## REKOMENDASI DECK HERO PADA GAME CLASH ROYAL MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Iskandar Zulkarnein 1 , Veronica Lusiana 2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Dan Industri, Universitas Stikubank Semarang
E-mail: izulkarnaen756@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini adalah studi tentang game Clash Royal yang di rilis pada tahun 2016 dan sampai saat  ini  masih  popular  dimainkan  dari  berbagai  kalangan  di  Indonesia  bahkan  dunia.  Clash Royal adalah sebuah game yang menggabungkan sebuah permainan RTS (Real Time Strategy), MOBA (Multiplayer Battle Arena), dan sebuah permainan kartu. Game ini dapat dimainkan oleh 2  pemain  dan  kedua  pemain  bertarung  untuk  saling  mempertahankan  benteng  atau  base masing-masing.  Ada  beberapa  faktor  yang  bisa  memenangkan  pertandingan  yaitu  dengan menyusun deck atau kartu sebelum memulai pertandingan sehingga perlu adanya rekomendasi pemilihan deck hero untuk dijadikan panduan agar dapat memilih deck hero yang tepat untuk memenangkan  pertandingan.  Penggunaan metode naïve  bayes  merupakan metode  yang  tepat dikarenakan metode ini hanya memerlukan sejumlah data untuk mengestimasi parameter yang dibutuhkan  untuk  klasifikasi.  Data  yang  digunakan  diambil  dari  hasil  pertandingan  turnamen yang ada pada game Clash Royal. Metode naïve bayes ini membutuhkan jumlah data pelatihan kecil untuk mengestimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Dengan adanya  sistem  ini  pengguna  dapat  rekomendasi  dalam  hal  pemilihan  deck  hero  dengan  nilai kemenangan tertinggi yang dihitung menggunakan metode Naïve Bayes.
Kata kunci : Games , Clash Royale ,  Naïve Bayes, Rekomendasi

## Abstract
This  research  is  a  study  of  the  Clash  Royal  game  which  was  released  in  2016  and  is  still  popularly played from various circles in Indonesia and even the world. Clash Royal is a game that combines an RTS (Real Time Strategy), MOBA (Multiplayer Battle Arena) game, and a card game. This game can be  played  by  2  players  and  both  players  fight  to  defend  each  other's  fort  or  base.  There  are  several factors that can win the match, namely by arranging decks or cards before starting the match, so there is a need for recommendations for choosing a hero deck to be used as a guide in order to choose the right hero deck to win the match. The use of the nave Bayes method is the right method because this method only requires a number of data to estimate the parameters needed for classification. The data used  is  taken  from  the  results  of  tournament  matches  in  the  Clash  Royal  game.  This  nave  Bayes method requires a small amount of training data to estimate the parameters needed in the classification process. With this system, users can make recommendations in terms of selecting the hero deck with the highest winning value which is calculated using the Naïve Bayes method.
Keyword : Games , Clash Royale ,  Naïve Bayes, Recommendation

## PENDAHULUAN
Game  online  adalah  jenis  permainan  yang menggunakan jaringan internet dan selalu menggunakan  teknologi  yang  ada  pada  saat  ini, seperti  modem,  koneksi  kabel,  dll.  Sebuah  game online  dapat  dimainkan  secara  bersamaan  dengan menggunakan  perangkat  komputer  dan  smartphone. Untuk  saat  ini  kebanyakan  pamain  game  online  rata- rata menggunakan smartphone tapi yang menggunakan  komputer  masih  ada  hingga  kini. Beberapa game online yang cukup populer saat ini di smartphone  seperti  PUBG,  Free  Fire,  Mobile Legends,  AOV, Clash Of clans, Clash  Royal,  Call of Dutty Mobile.
