KLASIFIKASI PEMILIHAN TIPE HERO MOBILE LEGENDS TERHADAP MINAT PEMAIN MENGGUNAKAN ALGORIMA NAIVE BAYES STUDI KASUS: KOMUNITAS GAME MOBILE LEGENDS KOTA CIREBON

Abstract

Game Mobile Legends adalah game mobile bertema moba (Multiplayer Online Battle Arena) paling popular saat ini, khususnya dikalangan remaja Kota Cirebon. Fokus permasalahan yang diteliti dalam skripsi ini adalah belum adanya klasifikasi data pemilihan tipe hero mobile legends terhadap minat pemain, Pendataan terkait data kuisioner yang diperoleh dari pembagian kuisioner secara online (melalui Google Form), dicatat secara manual menggunakan Microsoft Excel. Identifikasi data kuisioner yang dilakukan secara manual menyebabkan sering terjadinya ketidakakuratan data yang akan menyita waktu. Metode algoritma Naïve Bayes menunjukkan akurasi dan kecepatan yang tinggi ketika diterapkan pada database, Metode ini dikenal memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam perhitungan sederhana. Dari permasalahan tersebut perlu dilakukannya penerapan data mining untuk melakukan analisa prediksi. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui kemampuan algoritma Naive Bayes serta mengetahui nilai akurasi, recall, presisi, terbaik dari hasil analisa prediksi terhadap data kuisioner dengan membuat model prediksi menggunakan algortima Naive Bayes. Hasil dari prediksi Nama/Hero yang sering digunakan pada dataset kuisioner dengan menggunakan algoritma Naive Bayes pada pengujian confusion matrix ini memperoleh nilai akurasi 40,00%, nilai recall 71.43% dan nilai precision 100.00%.