## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGANALISA PEMAIN VIDEO GAME MOBILE LEGEND UNTUK MENGETAHUI TIPE HERO DAN ROLE YANG SERING DIGUNAKAN PADA SETIAP KALANGAN
Raffi Danendra Athallah 1 , Ahmad Arrio Irawan 2 , Laras Elza Devila 3 , Saifur Rohman Cholil 4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Semarang raffidanendra88@gmail.com, ahmadarrio891@gmail.com, laraselza12@gmail.com, cholil@usm.ac.id
Submitted October 6, 2021; Revised February 11, 2022; Accepted April 3, 2022

## Abstrak
Video game adalah  salah  satu  teknologi  dibidang  hiburan    yang  berkembang  dengan  cepat dimasyarakat. Bahkan Esports (kompetisi video game ) semakin diakui oleh industri sebagai olahraga rekreasi.  Contoh  Esport  yang  sedang  digemari  dikalangan  saat  ini  adalah Mobile  Legend s.  Pada smartphone Android  dan  IOS  keduanya  dapat  menjalankan  aplikasi  video game Mobile  Legend s. Namun, belum pernah ada yang membahas penggunaan Role - playing bawaan developer sebagai hero alternatif  untuk  menyederhanakan  panduan  kombinasi Role - playing dalam game ,  mengelompokkan karakter  sesuai  karakteristiknya,  dan  menggunakan  karakter  sesuai  keinginan  pemain.  Untuk  itu, penelitian  ini  menggunakan  algoritma  k-means  untuk  menyusun  pengelompokan hero dan Role - playing dalam  video game Mobile  Legend .  Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  terdapat  tiga kelompok hero yang memiliki karakteristik serupa yaitu Mage , Marksman , dan Fighter . Algoritma K- Means  yang  digunakan  bisa  membantu  menentukan  urutan  peluncuran hero .  Berdasarkan  hasil pengujian clustering dengan metode K-Means, diperoleh data pada cluster 1 dengan akurasi rata-rata pemilihan hero support 5% ; hero Tank 10%; hero Fighter 20%; hero Mage 25%; hero Assassin 20%; hero Marksman 20%; lalu untuk rata-rata umur 25,1 ; winrate 67,3; total match 5863,4 dan total MVP 1664,1. Pemain  dengan  tipe hero support  ,tank, fighter dan mage memiliki Role sebagai  pendukung sarana untuk mengembangkan Role core atau hero Marksman dan asssasin yang memiliki kapabilitas tinggi sebagai pemenang dalam team , dengan rata rata pengguna yang memiliki Role pendukung yaitu 0,15 dan rata-rata pengguna dengan Role core 0,2 Kata Kunci : Mobile Legend s, analisis, hero Role play, k-means

## Abstract
Video  games  are  one  of  the  technologies  in  the  entertainment  field  that  are  growing  rapidly  in  the community. Even Esports (video game competitions) are increasingly recognized by the industry as a recreational  sport.  An  example  of  an  esport  that  is  currently  popular  among  people  is  Mobile Legends.  Both  Android  and  IOS  smartphones  can  run  the  Mobile  Legends  video  game  application. However, no one has ever discussed using the developer's built-in Role-playing as an alternative hero to  simplify  the  Role-playing  combination  guide  in  the  game,  grouping  characters  according  to  their characteristics, and using characters according to the player's wishes. For this reason, this study uses the k-means algorithm to compile the grouping of heroes and Role-playing in the Mobile Legend video game. From the results of the research conducted, there are three groups of heroes that have similar characteristics,  namely  Mage,  Marksman,  and  Fighter.  The  K-Means  algorithm  used  can  help determine  the  order  of  hero  launches.  Based  on  the  results  of  clustering  testing  using  the  K-Means method, data in cluster 1 was obtained with an average accuracy of 5%  hero support; heroes Tanks 10%; Fighter heroes 20%; hero Mage 25%; hero Assassin 20%; Marksman heroes 20%; then for the average age of 25.1 ; win rate 67.3; total matches 5863.4 and total MVP 1664,1. Players with  hero support,  tank,  fighter  and  mage  types  have  Roles  as  supporting  tools  to  develop  a  core  Role  or Marksman  and  assassin  heroes  who  have  high  capabilities  as  winners  in  the  team,  with  an  average user who has a supporting Role of 0.15 and an average user with 0.2 . Role core Keyword : Mobile Legends, analysis, hero Role play, k-means

