Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 107-115 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.216 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.

## Analisis Peran Atlet Dota 2 Dengan Algoritma Random Forest
Dicky Huang 1 *, Ito Wasito 2
1 Program Studi Informatika, Universitas Pradita, Indonesia.
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pradita, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Dota 2; Pemain;
Peran Prediksi; Random Forest.

## Keywords:
Dota 2; Player;
Role; Prediction;
Random Forest
Abstrak: Dota  2  merupakan  permainan  action  real  time  yang tergolong  dalam  game  dengan  genre  strategi.  Dalam  Dota  2,  para pemain dibagi menjadi 2 tim, yaitu, radiant dan dire untuk melawan satu  sama  lain.  Setiap  tim  terdiri  dari  lima  pemain,  dengan  peran masing-masing yang telah dipilih sebelumnya, salah satu cara dalam mengidentifikasi  pemain  berdasarkan  keahliannya  adalah  dengan melakukan  prediksi  peran  berdasarkan  hasil  statistik  permainan sebelumnya.  Untuk  memprediksi  kesesuaian  pemain  terhadap perannya,  kami  menggunakan  Random  Forest  sebagai  classifier dalam  algoritma.  Penelitian  ini  bertujuan  menyortir  pemain terhadap peran yang sesuai dengan permainannya. Metode random forest digunakan sebagai model prediksi yang meraih hasil akurasi sebesar  86,89%.  Adapun  penggunaan  Confusion  Matrix  yang berfungsi  untuk  mengevaluasi  teknik  kategorisasi.  Hasil  penelitian ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  teknik  Random  Forest  dapat menentukan  peran  yang  sesuai  bagi  setiap  pemain.  Hasil  tersebut dapat  digunakan  oleh  perusahaan  dan  pelatih  untuk  melakukan prediksi  terhadap  peran  yang  sesuai  dengan  kualitas  pemain tersebut.
Abstract: Dota  2  is  a  real  time  action  game  that  belongs  to  the  strategy genre game. In Dota 2, the players are divided into 2 teams, i.e., radiant and dire  to  fight  each  other.  Each  team  consists  of  five  players,  with  their respective roles pre-selected. One way to identify players based on their skills is to predict roles based on past game statistics. To predict the suitability of players for their roles, we use Random Forest as a classifier in the algorithm. This study aims to sort the players according to the role of the game. The random  forest  method  is  used  as  a  prediction  model  which  achieves  an accuracy  of  86.89%.  As  for  the  use  of  Confusion  Matrix  which  serves  to evaluate categorization techniques. The results of this study indicate that the use of the Random Forest technique can determine the appropriate role for each player.  These  results  can  be  used  by companies  and coaches to  make predictions  about  roles  that  are  in  accordance  with  the  quality  of  these players.

## Riwayat Artikel:
Submitted: 29 Mei 2023 Accepted:  5 November 2023 Published: 3 Januari 2024
Corresponding Author: Dicky Huang Email: dicky.huang@student.pradita.ac.id
Dicky Huang, Ito Wasito