Game  Clash  Royal  merupakan  game  yang dikemabnagkan  oleh  SUPERCELL.  Game  ini  bisa dimainkan  untuk  platform  IOS  dan  Android.  Clash Royal  adalah  sebuah  game  yang  menggabungkan sebuah permainan RTS (Real Time Strategy), MOBA (Multiplayer  Battle  Arena) ,  dan  sebuah  permainan kartu.  Game  ini  dapat  dimainkan  oleh  2  pemain, dalam  game  Clash  Royale  ini  terdapat  sebuah  chest atau peti jika pemain memenangkan pertarungan, lalu dalam  peti  itu  terdapat  sebuah  kartu-kartu  umum, epic,  dan  legendary  untuk  mengisi  deck  hero  yang digunakan melakukan pertarungan.
Mekanisme  dalam  game  ini  tujuannya  adalah menghancurkan  tower  lawan  atau  menara  untuk memenangkan  pertandingan  ini.  Setiap  pertandingan memiliki batas waktu 4 menit (2 menit pertama dan 2 menit  untuk  babak  tambahan  jika  jumlah  tower  atau menara pemain memiliki jumlah yang sama). Pemain akan  menghasilkan  elixir  untuk  membeli  kartu  yang ada  pada  deck  hero  pemain  dan  tiap  kartu  memiliki harga yang berbeda.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes . Pengunaan  metode naïve  bayes dalam  penelitian  ini dikarenakan  metode  ini  hanya  memerlukan  sejumlah data  untuk  mengestimasi  parameter  yang  dibutuhkan untuk  klasifikasi.  Data  yang  digunakan  diambil  dari hasil  pertandingan  turnamen  yang  ada  pada  game Clash  Royal.  Metedo naïve  bayes ini  membutuhkan jumlah  data  pelatihan  kecil  untuk  mengestimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian.
Naïve  Bayes merupakan  metode  yang  bekerja lebih baik dalam kebanyakan situasi dunia nyata yang kompleks dari yang diharapkan. Data dari pertandingan turnamen  Clash  Royal digunakan untuk menentukan probabilitasnya. Setiap atribut yang telah ditentukan, maka akan menghasilkan nilai probabilitas menang atau kalah pada setiap pertandingan.  Nilai  tersebut  akan  digunakan  untuk merekomendasikan deck hero untuk pemain.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  menggunakan  metode  naïve  bayes.  Untuk
menentukan  atribut  yang  akan  digunakan  dilakukan beberapa  tahapan  yaitu  melakukan  perhitungan klasifikasi  kemenangan  deck  hero  pada  game  Clash Royal sebagai berikut :
1. Menentukan total jumlah data yang ada.
2. Menghitung total hero yang mendapat kemenangan  dan  kekelahan  untuk  mengetahui nilai probabilitasnya.
3. Ada dua jenis tipe atribut bilangan cardinal yaitu memisahkan  dua  tipe  jumlah  armor  dan  status dimana  (>)  lebih  dari  sama  dengan  dan  kurang dari  (<).  Untuk  mendapatkan  nilai  akumulasi masing-masing  hero  maka  perlu  menjumlahkan nilai armor dan status dari semua hero kemudian dibagi  dengan  jumlah  hero  yang  ada  untuk mendapatkan  titik  tengahnya,  guna  menghitung probabilitas armor dan status.
4. Membagi  dua  jenis  tipe  hero,  dimana  masing- masing memiliki jarak serang yang berbeda-beda. Yaitu  tipe  hero  Melee  (jenis  tipe  serangan  jarak dekat) dan tipe Range (jenis serangan jarak jauh).
5. Tingkat  level  pada  Game  Clash  Royal  berbeda- beda,  namun saat pertarungan diturnamen semua kartu memiliki tingkat level yang sama.
Pada  penelitian  ini,  ada  2  kondisi  yang  perlu diamati  untuk  menetapkan  label  menang  atau  kalah, yaitu sebagai berikut :
1. Perbandingan  nilai  probabilitas  antara  menang dan kalah
Dalam  proses  ini  setiap  tim  akan  ditinjau  dan diamati  dari  segi  nilai  probabilitas  menang  dan kalah.  Setiap  tim  yang  mempunyai  nilai probalitas  tinggi  akan  memperoleh  label  atau kelas tim tersebut.
2. Perbandingan probabilitas menang Dalam  proses  ini,  akan  dilakukan  proses perbandingan dari setiap tim yang memiliki nilai teringgi  pada  probabilitas  menang.  Tim  yang memiliki  nilai  probabilitas  tinggi  akan  diberi label  menang,  sedangkan  tim  yang  memiliki nilai  kemenangan  rendah  akan  diberi  label kalah.

## Diagram Flowchart Perhitungan Naïve Bayes
Flowchart  (bagan  alir)  merupakan  proses  analisis yang  menampilkan  langkah-langkah sistem  informasi secara tepat dan jelas. Proses perhitungan diagram alir dengan  menggunakan  metode  naïve  bayes  dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 1. Diagram flowchart

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini adalah sampel perhitungan dengan algrotima naïve bayes :
Tabel 1 Hasil Pertandingan 1 Tim Hero Status Armo r Tipe Leve l Hasil El Savador
Raksasa Royal 221,5 2796 Rang e 10 Kalah Buyut Sihir 46,2 484 Rang e 10 Kalah Minion Mega 95 762 Mele e 10 Kalah Nelayan 155,5 792 Mele e 10 Kalah Jerangkon g 74 74 Mele e 10 Kalah Roh Eklektro 90 209 Mele e 10 Kalah Sang Kayu 171,5 0 Rang e 10 Kalah Kilat 0 0 Rang e 10 Kalah Hondura s Penamban g 124,6 7 1100 Mele e 10 Menan g Peremuk Tembok 357 302 Mele e 10 Menan g Valkrie 202,2 1737 Mele e 10 Menan g Pemanah Sihir 116 484 Rang e 10 Menan g Goblin Tombak 58,5 121 Rang e 10 Menan g Menara Bom 164 1235 Mele e 10 Menan g Sang Kayu 171,5 0 Rang e 10 Menan g Tornado 0 0 Rang e 10 Menan g
Berdasarkan  tabel  data  pertandingan  diatas,  akan dilakukan  perhitungan  dari  masing-masing  atribut.
Perhitungan  probabilitas  akan  diambil  dari  label menang  dan  kalah.  Langkah  selanjutnya  adalah menentukan  nilai  nyata  atau  fakta  probabilitasnya yaitu P(H) dan P(X|H) : Jumlah data = 48 P(H|Menang) = 24/48 = 0,5 P(H|Kalah) = 24/48 = 0,5 Data  status  dan  armor  merupakan  bilangan kardinal, maka armor dan status perlu diakumulasikan  masin-masing  nilainya  dari  semua hero.  Kemudian  jumlah  hero  akan  dibagi  sehingga dapat  menemukan  titik  tengahnya  lalu  digunakan untuk  menghitung  probabilitas  armor  dan  status menggunakan rumus mean 5.1 :
Keterangan : µ : nilai rata-rata (mean) xi : nilai data x ke-i n : banyaknya data (jumlah sampel) Status = 6597/48 = 137,4 Armor = 33638/48 = 700 P(Status > 137,4|H = Menang) = 11/24   = 0,4583 P(Status > 137,4|H = Kalah) = 9/24  = 0,375 P(Status < 137,4|H = Menang) = 13/24  = 0,5417 P(Status < 137,4|H = Kalah) = 15/24  = 0,625 P(Armor > 700|H = Menang) = 7/24  = 0,2917 P(Armor > 700|H = Kalah) = 10/24  = 0,4167 P(Armor < 700|H = Menang) = 17/24  = 0,7083 P(Armor < 700|H = Kalah) = 14/24  = 0,5833 P(Tipe Melee|H = Menang) = 10/24  = 0,4167 P(Tipe Melee|H = Kalah) = 12/24  = 0,5 P(Tipe Range|H = Menang) = 14/24  = 0,5833 P(Tipe Range|H = Kalah) = 12/24  = 0,5
Setelah  semua  probabilitas  terhitung  dengan atribut  yang ada , tahap  berikutnya  yaitu  menghitung probabilitas setiap hero yang kalah dan menang.

