] yaitu:
Gambar 1. Langka-langka CRISP-DM

## a. Business Understanding
Peneliti melakukan Identifikasi masalah dan tujuan yang  ingin  dicapai.  Inti  permasalahan    penelitian ini adi tahap drafpick .  Karena  membutuhkan  tim yang  bagus  untuk  memenangkan  pertandingan. Jadi penulis ingin memprediksi pertandingan MPL Season 13

## b. Data Understanding
Di  tahap  ini,  Peneliti  identifikasi  data.  Tahap  ini bertujuan  untuk  mengumpulkan  data  yang dibutuhkan  pada  penelitian.  Pertandingan  MPL Indonesia  Season  13  menjadi  data  yang  akan digunakan. Dapat dilihat pada Tabel 1. Merupakan dataset  yang  diperoleh  dari  pertandingan  MPL Indonesia  Season  13  dari  Platform  Youtube  dan dataset kagle  dengan total record berjumlah 1871 record. Tabel 1.Dataset MPL S13 TEAM HERO DEFENSE OFFENSE SKILL EFFECT DIFFICULTY KET GEEK HARITH SEDANG KUAT SEDANG SEDANG VICTORY GEEK LING SEDANG KUAT SEDANG SEDANG VICTORY GEEK BARATS SEDANG SEDANG LEMAH LEMAH VICTORY GEEK FARIMAS SEDANG SEDANG SEDANG LEMAH VICTORY GEEK HELCURT SEDANG KUAT KUAT SEDANG VICTORY GEEK BAXIA KUAT SEDANG SEDANG SEDANG VICTORY RRQ MINOTAUR KUAT SEDANG SEDANG LEMAH DEFEAT RRQ ESNERALDA SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT RRQ VALENTINA LEMAH KUAT KUAT KUAT DEFEAT RRQ ROGER SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT GEEK ANGELA SEDANG LEMAH SEDANG SEDANG VICTORY RRQ BAXIA KUAT SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT GEEK HARITH SEDANG KUAT SEDANG SEDANG VICTORY GEEK HELCURT SEDANG KUAT KUAT SEDANG VICTORY RRQ RUBY KUAT SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT RRQ THAMUZ SEDANG KUAT KUAT SEDANG DEFEAT RRQ KARRIE LEMAH KUAT SEDANG SEDANG DEFEAT RRQ LUO YI SEDANG SEDANG KUAT SEDANG DEFEAT RRQ FREDRIN KUAT SEDANG LEMAH SEDANG DEFEAT ….. ……. ……. …….. ……. …… ……..
c. Persiapan Data (Data Preparation
Persiapan seleksi data unutk siap di uji di alogritma Knn dan decision tree.Pada Gambar 2 dataset siap di uji.
Gambar  2.Dataset siap uji
d. Pemodelan (Modeling) Peneliti  melakukan  pengujian  yang  di  jalankan model  knn  dan  decision  tree  .Dan  Hasil  yang  di peroleh dari hasil pertandingan “VICTORY” atau “DEFEAT”
e. Evaluasi (Evaluation)
Pada  tahap  evaluasi,  dilakukan  analisis  terhadap hasil prediksi dari model KNN dan Decision Tree untuk menilai kinerja masing-masing model.
f. Deklarasi Implementasi (Deployment) Pada  tahap  ini,  hasil  implementasi  model  akan didokumentasikan  dalam  bentuk  jurnal  ilmiah. Proses  akhir  yang  mendetail,  yang  menjelaskan metode, hasil, dan temuan dari pemodelan prediksi kemenangan di MPL Season 13 Mobile Legends.
3.3. Confussion Matrix
Confusion  Matrix adalah  tabel  yang  digunakan untuk  menggambarkan  kinerja  model  klasifikasi dengan membandingkan prediksi model terhadap nilai aktual.Dapat dilihat di tabel 2.
Tabel 2 .Confusion Matrix Confussion Matrix Kelas Prediksi Victory Defeat Kelas Asli Victory TP FN Defeat FP TN
Keterangan : TN(True Negative): Jumlah data yang benar diprediksi sebagai Defeat. FP(False Positive)  : Jumlah data yang salah diprediksi sebagai Victory.
FN(False Negative): Jumlah data yang salah diprediksi sebagai Defeat.
TP (True Positive): Jumlah data yang benar diprediksi sebagai Victory.
dengan    persamaan  rumus  rumus  untuk  menghitung nilai accuracy, precision, dan recall :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃

## 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  yg  dilakukan  optimalisasi  dan perbandingan  antara  algoritma  K-Nearest  Neighbors (KNN)  dan  Decision  Tree  untuk  memprediksi kemenangan dalam MPL Season 13 Mobile Legends. Bertujuan memberikan wawasan tentang  pengunaan algoritma KNN dan Decision Tree dalam memprediksi kemenangan di MPL Season 13 .

