## PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN MOBILE LEGENDS PROFESIONAL LEAGUE INDONESIA SEASON 9 DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Samuel Bayulianto* 1) , Intan Purnamasari 2) , Mohamad Jajuli 3)
1. Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
2. Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
3. Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Mobile Legends, Naïve Bayes,
Prediksi
Keywords: Mobile  Legends,  Naïve  Bayes, Prediction

## Article history:
Received 17 January 2023 Revised 24 January 2023 Accepted 19 February 2023 Available online 1 June 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i2.3562
* Corresponding author.
Corresponding Author E-mail address: samuel.bayulianto18068@student.unsika.ac.id
Mobile  Legends  Profesional  League  Indonesia  Season  9  merupakan ajang kompetisi permainan Mobile Legends :Bang Bang bersistem liga yang  berlangsung  di  Indonesia  dan  sudah  berjalan  selama  9  musim. Permainan  yang  dipergunakan  dalam  pergelaran  Mobile  Legends Profesional League Indonesia yaitu Mobile Legends :Bang Bang. Mobile Legends :Bang Bang merupakan permainan bergenre MOBA. Beberapa permasalahan  yang  ada  pada  permainan  yaitu  kemenangan  dan kekalahan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  memprediksi  tingkat kemenangan  tim  dalam  setiap  pertandingan  dalam  Mobile  Legends Profesional League Indonesia Season 9. Naïve Bayes digunakan sebagai model algoritma prediksi pada penelitian ini dan CRISP-DM digunakan sebagai  metode  penelitian  ini.  CRISP-DM  Memiliki  enam  tahapan proses yaitu 1) Business Understanding, 2) Data Understanding, 3) Data Preparation,  4)  Modelling,  5)  Evaluation,  6)  Deployment.  Hasil penelitian  yaitu  hasil  dari  prediksi  pertandingan  Mobile  Legends Profesional League Indonesia Season 9. Hasil yang diperoleh ini berupa nilai akurasi, nilai presisi, dan nilai recall. Hasil prediksi perstatistik hero yang diperoleh ialah nilai akurasi 1.0, presisi 1.0 dan recall 1.0.

## ABSTRACT
Mobile  Legends  Professional  League  Indonesia  Season  9  is  a competition  event  for  the  Mobile  Legends  game:  Bang  Bang  with  a league system that takes place in Indonesia and has been running for 9 seasons.  The  game  used  in  the  Mobile  Legends  Professional  League Indonesia performance is Mobile Legends: Bang Bang. Mobile Legends: Bang Bang is a MOBA genre game. Some of the problems that exist in the game are winning and losing. The purpose of this study is to predict the  team's  win  rate  in  every  match  in  Mobile  Legends  Professional League  Indonesia  Season  9.  Naïve  Bayes  is  used  as  a  predictive algorithm  model  in  this  study  and  CRISP-DM  is  used  as  the  research method.  CRISP-DM  has  six  stages  of  process,  namely  1)  Business Understanding,  2)  Data  Understanding,  3)  Data  Preparation,  4) Modeling, 5) Evaluation, 6) Deployment. The results of the study are the results  of  predictions  for  the  Mobile  Legends  Professional  League Indonesia  Season  9.  The  results  obtained  are  in  the  form  of  accuracy values, precision values, and recall values. The results of the prediction of hero statistics obtained are the accuracy value 1.0, precision 1.0 and recall 1.0.

