ANALISIS PENGARUH STATISTIK PEMAIN TERHADAP AVERAGE COMBAT SCORE (ACS) PADA PERFORMA PEMAIN PROFESIONAL VALORANT MENGGUNAKAN ALGORITMA GRADIENT BOOSTING

• FARIZ RIFKY BERLIANO
• 2026

---

Penilaian performa pemain profesional dalam permainan Valorant umumnya menggunakan Average Combat Score (ACS) sebagai indikator utama. Namun, masih terdapat kesulitan dalam mengidentifikasi statistik performa yang paling berpengaruh terhadap nilai ACS secara objektif, serta keterbatasan penelitian yang mengkajinya menggunakan pendekatan machine learning. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh statistik performa pemain profesional Valorant terhadap ACS dengan mengidentifikasi variabel dominan menggunakan algoritma Gradient Boosting. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan dataset publik yang terdiri dari 161 data pemain profesional dari turnamen Valorant Champions 2024 dan Valorant Champions 2025. ACS digunakan sebagai variabel terikat, sedangkan variabel bebas meliputi ADR, KPR, APR, FKPR, HS%, dan CL%. Tahapan penelitian mencakup pengumpulan data, preprocessing data, exploratory data analysis, feature selection, serta pemodelan Gradient Boosting. Hasil penelitian menunjukkan kinerja model yang baik dengan nilai MAE sebesar 4.167, RMSE sebesar 5.203, dan R² sebesar 0.969. Analisis feature importance menunjukkan bahwa ADR dan KPR merupakan variabel paling berpengaruh terhadap ACS, sehingga kontribusi damage dan kill menjadi faktor utama dalam evaluasi performa pemain profesional Valorant.

• Valorant
• Average Combat Score
• Statistik Pemain
• Gradient Boosting

https://repository.bsi.ac.id/repo/81685/ANALISIS-PENGARUH-STATISTIK-PEMAIN-TERHADAP-AVERAGE-COMBAT-SCORE-(ACS)-PADA-PERFORMA-PEMAIN-PROFESIONAL-VALORANT-MENGGUNAKAN-ALGORITMA-GRADIENT-BOOSTING
File full-text dikunci.