PA JELC Vol. 8 No. 1 Jurnal Elektro Luceat [July] [2022] OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES OPTIMIZATION OF PLAYERS AND GAME WIN PREDICTION USING NAÏVE BAYES ALGORITHM Alexander Dharmawan1, Jutono Gondohanindijo2, Yani Prihati3, Taufiq Hafidzin4 1,2,3,4Universitas AKI 3yani.prihati@unaki.ac.id, Abstrak Mobile Legends Bang Bang telah berkembang menjadi salah satu mobile game yang populer. Bahkan telah dipertandingkan di SEA Games 2021 di Vietnam melalui cabang olah raga esports. Banyak pemain yang mencoba mengikuti perlombaan tetapi belum mencapai hasil yang maksimal. Faktor-faktor yang mempengaruhi diantaranya adalah susunan team dan hero yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung prediksi kemenangan dan susunan suatu tim melalui specialty, role, dan counter hero menggunakan algoritma naïve bayes dan menerapkannya pada pertandingan sehingga harapan kemenangan dapat tercapai. Penggunaan parameter untuk perhitungan probabilitas kemenangan dihitung menggunakan rumus naïve bayes P(X|Ci) = P(x1|Ci) . P(x2|Ci) . P(x3|Ci) . P(x4|Ci) dimana masing-masing variabel mewakili total kemenangan atau kekalahan, total winrate specialty hero dalam satu tim, jenis role hero yang digunakan, dan ada atau tidaknya counter hero tim lawan dalam tim sekutu. Hasil uji yang didapatkan, winrate specialty berpengaruh sebesar 91%, jenis role memiliki pengaruh 86%, dan counter hero berpengaruh sebesar 60%, dan untuk tingkat kemenangan, didapatkan hasil menang sebanyak 40 kali dari total 50 pertandingan yang artinya aplikasi ini memiliki akurasi sebesar 80%. Kata kunci : hero, speciality, role, naïve bayes Abstract Mobile Legends Bang Bang has developed into one of the most popular mobile games. It has even been competed in the SEA Games 2021 Vietnam through esports. Many players are trying to take part in the race but have not achieved maximum results. The influencing factors include the composition of the team and the heroes used. This study aims to calculate the prediction of victory and the composition of a team through specialty, role, and counter heroes using the nave Bayes algorithm and apply it to matches so that the hope of victory can be achieved. The use of parameters for calculating the probability of winning is calculated using the nave Bayes formula P(X|Ci) = P(x1|Ci) . P(x2|Ci) . P(x3|Ci) . P(x4|Ci) where each variable represents the total victory or defeat, the total winrate of the specialty hero in one team, the type of role hero used, and the presence or absence of the opposing team's counter hero in the allied team. The test results obtained, the specialty winrate has an effect of 91%, the type of role has an influence of 86%, and the counter hero has an effect of 60%, and for the win rate, the results obtained are 40 times from a total of 50 matches, which means this application has an accuracy of 80 %. Keywords: hero, speciality, role, naïve bayes OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PA JELC Vol. 8 No. 1 Jurnal Elektro Luceat [July] [2022] 1. PENDAHULUAN Teknologi telah berkembang dengan pesatnya, termasuk perkembangan hardware dan software. Perkembangan ini juga telah merambah ke teknologi permainan (game). Smartphone dengan spesifikasi yang memadai dan harga yang semakin terjangkau, sudah bisa mengakses banyak game. Dengan kemajuan hardware ini, tentu saja juga berpengaruh terhadap perkembangan game software. Para pengembang berlomba untuk menciptakan game yang berkualitas baik dari sisi cerita, kreatifitas, tampilan dan daya tarik lainnya. Game ini pun sudah bukan game yang bersifat