## I. P ENDAHULUAN
SPORTS di Indonesia sangat berkembang dan cukup pesat dalam perkembangannya. Esports adalah sebuah olahraga berbasis elektronik sebagai tools untuk memainkan permainannya, contohnya Smartphone( mobile phone) ,  PC,  dan  Playstation  sebagai  permainan  konsol.  Esport  yang  sangat  diminati  kalangan  muda  di Indonesia yaitu Mobile Legends Profesional League Indonesia yang menjadi ajang bergengsi di Indonesia. Dalam pagelarannya Mobile Legends Profesional League Indonesia menggunakan sistem franchise league , dan untuk slot
E
timnya wajib membayar 15 Milyar Rupiah atau 1 Juta USD. Mobile Legends adalah sebuah permainan bergenre MOBA ( Multiplayer Online Battle Arena) , yang dirilis oleh developer game asal china yaitu Moonton. Permainan ini bersistem 5 vs 5, yang bertujuan menghancurkan basis antar tim dengan tim musuh[8].
Adanya permasalahan yang selalu ditemukan dalam permainan yaitu kemenangan atau kekalahan. Yang menjadi inti  permasalahan  dalam  permainan  ini  adalah  jika  sebuah  tim  salah  memilih hero dalam  fase draftpick yang mengakibatkan susunan tim menjadi buruk. Pada ajang Mobile Legends Profesional League Indonesia ini, memiliki sebuah dampak jika tim terus mengalami kekalahan. Dampak yang diterima tim jika mengalami kekalahan terus- menerus yaitu tidak mendapatkan point dan bisa tidak lolos maupun juara, karena semua tim berkeinginan lolos dan juara maka setiap tim akan memberikan yang terbaik. Oleh sebab itu, setiap tim akan menemukan dan memilih susunan tim yang baik dan berpotensi menang.
Dalam  suatu  pertandingan,  pastinya  ada  sebuah  prediksi  yang  dijalankan.  Prediksi  adalah  suatu  kegiatan memperkirakan kejadian yang nantinya akan terjadi dimasa yang akan datang. Prediksi merupakan proses perkiraan kejadian secara sistematis yang mungkin akan terjadi di masa mendatang yang menggunakan informasi dari masa sekarang  atau  masa  lalu,  agar  kejadian  yang  nantinya  terjadi  dengan  hasil  perkiraan  dapat  di  antisipasi  dan diperkecil [2].
Pada penelitian ini, datamining dilakukan guna memprediksi pertandingan Mobile Legends Profesional League Indonesia Season 9. Datamining adalah sebuah teknik dalam menggali informasi dari sekumpulan besar data[5]. Dapat diartikan bahwa datamining merupakan proses menggali informasi untuk menemukan sebuah pola dari hasil analisis yang dilakukan, sehingga memperoleh informasi yang diinginkan. Datamining dikelompokkan menjadi enam  berdasarkan  tugas-tugasnya  diantaranya,  deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi,  pengklasteran,  asosiasi. Pada penelitian ini, naïve bayes dipilih sebagai model prediksi untuk memprediksi pertandingan Mobile Legends Profesional League Indonesia Season 9.
Algoritma naïve  bayes adalah  metode  dalam  melakukan  prediksi  secara  statistik  yang  bebasis  probabilistik sederhana.  Jika  dibandingkan  dengan  model/algoritma  klasifikasi  yang  lain,  bahwa  algoritma naïve  bayes ini memiliki tingkat akurasi yang cukup baik[4]. Keuntungan dalam menggunakan algoritma naïve bayes ini ialah bisa menggunakan data yang tidak terlalu besar dan hasil yang diperoleh bisa mendapatkan tingkat akurasi yang baik[7]. Klasifikasi bayes mengacu pada teorema bayes, yang mempunyai kemampuan klasifikasi yang setingkat dengan decision tree dan neural network [3].

