Setelah mewawancarai seorang teman yang bekerja di Tim Riot LoL Champion Balance yang secara konsisten membuat perubahan strategis untuk menyeimbangkan game dengan membaca dan menganalisis berbagai data, saya ingin membagikan beberapa kunci untuk memahami korelasi antara data dan keseimbangan champion kepada Anda semua, dari sudut pandang bersama seorang pemain harian League dan desainer game profesional.
Pertama-tama, mari kita definisikan keseimbangan game, win rate, pick rate, dan ban rate, lalu mendalami nuansa di antara konsep-konsep ini. Salah satu tujuan paling penting dari tim balance adalah agar para summoner bisa berhasil dengan champion mana pun. Saat Anda memilih champion Anda, secara ideal Anda tidak seharusnya bisa memprediksi sepenuhnya seberapa bagus champion tersebut bahkan sebelum game dimulai. Dalam kondisi yang berbeda, beberapa champion akan selalu lebih kuat daripada beberapa champion lainnya karena komposisi tim, strategi yang diterapkan, dan pilihan champion musuh. Semua ini adalah komponen paling krusial dari game League. Batas bawah yang ideal adalah pemain tidak boleh merasa terpaksa memilih champion tertentu hanya karena betapa sangat kuatnya champion tersebut.
Ada begitu banyak aspek berbeda yang perlu dipertimbangkan saat kita menilai dan mengategorikan seberapa kuat sebuah champion, tetapi pada akhirnya, semuanya bermuara pada seberapa cepat dan mudah untuk menghancurkan nexus, yaitu untuk meraih Victory. Champion yang berbeda mungkin berada pada kekuatan terbaiknya di tahap game yang berbeda: early, mid, atau late; beberapa champion mungkin lebih berguna saat team fight; beberapa champion mungkin bisa mendapatkan penta-kill lebih mudah dari skill tertentu atau wombo-combo; dan tentu saja, saat pemain memperoleh resource berbeda di map, champion juga akan mengeluarkan kekuatan yang berbeda. Definisi champion yang kuat tidak akan tetap sama sepanjang waktu. Dalam game ranked tertentu, itu tergantung pada definisi champion dan skill pemain. Sebagai contoh, Kog'Maw tidak dianggap kuat sepanjang waktu, tetapi dalam komposisi tim tertentu yang melakukan peel untuknya, Kog'Maw mampu melelehkan tim musuh dalam hitungan detik. Mirip dengan cara kita mendefinisikan kemampuan membunuh dan melarikan diri dari sebuah champion dengan K/DA, kami juga mempertimbangkan seberapa cepat dan mudah sebuah champion dapat membantu meruntuhkan tower dan nexus di akhir game.
Anda pasti pernah bertanya-tanya pada titik tertentu apa arti win rate, dan apakah game tidak seimbang ketika kita melihat win rate tidak tepat berada di angka 50%. Jika kita mendefinisikan akurasi mutlak dari pengukuran menggunakan seberapa kuat sebuah champion dipersepsikan, maka akurasi relatif dapat diwakili oleh win rate champion. Win rate adalah kemungkinan untuk memenangkan game ranked dalam ekosistem champion dan summoner saat ini. Data win rate terutama dikendalikan oleh dua faktor: kekuatan champion dan skill pemain. Keduanya tidak berada dalam hubungan linier murni dengan win rate. Campuran faktor non-linier dan hubungan kausal menunjukkan bahwa sebuah champion masih bisa seimbang tanpa harus memiliki win rate 50%. Sebagai contoh, win rate champion pada rotasi gratis mingguan mungkin terpengaruh secara negatif oleh pemain yang kurang pengalaman bermain. Menurut data resmi Riot, hanya porsi yang sangat kecil dari pemain Azir yang benar-benar telah menguasai champion ini. Oleh karena itu, win rate rata-rata di bawah 50% memang sudah diperkirakan. Sebaliknya, banyak pemain Heimerdinger yang benar-benar memainkannya dengan baik, dan oleh karena itu win rate secara alami berada di atas 50% seperti yang ditunjukkan oleh data.
Setelah mengetahui bagaimana win rate terpengaruh, tim balance harus didedikasikan untuk mempelajari dan mensimulasikan dampak perubahan game pada pemain dari semua rank. Namun bukan berarti mereka bisa membuat perubahan atau solusi universal untuk menyelesaikan semua masalah di berbagai rank. Pemain dari rank yang lebih tinggi lebih cenderung mempertimbangkan lebih banyak informasi game dan mengeksekusinya secara lebih akurat. Itulah alasan tim balance akan mengamati dan menganalisis data dari pemain rank tinggi secara cermat untuk memahami keseimbangan dan pola game secara memadai. Mereka percaya bahwa kunci menuju pengalaman bermain terbaik tersembunyi dalam data dari permainan tingkat tinggi meskipun tidak selalu 100% sempurna. Ini juga memotivasi pemain untuk meningkatkan champion mastery mereka. Mengambil Twisted Fate sebagai contoh, dia tidak semudah itu dimainkan seperti yang terlihat pada pandangan pertama, namun kami menemukannya sangat kuat dalam beberapa game jika pemain memiliki pemahaman yang lebih baik dan mastery yang lebih tinggi padanya. Saya percaya pemain bisa mendapatkan rasa kepuasan yang besar dari meningkatkan mastery sampai mereka benar-benar menguasai champion tersebut, dan pada saat yang sama, data win rate juga akan menjadi lebih akurat.
