Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal SINTA 2

Analisis Peran Atlet Dota 2 Dengan Algoritma Random Forest

Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi · Vol. 4 No. 1 (2024) · pp. 107–115

DOI
10.51454/decode.v4i1.216
ISSN
2775-1813, 2775-2984
Published
2024-01-03
Publisher
Universitas Muhammadiyah Kendari
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Abstract

Dota 2 merupakan permainan action real time yang tergolong dalam game dengan genre strategi. Dalam Dota 2, para pemain dibagi menjadi 2 tim, yaitu, radiant dan dire untuk melawan satu sama lain. Setiap tim terdiri dari lima pemain, dengan peran masing-masing yang telah dipilih sebelumnya, salah satu cara dalam mengidentifikasi pemain berdasarkan keahliannya adalah dengan melakukan prediksi peran berdasarkan hasil statistik permainan sebelumnya. Untuk memprediksi kesesuaian pemain terhadap perannya, kami menggunakan Random Forest sebagai classifier dalam algoritma. Penelitian ini bertujuan menyortir pemain terhadap peran yang sesuai dengan permainannya. Metode random forest digunakan sebagai model prediksi yang meraih hasil akurasi sebesar 86,89%. Adapun penggunaan Confusion Matrix yang berfungsi untuk mengevaluasi teknik kategorisasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan teknik Random Forest dapat menentukan peran yang sesuai bagi setiap pemain. Hasil tersebut dapat digunakan oleh perusahaan dan pelatih untuk melakukan prediksi terhadap peran yang sesuai dengan kualitas pemain tersebut.

Collaboration network of the authors

8 authors · 8 co-authorship links · 2 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Pradita
  • University of Indonesia
  • Sebelas Maret University
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Alvin JonathanUniversitas Pradita1
Darryl NathanaelUniversitas Pradita1
Herman WidjajaUniversitas Pradita1
Nanda PerdanaUniversitas Pradita1
H. R. SanabilaUniversity of Indonesia1
Denis Eka CahyaniSebelas Maret University1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

This record comes from Crossref (what the publisher deposited), because the journal's own OAI-PMH endpoint could not be harvested.

Metadata source: Crossref API (cadangan, berdasarkan ISSN) https://api.crossref.org/journals/2775-1813/works, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Metadata as oai_dc, converted from Crossref
<oai_dc:dc xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/"><dc:title>Analisis Peran Atlet Dota 2 Dengan Algoritma Random Forest</dc:title><dc:creator>Dicky Huang</dc:creator><dc:creator>Ito Wasito</dc:creator><dc:description>&lt;jats:p&gt;Dota 2 merupakan permainan action real time yang tergolong dalam game dengan genre strategi. Dalam Dota 2, para pemain dibagi menjadi 2 tim, yaitu, radiant dan dire untuk melawan satu sama lain. Setiap tim terdiri dari lima pemain, dengan peran masing-masing yang telah dipilih sebelumnya, salah satu cara dalam mengidentifikasi pemain berdasarkan keahliannya adalah dengan melakukan prediksi peran berdasarkan hasil statistik permainan sebelumnya. Untuk memprediksi kesesuaian pemain terhadap perannya, kami menggunakan Random Forest sebagai classifier dalam algoritma. Penelitian ini bertujuan menyortir pemain terhadap peran yang sesuai dengan permainannya. Metode random forest digunakan sebagai model prediksi yang meraih hasil akurasi sebesar 86,89%. Adapun penggunaan Confusion Matrix yang berfungsi untuk mengevaluasi teknik kategorisasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan teknik Random Forest dapat menentukan peran yang sesuai bagi setiap pemain. Hasil tersebut dapat digunakan oleh perusahaan dan pelatih untuk melakukan prediksi terhadap peran yang sesuai dengan kualitas pemain tersebut.&lt;/jats:p&gt;</dc:description><dc:publisher>Universitas Muhammadiyah Kendari</dc:publisher><dc:date>2024-01-03</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://doi.org/10.51454/decode.v4i1.216</dc:identifier><dc:identifier>10.51454/decode.v4i1.216</dc:identifier><dc:source>Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi; Vol 4 No 1 (2024); 107-115</dc:source><dc:source>2775-1813</dc:source><dc:source>2775-2984</dc:source><dc:relation>https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode/article/download/216/115</dc:relation><dc:rights>https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/</dc:rights></oai_dc:dc>