## Seleksi  Fitur  Dan  Preferensi  Penyerang  Terbaik  Liga  Inggris  Berbasis Fisher’s Discriminant Ratio, K-Means Clustering Dan Topsis

## Alif Sefty W, Lukman Junaedi, Tresna Maulana Fahrudin
Universitas Narotama Surabaya, Jl Arief Rahman Hakim 51, Surabaya, 60117, Indonesia Universitas Narotama Surabaya, Jl Arief Rahman Hakim 51, Surabaya, 60117, Indonesia Universitas Narotama Surabaya, Jl Arief Rahman Hakim 51, Surabaya, 60117, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: DiterimaRedaksi: 16 Agustus 2019 RevisiAkhir: 10 September 2019 Diterbitkan Online : 30 September 2019 Football is a sport that is carried out by several people in a team, each player in a team has their respective roles in a match. One of the important positions in a team is as an attacker whose job is to score goals for the team. This research aims to determine the best  attackers  in  the  English  Premier  League  from  all  teams  competing  in  the  2018- 2019  season  based  on  data  from  the  Fifa  19  game.  There  are  several  stages  in  this research, the first step is clustering with K-Means Clustering method, the second step is feature selection using Fisher Discriminant Ratio method (FDR) and then weighted and calculated using TOPSIS (The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)  method.  The  calculation of  the  preference  value  for  each player  is  based  on the weight value of the features that have passed the selection stage. The player who has the highest preference value will be chosen as the best player.
K ATA
K UNCI
K-Means TOPSIS English Premier League Football Player Fisher’s Discriminant Ratio

## K ORESPONDENSI
No HP: 085745587260 E-mail: iluminezetoro@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Liga Inggris merupakan salah satu liga terbaik yang ada saat ini, pada  Liga  Inggris  terdapat  banyak  pemain  kelas  dunia  yang bermain  di  berbagai  posisi  pada  tiap  tim  yang  ada.  Pemain  – pemain  tersebut  berposisi  sebagai  penjaga  gawang,  pemain belakang, pemain tengah ataupun pemain depan. Dalam sebuah kompetisi  tentunya  setiap  tim  yang  berpatisipasi  memiliki pemain  –  pemain  yang  menjadi  andalan  dan  tumpuan  untuk memenangkan  sebuah  laga  salah satunya  adalah pemain depan. Pada  pertandingan  sepak  bola  pemain  depan  memiliki  peran untuk  mecetak  gol  ke  gawang  lawan,  membuat  ruang  untuk penyerangan serta memberikan umpan untuk pemain lainnya[1]. Pada  Liga  Inggris  setiap  tim  memiliki  beberapa  pemain  depan dengan  kemampuan  individu  yang  mumpuni,  umumnya  para pemain tersebut  memiliki  kemampuan  individu  yang  labih  baik dari  pemain  lainnya  sehingga  mempermudah  mereka  dalam mencetak gol.
Persaingan  yang  sangat  kompetitif  di  setiap  musim  pada  liga Inggris  para  penyerang  harus  memiliki skill yang  baik  guna membatu tim dalam pertandingan. Untuk mengetahui penyerang
terbaik  yang  ada  di  liga  primer  inggris  kami  akan  melakukan klasterisasi pada  semua  penyerang  yang  ada  berdasarkan  setiap skill  individu.  Setiap  satu  pemain  memiliki  beberapa  fitur  yang kemudian  kami  proses  dengan  salah  satu  metode  pada  data mining  untuk  mendapatkan  informasi  penting  yaitu  dengan metode K-Means  Clustering [2] . Setelah  melakukan  tahapan clustering  akan  dilakukan  proses  seleksi  fitur  dengan  metode Fisher Discriminant Ratio (FDR) untuk tahapan terakhir penulis melakukan  pemilihan  penyerang  terbaik  dengan  sistem penunjang keputusan yang menggunakan metode Topsis. Topsis (The  Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution) merupakan  salah  satu  metode  untuk  penyelesaian masalah  dengan Multiple  Criteria  Decision  Making (MCDM), metode  ini kami  pilih  karena  cocok  dan  baik dalam  melakukan seleksi pada beberapa kriteria yang telah ditentukan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Liga Inggris
Liga  Inggris  menjadi  salah  satu  liga  yang  sangat  menarik perhatian  penonton  sepak  bola.  Pada  setiap  musimnya  selalu
tercipta  banyak  gol  di  setiap  pertandingannya,  setiap  klub mempunyai  strategi  tersendiri  untuk  mengoptimalkan  performa dari  setiap  penyerang  yang  mereka  miliki.  Dalam  beberapa tahun terakhir terdapat beberapa pemain yang menjadi kandidat penyerang  terbaik  pada  liga  Inggris  diantaranya,  Sadio  Mane, Sergio  Aguero,  Harry  Kane,  dan  Eden  Hazard.  Mereka  layak disebut sebagai penyerang terbaik karena kontribusi gol mereka untuk  klub  masing-masing.  Rata-rata  penyerang  terbaik  yang dimiliki oleh setiap klub papan atas dapat mencetak 15 gol atau lebih  setiap  musimnya.  Penyerang  yang  baik  memiliki  tingkat rasio  gol  disetiap  pertandingan  yang  tinggi  dan  juga  tingkat konversi peluang yang baik, selain itu penyerang yang baik juga dapat  berperan  besar  membantu  terciptanya  gol  bagi  pemain yang lain.