individu tapi sudah ke permainan yang bersifat kelompok. Bahkan bisa dimainkan tanpa harus berada pada tempat yang sama karena sudah bersifat online. Dari perkembangan itulah sekarang muncul cabang olahraga baru yaitu e-sport yang merupakan kependekan dari electronik sport. Cabang olah raga ini tergolong masih muda, kekinian [1] dan memiliki potensi untuk berkembang. Sudah banyak digelar pertandingan-pertandingan e- sport yang mana tujuannya adalah untuk mencari bibit-bibit atlet e-sport yang berbakat. Salah satu game yang masuk cabang e-sport adalah Mobile Legends Bang Bang. Bahkan sudah dipertandingkan di SEA Games 2021 di Vietnam. Game ini dimainkan oleh 2 tim yang masing-masing tim berjumlah 5 orang. Permainan dimulai dengan setiap pemain akan memilih 1 hero. Hero merupakan karakter yang dapat dipilih dan dimainkan oleh satu player di setiap ronde permainan. Jumlah hero ada sekitar 100 yang dapat dimainkan sehingga membuat game dengan sistem 5 pemain lawan 5 pemain ini menjadi sangat bervariasi. Dimana setiap hero mempunyai karakteristik sendiri-sendiri. Dari keberagaman variasi tersebut maka terdapat banyak kombinasi yang bisa membawa tim merebut kemenangan. Maka dari itu diperlukan suatu aplikasi pendukung untuk mengoptimalkan susunan pemain agar memiliki kemungkinan menang yang tinggi, dan diharapkan dapat sebagai solusi bagi pemain pemula yang masih meraba-raba komposisi tim yang tepat atau untuk pengikut lomba, mereka dapat memprediksi kemenangan dengan pemilihan hero dan susunan yang tepat. 2. DASAR TEORI /MATERIAL DAN METODOLOGI/PERANCANGAN 2.1 Tinjauan Pustaka Dalam penelitian yang berjudul "Sistem Prediksi Kemenangan Tim Pada Game Mobile Legends Dengan Metode Naïve Bayes", Andrianto Cahyono Putro menggunakan ability effect, durability, offense dan difficulty sebagai parameternya. Dan didapat 16 pertandingan dengan prediksi benar dari 20 pertandingan atau dalam bentuk persentase sebesar 75% dan tingkat error sebesar 25% [2]. Berikutnya adalah Eduardus Hardika Sandy Atmaja dengan penelitiannya yang berjudul "Prediksi Kemenangan e-sport DOTA 2 Berdasarkan Data Pertandingan". Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma klasifikasi Naive Bayes. Tool yang digunakan untuk implementasi sistem adalah Weka. Berdasarkan serangkaian kegiatan yang telah dilakukan dalam penelitian tersebut maka disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat digunakan untuk melakukan prediksi dengan baik. Akurasi yang didapatkan sebesar 98,804 % dengan 3-fold cross validation dengan jumlah data 50000 [3]. Penelitian selanjutnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Christian Adikusuma Tanjung dengan judul "Sistem Penentuan Hero Counter Pada Game Mobile Legends Dengan Logika Fuzzy Metode Mamdani". Tool yang digunakan untuk implementasi sistem adalah MatLab. Pembentukan himpunan fuzzy, fungsi implikasi dengan fungsi MIN, komposisi aturan dengan fungsi MAX, dan defuzzyfikasi dengan metode centroid menghasilkan angka akurat 84,375% [4]. OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PA JELC Vol. 8 No. 1 Jurnal Elektro Luceat [July] [2022] Dari penelitian-penelitian sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa Algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk memprediksi kemenangan dengan parameter-parameter tertentu. Dalam penelitian ini parameter yang digunakan adalah specialty, role, dan counter hero. Algoritma Naïve Bayes Naïve Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Menurut Olson dan Delen [5] menjelaskan naïve bayes untuk setiap kelas keputusan, menghitung probabilitas