Kami berharap Anda telah mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang win rate sekarang. Mari kita beralih ke pick rate. Pick rate adalah kemungkinan bahwa sebuah champion akan dipilih dalam suatu game. Jika pemain hanya peduli tentang kemenangan, pick rate dapat ditafsirkan secara sederhana oleh win rate dengan pola pikir play-to-win. Padahal kenyataannya, banyak pemain lebih cenderung memilih champion yang lebih menarik bagi mereka karena mereka ingin menikmati game itu sendiri sama besarnya dengan kemenangan. Sebagai contoh, Ahri memiliki pick rate yang lebih tinggi daripada Urgot karena dia terlihat lebih menarik dan seru untuk dimainkan dari sudut pandang banyak pemain. Tim balance juga harus memberikan perhatian yang cukup pada keanekaragaman champion, yang secara efektif mengurangi situasi di mana sebuah champion dipilih di hampir setiap game, seperti Jinx. Aturan dasarnya adalah jangan pernah mengorbankan keseimbangan demi keanekaragaman, artinya mereka tidak boleh meng-buff champion hanya karena beberapa champion lebih populer di antara pemain atau memiliki lebih banyak Skins, dan sebaliknya.
Kita telah berbicara banyak tentang hubungan antara data dan balancing. Selain data dingin, masukan dari pemain juga sangat krusial menurut pendapat saya. Ketika semua orang mengeluh tentang betapa tidak seimbangnya Akali setelah rework, tim balance harus mulai mengalihkan perhatian mereka ke Akali dan mengevaluasi apakah penyesuaian tertentu perlu diterapkan. Bagaimana tim Riot tahu jika pemain mengeluh sejak awal? Tampaknya tim data dapat mengambil beberapa informasi berguna dari ban rate, yaitu kemungkinan bahwa sebuah champion akan di-ban dalam suatu game. Pada saat yang sama, penting untuk diketahui bahwa semua rate yang telah kami perkenalkan di atas saling mempengaruhi satu sama lain. Sebagai contoh, Rumble adalah champion yang kuat dengan ban rate yang relatif rendah karena pemain kecil kemungkinan memilihnya dibanding Mordekaiser atau Darius. Berdasarkan pengalaman sebelumnya, rencana Ban-Pick terbaik alias rencana terbaik menuju kemenangan adalah mengeban champion dengan pick rate tinggi dan win rate tinggi sekaligus jika tim sekutu tidak memainkannya. Sampai pada titik ini, saya menganggap Anda sudah sadar bahwa ban rate bukan sekadar hasil dari pick rate dan win rate, tetapi juga dipengaruhi oleh penilaian pemain tentang seberapa kuat champion tersebut, apakah mudah untuk menguasainya, risiko memainkannya, dan seberapa buruk perasaan pemain jika mereka kalah saat menggunakannya. Le Blanc pernah berada di puncak daftar ban, tetapi dia bukanlah ban yang optimal di rank yang lebih rendah dari Master/Challenger. Janna sebagai contoh lain harusnya menjadi yang paling layak di-ban berdasarkan data murni, tetapi dia memiliki ban rate aktual kurang dari 1%. Dengan mengetahui bagaimana rate yang berbeda bekerja satu sama lain dan memengaruhi data game itu sendiri sebagai imbalannya dalam satu lingkaran, tim balance harus mengandalkan ban rate untuk beberapa perubahan, tetapi tidak semata-mata pada angka-angka itu sendiri.
Tidak peduli seberapa pentingnya data tersebut, data tetap hanyalah faktor-faktor dalam sebuah persamaan. Saya percaya data akan secara konsisten membantu meningkatkan pengalaman bermain bagi semua pemain jika digunakan dengan benar, dan Riot bertujuan untuk mencapai tujuan besar ini. Tapi ini adalah perjalanan yang tidak pernah berakhir, dan menurut pendapat saya, faktor signifikan lainnya untuk mem-Boost pengalaman bermain adalah meningkatkan mentalitas dan persepsi pemain sendiri tentang menang atau kalah.
Terima kasih kepada DOJO Digital, sebuah Bristol SEO Agency karena telah membuat postingan blog dan wawancara komprehensif ini. Untuk pertanyaan apa pun mengenai data dan analisis berbasis data, silakan hubungi tim Bristol Digital Marketing mereka untuk konsultasi gratis.