## II. M ETODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dipakai ialah Naïve Bayes sebagai model dan CRISP-DM sebagai alur penelitian. Naive Bayes sebagai algoritma klasifikasi yang mengacu pada teorema bayes .
A. Naïve Bayes
Naïve bayes merupakan algoritma klasifikasi/prediksi berbasis probabilistik sederhana, dan mengacu pada teorema bayes.  Teorema bayes diterapkan  guna  menghitung  probabilitas  peristiwa  yang  terjadi  berdasarkan  pengaruh observasi  yang  diperoleh  [6] . Naïve  Bayes memiliki  tahapan  proses  yaitu,  1)  Menghitung  jumlah  label,  2) Menghitung jumlah kasus per kelas. 3) Kalikan semua variabel kelas, 4) Bandingkan hasil per kelas. Pada penelitian ini ada langkah-langkah yang digunakan dalam menghitung prediksi yaitu, 1) Menghitung probabilitas tiap tim, 2) Dengan hasil yang didapat, bandingkan probabilitas VICTORY antar tim, 3) Menghitung persentase kemenangan [9]. Persamaan dalam perhitungan naïve bayes mempunyai bentuk umum yaitu;
( | ) = ( | ) ( )
( ) (1)
Keterangan :
Y = Data dengan class yang tidak diketahui H = Hipotesis data Y merupakan spesifik class P(H|Y)  = Probabilitas hipotesis H berdasarkan keadaan Y
P(H) = Probabilitas hipotesis H
P(Y|H)  = Probabilitas Y berdasarkan keadaan yang ada P(Y) = Probabilitas X

## B. CRISP-DM
CRISP-DM  merupakan sebuah metode standar dalam datamining yang dikembangkan sejak tahun 1996 di Eropa [11]. CRISP-DM memiliki 6 tahapan proses yaitu, 1) Business Understanding, 2) Data Understanding, 3) Data Preparation, 4) Modelling, 5) Evaluation, 6) Deployment.

## Gambar 1. CRISP-DM sebagai alur penelitian

## 1) Business Understanding
Pada tahap ini, dilakukan pemahaman untuk menentukan tujuan dan syarat-syarat yang nantinya akan dilakukan serta menentukan rumusan dan batasan masalah pada penelitian ini.

## 2) Data Understanding
Pada  tahap  ini,  dilakukan  identifikasi  data.  Tahap  ini  bertujuan  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan  pada penelitian. Pertandingan MPL Indonesia Season 9 menjadi data yang akan digunakan. Dapat dilihat pada Tabel 1. Merupakan dataset yang diperoleh dari pertandingan MPL Indonesia Season 9 dari Platform Youtube, dengan total record berjumlah 650 record.
Tabel 1. Dataset Team Hero Offense Durability Difficult Efek Crowd Control Rank KET RRQ Gloo Low High Medium High S VICTORY RRQ Natalia High Low High High A VICTORY RRQ Beatrix High Medium High Low S VICTORY RRQ Cecilion High Medium Low Medium S VICTORY RRQ Hayabusa Medium Medium Medium Low S VICTORY Geek Lylia High Medium High Low S DEFEAT Geek Lancelot Medium Medium High Low S DEFEAT Geek Hilda Medium High Medium Medium B DEFEAT Geek Esmeralda Medium High High High S DEFEAT … … … … … … … …

## 3) Data Preparation
Pada tahap ini, dilakukan seleksi dan pembagian sejumlah data. Bertujuan agar data menjadi lebih siap untuk diuji pada algoritma naïve bayes .
4) Modelling
Pada tahap ini, dilakukan pengujian atau dijalankannya pemodelan naïve bayes . Hasil yang akan diperoleh yaitu hasil prediksi pertandingan “VICTORY” atau “DEFEAT”.
5) Evaluation
Pada tahap ini, model yang telah terlaksana akan dievaluasi keakuratannya.

## 6) Deployment
Pada tahap ini, hasil yang didapatkan akan dituangkan kedalam karya tulis ilmiah.

## C. Confussion Matrix
Confusion  matrix merupakan  sebuah  tabel  yang  menyatakan  klasifikasi/prediksi  data  uji  benar  dan klasifikasi/prediksi data uji salah.
Tabel 2. Contoh Confusion Matrix CONFUSION MATRIX Kelas prediksi Benar Salah Kelas asli Benar TP FN Salah FP TN Keterangan: TP ( True Positive) = Jumlah data dari kelas benar diprediksikan sebagai benar TN (True Negative)
= Jumlah data dari kelas salah diprediksikan sebagai salah FP (False Positive)
= Jumlah data dari kelas salah diprediksikan sebagai benar FN (False Negative) = Jumlah data dari kelas benar diprediksikan sebagai salah
Confusion matrix memiliki sebuah rumus untuk menghitung nilai accuracy, precision, dan recall [12]. Dapat dilihat pada persamaan (2), (3), (4) merupakan persamaan yang digunakan dalam menghitung nilai accuracy, precision, dan recall .
= (2)
= (3)
= (4)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  tentang  cara  menerapkan  algoritma naïve  bayes untuk memprediksi tingkat kemenangan tim pada Mobile Legends Profesional League Indonesia Season 9. Hasil yang diperoleh bertujuan supaya para pemain Mobile Legends: Bang Bang memperoleh informasi dalam pemilihan hero, sehingga bisa memperoleh susunan tim yang baik. Penelitian ini menggunakan metode CRISP-DM sebagai alur penelitian, dengan mengumpulkan data dari pertandingan Mobile Legends Profesional League Indonesia Season 9 dari platform YouTube. Data yang telah diperoleh akan diproses dalam 6 tahapan CRISP-DM.

## A. Business Understanding
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  identifikasi  masalah  serta  tujuan  yang  nantinya  tercapai.  Inti  permasalah  pada penelitian  ini  ialah  pada  fase draftpick .  Karena  dibutuhkan  susunan  tim  yang  baik  untuk  memenangkan pertandingan. Oleh sebab itu, penulis ingin memprediksi pertandingan Mobile Legends Profesional League.

## B. Data Understanding
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengumpulan  data  dengan  cara  menonton  atau  mereview  ulang  pertandingan Mobile Legends Profesional League Indonesia Season 9 yang ada di platform YouTube. Terdapat 8 parameter sebagai penentuan prediksi pertandingan yaitu:
Tabel 3. Variabel parameter penentuan prediksi pertandingan Variabel Keterangan
Opsional
Y1 Team RRQ Evos Aura Alterego Bigetron Rebellion
Geek Onic Y2 Hero
Gloo Natalia
Beatrix Cecillion Hayabusa Lylia Hilda Lancelot Esmeralda Clint Estes Yin Sun Shin Vale Franco Paquito Brody Mathilda Popol Ruby Lunox Kadita Johnson Khaleed Yve Kagura Barats Chou Sun Granger Edith Phoveus Y2 Hero Roger Jawhead Rafaela Pharsa Baxia Selena Kaja Minsithar Benedetta Karina Floryn Uranus Hylos Wanwan Alice Y3 Offense
Low
Medium High
Y4 Durability
Low Medium High Y5 Difficult Low Medium High Y6 Efek Crowd Control Low Medium High Y7 Rank S A B C
X(label) KET
VICTORY DEFEAT

## C. Data Preparation
Data yang diperoleh dibagi menjadi dua yaitu datatraining dan datatesting. Perbandingan rasio yang dipakai 90:10, 90% untuk datatraining dan 10% untuk datatesting .
1) DataTraining
Datatraining adalah  data  yang  mempunyai  atribut  label,  yang  digunakan  komputer  untuk  mengenal  dan memahami data sehingga menghasilkan model [1]. Dapat dilihat pada Tabel 4 merupakan sebuah data yang akan gunakan sebagai datatraining.
Tabel 4. Datatraining penelitian Team Hero Offense Durability Difficult Efek Crowd Control Rank KET RRQ Lancelot Medium Medium High Low S VICTORY RRQ Kagura High Medium High Medium S VICTORY RRQ Dyrroth Medium Medium Low Low A VICTORY RRQ Chou Low Medium Medium High S VICTORY RRQ Beatrix High Medium High Low S VICTORY Rebellion Brody High Medium High High S DEFEAT Rebellion Hayabusa Medium Medium Medium Low S DEFEAT Rebellion Yve High Medium High Medium S DEFEAT Rebellion Esmeralda Medium High High High S DEFEAT Rebellion Ruby Low High Medium High A DEFEAT … … … … … … … …