bersyarat bahwa kelas keputusan adalah kelas yang benar, mengingat vektor informasi objek. Algoritma mengasumsikan bahwa atribut objek adalah independen. Probabilitas yang terlibat dalam menghasilkan perkiraan akhir dihitung sebagai jumlah frekuensi dari tabel keputusan "master". Pengklasifikasi naïve bayes sering bekerja dengan sangat baik dalam praktiknya, dan hasil klasifikasi yang sangat baik dapat diperoleh bahkan ketika perkiraan probabilitas mengandung kesalahan besar. . Sedangkan menurut Han dan Kamber [ 6 ] proses dari The Naïve Bayesian classifier, atau Simple Bayesian Classifier, sebagai berikut : 1. Variable D menjadi pelatihan set tuple dan label yang terkait dengan kelas. Setiap tuple diwakili oleh vektor atribut n- dimensi, X = (x1, x2, ..., xn), ini menggambarkan pengukuran n dibuat pada tuple dari atribut n, masing-masing, A1, A2, ..., An. 2. Misalkan ada kelas m, C1, C2, ..., Cm. Diberi sebuah tuple, X, classifier akan memprediksi X yang masuk kelompok memiliki probabilitas posterior tertinggi, kondisi-disebutkan pada X. Artinya, classifier naive bayesian memprediksi bahwa X tuple milik kelas Ci jika dan hanya jika : Jadi memaksimalkan P (Ci | X). Ci kelas yang P (Ci | X) dimaksimalkan disebut hipotesis posteriori maksimal. Dengan teorema Bayes: Keterangan : P(Ci|X) = Probabilitas hipotesis Ci jika diberikan fakta atau record X (Posterior probability) P(X|Ci) = mencari nilai parameter yang memberi kemungkinan yang paling besar (likelihood) P(Ci) = Prior probability dari X (Prior probability) P(X) = Jumlah probability tuple yg muncul. 3. Ketika P (X) adalah konstan untuk semua kelas, hanya P (X | Ci) P (Ci) butuh dimaksimalkan. Jika probabilitas kelas sebelumnya tidak diketahui, maka umumnya diasumsikan ke dalam kelas yang sama, yaitu, P (C1) = P (C2) = • • • = P (Cm), maka akan memaksimalkan P (X | Ci). Jika tidak, maka akan memaksimalkan P (X | Ci) P (Ci). Perhatikan bahwa probabilitas sebelum kelas dapat diperkirakan oleh P (Ci) = | Ci, D | / | D |, dimana | Ci, D | adalah jumlah tuple pelatihan kelas Ci di D. 4. Mengingat dataset mempunyai banyak atribut, maka akan sangat sulit dalam mengkomputasi untuk menghitung P(X|Ci). Agar dapat mengurangi perhitungan dalam mengevaluasi P(X|Ci), asumsi naïve independensi kelas bersyarat dibuat. Dianggap bahwa nilai-nilai dari atribut adalah kondisional independen satu sama lain, diberikan kelas label dari tuple (yaitu bahwa tidak ada hubungan ketergantungan diantara atribut ) dengan demikian : OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PA JELC Vol. 8 No. 1 Jurnal Elektro Luceat [July] [2022] Maka dapat dengan mudah memperkirakan probabilitas P (x1 | Ci), P (x2 | Ci),. . . , P (xn | Ci) dari pelatihan tuple. Ingat bahwa di sini xk mengacu pada nilai atribut Ak untuk tuple X. Untuk setiap atribut, dilihat dari apakah atribut tersebut kategorikal atau continuous-valued . Misalnya, untuk menghitung P (X | Ci) mempertimbangkan hal-hal berikut: a. Jika Ak adalah kategorikal, maka P (Xk | Ci) adalah jumlah tuple kelas Ci di D memiliki nilai Xk untuk atribut Ak, dibagi dengan | Ci, D |, jumlah tuple kelas Ci di D. b. Jika Ak continuous-valued , maka perlu melakukan sedikit lebih banyak pekerjaan, tapi perhitunganya cukup sederhana. Sebuah atribut continuous-valued biasanya diasumsikan memiliki distribusi Gaussian dengan rata-rata µ dan standar deviasi σ, didefinisikan oleh: sehingga : Setelah itu hitung µCi dan σCi, yang merupakan deviasi mean (rata-rata) dan standar masing-masing nilai atribut k untuk tuple pelatihan kelas Ci. Setelah itu gunakan kedua kuantitas dalam Persamaan, bersama-sama dengan xk, untuk memperkirakan P (xk | Ci). 