## 4.1. Penjelasan Data
Pada tahap ini peneliti melakukan pengumpulan data    ,  di  mana  data  yang  relevan  dikumpulkan  dari berbagai sumber untuk membangun dataset yang akan digunakan  dalam  analisis.  Sumber  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  di  dari  dataset  https: https://www.kaggle.com/ dan mereview ulang pertandingan  MPL  Season  13  di  ada  di  platform YouTube.Dapat  di  lihat  di  Tabel  3  .Terdapat  7 parameter  sebagai    penentuan  prediksi  pertandingan yaitu:
Tabel 3 .Parameter Data Ket Type Kategory Tim Nama-nama tim Polynominal Haro Nama-nam hero Polynominal Defense Lemah Sedang Kuat Polynominal Offense Lemah Sedang Kuat Polynominal Skill_effect Lemah Sedang Kuat Polynominal Difficulty Lemah Sedang Kuat Polynominal Ket VICTORY DEFEAT Binominal Label

## 4.2. Data Preparation
Data  yang  diperoleh  dibagi  menjadi  dua  yaitu datatraining dan datatesting. Perbandingan rasio yang dipakai  80%  untuk  datatraining  dan  20%  untuk datatesting.

## a. Datatraining
Datatraining  adalah  data  yang  mempunyai  atribut label,  yang  digunakan  komputer  untuk  mengenal dan memahami data sehingga menghasilkan model . Dapat dilihat pada Tabel 4 merupakan sebuah data yang akan gunakan sebagai datatraining. b. Tabel 4. Datatraining TEAM HERO DEFENSE OFFENSE SKILL EFFECT DIFFICULTY KET GEEK HARITH SEDANG KUAT SEDANG SEDANG VICTORY GEEK LING SEDANG KUAT SEDANG SEDANG VICTORY GEEK BARATS SEDANG SEDANG LEMAH LEMAH VICTORY GEEK FARIMAS SEDANG SEDANG SEDANG LEMAH VICTORY GEEK HELCURT SEDANG KUAT KUAT SEDANG VICTORY GEEK BAXIA KUAT SEDANG SEDANG SEDANG VICTORY RRQ MINOTAUR KUAT SEDANG SEDANG LEMAH DEFEAT RRQ ESNERALDA SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT RRQ VALENTINA LEMAH KUAT KUAT KUAT DEFEAT RRQ ROGER SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT GEEK ANGELA SEDANG LEMAH SEDANG SEDANG VICTORY RRQ BAXIA KUAT SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT GEEK HARITH SEDANG KUAT SEDANG SEDANG VICTORY GEEK HELCURT SEDANG KUAT KUAT SEDANG VICTORY RRQ RUBY KUAT SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT
TEAM HERO DEFENSE OFFENSE SKILL EFFECT DIFFICULTY KET RRQ THAMUZ SEDANG KUAT KUAT SEDANG DEFEAT RRQ KARRIE LEMAH KUAT SEDANG SEDANG DEFEAT RRQ LUO YI SEDANG SEDANG KUAT SEDANG DEFEAT RRQ FREDRIN KUAT SEDANG LEMAH SEDANG DEFEAT ….. ……. ……. …….. ……. …… ……..

