IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES BERBASIS WEB UNTUK MEMPREDIKSI KEMENANGAN PADA GAME MOBILE LEGENDS

• BAGA KATIGANA

---

ABSTRAK

ABSTRAK

Penelitian ini membahas implementasi algoritma Naïve Bayes berbasis web untuk memprediksi kemungkinan kemenangan pada permainan Mobile Legends. Permasalahan yang mendasari penelitian ini adalah bagaimana mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi kemungkinan kemenangan berdasarkan data yang tersedia, serta bagaimana merancang dan membangun sistem prediksi berbasis web yang mampu memberikan hasil prediksi secara cepat, akurat, dan mudah digunakan oleh pemain. Data yang digunakan meliputi statistik pertandingan seperti role hero, win rate, KDA, tier, dan kombinasi hero. Model dibangun dengan pustaka scikit-learn pada Python untuk mempelajari pola dari data historis, kemudian diintegrasikan dengan antarmuka web menggunakan Gradio agar dapat diakses secara mudah oleh pengguna. Hasil pengujian menunjukkan performa model yang cukup baik dengan akurasi sebesar 88,57%, precision 90,91%, recall 85,71%, dan F1-score 88,24%. Sistem yang dikembangkan mampu menampilkan probabilitas kemenangan secara langsung, misalnya pada salah satu skenario uji diperoleh probabilitas kemenangan 98,9% dan kekalahan 1,1%. Dengan tampilan antarmuka yang sederhana namun informatif, sistem ini dapat menjadi alat bantu yang praktis bagi pemain Mobile Legends dalam menyusun strategi permainan secara lebih terukur.

Kata Kunci: Naïve Bayes, Prediksi Kemenangan, Mobile Legends

KATA KUNCI

IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

[1] M. A. Tamaza, S. Defit, and S. Sumijan, “Implementasi Naïve Bayes dalam M-Series 4 Mobile Legends untuk Prediksi Kemenangan,” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), vol. 5, no. 1, pp. 205–214, May 2024, doi: 10.37859/coscitech.v5i1.6707.

[2] A. T. Susilo, H. Setiawan, R. A. Saputro, T. Purwadi, and A. Saifudin, “Penggunaan Metode Naïve Bayes untuk Memprediksi Tingkat Kemenangan pada Game Mobile Legends,” Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi, vol. 4, no. 1, p. 46, Jan. 2021, doi: 10.32493/jtsi.v4i1.7807. [

3] V. R. A. Hidayat, “Sistem Prediksi Kemenangan Hero Mobile Legends Menggunakan Metode Naive Bayes,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), vol. 8, no. 1, p. 100, Feb. 2024, doi: 10.26798/jiko.v8i1.1120.

[4] Y. Naufal, R. Putro, A. Afriansyah, and R. Bagaskara, “Penggunaan Algoritma Gaussian Naïve Bayes & Decision Tree Untuk Klasifikasi Tingkat Kemenangan Pada Game Mobile Legends,” JUKI?: Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 6, 2024.

[5] L. Dietrich, Visual Studio Code: End-to-End Editing and Debugging Tools for Web Developers . Packt Publishing, 2021.

6] M. Dennis, R. Rahmaddeni, F. Zoromi, and M. K. Anam, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Pengelompokkan Predikat Peserta Uji Kemahiran Berbahasa Indonesia,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 2, p. 1183, Apr. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3956.

[7] A. Faros Wibawa, L. S. Marita, M. Faisal, W. Widyastuty, and A. Sumandito, “Analisis Efektifitas Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Role Hero Dalam Turnamen Mobile Legends,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 8, no. 6, 2024.

[8] Y. Niar, K. Komariah, A. Surip, R. Saputra, and I. Ali, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Persediaan Barang Rotan,” KOPERTIP?: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 1, pp. 28–34, Jun. 2022, doi: 10.32485/kopertip.v4i1.112.

[9] V. R. A. Hidayat, “Sistem Prediksi Kemenangan Hero Mobile Legends Menggunakan Metode Naive Bayes,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), vol. 8, no. 1, p. 100, Feb. 2024, doi: 10.26798/jiko.v8i1.1120.

[10] K. Kariyamin, Muh. I. Alyakin, and L. O. Alyandi, “Menganalisis Ulasan Mobile Legends: Analisis Kinerja Berdasarkan Opini Pengguna dengan Naive Bayes,” Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam, vol. 6, no. 1, pp. 1–8, Feb. 2025, doi: 10.33096/busiti.v6i1.2475.

[11] Made Adrian Astalina Pramana, Wayan Sudiarsa, and Putu Gede Surya Cipta Nugraha, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Pada CV Akusara Jaya Abadi,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 10, pp. 518–534, 2023.

[12] A. T. Susilo, H. Setiawan, R. A. Saputro, T. Purwadi, and A. Saifudin, “Penggunaan Metode Naïve Bayes untuk Memprediksi Tingkat Kemenangan pada Game Mobile Legends,” Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi, vol. 4, no. 1, p. 46, Jan. 2021, doi: 10.32493/jtsi.v4i1.7807.

[13] W. McKinney, Python for Data Analysis , 3rd ed. O’Reilly Media, 2022.

[14] J. Zelle, Python Programming: An Introduction to Computer Science , 3rd ed. Franklin: Beedle & Associates, 2017.

[15] E. Hari Agus Prastyo, S. Suhartono, M. Faisal, M. A. Yaqin, and R. A. J. Firdaus, “Naive Bayes Classification Untuk Prediksi Cacat Perangkat Lunak,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 9, no. 2, pp. 782–791, May 2024, doi: 10.29100/jipi.v9i2.5508.

[16] A. Kurniawan, Visual Studio Code for Python Programmers. Brainy Software, 2019.

[17] J. , K. M. , & P. J. Han, Data Mining: Concepts and Techniques, vol. 3. Morgan Kaufmann, 2012.

[18] S. Marsland, Machine Learning: An Algorithmic Perspective, vol. 2. CRC Press, 2015.

[19] M. Hamir and P. Nurtantio Andono, “Model Neural Network untuk Memprediksi Tingkat Kemenangan Berdasarkan Draft Pick Mobile Legends,” Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, vol. 5, no. 4, pp. 899– 908, Apr. 2025, doi: 10.52436/1.jpti.723.

[20] S. Bayulianto, I. Purnamasari, and M. Jajuli, “Prediksi Tingkat Kemenangan Mobile Legends Profesional League Indonesia Season 9 Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 8, no. 2, pp. 538–550, May 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i2.3562.