I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 3 N O . 2 (2021) 54-57
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |
Pemodelan  Bayesian  Network  untuk  Menentukan  Probabilitas  Penyebab Pelanggaran dalam Pertandingan Karate Kumite
Yudha Permadya Putra 1 , Aradea 2 , Rianto 3
1,2,3 Jurusan Informatika, Universitas Siliwangi, Tasikmalaya, Indonesia
1 yudhapermadya@gmail.com, 2 aradea@unsil.ac.id, 3 rianto@unsil.ac.id
I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 30-12-2021
Revisi Akhir: 23-01-2022 Diterbitkan Online : 25-01-2022
Violations in kumite karate matches will greatly affect the outcome of the  match,  the  many  factors  that  cause  violations  in  kumite  matches must be anticipated as early as possible so that later in the next match they do not repeat the same mistakes. It  makes the complexity  of  the uncertainty  factor  relationship  because  it  is  probabilistic.  Bayesian Network is a Direct Acyclic Graph (DAG) with a probability table for each  node.  The  nodes  contained  in  the  Bayesian  Network  are proportional representations of the variables in the domain, and the lines show the dependencies of the relationships. Based on this description, the  solution  to  the  complexity  of  the  dependence  of  the  uncertainty factor  in  a  kumite  karate  competition  can  be  modeled  using  the Bayesian Network to find out the causes of violations which are random variables  in  the  competition  system.  This  study  applies  the  Bayesian Network  modeling  technique  based  on  the  performance  data  of  the Bandung  Karate  Club  (BKC)  athletes  in  the  City  of  Tasikmalaya  in 2020. The results of this study indicate that the model that has been built to determine the probability of causing a violation in a Kumite karate match  gets  a  Mutual  Information  value  of  0.01829  (2  0.01%)  for  the cessation of a match due to a violation.
K ATA K UNCI
Bayesian Network, Kumite, Karate,
Offense, Probability

## K
ORESPONDENSI E-mail: yudhapermadya@gmail.com
1. P ENDAHULUAN (hurufbesar, 10pt, tebal)
Pelanggaran yang terjadi pada pertandingan Kumite bisa disebabkan oleh berbagai faktor baik yang sifatnya teknis maupun  non  teknis,  dan  bisa  menimpa  atlet  professional sekalipun.  Kompleksitas  aturan  dalam  pertandingan kumite itulah yang menjadi alasan bahwa cabang olahraga karate  terlambat  masuk  kedalam  Olimpiade.  Hal  ini dikarenakan  banyaknya  kriteria  dalam  menentukan  suatu serangan  apakah  menjadi  poin  atau  sebaliknya  malah menjadikan suatu hukuman / pelanggaran.
Bayesian Network adalah model grafis  yang mengodekan  hubungan  probabilistik  antara  variabel variabel  yang  menarik.  Bayesian  Network  dapat menunjukkan  probabilitas  hubungan  atara  kejadian kejadian  yang  saling  berhubungan  maupun  tidak berhubungan.  Generalisasi  Bayesian  Network  dapat mewakili dan memecahkan keputusan dibawah ketidakpastian yang disebut diagram pengaruh.
Penelitian  dengan  Bayesian  Network  telah  digunakan dalam  beberapa  bidang,  dalam  penelitian  [1]  membuat model  pemilihan  universitas  yang  akan  dipilih  dengan
beberapa variabel terkait. Sedangkan [2] menggunakannya untuk  membuat  aplikasi  sistem  pakar  hewan  ternak  sapi untuk menarik kesimpulan penyakit apa yang diderita oleh hewan ternak sapi. Menurut[3], pengembangan framework dan model analisis risiko proyek agile dengan pendekatan Bayesian  Network,  digunakan  sebagai  tool  untuk menganalisis  risiko  yang  mempengaruhi  pelaksanaan proyek. Selain dapat mengkuantitatifkan unsur ketidakpastian,  Bayesian  Networks  juga  dapat  mengatasi keterbatasan  data  historis  dan  dapat  diperbaharui  setiap kali informasi mengenai risiko diperoleh.
Berdasarkan  deskripsi  hasil  penelitian  sebelumnya tersebut,  terdapat  beberapa  kesesuaian  persoalan  yang dapat diselesaikan menggunakan Bayesian Network untuk memodelkan  penyebab  pelanggaran  dalam  pertandingan karate Kumite . Langkah awal di dalam membangun model Bayesian  Network  adalah  membuat  struktur  jaringan berdasarkan  studi  literatur  mengenai  sebab  akibat  dari masing – masing faktor yang mempengaruhi pelanggaran. Setelah  struktur  jaringan  terbentuk,  langkah  selanjutnya adalah menentukan probabilitas dari masing masing faktor.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor  – faktor  penyebab  pelanggaran  dalam  pertandingan  dan memodelkannya sehingga mampu mengantisipasi kesalahan – kesalahan atlit dalam pertandingan. Rumusan masalah  yang  dapat  diangkat  adalah  “Bagaimana menentukan  probabilitas  penyebab  pelanggaran  dengan variable  -  variabel  ketidakpastian  dengan  menggunakan pendekatan Bayesian Network”.