## c. Datatesting
Datatesting  adalah  data  yang  mempunyai  atribut label,  yang  digunakan  komputer  untuk  mengenal dan
memahami  data  sehingga  menghasilkan  model  . Dapat dilihat pada Tabel 5 merupakan sebuah data yang akan gunakan sebagai datatesting. Tabel 5.DataTesting TEAM HERO DEFENSE OFFENSE SKILL EFFECT DIFFICULTY KET GEEK VEXANA LEMAH SEDANG KUAT SEDANG VICTORY GEEK RUBY KUAT LEMAH SEDANG SEDANG VICTORY GEEK FREDRIN KUAT LEMAH SEDANG SEDANG VICTORY GEEK KARRIE LEMAH KUAT SEDANG KUAT VICTORY GEEK FLORYN SEDANG LEMAH LEMAH SEDANG VICTORY RRQ ARLOT KUAT SEDANG KUAT SEDANG DEFEAT RRQ YUZHONG KUAT SEDANG KUAT SEDANG DEFEAT RRQ AKAI KUAT SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT RRQ LUO YI LEMAH LEMAH KUAT SEDANG DEFEAT RRQ ROGER SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT TLID BAXIA KUAT SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT TLID GROCK LEMAH SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT TLID KARRIE LEMAH SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT TLID BENEDETA SEDANG SEDANG SEDANG SEDANG DEFEAT …… ……. ……. …….. …….. ……… ………. 4.3. Modeling
Pada  tahap  ini  peneliti  mengimplementasikan mengunakan rapid miner . a. Persiapan Data Data yang sudah dibagi menjadi data training dan data  testing  diimpor  ke  dalam  RapidMiner  ,Dapat  di lihat di Gambar 3.
Gambar  3. Import Data
Setelah  data  di  import  ,Buat  proses  baru  dengan mengklik  “ Blank Process” dapat di lihat di gambar 4.
Gambar  4.Blank process
b. Optimalisasi Algoritma  Knn
Pada  perhitungan accuracy menggunakan  metode perhitungan  K-nearset  Neighbor  diperoleh  hasil akurasi sebesar 75.00% . Dapat dilihat pada Gambar 5, dilakukan  tahapan  perhitungan,dan  pada  gambar  6 merupakan hasil yang di perolehnya.
Gambar  5.Perhitungan KNN dengan Rapid Miner
Gambar  6. Hasil Knn
Dapat dilihat pada Tabel 6, merupakan confussion matrix yang diperoleh.
Tabel 6.Confution Matrix Algoritma  KNN
c. Optimalisasi Algoritma Decision Tree
Pada perhitungan accuracy menggunakan  metode perhitungan  K-nearset  Neighbor  diperoleh  hasil akurasi sebesar 50.00% . Dapat dilihat pada Gambar 7, dilakukan  tahapan  perhitungan,dan  pada  gambar  8 merupakan hasil Decesion tree.
Gambar  7 Perhitungan Decision tree dengan Rapid Miner
Table 7.Confution Matrix Algoritma  Decision tree
Gambar  8.Hasil Decision Tree

