## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 6 No. 2 (2021) 77 - 84

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619

## Seleksi Fitur pada Pengelompokan Posisi Pemain Basket menggunakan

## Fuzzy C-Means
Antoni Erga 1 , Yessica Nataliani 2
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana
1 682017156@student.uksw.edu, 2 yessica.nataliani@uksw.edu

## Abstract
Basketball is a well-known sport in the world. Satya Wacana Saint is one of the basketball teams in Indonesia. This team is one of the contestants for the Indonesian Basketball League (IBL). In basketball, players are divided into three main positions according to their physical condition, which are center, forward, and guard. The goal of this research is to select the physical condition features that most influence the player's position. The data used in this paper is data on height, weight, age, and body mass index (BMI) of 23 players. Fuzzy c-means (FCM) clustering is used to group the data into three positions based on their physical condition’s features. To find out which feature(s) are the most influential in determining the player’s position, we use feature selection with FCM clustering algorithm. For comparison, the FCM results are compared with their actual positions. From the four features of physical condition, it can be concluded that the features of height and BMI are the two most influential features in determining the position of a player. If all features are used in FCM, the accuracy is 0.8696, while if the features of height and BMI are used, the accuracy is higher, i.e., 0.9565.
Keywords: basketball; clustering; fuzzy c-means; feature selection; player’s position.

## Abstrak
Olahraga bola basket merupakan olahraga terkenal dalam dunia olahraga, baik di tingkat internasional maupun nasional. Satya Wacana  Saint  Salatiga  merupakan  salah satu  tim  bola basket di  Indonesia yang  merupakan  salah satu  kontestan Indonesia Basketball League (IBL). Dalam olahraga bola basket, pemain dibedakan menjadi tiga posisi utama, yaitu center , forward , dan guard , yang dipengaruhi oleh kondisi fisiknya. Tujuan dari penelitian ini adalah menyeleksi fitur kondisi fisik yang paling mempengaruhi posisi pemain. Data yang diambil berupa data tinggi badan, berat badan, umur, dan body mass index (BMI) dari 23 pemain. Pengelompokan dengan fuzzy c-means (FCM) digunakan untuk mengelompokkan posisi para pemain berdasarkan fitur-fitur kondisi fisiknya. Untuk mengetahui fitur mana yang paling berpengaruh dalam menentukan posisi pemain, dalam penelitian ini digunakan seleksi fitur pada algoritma FCM. Hasil pengelompokan dengan FCM  dibandingkan dengan posisi mereka sebenarnya. Dari empat fitur kondisi fisik tersebut, didapatkan bahwa fitur tinggi badan dan BMI merupakan dua fitur yang  paling  berpengaruh  untuk  menentukan posisi pemain.  Jika keempat  fitur  digunakan  dalam pengelmpokan  didapatkan akurasi sebesar 0.8696, sedangkan jika hanya digunakan fitur tinggi badan dan BMI didapatkan akurasi yang lebih tinggi, yaitu sebesar 0.9565.
Kata kunci: basket; pengelompokan; fuzzy c-means; seleksi fitur; posisi pemain.
© 2021 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Olahraga bola basket merupakan olahraga yang terkenal dalam  dunia  olahraga,  baik  di  tingkat  internasional maupun  nasional. National  Basketball  Association (NBA)  merupakan  ajang  pertandingan  bola  basket internasional  yang  terkenal.  Di  Indonesia,  olahraga  ini cukup banyak penggemarnya, terbukti bahwa tiket hari pertama pertandingan IBL Pertamax 2020 habis terjual. IBL merupakan kependekan dari Indonesian Basketball
League , yang merupakan salah satu event tertinggi bola basket di Indonesia. Penelitian ini akan membahas salah satu kontestan IBL, yang bernama Satya Wacana Saints Salatiga. Tim ini  merupakan salah satu  tim profesional di  Indonesia  yang  bernaung  di  bawah  lembaga pendidikan  yaitu  Universitas  Kristen  Satya  Wacana Salatiga.
Tim Satya Wacana Saints Salatiga juga merupakan tim yang  berkembang  dengan  baik.  Hal  ini  dibuktikan dengan  beberapa  pemain  yang  ketika  menjadi mahasiswa dibina dalam tim Satya Wacana, contohnya Valentino  Wuwungan  dan  Respati  Ragil  Pamungkas, setelah  lulus  menjadi  pemain  inti  di  klub  besar  seperti Pelita  Jaya  Bakrie.  Universitas  Kristen  Satya  Wacana memberikan  beasiswa  penuh  untuk  berkuliah  di Universitas  Kristen  Satya  Wacana  kepada  seluruh pemainnya  dan  tempat  tinggal.  Tim  mahasiswa Universitas Kristen Satya Wacana ini adalah bakal calon pemain  yang  diproyeksikan  untuk  siap  masuk  ke  tim profesional Satya Wacana Saints Salatiga.