## 2.2 Data Mining
Data  Mining  adalah  tahapan  yang  menggunakan  ilmu matematika,  ilmu  statistika  serta  kecerdasan  buatan  atau machine  learning untuk  melakukan  ekstrasi  data  serta melakukan pengidentifikasian terhadap informasi yang terkandung dalam data yang diolah. Dalam data mining terdapat beberapa  istilah  yang  biasa  digunakan  yaitu  KDD (Knowledge discovery  in  data  base), analisa  pola  data atau ( Data  Analysis) , ekstraksi  pengetahuan (Knowledge  Extraction), Kecerdasan bisnis (Business Intellegence) , data archeology, data dregging [3] . Data  mining  memiliki  berbagai  fungsi  yang  dapat meningkatkan  dan  membantu  dalam  pengolahan  data  guna mendapatkan informasi baru untuk pengguna

## 2.3 K-Means Clustering
K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma  atau  metode  dalam data  mining  yang  sangat  populer untuk  digunakan  pada  dataset dengan  jumlah  yang  besar[4].  Secara  garis  besar  K-Means digunakan  untuk  membagi  atau  mempartisi  data  dalam  sebuah cluster[5].  Pengelompokan  dilakukan  berdasarkan  karakteristik datayang sama lalu untuk data yang memiliki karakteristik yang berbeda akan  dikelompokan  pada tempat  yang  lain.  Metode  K- Means  bertugas  mengelompokan  data  (N)  pada  klaster  (K) dengan  nilai  rata-rata  terdekat[6],  selain  itu K-Means juga melakukan pemodelan tanpa supervisi (unsupervised ) . Sehingga tujuan  utama  metode  ini  adalah  memperkecil  variasi  data  yang ada  pada  suatu  setiap  cluster  dan  memaksimalkan  variasi  pada cluster yang lain.

## 2.4 TOPSIS
Topsis (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) adalah  salah  satu  metode  dalam  pengambilan keputusan  yang  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang  pada tahun  1981.Metode  pengambilan  keputusan  berfungsi  sebagai alat  bantu  bagi  pengambil  keputusan  untuk  memperluas kemampuan  pengambil  keputusan tanpa  menggantikan  penilian dari individu yang mengambil keputusan[7]. Pengunaan metode ini  banyak  diterapkan  pada  pengambilan  keputusan  yang memiliki kriteria banyak atau multikriteria. Metode ini memiliki konsep  dimana  penentuan  alternatif  terbaik  dilakukan  dengan perhitungan  dari  jarak  terpendek  solusi  ideal  positif  dan  jarak terjauh  untuk  solusi  ideal  negatif,  pada  metode  TOPSIS pembobotan  pada  setiap  indikator  merupakan  tahapan  yang krusial[8],  banyaknya  faktor  yang  menjadi  pertimbangan membuat  proses  pengambilan  keputusan  menjadi  agak  sulit.
Jenis  permasalahan  tersebut  biasanya  dinamakan  MCDM ( Multiple Criteria Decission Making) , Topsis banyak digunakan karena metode ini sangat sederhana dan mudah unutk dilakukan, dengan  konsep  yang  sederhana  serta  proses  dan  langkah  – langkah yang mudah dipahami oleh pengguna.

