PREDIKSI WIN RATE PADA GAME VALORANT MELALUI PEMILIHAN AGENT MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES - Agus Iskandar; Jonathan Pratama (Journal of Data Analytics, Information, and Computer Science, 2026)
Kemajuan industri game online semakin pesat, dengan Valorant menjadi salah satu permainan FPS 5v5 yang populer. Dalam permainan ini, pemilihan agent berperan penting dalam menentukan peluang kemenangan tim. Namun, banyak pemain yang belum memahami bagaimana komposisi agent yang efektif dapat meningkatkan win rate. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kemenangan tim dalam Valorant berdasarkan susunan agent menggunakan algoritma Naïve Bayes. Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan dan memproses data pertandingan, termasuk agent yang dipilih, role masing-masing agent, dan tier setiap agent. Data kemudian dikonversi ke dalam format numerik menggunakan metode target encoding. Model Naïve Bayes diterapkan untuk mengklasifikasikan hasil pertandingan menjadi "Menang" atau "Kalah". Evaluasi model dilakukan dengan confusion matrix, yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 71,79%, precision 62,50%, recall 66,67%, dan F1-score 64,52%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komposisi agent yang lebih seimbang dalam hal role (duelist, initiator, sentinel, controller) memiliki peluang menang lebih besar dibandingkan dengan tim yang hanya berfokus pada satu atau dua role saja. Temuan ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pemain Valorant dalam menyusun strategi pemilihan agent serta menambah referensi ilmiah terkait penerapan algoritma Naïve Bayes dalam game analytics.