## 4.4. Evaluation
a. Algoritma Knn

## Tabel 8.Confution Matrix Algoritma  KNN
Confussion Matrix Kelas Prediksi Victory Defeat Kelas Asli Victory 7 2 Defeat 3 8
Keterangan dari tabel 8: a. Jumlah data awal Victory  dan  diperkirakan Win adalah 7. b. Jumlah data awal Defeat dan diperkirakan Defeat adalah 8. c. Jumlah data awal Victory dan diperkirakan Defeat  adalah 3. d. Jumlah data awal Defeat dan diperkirakan Victory adalah 2
Evaluasi untuk model ini memakai nilai akurasi error. Akurasi dari model yaitu :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 7 + 8 7 + 8 + 3 + 2 = 75% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 𝑒𝑟𝑜𝑟 = 3 + 2 3 + 2 + 7 + 8 = 25% b. Algoritma Decision Tree
Tabel 9. Confution Matrix Decision Tree Confussion Matrix Kelas Prediksi Victory Defeat Kelas Asli Victory 4 4 Defeat 6 6 Keterangan dari tabel 9: a. Jumlah data awal Victory  dan  diperkirakan Win adalah 4.
b. Jumlah data awal Defeat dan diperkirakan
Defeat adalah 6.
c. Jumlah data awal Victory dan diperkirakan Defeat  adalah 6.
d. Jumlah data awal Defeat dan diperkirakan
Victory adalah 4
Evaluasi untuk model ini memakai nilai akurasi error.
Akurasi dari model yaitu :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 4 + 6 4 + 6 + 6 + 4 = 50% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 𝑒𝑟𝑜𝑟 = 6 + 4 6 + 4 + 4 + 6 = 50%
Hasil dari setiap model akan dibandingkan untuk menentukan metode mana yang lebih baik untuk memprediksi metode mana yang baik untuk menentukan kemenangan. Lihat tabel 10
perbandingan untuk masing-masing tabel berikut: Tabel 10 .Nilai Accuracy  Setiap Algoritma Algoritma Accuracy Error Knn ,K=5 75% 25% Decision Tree 50% 50%
Berdasarkan tabel di atas, kita dapat menarik beberapa:
a. Knn (K=5) memiliki nilai accuracy sebesar75%,  yang  berarti  model  ini  dapat memprediksi kemenangan dengan tingkat
keakuratan  75%.  Error-nya  adalah  25%,  yang menunjukkan bahwa model ini salah dalam 25% dari prediksinya.
b. Decision Tree memiliki nilai accuracy sebesar  50%,  yang  berarti  model  ini  dapat memprediksi kemenangan dengan tingkat keakuratan  50%.  Error-nya  adalah  50%,  yang menunjukkan bahwa model ini salah dalam 50% dari prediksinya
Dari hasil di atas, dapat dilihat bahwa Knn (K=5) memiliki  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan Decision Tree dalam memprediksi kemenangan,  karena  memiliki  nilai  accuracy  yang lebih tinggi dan error yang lebih rendah.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil perbandingan menunjukkan bahwa algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  dengan parameter K=5 memiliki tingkat akurasi sebesar 75% dan tingkat kesalahan sebesar 25% dalam memprediksi kemenangan di MPL Season 13 Mobile Legend,  sementara  Decision  Tree  memiliki  tingkat akurasi  sebesar  50%  dan  tingkat  kesalahan  sebesar 50%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa,  dalam  hal  ini, KNN  lebih  unggul  daripada  Decision  Tree  dalam memprediksi  kemenangan.  Secara  umum,  hasil  ini mengindikasikan  bahwa  penerapan  algoritma  KNN mungkin  merupakan  pilihan  yang  lebih  baik  untuk memprediksi kemenangan di MPL Season 13 Mobile Legend.  Meskipun  Decision  Tree  juga  memberikan hasil yang dapat diterima, peningkatan performa dapat dicapai dengan mengubah parameter atau menggunakan  teknik  preprocessing  data  yang  lebih canggih  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi.  Untuk penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  melakukan percobaan  lebih  lanjut  dengan  berbagai  parameter KNN,  seperti  mengubah  nilai  K  atau  menggunakan teknik seleksi fitur. Selain itu, eksplorasi penggunaan ensemble  learning  atau  teknik  machine  learning lainnya  dapat  menjadi  langkah  yang  menarik  dalam konteks  prediksi  kompetisi  permainan  seperti  MPL untuk mengintegrasikan kelebihan dari berbagai jenis algoritma.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Info  Sport,  “Apa  Itu  Mobile  Legends?,” https://kumparan.com/info-sport/apa-itu-mobile- legends-ini-cara-memainkannya- 1w6HO5wK6gh/full.
[2]  kontributor Wikipedia,  “MPL  Indonesia,” https://id.wikipedia.org/wiki/MPL_Indonesia.
[3]  S. Widaningsih, “PERBANDINGAN METODE DATA  MINING  UNTUK  PREDIKSI  NILAI DAN  WAKTU  KELULUSAN  MAHASISWA PRODI  TEKNIK  INFORMATIKA  DENGAN ALGORITMA  C4,5,  NAÏVE  BAYES,  KNN
DAN SVM,” Jurnal Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, Apr. 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[4]  A. Al Arif, M. Firdaus, Y. Maruhawa, S. AMIK Riau,  and  J.  Purwodadi  Panam,  “SENTIMAS: Seminar  Nasional  Penelitian  dan  Pengabdian Masyarakat  Comparison  of  Data  Mining Methods  for  Predition  of  Rainfall  with  C4.5, Naïve Bayes, and KNN Algorithm Perbandingan Metode Data Mining untuk Prediksi Curah Hujan dengan  Algoritma  C4.5,  Naïve  Bayes,  dan KNN.” [Online].
Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas [5]  S.  Amri,  “Information  Science  and  Library Perbandingan Kerangka Model Klasifikasi untuk Pemilihan Metode Kontrasepsi dengan Pendekatan CRIPS-DM Info Artikel
___________________  e-ISSN,”  vol.  1,  no.  1,
pp. 14–23, 2020, doi: 10.26623/jisl.v1i1.
[6]  S.  Bayulianto,  I.  Purnamasari,  and  M.  Jajuli, “PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN
MOBILE
LEGENDS
PROFESIONAL LEAGUE  INDONESIA  SEASON  9  DENGAN
MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,” JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan
Pembelajaran  Informatika) ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 538–550, May 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i2.3562.
[7]  N.  IBRAHIM,  T.  F.  BACHERAMSYAH,  B. HIDAYAT, and S. DARANA,
“Pengklasifikasian  Grade  Telur  Ayam  Negeri menggunakan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor berbasis  Android,” ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  & Teknik  Elektronika ,  vol.  6,  no.  2,  p.  288,  Jul. 2018, doi: 10.26760/elkomika.v6i2.288.
[8]  Reyvan  Maulid,  “RapidMiner :  Tools  Data Science
Andalan
Data Experts,”
https://dqlab.id/rapidminer--tools-data-science- andalan-data-experts.
[9]  S.  Jasmine  Putri,  Q.  Attaqwa,  and  A.  Pratama, “SENTIMAS:  Seminar  Nasional  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat Classification
Determining  Employee  Data  Work  Schedules Using  C4.5  and  K-Nearest  Neighbor  Algorithm
Klasifikasi  Menentukan  Jadwal  Kerja  Data
Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5 dan K- nearest Neighbor.” [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas
[10]  O.  Kristanto,  “Meta  Insights:  Analyzing  Hero Performance in Mobile Legends with K-Nearest Neighbors,” Advance  Sustainable  Science, Engineering  and  Technology ,  vol.  6,  no.  2,  p. 02402016, Apr. 2024, doi: 10.26877/asset.v6i2.18360.
[11]  NICK  HOTZ,  “Apa  itu  CRISP  DM?,” https://www.datascience-pm.com/crisp-dm-2/.