## Pertandingan 1
Menghitung  probabilitas  antara  menang  dan  kalah pada setiap hero di tim El Savador :

## 1. Raksasa Royal
P(Status > 137,4|H = Menang)  = 11/24   = 0,4583
P(Status > 137,4|H = Kalah) = 9/24   = 0,375 P(Armor > 700|H = Menang)  = 7/24   = 0,2917 P(Armor > 700|H = Kalah) = 10/24   = 0,4167 P(Tipe Range|H = Menang) = 14/24   = 0,5833 P(Tipe Range|H = Kalah) = 12/24   = 0,5 P(Status *Armor*Tipe |H = Menang) Probabilitas menang=
(0,4583*0,2917*0,5833)*(0,5) = 0,038989554 P(Status *Armor*Tipe |H = Kalah) Probabilitas  kalah  =  (0,375*0,4167*0,5)*(0,5)  =
0,039065625
2. Buyut Sihir P(Status < 137,4|H = Menang)  = 13/24   = 0,5417 P(Status < 137,4|H = Kalah) = 15/24   = 0,625 P(Armor < 700|H = Menang)  = 17/24   = 0,7083 P(Armor < 700|H = Kalah)
= 14/24   = 0,5833
P(Tipe Range|H = Menang) = 14/24   = 0,5833 P(Tipe Range|H = Kalah) = 12/24   = 0,5 P(Status *Armor*Tipe |H = Menang) Probabilitas menang =
(0,5417*0,7083*0,5833)*(0,5) = 0,111902054
P(Status *Armor*Tipe |H = Kalah)
Probabilitas  kalah  =  (0,625*0,5833*0,5)*(0,5)  =
0,091140625
3. Minion Mega
P(Status > 137,4|H = Menang)  = 11/24   = 0,4583
P(Status > 137,4|H = Kalah) = 9/24     = 0,375 P(Armor < 700|H = Menang)  = 17/24   = 0,7083 P(Armor < 700|H = Kalah)
= 14/24   = 0,5833
P(Tipe Melee|H = Menang) = 10/24   = 0,4167 P(Tipe Melee|H = Kalah) = 12/24   = 0,5 P(Status *Armor*Tipe |H = Menang) Probabilitas menang = (0,4583*0,7083*0,4167)*(0,5) = 0,032922194 P(Status *Armor*Tipe |H = Kalah)
Probabilitas  kalah  =  (0,375*0,5833*0,5)*(0,5)  = 0,065109375
Menghitung  probabilitas  antara  menang  dan kalah pada setiap hero di tim Honduras :
1. Penambang P(Status > 137,4|H = Menang)  = 11/24   = 0,4583 P(Status > 137,4|H = Kalah) = 9/24   = 0,375 P(Armor > 700|H = Menang)  = 7/24   = 0,2917 P(Armor > 700|H = Kalah) = 10/24   = 0,4167 P(Tipe Melee|H = Menang) = 10/24   = 0,4167 P(Tipe Melee|H = Kalah) = 12/24   = 0,5 P(Status *Armor*Tipe |H = Menang) Probabilitas menang = (0,4583*0,2917*0,4167)*(0,5) = 0,032922194 P(Status *Armor*Tipe |H = Kalah) Probabilitas  kalah  =  (0,375*0,4167*0,5)*(0,5)  =
0,065109375
2. Peremuk Tembok P(Status < 137,4|H = Menang)  = 13/24   = 0,5417 P(Status < 137,4|H = Kalah) = 15/24   = 0,625
P(Armor < 700|H = Menang)  = 17/24   = 0,7083 P(Armor < 700|H = Kalah)
= 14/24   = 0,5833
P(Tipe Melee|H = Menang) = 10/24   = 0,4167
P(Tipe Melee|H = Kalah) = 12/24   = 0,5 P(Status *Armor*Tipe |H = Menang)
Probabilitas
menang= (0,5417*0,7083*0,4167)*(0,5) = 0,067633304 P(Status *Armor*Tipe |H = Kalah) Probabilitas  kalah  =  (0,625*0,5833*0,5)*(0,5)  = 0,054684375
3. Valkrie
P(Status > 137,4|H = Menang)  = 11/24   = 0,4583
P(Status > 137,4|H = Kalah) = 9/24   = 0,375 P(Armor < 700|H = Menang)  = 17/24   = 0,7083 P(Armor < 700|H = Kalah) = 14/24   = 0,5833 P(Tipe Melee|H = Menang) = 10/24   = 0,4167 P(Tipe Melee|H = Kalah) = 12/24   = 0,5 P(Status *Armor*Tipe |H = Menang) Probabilitas menang= (0,4583*0,7083*0,4167)*(0,5) = 0,027853501
P(Status *Armor*Tipe |H = Kalah) Probabilitas  kalah  =  (0,375*0,5833*0,5)*(0,5)  = 0,039065625
Setelah menghitung nilai probabilitasnya antara menang dan kalah, lalu menghitung nilai probabilitas dari masing-masing tim :
Pertandingan 1 1. El Savador P(Raksasa Royal*Buyut Sihir*Minion Mega*Nelayan*Jerangkong*Roh Elektro*Sang Kayu*Kilat|H = menang) Hasil Menang (0,038989554*0,111902054*0,032922194*0,027 853501*0,079941001*0,079941001*0,09467364 1*0,111902054)*(0,5) = 1,35435E-10 P(Raksasa Royal*Buyut Sihir*Minion Mega*Nelayan*Jerangkong*Roh Elektro*Sang Kayu*Kilat|H = kalah) Hasil Kalah (0,039065625*0,091140625*0,065109375*0,039
065625*0,091140625*0,091140625*0,05468437 5*0,091140625)*(0,5) = 1,87462E-10
Dari  hasil  sampel  diatas,  nilai  probabilitas tim  El  Savador  lebih  tinggi  sedangkan  nilai probabilitas  kalah  lebih  rendah  dari  tim  Honduras. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tim  El  Savador diklasifikasi  menang.  Dalam  setiap  permainan  tidak akan  selalu  mendapatkan  kemenangan,  khususnya pada game Clash Royal ini. Dan perlu  adanya latihan untuk  mengasah  skill  bermain  agar  dapat  menguasai hero atau permainan agar mendapat  tingkat kemenangan yang tinggi. Dalam penelitian ini penulis juga  memberikan  hasil  rekomendasi  hero  untuk  para pemula agar mendapatkan kemenangan dan tidak asal memilih hero yang menyebabkan kekalahan.
Hasil tampilan pada web :
1. Halaman Login
Gambar 1. Halaman Login User
2. Tampilan Dashboard
Gambar 2. Tampilan Setelah Berhasil Login
3. Tampilan Clan tim dan edit data tim
Gambar 3. Tampilan Tim Gambar 4. Tampilan Edit Tim
4. Tampilan menu hero dan edit hero
Gambar 5. Tampilan Menu Hero Gambar 6. Tampilan Edit Hero
5. Tampilan statistik dan edit data hero
Gambar 7. Tampilan Statistik Gambar 8. Tampilan Edit Data Hero
6. Tampilan probabilitas hero
Gambar 9. Tampilan Probabilitas Hero
Pengujian Metode
Pada  penelitian  ini  proses  pengujian  sistem
menggunakan  metode Confusion  Matrix yang digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  akurat  metode klasifikasi. Confusion Matrix pada dasarnya memiliki informasi untuk membandingkan hasil dari klasifikasi apakah dapat mengenali kelas yang berbeda.
