Abstract:Abstract: Twitter occupies the top position of the most popular social media platform in Indonesia. Police and other related issues were the subject of much discussion. The aim of this research is to analyze public sentiment…
ment towards the National Police Agency using Twitter with the support vector machine method. The research started by crawling Twitter data. The data contains a total of 6,925 entries for three keywords. Next, we move on to the preprocessing stage consisting of (cleaning, case folding, tokenization, and filtering). Next is the tf-idf feature extraction stage, finally the classification and evaluation stage. The results of manual data inspection (73:27) showed accuracy of 70.66%, precision of 70.68%, and recall of 99.76%. Testing the second data (82:18), found accuracy 86%, precision 86.21%, recall 99.71%. The results of manual data checking (82:18) showed accuracy of 70.66%, precision of 70.68%, recall of 99.76%. Testing the second data (82:18), found accuracy 86%, precision 86.21%, recall 99.71%. From the data system testing results (80:20), accuracy was 87.55%, positive precision 87.53%, negative precision 88.24%, positive recall 99.48%, and negative recall. the rate is 99.48.% – The result is 21.43%. Data testing results (60:40) showed accuracy of 86.89%, positive precision of 86.84%, negative precision of 88.46%, positive recall of 99.61%, and negative recall of 16.43%. Single test data validation system (80:20), accuracy 87.55, overall test cross validation system (k fold 5 accuracy) 86.673%.
Keywords: data mining;police agencies;support vector machines
Abstrak: Twitter menduduki posisi teratas platform media sosial terpopuler di Indonesia. Polisi dan masalah terkait lainnya menjadi pokok bahasan banyak pembicaraan. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap Badan Kepolisian Nasional menggunakan Twitter dengan metode support vector machine. Penelitian dimulai dengan crawling data Twitter. Data memuat total 6.925 entri dari tiga kata kunci. Selanjutnya beralih ke tahap preprocessing terdiri dari (pembersihan, pelipatan kasus, tokenisasi, dan pemfilteran). Selanjutnya tahap ekstraksi fitur tf-idf, terakhir tahap klasifikasi dan evaluasi. Hasil pemeriksaan data manual (73:27) menunjukkan akurasi 70,66%, presisi 70,68%, dan recall 99,76%. Menguji data kedua (82:18), menemukan akurasi 86%, presisi 86,21%, recall 99,71%. Hasil pemeriksaan data secara manual (82:18) menunjukkan akurasi 70,66%, presisi 70,68%, recall 99,76%. Menguji data kedua (82:18), menemukan akurasi 86%, presisi 86,21%, recall 99,71%. Dari hasil pengujian sistem data (80:20), akurasi 87,55%, presisi positif 87,53%, presisi negatif 88,24%, recall positif 99,48%, dan recall negatif. tarifnya adalah 99,48.% – Hasilnya 21,43%. Hasil pengujian data (60:40) menunjukkan akurasi 86,89%, presisi positif 86,84%, presisi negatif 88,46%, recall positif 99,61%, dan recall negatif 16,43%. Uji tunggal sistem validasi data (80:20), akurasi 87,55, uji keseluruhan sistem validasi silang (akurasi k fold 5) 86,673%.
Kata Kunci: data mining;instansi kepolisian;mesin vektor pendukung
Abstract:Abstract: Based on the era of globalization people in East Kotawaringin almost all people have used social media, for example, as a personal post some use it to see the promotion of beauty products fashion, and others. The…
he KOTIM community has many who use social media, especially the Young Generation Z who have often used to buy products on social media, for example, Instagram, TikTok, and Facebook. This study will be made using the TOPSIS method for ranking to know which social media is often used by consumers. The researcher also made a questionnaire with Google form that will be tested for the validity or not of the data obtained using SPSS. The object of research is made in East Kotawaringin. The purpose of this study was to determine which social media is often used by the public to purchase decisions in the Kotim Regency. The result of the calculation using the TOPSIS method the social media platform with the highest rating is considered the best choice for decision-making, in this case, TikTok with a rating value of 1. It can be concluded that the social media platform that is widely used by KOTIM residents to make decisions is TikTok.
Keywords: buying decision; social media; TOPSIS
Abstract: Berdasarkan era globalisasi bahwa masyarakat di Kotawaringin Timur hampir seluruh masyarakat telah menggunakan media sosial, contohnya sebagai postingan pribadi ada juga yang menggunakan sebagai melihat promosi produk kecantikan dan fasion dan lainnya. Karena masyarakat KOTIM sudah banyak yang menggunakan media sosial apalagi para anak muda generasi z yang sudah sering menggunakan untuk membeli produk pada media sosial contohnya media sosial instagram, TikTok, dan juga facebook. Pada penelitian ini akan dibuat menggunakan metode TOPSIS untuk perangkingan agar mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh konsumen. Peneliti juga membuat kuisoner dengan google form yang akan diuji valid atau tidak nya data yang didapat dengan menggunakan SPSS. Objek penelitian yang dibuat berada di Kotawaringin Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh masyarakat terhadap keputusan pemebelian pada wilayah kabupaten KOTIM. Hasil dari perhitungan menggunakan metode TOPSIS platform media sosial dengan peringkat tertinggi dianggap sebagai pilihan terbaik untuk pengambilan keputusan, dalam kasus ini adalah TikTok dengan peringkat nilai 1. Dapat disimpulkan bahwa platform media sosial yang banyak digunakan oleh penduduk KOTIM untuk mengambil keputusan adalah TikTok.
Keywords: keputusan pembelian; media sosial; TOPSIS
Abstract:Abstract: Basically, this region experiences growth every year. The negative impact of uncontrolled population growth will cause social inequality and poverty and affect the progress and prosperity of the region. Judging…
from the number of residents registered with the Population and Civil Registration Service, Siantar Martoba District has a fairly high population growth rate, so it is necessary to predict the future population. In making a prediction, a good method is needed to solve a problem. In this research, a backpropagation algorithm was used using five architectures, namely architecture 4-71-1, 4-31-1, 4-16-1, 4-72-1, 4-83-1. From the results of tests carried out using data on the population of Siantar Martoba, the best architecture was obtained, namely architecture 4-31-1 with a mean squared error for training of 0.00009960 and a mean squared error for testing of 0.000099957 and obtained an epoch of 14012 iterations with a time of 01 minutes 40 seconds. It was concluded that this method can predict the population of Siantar Martoba in the future using Matlab R2011a, thus obtaining a population of Siantar Martoba of 36470 people.
Keywords: architecture; backpropagation; pematangsiantar; population; welfare
Abstrak: Pada dasarnya, wilayah ini mengalami pertumbuhan setiap tahunnya. Dampak negatif pertumbuhan penduduk yang tidak terkendali akan menyebabkan kesenjangan sosial dan kemiskinan dan mempengaruhi kemajuan, kesejahteraan daerah tersebut. Dilihat dari jumlah penduduk yang terdaftar pada Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kecamatan siantar martoba mempunyai laju pertumbuhan penduduk yang cukup tinggi, sehingga perlu dilakukan prediksi jumlah penduduk masa depan. Dalam melakukan sebuah prediksi dibutuhkan sebuah metode yang baik dalam menyelesaikan sebuah permasalahan, dalam penelitian ini digunakan algoritma backpropagation dengan menggunakan lima arsitektur yaitu arsitektur 4-71-1, 4-31-1, 4-16-1, 4-72-1, 4-83-1. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan data jumlah penduduk siantar martoba diperoleh arsitektur terbaik yaitu arsitektur 4-31-1 dengan nilai mean squared error pelatihan 0.00009960 dan mean squared error pengujian 0.000099957 dan memperoleh epoch 14012 iterations dengan waktu 01 menit 40 detik. Disimpulkan bahwa metode ini dapat memprediksi jumlah penduduk Siantar Martoba di masa depan dengan menggunakan Matlab R2011a, sehingga memperoleh jumlah penduduk siantar martoba sebanyak 36470 Jiwa.
Kata kunci: arsitektur; backpropagation; pematangsiantar; kependudukan; kesejahteraan
Abstract:Abstract: Indonesia is included in the category of developing countries and is a country with a relatively large population. According to data from the Pematang Siantar City Population and Civil Registration Service, West…
t Siantar District is one of the sub-districts in Pematang Siantar City whose population continues to increase and this will lead to an increase in poverty and unemployment rates. To overcome the above problems, a method is needed to analyze the population growth of West Siantar, one of which is using the Backpropagation method. This research will use training data starting from 2017-2021 and test data from 2018-2022. The results carried out using MATLAB R2011a software show the best architecture 4-19-1 with an accuracy of 100 with an MSE number of 0.00010031375 and an epoch value of 124777. Based on the research carried out, the population of West Siantar in the next year is 86067 people. It is concluded that backpropagation can be used as a method that makes it easier to search for predictions and the level of accuracy obtained depends on the architecture used.
