## KLASIFIKASI PEMILIHAN TIPE HERO MOBILE LEGENDS TERHADAP MINAT PEMAIN MENGGUNAKAN ALGORIMA NAIVE BAYES STUDI KASUS: KOMUNITAS GAME MOBILE LEGENDS KOTA CIREBON
Mahfudz Alfudola, Nana Suarna, Irfan Ali Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No.10B, Kota Cirebon, Indonesia apudgue2@gmail. com

## ABSTRAK
Game Mobile Legends adalah game mobile bertema moba (Multiplayer Online Battle Arena) paling popular saat ini, khususnya dikalangan remaja Kota Cirebon. Fokus permasalahan yang diteliti dalam skripsi ini adalah belum adanya klasifikasi data pemilihan tipe hero mobile legends terhadap minat pemain, Pendataan terkait data kuisioner yang diperoleh dari pembagian kuisioner secara online (melalui Google Form), dicatat secara manual menggunakan  Microsoft  Excel.  Identifikasi  data kuisioner  yang  dilakukan  secara  manual  menyebabkan  sering terjadinya ketidakakuratan data yang akan menyita waktu. Metode algoritma Naïve Bayes menunjukkan akurasi dan  kecepatan  yang  tinggi  ketika  diterapkan  pada  database,  Metode  ini  dikenal  memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi dalam perhitungan sederhana. Dari permasalahan tersebut perlu dilakukannya penerapan data mining untuk melakukan analisa prediksi. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui kemampuan algoritma Naive Bayes serta mengetahui  nilai  akurasi,  recall,  presisi,  terbaik  dari  hasil  analisa  prediksi  terhadap  data  kuisioner  dengan membuat  model  prediksi  menggunakan  algortima  Naive  Bayes.  Hasil  dari  prediksi  Nama/Hero  yang  sering digunakan pada dataset kuisioner dengan menggunakan algoritma Naive Bayes pada pengujian confusion matrix ini memperoleh nilai akurasi 40,00%, nilai recall 71.43% dan nilai precision 100.00%.
Kata kunci: Mobile Legends, Naïve Bayes, Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Game  Mobile  Legends  adalah  game  mobile bertema  moba  ( Multiplayer  Online  Battle  Arena ) paling  popular  saat  ini,  Mobile  Legends  sering mengadakan tournament dengan  total  hadiah  yang memliki nominal yang cukup fantastis [1]. Perkembangan  game  online  di  Indonesia  saat  ini berkembang  cukup  pesat.  Hal  tersebut  tersalurkan melalui berbagai jenis karir atau profesi, seperti Game Developer ,  Game Publisher ,  Profesional Player , Streamer dari sebuah game itu sendiri.
Dalam penelitian ini, yang menjadi fokus penulis adalah  mengklasifikasi  Untuk  mengetahui  klasifikasi data  pemilihan  tipe  hero  mobile  legends  terhadap minat  pemain  [2].  Bersamaan  perkembangan  zaman, permainan game online terus berevolusi.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui klasifikasi  data  pemilihan  tipe  hero  mobile  legends terhadap  minat  pemain  menggunakan  metode algoritma Naïve  Bayes [3].  Sehingga  dengan  data tersebut developer  mobile  legends dapat  menentukan strategi pada setiap update tipe hero yang akan dirilis pada patch berikutnya.
Dengan adanya penelitian ini dapat di tunjukkan bahwa data yang diperoleh nantinya dapat digunakan untuk  membantu  para developer dari  Game  Mobile Legends  untuk  merancang  strategi  peluncuran  hero terbaru untuk menjaga ketertarikan para pemain [4].
2. TINJAUAN PUSTAKA .

## 2.1. Data Mining
Data mining adalah sebuah proses untuk mencari pola ataupun data yang menarik kedalam data terpilih dengan menggunakan teknik ataupun metode tertentu. Metode, Teknik menggunakan algoritma kedalam data mining  sangat  bermacam-macam.  Pemilihan  teknik ataupun  algoritma  yang  tepat  sangat tergantung  pada tujuan  serta  proses  KDD  secara  keseluruhan.  Data mining  disebut  pula  dengan knowledge  discovery  in database (KDD).  Data  Mining  terbagi  menjadi  4 kelompok, yaitu model prediksi ( prediction modelling ),  analisis  kelompok  ( Cluster  analysis ), analisis  asosiasi  ( association  analysis ),  serta  deteksi anomaly ( anomaly detection ) [5].

