## Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 dalam Pemilihan Leader Warrior pada Game Android Power Ranger Legacy Wars

## Rochmat Setiyawan
Program Studi Ilmu Komputer, STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Indonesia Jl. Kramat Raya No.18 RT 01/RW 07, Jakarta Pusat, 10420, Indonesia
Email: rochmatsetiyawan@gmail.com

## Abstrak
Beragamnya jagoan permainan virtual Power Ranger Legacy  Wars pada  platform smartphone  membuat para user bingung dalam menentukan formasi tim. Namun pilihan pembentukan tim selama proses permainan video game membutuhkan keahlian dan  studi  menyeluruh  yang  terkadang  bisa  mengarah  ke  masalah  tak  terduga  karena  pilihan  yang  buruk  dan  dapat mempengaruhi permainan. Dalam tulisan ini, akan dibahas metode proses algoritma decision tree C4.5 untuk menyelesaikan masalah  pemilihan  tim  dalam  permainan,  maka  akan  dibahas  mengenai  hasil  untuk  melihat  apakah  metode  yang  dipilih memberikan keputusan yang tepat yang akan membantu para pemain memilih ranger warrior dengan mudah yang dalam game.
Kata Kunci : c4.5 algorithm, data mining, android, power ranger, team.

## Abstract
The  variety  of  virtual  game  champions  Power  Ranger  Legacy  Wars  on  the  smartphone  platform  makes  users  confused  in determining the formation of the team. But the choice of team formation during the process of playing video games requires a thorough skill and study that can sometimes lead to unexpected problems due to poor choices and can affect the game. In this paper, we will present the decision tree C4.5 algorithm process method to solve the problem of team selection in the game, then we will discuss the results to see whether the method chosen provides the right decision that will help players choose the warrior ranger easily in the game.
Keywords : c4.5 algorithm, data mining, android, power ranger, team.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  turut  mempengaruhi  kemudahan  dalam  bermain  game.  Game  merupakan  permainan yang menggunakan media elektronik, dan menjadi sebuah hiburan berbentuk multimedia yang dibuat semenarik mungkin agar pemain bisa mendapatkan sesuatu sehingga adanya kepuasaan batin. Pada mulanya untuk bermain game dibutuhkan game console, namun kini dapat dengan mudah ditemukan beragam game mobile.
Dewasa  ini  sudah  merupakan  hal  yang  umum  dalam  industri  game  mobile  ,  apabila  terdapat  film  yang dapat menarik banyak penonton, sudah dipastikan para developer game tidak tahan dan akan berbondong-bondong untuk mengembangkannya dalam bentuk game mobile. Hal inilah yang terjadi pada film versi remake dari Power Rangers 2017 silam.
Berdasarkan adaptasi dari film tersebut, Power Rangers: Legacy Wars merupakan game produk developer nWay,  yang  menceritakan tentang kembalinya  musuh  abadi dari Power Rangers,  yaitu Rita Repulsa. Skenario alur cerita game ini dikisahkan Rita Repulsa berhasil menginfeksi Morphin Grid. Karena perbuatannya tersebut, ia berhasil membuat monster virtual dan duplikasi dari para Rangers.
Permasalahan yang ditemui oleh para pemain adalah untuk menemukan komposisi tim yang sesuai antara leader  dan  assist,  karena  banyaknya  variasi  karakter  yang  ditawarkan.  Salah  satu  cara  yang  dilakukan  untuk menentukan komposisi tim yang berkualitas adalah dengan melakukan penyeleksian beberapa karakter tersebut melalui  beberapa kriteria. Tantangan para pemain dalam game  ini adalah  membentuk tim untuk melawan Rita Repulsa  dan  semua  anak  buahnya.  Mekanisme  gameplay  yang  disodorkan  oleh  developer  nWay  dalam  game mobile Power Rangers: Legacy Wars ini terbilang cukup sederhana, yaitu hanya swipe dan tap di layar. Secara visual gameplay yang disajikan hampir mirip dengan game fighting mobile lainnya. Hal yang membedakan game ini adalah para pemain tidak bisa serta merta memukul musuh sesuka hati dan bermain dalam bentuk tim. Satu tim terdiri tiga karakter dimana satu orang merupakan leader dan sisanya merupakan assist. Terdapat beberapa variasi  energi  yang  diperlukan  untuk  melakukan  serangan  terhadap  musuh.  Pemulihan  energi  dapat  dilakukan setelah melakukan serangan. Sementara untuk menghindari serangan dapat melakukan blok atau menghindar maju maupun ke belakang dengan melakukan swipe ke kiri atau kanan. Game ini juga sedikit mengadaptasi genre RPG (role-playing game), dimana beberapa karakter yang digunakan dapat dilakukan upgrade kemampuan. Karakter yang ditawarkan tidak hanya dari Power Rangers terbaru, namun terdapat juga karakter lainnya pada era awal mula Power Rangers di tahun 90an.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Metode Observasi
Teknik pengumpulan data dimana penulis mengandalkan pengamatan secara langsung pada permainan Power Ranger Legacy Wars dan kemudian menarik kesimpulan dari objek tersebut.
2. Metode Kepustakaan
Proses untuk memperluas pengetahuan,  maka diperlukan  membaca buku  yang sesuai dengan permasalahan penulis, sebagai bahan pertimbangan untuk mendapatkan data sekunder yang mengacu pada literatur, buku, diktat, catatan yang dapat menunjang penyusunan penelitian ini.
Gambar 1. Confusion Matrix Keterangan : TP : True Positif TN : True Negatif FP : False Positif FN : False Negatif
Gambar 1  merupakan tabel confusion  matrix  yang terdiri dari dua  baris dan dua kolom  yang  berisi  jumlah True Positif, True Negatif, False Positif dan False Negatif yang berfungsi untuk analisis secara rinci untuk menghasilkan  prediksi  dengan  nilai  akurasi  yang  baik.  Dan  apabila  klasifikasi  data  tidak  seimbang  akan menghasilkan  nilai  akurasi  yang  buruk. Recall dan Precision merupaka  dua  kriteria  yang  berfungsi  untuk mengevaluasi efektifitas kinerja sistem.
a. Precision merupakan bagian data yang diambil secara acak sesuai informaasi yang dibutuhkan. b. Recall merupakan pengambilan data yang berhasil dilakukan terhadap bagian data yang relevan dengan query.
c.   Akurasi merupakan prosentase dari total leader warrior yang bernilai benar diidentifikasi.
3.  Metode Dokumentasi
Metode ini penulis gunakan untuk mengetahui proses-proses yang pernah dilakukan oleh pemain dalam video game.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Tahap yang dilakukan pada tahap ini adalah untuk menentukan  tahapan-tahapan apa saja yang akan dilakukan. Pada tahap ini dijelaskan tentang batasan dan tujuan yang dapat dicapai oleh user nantinya.

