Model Neural Network untuk Memprediksi Tingkat Kemenangan Berdasarkan Draft Pick Mobile Legends - Hamir, Mun; Nurtantio Andono, Pulung (CV Infinite Corporation, 2025)
Banyak tim dalam permainan Mobile Legends menghadapi tantangan dalam menentukan kombinasi hero yang optimal selama fase draft pick, sehingga strategi pemilihan hero yang kurang tepat sering kali menjadi penyebab utama kekalahan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kemenangan dalam permainan Mobile Legends berdasarkan draft pick yang dipilih oleh masing-masing tim dengan memanfaatkan model Neural Network. Data penelitian dikumpulkan dari 500 pertandingan profesional dan kasual dengan fitur yang mencakup draft pick, peran hero, sinergi tim, counter-pick, dan hasil pertandingan. Model Neural Network dibangun dengan tiga hidden layer (128-64-32 neuron) menggunakan fungsi aktivasi ReLU dan binary cross-entropy loss, serta dilatih menggunakan TensorFlow dan Keras untuk mencapai performa prediksi yang optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi prediksi sebesar 85%, dengan kombinasi hero yang memiliki sinergi kuat dan strategi counter-pick efektif dapat meningkatkan peluang kemenangan hingga 20% dibandingkan tim yang tidak memperhatikan aspek tersebut. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi penting dalam pengembangan strategi drafting yang optimal di dunia esports, membantu tim dalam pengambilan keputusan selama fase draft pick, serta meningkatkan peluang kemenangan secara signifikan dalam permainan Mobile Legends.