5. Untuk memprediksi label kelas x, P(X|Ci)P(Ci) dievaluasi untuk setiap kelas Ci. Classifier memprediksi kelas label dari tuple x adalah kelas Ci, jika : Dengan kata lain, label kelas diprediksi adalah Ci yang mana P (X | Ci) P (Ci) adalah maksimal. Pengklasifikasi Bayesian memiliki tingkat kesalahan minimal dibandingkan dengan klasifikasi lainnya. Namun, dalam prakteknya hal ini tidak selalu terjadi, karena ketidak akuratan asumsi yang dibuat untuk penggunaannya, seperti kondisi kelas independen, dan kurangnya data probabilitas yang tersedia. Pengklasifikasi Bayesian juga berguna dalam memberikan pembenaran teoritis untuk pengklasifikasi lain yang tidak secara eksplisit menggunakan teorema Bayes. 2.2 Metode Penelitian Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode waterfall menurut referensi Sommerville [7], yaitu metode yang menggambarkan proses software development dalam aliran sekuensial. Model waterfall yaitu suatu metodologi pengembangan perangkat lunak yang mengusulkan pendekatan kepada perangkat lunak sistematik dan sekuensial yang mulai pada tingkat kemajuan sistem pada seluruh analisis, design, kode, pengujian dan pemeliharaan. Jika telah memasuki tahap selanjutnya dalam project ini, maka anda tidak dapat kembali. Hal yang sama menurut Pressman dalam Lianawati, yang menyatakan bahwa metode waterfall menggambarkan pendekatan yang sistematis juga berurutan pada pengembangan perangkat lunak [8]. OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PA JELC Vol. 8 No. 1 Jurnal Elektro Luceat [July] [2022] Gambar 1. Model Waterfall Langkah-langkah dalam metode waterfall pada penelitian ini : 1. Requirement analysis and Definition Mengumpulkan kebutuhan secara lengkap kemudian dianalisis dan didefinisikan kebutuhan yang harus dipenuhi oleh program yang akan dibangun. Fase ini harus dikerjakan secara lengkap untuk bisa menghasilkan desain yang lengkap. Tahapan ini merupakan proses dimana penulis menentukkan klasifikasi data yang akan membantu dan mendukung dalam perancangan basis data untuk mempermudah dan memperjelas dalam pengaksesan program yang akan dibuat. Mengumpulkan data mulai dari hero, specialty, meta hero, dan counter hero kemudian menganalisa data tersebut agar sesuai dengan yang dibutuhkan. 2. System and Software Design Desain sistem merupakan tahap penyusunan proses, data, aliran proses, dan hubungan antar data yang paling optimal untuk menjalankan proses bisnis dan memenuhi kebutuhan sesuai dengan hasil analisis kebutuhan. Di tahap ini, menentukan dan membuat desain sistem dan aliran proses dari sistem yang akan dirancang. 3. Implementation and Unit Testing Pada tahap ini merupakan tahap untuk mengubah desain yang telah dibuat menjadi sebuah sistem yang dapat berjalan sesuai dengan kebutuhan. Tahap ini merupakan pengkodean dari desain ke dalam suatu bahasa pemrograman. Dalam sistem ini desain yang telah dibuat dikodekan dengan menggunakan salah satu bahasa pemrograman. Data yang diperoleh dari suatu desain sistem yang telah dirancang akan diubah ke dalam bahasa komputer atau diubah menjadi kode. Untuk tahap ini, mulai melakukan pengkodean menggunakan bahasa pemrograman yang telah ditentukan untuk menciptakan desain sistem dan aliran proses yang telah dirancang sebelumnya. 