## 2.2. Mobile Legends
Mobile  Legends  merupakan  game  online berbasis  MOBA  ( Multiplayer  Online  Battle  Arena ), Dalam  game  Mobile  Legends  dapat  membuat  tim dengan   berisikan  5  pemain  untuk  membantu melawan tim 5 pemain lainnya di seluruh dunia secara global di game Mobile Legends [1].

## 2.3. Rapid Miner
RapidMiner  merupakan software  opensource yang  mempunyai  pemecahan  buat  menganalisis penambangan  informasi,  penambangan  bacaan,  serta analitik  prediktif.  RapidMiner  memakai  bermacam metode  deskriptif  serta  prediktif  buat  membagikan pengetahuan  kepada  pengguna  sehingga  mereka  bisa membuat keputusan terbaik [5].

## 2.4. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  suatu  fungsionalitas  data mining yang menghasilkan model untuk memprediksi kelas didalam basis data. Klasifikasi merupakan proses yang  terdiri  dari  dua  tahap  yaitu  tahap  pembelajaran dan tahap pengklasifikasian. Pada tahap pembelajaran, sebuah algoritma klasifikasi akan membangun sebuah model  klasifikasi  dengan  cara  menganalisis  training data.  Tahap  pembelajaran  dapat  juga  dipandang sebagai  tahap  pembentukan  fungsi  atau  pemetaan Y=F(X)  dimana  Y  adalah  hasil  prediksi  kelas  dan  X adalah tuple yang ingin diprediksi kelasnya [6].

## 2.5. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah tabel yang menjelaskan hasil  klasifikasi  dari  jumlah  data  uji  yang  benar  dan jumlah data uji yang salah [7].  Parameter yang ada di dalam Confusion matrix diantaranya yaitu:
Tabel 1. Confusion matrix Parameter Keterangan TP ( True Positive ) Merupakan data positif yang diprediksi benar. TN ( True Negative ) Merupakan data negatif yang diprediksi benar. FP ( False Positive ) Merupakan data negatif namun diprediksi sebagai data positif. FN ( False Negative )
Merupakan data positif namun diprediksi sebagai data negatif.
Rumus matematika Confusion matrix untuk menghitung nilai Accuracy , Precision , dan Recall , yaitu:
Accuracy =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  Penelitian  yang  digunakan  adalah metode  kuantitatif.  dengan  menggunakan  metode eksperimen  yang  dimana  penelitian  ini  untuk melakukan  uji  coba  terhadap  variabel  dataset  yang akan  dilakukan  penelitian  guna  menerima  informasi yang  diinginkan  [8].  Metode  kuantitatif  ini  diklaim karena menyajikan sebuah informasi penelitian secara numerik  pada  analisisnya,  menggunakan  melakukan penelitian  kuantitatif  rata-rata  di  sampel  yg  diambil random,  konklusi  penelitian  dapat  digeneralisasikan ke  populasi  sampel  di  penelitian  ini  [8],  peneliti memakai  jenis  penelitian  secara  kuantitatif  dengan metode algoritma Naïve Bayes . Proses penelitian yang dilakukan  dalam  metode  tersebut  yg  dimulai  berasal input, proses, dan output.

## 3.1. Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan data kuisioner pemain berdasarkan  Nama,  Jenis  Kelamin,  Umur,  Tipe  Hero yang sering digunakan, Rata-rata winrate akun, Jumlah
total  match pada akun, Jumlah  total MVP  pada akun anda  data  tersebut  didapat  berdasarkan  angket kuisioner  dikomunitas  game  mobile  legends  kota Cirebon.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  menggunakan  data kuisioner adalah langkah yang dilakukan oleh peneliti untuk  memperoleh  data  pemain,  Dalam  tahap  ini dimulai  dengan  membuat  beberapa  pertanyaan  yang ada  kaitannya  dengan  Mobile  Legends,  setelah membuat pertanyaan kemudian peneliti menyebarkan link [9]  yang  akan  mengarahkan  para  pemain  Mobile Legends untuk mengisi Google Form tersebut. Setelah peneliti mendapatkan jawaban yang peneliti butuhkan dari para pemain Mobile Legends, peneliti mengelompokkan semua jawaban sehingga memudahkan  peneliti  dalam  menentukan  hasil  dari penelitian.

## 3.3. Populasi
Populasi  merupakan  suatu  wilayah  generalisasi yang  terdiri  dari  obyek-objek  atau  subjek  yang memiliki  karakteristik  tertentu  yang  telah  ditetapkan oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan  kemudian  ditarik kesimpulannya  (Ningtyas,  2018).  Populasi  dalam penelitian  ini observasi kepada pemain di  Komunitas Game  Mobile  Legends  Kota  cirebon  yang  berjumlah 300  data  dan  7  atribut  berdasarkan  Nama,  Jenis Kelamin,  Umur,  Tipe  Hero  yang  sering  digunakan, Rata-rata winrate akun, Jumlah total match pada akun, Jumlah total MVP pada akun anda.