Keywords: Birth; Growth; Matlab; Predictions; Resident
Abstrak: Indonesia termasuk dalam kategori negara berkembang dan merupakan negara dengan jumlah penduduk yang relatif besar. Menurut data Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kota Pematang Siantar, Kecamatan Siantar Barat merupakan salah satu kecamatan di Kota Pematang Siantar yang jumlah penduduknya terus meningkat dan hal ini akan berdampak pada peningkatan angka kemiskinan dan pengangguran. Untuk mengatasi permasalahan diatas diperlukan suatu metode untuk menganalisis pertumbuhan penduduk Siantar Barat, salah satunya adalah dengan menggunakan metode Backpropagation. Penelitian ini akan menggunakan data latih mulai tahun 2017-2021 dan data uji 2018-2022. Hasil yang dilakukan dengan menggunakan software MATLAB R2011a menunjukkan arsitektur terbaik 4-19-1 dengan akurasi 100 dengan angka MSE 0.00010031375 dan nilai epoch 124777. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, populasi Siantar Barat di tahun berikutnya sebanyak 86067 orang. Disimpulkan bahwa backpropagation dapat digunakan sebagai metode yang memudahkan pencarian prediksi dan tingkat akurasi yang diperoleh tergantung pada arsitektur yang digunakan.
Keywords: Kelahiran; Matlab; Pertumbuhan; Penduduk; Prediksi
Abstract:Abstract: Population is a group of people who live or settle in an area for six months or more. Increasing the population in an area results in more problems being faced by the area such as high unemployment rates, poverty…
ty and food shortages which result in hunger. BPS Asahan Regency records that there is an increase in population every year. Asahan Regency BPS cannot predict population growth in the following year, so an application is needed to predict population growth. The purpose of this study is to predict population growth in Asahan Regency in the following year based on previous data using the concept of data mining. By applying data mining using multiple linear regression methods can be used to calculate population growth estimates based on previous data. This quantitative research used population data of Asahan Regency from 2016 to 2022. From the calculation of the multiple linear regression model using data from the previous five years, the estimated population growth of Asahan for 2023 was 824,617 people and the process of estimating the population became more systematic and calculated. well with this population estimation system and the process of storing data becomes easier and does not require a lot of paper to print and save.
Keywords: Application; Data Mining; Multiple Linear Regression
Abstrak: Penduduk merupakan sekumpulan orang yang tinggal atau menetap pada suatu wilayah selama enam bulan atau lebih. Bertambahnya jumlah penduduk pada suatu daerah mengakibatkan semakin banyak pula persoalan yang di hadapi oleh daerah tersebut seperti tingkat pengangguran yang tinggi, kemiskinan dan kekurangan pangan yang mengakibatkan kelaparan. BPS Kabupaten Asahan mencatat terjadi adanya pertambahan penduduk pada setiap tahunnya. BPS Kabupaten Asahan tidak dapat memprediksi pertumbuhan penduduk pada tahun berikutnya sehingga dibutuhkan suatu aplikasi untuk memprediksi pertambahan penduduk tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi pertumbuhan penduduk Kabupaten Asahan pada tahun berikutnya berdasarkan data sebelumnya menggunakan konsep data mining. Dengan menerapkan data mining menggunakan metode regresi linier berganda dapat digunakan untuk menghitung estimasi pertumbuhan penduduk berdasarkan data sebelumnya. Penelitian yang dilakukan secara kuantitatif ini menggunakan data penduduk Kabupaten Asahan dari tahun 2016 sampai tahun 2022. Dari perhitungan model regresi linier berganda menggunakan data lima tahun sebelumnya didapat estimasi pertumbuhan penduduk Asahan untuk tahun 2023 sebesar 824.617 jiwa dan proses estimasi jumlah penduduk menjadi lebih sistematis dan terkalkulasi dengan baik dengan adanya sistem estimasi jumlah penduduk ini dan proses penyimpanan data menjadi lebih mudah dan tidak memerlukan banyak kertas untuk di cetak dan di simpan.