## PENDAHULUAN
Popularitas permainan video game terorganisir yang kompetitif (e-sport) telah berkembang pesat selama sepuluh tahun terakhir ke titik di mana e-sport sekarang menyaingi banyak olahraga tradisional (Maas, 2022). Faktanya, diperkirakan lebih dari satu miliar orang melihat konten e- sports salah satunya adalah Dota 2. Game Dota 2 telah menjadi salah satu game paling populer di seluruh dunia, dengan jutaan pemain yang memainkannya setiap hari. Hal ini tercatat dalam Steam Charts , yang menunjukkan bahwa jumlah pemain Dota 2 menyentuh angka 1 juta user pada akhir November 2022 (Priyambodo, 2022).  Status  game  dota  2  ini  memiliki  pemain  yang  sangat  banyak  dan  terdiri  dari  nomor  3  game terpopuler  di  steam  yang  merupakan  layanan  yang  digunakan  untuk  mengakses  game  tersebut (Visahat, 2022).
Alur permainan game dota secara garis besar membutuhkan pengaturan  strategi yang cermat dan  taktik  yang  tepat  untuk  memenangkan  pertandingan.  Salah  satu  faktor  penting  dalam  strategi permainan Dota 2 adalah pemilihan karakter dan peran yang tepat untuk setiap pemain di tim. Setiap peran  memiliki  tugas  dan  tanggung  jawab  yang  berbeda  dalam  memenangkan  pertandingan.  Ada banyak sekali karakter yang dapat dimainkan di Dota 2. Sejumlah 119 hero, yang secara kasar dapat dibagi  sebagai  berikut:  39  hero  untuk  kekuatan,  37  hero  untuk  kelincahan,  dan  43  hero  untuk kecerdasan (Habiburrahman, 2019). Setiap regu harus memilih karakter perannya dengan hati-hati agar kelima pemainnya dapat bekerja sama untuk memenangkan pertandingan. Pemilihan karakter yang baik menjadi suatu keputusan yang penting dalam melakukan kombinasi counter dalam mengalahkan lawannya. Sebab pemilihan peran yang tepat dalam game Dota 2 untuk memaksimalkan kinerja tim (Shah, 2021).
Dalam  penentuan  pada  peran  setiap  pemain,  sering  dilakukan  tes  dan  pengukuran  data. Pengukuran  pemain  sering  dilihat  dari xpm,  gpm,  kill,  death,  assists,  kda,  last  hit,  denies ,  dan lvl . Xpm digunakan sebagai alat menghitung experience yang dicapai oleh pemain. Experience merupakan sistem level yang dihitung pada pemain dalam membunuh hero dan monster. Gpm merupakan yang harus melakukan farming dan kill - assist . Farming merupakan  proses  pemain  mencari gold,  gold merupakan mata  uang  yang  digunakan  membeli  barang  dalam  game  tersebut. Kill adalah  pemain  yang mengeliminasi  lawan  pemain. Assists adalah  sebuah  pemain  menolong  rekan  pemain  dalam mengeliminasi lawan pemain. Kda merupakan kesimpulan dari kill, death , dan assists . Last hit adalah pukulan  terakhir  yang  diberi  oleh  pemain  kepada  monster  untuk  dieliminasi. Denies merupakan mengeliminasi  monster  yang  berada  dipihak  sama.  Tim  dalam  menjalankan  proses  menentukan memakan waktu dan prediksi pada pemasangan peran pada pemain kurang akurat. Banyak tim tidak melakukan pengujian maupun tes
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan algoritma random forest untuk menganalisis peran atlet  Dota.  Algoritma random  forest adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data.  Ini  bekerja  dengan  membuat  sejumlah  besar  pohon  keputusan  dan menggabungkan  hasil  mereka  untuk  membuat  prediksi  yang  lebih  akurat.  Random  forest  adalah algoritme  pembelajaran  mesin  ( machine  learning )  dan  merujuk  ke  CART  yang  masing-masing  dilatih menggunakan kumpulan data bootstrap unik dan pemilihan acak fitur prediktor pemisahan (Xia et al., 2019). Random forest adalah pilihan unggul untuk model linier atau logistik dan kereta soliter untuk data dan tujuan saat ini karena berbagai alasan. Salah satunya adalah random forest dapat menggabungkan efek non-linier, dan lebih unggul daripada metode alternatif dalam memodelkan interaksi kompleks ketika interaksi tidak, atau tidak dapat, ditentukan sebelumnya.
Penelitian yang dilakukan melalui prediksi deep learning menggunakan model team fight (Student et al., 2021). Kemudian (Ringer et al., 2022) yang meneliti  tentang prediksi kematian dalam game di Dota  2.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  diketahui  bahwa  peneliti  terdahulu  telah  mencoba menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi peran pemain dalam Dota. Namun, sebagian besar penelitian hanya memperhatikan satu atau dua faktor, seperti jenis hero yang dimainkan atau  statistik  kinerja  pemain.  Penelitian  ini  mencoba  untuk  memperhitungkan  lebih  banyak  faktor, seperti kemampuan dan keterampilan pemain, untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  model  prediksi  peran  atlet  Dota  menggunakan

## Analisis Peran Atlet Dota 2 Dengan Algoritma Random Forest
algoritma random forest . Dalam penelitian ini, penulis akan menggunakan data yang dikumpulkan dari pemain  Dota  untuk  melatih  model  dan  menguji  kinerjanya.  Penelitian  ini  menghasilkan  prediksi terhadap peran pemain, sedangkan penelitian lain lebih mencari prediksi hasil match. Diharapkan hasil penelitian ini dapat  membantu pemain  Dota dalam  memilih peran yang tepat  untuk memenangkan pertandingan dan meningkatkan kinerja tim.

## METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah random  forest . Random  Forest adalah algoritma machine learning yang biasa digunakan untuk pengklasikasian dataset. Data yang diperoleh dari situs web open-source , yaitu datdota, yang akan diterapkan di metode tersebut. Datdota merupakan salah  satu  website  yang  mengumpulkan  data  status  permainan  sebelumnya,  yang  dilakukan  oleh pemain. Data yang dikumpulkan melalui website datdota yang terdiri dari 1000 data yang digunakan.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Kumpulan data dilakukan cleaning data dengan eliminasi atribut data yang tidak dibutuhkan. Bentuk data yang akan digunakan berbentuk numerical. Dalam menentukan rasio split dengan 50:50, dimana  50%  data  digunakan  untuk  melatih  model  dan  50%  data  digunakan  untuk  menguji  model. Bentuk data tersebut diukur melalui Confusion Matrix. Confusion Matrix merupakan sebuah tool yang akan digunakan untuk mengklasifikasikan data dengan hasil prediksi yang didapatkan.
Data  uji  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  (Syukron  &  Subekti,  2018).  Pada penelitian  ini,  algoritma random  forest digunakan  untuk  mengklasifikasikan  peran  atlet  Dota berdasarkan  beberapa  variabel  independen,  seperti  kemampuan  dan  keterampilan  pemain,  karakter hero  yang  dimainkan,  dan  statistik  kinerja  pemain.  Statistik  kinerja  merupakan  hasil  permainan pemain, dilihat dari performa xpm dan gpm. Penerapan metode ini bertujuan menghasilkan prediksi akurat terhadap peran pemain melalui perbandingan pada banyaknya pohon yang dihasilkan.
Tabel 1. Sampel Raw Data
No Match   Hero Player  Result  Kills Deaths  Assists  KDA GPM XPM Last Hits Denies  LVL End Game Items 0 6761951579 Zeus Topson Loss 7 4 8 3.75 626 705 437 5 25 Boots of travel Tabel 2. Sampel Dataset N0 Kills Deaths  Assists  KDA GPM XPM Last Hits Denies  LVL 0 7 4 8 3.75 626 705 437 5 25 1 5 4 6 2.75 600 579 338 9 20 2 8 1 8 16 881 736 598 14 27 3 6 5 9 3 487 570 266 11 22 4 14 5 9 4.6 731 805 537 24 28
Selanjutnya, model yang sudah dibangun diuji dengan menggunakan data uji. Hasil pengujian diukur menggunakan beberapa metrik evaluasi, seperti akurasi, presisi, dan recall (Ren et al., 2017). Data hasil evaluasi kemudian dianalisis dan dibandingkan dengan model lain yang digunakan dalam penelitian  sebelumnya.  Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dan beberapa  pustaka  yang  umum  digunakan  dalam  analisis  data,  seperti  Pandas,  Scikit-learn,  dan Matplotlib.  Analisis  data  dilakukan  dengan  menggunakan  lingkungan  pengembangan  Google Collaboratory.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  pengolahan  data  menunjukkan  bahwa  algoritma random  forest dapat mengklasifikasikan  peran  pemain  dengan  akurasi  yang  tinggi  (Nayak,  2016).  Dari  pengujian  yang dilakukan, diperoleh 86% yang menunjukan bahwa metode ini dapat menunjukan peran pemain dalam sebuah tim. Dari data yang didapatkan menunjukan bahwa tidak semua atribut disajikan diperlukan. Berikut contoh data sebagian data atribut dieliminasi pada gambar 3 berikut.

