Meta M5: Analisis Hero dengan Ban Rate Tertinggi dalam Turnamen Mobile Legends Terbesar menggunakan Algoritma K-Means - Adelia, Meyli; Prakoso, Aditia; Kurniawati, Kurniawati (Journal of System, Information Technology and Electronics Engineering, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan hero Mobile Legends: Bang Bang (MLBB) berdasarkan karakteristik ban rate dan win rate pada turnamen M5 World Championship 2023, guna mengungkap pola dominasi hero dalam meta kompetitif. Tidak semua hero dengan ban rate tinggi menunjukkan win rate yang tinggi, sehingga diperlukan analisis berbasis data untuk memahami efektivitas hero secara objektif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means Clustering, yang mengelompokkan 10 hero dengan ban rate tertinggi ke dalam tiga klaster berdasarkan kesamaan performa. Hasil clustering menunjukkan bahwa terdapat satu klaster yang terdiri dari hero dengan dominasi sangat tinggi (ban rate dan win rate tinggi), satu klaster hero berisiko sedang, dan satu klaster yang memiliki win rate tinggi meskipun jarang diblokir. Temuan ini memberikan gambaran strategis mengenai prioritas pelarangan (ban) dan pemilihan (pick) hero dalam kompetisi e-sports berbasis analisis kuantitatif