## 1. PENDAHULUAN
Mobile  Legend s:  Bang  Bang  atau  biasa kaum  muda  menyebutnya  ML,  merupakan Video Game MOBA  yang  dirilis  oleh perusahaan game yang bernama Moontoon . Video game ini dapat dimainkan di ponsel Android  dan  iOS.  Dalam  video game MOBA  terdapat  10  pemain  yang  dibagi menjadi 2 tim [1].
Game Mobile  Legend s  terdiri  dari  2  tim dan  setiap  tim  memiliki  5  pemain.  Tim yang  menghancurkan base musuh  terlebih dahulu adalah  pemenangnya. Mobile Legend adalah  salah  satu game MOBA terpopuler di komunitas.
5 jenis hero dalam Mobile Legend s yaitu : Support, Marksman ,  Assassin, Mage , Fighter dan  Tank.  Salah  satu  menaikkan daya  tarik  vidio game degan  cara pemilihan.
Dari  data  tersebut,  dapat  di  analisa  tipe hero mana yang paling dominan dimainkan oleh pemain dengan rata-rata win rate pada tiap  akun.,  serta  jumlah  total  match  dan jumlah  MVP  pada  akun  masing-masing. Sehingga  dengan  data  tersebut developer dapat menentukan strategi mengupdate tipe hero yang  akan  dirilis  pada  patch selanjutnya.  Dengan  adanya  penelitian tersebut  di  tunjukkan  bahwa  data  yang diperoleh  nantinya  dapat  digunakan  untuk membantu  para developer dari Mobile Legend s  merancang  strategi  peluncuran hero untuk  menjaga  ketertarikan  pemain. Video game Mobile  Legend ini  selalu menarik  dengan  karakter  yang  sesuai dengan  strategi  marketing  meluncurkan karakter  yang  tepat  dari  latar  belakang yang sudah diperoleh.
Penelitian  ini  memanfaatkan  Data  mining dan algoritma K-means [2] dalam berbagai pembagian  antara Role dan Hero pada
Game Mobile Legend ini.Penemuan didalam  database  merupakan  istilah  data mining. Untuk mengekstrak,
mengidentifikasi
informasi, dan
pengetahuan  dari  basis  data  menggunakan matematika,  teknik  statistik,  pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan
Kmeans clustering adalah  teknik  analisis non-hierarchical clustering , yang
digunakan untuk  membagi  objek yang ada menjadi  satu  atau  lebih..  Tugas  metode clustering K-Means  adalah  membagi  data yang  ada  menjadi  beberapa  grup,  data dalam  satu  grup  memiliki  fitur  referensi yang  sama,  namun  fitur  referensi  berbeda dengan data di grup yang berlainan [3].

## 2. METODE PENELITIAN

## Kerangka Penelitian

## Gambar 1. Kerangka Tahapan Penelitian
Pada  kerangka  1  merupakan  tahapan  yang di  gunakan  dalam  pembuatan  penelitian tentang  bagaimana  cara  untuk  mengetahui tipe Hero dan Role yang sering di gunakan di  dalam Game  Mobile  Legend. Pertama pengumpulan data, setelah itu  menentukan pusat  cluster  dan  menghitung  jarak  data
terhadap  pusat  cluster,  jika  pusat  cluster berubah  berarti  kami  harus  mengulangi tahapan  dimana  kami  harus  menemukan pusat  cluster  itu.  Jika  tidak  menemukan perubahan  kami  bisa  mendapatkan  hasil yang kami inginkan.

## Tahapan Pengambilan Data

## Gambar 2. Tahapan Pengambilan Data
Pengambilan  data  yang  dilakukan  adalah menggunakan  salah  satu  layanan  dari Google yaitu Google  Form atau Google Document. Di  tahap  ini  dimulai  dengan membuat  beberapa  pertanyaan  yang  ada kaitannya  dengan Game Mobile  Legend , setelah
selesai dengan pertanyaan
kemudian  kami  sebar  link  yang  akan membuka Google Form tersebut ke semua teman  dan  komunitas  di  forum Game Mobile Legend . Setelah kami mendapatkan jawaban  yang  kami  butuhkan  dari  para pemain Game Mobile  Legend ,  kami mengelompokkan semua jawaban sehingga memudahkan  kami  dalam  menentukan hasil dari penelitian nantinya.

