Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## RANCANG BANGUN SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN HERO PADA GAME MOBILE LEGENDS MENGGUNAKAN ALGORITMA GREEDY

## DESIGN OF HERO SELECTION RECOMMENDATION SYSTEM IN MOBILE LEGENDS GAME USING GREEDY ALGORITHM
Didan Sulaiman 1 , Wahyu Sri Utami 2
1,2 Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta sulaimandidan@gmail.com

## ABSTRACT
Mobile Legends is an online game where two teams play against each other. One of the complexities of this game is character selection during the drafting phase, where choosing the right hero has a significant impact on the outcome of the game. This research aims to design and build a hero selection recommendation system that can provide the right recommendations to players based on player preferences and the composition of the opposing team to increase the chances of winning the match. The research methodology includes collecting hero data and using  greedy  algorithms  to  generate  hero  selection  recommendations.  This  research  produces  an  android application that can make recommendations for selecting mobile legend game heroes. This system is tested by simulating the drafting phase. Based on the test results, this system successfully recommends mobile legend heroes based on the results of the solution set obtained. Although there are some limitations, this research opens the door for  further  research  in  developing  recommendation  systems  that  can  enrich  the  experience  of  playing  Mobile Legends games and similar games.

## Keywords : Apllication, Mobile Legends, Rekomendation system, Web

## ABSTRAK
Mobile Legends adalah sebuah permainan online di mana dua tim bermain melawan satu sama lain. Salah satu kompleksitas  dari  game  ini  adalah  pemilihan karakter  ketika  fase drafting, di  mana  pemilihan  hero yang  tepat berdampak signifikan pada hasil permainan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem rekomendasi  pemilihan  hero  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  tepat  kepada  pemain  berdasarkan preferensi  pemain  dan  komposisi  tim  lawan  untuk  meningkatkan  peluang  memenangkan  pertandingan. Metodologi penelitian mencakup pengumpulan data hero dan penggunaan algoritma greedy untuk menghasilkan rekomendasi pemilihan hero. Penelitian ini menghasilkan aplikasi android yang dapat melakukan  rekomendasi pemilihan  hero  game  mobile legend.  Sistem  ini  diuji  dengan  melakukan  simulasi drafting  phase.  B erdasarkan hasil pengujian, sistem ini berhasil melakukan rekomendasi hero mobile legend berdasarkan hasil himpunan solusi yang didapatkan. Meskipun terdapat beberapa keterbatasan, penelitian ini membuka pintu bagi penelitian lebih lanjut  dalam  pengembangan  sistem  rekomendasi  yang  dapat  memperkaya  pengalaman  bermain  game  Mobile Legends dan game serupa.
Kata Kunci: Aplikasi , Mobile Legends, Sistem Rekomendasi, Web

