## ISSN 2085-4552
Prediksi Akurasi Kemenangan Pada Permainan Poker Menggunakan Algoritma C5.0 Dan WIPSO
M. Fariz Januarsyah 1 , Dr. Ermatita, M.Kom. 2
1,2 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
1 m.fariz.januarsyah@gmail.com, 2 ermatita@unsri.ac.id
Diterima 24 Mei 2021 Disetujui 07 Juni 2021
Abstract—In  the  era  of  information  technology,  a  lot  of data  can  be  taken  from  human  activities  based  on computer  systems.  But  the  system  is  not  only  found  on computers, but in all areas of human life, be it in terms of  health,  security,  even  in  games  where  the  data  set from  these  activities  becomes  a  database  that  can  be used to find a new knowledge. This study aims to predict the accuracy of poker games using the Weight Improved Particle  Swarm  Optimization  (WIPSO)  algorithm  for attribute selection which then uses the C5.0 algorithm to predict  accuracy.  Before  being  processed,  the  dataset will  be  changed  from  11  attributes  to  6  attributes.  The results  of  this  study  indicate  that  the  accuracy  of  the poker card will increase, when using the C5.0 algorithm the  accuracy  obtained  is  49.952%  while  the  accuracy obtained by the C5.0 + WIPSO algorithm is 51.2%.
Index  Terms—Poker,  Data  mining,  Algoritma  C5.0, WIPSO.

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  era  teknologi  informasi  banyak  data  yang dapat  diambil  dari  kegiatan  dilakukan  manusia  yang berhubungan  dengan  sistem  komputer.  Tetapi  sistem itu  bukan  hanya  terdapat  pada  komputer  saja melainkan di seluruh bidang kehidupan manusia, baik itu  dari  segi  kesehatan,  keamanan  bahkan  di  dalam permainan  dengan  kumpulan  data  dari  kegiatan  itu dapat  menjadi database yang  besar. Database ini hendaknya  dapat  digunakan  untuk  menemukan pengetahuan  yang  baru  dalam  mengambil  keputusan dengan peran sebagai estimasi dan prediksi.
Permainan  adalah  kegiatan  yang  tidak  dapat dilepaskan  dari  kehidupan  manusia.  Baik  itu permainan  fisik  seperti  sepak  bola,  atau  permainan yang  menggunakan  strategi  seperti  catur.  Dalam  hal strategi,  permainan  poker  merupakan  salah  satu permainan  kartu  yang  mengandalkan  hal  tersebut  [1], [2] persaingan ketat terjadi di dalam permainan poker membuat  para  pemainnya  untuk  selalu  memikirkan strategi–strategi  untuk  menjamin  akurasi  kemenangan mereka [2]. Di dalam permainan pasti ada menang dan
kalah,  tetapi  semua  orang  pasti  ingin  memenangkan permainan mereka. Untuk mencapai hal itu didapatlah sebuah  solusi  untuk  mencapai  kemenangan  tersebut dalam  bentuk  sebuah  prediksi.  Prediksi  kemenangan telah  diterapkan  diberbagai  jenis  permainan,  seperti mencari  prediksi  kemenangan  menggunakan  metode symbolic  model  checking yang  di  optimasi  dengan metode binary  decision  diagram untuk  mencari strategi  kemenangan  dengan  hasil  gabungan  dari kedua  metode  ini  berhasil  memprediksi  strategi memenangkan permainan catur [3], dan penelitan yang menggunakan artificial  intelligence (AI)  dengan algoritma Union-Find  Set dan Deep-First-Search dalam  mencari  keputusan  untuk  memenangkan permainan  berbasis Hex  Game  System (permainan papan  dengan  grid  berbentuk  heksagon)  dimana penelitian ini mencari langkah terbaik berdasarkan tiga skenario yang telah ditetapkan  [4].