Dalam  olahraga  bola  basket,  pemain  terdiri  dari  lima orang,  yang  masing-masing  menempati  posisi center , power  forward , small  forward , point  guard ,  dan shooting guard . Setiap pemain memiliki kelebihan yang berbeda tergantung kondisi fisik masing masing. Kinerja pemain dalam tim juga ditentukan oleh kondisi fisiknya. Para  ahli  menyatakan  bahwa  antropemetrik  atau pengukuran  dimensi  dan  ukuran  tubuh  adalah  faktor penentu  seberapa  jauh  karir  seorang  atlet,  terutama dalam olahraga basket. Fisik adalah hal utama bagi para pelatih untuk melihat seorang atlet, selain itu faktor fisik juga  merupakan  syarat  dalam  memilih  bakat-bakat pemain baru.
Perbedaan  kondisi  fisik  pemain  dapat  mempengaruhi posisi  pemain  dalam  olahraga  bola  basket.  Posisi  yang tidak cocok memungkinkan pemain tidak dapat bermain maksimal.  Secara  umum,  posisi  dapat  ditentukan  dari fisik  seorang  pemain.  Jika  fisik  pemain  tinggi  dan berbadan  besar  maka  dia  berada  di  posisi center atau power forward . Jika pemain berbadan kecil dan lincah, maka dia berada pada posisi guard .
Fuzzy c-means (FCM) adalah suatu teknik pengelompokan  data  yang  mana  keberadaan  tiap-tiap data  dalam  suatu cluster ditentukan  oleh  nilai keanggotaan [1]. Teknik ini pertama kali digunakan oleh Jim  Bezdek  pada  tahun  1981.  Pada  tahap  awal pengelompokan  data  dilakukan  dengan  menentukan pusat cluster yang  akan  menandai  lokasi  rata-rata  tiap cluster .  Pada  kondisi  awal  pusat  cluster  belum  akurat. Untuk  membuat  pusat cluster akurat  dibutuhkan perbaikan  pada  pusat cluster dan  matriks  keanggotaan secara  berulang,  sehingga  membuat  pusat cluster menjadi  stabil  dan  berada  pada  titik  yang  tepat. Setiap data  memiliki  derajat  keanggotaan  pada  tiap cluster . Perulangan dilakukan untuk mendapatkan nilai keanggotaan sehingga data akan menempati cluster yang tepat.
Beberapa penelitian pengelompokan dengan FCM telah dilakukan. Metode k-means dan FCM digunakan untuk mencari  metode  pengajaran  yang  cocok  untuk  para siswa. Dari hasil penelitian didapat  empat cluster yang efektif  untuk  meningkatkan  perkembangan  daya  serap dan peningkatan prestasi belajar siswa. Keempat cluster tersebut  yaitu,  tipe  belajar  audio  dan  dengan  bantuan visual, tipe belajar visual dan dengan bantuan audio, tipe belajar  visual,  dan  tipe  belajar  kinestetis  dan  dengan bantuan audio [2].
Selain  itu  FCM  digunakan  untuk  menentukan  target promosi  penerimaan  mahasiswa  baru.  Penelitian  ini menggunakan  metode  FCM  sebagai  alat  melakukan analisis penentuan sekolah mana yang perlu dipromosikan  untuk  penerimaan  mahasiswa  baru Politeknik  Negeri  Subang.  Dengan  metode  FCM, penelitian ini berhasil mencari clustering sesuai kriteria kampus Politeknik Negeri Subang [3]. Penelitian dalam mencari  penyebaran  mahasiswa  baru  menggunakan metode FCM juga digunakan untuk mendapatkan cluster yang  efektif  dalam  mencari  daerah  promosi  yang potensial.  Penerapan  algoritma  FCM  dapat  membantu untuk  menentukan  pusat  potensial  bagi  tim  pencari mahasiwa baru STIKes Hang Tuah Pekanbaru [4].
Untuk meningkatkan performa pengelompokan, beberapa penelitian telah menerapkan pembobotan pada fitur [5]. Pengelompokan FCM berdasarkan bobot fitur dan  pembelajaran cluster-weight dilakukan  untuk memecahkan  dua  masalah  secara  bersamaan,  dimana proses pembobotan cluster dilakukan untuk mengurangi inisialisasi  yang  sensitif.  Pembobotan  fitur  dan pembobotan cluster dilakukan  secara  bersamaan  dan otomatis  selama  proses  pengelompokan,  sehingga menghasilkan cluster yang baik, terlepas dari inisialisasi pusat cluster awal.  Eksperimen  yang  dilakukan  pada data  buatan  dan  data  nyata  menunjukkan  bahwa algoritma  yang  diusulkan  mengungguli  algoritma  lain [6].