## Analisis Peran Atlet Dota 2 Dengan Algoritma Random Forest
Berdasarkan  gambar  3, dataset yang  digunakan  melalui  proses  data cleaning .  Dalam  proses  ini kategori  match,hero,result,end  game  items  di  drop  dikarenakan  data  tersebut  tidak  berdampak terhadap klasifikasi pengambilan peran pemain. Adapun setelah pengolahan data pada mengkategori set data terhadap setiap peran menghasilkan presisi yang membuktikan kesesuaian pemain ke peran yang sama dengan gaya pemain tersebut. adapun pengelompokan data dalam 5 kluster disajikan pada gambar 4. sebagai berikut.

## Gambar 4. Pengelompokan Data dalam 5 Kluster
Gambar 4 menggabungkan data yang akan dilatih menggunakan data dari df dan centroid untuk masing-masing kluster akan ditentukan. Model ini untuk memprediksi kluster mana yang sesuai untuk data baru atau menganalisis cluster yang ada dalam data. Hasil melabel setiap cluster yang akan berisi daftar  jumlah  nilai  setiap  kolom  tabel.  Adapun  random  forest  classifier  disajikan  pada  gambar  5. sebagai berikut.

## Gambar 5. Mengimplementasi
Random Forest Classifier
Pada gambar 5. menggunakan bagunan model klasifikasi berdasarkan algoritma random forest yang terdiri dari beberapa yaitu depth yang bertujuan mengatur maksimum kedalaman setiap pohon, random state digunakan menetapkan seed (bilangan acak awal) dalam generator bilangan acak, dan entropy  berfungsi  menentukan  metrik  yang  digunakan  dalam  mengukur  kualitas  pemisahan  node dalam pohon. Adapun hasil akurasi pada gambar 6. sebagai berikut.

## Dicky Huang, Ito Wasito
Pada gambar 6 diperlihatkan bahwa hasil akurasi dicapai berupa 86,89%. Dengan menggunakan model random forest untuk memprediksi label kelas menggunakan data X_test. Hasil prediksi disimpan dalam variabel y_pred. Dalam accuracy_score digunakan untuk menghitung akurasi model. Fungsi ini membandingkan  label  sebenarnya  y_test  dengan  hasil  prediksi  y_pred  dan  mengembalikan  nilai akurasi.  Adapun  Confusion  Matrix  pada  dasarnya  menawarkan  perincian  tentang  bagaimana  hasil klasifikasi data yang diharapkan terkait dengan hasil klasifikasi data aktual (Pane & Ramdan, 2022). Hasil confusion matrix disajikan pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. Perbandingan Prediksi Dengan Aktual Data
Berdasarkan gambar 7. Performa peran pemain dapat dihitung menggunakan confusion matrix. Salah satu cara untuk mengevaluasi kemanjuran klasifikasi adalah dengan bantuan Confusion Matrix. Menyatakan  bahwa  terdapat  5  model  peran  pemain  hasil  analisis random  forest .  Pada  sumbu  x menunjukkan label prediksi sementara pada sumbu y menunjukkan true label atau label aktual.  Hasil confusion matrix di atas dapat diolah menjadi perhitungan nilai akurasi yang terdiri atas presisi, recall, f1-score, dan support. Adapun hasil akurasi data disajikan pada gambar 8. sebagai berikut.
Gambar 8. Hasil Akurasi Prediksi Data
Berdasarkan gambar 8. di atas diperlihatkan diperbandingkan hasil prediksi dari mesin dengan data  sebenarnya  pada  setiap  tabel  dimana  secara  akurasi  keseluruhan  diperoleh  model  memiliki

