Penerapan Algoritma K-Means Clustering pada Karakter Permainan Multiplayer Online Battle Arena

Mustofa Mustofa

Abstract


Salah satu teknologi di bidang hiburan yang berkembang dengan cepat dan begitu populer di masyarakt adalah video game. Bahkan Esport (kompetisi video game) yang semakin menerima pengakuan industri sebagai hiburan olahraga. Dalam pembahasan esport pasti akan muncul pembahasan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi peluang untuk menang. Berbagai studi trlah melakukan penelitian mengenai hal ini. Akan tetapi belum ada yang membahas pengelompokan karakter berdasarakan karakteristik yang dimiliki tanpa melihat role play default dari developer sebagai panduan untuk memilih hero alternatif agar komposisi role play dalam pemainan tetap terjaga namun karakter yang digunakan tetap sesuai dengan keinginan player. Untuk itulah penelitian ini menyusun pengklasteran terhadap hero pada video game Vainglory menggunakan algoritma k-means. Dari hasil penelitian yang dilakukan didapatkan tiga klaster karater hero yang meiliki karakteristik yang dekat. Klaster pertama terdiri dari hero dengan regenerasi HP yang cepat dengan karateristi serangan jarak dekat. Klaster kedua memiliki karakter hero dengan HP yang tinggi dan pertahanan yang mumpuni denga damage yang tinggi. Klaster ketiga mengumpulkan karakter hero dengan HP dan pertahanan rendah namun memiliki keunggulan dari jangauan serangan yang luas.

Keywords


Data Mining

References


Abdul, F., Putra, E. K., & Komarudin, A. (2017). Pengelompokan Pemain Game DOTA Sebagai Rekomendasi {embentukan Team Menggunakan K-Means Clustering. SENTIKA 2017, 45–54.

Annitage, G. (2003). An ExperimentaLEstimation of Latency Sensitivity In Multiplayer Quake 3. ICOON2003, 137–141.

Asroni, R. A. (2015). Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang. Jurnal Ilmiah Semesta Teknika, 18(1), 76–82. https://doi.org/10.1038/hdy.2009.180

Chen, L. C. (2014). What’s the cultural difference between the west and the east? The consumption of popular “cute” games in the Taiwanese market. New Media and Society, 16(6), 1018–1033. https://doi.org/10.1177/1461444813497555

Leavitt, A., Keegan, B. C., & Clark, J. (2016). Ping to Win? Non-Verbal Communication and Team Performance in Competitive Online Multiplayer Games. CHI’16. https://doi.org/10.1145/2858036.2858132

Maulana, A., & Fajrin, A. A. (2018). Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor. Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 5(1), 27. https://doi.org/10.20527/klik.v5i1.100

Morillo-Baro, J. P., Reigal, R. E., & Hernández-Mendo, A. (2017). A Gaussian Mixture Clustering Model for Characterizing Football Players Using the EA Sports’ FIFA Video Game System. RICYDE: Revista Internacional de Ciencias Del Deporte, 11(41), 226–244. https://doi.org/10.5232/ricyde

newzoo. (2018). Newzoo 2018 Global Mobile Market Report Free. Retrieved from https://cdn2.hubspot.net/hubfs/700740/Reports/Newzoo_2018_Global_Games_Market_Report_Light.pdf%0Ahttps://resources.newzoo.com/hubfs/Reports/Newzoo_2018_Global_Mobile_Market_Report_Free.pdf?submissionGuid=80582666-7925-4ef3-90b5-0c59f627c3d4

Ratan, R. A., Taylor, N., Hogan, J., Kennedy, T., & Williams, D. (2015). Stand by Your Man: An Examination of Gender Disparity in League of Legends. Games and Culture, 10(5), 438–462. https://doi.org/10.1177/1555412014567228

Reeves, S., Brown, B., & Laurier, E. (2009). Experts at play: Understanding skilled expertise. Games and Culture, 4(3), 205–227. https://doi.org/10.1177/1555412009339730

Seo, Y. (2013). Electronic sports: A new marketing landscape of the experience economy. Journal of Marketing Management, 29(13–14), 1542–1560. https://doi.org/10.1080/0267257X.2013.822906

Sharma, R., & Rani, A. (2012). K-Means Clustering in Spatial Data Mining using Weka Interface. International Conference on Advances in Communication and Computing Technologies (ICACACT) 2012, 26–30.

Sibuea, M. L., & Safta, A. (2017). Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustring. Jurteksi, 4(1), 85–92. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i1.28

Wang, W. (2016). Predicting Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) Game Outcome Based on Hero Draft Data. Retrieved from http://trap.ncirl.ie/2523/

Yuli, M. (2017). Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Edik Informatika, 2(2), 213–219.




DOI: https://doi.org/10.31294/ji.v6i2.6096

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Index by:

 
  
Published by Department of Research and Public Service (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika with supported Relawan Jurnal Indonesia

Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License