## PENDAHULUAN
Kemajuan  pertumbuhan  teknologi merupakan  hal  yang  tidak  bisa  dihindari dalam kehidupan ini (Susanti, et al., 2023). kemajuan teknologi saat ini begitu cepat, di mana memungkinkan setiap manusia dapat mengakses  informasi  dengan  cepat,  mulai dari  mempermudah  pekerjaan  hingga memenuhi  kebutuhan  hiburan.  Salah  satu teknologi yang berkembang adalah telepon genggam  yang  di  era-era  saat  ini  berubah menjadi smartphone . Smartphone diklasifikasikan  sebagai high  end  mobile
phone yang dilengkapi dengan kemampuan mobile  computing .  Hingga  saat  ini, smartphone  memiliki  banyak  fitur  salah satunya  bermain game online  maupun offline  (Rani,  et  al.,  2018). Game  mobile begitu  populer  di  Indonesia,  kebanyakan game yang  dimainkan  adalah  genre first person shooter (FPS) dan MOBA ( Multiplayer Online Battle Arena ). Mobile legends adalah  suatu game mobile yang bergenre Multiplayer  Online  Battle  Arena (MOBA) yang dikembangkan oleh perusahaan  asal  China  yaitu  Moonton.
Mobile  Legends  permainan  multipemain yang saat ini sangat  populer dibandingkan dengan  game  multipemain  lain  seperti Arena  Of  Valor  (AOV)  dan  Vain  Glory (Irwanto, 2023). Game ini dirilis pada tahun 2016 yang berarti game ini sudah ada lebih dari  6  tahun, game bergenre  mirip  seperti mobile  legends yang  sangat  terkenal  dan sudah rilis terlebih dahulu yaitu ada DOTA 2 dan LOL ( League of Legends ), hanya saja game tersebut  berbasis  PC  sedangkan mobile legends berbasis smartphone (Tamba  &  Panday). Mobile  legends dimainkan  oleh  2  tim  dengan  masing- masing  tim  beranggotakan  umumnya  5 orang. Dalam game ini, setiap tim bertujuan untuk  saling  mengkancurkan  markas masing-masing, di mana tim yang berhasil menghancurkan markas ( base) utama akan memenangkan game tersebut.  Selain  itu para pemain diharuskan mencari exp untuk memperkuat  kemampuannya  dan gold untuk membeli item yang dapat memperkuat hero (Anam, 2021).
Mobile Legends Bang Bang
umumnya  menawarkan  berbagai  macam hero atau karakter (Ramadhan et al., 2023). Game dimulai  dengan banning  phase dan drafting  phase .  Diawali  dengan  pemilihan hero yang  akan  dilarang  ( banned )  atau tidak  bisa  digunakan  saat game tersebut berlangsung,  di  mana  setiap  tim  akan memilih hero secara  bergantian  untuk dilarang ( banned ). Setelah itu, para pemain masing-masing  akan  memilih hero secara bergantian  dalam  kurun  waktu  yang ditentukan.    Pemain  harus  memahami setiap karakteristik hero yang berbeda-beda sehingga  pemain  dapat  mengerti  kapan situasi  yang  tepat  untuk  memilih hero tertentu.  Terdapat  lebih  dari  110 hero mobile  legends dan  suatu hero memiliki kelemahan  terhdap hero yang  lain,  hal tersebut  menjadi  salah  satu  kompleksitas pada game ini.  Kompleksitas  tersebut menjadi  suatu  permasalahan  bagi  para pemain mobile legend untuk memilih hero yang  sesuai  sehingga  dapat  meningkatkan kemenangan. Terdapat beberapa penelitian yang berkaitan dengan penerapan algoritma
Greedy  salah  satunya  adalah  penelitian yang  dialkukan  oleh  M  Syahrul  Surya Putra,  Penerapan  Algoritma  Greedy  Pada Pemilihan  Hero  dalam  Game  DOTA  2. Penelitian ini melakukan simulasi pemilihan hero pada  fase  pemilihan  ( pick phase) dengan  menerapkan  algorima greedy yang diharapkan mampu memberikan  solusi  global  yang  optimal (Putra,  2022).  Hal  serupa  dilakukan  pada penelitian  ini,  namun  pada  sebuah game yang berbeda.
Penelitian ini menawarkan solusi dari kompleksitas pemilihan hero mobile legend dengan  memanfaatkan  algoritma  Greedy untuk  mandapatkan  rekomendasi  hero. Pemelitian  ini  berfokus  pada  pembuatan aplikasi  simulasi drafting  phase .  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  membantu merekomendasikan hero yang akan dipilih pada  saat drafting  phase mengguankan penerapan  algoritma greedy .  Diharapkan penelitian ini dapat membantu para pemain dalam melilih hero secara efektif.