Kata kunci: Aplikasi; Data Mining; Regresi Linier Berganda
Abstract:Abstract: Population growth in some regions such as Asia is still high, especially in the number of births in children. Indonesia is one of the many countries whose birth rate growth is still high. With this high birth rate,…
ate, it will cause problems for the region such as the problem of uncontrolled population growth if the birth rate continues to be high in addition to the social and economic impact of the region. To reduce the birth rate, the government created a family planning program to minimize the high birth rate. In birth control with this birth control program, contraceptive devices and drugs (ALOKON) are used as a prevention of pregnancy. This is intended to determine the level of allocone use in family planning patients in the outpatient unit and recap reports of birth control patients in the outpatient unit. In addition, the era of digitalization of technology utilization with information systems that have been increasingly developed and advanced, especially in the health sector. The system development method used in this journal is the waterfall method which consists of analysis, system design, implementation, unit testing, and maintenance. The results obtained are in the form of developing implementation results from the design made into a family planning information system in the outpatient unit. This research was made to develop an existing information system and can assist medical record officers in processing data and reports more effectively and efficiently.
Keywords: alokon; growth of birth rate; information system; kb
Abstrak: Pertumbuhan penduduk dibeberapa wilayah seperti di Asia masih tinggi terutama pada angka kelahiran pada anak. Indonesia merupakan salah satu dari sekian banyak negara yang pertumbuhan angka kelahirannya masih tinggi. Dengan tingginya angka pertumbuhan kelahiran ini akan menimbulkan masalah bagi wilayah itu seperti permasalahan pertumbuhan penduduk yang tidak terkendali jika angka kelahiran terus tinggi selain itu berdampak pada kehidupan social dan ekonomi wilayah itu. Untuk menekan angka kelahiran pemerintah membuat program KB (Keluarga Berencana) dalam meminimalisir angka kelahiran yang tinggi. Dalam pengendalian kelahiran dengan program KB ini digunakan alat dan obat kontrasepsi (ALOKON) sebagai pencegah kehamilan. Hal ini ditujukan untuk mengetahui tingkat pemakaian alokon pada pasien KB di unit rawat jalan serta rekapan laporan pasien KB di unit rawat jalan tersebut. Selain itu era digitalisasi pemanfaatan teknologi dengan sistem informasi yang sudah semakin berkembang dan maju, terutama pada bidang Kesehatan. Metode pengembangan sistem yang digunakna pada jurnal ini adalah metode waterfall yang terdiri dari analisis, perancangan system, implementasi, pengujian unit, dan pemeliharaan. Hasil yang diperoleh berupa pengembangan hasil implementasi dari perancangan yang dibuat menjadi system informasi KB di unit rawat jalan. Penelitian ini dibuat untuk mengembangkan system informasi yang telah ada serta dapat membantu petugas rekam medis dalam pengolahan data dan laporan yang lebih efektif dan efisien.
Kata kunci: alokon; kb; pertumbuhan angka kelahiran; sistem informasi
Abstract:Abstract: The Central Bureau of Statistics is a government agency that serves the public in providing accurate statistical data. Central Bureau of Statistics Every year the Central Bureau of Statistics accepts new partners.…
rs. Partners who do data processing that has been done on data in the field. In this case, the acceptance of new partner candidates is quite often held to carry out survey and population census activities. The partner acceptance process is less effective because it still uses the manual method, namely the approach between existing partners. So we need a decision support system that can help election performance to be more effective. The basic concept of the Simple Addictive Weighting method is to find a weighted sum of performance ratings for each alternative on all criteria or attributes. The purpose of this research is to build and design a data processing application for prospective new partners at the Central Bureau of Statistics of the Asahan district to get an assessment according to the specified criteria. The results of the research conducted produced the best alternative decision, namely Ruslan Efendi with a score of 0.975 and Yenni Yulistina with a value of 0.95. based on these results can assist the Central Bureau of Statistics in determining the assessment of potential new partners so that they can provide a reference in decision making. In accordance with the criteria required by the Central Bureau of Statistics.
Keywords: decision support support system; simple addictive weighting; prospective partners; information systems.
Abstrak: Badan Pusat Statistik merupakan salah satu instansi pemerintah yang melayani masyarakat dalam menyediakan data statistik yang akurat. Badan Pusat Statistik Setiap tahunnya Badan Pusat Statistik menerima mitra baru. Mitra yang melakukan pengolahan data yang sudah dilakukan pada data dilapangan.. Dalam hal ini, penerimaan calon mitra baru cukup sering diadakan untuk menjalankan kegiatan survei dan sensus penduduk. Proses penerimaan mitra ini kurang efektif karena masih menggunakan cara manual, yaitu dan pendekatan antara mitra yang sudah ada sebelumnya. Sehingga dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu kinerja pemilihan menjadi lebih efektif. Konsep dasar dari metode Simple Addictive Weighting mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja untuk setiap alternative pada semua kriteria atau atribut. Tujuan penelitian ini dapat membangun dan merancang sebuah aplikasi pengolahan data calon mitra baru di Badan Pusat Statistik kabupaten Asahan yang tepat untuk mendapatkan penilaian yang sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Hasil dari penelitian yang dilakukan menghasilkan sebuah keputusan alternatif terbaik yaitu Ruslan efendi dengan nilai 0.975 serta Yenni Yulistina dengan nilai 0.95. berdasarkan hasil tersebut dapat membantu pihak Badan Pusat Statistik dalam menentukan penilaian calon mitra baru sehingga dapat memberikan acuan dalam pengambilan keputusan. Sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan oleh pihak Badan Pusat Statistik.
Kata kunci : sistem pendukung pendukung keputusan; simple addictiv weighting; calon mitra; sistem informasi.
Abstract:Abstract: Utilization of IT can provide services to the community, encourage convenience in public services at a more affordable cost and performance efficiency. IT governance that includes leadership, organizational structure,…
ucture, and processes in its management ensures that IT is utilized as optimally as possible to meet current and future needs of the organization. The Population and Civil Registration Office of Kubu Raya Regency utilizes IT in carrying out public service activities using the SIPEMUDA Application. An information system audit is needed to improve system performance. In this study, using the Control Objective for Information and Related Technology (COBIT 2019) to determine whether the organization's needs have been supported by management and the Information Technology Infrastructure Library (ITIL 4) domain service management to determine suggestions for improvement. Capability level assessment in this study using COBIT Performance Management. The results of the capability assessment are that there are 6 processes reaching level 1, 33 processes reaching level 2, 28 processes reaching level 3, 18 processes reaching level 4, 7 processes reaching level 5 while the level that does not meet the capabilities is 19 processes. Furthermore, the results of process recommendations that do not meet the capabilities are prioritized using the Action Priority Matrix.
Keywords: action priority matrix, cobit 2019, cobit performance management, itil 4, public service
Abstrak: Pemanfaatan TI dapat memberikan pelayanan kepada masyarakat, mendorong kemudahan dalam pelayanan publik dengan biaya yang lebih terjangkau dan efisiensi kinerja. Tata kelola TI yang mencakup kepemimpinan, struktur organisasi, dan proses, dalam pengelolaannya untuk memastikan bahwa TI dimanfaatkan seoptimal mungkin memenuhi kebutuhan organisasi saat ini dan yang akan datang. Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Kubu Raya memanfaatkan TI dalam melaksanakan kegiatan pelayanan publik menggunakan Aplikasi SIPEMUDA. Audit sistem informasi diperlukan untuk meningkatkan kinerja sistem. Dalam penelitian ini, menggunakan Control Objective for Information and Related Technology (COBIT 2019) menentukan apakah kebutuhan organisasi sudah didukung oleh pengelolaan serta Information Technology Infrastructure Library (ITIL 4) domain service management untuk menentukan saran perbaikan. Penilaian level kapabilitas pada penelitian ini menggunakan COBIT Performance Management. Hasil penilaian kapabilitas yaitu terdapat 6 proses mencapai level 1, 33 proses mencapai level 2, 28 proses mencapai level 3, 18 proses mencapai level 4, 7 proses mencapai level 5 sedangkan level yang tidak memenuhi kapabilitas yaitu 19 proses untuk diberikan rekomendasi. Selanjutnya hasil rekomendasi proses tersebut diprioritaskan menggunakan Action Priority Matrix.
Kata kunci: action priority matrix, cobit 2019, cobit performance management, itil 4, pelayanan publik.
Abstract:Abstract: One example of the application of the use of information technology in public services is the use of SAHAJA ONLINE. SAHAJA ONLINE is a mobile-based application whose function is for the needs of Kediri Regency…
population document services with the aim of making it easier for the public to manage population documents and break down queues at the Kediri Regency Dispendukcapil office. There were several complaints that were felt by users, namely that there was information on the option selection feature in the moving certificate service which was difficult to understand and when resetting an account they were required to come directly to the Kediri Regency Dispendukcapil office. Despite these problems, people still use SAHAJA ONLINE in submitting population documents. With the conditions in the field, it certainly affects the acceptance of SAHAJA ONLINE. The purpose of this study was to find out what factors affect the acceptance of the SAHAJA ONLINE application at the Kediri Regency Civil and Civil Registration Office using the Technology Acceptance Model (TAM). The sample in this study were 365 SAHAJA ONLINE users. Data collected through questionnaires were analyzed using SmartPLS version 3.3.9. Based on the research results of the 10 hypotheses proposed, there are 9 accepted hypotheses. So that Information Quality, Complexity, Perceived Usefulness, Attitude Toward Using, Behavioral Intention to Use, and Actual Usage are acceptance factors of SAHAJA ONLINE.
Keywords: SAHAJA ONLINE; SmartPLS; TAM
Abstrak: Salah satu contoh penerapan pemanfaatan teknologi informasi dalam pelayanan publik yaitu penggunaan SAHAJA ONLINE. SAHAJA ONLINE adalah aplikasi berbasis mobile yang fungsinya untuk kebutuhan layanan dokumen kependudukan Kabupaten Kediri dengan tujuan untuk mempermudah masyarakat dalam mengurus dokumen kependudukan dan mengurai antrian di kantor Dispendukcapil Kabupaten Kediri. Ditemukan beberapa keluhan yang dirasakan oleh para pengguna yaitu terdapat informasi pada fitur pemilihan opsi dalam layanan surat keterangan pindah yang sulit dimengerti dan saat melakukan reset akun yang diharuskan datang langsung ke kantor Dispendukcapil Kabupaten Kediri. Meskipun terdapat permasalahan tersebut, masyarakat masih tetap menggunakan SAHAJA ONLINE dalam melakukan pengajuan dokumen kependudukan. Dengan adanya kondisi dilapangan tersebut tentunya berpengaruh terhadap penerimaan SAHAJA ONLINE. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan aplikasi SAHAJA ONLINE Dispendukcapil Kabupaten Kediri menggunakan Technology Acceptance Model (TAM). Sampel dalam penelitian ini adalah 365 pengguna SAHAJA ONLINE. Data yang dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner dianalisis menggunakan SmartPLS versi 3.3.9. Berdasarkan hasil penelitian dari 10 hipotesis yang diajukan, terdapat 9 hipotesis diterima. Sehingga Information Quality, Complexity, Perceived Usefulness, Attitude Toward Using, Behavioral Intention to Use, dan Actual Usage merupakan faktor penerimaan dari SAHAJA ONLINE.
Kata kunci: SAHAJA ONLINE; SmartPLS; TAM
Abstract:Abstract: A research institute explains that with 83.7 million people using the Internet, Indonesia is among the top 20 internet users globally. Various individual or group activities require an internet network, one of…
which is playing games, for developments in the gaming sector, especially the MOBA (Massive Online Battle Arena) genre game, is being hotly discussed. There are various kinds of MOBA genre games, one of which is the Mobile Legends game. Many E-Sport Mobile Legends teams, especially in Asia, make this phenomenon a business space to generate large profits. In this study, the researcher recommends a good machine learning algorithm to predict the outcome of Mobile Legends matches. Of the 600 match history data analyzed, this study recommends the Artificial Neural Network (ANN) and Random Forest (RF) algorithms as the right algorithms to predict the outcome of the match. Prediction results from each algorithm can reach 82% and 80% accuracy. These findings can help the E-sports analysis team build their match strategy.
Keywords: artificial neural networ; machine learning; mobile legend; prediction; random forest
Abstrak: Sebuah lembaga penelitian menjelaskan bahwa dengan 83,7 juta penduduk yang menggunakan Internet, Indonesia termasuk di dalam 20 besar pengguna internet secara global. Berbagai aktivitas individu atau kelompok membutuhkan jaringan internet, salah satunya adalah bermain game, untuk perkembangan pada sektor game khususnya game bergenre MOBA (Massive Online Battle Arena) sedang hangat diperbincangkan. Ada berbagai macam game bergenre MOBA, salah satunya game Mobile Legends. Banyak tim E-Sport Mobile Legends khususnya di asia menjadikan fenomena ini sebagai ruang bisnis untuk menghasilkan keuntungnya yang besar. Dalam penelitian ini, peneliti merekomendasikan algoritma pembelajaran mesin yang baik untuk memprediksi hasil pertandingan Mobile Legends. Dari 600 data riwayat pertandingan yang dianalisis, penelitian ini merekomendasikan algoritma Artificial Neural Network (ANN) dan Random Forest (RF) sebagai algoritma yang tepat untuk memprediksi hasil pertandingan. Hasil prediksi dari masing-masing algoritma dapat mencapai 82% dan akurasi 80%. Temuan ini dapat membantu tim analisis E-sports membangun strategi pertandingan mereka.
Kata kunci: artificial neural network; machine learning; mobile legend; prediksi; random forest