Performa  pengelompokan  dapat  ditingkatkan  juga melalui seleksi fitur [7]. Pengelompokan dengan seleksi fitur  diterapkan  dengan  metode k-means [8], k-means untuk multi-view [9],  dan  FCM  [10].  Seleksi  fitur berguna  terutama  untuk  data  yang  mempunyai  banyak atribut,  sehingga  hanya  fitur  yang  terseleksi  yang digunakan  dalam  proses clustering .  Selain  dapat meningkatkan  performa  hasil,  seleksi  fitur  dapat mengurangi  waktu  komputasi.  Hasil  eksperimen menunjukkan  hasil  yang  baik  dan  dapat  meningkatkan akurasi pengelompokan data [11].
Selain  itu  dilakukan  pula  reduksi  fitur  pada pengelompokan  dengan k-means dan  FCM.  Reduksi fitur menggunakan information gain untuk mengoptimalkan  hasil clustering dengan k-means juga telah  dilakukan [12] . Untuk  meningkatkan  performa FCM,  pengelompokan  dilakukan  dengan  menghitung bobot  fitur  individu  secara  otomatis  dan  secara bersamaan mereduksi komponen fitur yang tidak relevan
[13].  Reduksi  fitur  dengan  FCM  dapat  meningkatkan performa clustering [14].
Dalam  penelitian  ini  akan  dibahas  pengelompokan posisi  tim  basket  Satya  Wacana  Saint  Salatiga berdasarkan kondisi fisiknya dan mencocokkan apakah hasil  pengelompokan  tersebut  sesuai  dengan  kondisi sebenarnya. Kondisi fisik yang dimaksud di sini adalah tinggi  badan,  berat  badan,  umur,  dan body  mass  index (BMI).  Selain  itu,  dalam  penelitian  ini  juga  akan diseleksi  kondisi  fisik  yang  mana  yang  paling mempengaruhi  posisi  pemain  di  lapangan.  Untuk  itu digunakan  clustering  untuk  mengelompokkan  pemain berdasarkan  kondisi  fisiknya.  Metode  clustering  yang dipakai di sini adalah fuzzy c-means (FCM).
Bagian pertama berisi latar belakang permasalahan dan beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya. Selanjutnya bagian kedua berisi metode yang digunakan dalam  penelitian  ini,  yaitu  pengelompokan  dengan metode  FCM  dan  gambaran  pengelompokan  FCM dengan  seleksi  fitur.  Bagian  ketiga  membahas  hasil penelitian yang dilakukan, yaitu pengelompokan dengan FCM  dan  seleksi  fitur  dalam  menentukan  fitur  yang paling  berpengaruh  dalam  menentukan  posisi  pemain. Bagian keempat berisi kesimpulan.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengelompokan  posisi pemain basket. Penelitian dimulai dengan pengumpulan data  menggunakan  wawancara  langsung  kepada  para pemain Satya Wacana Saints Salatiga yang berjumlah 23 orang.  Data  yang  diambil  sesuai  dengan  data  yang dibutuhkan, yaitu tinggi  badan, berat badan, umur, dan BMI  masing-masing  pemain.  Penelitian  ini  membahas pengelompokan  posisi  pemain  Satya  Wacana  Saints Salatiga  berdasarkan  kondisi  fisiknya  dengan  FCM, untuk kemudian dicocokkan dengan kondisi sebenarnya. Selain itu juga akan dilihat fitur kondisi fisik mana yang sangat mempengaruhi posisi pemain.
Dalam olahraga bola basket terdapat tiga posisi yaitu: (1) Guard .  Pemain  dalam  posisi  ini  lebih  sering  berada  di luar paint area . Tim menempatkan pemain yang paling kecil dan dan lincah untuk posisi ini. Guard lebih sedikit beradu kontak fisik dengan pemain lawan, dibandingkan dengan  posisi forward dan center .  Posisi guard sering menjadi otak serangan pada suatu tim. Posisi ini terdiri dari dua macam yaitu point guard dan shooting guard ; (2) Forward .  Pemain  dalam  posisi  ini  adalah  seorang pemain  yang  bertugas  melihat  posisi  kosong  di  dekat paint  area ,  untuk  menerobos  pertahanan  lawan  atau dengan  kata  lain  melakukan drive ke  dalam.  Seorang forward biasanya bertubuh tinggi dan kuat, karena tugas utamanya  adalah  bekerja  keras  pada  saat  melakukan defense dan rebound . Pemain posisi ini harus memiliki akurasi  tembakan  level  medium.  Posisi  ini  terdiri  dari dua macam yaitu small forward dan power forward ; (3) Center . Pemain dalam posisi ini sering disebut big man , yang  bertugas  menjaga paint  area sendiri  dan
menyerang paint  area musuh.  Selain  itu  posisi center lebih  sering  beradu  fisik  dengan  pemain  lawan  dalam mencetak  angka  ataupun  menjaga center lawan.  Posisi ini dipegang oleh pemain yang paling tinggi dan besar.