## METODE Metode Pengembangan Aplikasi
Aplikasi  ini  dikembangkan  dengan menggunakan  metode  waterfall.  Waterfall merupakan  model  pengembangan  aplikasi yang termasuk dalam siklus hidup klasik, di mana pendekatan ini menitikberatkan pada tahapan  yang  dilakukan  secara  berurutan dan  sistematis  (Salim  &  Feizal,  2023). dimana  pengembangan  aplikasi  dilakukan dengan  tahapan-tahapan  yang  tertstruktur, adapun  tahapan  dari  metode  waterfall dimulai dari requirement, desain, implementation, verification dan
Maintenance (Wahid, 2020).
1. Requirement Dalam  tahap  ini,  perancang  sistem perlu  berkomunikasi  untuk  memahami keinginan pengguna terkait perangkat lunak yang  diinginkan  dan  batasan-batasannya (Christian,  et  al.,  20).  Pada  tahap  ini dilakukan  analisis  kebutuhan-kebutuhan sistem  baik  dari  kebutuhan  fungsional maupun non fungsional.
2. Design
Desain  perangkat  lunak  mencakup proses pembuatan rancangan aplikasi yang akan dikembangkan, termasuk perancangan antarmuka  pengguna  (user  interface), arsitektur  perangkat  lunak,  dan  prosedur pengkodean ( Supriyanta, et al., 2023) . Pada tahap desain merupakan tahap dimana hasil analisis  di  buat  kedalam  bentuk  desain sistem  yang  menyesuaikan  kebutuhan- kebutuhan pengguna seperti input hero data hero,  detail  hero,  menampilkan  hasil rekomendasi dan lain-lain.
3. Implementation Pada  tahap    ini    hasil  dokumentasi pada tahap desain  di implementasikan  ke dalam bentuk kode program (Pertiwi et al, 2023). Adapun hasil design di implementasikan menggunakan framework android  yaitu  flutter  untuk  menghasilkan aplikasi android.
4. Verification
Pada tahap ini sistem yang dihasilkan kemudian diperiksa apakah ada fungsi yang tidak  berfungsi  dengan  baik.  Tujuan  uji coba  adalah  memastikan  bahwa  tidak  ada fungsi  yang  mengalami  kesalahan,  dan semua  fungsi  telah  memenuhi  kebutuhan yang  telah  diidentifikasi  sebelumnya (Lutviana, et al., 2023). Pengujian dilakukan  dengan  melakukan  simulasi langsung pada sistem sehingga dapat dilihat apakah rekomendasi hero sudah sesuai atau belum.
5. Maintenance Tahapan  terakhir  dalam  metode waterfall  adalah  maintenance,  pada  tahap ini dilakukan pemeliharaan terdahap sistem rekomendasi  pemilihan  hero  yang  telah dibangun.  Pemeliharaan  memungkinkan pengembang  melakukan    perbaikan    pada bug  yang  tidak  terdeteksi  di  fase sebelumnya  (Hadikristanto  &  Kurniadi, 2023).

## Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini  adalah  data  primer.  Pengumpulan  data dilakukan  menggunakan  metode  observasi
dan  wawancara  tidak  terstruktur.  Penulis mengumpulkan data menggunakan metode observasi berdasarkan pengalamannya sendiri bermain game tersebut. Penulis juga melakukan  observasi  pada  pertandingan liga  profesional  Mobile  Legends,  atau MPL, yang disiarkan di sosial media untuk mengumpulkan data.
Selain  itu,  untuk  memvalidasi  data yang diperoleh dari observasi sebelumnya, penelitian ini menggunakan metode wawancara  tidak  terstruktur.  Metode wawancara  ini  dapat  lebih  terbuka  karena tidak  mengikuti  format  khusus  yang ditetapkan (Thalib, 2022). Pertanyaan yang diajukan  berisi  informasi  tentang  counter hero  dan  combo  antar  hero  dalam  game Mobile  Legends.  Tabel  1  menunjukkan data yang diperoleh dari penelitian ini.
Tabel 1. Data Yang Diperoleh Data Keterangan Data hero Daftar hero mobile legends Combo hero Data combo antar hero mobile legends Counter hero Data counter setiap hero mobile legends
Data hero merupakan komponen data penting  yang  akan  berperan  sebagai masukan  utama  dalam  pengembangan sistem  dalam  penelitian  ini.  Data  hero mencakup  detail  seperti  nama hero ,  jenis, dan role yang mereka miliki.
Data counter hero adalah daftar hero yang memiliki keunggulan atau karakteristik  khusus  untuk  mengatasi  atau menghadapi hero lawan  yang  memiliki kelemahan  atau  gaya  permainan  tertentu. Data tersebut merupakan sumber informasi yang  memberikan  wawasan  tentang hero mana  yang  efektif  digunakan  untuk menghadapi hero lain  dalam  suatu permainan [10].
Data  combo hero ialah  informasi tentang  cara hero-hero berkolaborasi dengan  menggunakan  berbagai  kombinasi kemampuan  mereka  secara  bersama-sama atau  secara  berurutan  untuk  mencapai kinerja terbaik dalam pertandingan. Kombinasi  ini  sering  digunakan  untuk
mengatasi  lawan  atau  mencapai  tujuan khusus dalam permainan.
Dalam penelitian ini, terdapat pembatasan  di  mana  hanya  20 hero digunakan  dalam  analisis  data.  Informasi lebih  lanjut  tentang  data  yang  digunakan dapat  ditemukan  dalam  Tabel  2,  Tabel  3, dan Tabel 4.
Tabel 2. Data Hero
Nama hero
Lancelot, Melisa,
Kadita, Hilda, Moskov, Diggie,  Martis,  Pharsa, Gloo, Lapu-lapu, Paquito,  Yve,  Harley, Chou,  Kaja,  Lesley, Aurora,  Saber,  Angela, Lolita Tabel 3. Data Combo Hero Hero Combo Melisa Lolita Kadita Chou, Saber Lancelot Angela Moskov Angela Diggie Pharsa, Paquito, Aurora Gloo - Lapu-lapu Angela Hilda Gloo, Diggie Martis - Pharsa Diggie, Chou, Lolita Yve - Paquito Diggie Harley Kaja, Lesley Kaja Pharsa, Harley, Lesley Chou Pharsa, Kadita Lesley Harley, Kaja Aurora Diggie Saber Kadita Angela Lancelot, Moskov, Lapu- lapu Lolita Melisa, Pharsa Tabel 4. Data Counter Hero Hero Counter Melisa Pharsa, Yve, Lancelot, Saber Kadita Martis, Chou, Saber Lancelot Chou Moskov Lancelot, Saber, Harley Diggie Hilda, Martis, Lancelot
Gloo Angela Lapu- lapu Gloo, Paquito Hilda Gloo, Paquito Martis Gloo Pharsa Kadita, Lancelot, Saber, Harley, Hilda, Lapu-lapu Yve Kaja, Paquito, Lancelot Paquito - Harley Saber, Kaja, Diggie, Lapu- Lapu Kaja Saber Chou Kaja Lesley Chou, Harley, Lancelot Aurora Saber, Lancelot Saber Kaja, Diggie, Lancelot Angela Saber, Lancelot Lolita Diggie