## Rapid Miner
Rapid  Miner adalah  perangkat  lunak ( software )  yang  bersifat  terbuka  ( open source )[4].  Untuk  melakukan  analisis terhadap data mining yaitu Mining text dan analisis  prediktif.  Untuk  mendapatkan keputusan  terbaik  menggunakan  mengolah datanya menggunakan teknik deskripsi dan teknik prediksi [5].
Gambar 3. Tampilan Software Rapid Miner
Microsoft Excel Microsoft Excel merupakan sebuah software  atau  aplikasi  yang  merupakan bagian  dari  paket  instalasi Microsoft
Office ,  berfungsi  untuk  mengolah  data angka  menggunakan spreadsheet yang terdiri  dari  baris  dan  kolom  untuk mengeksekusi perintah[6] Microsoft Excel telah  menjadi  perangkat  lunak  pengolah data/angka  terbaik  di  dunia,  dan Microsoft Excel telah  didistribusikan  di  seluruh platform. Microsoft  Excel tidak  hanya dapat  digunakan  di  platform  Windows, Microsoft  Excel juga  dapat  digunakan  di MacOS, Android dan Apple [7].

## Gambar 4. Tampilan Menu Awal Software Microsoft Excel

## Algoritma K-Means
Mendistribusikan data ke cluster yang telah ditentukan  adalah  prinsip  kerja  algoritma K-Means  [8].
Metode  penghitungan  jarak  yang  banyak digunakan, yaitu:
• Euclidean distance
Rumus  (formula)    jarak  antara  dua  titik dalam  dimensi  kesamaan  dua  vektor digunakan  secara  berurutan.  Berikut  ini adalah rumusnya:[9]
𝑑 𝑖𝑗 = √∑ (𝑥 𝑖𝑘 𝑛 𝑘=1 − 𝑥 𝑗𝑘 ) 2 (1)
• Manhattan Distance
Bentuk geometri dengan fungsi jarak biasa atau  metric  biasa  yang  dikenal  sebagai jarak  bujur  sangkar  adalah  Manhattan distance atau “city block distance” [10].
𝐷𝑐ℎ𝑒𝑏(𝑝, 𝑞) = max⁡(|𝑝𝑖 − 𝑞1|) (2)

## • Chebichev Distance/ Maximum
Metric Metrik maksimum atau jarak Chebichev adalah jarak antar titik ditentukan dengan mengambil perbedaan terbesar dari dimensi koordinat setiap titik [11].
𝑑1(𝑝, 𝑞) = ‖𝑝 − 𝑞‖1 = ⁡ ∑ |𝑝𝑖 − 𝑞1| 𝑛 𝑖=1 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan  penelitian  ini      mengetahui algoritma  KNN    dapat    membantu memprediksi Hero dan Role untuk mempe Role h kemenangan dalam
pertandingan.  Maka  dilakukan  pengujian menggunakan  aplikasi
Microsoft  Excel maupun Rapid  Miner dengan  tahapan sebagai berikut:
1. Pertama  kita  kumpulkan  datanya dengan mengumpulkan data pemain  yang  sudah  lama  bermain Video Game Mobile Legend .
Proses  Penentuan  Data  Dilakukan pengujian  dengan  aplikasi  Rapid Minner  dimana  pada  langkah  awal dipersiapkan  data  yang  sudah diperoleh dari responden dan diuraikan  dengan  memanfaatkan aplikasi  Microsoft  Excel.  Berikut merupakan  tampilan  beberapa  data awal yang digunakan.
Gambar 5. Persiapan Data Pengujian
Gambar 6. Persiapan Data Pengujian
Gambar 7. Persiapan Data Pengujian

## Gambar 8. Persiapan Data Pengujian

## Gambar 9. Persiapan Data Pengujian
2. Setelah itu kita coba dulu menghitung  menggunakn  aplikasi Microsoft Excel untuk membandingkan  hasilnya  dengan menggunakan Microsoft  Excel dan Rapid  Minner. Berikut  ini  adalah hasil  perhitungan  dari Microsoft Excel:
Tabel 1. Sampel Data Pengujian Hero
Fighter Menggunakan Microsoft Excel No Tipe Hero Winrate Total Match Total MVP 1 Fighter 78 542 42 2 Fighter 78 231 44 3 Fighter 55 5534 989 4 Fighter 60 1245 645 5 Fighter 59 2139 371 6 Fighter 68 3750 426 7 Fighter 54 540 130 8 Fighter 88 450 255 9 Fighter 65 6500 842 10 Fighter 76 163 80