Setelah data tinggi badan, berat badan, umur, dan BMI 23  pemain  diperoleh,  data  tersebut  dikelompokkan menjadi  tiga cluster posisi,  yaitu guard , forward ,  dan center .  Selanjutnya,  dari  empat  fitur  tersebut,  dilihat mana fitur yang paling berpengaruh dalam menentukan posisi  pemain.  Setelah  itu  dilakukan  perbandingan antara  hasil  pengelompokan  dengan  FCM  dengan  data sebenarnya  yang  telah  diambil.  Algoritma  FCM  dapat dijelaskan sebagai berikut [1]:
1. Input data  yang  akan  dikelompokkan 𝑋 ,  berupa matriks  berukuran 𝑛 × 𝑚 ( 𝑛 =  jumlah  sampel  data, 𝑚 = atribut setiap data). 𝑋 𝑖𝑗 = data sampel ke- 𝑖 ( 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 ) dan atribut ke- 𝑗 ( 𝑗 = 1,2, … , 𝑚 ).
2. Tentukan jumlah cluster = 𝑐 , pangkat = 𝑤 , maksimum iterasi = 𝑚𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟 , error terkecil yang diharapkan = 𝜁 , fungsi obyektif awal: 𝑃 0 = 0 , iterasi awal: 𝑡 = 1 . 3. Bangkitkan partisi awal 𝜂 𝑖𝑘 , dengan 𝑖 = 1,2, … 𝑛 dan 𝑘 = 1,2, … , 𝑐 ,  sebagai  elemen-elemen  matriks  awal 𝑈 . 𝜂 𝑖𝑘 adalah derajat keanggotaan yang merujuk pada seberapa  besar  kemungkinan  suatu  data  menjadi anggota  ke  dalam cluster .  Posisi  dan  nilai  matriks dibangun  secara  acak,  dimana  nilai  keanggotaan terletak pada interval 0 sampai dengan 1. Pada posisi awal matriks 𝑈 masih belum akurat begitu juga pusat cluster -nya . sehingga  kecenderungan  data  untuk masuk suatu cluster juga belum akurat.
4. Hitung jumlah atribut kolom (atribut), menggunakan rumus (1).
𝑄 𝑖 =    ∑ 𝜂 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 (1)
𝑄 𝑖 adalah  jumlah  nilai  derajat  keanggotaan  per kolom  yaitu  1,  dengan 𝑖 = 1,2, … 𝑛 .  Selanjutnya hitung 𝜇 𝑖𝑘 , menggunakan rumus (2).
𝜇 𝑖𝑘 = 𝜂 𝑖𝑘 𝑄 𝑖 (2)
5. Hitung  pusat cluster ke- 𝑘 , 𝑉 𝑘𝑗 ,  dengan 𝑘 = 1,2, … , 𝑐; 𝑗 = 1,2, … , 𝑚 , menggunakan rumus (3).
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ ((𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ∗ 𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖=1 (3)
6. Hitung  fungsi  obyektif  pada  iterasi  ke- 𝑡 , 𝑃 𝑡 , menggunakan rumus (4).
𝑃 𝑡 = ∑ ∑ ([∑ (𝑋 𝑖𝑗 −  𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 (4)
Fungsi obyektif digunakan sebagai syarat perulangan untuk  mendapatkan  pusat cluster yang  tepat, sehingga diperoleh kecenderungan data untuk masuk ke cluster yang tepat pada langkah akhir.
7. Hitung  perubahan  matriks  partisi,  menggunakan rumus (5).
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1
∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 (5)
dengan 𝑖 = 1,2, … 𝑛 dan 𝑘 = 1,2, … , 𝑐 .
8. Cek  kondisi  berhenti:  Jika  ( |𝑃 𝑡 − 𝑃 𝑡−1 | < 𝜁 )  atau ( 𝑡 > 𝑚𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟 ) maka berhenti, jika tidak, maka 𝑡 = 𝑡 + 1 dan ulangi langkah ke-5.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengelompokan  FCM dengan  menerapkan  seleksi  fitur.  Seleksi  fitur merupakan  pemilihan  penggunaan  fitur  dalam  proses clustering [15]. Gambar 1 merupakan diagram blok dari pengelompokan  FCM  dengan  seleksi  fitur  untuk penentuan posisi pemain basket.