## Algoritma Greedy
Metode  greedy  adalah  pendekatan yang  sangat  umum  digunakan  untuk menyelesaikan  persoalan  optimisasi  atau mencari solusi optimum (Paembonan, et al., 2023).  Umumnya,  Algoritma  Greedy digunakan  untuk  memilih  opsi  terbaik dalam  suatu  situasi  masalah  khusus (Oktaviani & Riti, 2023). Algoritma greedy yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini bertujuan  untuk  memberikan  rekomendasi dalam pemilihan hero yang paling optimal dalam  sebuah  permainan.    Penelitian  ini diharapkan dapat menghasilkan rekomendasi  alternatif  pilihan hero yang lebih  efisien  ketika  digunakan  dalam sebuah pertandingan. Elemen-elemen kunci dari algoritma greedy ini akan digambarkan sebagai berikut:
1. Himpunan kandidat Hero yang  belum  dipilih  dan  tidak  di- ban.
2. Himpunan solusi Hero dengan nilai optimal tertinggi.
3. Fungsi seleksi Pilihlah hero yang  memiliki  potensi terbesar  untuk  mencapai  solusi  yang optimal. Hero dengan  nilai  tertinggi belum  tentu  akan  menghasilkan  solusi yang  terbaik  (Sunandar  &  Pristiwanto, 2019) .
4. Fungsi kelayakan Memeriksa  apakah  hero  terpilih  dapat memberikan solusi yang layak.
5. Fungsi obyektif Memaksimumkan  nilai  kandidat hero yang belum terpilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perancangan Sistem
Bagan alir, atau flowchart, merupakan  metode  visual  analitis  yang digunakan  untuk  menguraikan  berbagai aspek  dari  sistem  informasi  dengan  cara yang  jelas,  singkat,  dan  logis.  Bagan  alir menggambarkan  bagaimana  proses  bisnis dilaksanakan  dan  bagaimana  dokumen mengalir  melalui  organisasi  (Tuasamu,  et al.,  2023).  Perancangan  sistem  pada penilitian  ini  menggunakan  metode  filter. Membutuhkan  suatu  rancangan  proses  alir data,  Bagaimana  proses  akan  dijalankan, dan bagaimana sistem akan merespon input sehingga terbentuknya suatu output.
Perancangan
sistem dimodelkan menggunakan  flowchart  yang  bisa  dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Sistem Proses pemilihan hero untuk direkomendasikan digambarkan pada Gambar 1. Untuk setiap hero yang dipilih, proses  seleksi  akan  dilakukan  untuk menentukan  hero  terbaik  berdasarkan keselarasan hero yang telah dipilih (counter +4,  combo  +3,  dan  overpower  hero  +5). Nilai  hero  yang  masih  ada  dalam  pool disesuaikan untuk
memungkinkan pemilihan  hero  pada  fase  berikutnya dengan nilai/poin
tinggi (direkomendasikan).

## Use Case Diagram
Use  case  diagram  digunakan  untuk menggambarkan  hubungan  antara  aktor dengan  sistem  (Prasetya,  et  al.,  2022). Aktor  disini  terdiri  dari  pengguna  dan admin.  Pengguna  memiliki  beberapa  hak yaitu melakukan simulasi drafting hero dan melihat  rekomendasi  hero.  Sedangkan admin  memiliki  beberapa  hak  diantaranya mengelola  data  hero,  mengelola  counter tiap hero, dan mengelola combo tiap hero. Hubungan  antara  aktor  dengan  sistem ditunjukan pada Gambar 2

## Gambar 2. Use Case Diagram

## Arsitektur Model
Arsitektur  model  mendefinisikan desain  teknologi  untuk  membantu  aplikasi mengatasi  masalah  data.  Model  saling berhubungan  dan  bekerja  sama  untuk mencapai  tujuan  tertentu  (Marini  &
Sarwindah, 2019). Arsitektur model menggambarkan komponen seperti antarmuka pengguna, server, basisdata, dan bagaimana komponen-komponen ini berinteraksi untuk mencapai tujuan aplikasi.  Arsitektur  model  pada  penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur Model

## Rancangan Interface Admin
1. Halaman utama admin Adapun  rancangan  halaman  utama admin  untuk  aplikasi  sistem  rekomendasi pemilihan hero pada game mobile legends ditunjukan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Halaman Utama Admin
2. Halaman Detail Hero Adapun  rancangan  halaman  detail
hero  pada  halaman  admin  untuk  aplikasi sistem  rekomendasi  pemilihan  hero  pada game  mobile  legends  ditunjukan  pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Detail Hero
3. Halaman form tambah data
Adapun  rancangan  halaman  form tambah data untuk aplikasi sistem rekomendasi  pemilihan  hero  pada  game mobile legends ditunjukan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Form Tambah Data Hero
4. Halaman Ubah Data Adapun  rancangan  halaman  form ubah data untuk aplikasi sistem
rekomendasi  pemilihan  hero  pada  game mobile legends ditunjukan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Ubah Data
Pada  Gambar  7  menampilkan  sebuah halaman form  untuk  ubah data. Data yang dapat  diubah  mulai  dari  name,  type,  role dan image.