## 3.4. Tempat penelitian
Tempat yang dijadikan sebagai objek penelitian yaitu berlokasi di Jl. DR. Sutomo Gg. Cemp. Dalam II No.106,  Pekiringan,  Kec.  Kesambi,  Kota  Cirebon, Jawa Barat 45131.
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## 3.5. Metode Analisa Data
Metode  analisa  data  yang  digunakan  untuk penelitian  ini  yaitu  dengan  pendekatan data  science dengan  tahapan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dalam memprediksi data, Data mining atau yang sering disebut Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)
[10]suatu  proses  penemuan  pengetahuan  yang diterapkan pada database dalam jumlah yang besar.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Dataset diperoleh dengan menggunakan google form untuk  menganalisa  pemilihan  tipe  hero  mobile legends  terhadap  minat  pemain  di  Kota  Cirebon. Dataset  yang  akan  digunakan  sebagai  objek  dalam penelitian  ini  memiliki  300 data  record dengan  7 atrbut di antaranya Nama, Jenis Kelamin, Umur, Tipe Hero yang sering digunakan, Rata-rata winrate akun, Jumlah total match pada akun, Jumlah total MVP pada akun[11].
Pada  tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam selection  data  diperlukan  operator  read  excel  untuk mentransformation data dari dataset tersebut. langkah- langkah yang dilakukan dalam menggunakan operator tersebut:
Gambar 2. Transformasi Data Excel

## 4.2. Data Preprocessing
Pada  tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam selection data diperlukan untuk mengubah peran dari beberapa  atribut  dan  akan  menggunakan  2  jenis operator  yaitu operator Set  Role dan operator  Split Data [12], [13]

## 1. Operator Set Role
Gambar 3. Parameter Set Role
Pada  tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam selection data diperlukan untuk mengubah peran dari beberapa  atribut  dan  akan  menggunakan  2  jenis operator  yaitu operator  Set  Role dan operator  Split Data, di mana pada operator Set Role dilakukan proses selection terhadap atribut yang akan digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada gambar 3.
2. Operator Split Data untuk  mencari  hasil  dari  algorima Naïve  Bayes yaitu  dengan  melakukan  split  data  membaginya menjadi  70%  data  training  30%  data testing menggunakan  operator  Split  Data,  dimana  operator split data dapat dilihat pada gambar 4
Gambar 4. Parameter Split Data
Selanjutnya  untuk  menggunakan  data  training dan  data  testing,  maka  dapat  menggunakan  operator apply model . Operator apply model dapat dilihat pada gambar 5
Gambar 5. Operator Apply Model
Atribut  data  yang  diubah  menjadi  target role  id dan  label  yaitu  atribut  Nama  dan  Tipe  hero  yang digunakan. Hasil nilai data exampleset yang diperoleh dari proses operator apply model ini dapat dilihat pada gambar 6
4.3. Data Mining
Data  mining  menggunakan tools  operator Rapidminer  dengan  menggunakan algoritma  Naïve Bayes dapat dilihat pada gambar 7
Gambar 7. Tampilan Semua Operator
Operator  yang  digunakan  peneliti  dalam pengolahan data kuisioner  mobile  legends  yaitu read excel,  Operator  SetRole,  Operator  Split  Data,  Naïve Bayes, Apply Model, dan performance
Gambar 8. Example kuisioner mobile legends

## 4.4. Evaluation
Pada  tahapan  ini  akan  menghasilkan  pola-pola dari proses evaluasi guna memperkirakan tujuan yang
diinginkan.  Perolehan  nilai  performa  dari  analisa prediksi  terhadap  dataset  kuisioner  pemain  mobile legends  menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes dihitung menggunakan Confusion Matrix [10]
1. Confusion Matrix
Pengujian  menggunakan  split  data  dengan algoritma Naïve  Bayes memperoleh  hasil  prediksi Nama/Hero yang sering digunakan antara lain Fighter, Assasin  Tank,  Marksman,  Support.  Setelah  dianalisa nilai terbaik dari confusion matrix adalah nilai akurasi 40.00%,  recall  71.43%,  presisi  100.00%.  Perolehan nilai akan membuat hasil prediksi semakin akurat dan berikut  merupakan  model  evaluasi  menggunakan confusion  matrix dengan  split  data  70:30  untuk prediksi  Nama/Tipe  Hero  yang  sering  digunakan. Dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Model Evaluasi Confusion matrix 90:10