## 2. P ENELITIAN T ERKAIT
Bayesian network dapat digunakan untuk memodelkan beragam  persoalan  yang  ada  di  dunia  nyata.  Sebagai contoh[1]  menggunakan  teknik  ini  untuk  melakukan pengembangan  model  keputusan  dalam  pemilihan universitas.  Selain  itu,  [4]  memodelkan  persoalan gangguan  perkembangan  anak  menggunakan  Bayesian Network, tujuannya adalah untuk mendiagnosa kebiasaan seorang  anak  yang  dapat  berakibat  pada  tumbuh kembangnya  .  Peneliti  lainnya  yaitu  [5]  mengusulkan pendekatan  menggunakan  Bayesian  Network  untuk membuat system pendukung keputusan untuk menentukan minat dan bakat pada siswa usia SMP. Selanjutnya [6] juga menggunakan  Bayesian  Network  untuk  menghitung probabilitas penyakit sesak nafas pada bayi. Penelitian [7] yaitu  penerapan  Bayesian  Network    untuk  mendiagnosis penyakit  kambing  yang  mampu  melakukan  proses diagnosis  berdasarkan  pada  gejala  yang  hewan  kambing, dimana perhitungannya menggunakan data gejala penyakit 42 gejala dan 9 jenis penyakit kambing.

## 3. M ETODOLOGI

## 3.1 A NALISA K EBUTUHAN
Dalam analisa kebutuhan diperlukan beberapa hal yang dianggap  menunjang  penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis yaitu data atlit dan perilakunya dalam pertandingan yang  diperoleh  melalui  pengamatan  dan  data  yang  ada pada  Ketua  Bidang  Prestasi  yang  cukup  berpengalaman dan berwewenang memberikan data di tempat penelitian.

## 3.2 P ENGUMPULAN DATA
Data  yang  diambil  dalam  penelitian  ini  berdasarkan aturan  pertandingan  WKF  dan  fakta  perilaku  atlit  di lapangan, dimana sampel yang diambil adalah dari 3 orang atlit yang saling berhadapan pada tiga partai yang berbeda, diantaranya:
Match 1: Atlit 1 vs Atlit 2 Match 2: Atlit 1 vs Atlit 3 Match 3: Atlit 2 vs Atlit 3
Dibuatlah pohon struktur Bayesian Network untuk masing- masing  variable  acak.  Struktur  Bayesian  Network  dibuat berdasarkan  ada  tidaknya  keterkaitan  antara  prilaku  atlit dengan efek yang didapatkan oleh atlit.

## 3.3 P ENERAPAN BAYESIAN NETWORK
A. Penentuan Variabel Acak
Variabel  acak  didapat  setelah  mengamati  fenomena dilapangan  bahwa  atlet  yang  bertanding  masih  banyak yang  minim  pengetahuan  dalam  aturan  pertandingan, sehingga didapat variabel seperti pada tabel 1.
Tabel. 1 Variabel Acak No Variabel Type State 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Tsuki Geri Kontak_Keras Jogai Passivity Uncontrolled_Attack Avoiding_Combat Yame Poin Hukuman C1 C2 Discrete Discrete Discrete Discrete Discrete Discrete Discrete Discrete Discrete Discrete Discrete Discrete Memukul/Tidak Menendang/Tidak Ya/Tidak Keluar/Tidak
Pasif/Tidak
Ya/Tidak Ya/Tidak Stop/Tidak Yuko/Wazaari/Ippon/Tidak Ya/Tidak Ya/Tidak
Ya/Tidak
B. Menetapkan Cpt
Menetapkan  CPT  yaitu  menentukan Conditional Probability (peluang bersyarat) antara variabel. Condotional  Probability dinotasikan  dengan P ( A|B ) artinya peluang suatu keadaan A, jika diketahui keadaan B telah  terjadi.  Teorema  Bayes  adalah  sebuah  pendekatan untuk ketidakpastian yang diukur oleh persamaan 1).