## Tabel 2. Sampel Data Pengujian Hero Mage Menggunakan Microsoft Excel
No Hero Winrate Akun Total Match Total MVP 1 Mage 70 345 236 2 Mage 58 2956 452 3 Mage 55 1500 130 4 Mage 51 3900 251 5 Mage 57 2649 455 6 Mage 65 1000 300 7 Mage 87 310 150 8 Mage 58 451 88 9 Mage 45 4434 524 10 Mage 77 565 164

## Tabel 3. Sampel Data Pengujian Hero Support Menggunakan Microsoft Excel
No Hero Winrate Akun Total Match Total MVP 1 Support 99 990 990 2 Support 100 1000 1000 3 Support 76 269 189 4 Support 99 692 88 5 Support 59 253 50 6 Support 69 452 94 7 Support 77 657 452 8 Support 55 7895 878 9 Support 33 754 4 10 Support 78 554 52
Tabel 4. Sampel Data Pengujian Hero Tank
Menggunakan Microsoft Excel
Tabel 5. Sampel Data Pengujian Hero Assassin Menggunakan Microsoft Excel
Tabel 6. Sampel Data Pengujian Hero

## Menggunakan Microsoft Excel
No Hero Winrate Akun Total Match Total MVP 1 Marksman 62 190 621 2 Marksman 77 225 50 3 Marksman 76 365 55 4 Marksman 75 4455 554 5 Marksman 85 6654 5578 6 Marksman 67 849 291 7 Marksman 72 584 152 8 Marksman 36 457 57 9 Marksman 77 7875 787 10 Marksman 72 568 95

## Tabel 7. Hasil Data Peminat dari beberapa Hero Menggunakan Microsoft Excel
Hero Role Peminat Tank Pendukung 17 orang Fighter Pendukung 18 orang Support Pendukung 11 orang Mage Core 24 orang Marksman Core 23 orang Assasin Core 17 orang Tabel 8. Hasil Clustering Menggunakan Microsoft Excel No Hero Winrate Akun Total Match Total MVP 1 Tank 79 350 102 2 Tank 67 234 167 3 Tank 56 4112 128 4 Tank 60 8000 690 5 Tank 100 500 185 6 Tank 67 496 93 7 Tank 63 550 365 8 Tank 65 47851 8888 9 Tank 66 364 89 10 Tank 64 805 180 No Hero Winrate Akun Total Match Total MVP 1 Assassin 89 456 348 2 Assassin 55 5912 309 3 Assassin 53 4050 775 4 Assassin 70 100 50 5 Assassin 97 1180 110 6 Assassin 83 615 263 7 Assassin 48 210 39 8 Assassin 67 856 214 9 Assassin 88 789456 8945 10 Assassin 35 332 134 Data ke C1 C2 C3 C4 1 1792.9 10352 2732.7 1711.5 2 3 4 5 6 7 8 9 10 394 2684 2666.3 965.1 3652.5 1765.1 3452.8 231.1 3653.9 0 1424688 2005287 1234163 2044562 104775 6248.01 19170 272061 321 1913.122 201.6 3517.1 21.61 143.1 81.88 264.5 264.5 338 3316.2 204.7 343.6 282.1 463.1 463.1 463.1 463.1

## Hasil Perhitungan menggunakan aplikasi
Rapid Minner sebagai berikut:

## Tabel 9. Hasil Pengujian Menggunakan Aplikasi Rapid Miner
Atribute Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Tipe hero yang sering digunaka n = Support 0.050 0.115 0 0 Tipe hero yang sering digunaka n = Tank 0.100 0.151 0.250 0 Tipe hero yang sering digunaka n = Fighter 0.200 0.172 0 0 Tipe hero yang sering digunaka n = Mage 0.250 0.207 0.250 0 Tipe hero yang sering digunaka n = Assassin 0.200 0.149 0 1 Tipe hero yang sering digunaka n = Marisma n 0.200 0.195 0.500 0 Umur anda 25.100 22.782 47.250 62.500 Rata – rata 67.350 69 73 92.500
wirrate akun anda ( 2 digit ex = 78) Jumlah total match pada akun anda ( contoh =320 ) 5883.45 0 572.644 66142 622121.50 0 Jumlah total MVP pada akun anda 1554.15 0 178.080 17947. 500 25151.500