4. Integration and System Testing Agar sistem aplikasi yang telah dibuat dapat berjalan dengan baik dan memberikan hasil yang optimal, maka perlu proses pengujian. Pendekatan yang penulis gunakan adalah blackbox, dimana program dianggap sebagai suatu "blackbox", pengujian berbasiskan spesifikasi, kebenaran perangkat lunak yang diuji hanya dilihat berdasarkan keluaran yang dihasilkan dari data atau kondisi masukan yang diberikan untuk fungsi yang ada tanpa melihat bagaiman proses untuk OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PA JELC Vol. 8 No. 1 Jurnal Elektro Luceat [July] [2022] mendapatkan keluaran tersebut. Melakukan testing pada aplikasi yang telah dibuat untuk menguji apakah sistem telah berjalan sesuai dengan yang diinginkan. 5. Operation and Maintenance Ini merupakan tahap perawatan sistem yang telah dikembangkan seperti perawatan perangkat lunak, perawatan perangkat keras dan media lain yang berhubungan dengan komputer. Pada tahap ini pula harus dijaga performance perangkat lunak agar berjalan dengan baik. Pada tahap akhir ini, melakukan perawatan mulai dari software dan hardware agar performa dari sistem yang telah dibuat tetap stabil dan mengupdate hero-hero baru yang akan hadir dalam game. 3. PEMBAHASAN Aplikasi yang dirancang berdasarkan kebutuhan para pemain Mobile Legends yang ingin menuju ke tingkat professional untuk memudahkan dalam pemilihan hero saat mode Draft Pick dan memastikan pada sesi pemilihan hero, hero yang dipilih memiliki nilai persentase kemenangan pada early game yang cukup untuk mengalahkan tim lawan dan mencapai kemenangan. Sebagai karakter yang dikendalikan langsung oleh pemain Hero memiliki spesialitas dan keunikan tersendiri berupa kemampuan atau skill yang menjadi penentu bagaimana hero tersebut berperan dalam teamfight. Karena kemampuan tersebut Hero juga memiliki musuh alami berupa Hero yang memiliki kemampuan menetralisir seluruh skill yang dimilikinya atau biasa disebut sebagai counter hero. Oleh karena itu sangalah penting dalam memilih hero pada mode Draft Pick. Use Case Diagram Use case menurut Rosa merupakan permodelan untuk kelakuan sistem informasi yang dibuat. Use case mendiskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibuat [9]. Sedangkan menurut Munawar use case adalah deskripsi fungsi dari sebuah sistem dari perpektif pengguna. Use case bekerja dengan cara mendiskripsikan interaksi antar pengguna [10]. Use case diagram aplikasi prediksi kemenangan dan susunan tim pada game Mobile Legends Bang Bang adalah sebagai berikut : Gambar 2. Use case aplikasi optimalisasi pemain dan prediksi kemenangan OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PA JELC Vol. 8 No. 1 Jurnal Elektro Luceat [July] [2022] Penerapan Naïve Bayes Classifier Untuk meperoleh hasil yang akurat selain dari data record yang berkualitas penulis juga menggunakan algoritma naïve bayes untuk melakukan perhitungan data dimana algoritma naïve bayes cocok untuk perhitungan data yang memiliki record relatif banyak dan memiliki lebih dari satu parameter. Aplikasi ini menggunakan tiga parameter utama sebagai dasar perhitungan algoritma, yaitu rata-rata persen winrate specialty dari seluruh hero dalam satu tim, total jenis role yang ada dalam satu tim, dan ada atau tidaknya counter hero lawan dalam tim tersebut. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 1. Penetapan Parameter No. Parameter Skala Keterangan Total specialty winrate diperoleh dari rata-rata kelima specialty winrate dari hero dalam satu tim. Jenis role yang dimaksud adalah banyaknya role yang berbeda pada satu tim, sehingga apabila terdapat jenis role yang sama lebih dari satu hero maka akan tetap dihitung satu role. Keberadaan satu atau lebih hero yang dapat meng-counter hero milik lawan 1. Total Specialty Winrate ≥40% s/d ≤100% 2. Jenis Role 1 s/d 5 3. Counter Ya atau