## 4.5. Hasil
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan dari penelitian yang telah dilakukan untuk menggunakan algoritma  Naïve  Bayes memperoleh hasil nilai accuracy , nilai recall & nilai precision dari pengujian menggunakan confusion matrix dengan split data 70:30.
Tabel 2. Hasil Confusion matrix 70:30 Algoritma Naïve Bayes accuracy: 40.00% true Fighter true Assasin true Tank true Mage true Marksman true Support class precision pred. Fighter 8 7 5 2 8 1 25.81% pred. Assasin 12 35 17 4 9 0 45.45% pred. Tank 8 5 9 3 4 4 27.27% pred. Mage 4 1 8 12 0 6 38.71% pred. Marksman 0 0 0 0 3 0 100.00% pred. Support 3 1 5 7 2 17 48.57% class recall 22.86% 71.43% 20.45% 42.86% 11.54% 60.71%
Untuk memprediksi tipe hero menunjukan bahwa nilai accuracy 40.00%,  nilai recall  fighter 22,86%, nilai recall  assassin 71.43%, recall  Tank 20.45%, Nilai recall  Mage 42.86%,  nilai recall  Maksman 11.54%, Nilai recall Support 60.71%. Nilai precision Fighter 25.81%, Nilai precision Assasin 45.45%, Nilai precision Tank 27.27%, Nilai precision Mage 38.71%, Nilai precision  Marksman 100%,  Nilai precision Support 48.57%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil kesimpulan dan pembahasan dari penelitian yang telah dilakukan untuk klasifikasi pemilihan tipe hero  mobile  legends  menggunakan algoritma  Naïve
Bayes yang  ada  di  komunitas  game  mobile  legends Kota  Cirebon,  maka  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  untuk  membangun  sebuah  model  proses analisa  klasifikasi  terhadap  dataset  kuisioner  pemain mobile  legends  menggunakan algoritma Naïve Bayes pada tools RapidMiner dengan membuat operator dan mengolah parameter yang digunakan untuk mengklasifikasi  Tipe  hero  yang  digunakan  pada dataset. Operator yang digunakan dalam penelitian ini yaitu operator Data Excel, Set Role, Split Data, Naïve Bayes, Apply Model dan Performance . Operator yang digunakan  berjumlah  6  operator.  Berdasarkan  hasil evaluasi  penelitian  klasifikasi  terhadap  dataset
kuisioner  pemain  mobile  legends  menggunakan algoritma Naïve  Bayes hasil  tertinggi  nilai  accuracy, nilai  recall  &  nilai precision dari  pengujian menggunakan confusion  matrix dengan  split  data 70:30  untuk  mengklasifikasi  tipe  hero  menunjukan bahwa  nilai accuracy 40.00%,  nilai recall  fighter 22,86%,  nilai  recall  assassin  71.43%,  recall  Tank 20.45%,  nilai  recall  Mage  42.86%,  nilai  recall Maksman  11.54%,  nilai recall  Support 60.71% sedangkan  nilai precision  Fighter 25.81%,  nilai precision  Assasin 45.45%,  nilai precision Tank 27.27%, nilai precision , Mage 38.71%, nilai precision Marksman 100%, nilai precision Support 48.57%. Pada  penelitian  klasifikasi  pemilihan  tipe  hero mobile  legends  menggunakan algoritma Naïve Bayes dalam komunitas game mobile legends Kota Cirebon tentu  tidak  terlepas  dari  kekurangan.  Oleh  sebab  itu, pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  ini  dapat memberikan  saran  sebagai  berikut  Saran  yang  bisa digunakan pada penelitian selanjutnya: Pada penelitian selanjutnya  bisa  menggunakan method yang  lain misalnya range  transformation ,  dll.  Pada  penelitian selanjutnya  mungkin  bisa  mengembangkan  atau menerapkan  metode-metode  lain  seperti  algoritma Support  Vector  Machine , Decession  Tree .    Pada penelitian selanjutnya bisa memakai dataset yang lebih banyak lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agung  Musthofa  And  N.  Rosyad,  “Efektivitas Event Premium Starlight Member Game Mobile Legend  Untuk  Menarik  Minat  Beli  Voucher Game,” Prosiding Manajemen Komunikasi , Vol. 5, No. 2, Pp. 857–862, 2019.