## Analisis Peran Atlet Dota 2 Dengan Algoritma Random Forest
performa  akurasi  sebanyak  86,89%.  Algoritma random  forest dari Scikit-learn mampu  melakukan perhitungan  untuk  menentukan  kepentingan  fitur  atau  feature  importance.  Ini  bertujuan  untuk mencari  tahu  rata-rata  pengurangan  ketidakmurnian  yang  dihasilkan  setiap  fitur  di  seluruh tree (Syukron & Subekti, 2018). Adapun feature importance disajikan pada gambar 9 sebagai berikut.
Gambar 9. Kepentingan Data Pada Menentukan Prediksi Peran Pemain
Gambar 9 menunjukkan fitur penting dalam memprediksi peran pemain Dota 2. xpm, gpm, dan last hits merupakan 3 fitur terpenting dalam menentukan prediksi pemain Dota 2. xpm atau experience per  minute  sangat  menentukan  peran  pemain  dalam  bermain  dota  karena  semakin  lama  pemain menggunakan satu hero dan menguasai kemampuan hero tersebut maka semakin baik pemain dalam memahami peran hero tersebut. Begitu pula dengan pencapaian gpm (gold per minute) dan last kills yang menjadi indikator penting dalam memprediksi peran pemain yang memiliki tingkat kepentingan melebihi  0.2.  Sementara  itu,  fitur  kills,  deaths,  assists,  dan  denies  memiliki  pengaruh  kecil  dengan tingkat  pengaruhnya  lebih  kecil  dari  0.1  terhadap  prediksi.  Adapun  hasil  prediksi  data  dalam menentukan pemain dalam bentuk graf pohon disajikan sebagai berikut.
Gambar 10. Prediksi Data Dalam Menentukan Pemain Berbentuk Tree Graph
Dicky Huang, Ito Wasito
Dalam  bentuk tree  graph menggunakan  print  (export_text(clf.estimators_[-1]))  untuk memprediksi hasil peran pemain dengan menggunakan data sebelumnya terdiri dari 9 yaitu kill, death, assist, kda, gpm, xpm, last hits, denies, dan lvl yang dapat diperlihatkan secara detail. Dari hasil tersebut kita menampilkan hasil dengan bentuk model tree graph untuk lebih mudah dibaca dan dipahami.

## KESIMPULAN
Dalam  studi  ini,  dilakukan  analisis  peran  atlet  Dota  2  menggunakan  algoritma random  forest . Hasil  dari  pengolahan  data  menunjukkan  bahwa  algoritma random  forest dapat  mengklasifikasikan peran  pemain  dengan  akurasi  yang  tinggi  sebesar  86,89%.  Adapun  faktor  yang  paling  baik  dalam memprediksi  peran  pemain  adalah  xpm,  gpm,  adn  last  kills.  Oleh  karena  itu,  analisis  ini  dapat membantu tim manajemen dan pelatih dalam mengidentifikasi peran yang sesuai bagi setiap pemain berdasarkan  atribut  dan  keahlian  yang  dimilikinya.  Melalui  hasil  dapat  meningkatkan  kinerja  tim secara keseluruhan dan memberikan pengalaman bermain yang lebih baik bagi para pemain. Adapun saran  untuk  penelitian  berikutnya  adalah  dibutuhkan  pembelajaran  secara  deep  learning  untuk mencatat hasil dari setiap pertarungan tim pada hasil pertandingan secara keseluruhan secara real time berdasarkan peran pemain yang dipilih pada game Dota 2.