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  analisis  data  tersebut  dapat diperoleh  kesimpulan  bahwa  para  pemain dapat  menggunakan  3  karakter hero yang hebat yaitu Mage , Marksman , dan Fighter . Role pendukung  yaitu  0,15  dan  rata-rata pengguna  dengan Role core 0,2.  Dari  data algoritma  K-Means  yang  diperoleh  juga dapat  membantu  menentukan  urutan  jenis karakter  yang  diterbitkan.  Berdasarkan data  tersebut  dapat  ditentukan  prioritas pengembangan tipe karakter yang ada. Jika ingin hasil yang lebih akurat membutuhkan lebih  banyak  responden  agar  lebih  banyak data  yang  dapat  diambil. Diharapkan  bisa membantu memudahkan para Video
Game rs  agar  lebih  mudah  menentukan hero mana  dan Role berapa  yang  bisa memenangkan  permainan  online Mobile Legend tersebut.  Dan  semoga  para  Video
Game rs tidak menyalahgunakan pengetahuan  tersebut  dalam  pertandingan sehingga pertandingan bisa berjalan dengan lancar tanpa ada kecurangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  R.  F.  Wicaksana,  G.  Susilo,  and T.  Yusnanto,  “Rancang  Bangun Role  Playing  Game  (RPG)  Bertema
Vol. 6 No. 3 April 2022
Mobile  Legends :  Bang  Bang,” J.
Transform. ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  42– 52,  2020,  [Online]. Available: https://ejournal.stmikbinapatria.ac.id
/index.php/JT/article/view/225.
[2] M.  Mustofa,  “Penerapan  Algoritma K-Means  Clustering  pada  Karakter Permainan Multiplayer Online Battle Arena,” J. Inform. , vol. 6, no.
2, pp. 246–254, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.6096.
[3] D.  Kurniadi  and  A.  Sugiyono, “Pengelompokkan  Data  Akademik Menggunakan  Algoritma  K-Means Pada  Data  Akademik  Unissula,” J. Transform. ,  vol.  18,  no.  1,  p.  93, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2277 . [4] M.  Mardalius,  “Pemanfaatan  Rapid Miner Studio 8.2 Untuk Pengelompokan Data Penjualan Aksesoris  Menggunakan  Algoritma K-Means,” Jurteksi ,  vol.  4,  no.  2, pp. 123–132, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.36. [5] A.  Taufik,  “Sistem  Informasi
Inventory  (SITORY)  Berbasis  Web Dengan  Metode  Framwork  For  The Application System Thinking (FAST  ),” JATISI  (Jurnal  Tek. Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8, no.  2,  pp.  859–869,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i2.930.
[6] D.  Andriyani,  E.  Harahap,  F.  H.
Badruzzaman,  M.  Y.  Fajar,  and  D. Darmawan,  “Aplikasi  Microsoft Excel  Dalam  Penyelesaian  Masalah Rata-rata Data Berkelompok
Microsoft  Excel  Application  in Solving The Average of Group Data Problems,” J.  Mat. ,  vol.  18,  no.  1,
pp. 41–46, 2019. [7] R.  C.  Dhewy,  “Pelatihan  Dasar- Dasar Statistika Dengan Menggunakan  Aplikasi  Microsoft Excel Di Sdn Pamotan Ii Kecamatan
Porong,” J.  PADI  –  Pengabdi. Masy. Dosen Indones. , vol. 1, no. 1, pp. 36–40, 2018.
[8] Y.  Prastyo,  P.  Eosina,  and  F. Fatimah, “Pembagian Tingkat Kecanduan Game Online Menggunakan  K-Means  Clustering Serta Korelasinya,” 2010. [9] R.  K.  Dinata,  H.  Akbar,  and  N. Hasdyna,  “Algoritma  K-Nearest Neighbor dengan Euclidean Distance  dan  Manhattan  Distance untuk Klasifikasi Transportasi Bus,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  104– 111, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.539.104-111. [10]  Y.  Miftahuddin,  S.  Umaroh,  and  F. R.  Karim,  “Perbandingan  Metode Perhitungan Jarak Euclidean,
Haversine,  Dan  Manhattan  Dalam Penentuan  Posisi  Karyawan,” J. Tekno  Insentif ,  vol.  14,  no.  2,  pp. 69–77, 2020, doi: 10.36787/jti.v14i2.270. [11]  M.  Anggara,  H.  Sujiani,  and  N. Helfi, “Pemilihan Distance Measure Pada  K-Means  Clustering  Untuk Pengelompokkan Member Di Alvaro Fitness,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2016.