## 2) DataTesting
Datatesting adalah data yang mempunyai atribut label, yang digunakan untuk menguji model dalam klasifikasi [1]. Dapat dilihat pada Tabel 5 merupakan sebuah data yang akan digunakan sebagai datatesting.
Tabel 5. Datatesting penelitian Team Hero Offense Durability Difficult Efek Crowd Control Rank KET RRQ Gloo Low High Medium High S VICTORY RRQ Natalia High Low High High A VICTORY RRQ Beatrix High Medium High Low S VICTORY RRQ Cecilion High Medium Low Medium S VICTORY RRQ Hayabusa Medium Medium Medium Low S VICTORY
Geek Lylia High Medium High Low S DEFEAT Geek Lancelot Medium Medium High Low S DEFEAT Geek Hilda Medium High Medium Medium B DEFEAT Geek Esmeralda Medium High High High S DEFEAT Geek Clint High Low High Medium S DEFEAT RRQ Gloo Low High Medium High S VICTORY … …. … … …. …. …. ….

## D. Modelling
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengujian  model  untuk  memprediksi  tingkat  kemenangan  tim  pada  pergelaran Mobile  Legends  Profesional  League  Indonesia  Season  9  dengan  algoritma naïve  bayes .  Data  yang  di  uji menggunakan tools RapidMiner dan akan dihitung secara manual menggunakan excel untuk membuktikan hasil sama atau tidak.
1) Penggunaan RapidMiner
 Import datatraining dan datatesting

## Gambar 2. Import data ke RapidMiner
Dapat  dilihat  pada  Gambar  2,  dilakukan  tahapan  mengimport datatraining dan datatesting kedalam repository RapidMiner.
 Insert datatraining dan datatesting pada process
Gambar 3. Insert datatraining dan datatesting
Dapat dilihat pada Gambar 3, dilakukan tahapan insert/memasukkan datatraining dan datatesting kedalam sebuah lembar proses RapidMiner.
 Cari Naïve Bayes, Apply model, dan Performance. Pada Operator
Dapat dilihat pada Gambar 4, dilakukan tahapan pencarian model naïve bayes, implementasi model, dan performance pada menu operator. Lalu ketiganya di insert pada lembar proses RapidMiner.
 Koneksikan semua komponen

## Gambar 5. Menghubungkan seluruh komponen
Dapat dilihat pada Gambar 5, dilakukan tahapan penghubungan seluruh komponen dan menghubungkan ke hasil.
 Hasil yang didapat

## Gambar 6. Hasil pada RapidMiner
Dapat dilihat pada Gambar 6, merupakan hasil yang diperoleh ketika menggunakan RapidMiner dengan nilai  akurasi  89%,  presisi  82.76%,  recall  96%  dan  nilai  AUC  yang  diperoleh  bernilai  0.861,  yang  dapat dikatakan goodclasification.
Tabel 6. Confussion Matrix sebelum perhitungan perbandingan antar tim
Accuration 0,890909 CONFUSION MATRIX Class Predicted VICTORY DEFEAT VICTORY 25 1 DEFEAT 5 24
Dapat dilihat pada Tabel 6, merupakan confussion matrix yang diperoleh.
Tabel 7. Hasil perbandingan probabilitas VICTORY KET Prediction CONF(VICTORY) CONF(DEFEAT) Team Hero Offense Durability Difficult Efek Crowd Control Rank VICTORY VICTORY 0,659 0,341 RRQ Gloo Low High Medium High S 0,8389 0,161 RRQ Natalia High Low High High A 0,6657 0,334 RRQ Beatrix High Medium High Low S 0,6885 0,311 RRQ Cecilion High Medium Low Medium S 0,5219 0,478 RRQ Hayabusa Medium Medium Medium Low S DEFEAT DEFEAT 0,051 0,949 Geek Lylia High Medium High Low S 0,1541 0,846 Geek Lancelot Medium Medium High Low S 0,0842 0,916 Geek Hilda Medium High Medium Medium B 0,0919 0,908 Geek Esmeralda Medium High High High S 0,1136 0,886 Geek Clint High Low High Medium S
Dapat  dilihat  pada  Tabel  7,  merupakan  hasil  yang  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  perbandingan probabilitas antar kedua tim VICTORY. Yang dihitung ialah nilai confidence(VICTORY) kedua tim.
Tabel 8. Confussion Matrix sesudah perhitungan perbandingan probabilitas VICTORY
Accuration 100% CONFUSION MATRIX Class Predicted VICTORY DEFEAT VICTORY 6 0 DEFEAT 0 5
Dapat dilihat pada Tabel 8, merupakan confussion matrix yang diperoleh ketika sesudah melakukan perhitungan perbandingan probabilitas VICTORY.
2) Perhitungan Manual
 Probabilitas Prior
Tabel 9. Perhitungan probabilitas prior Perhitungan Prior Hasil Probabilitas Prior P(X=VICTORY/DEFEAT) Jumlah data Jumlah Total data P(X=VICTORY ) 325 650 325/650 = 0,5 P(X=DEFEAT 325 650 325/650 = 0,5

