## Memprediksi Pola Ban Hero Pada Game Mobile Legends Menggunakan Algoritma Apriori
Jordy Lasmana Putra 1 , Syarah Seimahuira 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jl. Raya Jatiwaringin, Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timur-13630, Indonesia
e-mail: 1 jordy.jlp@nusamandiri.ac.id , 2 syarah.yrs@nusamandiri.ac.id
Artikel Info : Diterima : 01-07-2021 | Direvisi : 12-07-0000 | Disetujui : 21-07-2021
Abstrak - Di era digital seperti sekarang ini perkembangan video game begitu pesat, dari mulai yang berbasis console sampai ke perangkat  smartphone. Salah satu genre video game  yang  sedang trend adalaha Multiplayer Online  Battle  Arena (MOBA)  dengan  salah  satu  game  MOBA  yang  digandrungi  yaitu  game  Mobile  Legends. Dalam  memenangkan  sebuah  pertandingan  di  dalam  game  mobile  legend,  diperlukan  strategy  permainan  yang baik dari masing-masing tim untuk mempertahankan base dan menghancurkan base lawan, salah satunya adalah dengan  melakukan  Ban  Hero  atau  melarang  beberapa  hero yang  ada  agar  tidak  bisa  digunakan  baik  untuk  tim lawan  maupun  tim  sendiri.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  dilakukan  untuk  memprediksi  pola  ban  hero  dengan menggunakan algoritma Apriori, yang dilakukan pada 9 atribut Hero Mobile Legend. Dari hasil yang dilakukan diketahui bahwa Hero CHOU lebih banyak digunakan dan tidak di ban dibandingkan 8 Hero lainnya.

## Kata Kunci : Mobile Legends, Data Mining, Algoritma Apriori
Abstracts -  In  this  digital  era,  the  development  of  video  games  is  so  rapid,  from  console-based  to  smartphone devices. One of the trending video game genres is the Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) with one of the most popular MOBA games, the Mobile Legends game. In winning a match in a Mobile Legends game, a good game strategy is needed from each team to defend the base and destroy the opponent's base, one of which is by Ban Hero or banning some existing heroes so that they cannot be used both for the opposing team and for the opposing team. own team. Therefore, this study was conducted to predict the pattern of hero tires using the Apriori algorithm which was carried out on 9 attributes of Hero Mobile Legends. From the results it is known that CHOU Hero is more widely used and not banned compared to 8 other Heroes
Keywords : Mobile Legends, Data Mining, Apriori Algorithm

## PENDAHULUAN
Video game adalah permainan yang sangat digandrungi oleh manusia, dari usia anak-anak bahkan sampai usia  dewasa  bermain  video  game.  Video  game  merupakan  industri  yang  paling  menonjol  (Funk,  1993)  dalam (Pascarella et al., 2018) Di era digital seperti sekarang ini perkembangan video game begitu pesat, dari mulai yang berbasis  console  sampai  ke  perangkat-perangkat  smartphone.  Salah  satu  genre  video  game  yang  sedang  trend adalaha Multiplayer  Online  Battle  Arena (MOBA)  (Damariva  et  al.,  2018)  salah  satu  game  MOBA  yang digandrungi  salah  satunya  adalah  game  Mobile  Legends.  Mobile  Legends  merupakan  permainan  game  mobile yang  merupakan  game  strategy  dimana  ada  2  buah  tim  yang  bertanding  dalam  sebuah  arena,  dimana  masing- masing tim bertugas untuk menjaga tower-tower atau di sebut base agar tidah di hancurkan oleh tim lawan, dan untuk memenangkan permainan adalah berhasil menghancur kan base-base musuh.
Video game bagi sebagian orang di anggap memiliki pengaruh negatif, akan tetapi dibalik itu semua ada beberapa video game yang sudah diakui bahkan dimasukan kedalam kejuaraan sekelas SEA Games, salah satunya game Mobile Legend ini. Dalam memenangkan sebuah pertandingan di dalam game mobile legend, diperlukan strategy  permainan  yang  baik  dari  masing-masing  tim  untuk  mempertahankan  base  dan  menghancurkan  base lawan, salah satunya adalah dengan melakukan Ban Hero atau melarang beberapa hero yang ada agar tidak bisa digunakan baik untuk tim lawan maupun tim sendiri.
