eprintid: 31617
rev_number: 15
eprint_status: archive
userid: 12
dir: disk0/00/03/16/17
datestamp: 2026-02-24 04:22:34
lastmod: 2026-02-24 04:22:34
status_changed: 2026-02-24 04:22:34
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: FEBRIANTO, MUHAMMAD RIZKY
creators_nim: 21.11.4222
contributors_name: Abdulloh, Ferian Fauzi
corp_creators: Universitas AMIKOM Yogyakarta
title: PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN GAME MOBILE LEGENDS BERDASARKAN HERO MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING
ispublished: pub
subjects: 000.000.005
divisions: if
full_text_status: restricted
keywords: Mobile Legends, Regresi Logistik, Prediksi Kemenangan, Klasifikasi, Machine Learning. Mobile Legends, Logistic Regression, Victory Prediction, Classification, Machine Learning.
abstract: Mobile Legends: Bang Bang merupakan permainan MOBA berbasis tim yang
mengharuskan lima pemain bekerja sama dengan memilih hero berperan berbeda
guna membentuk strategi efektif untuk menghancurkan base lawan. Pemilihan hero
menjadi aspek krusial yang sangat memengaruhi hasil pertandingan, di mana
kesalahan dalam draft pick dapat menyebabkan ketidakseimbangan tim dan
melemahkan strategi permainan. Dalam konteks tersebut, penelitian ini bertujuan
untuk memprediksi tingkat kemenangan berdasarkan pemilihan hero menggunakan
model regresi logistik, yang menganalisis hubungan antara komposisi hero dan
peluang kemenangan tim. Selain itu, penelitian ini juga mengevaluasi dampak
ketidakseimbangan data serta efektivitas metode koreksi terhadap performa model.
Hasil evaluasi model menunjukkan kinerja yang sangat baik, dengan accuracy
sebesar 0.96 yang mencerminkan tingkat prediksi benar secara keseluruhan.
Precision mencapai 0.97 untuk kelas Kalah dan 0.96 untuk kelas Menang,
menunjukkan keandalan model dalam mengklasifikasikan hasil pertandingan
dengan tepat. Recall sebesar 0.96 untuk kelas Kalah dan 0.97 untuk kelas Menang
mengindikasikan kemampuan model dalam menangkap sebagian besar data
sebenarnya tanpa banyak kesalahan. F1-Score yang konsisten pada angka 0.96
untuk kedua kelas mempertegas keseimbangan antara precision dan recall,
menjadikan model ini efektif dalam memprediksi hasil pertandingan berdasarkan
pemilihan hero dalam Mobile Legends.
date: 2025-06-18
date_type: published
institution: Universitas AMIKOM Yogyakarta
department: Fakultas Ilmu Komputer
thesis_type: bachelor
thesis_name: skripsi
citation:   FEBRIANTO, MUHAMMAD RIZKY  (2025) PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN GAME MOBILE LEGENDS BERDASARKAN HERO MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.   
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31617/1/COVER.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31617/2/BAB%20I.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31617/3/BAB%20II.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31617/4/BAB%20III.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31617/5/BAB%20IV.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31617/6/BAB%20V.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31617/7/Daftar%20Pustaka%20dan%20Lampiran.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31617/8/Source%20Code%20-%2021.11.4222.zip
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31617/9/Publikasi.pdf