MALIK, Wildanush Sholihin (2023) Prediksi Posisi Terbaik Pemain pada Olahraga Sepak Bola menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.
PDF (Cover)
COVER_Wildanush Sholihin Malik_H1D019020_Tugas Akhir_2024.pdf Download (124kB) |
|
PDF (Legalitas)
LEGALITAS_Wildanush Sholihin Malik_H1D019020_Tugas Akhir_2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
PDF (Abstrak)
ABSTRAK_Wildanush Sholihin Malik_H1D019020_Tugas Akhir_2024.pdf Download (250kB) |
|
PDF (BABI)
BAB I_Wildanush Sholihin Malik_H1D019020_Tugas Akhir_2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (242kB) |
|
PDF (BABII)
BAB II_Wildanush Sholihin Malik_H1D019020_Tugas Akhir_2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (375kB) |
|
PDF (BABIII)
BAB III_Wildanush Sholihin Malik_H1D019020_Tugas Akhir_2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (292kB) |
|
PDF (BABIV)
BAB IV_Wildanush Sholihin Malik_H1D019020_Tugas Akhir_2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
|
PDF (BABV)
BAB V_Wildanush Sholihin Malik_H1D019020_Tugas Akhir_2024.pdf Download (197kB) |
|
PDF (DaftarPustaka)
DAFTAR PUSTAKA_Wildanush Sholihin Malik_H1D019020_Tugas Akhir_2024.pdf Download (243kB) |
|
PDF (Lampiran)
LAMPIRAN_Wildanush Sholihin Malik_H1D019020_Tugas Akhir_2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Sepak bola merupakan olahraga yang paling populer dibandingkan dengan olahraga lainnya. Final Piala Dunia 2022 tercatat sebagai pertandingan olahraga dengan penonton terbanyak mencapai 1.5 miliar penonton di seluruh dunia. Penerapan teknologi pada olahraga sepak bola, khususnya pada bidang data mining sudah banyak berkembang pada saat ini. Sebagai contoh, penggunaan data mining pada statistik pertandingan sepak bola sering diterapkan untuk membantu sebuah tim dalam melakukan analisa terhadap tim ataupun pemain. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan mendapatkan hasil model klasifikasi terhadap posisi terbaik pemain berdasarkan statistik menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah data statistik dari 8 liga teratas Eropa pada musim 2022/2023 yang disajikan pada situs web FBref. Hasil yang didapat pada penelitian ini adalah model klasifikasi dengan nilai akurasi 81,13% dengan metode splitting data menggunakan rasio 65/35. Model klasifikasi juga diimplementasikan ke dalam sebuah situs web untuk mempermudah melakukan prediksi posisi pemain.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Nomor Inventaris: | H24020 |
Uncontrolled Keywords: | data mining, klasifikasi, naïve bayes, posisi pemain, sepak bola |
Subjects: | D > D17 Data processing F > F284 Football |
Divisions: | Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika |
Depositing User: | Mr WILDANUSH SHOLIHIN MALIK |
Date Deposited: | 16 Jan 2024 01:27 |
Last Modified: | 16 Jan 2024 01:27 |
URI: | http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/25071 |
Actions (login required)
View Item |