Tidak Dengan parameter tersebut dan data record yang telah dikumpulkan langkah selanjutnya adalah menyusun parameter tersebut dan memasukkannya ke dalam rumus naïve bayes. Dikarenakan perhitungan ini memiliki tiga parameter maka digunakan rumus : Dimana P(X|Ci) adalah probabilitas menang atau kalah dan P(xn|Ci) adalah probabilitas dari parameter yang ada. Kemudian dibandingkan untuk memperoleh nilai yang terbesar antara menang atau kalah dengan dasar : Sehingga diperoleh nilai maksimal untuk masing-masing perhitungan menang atau kalah. Berdasarkan data record sebanyak 50 hasil pertandingan diperoleh data : 1. Total pertandingan sebanyak 50 match dengan hasil menang sebanyak 45 match dan hasil kalah 5 match. 2. Rata-rata winrate specialty (WRS) yang berada pada angka terendah sebesar 45% dan tertinggi sebesar 90% dengan detail bervariasi tiap match. 3. Terdapat 16 match dengan 5 jenis role hero, 27 match dengan 4 jenis role hero, 5 match dengan 3 jenis role hero, dan 2 match dengan 2 jenis role hero. 4. Counter hero lawan terdapat pada 30 match dengan hasil menang dan 2 match dengan hasil kalah sehingga terdapat total 32 match dengan counter hero lawan pada tim sendiri. Untuk perhitungan kemungkinan menang berdasarkan record yang ada adalah sebagai berikut : OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PA JELC Vol. 8 No. 1 Jurnal Elektro Luceat [July] [2022] P(X|Ci) = P(x1|Ci) . P(x2|Ci) . P(x3|Ci) . P(x4|Ci) Menjadi : total menangtotal pertandingan() jumlah roletotal menang() rata-rata WRStotal menang() P (Menang)= countertotal menang() Dan total kalahtotal pertandingan() rata-rata WRStotal kalah() P (Kalah)= countertotal kalah() jumlah roletotal kalah() Dimana : P (Menang) P (Kalah) Total menang Total kalah Rata-rata WRS = Probabilitas menang = Probabilitas kalah = Jumlah pertandingan yang dimenangkan = Jumlah pertandingan kalah = Jumlah rata-rata winrate specialty dengan kondisi menang/kalah = Jumlah role yang berbeda dengan kondisi menang/kalah = Jumlah pertandingan dengan adanya counter hero lawan dalam tim dengan kondisi menang/kalah Jumlah role Counter Setelah itu hasil dari P(Menang) dan P(Kalah) dibandingkan, apabila P(Menang) memiliki nilai yang lebih tinggi dari P(Kalah) maka bisa dipastikan hasilnya akan menang, sebaliknya apabila P(Menang) lebih rendah dari P(Kalah) maka dipastikan hasilnya akan kalah. Sebagai contoh, berdasarkan data tersebut apabila terdapat record susunan tim baru dengan nilai rata-rata winrate specialty sebesar 80% (nilai rata-rata winrate specialty 80% terdapat 5 record, 4 record menang 1 record kalah), jumlah jenis role yang ada pada satu tim sebanyak 4 role, dan terdapat counter hero lawan maka perhitungannya adalah sebagai berikut : P(Menang) = (45/50) . (4/45) . (26/45) . (23/45) = 0,0236 P(Kalah) = (5/50) . (1/5) . (1/5) . (9/5) = 0,0072 Jadi karena hasil P(Menang) dengan nilai 0,0236 lebih besar daripada P(Kalah) yang nilainya 0,0072 maka bisa dipastikan tim dengan susunan tersebut menang. Pengaruh Specialty Terhadap Kemenangan Tim Berdasarkan data training yang diperoleh dengan memainkan seratus kali pertandingan menggunakan hero dengan specialty tertentu, specialty yang memiliki kemungkinan tertinggi memenangkan pertandingan adalah specialty Push yang memiliki total kemenangan sebesar 91 kali dari 100 pertandingan atau bisa disebut winrate specialty = 91% dan yang terendah adalah specialty Guard dengan total kemenangan sebesar 40 kali dari 100 pertandingan atau bisa disebut winrate specialty = 40%. Dengan data tersebut dapat disimpulkan bahwa hero dengan specialty Push memiliki