Penelitian terdahulu telah dilakukan oleh (Summerville et al., 2016) yang berjudul Draft-analysis of the Ancients: predicting draft picks in DotA 2 using machine learning yang melakukan prediksi pemilihan hero pada
game  Dota  2,  penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  (Mustofa  et  al.,  2018)  yang  berjudul  Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisa Pemilihan Tipe Karakter Pada Permainan Mobile Legend yang menganalisa pola pemilihan karakter pada game Mobile Legend dan penelitian yang dilakukan oleh  (Leonardo et al., 2018) yang berjudul Sistem Rekomendasi Item Pada Game Dota 2 dengan Multilayer Perceptron Neural Network melakukan prediksi rekomendasi item pada game Dota 2. Dalam penelitian ini penulis melakukan prediksi pola ban hero pada game mobile legends.
Dari  kuisioner  yang  sudah  di  sebar  oleh  peneliti,  terdapat  150  tanggapan  dari  responden,  dari  150 tanggapan 88,7% adalah player game mobile legend dan 11,3% bukan player mobile legend, dari 88,7% player tersebut  menyatakan  bahwa    ban  hero  sangat  berpengaruh  untuk  kemenangan  sebuah  tim.  Oleh  karena  itu penelitian  ini  dilakukan  guna  memprediksi  pola  ban  hero  dengan  menerapkan  data  mining.  Data  mining merupakan proses dalam menganalisa data untuk dapat menemukan pola dari kumpulan data yang ada, kemudian dianalisa dan diolah menjadi sebuah informasi yang digunakan dalam menentukan pola dalam membuat keputusan (Putra et al., 2019). Proses data mining kerap kali dikenal dengan istilah Knowledge Discovery in Database (KDD) dan untuk menerangkan proses penggalian informasi tersembunyi dari suatu basis data yang besar yang digunakan secara bergantian (Syahputri, 2020). Terdapat beberapa  jenis algoritma  pada  data  mining yang  dapat  digunakan untuk  memprediksikan hasil   dari   pengolahan data. Salah satunya adalah algoritma apriori yang berpengaruh guna  melakukan mining  frequent  Itemset dalam  membentuk  suatu  aturan  asosiasi  (Gunadi  &  Sensuse,  2016). Algoritma apriori ini akan sesuai apabila digunakan apabila memiliki hubungan antar item yang akan dianalisis. Kumpulan  data  tersebut  memiliki  banyak  informasi  yang  sangat  bermanfaat  untuk  dapat  dimanfaatkan,  salah satunya untuk mencari tahu pola suatu kondisi (Fachrurozi et al., 2020) Sehingga tepat digunakan dalam penelitian memprediksi pola ban hero pada game Mobile Legends menggunakan algoritma Apriori.

## LANDASAN TEORI
Pada  penerapannya  aturan  yang  menyatakan  asosiasi  diantara  beberapa  atribut  disebut  dengan affinity analysis atau market basket analysis (Putra et al., 2019). Analisis asosiasi ataupun dalam sebutan inggris diketahui dengan  association  rule  mining  ialah  metode  data  mining  untuk  menciptakan  pola  ketentuan  sesuatu  gabungan item. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik atensi banyak pengamat untuk menciptakan algoritma yang efektif menggambarkan analisis pola frekuensi besar ( frequent pattern mining ).
Analisis  asosiasi  ini  sering  kali  digunakan  untuk  menganalisa  data  buat  keperluan  membuat  strategi pemasaran,  desain  katalog,  dan  proses  pembuatan  keputusan  bisnis.  Secara  tradisional,  ketentuan  asosiasi digunakan  untuk  menciptakan  trend  bisnis  dengan  mengamati  pola  transaksi  konsumen,  Algoritma  apriori merupakan algoritma sangat populer untuk menciptakan pola frekuensi teratas. Pola frekuensi besar merupakan pola item di dalam sesuatu database yang mempunyai frekuensi ataupun support di atas ambang batasan tertentu sehingga disebut dengan sebutan minimum support . Algoritma apriori dibagi menjadi beberapa tahap yang disebut iterasi atau pass yaitu:
1. Pembentukan kandidat itemset ,  dari iterasi sebelumnya diperoleh kandidat k-itemset yang kemudian dibentuk dari kombinasi (k-1) itemset. Pemangkasan kandidat k-itemset yang subset-nya yang berisi k- 1 item tidak termasuk dalam pola frekuensi tinggi dengan panjang k-1merupakan salah satu cara dari algoritma Apriori.