## Rancangan Interface Pengguna
1. Interface Input data
Pada  halaman  input  data  penguna dapat  menginputkan  hero,  di  mana  hero yang  diinputkan  berarti  adalah  hero  yang dipilih baik oleh tim lawan ataupun kawan. Jika pengguna memasukan data pada kotak yang  berwarna  hijau  berarti  pengguna sedang menginputkan hero pada tim kawan sedangkan jika pengguna memasukan data pada  kotak  berwarna  merah  itu  berarti pengguna  menginputkan  hero  pada  tim lawan.  Adapun  interface  input  data  dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Interface Input data
2. Interface Rekomendasi Hero
Pada  halaman  ini  menampilkan halaman  daftar  rekomendasi  hero.  Dari daftar tersebut pengguna dapat mengetahui hero apa saja yang direkomendasikan untuk
dipilih  pada  fase  selanjutnya.  Adapun interface  Rekomendasi  hero  ini  dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Interface Rekomendasi Hero

## Pengujian
Pada  langkah  ini,  data  yang  telah diperoleh  sebelumnya  akan  diuji  melalui simulasi drafting  phase. Dalam  proses pengujian  ini,  logika  perancangan  yang telah  disusun  akan  digunakan  untuk memilih tim.
Penerapan  algoritma greedy pada seluruh  tahap drafting  phase harapannya dapat  menghasilkan  solusi  terbaik  yang mendekati optimal dalam konteks keseluruhan.  Hasil  uji  coba  menunjukkan hal berikut:
1. Fase pertama Tim kawan: - Tim lawan: - Informasi  nilai  setiap  hero  sebelum masing-masing  tim  memilih  hero.  Data nilai tersebut dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Hero Pada Fase Pertama Hero Nilai Melisa 5 Kadita 0 Lancelot 0 Moskov 5 Diggie 0 Gloo 5 Lapu-lapu 5 Hilda 0 Martis 0
Pharsa 5 Yve 0 Paquito 0 Harley 0 Kaja 0 Chou 0 Lesley 0 Aurora 0 Saber 0 Angela 0 Lolita 0 Pilihan hero kawan  pada  fase pertama: Melisa 2. Fase kedua Tim kawan: Melisa
Tim lawan: -
Tabel 6 menunjukan informasi terbaru mengenai nilai hero pada fase kedua.
Tabel 6. Nilai Hero Pada Fase Kedua Hero Nilai Kadita 0 Lancelot 0 Moskov 5 Diggie 0 Gloo 5 Lapu-lapu 5 Hilda 0 Martis 0 Pharsa 5 Yve 0 Paquito 0 Harley 0 Kaja 0 Chou 0 Lesley 0 Aurora 0 Saber 0 Angela 0 Lolita 3 Pilihan hero lawan  pada  fase  kedua:
Pharsa, Lapu-lapu
3. Fase ketiga
Tim kawan: Melisa Tim lawan: Pharsa, Lapu-lapu
Tabel  7  menunjukan  informasi terbaru nilai hero pada fase ketiga.
Tabel 7. Nilai Hero Pada Fase Ketiga Hero Nilai Kadita 4 Lancelot 4 Moskov 5 Diggie 0 Gloo 9 Hilda 4 Martis 0 Yve 0 Paquito 4 Harley 4 Kaja 0 Chou 0 Lesley 0 Aurora 0 Saber 4 Angela 0 Lolita 3 • Pilihan hero kawan  pada  fase  ketiga: Kadita, Gloo
• Pilihan hero lawan  pada  fase  ketiga: Diggie, Martis
4. Fase keempat
Tim kawan: Melisa, Kadita, Gloo Tim  Lawan:  Pharsa,  Lapu-lapu,  Diggie, Martis
Tabel  8  menunjukan  informasi terbaru nilai hero pada fase keempat.
Tabel 8. Nilai Hero Pada Fase Keempat Hero Nilai Lancelot 8 Moskov 5 Hilda 8 Yve 0 Paquito 4 Harley 4 Kaja 0 Chou 3 Lesley 0 Aurora 0 Saber 7 Angela 0 Lolita 3 • Pilihan hero kawan pada fase keempat: Hilda, Lancelot
• Pilihan hero lawan  pada  fase  keempat:
Moskov
Dari  pengujian  alur  logika  serta penerapan algoritma greedy pada percobaan  simulasi  drafting  phase  diatas, berikut  adalah  komposisi  hero  yang didapatkan:
a. Melisa
b. Gloo c. Kadita
d. Hilda
Lancelot

