Memprediksi Pola Ban Hero Pada Game Mobile Legends Menggunakan Algoritma Apriori

Memprediksi Pola Ban Hero Pada Game Mobile Legends Menggunakan Algoritma Apriori

• By Putra, Jordy Lasmana; Seimahuira, Syarah;
• Jurnal Nasional Tidak Terakreditasi
• 870
• 155-160

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.

• Katakunci Mobile Legends, Data Mining, Algoritma Apriori
• URL http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/co-science/article/view/512
• Penerbit ,

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.