## 1)
Dimana:
P ( A|B )  =  peluang  A  terjadi  setelah  B  terjadi  (posterior probability)
P ( B | A ) = peluang B terjadi setelah A terjadi (likelihood) P ( A ) = peluang kejadian A P ( B ) = peluang kejadian B

## Gambar 1. CPT
C. Implementasi Netica
Tahapan  implementasi  ini  merupakan  tahapan  pada aplikasi/software Netica dimana data yang telah terkumpul akan di input ke dalam Bayesian Net yang telah di bangun dan hasilnya akan dianalisa

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data 3 orang atlit prestasi BKC Kota Tasikmalaya yang saling berhadapan pada tiga partai yang berbeda dalam perhelatan kejuaraan Selekcab di  awal  tahun  2020  dan  menyesuaikan  dengan  variabel  - variabel  yang  telah  ditentukan,  data  atlit  tercatat ditampilkan pada gambar 2.
Pada Gambar. 2 Terdapat data atlit 1 yang melakukan suatu  aktivitas  dan  dampak  dari  perilaku  tersebut  pada Match 1 & Match 2 .

## Gambar. 3 Data Atlit 2 Pada Match 1 & Match 3
Pada Gambar. 3 Terdapat data Atlit 2 yang melakukan suatu  aktivitas  dan  dampak  dari  perilaku  tersebut  pada Match 1 & Match 3 .

## 4.1 MEMBANGUN STRUKTUR
BAYESIAN

## NETWORK
Variabel  -  variabel  yang  sudah  didapat  kemudian dilakukan  pemodelan  sesuai  dengan  ketergantungannya satu sama lain seperti pada gambar 5.

## Gambar 5. Struktur Bayesian
Pemodelan  tersebut  menunjukkan  keterkaitan  antara variabel  seperti  contoh  bahwa  Kontak_Keras  akan dipengaruhi  oleh Tsuki (Pukulan)  dan Geri (Tendangan), begitu juga untuk Yame (Wasit menghentikan pertandingan) akan mempengaruhi terhadap variabel Poin maupun Hukuman.

## 4.2 MENDEFINISIKAN NODE PEMODELAN
Membuat  node  dari  tiap  tiap  variabel  menggunakan Netica Tools dan mengisinya dengan type dan state seperti pada  Tabel  1,  dan  menghubungkan  keterkaitan  antara variable  acak  satu  dan  lainnya  atau  yang  biasa  disebut dengan Bayesian net seperti dalam gambar 6.
Gambar 6. BBN yang sudah siap mengcompile case

## Gambar 4. Data Atlit 3 Pada Match 2 & Match 3
Pada Gambar. 4 Terdapat data Atlit 3 yang melakukan suatu  aktivitas  dan  dampak  dari  perilaku  tersebut  pada Match 2 & Match 3 .

## 4.3 HASIL PEMROSESAN
Didapati  hasil  pemrosesan  terhadap  data  3  orang  atlit yang  sudah  terinterpretasikan  ke  dalam  Bayesian  Net, maka  secara  otomatis  juga belief  bars akan  berubah  dan menyesuaikan dengan data yang sudah diinput.

## Gambar 7. BBN Atlit 1 yang sudah terupdate
Gambar 8. BBN Atlit 2 yang sudah terupdate
Gambar 9. BBN Atlit 3 yang sudah terupdate
Dapat kita cermati bersama pada belief bars yang telah berubah bahwa ada beberapa temuan diantaranya :
a. Atlit 1 dan Atlit 2 dominan melakukan serangan dengan teknik Tsuki dengan persentase masing – masing 40% dan 60% dan mendapat hukuman 56,7% dan 65,4%
b. Atlit  3  dominan  melakukan  serangan  dengan  teknik Geri dengan  persentase  60%  dan  mendapat  hukuman 63,5%
Selain hal tersebut terdapat juga performat atlit seperti seperti ditampilkan pada gambar 10.

## Gambar 10. Performa Atlit
Dari gambar 10 diperoleh informasi bahwa dari ketiga orang atlit rata - rata mendapatkan hukuman sebesar 61,1% atas pelanggaran yang dilakukannya, sementara rata - rata atlit  yang  mendapatkan  nilai  hanya  54,7%.  Selisih  yang didapat adalah sebesar 6,4%.