## Gambar 1. Diagram Blok
Diagram  blok  pada  Gambar  1  menunjukkan  bahwa penelitian ini dimulai dengan mengambil data fitur para pemain basket, yang terdiri dari fitur tinggi badan, berat badan, umur, dan BMI, serta posisi pemain sebenarnya. Seleksi  fitur  dilakukan  pada  fitur-fitur  tersebut  sebagai masukan  untuk  proses clustering dengan  FCM.  Hasil clustering yang  didapatkan  merupakan  posisi  pemain basket. Untuk mengetahui apakah posisi pemain basket hasil  pengelompokan  dengan  FCM  tepat  atau  tidak,
maka  dilakukan  perhitungan  akurasi.  Perhitungan akurasi  dilakukan  dengan  membandingkan  posisi  hasil pengelompokan dengan posisi pemain yang sebenarnya. Nilai akurasi diperoleh dengan menghitung jumlah data yang  cocok  dibagi  dengan  jumlah  data,  seperti  terlihat pada  rumus  (6). 𝑛 𝑐𝑜𝑐𝑜𝑘 merupakan  jumlah  data  hasil clustering yang  cocok  dengan  kondisi  atau  posisi sebenarnya dan 𝑛 adalah jumlah data total.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑛 𝑐𝑜𝑐𝑜𝑘 𝑛 (6)
Proses  seleksi  fitur, clustering dengan  FCM,  dan perhitungan akurasi dilakukan terhadap semua kombinasi  empat  fitur.  Tahap  selanjutnya  adalah membandingkan  nilai  akurasi.  Nilai  akurasi  terbesar menyatakan  kombinasi  fitur  terbaik  yang  digunakan dalam pengelompokan dengan FCM untuk menentukan posisi pemain basket.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  diambil  dari  semua  anggota  tim  basket  Satya Wacana  Saints  Salatiga,  yang  berjumlah  23  orang. Terdapat  dua  macam  data  yang  diambil,  yaitu  data kondisi  fisik  dan  data  posisi  masing-masing  pemain. Data  kondisi  fisik  terdiri  dari  empat  fitur,  yaitu  fitur tinggi badan, berat badan, umur, dan BMI. Data kondisi fisik digunakan untuk mengelompokkan posisi pemain, yang  terdiri  dari  tiga  posisi,  yaitu guard , forward ,  dan center menggunakan  FCM,  sedangkan  data  posisi pemain  digunakan  untuk  membandingkan  hasil pengelompokan  dengan  kondisi  sebenarnya.  Untuk mengukur performansi clustering digunakan rumus (6).
Dalam proses clustering dengan FCM, langkah pertama dimulai  dengan  menentukan  jumlah cluster sebanyak tiga, yang terdiri dari posisi guard , forward dan center dan  membangkitkan  partisi  awal.  Pangkat 𝑤 yang digunakan dalam penelitian ini adalah dua. Selanjutnya perhitungan  pusat cluster ,  fungsi  objektif,  dan pembaruan matriks partisi dilakukan dan diulang sampai didapatkan  perubahan  fungsi  objektif  yang  tidak signifikan.
Hasil clustering dengan  FCM  dan  posisi  pemain sebenarnya  terlihat  pada  Tabel  1,  dimana cluster 1 merupakan  posisi forward , cluster 2  merupakan  posisi center ,  dan cluster 3  merupakan  posisi guard .  Posisi pemain  sebenarnya  diambil  dari  posisi  yang  biasanya dimainkan oleh para  anggota tim basket  Satya Wacana Saints  Salatiga.  Tabel  hasil  partisi  keanggotaan  dan pusat cluster -nya  masing-masing  dapat  dilihat  pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Baris pertama pada Tabel 2 menunjukkan bahwa partisi terbesar  data  pertama  terletak  pada cluster 1,  sehingga pemain  pertama  termasuk  dalam  posisi forward .  Data kedua  termasuk  dalam cluster 3,  yang  berarti  bahwa pemain  kedua  bermain pada posisi guard . Begitu juga, data  keenam  yang  mempunyai  partisi  terbesar  pada cluster 2,  dimana cluster tersebut  merupakan cluster pemain pada posisi center .
Tabel 1. Hasil Pengelompokan dengan FCM Nama Hasil clustering Posisi sebenarnya Cluster Posisi Anjas Rusadi Putra 1 Forward Forward Antoni Erga 3 Guard Guard Ardian Ariadi 3 Guard Guard Aldi Falentino 3 Guard Guard Alexander Franklyn 1 Forward Guard Bryan Adha Elang 2 Center Center David Liberty Nuban 1 Forward Forward Elyakim Tampa'i 3 Guard Guard Febrianus Gregorry 3 Guard Guard Fransiscus Bryan 1 Forward Guard Henry Cornelis lakay 1 Forward Center Raymond Putra Fajar 2 Center Center Randy Ady Prasetya 1 Forward Center Mas Kahono Alif 1 Forward Forward Rian Sanjaya 3 Guard Guard Janson Kurniawan 3 Guard Guard M. Yassir Alkatiri 3 Guard Forward Martin 3 Guard Guard Steven Ray 3 Guard Guard Jody Sebastian 2 Center Center Peter Surjantoro 3 Guard Guard Fauji 1 Forward Forward Ridho Pamungkas 3 Forward Forward