## 3.1 Analisa Kebutuhan Data Alternatif
Saat penelitian  ini dilakukan terdapat 55 alternatif ranger  leader,  yang dapat dikombinasikan untuk memimpin satu tim yang tangguh.

## 3.2 Analisa Kebutuhan Data Kriteria
Terdapat  beberapa  kriteria  dalam  memilih  ranger  untuk  menentukan  komposisi  tim  yang  kuat.  Ada  beberapa kategori  dalam  pemilihan  leader  maupun  assist.  Kategori  tersebut  yaitu  Class,  Rarity,  dan  Moveset.  Masing- masing kategori tersebut memiliki bobot tersendiri. Kategori Class terbagi menjadi Attacker, Defender, Balanced. Kategory Rarity terbagi menjadi Common, Rare, Epic, Legendary. Dan kategori Moveset terbagi menjadi Strike, Block,  Breaker.    Dalam  kategori  class  untuk  leader  sangat  mempengaruhi  peluang  mendapatkan  skill  block dengan  konsumsi  EP  0.  Urutan  tingkatan  tersebut  dari  yang  memiliki  peluang  paling  besar  adalah  defender, balanced, dan yang paling sedikit attacker. Dalam kategori rarity besarnya damage yang dihasilkan akan sangat berpengaruh sesuai dengan urutan tingkatannya.  Urutan tingkatan rarity tertinggi yaitu legendary, epic, rare dan common.  Kategori  yang  terakhir  yaitu  Moveset  yang  terdiri  dari  tiga  jenis  strike,  block,  breaker  yang  sangat dibutuhkan  untuk  melakukan  serangan,  bertahan  ataupun  menghindari  serangan.  Moveset  Sebuah  tim  dengan komposisi  moveset  yang  seimbang  akan  memudahkan  pemain  dalam  menyerang  maupun  mengantisipasi serangan lawan. Moveset Strike digunakan untuk mengalahkan Breaker, Breaker digunakan  untuk mengantisipasi Block, sedangkan Block digunakan untuk mengantisipasi serangan cepat seperti moveset Strike.

## 3.3 Pohon Keputusan (Decision Tree)
Pohon  keputusan  adalah  suatu  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan  akurat.  Metode  pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa alami. Pohon keputusan dapat mengeksplorasi data, menemukan
hubungan  tersembunyi  antara  calon  variabel  input  dengan  sebuah  variabel  target.  Pohon  keputusan  juga memadukan antara eksplorasi data dan pemodelan dan sebuah pohon keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunanhimpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan. Dengan masingmasing rangkaian pembagian, anggota himpunan hasil menjadi mirip satu dengan yang lain.

