PENGELOMPOKAN HERO PADA GAME MOBILE LEGENDS MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

Dias, Monica Theresia and Wikarsa, Liza and Kairupan, Indah Yessi (2023) PENGELOMPOKAN HERO PADA GAME MOBILE LEGENDS MENGGUNAKAN METODE K-MEANS. Skripsi thesis, UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE MANADO.

	PDF Monica Dias - Laporan Lengkap TTD Scan.pdf Download (664kB)
	PDF BAB_ISI-LAMPIRAN_MonicaDias.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Official URL: https://digilib.unikadelasalle.ac.id/

Abstract

Mobile Legends : Bang Bang merupakan jenis game multiplayer online yang memiliki konsep bertarung di dalam arena dengan sistem pertarungan 5 vs 5. Game ini cukup kompleks dari segi aturan dan cara bermain, terutama untuk para pemain pemula, karena kebanyakan dari pemain game ML ini masih kurang mengerti tentang pengaruh dan kekuatan dari hero (hero power) yang akan dipakai. Kesalahan dalam memilih Hero dapat menyebabkan tim mengalami kekalahan. Pengetahuan tentang Hero power merupakan mekanik dasar bagi pemain untuk dapat mengikuti META dalam game.
Metode K-means dari data mining digunakan untuk mengelompokkan hero berdasarkan karakteristiknya. Terdapat 103 hero dan 6 karakteristik yang digunakan, yaitu role, offensive, difficulty, endurance, control effect, dan attack speed. Hero tersebut akan dikelompokkan menjadi 5 cluster, yaitu C1: Sangat Kuat, C2: Kuat, C3: Cukup Kuat, C4: Lemah, C5: Sangat Lemah. Hasil pengujian menunjukkan algoritma dapat mengelompokkan hero ke dalam lima klaster tersebut berdasarkan karakteristiknya.

Kata Kunci : Mobile Legends, Hero, K-means, Karakteristik, META.

Item Type:

Thesis (Skripsi)

Creators: