Logistic Regression Dengan Multi-Swarm Optimization Untuk Memprediksi Kemenangan Dalam Permainan Dota 2
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Komputer Indonesia
Author
Hadiyanto, Raden Hasbie Finno
Subject
004_Data Processing & Computer Science
Datestamp
2019-11-04 02:12:29
Abstract :
Defend of The Ancients 2 atau DOTA 2 adalah sebuah permainan dimana permainan terdiri dari 2 tim, yaitu DIRE dan RADIANT yang masing-masing beranggotakan 5 orang pemain. Dalam permainan ini, kemenangan ditentukan oleh tim mana yang lebih dulu dapat menghancurkan ancient lawan. Terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi hasil akhir dari permainan, salah satunya adalah gaya bermain tim. Faktor tersebut dapat dijadikan sebagai acuan untuk memprediksi tim mana yang akan memenangkan permainan. Untuk melakukan prediksi, dalam penelitian ini digunakan metode Logistic Regression. Sebelum prediksi dilakukan, terlebih dahulu akan dilakukan pencarian solusi optimal berupa bobot terbaik yang akan digunakan dalam perhitungan Logistic Regression. Untuk mendapatkan solusi optimal tersebut, dalam penelitian ini digunakan metode Multi-Swarm Optimization. Dengan mengkombinasikan kedua metode tersebut, solusi yang optimal diperoleh dengan menggunakan 3 swarm, 15 partikel, 40 iterasi, batas ruang pencarian (-10,10), dan batas kecepatan partikel (-1,1), dimana tingkat akurasi yang dihasilkan sangat baik, yaitu sebesar 95,76% untuk tingkat akurasi terendah dan 97,51% untuk tingkat akurasi tertinggi. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode yang digunakan dapat menghasilkan solusi yang optimal.
Defend of The Ancients 2 atau DOTA 2 adalah sebuah permainan dimana permainan terdiri dari 2 tim, yaitu DIRE dan RADIANT yang masing-masing beranggotakan 5 orang pemain. Dalam permainan ini, kemenangan ditentukan oleh tim mana yang lebih dulu dapat menghancurkan ancient lawan. Terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi hasil akhir dari permainan, salah satunya adalah gaya bermain tim. Faktor tersebut dapat dijadikan sebagai acuan untuk memprediksi tim mana yang akan memenangkan permainan. Untuk melakukan prediksi, dalam penelitian ini digunakan metode Logistic Regression. Sebelum prediksi dilakukan, terlebih dahulu akan dilakukan pencarian solusi optimal berupa bobot terbaik yang akan digunakan dalam perhitungan Logistic Regression. Untuk mendapatkan solusi optimal tersebut, dalam penelitian ini digunakan metode Multi-Swarm Optimization. Dengan mengkombinasikan kedua metode tersebut, solusi yang optimal diperoleh dengan menggunakan 3 swarm, 15 partikel, 40 iterasi, batas ruang pencarian (-10,10), dan batas kecepatan partikel (-1,1), dimana tingkat akurasi yang dihasilkan sangat baik, yaitu sebesar 95,76% untuk tingkat akurasi terendah dan 97,51% untuk tingkat akurasi tertinggi. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode yang digunakan dapat menghasilkan solusi yang optimal.
File :
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_COVER.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_BAB 5.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_DAFTAR PUSTAKA.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_JURNAL DALAM BAHASA INDONESIA.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_JURNAL DALAM BAHASA INGGRIS.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_BIODATA.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_SURAT KETERANGAN ORISINALITAS.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_KATA PENGANTAR.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_DAFTAR ISI.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_BAB 1.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_BAB 2.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_BAB 3.pdf
UNIKOM_Raden Hasbie Finno Hadiyanto_BAB 4.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