##  Probabilitas Posterior Y Bersyarat
Tabel 10. Perhitungan probabilitas posterior Team ProbabilitasTeam Y1 X Probabilitas Team VICTORY DEFEAT P(Y1:VICTORY) P(Y1:DEFEAT) RRQ 55 25 0,169230769 0,076923077 Onic 50 20 0,153846154 0,061538462
Evos 45 45 0,138461538 0,138461538 Aura 55 30 0,169230769 0,092307692 Geek 5 70 0,015384615 0,215384615 Rebellion 50 30 0,153846154 0,092307692 Alter Ego 40 40 0,123076923 0,123076923 Bigetron 25 65 0,076923077 0,2 Tabel 11. Perhitungan Probabilitas Posterior Hero Probabilitas Hero Y2 X Probabilitas Hero VICTORY DEFEAT P(Y2:VICTORY) P(Y2:DEFEAT) Gloo 8 6 0,024615385 0,018461538 Natalia 8 2 0,024615385 0,006153846 Beatrix 16 16 0,049230769 0,049230769 Cecillion 8 6 0,024615385 0,018461538 Hayabusa 7 10 0,021538462 0,030769231 Lylia 8 17 0,024615385 0,052307692 Hilda 0 1 0 0,003076923 Edith 5 9 0,015384615 0,027692308 Phoveus 8 4 0,024615385 0,012307692 Yuzong 5 15 0,015384615 0,046153846 Ling 8 11 0,024615385 0,033846154 ... … … … … Tabel 12. Perhitungan Probabilitas Posterior Offense Y3 X Probabilitas Offense VICTORY DEFEAT P(Y3:Victory) P(Y3:DEFEAT) Low 86 85 0,264615385 0,261538462 Medium 75 94 0,230769231 0,289230769 High 164 146 0,504615385 0,449230769 Tabel 13. Perhitungan Probabilitasi Posterior Durability Y4 X Probabilitas Durability VICTORY DEFEAT P(Y4:VICTORY) P(Y4:DEFEAT) Low 37 34 0,113846154 0,104615385 Medium 167 160 0,513846154 0,492307692 High 121 131 0,372307692 0,403076923 Tabel 14. Perhitungan Probabilitas Posterior Difficult Y5 X PROBABILITAS Difficult VICTORY DEFEAT P(Y5:VICTORY) P(Y5:DEFEAT) Low 43 51 0,132307692 0,156923077 Medium 123 112 0,378461538 0,344615385 High 159 162 0,489230769 0,498461538 Tabel 15. Perhitungan Probabilitas Posterior Efek Crowd Control Y6 X Probabilitas Efek Crowd Control VICTORY DEFEAT P(Y6:VICTORY) P(Y6:DEFEAT) Low 93 106 0,286153846 0,326153846
Medium 105 90 0,323076923 0,276923077 High 127 129 0,390769231 0,396923077 Tabel 16. Perhitungan Probabilitas Posterior Rank Y7 X Probabilitas Rank VICTORY DEFEAT P(Y7:VICTORY) P(Y7:DEFEAT) S 259 240 0,796923077 0,738461538 A 41 78 0,126153846 0,24 B 5 6 0,015384615 0,018461538 C 0 1 0 0,003076923
 Data testing yang dipakai perhitungan manual
Tabel 17. Datatesting perhitungan manual Team Hero Offense Durability Difficult Efek Crowd Control Rank KET RRQ Gloo Low High Medium High S VICTORY RRQ Natalia High Low High High A VICTORY RRQ Beatrix High Medium High Low S VICTORY RRQ Cecillion High Medium Low Medium S VICTORY RRQ Hayabusa Medium Medium Medium Low S VICTORY Geek Lylia High Medium High Low S DEFEAT Geek Lancelot Medium Medium High Low S DEFEAT Geek Hilda Medium High Medium Medium B DEFEAT Geek Esmeralda Medium High High High S DEFEAT Geek Clint High Low High Medium S DEFEAT  Menghitung Probabilitas VICTORY kedua tim

