…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST

ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST
type: Thesis
type: Article
abstract: Magic Chess Go Go merupakan permainan auto battler dengan tingkat kompleksitas interaksi variabel dan probabilitas Random Number Generator (RNG) yang sangat tinggi. Permasalahan utama yang terjadi adalah tingginya elemen acak tersebut membuat struktur permainan menjadi sangat sulit untuk diprediksi secara konsisten. Dampak dari permasalahan ini adalah para pemain seringkali hanya mengandalkan tebakan intuisi semata, yang pada akhirnya menghasilkan pemilihan taktik yang sangat spekulatif dan tidak terukur. Hal ini mengakibatkan kurangnya pemahaman sistematis mengenai kombinasi variabel strategis apa saja yang secara pasti berkontribusi terhadap probabilitas kemenangan pemain di dalam lingkungan yang kompetitif. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, penelitian ini menerapkan metode analisis kuantitatif guna memprediksi probabilitas kemenangan dengan membandingkan performa algoritma Random Forest dan XGBoost. Langkah penyelesaian diawali dengan melakukan pengumpulan data historis pertandingan secara semi-manual, yang berhasil mengakuisisi 517 dataset dari kompetisi season 4. Tahapan prapemrosesan data mencakup proses pembersihan, pelabelan kelas biner, dan penerapan encoding. Data tersebut kemudian dibagi menjadi data latih dan uji dengan rasio 80:20, lalu dioptimasi menggunakan teknik Grid Search. Kinerja model dievaluasi secara komprehensif menggunakan skenario pengujian berulang sebanyak 30 kali iterasi berdasarkan metrik Akurasi, Presisi, Recall, dan F1-Score. Hasil akhir penelitian secara empiris membuktikan bahwa algoritma Random Forest tampil lebih optimal dan stabil mengungguli XGBoost, dengan mencatatkan rata-rata Akurasi sebesar 53,27% dan Presisi 57,12%. Kontribusi utama dari penelitian ini adalah pembuktian ekstraksi metrik Feature Importance yang menemukan fakta bahwa pemilihan karakter utama (Commander dan Go Go Commander) memberikan kontribusi yang paling dominan terhadap probabilitas kemenangan dibandingkan kombinasi komposisi synergy. Hasil peneli…
date: 2026-02-19
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Text)
has version: ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Text)
has published: ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Text)
has document: ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Archive)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 005 Pemrograman komputer, program dan data

ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Text)
type: Document
has file: COVER.pdf
has part: COVER.pdf

ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Text)
type: Document
has file: BAB I.pdf
has part: BAB I.pdf

ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Text)
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Text)
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Text)
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Text)
type: Document
has file: BAB V.pdf
has part: BAB V.pdf

ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Text)
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Archive)
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST (Text)
type: Document

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Nafiatun Sholihah
type: Person
given name: Nafiatun
family name: Sholihah

Apriliano Ernando Benyamin Boimau
type: Person
given name: Apriliano Ernando Benyamin
family name: Boimau

HTML Summary of #32271 ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST
format: text/html
primary topic: ANALISIS KUANTITATIF PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PEMAIN MAGIC CHESS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

005 Pemrograman komputer, program dan data
type: Concept