Untuk  mengukur  kinerja Confusion  Matrix nilai dari True Positive (TP) dan True Negative (TN) akan memberikan  informasi  dalam  melakukan  klasifikasi data  yang  bernilai  benar.  Sedangkan False  Positive (FP) dan False Negative (FN)
akan menginformasikan jika classifer salah dalam melakukan klasifikasi data.
True Positive (TP) data dengan jumlah nilai postif dan nilai prediksi yang positif.
True  Negative (TN)  data  dengan  jumlah  nilai  negatif dan nilai predikisi negatif.
False  Positive (FP)  data  dengan  jumlah  nilai  negatif dan nilai prediksi yang postif.
False  Negative (FN)  data  dengan  jumlah  nilai  benar positif dan nilai prediksi negative.
Tabel 4. Model Confusion Matrix Aktual Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebennarnya 1 TP (True Positive) TN (True Ngative 0 FP (False Positive) FN (False Negative) Keterangan : a. TP ( True positive ), merupakan jumlah data positif yang  diprediksi  benar  dari  kelas  1  dan diklasifikasin pada kelas 1.
b. TN  ( True  Negative ),  merupakan  jumlah  data negatif  yang  diprediksi  benar  dari  kelas  0  dan diklasifikasin pada kelas 0.
c. FP ( Flase Positive ), merupakan jumlah data yang salah  dari  kelas  0  dan  diklsifikasikan  pada  kelas 1.
d. FN  ( False  Negative ),  merupakan  jumlah  data negatif dari kelas 1  dan diklasifikasin pada kelas 0.
Akurasi akan dihitung menggunakan rumus persamaan berikut :

## Perhitungan Confusion Matrix
Tabel 5. Pengujian data Confusion Matrix Hasil pertandingan Kelas Benar Prediksi Menang Kalah   Menang Kalah 1 Honduras El Savado r El Savador El Savado r 2 El Savador Honduras El Savador El Savador 3 El Honduras  Honduras  Honduras
Savador
Berdasarkan pada tabel diatas nilai yang didapatkan adalah sebagai berikut :
1. TP ( True Positive ) = 2 2. TN ( True Negative ) = 1 3. FP ( False Postive ) = 1 4. FN ( False Negative ) = 2 Menghitung akurasi : Akurasi = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) = (2+1)/(2+2+1+1) = 0,5 = 0,5*100% = 50%
Setelah  dilakukan  perhitungan  dengan  metode Confuison  matrix ,  maka  nilai  akurasi  yang  didapat adalah  sebesar  50%.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa nilai akurasi tersebut masih kurang tinggi dikarenakan data latih yang kurang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  penerapan  metode Naïve Bayes pada game Clash Royal ini, maka penulis dapat mengambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Metode Naïve  Bayes dapat  digunakan  untuk menghasilkan  sebuah  sistem  rekomendasi  pada game Clash Royal.
2. Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan, algoritma Naïve  Bayes dapat  digunakan  dengan baik dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 50%.
3. Adanya  sistem  ini  dapat  membantu  user  baru untuk  mendapatkan  kemenagan  yang  tinggi  dari hasil  rekomendasi  yang  dihitung  menggunakan metode Naïve Bayes .
Berdasrkan hasil kesimpulan diatas, penulis memberikan saran untuk pembaca sebagai berikut :
1. Penerapan metode ini juga dapat digunakan pada game lain seperti Mobile Legends, Dota 2, AOV (Arena  Of  Valour),  PUBG  (Player  Unknowns Battlegrounds),  COC  (Clash  Of  Clan)  dan  lain sebagainya.