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  untuk  merancang  suatu sistem  rekomendasi  pemilihan  hero,  maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Perancangan sistem rekomendasi pemilihan  hero  pada  game  mobile legends  dapat  mempermudah  para pemain  dalam  memilih  hero  pada  saat drafting phase.
2. Rancangan  sistem  ini  diharapkan  dapat membantu  meningkatkan  presentase kemenangan saat bermain game mobile legends

## DAFTAR PUSTAKA
A. Christian, S. Hesinto, and A. Agustina, “Rancang  Bangun  Website  Sekolah Dengan  Menggunakan  Framework Bootstrap”  RESOLUSI  :  Rekayasa
Teknik
Informatika dan
InformasiISSN  2745-7966  (Media Online)Vol 3, No 6.
Anam,  K.  (2021).  Pengaruh  Game  Online Mobile  Legend  Terhadap  Hasil Belajar  Siswa  Pada  Mata  Pelajaran Ilmu  Pengetahuan  Sosial  Kelas  VIII Di  SMP  2  Negeri  Rambipuji (Doctoral  dissertation,  Universitas Islam  Negeri  Kiai  Haji  Achmad Siddiq Jember).
H. Sunandar and Pristiwanto, “Optimalisasi Implementasi Algoritma Greedy dalam Fungsi Penukaran Mata Uang Rupiah,” JTIUST ,  vol.  4,  no.  2,  pp. 193–201, Dec. 2019.
Hadikristanto,  W.,  &  Kurniadi,  N.  T. (2023). Implementasi Pengembangan
Aplikasi  Sistem  Manajemen  Aset Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall  Untuk  Mengoptimalkan Penggunaan  Aset  Pada  PT.  Hutama Karya  (Persero). Jurnal  Teknologi Dan  Sistem  Informasi  Bisnis , 5 (4), 401-408.
Irwanto, I. (2023). Pola Komunikasi Antar
Gamers  Pada  Fitur  Chat  (In-Game) Studi  Fenomenologi  Pemain  Game Online Mobile Legends di Bandung. Jurnal Pendidikan Tambusai , 7 (2), 3702-3710.
Lutviana,  L.,  Arfianto,  I.,  Rohman,  T.  F., Sumantri,  R.  B.  B.,  &  Suryani,  R. (2023). Perancangan Sistem Informasi  Akademik  Sekolah  Dasar
Dengan  Metode  Waterfall  Berbasis Website. Buletin  Sistem  Informasi dan  Teknologi  Islam  (BUSITI) , 4 (1), 1-8.
M.  S.  S.  Putra,  “Penerapan  Algoritma Greedy  pada  Pemilihan  Hero  dalam Permainan DotA 2,” Bandung, 2022.
Accessed:  Oct.  21,  2023.  [Online]. Available: https://informatika.stei.itb.ac.id/~rina ldi.munir/Stmik/2021- 2022/Makalah/Makalah-IF2211- Stima-2022-K2%20(53).pdf Marini, M., & Sarwindah, S. (2019). Model
Arsitektur  Enterprise  Menggunakan Enterprise  Architecture  Planning (Eap).  JSiI  (Jurnal  Sist.  Informasi), 6(2), 18.
Oktaviani,  Y.  C.,  &  Riti,  Y.  F.  (2023).
Perbandingan Algoritma Welch Powell dan Algoritma Greedy dalam Optimasi Penjadwalan Ruang Kuliah Semester  Genap  Fakultas  Teknik.