## Tabel 2. Partisi Keanggotaan Hasil Pengelompokan dengan FCM
Data Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1 0.7130 0.0234 0.2636 2 0.0304 0.0023 0.9673 3 0.4631 0.0377 0.4992 4 0.1207 0.0206 0.8587 5 0.7050 0.0196 0.2754 6 0.3517 0.4870 0.1613 7 0.9672 0.0037 0.0291 8 0.0548 0.0065 0.9387 9 0.0979 0.0056 0.8965 10 0.5204 0.0173 0.4623 11 0.5279 0.3111 0.1611 12 0.0853 0.8546 0.0601 13 0.6915 0.0847 0.2238 14 0.8773 0.0166 0.1062 15 0.0151 0.0014 0.9835 16 0.0932 0.0106 0.8962 17 0.2877 0.0149 0.6974 18 0.0249 0.0018 0.9733 19 0.0034 0.0003 0.9963 20 0.0646 0.9021 0.0333 21 0.1120 0.0187 0.8693 22 0.8583 0.0197 0.1221 23 0.9195 0.0152 0.0653
Tabel 3. Pusat Cluster ( 𝑉 ) Hasil Pengelompokan dengan FCM Cluster Tinggi Berat Umur BMI Cluster 1 189.60 81.909 21.888 23.256 Cluster 2 199.05 115.30 21.188 30.389 Cluster 3 177.95 74.427 20.981 23.457
Untuk melihat tingkat keakurasian hasil pengelompokan dengan  FCM,  maka  hasil  pengelompokan  FCM
dibandingkan dengan posisi  pemain sebenarnya. Posisi pemain hasil pengelompokan dapat dilihat pada Tabel 1 kolom  ketiga,  sedangkan  posisi  pemain  sebenarnya dapat dilihat pada Tabel 1 kolom 4. Dari Tabel 1 terlihat ada  lima  pemain  yang  tidak  cocok  pengelompokannya (dibedakan  dengan  huruf  tebal  pada  Tabel  1).  Lima pemain tersebut adalah Alexander Franklyn, Fransiscus Bryan, Henry Cornelis Lakay, Randy Ady Prasetya dan M.  Yassir  Alkatiri.  Tingkat  akurasi  pengelompokan dengan FCM diperoleh sebesar 0.8696.

## 3.1 Seleksi Fitur
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  seleksi  fitur  untuk mendapatkan fitur mana yang paling berpengaruh dalam menentukan  posisi  masing-masing  pemain.  Untuk  itu dilakukan pengelompokan menggunakan setiap kombinasi  fitur  menggunakan  FCM.  Karena  kondisi fisik  pemain  terdiri  dari  empat  fitur,  maka  terdapat  15 kombinasi  pemilihan  fitur,  yang  didapat  dari:  (1) Dengan satu kriteria, terdapat empat kemungkinan yaitu fitur  tinggi;  fitur  berat;  fitur  umur;  dan  fitur  BMI;  (2) Dengan dua kriteria, terdapat enam kemungkinan yaitu fitur tinggi dan berat; fitur tinggi dan umur; fitur tinggi dan BMI; fitur berat dan umur; fitur berat dan BMI; dan fitur  umur  dan  BMI;  (3)  dengan  tiga  kriteria,  terdapat empat kemungkinan yaitu fitur tinggi, berat, dan umur; fitur tinggi, berat, dan BMI; fitur tinggi, umur, dan BMI; dan  fitur  berat,  umur,  dan  BMI;  (4)  Dengan  empat kriteria,  terdapat  satu  kemungkinan  yaitu  fitur  tinggi, berat, umur dan BMI.
Tabel 4 merupakan akurasi hasil pengelompokan untuk masing-masing  kombinasi.  Dari  Tabel  4  dapat  dilihat bahwa kombinasi fitur tinggi badan dan BMI merupakan fitur paling berpengaruh dalam penentuan posisi basket. Hal ini disebabkan karena kombinasi fitur tinggi badan dan  BMI  memperoleh  akurasi  tertinggi,  yaitu  sebesar 0.9565 (dibedakan dengan huruf tebal pada Tabel 4).
Tabel 4. Akurasi Hasil Pengelompokan pada Kombinasi Fitur
Fitur yang digunakan Akurasi Tinggi, berat, umur, BMI 0.8696 Tinggi, berat, umur 0.8261 Tinggi, berat, BMI 0.8696 Tinggi, umur, BMI 0.9130 Berat, umur, BMI 0.5652 Tinggi, berat 0.8261 Tinggi, umur 0.9130 Tinggi, BMI 0.9565 Berat, umur 0.5652 Berat, BMI 0.5652 Umur, BMI 0.4783 Tinggi 0.9130 Berat 0.5652 Umur 0.2174 BMI 0.3478
Fitur tinggi badan dan BMI merupakan fitur yang paling mempengaruhi  dalam  penentuan  posisi  pemain  basket. Oleh karena itu, kedua fitur ini digunakan dalam proses pengelompokan. Tabel 5 merupakan hasil pusat cluster
dengan  FCM  menggunakan  fitur  tinggi  dan  BMI.  Dari Tabel  5  dapat  ditentukan cluster 1  merupakan  posisi forward , cluster 2 merupakan posisi center , dan cluster 3 merupakan posisi guard .