## RRQ
P((Team RRQ * Hero Gloo * Offense Low * Durability High * Difficult Medium * Efek Crowd Control High * Rank S|y=VICTORY))= 2,41842E-05
P((Team RRQ * Hero Natalia * Offense High * Durability Low * Difficult High * Efek Crowd Control High * Rank A|y=VICTORY))= 2,88582E-06
P((Team RRQ * Hero Beatrix * Offense High * Durability Medium * Difficult High * Efek Crowd Control Low * Rank S|y=VICTORY))= 0,000120506
P((Team RRQ * Hero Cecillion * Offense High * Durability Medium * Difficult Low * Efek Crowd Control Medium * Rank S|y=VICTORY))= 1,83974E-05
P((Team RRQ * Hero Hayabusa * Offense Medium * Durability Medium * Difficult Medium * Efek Crowd Control Low * Rank S|y=VICTORY))= 7,46058E-05

## GEEK
P((Team Geek * Hero Lylia * Offense High * Durability Medium * Difficult High * Efek Crowd Control Low * Rank S|y=VICTORY))= 5,47755E-06
P((Team Geek * Hero Lancelot * Offense Medium * Durability Medium * Difficult High * Efek Crowd Control Low * Rank S|y=VICTORY))= 2,50498E-06
P((Team Geek * Hero Hilda * Offense Medium * Durability High * Difficult Medium * Efek Crowd Control Medium * Rank B|y=VICTORY))= 0
P((Team Geek * Hero Esmeralda * Offense Medium * Durability High * Difficult High * Efek Crowd Control High * Rank S|y=VICTORY))= 4,95705E-06
P((Team Geek * Hero Clint * Offense High * Durability Low * Difficult High * Efek Crowd Control Medium * Rank S|y=VICTORY))= 3,59255E-07
 Membandingkan probabilitas kemenangan kedua tim
RRQ = (2,41842E-05*2,88582E-06*0,000120506*1,83974E-05*7,46058E-05)(0,5) = 5,77178E-24 Geek = (5,47755E-06*2,50498E-06*0*4,95705E-06*3,59255E-07)(0,5) = 0
 Menghitung Persentase Kemenangan
Tim A = ( ) ( ) ( ) * 100% = , ( , ) *100% = 100% Tim B = ( ) ( ) ( ) * 100% = ( ,
) *100% = 0%
“TERBUKTI”
 Hasil Excel
Tabel 18. Hasil perhitungan manual Team Hero Offense Durability Difficult Efek Crowd Control Rank KET Prediksi RRQ Gloo Low High Medium High S VICTORY
VICTORY RRQ Natalia High Low High High A VICTORY RRQ Beatrix High Medium High Low S VICTORY RRQ Cecillion High Medium Low Medium S VICTORY RRQ Hayabusa Medium Medium Medium Low S VICTORY Geek Lylia High Medium High
Low
S DEFEAT
DEFEAT Geek Lancelot Medium Medium High Low S DEFEAT Geek Hilda Medium High Medium Medium B DEFEAT Geek Esmeralda Medium High High High S DEFEAT Geek Clint High Low High Medium S DEFEAT