## 4.4 ANALISIS SENSITIVITAS
Analisis  Sensitivitas  digunakan  untuk  mengetahui faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap Yame  / Wasit menghentikan  pertandingan.  Hasil sensitivity  to  findings pada node Yame ditampilkan pada gambar 11.

## Gambar 11. Sensitivitas Analisis Yame
Dari  hasil  pada  gambar  11  didapat  bahwa Mutual Information Poin  sebesar  0,6805  dengan  persentase (7,49%),  dan  untuk  Hukuman  sebesar  0,1829  dengan persentase  sebesar  (2,01%).  Dengan  demikian Yame (terhentinya  pertandingan)  akan  lebih  berpengaruh  pada Poin daripada terhadap Hukuman

## 5. KESIMPULAN
Bayesian Network model dalam penerapannya menentukan  probabilitas  penyebab  pelanggaran  dalam pertandingan karate kumite dapat mendefinisikan variabel (Yame) sebagai factor yang dapat mempengaruhi penyebab
pelanggaran  dalam  pertandingan  kumite  dan  dapat menggambarkan  hubungan  antara  perilaku  seorang  atlet dengan keputusan akhir yang diambil oleh seorang wasit. Dalam struktur Bayesian Network terlihat bahwa variabel –variabel  digambarkan  sebagai  sebuah  node  yang kemudian  membentuk  sebuah  jaringan  hubungan  sebab akibat.  Dengan  fakta  yang  terdapat  pada  hasil  penelitian bahwa  Atlit  yang  melakukan  Pelanggaran  lebih  banyak dengan selisih 6,4%. Analisis sensitivitas yame / variabel Yame akan sangat berpengaruh terhadap temuan dari node Poin dengan Mutual Information sebesar 0,6805.
Pengembangan  lebih  lanjut  mengenai  penerapan Bayesian  Network model  ini,  perlu  ditinjau  juga probabilitas  seorang  wasit  dalam  membuat  suatu keputusan  terhadap  perilaku  atlit  dalam  pertandingan. Sehingga  apa  yang  diputuskan  oleh  seorang  wasit  bisa lebih presisi dan tidak merugikan maupun menguntungkan kepada salah satu pihak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tutik  Farihah,  “Pengembangan  Model  Keputusan  Pemilihan Universitas  Menggunakan  Pendekatan Bayesian  Network” in (CIEHIS), 2019.
[2] Tinaliah,  “Aplikasi  sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit  hewan ternak sapi dengan bayesian network,” J. Ilm. SISFOTENIKA, vol. 5, no. 1, pp. 13–24, 2015.
[3] Kusumawardani,  Mufti  Kenia..  ”Pengembangan  Framework  dan Model  Analisis  Risiko  Proyek  Agile  Dengan  Pendekatan  Bayesian Network”. Skripsi. Yogyakarta:Universitas Gadjah Mada
[4] Rita  Hamdani.  “Penerapan  Metode  Bayes  dalam  Mendiagnosa Gangguan  Perkembangan  pada  Anak”.  Jurnal  Mantik  Penusa,  vol. 20: hal. 70. 2016.
[5] Rusito,  and  Yuli  Fitrianto.”Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan    Bakat    Dan    Minat  Olahraga  Siswa  SMP  Dengan Metode Bayes.” Prosiding SNST Ke-81, no. 1, 53–58, 2017.
[6] Hasniati,  Hasniati,  Arianti  Arianti  and  William  Philip.  “Penerapan Metode  Bayesian  Network  Model  Untuk  Menghitung  Probabilitas Penyakit  Sesak  Nafas  Bayi.”  Jurnal Rekayasa  Teknologi  Informasi (JURTI). 2018.
[7] Andika,  Nurul,  Imam,  “Implementasi  Metode  Bayesian  Network Untuk  Diagnosis  Penyakit  Kambing”,  Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Teknik  Komputer, Vol.2,No.9,September 2018 , hlm.3032-3042

## BIODATA PENULIS
Yudha Permadya Putra Merupakan mahasiswa jurusan informatika Universitas Siliwangi. Aradea
Merupakan  dosen  Jurusan  Informatika Universitas Siliwangi.
Rianto Merupakan  dosen  Jurusan  Informatika Universitas Siliwangi.