## 3.4 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Pohon  keputusan  memiliki klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan  terkenal.  Metode  pohon  keputusan  mengubah  fakta  yang  sangat besar  menjadi pohon keputusan  yang  mempresentasikan aturan. Aturan dapat  dengan  mudah dipahami dengan bahasa alami. Pohon keputusan dapat mengeksplorasikan data, menemukan hubungan tersembunyi antara calon variabel  input  dengan  sebuah  variabel  target.  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk membentuk pohon keputusan untuk memprediksi atau mengklasifikasi yang sangat kuat. Dalam algoritma C4.5 untuk  membangun  pohon  keputusan  hal  yang  dilakukan  yaitu  memilih  atribut  sebagai  akar,  kemudian  dibuat cabang  untuk  tiap-tiap  nilai  didalan  akar  tersebut.  langkah  berikutnya  yaitu  membagi  kasus  dalam  cabang, kemudian ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Algoritma C4.5 dikemukakan pertama kali oleh J. Ross Quinlan diakhir tahun 1970 hingga awal tahun 1980-an.  J.  Ross  Quinlan  seorang  peneliti  dibidang  mesin  pembelajaran  yang  merupakan  pengembangan  dari algoritma ID3 (Interative Dichotomiser), algoritma tersebut digunakan untuk membentuk pohon keputusan yang dianggap  sebagai  salah  satu  pendekatan  yang  paling  populer,  dalam  klasifikasi  pohon  keputusan  terdiri  dari sebuah node yang membentuk akar, node akar tidak memiliki inputan. Node lain yang bukan sebagai akar tetapi memiliki tepat satu inputan disebut node internal atau test node. Node mewakili nilai target yang paling tepat dari salah satu class (Maimon & Rokach, 2010). Algoritma C4.5 mengklasifikasi sampel dengan cara top-down, mulai dari node akar dan menjaga pergerakan sesuai dengan hasil tes pada node internal, sampai node daun dicapai dan label kelas ditugaskan (Widodo, 2014).
Pencarian Entropy dan Gain menggunakan rumus, untuk menghitung gainmenggunakan rumus sebagai berikut :
Gain (S,A) = Entropy(s)  n * Entropy(s) ................................................................................................(1)
Keterangan : S : himpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| :  jumlah kasus dalam S.

## 4. IMPLEMENTASI
Berisi hasil implementasi ataupun pengujian. 1. Pengimportan data kedalam rapid miner Proses import data menggunakan rapid miner ini berdasarkan data warrior leader yang ada dalam game Power Ranger Legacy Wars, akan ditampilkan pada Gambar .
Gambar 2. Data Leader Warrior 2. Proses di rapid miner
Gambar 3. Proses dalam rapid miner
3. Hasil Akurasi
Hasil yang didapatkan dari proses yang dilakukan pada rapid miner adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Hasil Akurasi

## 5. KESIMPULAN
Ditinjau dari  tingkat akurasi, data yang telah diproses pada excel  yang kemudian diproses  melalui  rapid  miner menggunakan algoritma C4.5 menunjukan tingkat akurasi sebesar 96,67% layak menjadi leader warrior.

## REFERENCES
[1] Widodo, Pudji. 2014. Rule Based Classifier Untuk Mendeteksi Penyakit Liver. Bianglala Informatika Vol . II No 1 Maret 2014.
[2] Harryanto, Fandy Ferdian dan Seng Hansu. Penerapan algoritma C4.5 untuk memprediksi penerimaan calon pegawai baru di PT wise : Jurnal Jatisi, Vol. 3, No 2, 2 Maret 2017. Diambil dari : http://www.mdp.ac.id/jatisi/vol-3- no2/2.%20Jurnal%20Fandy%20Ferdian%20Harryanto.pdf
[3] Purnomo,  Joko  dkk.  2018.  Implementasi  algoritma  C  4.5  dalam  pembuatan  aplikasi  penunjang  keputusan  penerimaan  pegawai  CV Dinamika Ilmu : Jurnal TIKomSIN. Diambil dari : https://p3m.sinus.ac.id/jurnal/index.php/TIKomSiN/article/download/158/26%5B16 [4] Suareni, ni kadek dkk. Implementasi data mining dalam penerimaan karyawan baru dengan metode decision tree di bendesa hotel  : Jurnal  Seminar  nasional  teknologi  informatika  dan  multimedia  2015.  Februari  2015.  Diambil  dari  :  http://eresearch.stikom- bali.ac.id/mdta/2586.html
[5] Lotfi  E.,  Amine  B.,  Mohammed  B.,  2014,  Application  of  Analytic  Hierarchical  Process  Method  for  Video  Game  Genre  Selection, Abdelmalek Essaadi University, No.16, Vol.96, p.30-37
[6] Musdar, Imzy Alwiyah dkk. 2017. Implementasi metode decision tree pada sistem penunjang keputusan penerimaan karyawan bank. Jurnal JTRISTE, Vol. 4, No. 1, Maret 2107. Diambil dari : Kamus Besar Kahasa Indonesia (Tim Pustaka Phoenik) . 2012. Jakarta. PT Media Pustaka Phoenik. http://jtriste.kharisma.ac.id/index.php/home/article/view/61