peluang menang paling tinggi dibandingan dengan specialty yang lain. Kemampuan hero Push OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PA JELC Vol. 8 No. 1 Jurnal Elektro Luceat [July] [2022] yang mampu menghancurkan turret tim lawan dengan cepat menjadikan hero dengan spesialitas ini memiliki winrate yang tinggi karena pada dasarnya kondisi menang dalam game Mobile Legends adalah apabila base milik lawan dapat dihancurkan. Namun dikarenakan hanya terdapat sedikit hero dengan specialty Push dan kehadiran counter hero dengan spesialitas ini di dalam tim lawan membuatnya harus didukung oleh hero dengan spesialitas lain untuk memancing tim lawan melakukan war sehingga tugasnya untuk mengancurkan turret tim lawan dapat berjalan dengan lancar tanpa adanya gangguan dari hero lawan. Pengaruh Jenis Role Hero Terhadap Kemenangan Tim Berdasarkan data training yang diperoleh dan perhitungan dengan rumus naïve bayes semakin banyak jenis role hero yang ada pada sebuah tim maka kemungkinan menang tim tersebut juga akan meningkat. Dibuktikan dengan data training dimana lebih dari 50% kemenangan dari total data dengan hasil menang terdapat 4-5 jenis role hero dalam satu tim. Selain itu, kebiasaan yang dilakukan oleh para player Mobile Legends dari yang pemula hingga ke tingkat professional bahwa dalam satu tim setidaknya harus terdapat satu role Tank untuk menerima damage yang masuk, satu role Marksman untuk memberi damage pada lawan, dan satu role Mage untuk memberi damage tambahan, kemudian sisanya melakukan push turret, semakin menguatkan pernyataan bahwa kondisi menang dipengaruhi banyaknya jenis role hero yang digunakan dalam sebuah tim. Perhitungan yang telah dilakukan membuktikan bahwa tim yang memiliki susunan 3 sampai 5 jenis role yang berbeda memiliki probabilitas menang lebih tinggi dibandingkan dengan tim yang memiliki susunan kurang dari 3 jenis role. Semakin banyak role yang ada pada sebuah tim maka variasi permainan akan lebih banyak dan strategi untuk mid-game hingga late-game dapat lebih fleksibel. Pengaruh Counter Hero Terhadap Kemenangan Tim Kehadiran counter hero lawan dalam tim sekutu memiliki perbandingan 1 banding 2 berdasarkan data training yang telah dikumpulkan dimana dalam 45 kemenangan terdapat 30 kondisi menang dengan adanya counter hero lawan dalam tim sekutu dan 15 kondisi menang tanpa adanya counter hero lawan. Jika dibandingkan dengan kedua parameter sebelumnya yakni winrate specialty dan jenis role, kehadiran counter hero memiliki probabilitas yang tidak lebih banyak dari kedua parameter tersebut. Namun dalam banyak kasus, salah satunya seperti yang terjadi pada pertandingan El Classico atau pertandingan antara dua tim besar yang telah diketahui dan diakui kemampuannya di tingkat Internasional, yaitu petandingan antara Evos Legends dengan RRQ Hoshi pada MPL season 5 tahun 2019, Lemon, seorang player dari tim RRQ Hoshi yang menggunakan hero Claude terus didesak oleh tim lawan yang menggunakan hero Gatotkaca yang notabene sebagai counter hero dari Claude membuatnya tidak mampu melakukan farming secara optimal. Berdasarkan hal tersebut kehadiran counter hero lawan pada sebuah tim mampu menambah probabilitas kemenangan tim sekutu terhadap tim lawan meskipun tidak sebesar winrate specialty dan jenis role yang digunakan. Dalam prakteknya counter mampu menghambat pertumbuhan hero lawan yang di-counter sehingga mampu memberikan kesempatan tim sekutu untuk menjadi lebih kuat dari early-game hingga late-game. OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PA JELC Vol. 8 No. 1 Jurnal Elektro Luceat [July] [2022] Perhitungan Akurasi Berikut adalah hasil awal dari pertandingan yang telah menggunakan aplikasi untuk penentuan pemilihan hero. Tabel 2. Pertandingan yang dilakukan berdasarkan perhitungan aplikasi Tim Hasil Pertandinganke- Hero 1 Hero2 Hero 3 Hero 4 Hero 5 Tim 1 Nana Minotaur Dyrroth Moskov Ling Kalah 2 X.Borg Aldous Nana Grock Hanabi Menang 3 X.Borg Cyclops Uranus Wanwan Fanny Menang 4 Valir Belerick X.Borg Granger Karina Menang 5 X.Borg Belerick Granger Odette Lolita Menang 6 Belerick Irithel Hylos Lunox Lapu-lapu Kalah 7 Sun Dyrroth Belerick Harith Lesley Menang 8 Hilda Dyrroth Nana Tigreal Claude Menang 9 Clint Bane Minotaur Jawhead Cyclops Menang 10 Clint Khufra Karina Nana Alucard Menang 11 Clint Aldous Guinevere Minotaur Change Menang 12 Alpha Dyrroth Jhonson Odette Kimmy Menang 13 Dyrroth Nana Kagura Lapu-lapu Layla Menang 14 X.Borg Clint Grock Nana Argus Kalah 15 Jhonson Clint Leomord Gord Gatotkaca Menang Dari data tersebut akurasi yang didapatkan adalah 12 kali menang dari 15 kali petandingan yang berarti aplikasi memiliki akurasi sebesar 80%. Tampilan Aplikasi Gambar 3. Tampilan Menu Utama OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PA JELC Vol. 8 No. 1 Jurnal Elektro Luceat [July] [2022] Ganbar 4. Tampilan Menu Daftar Hero Gambar 5. Tampilan Menu Hitung Prediksi G Gambar 6. Tampilan Menu TambahHero 4. KESIMPULAN Berdasarkan perhitungan menggunakan algoritma naïve bayes maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PA JELC Vol. 8 No. 1 Jurnal Elektro Luceat [July] [2022] 1. Dengan parameter specialty, role, dan counter didapatkan lebih stabil dan akurat karena tidak akan berubah sepanjang pertandingan dibandingkan dengan parameter yang ditentukan oleh penelitian sebelumnya yaitu tingkat kesulitan, daya tahan hero, efek skill, dan output damage. 2. Hasil perhitungan aplikasi mencapai akurasi 80% dari data yang diperoleh yaitu 12 kemenangan dari total 15 pertandingan. 3. Hasil dari perhitungan akan lebih efektif jika disertai Early Game Strategy dalam pertandingan guna menghindari adanya hero late game yang akan semakin kuat apabila durasi pertandingan semakin lama yang tentunya akan mengurangi probabilitas kemenangan tim. DAFTAR PUSTAKA [1] F. Kurniawan, "E-Sport Dalam Fenomena Olahraga Kekinian," Jorpres (Jurnal Olahraga Prestasi), vol. 15, no. 2, pp. 61-66, 2020. A. C. Putro, "Universitas 17 Agustus," Surabaya Jl. Semolowaru No, vol. 45, p. 60118, 1945. E. H. S. Atmaja, "Prediksi Kemenangan eSport DOTA 2 Berdasarkan Data Pertandingan," Avitec, vol. 2, no. 1, pp. 31-38, 2020, doi: 10.28989/avitec.v2i1.612. C. A. Tanjung, F. A. Hermawati, and E. Indasyah, "Aplikasi Metode Fuzzy Mamdani Untuk Penentuan Hero Counter Pada Permainan Mobile Legends," Konvergensi, vol. 15, no. 1, 2019, doi: 10.30996/konv.v15i1.2834. D. L. Olson and D. Delen, Advanced data mining techniques, no. January. 2008. [2] [3] [4] [5] [6] M. K. Han Jiawei, Data Mining Concepts and Techniques, 3rd editio. Waltham: Morgan Kaufmann, 2012. I. Sommerville, Software Engineering, 9th Editio. Boston: Pearson Education, Inc, 2011. Y. Lianawati, "SISTEM INFORMASI SIMPAN PINJAM BERBASIS WEBSITE PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM "BETA KARINA JAYA" di CILACAP," JELC, vol. 7, no. 2, 2021. [7] [8] [9] M. S. A.S Rosa, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek, Revisi. Bandung: Informatika, 2018. [10] Munawar, Analisis Perancangan Sistem Berorientasi Objek Dengan UML. Bandung: Informatika, 2018. OPTIMALISASI SUSUNAN PEMAIN DAN PREDIKSI KEMENANGAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES