Efendi, Akhmad (2021) IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK PEREKRUTAN ANGGOTA TIM E-SPORTS. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (658kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (330kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (876kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (78kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (181kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code-19.21.1372-Akhmad Efendi.rar Restricted to Repository staff only Download (22MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-19.21.1372-Akhmad Efendi.pdf Restricted to Repository staff only Download (403kB) |
Abstract
Fenomena E-Sports di dunia yang makin pesat, menciptakan sebuah budaya global mulai dari turnamen E-Sports internasional, hingga lahirnya manajemen yang menaungi tim-tim E-Sports yang saling berkompetisi menjadi yang terbaik, baik dalam skala nasional atau internasional. Manajemen tim-tim E-Sports membutuhkan pemain atau talent yang memiliki skill tinggi, namun bukan hanya tingkat skill pemain yang menentukan keberhasilan tim E-Sports dalam sebuah turnamen, terdapat faktor-faktor lain yang menentukan keberhasilan suatu tim ESports, dimana faktor-faktor ini dapat digunakan dalam menentukan keputusan untuk merekrut pemain atau talent untuk menjadi anggota tim E-Sports. Klasifikasi merupakan suatu bentuk pengelompokkan data dimana data yang digunakan mempunyai kelas label atau target, algoritma-algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan kasus klasifikasi dikategorikan dalam supervised learning atau pembelajaran yang diawasi, maksud dari pembelajaran yang diawasi adalah data label atau target ikut berperan sebagai 'supervisor" yang akan mengawasi proses pembelajaran dlam mencapai tingkat akurasi atau presisi tertentu. Algoritma C4.5 dikenal sebagai metode berbasis pohon keputusan (decision tree). Proses yang terdapat di dalamnya dengan penentuan dan pemilihan variabel atau atribut dilakukan dengan memakai Gain dan Ratio, dengan mencari nilai Entropy. Algoritma C4.5 dapat membuahkan hasil yang efektif dalam mengklasifikasikan kasus. Hasil penelitian menunjukkan pengujian yang dilakukan terhadap 152 data dengan pembagian 60% data training dan 40% data testing menghasilkan tingkat akurasi sebesar 79.03 %. Nilai akurasi tersebut dapat dikatakan cukup baik untuk mengklasifikasikan seorang talent E-Sports bisa Diterima atau Tidak untuk menjadi anggota Tim E-Sports.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | E-Sports, Data Mining, Pohon Keputusan, Algoritma C4.5 | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 16 Jun 2022 06:56 | ||
| Last Modified: | 12 Aug 2023 02:18 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/1330 |
Actions (login required)
 |
View Item |