Untuk  permainan  poker,  beberapa  penelitian  telah dilakukan  diantaranya  adalah  dengan  menggunakan algoritma  naive  bayes  yang  telah  dimodifikasi  dan analisis statistik, didapatkan hasil prediksi kemenangan  berdasarkan  kombinasi  kartu  yang  ada dengan  tingkat  akurasi  mencapai  92,13%  [5].  Hal prediksi  juga  dapat  digunakan  untuk  memprediksi langkah yang akan diambil pemain dengan menggunakan Sequential  Model dan TensorFlow , hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  model neural network  model  training dengan  tiga  layer  aktivasi berupa relu,  relu6 dan selu, dengan  menggunakan algoritma  yang  dapat  mengubah  parameter  secara otomatis  sehingga  akurasi  prediksi  yang  di  dapat mencapai  89,09%  hingga  99,31%  [6].  Penelitian selanjutnya menggunakan algoritma Bayesian Networks  dan Monte-Carlo  Tree  Search untuk membuat  simulasi  langkah pemain poker  berdasarkan model probabilistik lawan [7]. Untuk membuat sebuah prediksi,  salah  satu  algoritma  yang  sering  digunakan adalah Algoritma C5.0.
Algoritma  C5.0  ini  sudah  digunakan  pada penelitian-penelitan sebelumnya untuk mencari sebuah prediksi, dari bidang medis, algoritma C5.0 digunakan untuk memprediksi cacat setelah kelahiran berdasarkan data penyakit turunan, hipertensi diabetes dan  lain-lain,  dengan  menggunakan  C4.5  sebagai pembanding,  akurasi  yang  di  dapat  oleh  algoritma C5.0 mencapai 94,15% dan C4.5 mencapai 90,87%[8]. Penggunaan  algoritma  C5.0  juga  dapat  digabungkan dengan  algoritma-algoritma  yang  lain  sehingga membentuk  algoritma  hybrid,  salah  satunya  adalah optimasi  algoritma  C5.0  menggunakan  teori  bayesian posterior, hasil dari penelitian ini adalah post pruning decision  tree yang  mengurangi  resiko overfitting, sebelum  di  optimasi  algoritma  C5.0  menghasilkan akurasi  85,64%  dan  setelah  algoritma  itu  di  optimasi menghasilkan akurasi 91,25%[9].
Ada  banyak  sekali  metode  yang  dapat  digunakan untuk mengoptimasi hasil dari sebuah algoritma, salah satu  metode  itu  adalah Particle  Swarm  Optimization (PSO).  Algoritma  PSO  ini  diperkenalkan  oleh Kennedy,  Eberhart,  dan  Shi  yang  pertama  sekali digunakan untuk mensimulasi tingkah laku sosial dari sekumpulan  burung  atau  ikan    [10],  [11].  Algoritma PSO  juga  dapat  digunakan  dalam  hal  memprediksi dengan  menggabungkan  PSO  dan Neural  Network untuk  memprediksi  kekuatan  semen  pada  stopes, dengan algoritma PSO bertindak sebagai architecture- tuning untuk Neural  Network [12].  Sedangkan  pada bidang  permainan  agloritma  PSO  juga  digunakan untuk  meningkatkan  akurasi  dari support  vector machine (SVM)  untuk  menentukan  pemenang dipermainan  DOTA  2  dengan  PSO  bertindak  sebagai penentu parameter optimum untuk SVM [13].
Sejak  pertama  kali  dikenalkan  algoritma  PSO  ini telah  menghasilkan  varian-varian  algoritma  PSO. Salah  satu  varian  algoritma  ini  adalah Weight Improved  Particle  Swarm  Optimization (WIPSO) sebagai  pengembangan  dari  algoritma  PSO  standar. Algoritma  WIPSO  digunakan  pada  penelitian  untuk reduksi  harmonik H-Bridge secara  selektif  pada multilevel  inverter  berdasarkan  sumber  yang  setara dengan  tujuan  mengurangi total  harmonic  distortion (THD) [14], jika dibandingkan dengan algoritma PSO standar, WIPSO memiliki kelebihan dapat menemukan jawaban dengan iterasi yang lebih sedikit dengan kecepatan yang lebih tinggi.
Berdasarkan  uraian  di  atas  peneliti  akan  mencoba untuk  menggunakan  algoritma  C5.0  dan  algoritma WIPSO yang merupakan pengembangan dari algoritma  standar  PSO  untuk  memprediksi  akurasi pada permainan poker dengan tujuan, dari penggunaan WIPSO  dapat  meningkatkan  akurasi  algoritma  C5.0 dalam  mencari  akurasi  pada  permainan  poker.  Hasil dari  penelitian  ini  akan  di  buat  perbandingan  akurasi antara  algoritma  C5.0  setelah  di  optimasi  WIPSO dengan algoritma C5.0 sebelum optimasi WIPSO.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Data Mining
Data mining adalah proses untuk menemukan pola yang  bermanfaat  bagi  pengguna  dari  kumpulan  data yang  sangat  banyak  yang  kemudian  di  olah  dengan baik  dengan  teknik  pembelajaran  mesin,  pengenalan pola, statistik dan visualisasi [15].
Kegiatan yang dilakukan manusia dipenuhi dengan data-data  dibanyak  bidang.  Tetapi  data  yang  banyak ini menghabiskan biaya yang banyak untuk di kumpul dan  di  susun  dan  data  ini  banyak  yang  tertimbun  di dalam  repositori.  Karena  itu  penggunaan  data  mining dilakukan  untuk  mengubah  data  yang  tertimbun  itu menjadi  sebuah  pengetahuan  baru  yang  dapat membantu kegiatan yang akan datang.

## B. Algoritma C5.0
Algoritma C5.0 merupakan produk komersial hasil pengembangan  dari  algoritma  C4.5  oleh  Rulequest Research  Inc  [16].  C5.0  merupakan  algoritma klasifikasi  di  dalam  pembelajaran  mesin  dan  data mining. Algoritma ini memiliki keunggulan dibandingkan  dengan  algoritma  C4.5  baik  itu  dalam segi kemampuan ataupun efesiensi.
Di  dalam  algoritma  C5.0  terdapat  beberapa persamaan  yang  digunakan  diantaranya  adalah  untuk mencari  nilai  entropi,  nilai  subset dan  gain , untuk mencari  nilai  entropy  di  dalam  algoritma  C5.0 digunakan persamaan sebagai berikut.[17]
(1) Dimana s = himpunan (dataset) kasus m = banyaknya partisi s p i = probabilitas dari total kelas tertentu  dibagi total kasus
Lalu nilai subset di dalam algoritma C5.0 dapat dicari dengan menggunakan persamaan sebagai berikut [17]
(2) Dimana s = data sampel training a = atribut data |s i | = jumlah sampel untuk nilai i
|s|
= jumlah seluruh sampel data
Entropi(s)    =  entropi  untuk  sampel  yang  memiliki nilai i
C. Weight Improved Particle Swarm Optimization (WIPSO)Mempertahankan Keutuhan Format
Weight  Improved  Particle  Swarm  Optimization (WIPSO)  merupakan  salah  satu  varian  dari  sekian banyaknya  algoritma  PSO,  algoritma  WIPSO  ini meningkatkan  efisiensi  dari  algoritma  PSO  standar dengan  meningkatkan  perhitungan  faktor  berat inersia, kognitif dan komponen sosial (C 1 , C 2 ), karena itu  perhitungan  di  dalam  algoritma  ini  telah  berubah,

## ISSN 2085-4552
maka  rumus  untuk  mencari  kecepatan  yang  baru adalah [14]
(3)
Nilai W new dapat dicari dengan rumus sebagai berikut [14] :
(4)
Sedangkan nilai w dapat dicari dengan rumus [14]:
(5)
Untuk nilai Wmax dan Wmin umumnya digunakan nilai Wmax =  0,9  dan  nilai Wmin =  0,4  [18]. Selanjutnya  untuk  mencari  nilai  C 1 dan  C 2 dapat digunakan persamaan sebagai berikut [14] :
(6)
(7)
Untuk  nilai  C 1max dan  C 2max menggunakan  nilai  2 dengan  nilai  C 1min dan  C 2min menggunakan  nilai  0 [18].  Persamaan  di  atas  dapat  dijelaskan  dengan dengan keterangan sebagai berikut:
V i = Kecepatan partikel S i = Posisi partikel saat ini w = Berat inersia W min = Nilai inersia minimum W max = Nilai inersia maksimum C 1 = Koefisien akselerasi kognitif
C 1min = Nilai awal akselerasi kognitif C 1max = Nilai final akselerasi kognitif C 2 = Koefisien akselerasi sosial C 2min = Nilai awal akselerasi sosial C 2max = Nilai awal akselerasi sosial P besti = Posisi terbaik partikel g best = Posisi terbaik global diantara partikel r 1 dan r 2 = nilai acak antara 0 sampai 1 ITE = Nilai pengulangan saat ini ITE max = maksimum nilai pengulangan
Pengujian  akan  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma  WIPSO  untuk  seleksi  atribut  terlebih dahulu  yang  kemudian  dilanjutkan  dengan  algoritma C5.0. Hasil dari pemrosesan ini berupa akurasi, error dan  kecepatan  eksekusi  yang  kemudian  akan digunakan sebagai data pembanding. dalam pengolahan  data  ini  akan  ditentukan  beberapa  atribut yang  akan  digunakan  sebagai  parameter  dalam pengklasifikasian  data  sampel.  Beberapa  parameter ditentukan diawal, yaitu :
• Jumlah partikel ditentukan sebanyak 50 hingga 300.
• Nilai C1 dan C2 antara 0,5 hingga 2.
• Iterasi ditentukan antara 100 hingga 1000 kali.
• Metode  validasi  adalah  K-fold  cross  validation dengan nilai 10.

## D. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  6  (enam)  tahap, diantaranya  adalah  studi  literatur,  tinjuan  studi, hipotesis, pengumpulan data, pengembangan algoritma, analisa dan kesimpulan. Tahapan penelitian  yang  digunakan  dan  dapat  dilihat  pada Gambar 1

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
• Tahapan  pertama  pada  penelitan  ini  adalah mencari studi literatur dan data-data yang terkait dengan permainan poker.
• Tahapan  kedua  adalah  mencari  studi  terkini yang  berkaitan  dengan  prediksi  kemenangan yang ada pada bidang permainan.
• Tahapan  ketiga  adalah  menentukan  hipotesis awal dari penelitian ini, yaitu dengan menggunakan algoritma WIPSO dapat meningkatkan akurasi dari algoritma C5.0 dalam memprediksi.
• Tahapan keempat adalah mengumpulkan dataset poker dari situs
https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php dengan dataset  poker  yang  digunakan  adalah  poker- hand-training-true.data  yang  terdiri  dari  25010 data  dan  poker-hand-testing.data  yang  terdiri dari 1000000 data.
• Tahapan kelima adalah mengembangkan algoritma C5.0 dan algoritma WIPSO
• Tahapan  keenam  adalah  hasil  dan  kesimpulan dari penelitian.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Normalisasi Data
Sebelum  dataset  dapat  digunakan  akan  dilakukan proses  normalisasi  data  dengan  menggabungkan  dua atribut  yang  ada  di  dalam  dataset.  Dataset  yang digunakan  adalah poker-hand-training-true.data yang  terdiri  dari  25.010  data dan poker-hand- testing.data dengan  1.000.000  data.  Dataset  tersebut memiliki 11 atribut dimana atribut 1 hingga 10 berupa
tipe  dan  nilai  kartu  dan  atribut  ke-11  sebagai  atribut kelas. Normalisasi yang dilakukan adalah menggabungkan  kedua  atribut  diantara  sepuluh atribut manjadi satu atribut untuk memudahkan proses sehingga  bentuk  dataset  tersebut  menjadi  6  (enam) atribut, dimana atribut 1 hingga 5 adalah atribut kartu dan atribut ke-6 adalah atribut kelas.
Pada  tabel  1  adalah  sampel  tabel  yang  ada  pada dataset  poker  dengan  11  atribut,  adapun  keterangan dari  nilai  pada  atribut  ‘tipe’  yang  ada  pada  dataset tersebut  adalah,  nilai  1  pada atribut  tipe  menandakan tipe  kartu  ‘Hati’  (♥),  nilai  2  menandakan  tipe  kartu ‘Sekop’  (♠),  nilai  3  menandakan  tipe  kartu ‘Wajik’(♦),  dan  nilai  4  menandakan  kartu ‘Keriting’(♣).  Sedangkan  untuk  atribut  ‘nilai’  untuk nilai  1  adalah  kartu  AS,  sedangkan  nilai  11  adalah kartu ‘Jack’, nilai 12 adalah kartu ‘Queen’, dan nilai 13 adalah kartu ‘King’.
Sedangkan  keterangan  untuk  nilai  pada  atribut poker  hand  dapat  dapat  disimpulkan  menjadi,  nilai  0 adalah pola kartu ‘Nothing’ atau ‘High Hand’, nilai 1 adalah  pola  kartu  ‘One  Pair’,  nilai  2  adalah  ‘Two Pairs’, nilai 3 adalah ‘Three of a kind', nilai 4 adalah ‘Straight ', nilai 5 adalah ‘Flush', nilai 6 adalah ‘Full House', nilai 7 adalah ‘Four of a kind', nilai 8 adalah ‘Straight  Flush',  nilai  9  adalah  ‘Royal  Flush'  dengan nilai  yang  memiliki  nilai  besar  dapat  mengalahkan nilai  yang  ada  dibawahnya,  dalam  hal  ini  nilai  0 adalah  nilai  terkecil  yang  ada  pada  atribut  ‘Poker Hand’.

## Tabel 1 Data sebelum Normalisasi
T1 N1 T2 N2 T3 N3 T4 N4 T5 N5 H 1 10 1 11 1 13 1 12 1 1 9 2 11 2 13 2 10 2 12 2 1 9 3 12 3 11 3 13 3 10 3 1 9 4 10 4 11 4 1 4 13 4 12 9 4 1 4 13 4 12 4 11 4 10 9 1 2 1 4 1 5 1 3 1 6 8 1 9 1 12 1 10 1 11 1 13 8 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 8 3 5 3 6 3 9 3 7 3 8 8 4 1 4 4 4 2 4 3 4 5 8 1 1 2 1 3 9 1 5 2 3 1 2 6 2 1 4 13 2 4 4 9 0 1 10 4 6 1 2 1 1 3 8 0 2 13 2 1 4 4 1 5 2 11 0 3 8 4 12 3 9 4 2 3 2 1
Setelah dataset tersebut dilakukan proses normalisasi  data,  hasil  dari  proses  tersebut  dapat dilihat  pada  tabel  2.  dimana  dari  11  atribut  data menjadi 6 atribut.

## Tabel 2 Data setelah Normalisasi
Kartu 1 Kartu 2 Kartu 3 Kartu 4 Kartu 5 Poker Hand 110 111 113 112 101 9 211 213 210 212 201 9 312 311 313 310 301 9 410 411 401 413 412 9 401 413 412 411 410 9 102 104 105 103 106 8 109 112 110 111 113 8 201 202 203 204 205 8 305 306 309 307 308 8 401 404 402 403 405 8 101 201 309 105 203 1 206 201 413 204 409 0 110 406 102 101 308 0 213 201 404 105 211 0 308 412 309 402 302 1

## B. Penerapan Algoritma C5.0
Setelah dataset dinormalisasi, langkah  selanjutnya adalah melakukan proses eksperimen dengan menggunakan  algoritma  C5.0  sebelum  di  optimasi dengan WIPSO yang dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Algoritma C5.0
Dari  gambar  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  tingkat akurasi  yang  dicapai  algoritma  C5.0  berkisar  pada 49,952%  dengan  menggunakan  cross-validation sebagai  metode  validasi  dari  25010  dataset  yang digunakan.

## C. Penerapan Algoritma C5.0 + WIPSO
Tahapan selanjutnya adalah menggunakan algoritma  WIPSO  sebagai  seleksi  atribut  yang selanjutnya diproses dengan algoritma C5.0 pada data sampel.  Hasil  dari  eksperimen  tersebut  dapat  dilihat pada gambar 3 sebagai berikut.

## ISSN 2085-4552
Dari  gambar  tersebut  dengan  menggunakan metode  validasi  yang  sama  yaitu  cross-validation dapat  dilihat  terjadinya  peningkatan  akurasi  dari 49,952% menjadi 52%. Tetapi karena hasil ini masih menggunakan  data  sampel,  langkah  selanjutnya adalah melatih hasil dari algoritma ini dengan dataset poker yang dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4 Hasil Latih C5.0 + WIPSO
Dari  gambar  4  akurasi  yang  didapatkan  tetap meningkat  dengan  nilai  51,2%,  hal  ini  membuktikan bahwa  dengan  menggabungkan  Algoritma  WIPSO sebagai  algoritma  optimasi  dapat  meningkatkan akurasi dari algoritma C5.0.
Penerapan  metode  ini  dilakukan  pada  100  hingga 1000  data  sampel.  Akurasi  yang  didapatkan  dari eksperimen  ini  dapat  dilihat  pada  tabel  3  sebagai berikut.
Tabel 3 Hasil eksperimen Jumlah Sampel Data Akurasi C5.0+WIPSO Hasil Latih Data Selisih Akurasi 100 52,0000% 51,2260% 1,2740% 200 49,0000% 50,3425% 0,3905% 300 52,0000% 50,1646% 0,2126% 400 50,5000% 50,2696% 0,3176% 500 53,4000% 50,1546% 0,2026% 600 50,1667% 50,1606% 0,2086% 700 49,5714% 49,9740% 0,0220% 800 49,3750% 49,9840% 0,0320% 900 53,3333% 49,9720% 0,0200% 1000 49,0000% 49,9840% 0,0320%
Seperti  yang  dilihat  pada  tabel  3  akurasi  yang didapatkan untuk semua data sampel tetap meningkat, untuk perhitungan akurasi C5.0 + WIPSO, akurasi dari sampel  data dengan jumlah  data  sebesar 500 dan 900 memiliki  akurasi  tertinggi  yang  disusul  oleh  100  dan 300.  Tetapi  setelah  dataset  tersebut  dilatih  terjadi penurunan  akurasi  yang  signifikan  pada  sampel  300, 500  dan  900,  sedangkan  akurasi  dataset  dengan  100 sampel  tidak  mengalami  penurunan  yang  signifikan, sampel data dengan 100 data  merupakan yang terbaik berdasarkan selisih dari hasil latih data dengan akurasi algoritma C5.0 dengan nilai 1,2740%.

## IV. S IMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  menghasilkan  beberapa kesimpulan, yaitu :
1. Algoritma C5.0 dapat digunakan untuk melakukan  prediksi  akurasi  poker  dengan algoritma Weight  Improved  Particle  Swarm Optimization (WIPSO)  sebagai  optimasi  untuk meningkatkan  akurasi  algoritma  C5.0  yang terbukti  dengan  adanya  peningkatan  sebesar 1,2740%  dibandingkan  dengan  penggunaan algoritma C5.0 saja. Penggunaan algoritma C5.0 dari  dataset  tersebut  mendapatkan  hasil  akurasi sebesar  49,952%  sedangkan  algoritma  C5.0  + WIPSO mendapatkan hasil sebesar 51,226%
2. Normalisasi  atribut  dataset  berkontribusi  untuk dapat meningkatkan hasil akurasi akhir. Dengan menggabungkan  atribut  dataset  tersebut  dari  11 atribut  menjadi  6  atribut  terbukti  dapat meningkatkan tingkat akurasi akhir
3. Untuk penelitian selanjutnya agar dapat meningkatkan hasil akhir dari algoritma C5.0 ini dapat  digunakan  bersamaan  dengan  metode boost  seperti  adaboost  bersamaan  dengan algoritma optimasi yang lain.

## D AFTAR P USTAKA
[1] T.  L.  MacKay,  N.  Bard,  M.  Bowling,  and  D.  C.  Hodgins, “Do pokers  players know how  good  they  are?  Accuracy  of poker skill estimation in online and offline players,” Comput. Human Behav. , vol. 31, no. 1, pp. 419–424, 2014.
[2] B. Zaman, K. Geurden, R. De Cock, B. De Schutter, and V. Vanden Abeele, “Motivation profiles of online Poker players and  the  role  of  interface  preferences:  A  laddering  study among amateur and (semi-) professionals,” Comput. Human Behav. , vol. 39, pp. 154–164, 2014.
[3] H. Qing, “Formal verification for winning strategy of chess game,” in 2017 International Workshop on Complex Systems and Networks (IWCSN) , 2017, pp. 55–58.
[4] S. Li, H. Ma, and M. Ding, “Design and implementation of winning decision algorithm in Hex game system,” Proc. 30th Chinese  Control  Decis.  Conf.  CCDC  2018 ,  pp.  5909–5912, 2018.
[5] G.  Ambekar,  T.  Chikane,  S.  Sheth,  A.  Sable,  and  K.  Ghag, “Anticipation  of  winning  probability  in  poker  using  data mining,”  in 2015  International  Conference  on  Computer, Communication and Control (IC4) , 2015, vol. 151, pp. 1–6.
[6] R.  Radziukas,  R.  Maskeliūnas,  and  R.  Damaševičius, “Prediction  of  poker  moves  using  sequential  model  and tensorflow,” Commun.  Comput.  Inf.  Sci. ,  vol.  1078  CCIS, pp. 516–525, 2019.
[7] A.  Heiberg,  “Using  Bayesian  networks  to  model  a  poker player,” in AAAI Workshop - Technical Report , 2013.
[8] K.  Fan,  Y.  Ren,  and  Z.  Yan,  “Application  of  Birth  Defect Prediction Model Based on C5.0 Decision Tree Algorithm,” 2018  IEEE  Int.  Conf.  Internet  Things  IEEE  Green  Comput. Commun.  IEEE  Cyber,  Phys.  Soc.  Comput.  IEEE  Smart Data , pp. 1349–1354, 2018.
[9] S.  Mehta  and  D.  Shukla,  “Optimization  of  C5.0  classifier using Bayesian theory,” IEEE  Int.  Conf.  Comput.  Commun. Control. IC4 2015 , 2016.
[10]  J. Kennedy  and R.  Eberhart, “Particle  swarm optimization,” in Proceedings  of  ICNN’95  -  International  Conference  on Neural Networks , 1995, vol. 4, no. 2, pp. 1942–1948.
[11]  Y.  Shi  and  R.  Eberhart,  “A  modified  particle  swarm optimizer,”  in 1998  IEEE  International  Conference  on Evolutionary  Computation  Proceedings.  IEEE  World
Congress on Computational Intelligence (Cat. No.98TH8360) , 1998, vol. 49, no. 5, pp. 69–73.
[12]  C. Qi, A. Fourie, and Q. Chen, “Neural network and particle swarm optimization for predicting the unconfined compressive  strength  of  cemented  paste  backfill,” Constr. Build. Mater. , vol. 159, pp. 473–478, 2018.
[13]  M.  Anshori,  F.  Mar’i, M.  W.  Alauddin, and  F.  A.  Bachtiar, “Prediction  Result  of  Dota 2  Games  Using  Improved  SVM Classifier  Based  on  Particle  Swarm  Optimization,” 3rd  Int. Conf.  Sustain.  Inf.  Eng.  Technol.  SIET  2018  -  Proc. ,  pp. 121–126, 2018.
[14]  I.  Soltani,  M.  Sarvi,  and  F.  Salahian,  “Various  Types  of Particle  Swarm  Optimization-based  Methods  for  Harmonic Reduction  of  Cascade  Multilevel  Inverters  for  renewable energy sources,” Int. J. Innov. Appl. Stud. , vol. 2, no. 4, pp.
671–681, 2013.
[15]  D.  T.  Larose  and  C.  D.  Larose, Discovering  Knowledge  in Data . 2014.
[16]  X.  Wu  and  V.  Kumar, The  Top  Ten  Algorithms  in  Data Mining , vol. 53, no. 9. 2009.
[17]  K.  P.  Wirdhaningsih,  D.  E.  Ratnawati,  U.  B.  Malang,  D. Mining,  and  D.  Tree,  “Penerapan  algoritma  decision  tree c5.0 untuk peramalan forex,” Doro J. , vol. 2, no. 8, pp. 1–6, 2013.
[18]  Y. He, W. J. Ma, and J. P. Zhang, “The Parameters Selection of  PSO  Algorithm  influencing  On  performance  of  Fault Diagnosis,” MATEC Web Conf. , vol. 63, no. 2016, p. 02019, 2016.