## DAFTAR PUSTAKA
Akhmedov, K., & Phan, A. H. (2021). Machine learning models for DOTA 2 outcomes prediction. 1-11. http://arxiv.org/abs/2106.01782
Avgousti, S., & Krijthe, J. (2022). Causal inference in DotA 2 when estimated through randomized data. https://repository.tudelft.nl/islandora/object/uuid:f23a7610-448d-4898-ac72-e576e5f4d74a
Drachen, A., Yancey, M., Maguire, J., Chu, D., Wang, I. Y., Mahlmann, T., Schubert, M., & Klabajan, D. (2015). Skill-based differences in spatio-Temporal team behaviour in defence of the Ancients 2 (DotA 2). Conference Proceedings - 2014 IEEE Games, Media, Entertainment Conference, IEEE GEM 2014, 2(DotA 2). https://doi.org/10.1109/GEM.2014.7048109
Goedhart,  C.  (2022).  Estimating  the  effect  of  ‘ diverse ’  team  compositions  on  Dota  2  game  outcomes using  Inverse  Probability  Weighting  Estimating  the  effect  of  ‘ diverse ’  team  compositions  on Dota
2 game outcomes using Inverse Probability Weighting.
https://repository.tudelft.nl/islandora/object/uuid:c1a8d428-d7b1-4e9b-b752-e9b6ae0a42bf
Habiburrahman,  R.  M.  (2019).  Faktor  di  Balik  Kesuksesan  OG  Sebagai  Tim  Terbaik  di  Dota  2. https://revivaltv.id/news/Dota 2/faktor-di-balik-kesuksesan-og-sebagai-tim-terbaik-di-dota-2
Katona, A., Spick, R., Hodge, V. J., Demediuk, S., Block, F., Drachen, A., & Walker, J. A. (2019). Time to die:  Death  prediction  in  dota  2  using  deep  learning.  IEEE  Conference  on  Computatonal Intelligence and Games, CIG, 2019-Augus. https://doi.org/10.1109/CIG.2019.8847997
Maas,  D.  Van  Der.  (2022).  Validating  the  win-rate  of  heroes  in  Dota  2  using  instrumental  variable estimation. https://repository.tudelft.nl/islandora/object/uuid:c04d0f4b-14fc-4d65-9756- 0cf3abec54c9
Nurahmadan,  I.  F.,  Agusta,  A.,  Winarno,  P.  A.,  Sazali,  B.  H.,  Thurfah,  Y.,  &  Rosaliah,  A.  (2021). Perbandingan Algoritma Machine Learning Untuk Klasifikasi Denyut Jantung Janin . Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan Aplikasinya(SENAMIKA) , 733-740.
Priyambodo,  A.  D.  (2022).  Jumlah  Pemain  Dota  2  Meningkat  Tajam  Usai  Hadirnya  Arcana  Gratis. https://www.skor.id/post/jumlah-pemain-dota-2-meningkat-tajam-usai-hadirnya-arcana- gratis-01436223

## Analisis Peran Atlet Dota 2 Dengan Algoritma Random Forest
Ringer,  C.,  Missaoui,  S.,  Hodge,  V.,  Pedrassoli  Chitayat,  A.,  Kokkinakis,  A.,  Patra,  S.,  Demediuk,  S., Caceres  Munoz,  A.,  Olarewaju,  O.,  Ursu,  M.,  Kirman,  B.,  Hook,  J.,  Block,  F.,  Drachen,  A.,  & Walker,  J.  A.  (2022).  Time  to  Die  2:  Improved  In-Game  Death  Prediction  in  Dota.  SSRN Electronic Journal, 12(November 2022), 100466. https://doi.org/10.2139/ssrn.4295831
Schmidt,  R.,  Emmerich,  K.,  &  Schmidt,  B.  (2015).  Entertainment  Computing  -  ICEC  2015. 9353(November), 112-125. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24589-8
Shah,  J.  (2021).  Vector  Embedding  Techniques  for  Player  Behaviour  in  Dota  2  Table  of  Contents. https://repository.library.carleton.ca/concern/etds/2v23vv44z
Syukron,  A.,  &  Subekti,  A.  (2018).  Penerapan  Metode  Random  Over-Under  Sampling  dan  Random
Forest Untuk Klasifikasi Penilaian Kredit. Jurnal Informatika, 5 (2), 175 – 185.
https://doi.org/10.31311/ji.v5i2.4158
Toksoy, N. E., Krijthe, J., & Karlsson, R. (2022). Discovering the effect of hero choice on the outcome of a  Dota  2  game. https://repository.tudelft.nl/islandora/object/uuid:8d9b3322-dbcd-45af-996a- 33b14fcf7237
Visahat. (2022). Dota 2 Catat Rekor Jumlah Pemain Dalam 41 Bulan, Efek the International Swag Bag. https://www.ligagame.tv/dota-2/dota-2-pecahkan-rekor-jumlah-player-tertinggi-dalam-41- bulan
Xia, B., Wang, H., & Zhou, R. (2019). What Contributes to Success in MOBA Games? An Empirical Study of Defense of
the Ancients 2. Games and Culture, 14 (5), 498-522. https://doi.org/10.1177/1555412017710599