2. Penghitungan support dari  setiap  kandidat  k-itemset. Support dari  setiap  kandidat  k-itemset  didapat dengan menscan database untuk melakukan akumulasi dariu jumlah transaksi yang memuat semua item di dalam kandidat k-itemset tersebut. Ciri algoritma Apriori disini perlunya penghitungan dengan scan pada keseluruhan database sebanyak k-itemset terpanjang.
3. Memastikan  pola  dari  frekuensi  bernilai  tinggi  karena  pola  dengan  frekuensi  tinggi  tersebut  yang memuat  k-itemset  ditentukan  dari  calon  k-itemset  yang  nilai support nya  lebih  besar  dari minimum support .
Bernilai  tidaknya  sesuatu  asosiasi  bisa  dikenal  dengan  2  tolak  ukur,  ialah: support serta confidence . C onfidence ataupun  nilai  kepastian  merupakan  kuatnya  hubungan  antar-  item  dalam  aturan  asosiasi sebaliknya Support ataupun nilai penunjang merupakan persentase gabungan item tersebut dalam database. Jarak dari nilai antara 0% - 100 % diterapkan pada pencarian pola kaidah asosiasi mengunakan dua buah parameter nilai tersebut (GIBRAN, 2016). Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap yaitu: analisa pola frekuensi tinggi Pada  tahapan  ini  dicari  kombinasi  item  yang  dapat  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  suatu database. Nilai support dari sebuah item didapatkan dengan rumus berikut:
= Σpemilihan 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
ΣTransaksi ∗ 100%
Setelah pola frekuensi tinggi ditemukan maka selanjutnya terdapat proses pembentukan aturan assosiatif, kemudian  dilakukan  pencarian  aturan  assosiatif  yang  dapat  memenuhi  aturan  dasar  minimum  guna confidence
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711
yaitu dengan melakukan perhitungan confidence dari aturan assosiatif A_B. Adapun nilai confidence dari aturan A _B menghasilkan rumus sebagai berikut:

## = ΣTransaksi  𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 & 𝐵 ΣTransaksi mengandung A ∗ 100%
Pada frequent itemset menampilkan itemset yang memiliki kemunculan lebih dari nilai minimum yang ditentukan ( ∅ ).  Misalkan ∅ =  2,  maka  semua  itemsets  yang  frekuensi  kemunculannya  sama  dengan  2  kali  atau  lebih  dari disebut frequent . Fk merupakan lambing himpunan dari frequent k-itemset.

## METODE PENELITIAN
Dalam penyusunan penelitian dilakukan beberapa tahap untuk  mencapai tujuan  membuat aturan asosiasi dalam  menentukan  pola  ban  hero  pada  game  mobile  legends.  Cross-Industry  Standart  Proses  for  Data  Mining (CRISP-DM) menyatakan bahwa putaran waktu proyek data mining yang dikembangkan tahun 1996 terbagi dalam 6 fase (Fachrurozi et al., 2020), sebagai berikut.
1. Fase Pemahaman Bisnis (Business Understanding Phase)
a. Menentukan  arah  proyek  dan  kebutuhan  secara  detail  dalam  lingkup  unit  pengolahan  data secara keseluruhan.
b. Membuat arah dan batasan menjadi formula dari permasalahan data mining.
c. Menyiapkan perencanaan awal untuk mencapai tujuan yang diinginkan
2. Fase  Pemahaman  Data (Data  Understanding Phase)
a. Pegumpulan data
b. Analisis penyelidikan data untuk mengenali lebih lanjut data dan pencarian pengetahuan awal.
c. Melakukan evaluasi kualitas data
d. Apabila diperlukan pilih sebagian kecil grup data yang mungkin mengundang cara kerja dari permasalahan
3. Fase Pengolahan    Data (Data    Preparation Phase)
a. Persiapan data awal, kumpulkan data yang akan diterapkan untuk keseluruhan fase berikutnya. Fase ini merupakan pekerjaan berat yang perlu dilaksanakan secara terus menerus.
b. Pilih kasus dan variabel yang akan dianalisis dan yang sesuai analisis yang dilakukan.
c. Pada beberapa variabel jika dibutuhkan perlu dilakukan perubahan.
d. Siapkan data awal sehingga siap untuk perangkat pemodelan.
4. Fase Pemodelan (Modelling Phase)
a. Tentukan dan aplikasikan teknik dari pemodelan yang sesuai
b. Pada permasalahan data mining yang sama perlu diperhatikan bahwa beberapa teknik  yang memungkinkan untuk digunakan
c. Jika  diperlukan,  proses  dapat  kembali  ke  fase  pengolahan  data  untuk  menjadikan  data  ke dalam bentuk yang sesuai dengan spesifikasi kebutuhan teknik data mining tertentu
5. Fase Evaluasi
a. Dapatkan  kualitas dan efektivitas sebelum diterapkan dengan  melakukan evaluasi satu atau lebih model yang diterapkan dalam fase pemodelan
b. Menetapkan apakah model memenuhi tujuan di fase pertama.
c. Menentukan  apakah  ada  permasalahan  penting  dari  penelitian  yang  tidak  tertangani  degan baik.
d. Mengambil keputusan yang memiliki kaitan dengan penerapan hasil dari data mining.
6. Fase Penyebaran
a. Menerapkan  model  yang  dihasilkan.  Karena  terbentuknya  suatu  model  tidak  berarti  bahwa proyek telah terselesaikan.
b. Turutan sederhana dari penyebaran yaitu pembuatan laporan.
c. Turutan kompleks dari penyebaran yaitu penerapan alur data mining  yang dilakukan secara paralel dalam department lainnya.
Proses pada tahap identifikasi masalah berhubungan terhadap pencarian pola ban hero pada game Mobile Legends, dari  masalah  yang ditemukan dilanjutkan dengan  menganalisa kebutuhan. Terdapat   9  atribut  untuk kebutuhan    penelitian    yang  merupakan  nama  nama  dari  hero  mobile  legend  diantaranya  adalah:  Chou,  Kaja, Harith, Valir, Esmeralda, Khufra, Gusion, Kimmy, dan X Borg.Dalam  penelitian  ini,  media  pengumpulan  data berupa data  primer yaitu dengan mengumpulkan data set dari kuisioner yang sudah disebar oleh peneliti melalui fasilitas Google Form. Terdapat 150 tanggapan dari responden dengan presentase tanggapan 88,7% adalah player game Mobile Legends dan 11,3% bukan player Mobile Legends. Setiap responden memberikan penilaian terhadap karakter  hero  Mobile  Legends  yang  tidak  dapat  digunaka  saat  melakukan  pertandingan  karena  dianggap  akan menyulitkan bagi tim player. Sehingga menghasilkan berbagai data dan jumlah Hero yang paling sering di Ban.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian    ini    bertujuan    untuk    mengetahui    sejauh    mana    algoritma    Apriori    dapat    membantu memprediksi  pola  ban  Hero  untuk    memperoleh  kemenangan  dalam  pertandingan.  Maka  dilakukan  pengujian menggunakan aplikasi Weka dengan tahapan sebagai berikut:
1. Proses Penentuan Data
Dilakukan  pengujian  dengan  aplikasi  Weka  dimana  pada  langkah  awal  dipersiapkan  data  yang  sudah diperoleh dari responden dan diuraikan dengan memanfaatkan aplikasi Microsoft Excel yang berformat extension CSV ( Comma Delimited ). Berikut merupakan tampilan beberapa data awal yang digunakan.
Sumber: Data Pribadi (2021)
Gambar 1. Persiapan Data Pengujian

## 2. Pengujian Dengan Weka
Apabila  persiapan  data  telah  sesuai,  maka  aplikasi  Weka  diaktifkan  dan  pilih  open  file.  Setelah memasukan  data  maka  diperoleh  tampilan  hasil  pengujian.  Berikut  tampilan  implementasi  algoritma Apriori pada Weka.