2. Adanya  sistem  rekomendasi  ini  dibuat  untuk meminimalisir  kekalahan  dan  juga  kemampuan setiap  pengguna  berbeda-beda.  Maka  dari  itu diperlukannya juga latihan menggunakan rekomendasi hero yang telah dibuat oleh penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Atmaja, E. H. S. (2020). Prediksi Kemenangan eSport DOTA 2 Berdasarkan Data Pertandingan . AVITEC , 2 (1), 31-38.
Yaqin,  M.  A.,  Ramadhan,  M.  Z.,  Jauhari,  A.  F.,  & Humami,  A.  G.  (2019). Optimasi  Pemilihan Posisi  Terbaik  Pemain  Muda  Pada  Game Football  Manager  2018  Dengan  Metode Naïve Bayes . Prosiding SENIATI , 59-65. Fathurochman, D., Witanti, W., & Yuniarti, R. (2015,
July ). Perancangan game turn based strategy menggunakan  logika  fuzzy  dan  naive  bayes classifier .  In Seminar  Nasional  Informatika
(SEMNASIF) (Vol. 1, No. 1). Naja, S. (2020). Implementasi klasifikasi Naive Bayes untuk menentukan perilaku NPC pada Game Pegon Survival (Doctoral dissertation,
Universitas  Islam  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim). Yudha,  H.  T.,  &  Utami,  A.  R.  (2022). the  Effect  of Online  Game  Dota  2  in  Students’ Vocabulary. Pustakailmu. id , 2 (1), 1-9. Novandya, A. (2017). Penerapan Algoritma Klasifikasi Data Mining C4. 5 Pada Dataset
Cuaca  Wilayah  Bekasi . Konferensi  Nasional Ilmu Sosial dan Teknologi, 1 (1). Asmiatun, S., & Hendrawan, A. (2016 ). Implementasi Klasifikasi Bayesian Untuk Strategi Menyerang  Jarak  Dekat  Pada  Npc  (Non
Player  Character)  Menggunakan  Unity 3D . Jurnal Transformatika , 13 (2), 42-48. Suryadi,  A.  (2017). Perancangan  aplikasi  game edukasi menggunakan
model
waterfall . Jurnal Petik , 3 (1), 8-13. Leonardo,  V.,  Santoso,  L.  W.,  &  Tjondrowiguno,  A.
N.  (2019). Sistem Rekomendasi  Item  Pada Game Dota 2 dengan Multilayer  Perceptron Neural Network . Jurnal Infra , 7 (1), 214-220. Abiyoga, A. (2018). Rancang Bangun Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan Peminatan Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Classifier  (Studi  Kasus:  Prodi  Informatika UMN) (Doctoral  dissertation,  Universitas Multimedia Nusantara). Ahya  Ulhaq,  A.  (2020). Penerapan  metode  box muller  of  gaussian  distribution untuk menentukan  tingkat  kesulitan  pada  game  3d mitigasi  bencana  alam  berbasis  fitur kabut (Doctoral dissertation, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim). Haristu,  R.  A.,  &  Rosa,  P.  H.  P.  (2019). Penerapan Metode  Random  Forest  Untuk Prediksi  Win Ratio Pemain Player Unknown Battleground . MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) , 120-128. Susilo , A. T., Setiawan, H., Saputro, R. A., Purwadi, T.,  &  Saifudin,  A.  (2021) . Penggunaan
Metode  Naïve  Bayes  untuk  Memprediksi
Tingkat  Kemenangan  pada  Game  Mobile Legends.  Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi dan Aplikasi, 4(1), 46-51.
Tuloli,  M.  S.,  Latief,  M.,  &  Rohandi,  M.  (2019) . Clash-of-Clans API untuk Pengelolaan Klan. Jambura Journal of Informatics, 1(2), 67-80. Kurniawan, N. B. (2017) . PREDIKSI KEMENANGAN BOT  DOTA  2 MENGGUNAKAN  METODE NAIVE  BAYES.  Univ  Dian  Nuswantoro Semarang.