[2] M. Ali And D. Mahmudah, “Analisis Transaksi Jasa  Joki  Rank  Mobile  Legend  Melalui  Sosial Media  Perspektif  Fatwa  Dsn  Nomor  62  Dsn- Mui/Xii/2007 Tentang Ju’alah,” Mahrus Ali1dan Mahmudah ,  Vol.  2,  No.  2,  Pp.  122–131,  Aug. 2021.
[3] R.  Danendra  Athallah,  A.  Arrio  Irawan,  L.  E. Devila, And R. Cholil, “Implementasi Algoritma
[4] K-Means  Untuk  Menganalisa  Pemain  Video Gamemobile  Legenduntuk  Mengetahui  Tipe Herodan  Roleyang  Sering  Digunakan  Pada Setiap  Kalangan,” String  (Satuan  Tulisan  Riset Dan Inovasi Teknologi) , Vol. 6, No. 3, Pp. 261– 268, 2022.
[5] Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  And  Z.  Abidin, “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus Covid-19  Di  Provinsi Lampung  Dengan Algoritma  K-Means,” Jurnal  Teknologi  Dan Sistem  Informasi  (Jtsi) ,  Vol.  2,  No.  2,  P.  100, 2021, [Online]. Available: Http://Jim.Teknokrat.Ac.Id/Index.Php/Jtsi
[6] K.  Fatmawati  And  A.  P.  Windarto,  “Data Mining:  Penerapan  Rapidminer  Dengan  K-
Means  Cluster  Pada  Daerah  Terjangkit  Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan Provinsi,” 2018. [Online]. Available: Https://Www.Depkes.Go.Id/ .
[7] M. Farid Naufal Et Al. , “Klasifikasi Citra Game Batu Kertas Gunting Menggunakan Convolutional Neural Network Image Classification  Of  Rock  Paper  Scissor  Game Using Convolutional Neural Network,”
Techno.Com , Vol. 20, No. 1, Pp. 166–174, Feb. 2021.
[8] H.  Susana  And  N.  Suarna,  “Penerapan  Model Klasifikasi  Metode  Naive  Bayes  Terhadap Penggunaan  Akses  Internet  Program  Studi Teknik  Informatika  Stmik  Ikmi  Cirebon  Jl Perjuangan  No  10b  Kesambi  Kota  Cirebon  3) Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak Stmik Ikmi  Cirebon  Jl  Perjuangan  No  10b  Kesambi Kota  Cirebon  4)  Program  Studi  Komputerisasi Akuntansi Stmik Ikmi Cirebon Jl Perjuangan No 10b  Kesambi  Kota  Cirebon,” Jurnal  Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi) , Vol. 4, No. 1, Pp. 1–8, 2022.
[9] I. Machali, Metode Penelitian Kuantitatif .
[10] I.  I.  Tefbana,  S.  R.  Hana,  T.  Supartini,  And  H. Wijaya,  “Kompetensi  Guru  Sekolah  Minggu Terhadap  Keefektifan  Mengajar  Anak:  Suatu Studi  Kuantitatif  Di  Jemaat  Gpdi  El-Shaddai Makassar,” Didache:  Journal  Of  Christian Education , Vol. 1, No. 2, P. 205, Jan. 2021, Doi: 10.46445/Djce.V1i2.360.
[11] D. Normawati And S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix Pada  Analisis  Sentimen  Berbasis  Teks  Pada Twitter,” 2021.
[12] B.  Irawan  And  J.  Santoso,  “Klasifikasi
Ketrampilan Kognitif Siswa Dengan Menggunakan Metode Learning Vector
Quantization  Dengan  Bantuan  Game,” Journal Of  Information  System,  Graphics,  Hospitality And Technology , Vol. 3, No. 02, Pp. 55–63, Oct. 2021, Doi: 10.37823/Insight.V3i02.132.
[13] C.  Selvi,  D.  Sembiring,  L.  Hanum,  And  S. Parsaoran  Tamba,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Judul Skripsi Dan Jurnal Penelitian (Studi  Kasus  Ftik  Unpri),” Jurnal  Sistem Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  Prima) ,  Vol.  5, No. 2, 2022.
[14] N.  Rakhmawaty,  Y.  Novia  Nasution,  F.  Deny, And  T.  Amijaya,  “Perbandingan  Metode  K- Means Dan Metode Fuzzy C-Means (Fcm) Pada Analisis Kinerja Pegawai Pt. Cemara Khatulistiwa  Persada  Bontang  Comparison  Of K-Means  Method  And  Fuzzy  C-Means  (Fcm) Method  In  Employee  Performance  Analysis  Of Pt. Cemara Khatulistiwa Persada Bontang.