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711

## Gambar 2. Implementasi algoritma Apriori
Setelah gambar pemilihan data selesai maka secara otomatis fitur yang disediakan oleh Weka sudah  aktif  yaitu  classify,  cluster,  Associate  dan  yang  lainnya.  Untuk  tahapan  ini  karena  yang  akan diselesaikan  adalah  apriori  maka  pilihan  aktif  adalah  Associate.  Setelah  proses  ini  selesai  maka  pilih Choose  dengan  memilih  apriori  dan  Tekan  Tombol  Start  maka  otomatis  muncul  analisa  dari  Apriori seperti gambar berikut ini.
Sumber: Data Pribadi (2021)
Gambar 3. Hasil Analisa Apriori
Rule yang dihasilkan dari data yang tersedia yaitu sebanyak 10 rule dengan tingkatan confindence yang berbeda. Dari pengujian model dengan Weka tersebut maka diperoleh hasil dari data kuesioner sebagai berikut:
1. Kaja=0  Valir=1 23 ==> Chou=0 23    <conf:(1)> lift:(1.37) lev:(0.07) [6] conv:(6.22)
2. Kaja=0  Harith=0  Kimmy=0 19 ==> Chou=0 19    <conf:(1)> lift:(1.37) lev:(0.06) [5] conv:(5.14)
3. Kaja=0  Valir=1  Kimmy=0 19 ==> Chou=0 19    <conf:(1)> lift:(1.37) lev:(0.06) [5] conv:(5.14)
4. Kaja=0  Valir=1  Khufra=0 17 ==> Chou=0 17    <conf:(1)> lift:(1.37) lev:(0.05) [4] conv:(4.6)
5. Harith=0  Kimmy=0  X Borg=1 17 ==> Chou=0 17    <conf:(1)> lift:(1.37) lev:(0.05) [4] conv:(4.6)
6. Kaja=0  Gusion=1 20 ==> Chou=0 19    <conf:(0.95)> lift:(1.3) lev:(0.05) [4] conv:(2.71)
7. Chou=0  Harith=1  Khufra=0  Kimmy=0 19 ==>  Kaja=0 18    <conf:(0.95)> lift:(1.39) lev:(0.06) [5] conv:(3.02)
8. Harith=1  Valir=1 18 ==> Chou=0 17    <conf:(0.94)> lift:(1.29) lev:(0.05) [3] conv:(2.44)
9. Kaja=0  Harith=0 24 ==> Chou=0 22    <conf:(0.92)> lift:(1.26) lev:(0.05) [4] conv:(2.16)
10. Valir=1  Khufra=0 24 ==> Chou=0 22    <conf:(0.92)> lift:(1.26) lev:(0.05) [4] conv:(2.16)
Berikut merupakan cara membaca hasil data diatas:
1. Apabila player tidak ban KAJA tetapi ban VALIR maka player tidak ban CHOU dengan nilai confidence 100%
2. Apabila  player  tidak  ban  KAJA,  HARITH  dan  KIMMY  maka  player  tidak  ban  CHOU  dengan  nilai confidence 100%
3. Apabila player tidak ban KAJA dan KIMMY tetapi ban VALIR maka player tidak ban CHOU dengan nilai confidence 100%
4. Apabila player tidak ban KAJA dan KHUFRA tetapi ban VALIR maka player tidak ban CHOU dengan nilai confidence 100%
5. Apabila  player  tidak  ban  HARITH  dan  KIMMY  tetapi  ban  X  BORG  maka  player  tidak  ban  CHOU dengan nilai confidence 100%
6. Apabila  player  tidak  ban  KAJA  tetapi  ban  GUSION  maka  player  tidak  ban  CHOU  dengan  nilai confidence 100%
7. Apabila player tidak ban CHO, KHUFRA, dan KIMMY tetapi ban HARITH maka player tidak ban KAJA dengan nilai confidence 100%
8. Apabila player ban HARITH dan VALIR maka player tidak ban CHOU dengan nilai confidence 100%
9. Apabila  player  tidak  ban  KAJA  dan  HARITH  maka  player  tidak  ban  CHOU  dengan  nilai confidence 100%
10. Apabila  player  ban  VALIR  tetapi  tidak  ban  KHUFRA  maka  player  tidak  ban  CHOU  dengan  nilai confidence 100%

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  data  yang  dimana  data  tersebut  merupakan  aturan  asosiasi  dari  kumpulan data  responden  pada  kuesioner  untuk  mengetahui  pola  ban  Hero  pada  Mobile  Legends.  Dari    aturan    asosiasi tersebut  dapat  diperoleh  pola  player  dalam  melakukan  ban  Chou  lebih  jarang  dilakukan  terbukti  dari  hasil perhitungan      menggunakan  Algoritma  Apriori,  bahwa    hero   dengan    nama    Chou  yang  paling  sering  muncul dengan  nilai  0  atau  tidak  di  ban.  Sehingga  dengan  diketahuinya  pola  ban  Hero  tersebut,   maka  player  maupun pengembang games Mobile Legends dapat memprediksi kemenangan tim yang menggunakan Hero tersebut,  dan dapat    memperhitungkan  kemungkinan    penggunaan  Hero  lainnya.  Diketahui  juga  penerapan  Apriori menghasilkan beberapa rule yang dapat digunakan dalam menggali informasi yang terkandung didalam tumpukan data ataupun big data. Dengan pengujian algoritma menggunakan aplikasi Weka maka proses semakin efektif dan menghasilkan suatu rule dengan waktu yang singkat.

## REFERENSI
Damariva, Z., Santiya, J. W., Hutomo, R., & Ardiko, D. (2018). Identification of Forms of Capital in Multiplayer Online  Battle  Arena  (MOBA)  Video  Games:  Study  of  Mobile  Legends  Gamers  in  Indonesia. Indonesia International Graduate Conference on Communication (IndoIGCC) Proceeding , 2 , 336–349. Fachrurozi, A., Junaedi, M., Putra, J. L., & Gata, W. (2020). Algorithm Implementation Of Interest Buy Apriori Data On Consumer Retail Sales In Industry. Journal of Informatics and Telecommunication Engineering , 4 (1), 48–56. https://doi.org/10.31289/jite.v4i1.3775
GIBRAN,  R.  (2016).  Analisis  Aturan  Asosiasi  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan  Inventori Apotek. Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer , 5 .
Gunadi, G., & Sensuse, D. I. (2016). Penerapan metode data mining market basket analysis terhadap data penjualan produk buku dengan menggunakan algoritma apriori dan frequent pattern growth (fp-growth): studi kasus percetakan PT. Gramedia. Telematika MKOM , 4 (1), 118-132.
Leonardo, V., Santoso, L. W., Tjondrowiguno, A. N., Studi, P., Informatika, T., Industri, F. T., Petra, U. K., & Siwalankerto, J. (2018). Sistem Rekomendasi Item Pada Game Dota 2 dengan Multilayer Perceptron Neural Network .
Mustofa, Selawati, A., Asteroid,  kurani mega, & Ridha,  meirina suci. (2018). IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI  UNTUK  ANALISA  PEMILIHAN  TIPE  KARAKTER  PADA  PERMAINAN  MOBILE LEGEND. AKRAB JUARA , 3 (1), 1–7.
Pascarella, L., Palomba, F., Di Penta, M., & Bacchelli, A. (2018). How is video game development different from software development in open source? Proceedings  - International  Conference on Software Engineering , 392–402. https://doi.org/10.1145/3196398.3196418
Putra, J. L., Raharjo, M., Sandi, T. A. A., Ridwan, R., & Prasetyo, R. (2019). Implementasi Algoritma Apriori Terhadap  Data  Penjualan  Pada  Perusahaan  Retail. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri , 15 (1),  85–90. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i1.113
Summerville, A., Cook, M., & Steenhuisen, B. (2016). Draft-Analysis of the ancients: Predicting draft picks in DotA 2 using machine learning. AAAI Workshop - Technical Report , WS - 16 - 21 -(Godec), 100–106. Syahputri,  N.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Asosiasi  pada  Pola  Transaksi  dengan  Metode  Apriori. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , 4 (September), 728–736.