ANALISIS POLA BAN HERO MOBILE LEGENDS MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus: Mobile Legends Profesional Liga Indonesia Season 11) - Yonatan, Yulianus; Perdana, Hendra; Aprizkiyandari, Siti (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2024)
Data mining adalah proses yang digunakan untuk membentuk serta menemukan pola data, dimana Algoritma Apriori merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan. Algoritma Apriori digunakan untuk menemukan aturan asosiasi yang memiliki pengaruh antar item, sehingga Algoritma Apriori dapat digunakan untuk menemukan pola ban hero Mobile Legends. Untuk memenangkan pertandingan dalam game Mobile Legends setiap tim menggunakan strategi untuk melakukan pemilihan (pick) dan pelarangan (ban) hero. Algoritma Apriori digunakan untuk menemukan pola ban hero dengan nilai minimum support 1% dan nilai minimum confidence 80%. Langkah pertama dalam algoritma Apriori adalah menghitung nilai support masing-masing item, jika nilai support â‰¤ nilai minimum maka dilakukan pemangkasan dan item yang memenuhi kriteria masuk ke dalam frequent k-itemset. Dari analisis yang dilakukan diperoleh 121 pola ban hero yang memenuhi nilai support dan confidence yang telah ditentukan dimana pola yang terbentuk dapat dijadikan acuan untuk tim yang bertanding dalam melakukan ban hero yang terdiri dari 1-itemset sampai 5-itemset dimana presentase setiap itemset tertinggi adalah Joy, {Joy, Wanwan}, {Joy, Kaja, Wanwan}, {Joy, Hayabusa, Valentina, Wanwan} dan {Joy, Wanwan, Hayabusa, Ling, Yve}. Pola yang terjadi adalah kombinasi hero Joy dan Wanwan menjadi hero yang selalu di ban. Hal ini dikarenakan tren yang terjadi setelah penyesuaian game (update). Kata kunci: Data Mining, Ban Hero, MPL