Tabel 5. Pusat Cluster ( 𝑉 ) dengan Fitur Tinggi dan BMI
Pusat cluster Tinggi BMI Pusat cluster 1 188.58 23.074 Pusat cluster 2 198.77 27.890 Pusat cluster 3 177.56 23.676
Untuk tabel partisi keanggotaan hasil FCM, dapat dilihat pada Tabel 6. Dari Tabel 6 terlihat bahwa terdapat tiga kolom  yang  merupakan  keanggotaan  masing-masing pemain  terhadap  masing-masing cluster .  Nilai  paling tinggi  dari  setiap  baris  berpotensi  menjadi cluster masing-masing data. Sebagai contoh, partisi keanggotaan data pertama terbesar terletak pada cluster 1,  sehingga  pemain  tersebut  berpotensi  untuk  bermain pada posisi forward .
Tabel 6. Partisi Keanggotaan dengan Fitur Tinggi dan BMI
Data Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1 0.8692 0.0716 0.0592 2 0.0265 0.0059 0.9676 3 0.1178 0.0272 0.8550 4 0.1167 0.0460 0.8373 5 0.5945 0.0649 0.3406 6 0.2366 0.6496 0.1138 7 0.9539 0.0270 0.0191 8 0.0418 0.0137 0.9445 9 0.1706 0.0289 0.8005 10 0.4541 0.0552 0.4908 11 0.2066 0.7579 0.0355 12 0.2219 0.6914 0.0868 13 0.2846 0.6251 0.0904 14 0.8030 0.1375 0.0595 15 0.0057 0.0014 0.9929 16 0.0256 0.0062 0.9681 17 0.6293 0.0552 0.3155 18 0.0265 0.0059 0.9676 19 0.0026 0.0007 0.9967 20 0.1075 0.8549 0.0376 21 0.1167 0.0460 0.8373 22 0.8312 0.0504 0.1184 23 0.9375 0.0351 0.0274
Dengan  fitur  tinggi  dan  BMI,  didapatkan  hasil pengelompokan posisi dan cluster , seperti pada Tabel 7. Cluster 1  adalah  posisi forward , cluster 2  merupakan posisi center ,  dan cluster 3  merupakan  posisi guard . Terdapat  satu  orang  pemain  yang  tidak  cocok  dalam cluster tersebut  (dibedakan  dengan  huruf  tebal  pada Tabel  7),  yaitu  Alexander  Franklyn,  dikarenakan terdapat ketidakcocokan tinggi badan dan BMI. Pemain tersebut  condong  tinggi  tetapi  bermain  pada  posisi guard ,  sehingga  akan  lebih  cocok  jika  bermain  pada posisi forward , karena memiliki tubuh tinggi dan besar untuk  menerobos  ke  dalam  ring  lawan.  Hasil pengelompokan dengan fitur tinggi  badan dan BMI ini
menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik  jika  dibandingkan hasil pengelompokan tanpa menggunakan seleksi fitur.
Tabel 7. Hasil Pengelompokan dengan Fitur Tinggi dan BMI
Nama Hasil clustering Posisi sebenarnya Cluster Posisi Anjas Rusadi Putra 1 Forward Forward Antoni Erga 3 Guard Guard Ardian Ariadi 3 Guard Guard Aldi Falentino 3 Guard Guard Alexander Franklyn 1 Forward Guard Bryan Adha Elang 2 Center Center David Liberty Nuban 1 Forward Forward Elyakim Tampa'i 3 Guard Guard Febrianus Gregorry 3 Guard Guard Fransiscus Bryan 3 Guard Guard Henry Cornelis lakay 2 Center Center Raymond Putra Fajar 2 Center Center Randy Ady Prasetya 2 Center Center Mas Kahono Alif 1 Forward Forward Rian Sanjaya 3 Guard Guard Janson Kurniawan 3 Guard Guard M. Yassir Alkatiri 1 Forward Forward Martin 3 Guard Guard Steven Ray 3 Guard Guard Jody Sebastian 2 Center Center Peter Surjantoro 3 Guard Guard Fauji 1 Forward Forward Ridho Pamungkas 1 Forward Forward
Diagram titik ( scatter plot ) untuk kombinasi fitur tinggi dan  BMI  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Sumbu 𝑥 merupakan tinggi dan sumbu 𝑦 merupakan BMI, dimana lingkaran  merah  menunjukkan  posisi forward ,  hijau untuk  posisi center ,  dan  biru  untuk  posisi guard . Dari gambar tersebut terlihat bahwa terdapat lima pemain di posisi center ,  tujuh  pemain  di  posisi forward ,  dan  11 pemain di posisi guard .