JIMP-Jurnal  Informatika  Merdeka Pasuruan, 7(3), 87-95.
Paembonan, A., Timang, H. A., & Jailani, A.  K.  (2023).  Perancangan  Sistem
Penjadwalan Kursus Musik Terhadap Jadwal Pengganti Pada Theo Musicschool Menggunakan Algoritma Greedy. Dipanegara
Komputer  Sistem  Informasi , 17 (1), 33-41.
Pertiwi,  T.  A.,  Luchia,  N.  T.,  Sinta,  P.,
Dahlia, A., Fachrezi, I. R., Aprinastya,  R.,  &  Hamzah,  M.  L. (2023). Perancangan Dan Implementasi Sistem Informasi Absensi Berbasis Web Menggunakan Metode Agile Software Development. Jurnal  Testing  Dan Implementasi Sistem Informasi , 1 (1),
53-66.
Prasetya, A. F., Sintia, S., & Putri, U. L. D.
(2022). Perancangan Aplikasi Rental Mobil  Menggunakan  Diagram  UML (Unified Modelling Language).
Jurnal Ilmiah Komputer Terapan dan Informasi, 1(1), 14-18.
Ramadhan,  R.  F.,  Dalimunthe,  R.  Z.,  & Conia,  P.  D.  D.  (2023).  Hubungan kecanduan  game  online  mobile legends  terhadap  perilaku  trash talking. Diversity Guidance and
Counseling Journal , 1 (2), 1-11.
Rani, D., Hasibuan, E. J., & Barus, R. K. I.
(2018). Dampak Game Online Mobile Legends: Bang Bang terhadap Mahasiswa. Perspektif, 7(1), 6-12.
Salim,  G.,  &  Feizal,  M.  (2023).  Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Parkir Menggunakan  Laravel  8  Metode Waterfall  Di  Institut  Teknologi  Dan Bisnis  Swadharma. Oktal:  Jurnal Ilmu  Komputer  dan  Sains , 2 (01), 271-276.
Supriyanta, S., Supriadi, D., & Susanto, B. (2022). Perancangan Sistem Informasi Penggajian Karyawan Dengan metode Waterfall. Indonesian Journal Computer Science, 1(1), 1-6. Susanti,  S.  N.,  Hermawan,  N.  A.,  & Pattihahuan,  A.  (2023).  Kemajuan Teknologi Dan Pemahaman
Terhadap  Minat  Generasi  Z  Dalam Berinvestasi  Di  Pasar  Modal. Jurnal Pijar , 1 (2), 76-82.
Tamba,  M.  R.,  &  Panday,  R.  Pengaruh
Bermain  Game  Dan  Game  Mobile Legend
Terhadap Proses Pembelajaran Mahasiswa.
Thalib,  M.  A.  (2022).  Pelatihan  Teknik Pengumpulan  Data  dalam  Metode
Kualitatif  untuk  Riset  Akuntansi Budaya. Seandanan: Jurnal
Pengabdian  Pada  Masyarakat,  2(1), 44-50. Tuasamu, Z., Lewaru, N. A. I. M., Idris, M. R.,  Syafaat,  A.  B.  N.,  Faradilla,  F., Fadlan,  M.,  ...  &  Efendi,  R.  (2023). Analisis Sistem Informasi Akuntansi
Siklus  Pendapatan  Menggunakan DFD  dan  Flowchart  Pada  Bisnis Porobico. Jurnal Bisnis dan
Manajemen  (JURBISMAN),  1(2),
495-510.
Wahid,    A.    A.  (2020).  Jurnal  Ilmu-ilmu Informatika dan Manajemen STMIK Oktober (2020)    Analisis    Metode
Waterfall Untuk Pengembangan
Sistem Informasi. 1–5.