## E. Evaluation
Tabel 19. Confusion matrix CONFUSION Matrix Predict VICTORY DEFEAT VICTORY 6 0 DEFEAT 0 5 1) Accuracy =
=
=
= 1 * 100% = 100%
2) Precision
=
=
=
= 1 * 100% = 100%
3) Recall
=
= =   = 1 * 100% = 100%

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang didapat, maka kesimpulan yang diperoleh sebagai berikut:
1. Algoritma naïve bayes dapat di terapkan dengan baik, dengan menggunakan metode CRISP-DM dan tools RapidMiner. Dari hasil penelitian ini, bisa kita ketahui bahwa algoritma naïve bayes dapat memperoleh keakuratan  89%  dan  setelah  hasil  diperoleh,  akan  dihitung  kembali  menggunakan  excel  dengan perbandingan antar tim dapat memperoleh keakuratan 100%.
2. Berdasarkan hasil yang didapat, nilai  AUC yang diperoleh bernilai  0,861. Dengan hasil yang diperoleh maka dapat dikatakan goodclasification [10] .

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Wilem. M., Abdul. I., Heriadi, “Pengaruh Komposisi Data Training dan Testing terhadap Akurasi Algoritma C4.5,” dalam Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , Makassar, Indonesia, 2021, hal 186.
[2] Rohmawati. F., Rohman. G., Mujilahwati. S, “Sistem Prediksi Jumlah Pengunjung Wisata Wego Kec.Sugio Kab.Lamongan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series,” dalam JOUTICLA, Vol. 3, no. 2, Indonesia, 2017.
[3] Annur. H, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naïve Bayes,” dalam ILKOM , Vol. 10, no. 2, Indonesia, 2018.
[4] Nur. H., Sri. M, “Penerapan Naïve Bayes untuk Klasifikasi Data Penyakit Pada Anak,” dalam UII , Vol. 3, no. 1, Indonesia, 2022.
[5] Widaningsih. S, “Perbandingan Metode Data Mining untuk Prediksi Nilai dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika dengan Menggunakan Algoritma C4.5, Naïve Bayes, KNN, dan SVM,” dalam Tekno Insentif , Vol. 13, No.1, Hal 16-25, Indonesia, 2019.
[6] Herodion. S., Kemas. M. L, “ Analisis Sentimen pada Twitter untuk Games Online Mobile Legends dan Arena of Valor dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” dalam e-Proceeding of Engineering, Vol. 5, No.3, Hal 8131, Indonesia, 2018.
[7] Farid. M., Jatnika. H., Valentino. B, ” Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” dalam Pengkajian dan Penerapan Teknik Informatika, Vol. 12, No. 2, Indonesia, 2019.
[8] Hutagaol. B, “ Apa itu Mobile Legends: Bang Bang?, “. 2018. https://esportsnesia.com/game/mobile-legends/apa-itu-mobile-legends/
[9] Thoriq. A., Setiawan H, “ Penggunaan Metode Naïve Bayes untuk Memprediksi Tingkat Kemenangan pada Game Mobile Legends, “ dalam Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi , Vol. 4, No. 1, Indonesia, 2021.
[10] Hariati., Wati. M., Cahyono. B, “Penerapan Algoritma C4.5 pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartanegars, “ dalam JURTI , Vol.2, No.2, Hal 106-114, Indonesia, 2018.
[11] Kade. I, “ CRISP DM Sebagai Salah Satu Standard untuk Menghasilkan Data Driven Decision Making yang Berkualitas, ”. 2022. https://www.djkn.kemenkeu.go.id/artikel/baca/15134/CRISP-DM-Sebagai-Salah-Satu-Standard-untuk-Menghasilkan-Data-Driven-Decision-Making- yang-Berkualitas.html
[12] Normawati. D., Prayogi. S, “ Implementasi Naïve Bayes Classifier dan Confusion Matrix Pada Analis Sentimen Berbasis Teks pada Twitter, “ dalam J-SAKTI , Vol.5, No.2, Indonesia, 2021.