Gambar 2. Diagram Titik ( Scatter Plot )

## 4. Kesimpulan
Dari  pembahasan  yang  sudah  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  pengelompokan  dengan  metode FCM dapat digunakan untuk menentukan posisi pemain dengan empat fitur kondisi fisik yaitu tinggi badan, berat
badan, umur, dan BMI, dengan akurasi sebesar 0.8696. Selanjutnya, dilakukan seleksi fitur dengan mengkombinasikan  semua  kemungkinan  dari  empat fitur  tersebut,  sehingga  didapat  15  kombinasi.  Dari proses  seleksi  fitur,  didapatkan  bahwa  kombinasi  fitur tinggi  badan dan BMI adalah yang paling berpengaruh untuk  menentukan  posisi  pemain,  terbukti  dengan didapatkannya akurasi  sebesar 0.9565, lebih tinggi  jika dibandingkan  dengan  pengelompokan  menggunakan keseluruhan fitur, yaitu sebesar 0.8696. Dari 23 pemain, diperoleh lima pemain berada pada posisi center , tujuh pemain  pada  posisi forward ,  11  pemain  pada  posisi guard , dimana satu orang yang pada kondisi sebenarnya bermain  pada  posisi guard ,  dikelompokkan  ke  dalam posisi  pemain forward . Penelitian  ini  dapat  menjadi referensi bagi manajer tim Satya Wacana Saints Salatiga untuk  memilih  pemain  baru  yang  dibutuhkan  untuk posisi tertentu dengan melihat tinggi badan dan BMI.

## Daftar Pustaka
[1]  S. J. Chang-Chien, Y. Nataliani, and M. S. Yang,
“Gaussian-Kernel C-Means Clustering
Algorithms,” Soft  Comput. ,  vol.  25,  no.  3,  pp. 1699–1716, 2021.
[2]  S.  Q.  Shinta  Palupi,  Reza  Andrea,  “Analisis Cluster  Gaya  Belajar  Siswa  Sekolah  Menengah Kejuruan  dengan  Pendekatan  Metode  K-Means dan  Fuzzy  C-Means,” J.  Penelit.  Komun.  dan Opini Publik , vol. 21, no. 2, pp. 102–110, 2017.
[3]  D. Vernanda, N. N. Purnawan, and T. H. Apandi, “Penerapan  Fuzzy  C  Means  untuk  Menentukan Target Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru,” J. Ilm. Ilmu dan Teknol. Rekayasa , vol. 2, no. 2, pp. 122–129, 2019.
[4]  M.  R.  Amartha,  “Penyebaran  Mahasiswa  Baru Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means  untuk Mencari  Daerah  Promosi  yang  Potensial,” Intecoms , vol. 3, no. 2, pp. 102–112, 2020.
[5]  M.  Dousthagh,  M.  Nazari,  A.  Mosavi,  S. Shamshirband, and A. T. Chronopoulos, “Feature Weighting  Using  a  Clustering  Approach,” Int.  J. Model. Optim. , vol. 9, no. 2, pp. 2–6, 2019.
[6]  M.  Hashemzadeh,  A.  Golzari  Oskouei,  and  N.
Farajzadeh,  “New  Fuzzy  C-Means  Clustering Method  based  on  Feature-Weight  and  Cluster- Weight Learning,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 78, pp. 324–345, 2019.
[7]  J.  Cai,  J.  Luo,  S.  Wang,  and  S.  Yang,  “Feature Selection  in  Machine  Learning:  A  New Perspective,” Neurocomputing ,  vol.  300,  pp.  70– 79, Jul. 2018.
[8]  A. S. W, L. Junaedi, and T. M. Fahrudin, “Seleksi Fitur  dan  Preferensi  Penyerang  Terbaik  Liga Inggris  Berbasis  Fisher’s  Discriminant  Ratio,  K- Means Clustering dan Topsis,” J. Ilm. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 76–81, 2019.
[9]  M.  S.  Yang  and  K.  P.  Sinaga,  “A  Feature- Reduction Multi-View K-Means Clustering Algorithm,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  114472– 114486, 2019.
[10]  K. Maheshwari  and V. Sharma, “Optimization of Fuzzy  C-Means  Algorithm  Using  Feature Selection  Strategies,” Adv.  Intell.  Syst.  Comput. , vol. 672, pp. 368–379, 2018.
[11]  X. Zhu, Y. Wang, Y. Li, Y. Tan, G. Wang, and Q. Song,  “A  New  Unsupervised  Feature  Selection Algorithm using Similarity-based Feature
Clustering,” Comput. Intell. , vol. 35, no. 1, pp. 2– 22, 2019.
[12]  R.  K.  Dinata,  H.  Novriando,  N.  Hasdyna,  and  S. Retno, “Reduksi Atribut Menggunakan Information Gain untuk Optimasi Cluster Algoritma  K-Means,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 48–53, 2020.
[13]  M.  S.  Yang,  “A  Feature-Reduction  Fuzzy Clustering Algorithm Based on Feature-Weighted Entropy,” IEEE Trans. Fuzzy Syst. , vol. 26, no. 2, pp. 817–835, 2018.
[14]  X. Pan and S. Wang, “Feature Reduction Fuzzy C- Means  Algorithm  Leveraging  The  Marginal Kurtosis Measure,” J. Intell. Fuzzy Syst. , vol. 39, no. 5, pp. 7259–7279, 2020.
[15]  E. Hancer, B. Xue, and M. Zhang, “A Survey on Feature  Selection  Approaches  for  Clustering,” Artif.  Intell.  Rev. ,  vol.  53,  no.  6,  pp.  4519–4545, 2020.

## Halaman ini sengaja dikosongkan