## 2.5 FDR
FDR (Fisher’s  discriminant  ratio) adalah  salah  satu  metode analisa  statistsik  untuk  menentukan  variabel  yang  terkait  dan variabel  tidak  terkait  berupa  variabel  kontinu  atau  binary[9]. Metode ini pertama kali dicetuskan oleh Sir Ronald Fisher pada tahun  1936.  FDR  pada  umunya  digunakan  untuk  menentukan besarnya  perbedaan  pada  setiap  fitur  pada  dua  kelas  berbeda. Hasil  dari  proses  FDR  adalah  untuk  fitur  yang  mempunyai perbedaan yang besar pada rata – rata dari kelas dan varian kecil dari tiap kelas maka nilai FDR yang didapatkan akan tinggi, jika diantara  fitur  terdapat  perbedaan  absolut  rata  –  rata  yang  sama maka  fitur dengan  varian  terkecil akan  mendapatkan  nilai  FDR yang  lebih  tinggi[10].  Pada  penelitian  ini  metode  FDR digunakan  untuk  menseleksi  fitur  yang  paling  ideal  untuk digunakan pada proses selanjutnya.

## 3. METODOLOGI

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  berasal  dari  dsebuah  game  terbitan  EA Sports  yaitu  FIFA  2019.  Dalam  penelitian  ini  data  yang digunakan  adalah  data  pemain  depan  dan  pemain  tengah  dari setiap tim yang ada pada Liga Primer Inggris. Untuk jumlah data yang  digunakan  sebanyak  275 record dengan  13  atribut  pada setiap pemain

## 3.2 Analisis Data
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  tahapan  kerja  yang  akan dilakukan  oleh  penulis  pada  penelitian  ini  meliputi clustering, seleksi fitur dan pemilihan pemain terbaik.
.

## Gambar 1 Desain Sistem
1. Clustering
Berdasarkan  atribut  yang  dimiliki  oleh  setiap  pemain, semua  data  yang  ada  akan  dilakukan  pengelompokan dengan  metode K-Means  Clustering .  Semua  data tersebut  akan  dibagi  menjadi  2  cluster  yaitu  cluster  1 dan 0
2. Seleksi Fitur
Setelah  seluruh  data  melewati  proses  klastering  dan menempati dua klaster yang telah ditentukan, tahapan selanjutnya  kami  akan  melakukan  proses  uji keterkaitan  antar  variabel  dengan  metode  FDR ( Fisher’s  discriminant  ratio) proses  ini  dilakukan dengan  cara  menghitung  nilai  keterkaitan  antar variabel yang ada dengan metode statistika. Pengujian dilakukan  hiangga  didapatkan  sejumlah  variabel dengan nilai varian atau perbedaan antar variabel yang tinggi  yang  nantinya  fitur  tersebut  akan  digunakan dalam proses TOPSIS.
FDR =   (M1-M2) 2 [9]
(S1 2 +S2 2 ) Dimana: FDR = Fisher’s discriminant ratio
M1 = Mean dari kelas 1 M2 = Mean dari kelas 2 S1 = Varian dari kelas 1 S2 = Varian dari kelas 2 Sebelum dilakukan pengujian terhadap setiap variabel yang  ada,  pertama  –  tama  data  akan  di- split /  dibagi menjadi  dua  bagian  berdasarkan  klaster  yang ditempati  dan  kemudian  akan  diuji  masing  –  masing berdasarkan klasternya
Gambar S Proses pemisahan / split data[9]
3.   Setelah  melewati proses  seleksi  fitur  data  dari kluster akan  dilakukan  proses  pembobotan  dan  pengujian nilai  preferensi  dengan  metode  TOPSIS  hingga didapatkan  pemain  yang  memiliki  nilai  perhitungan preferensi  yang  tertinggi  dengan  beberapa  tahapan diantaranya:
A. Penggambaran  alternatif  dan  kriteria  kedalam sebuah matriks
B. Membuat matriks ternomalisasi dengan metode

## C. Menghitung  matriks  terbobot  pada  keputusan ternomalisasi
D. Menentukan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif
E. Perhitungan  jarak  dari  satu  alternative  ke  solusi ideal positif ataupun ke solusi ideal negatif
F. Menghitung preferensi untuk setiap alternative yang ada  kemudian  dilakukan  perangkingan  dari  nilai Ci+

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Clustering
Proses  klasterisasi  dilakukan  dengan  metode K-Means. Jumlah data  yang  digunakan  sebanyak  275  dengan  total  jumlah  fitur sebanyak  13  fitur  Seluruh  data  tersebut  diklasterkan  menjadi  2 kelompok yaitu klaster 1 dan klaster 0. Untuk centroid atau titik pusat setiap klasternya ditentukan secara random.
Tabel. 1 Cluster 1 Nama Pemain Acceleration …. Stamina Eden Hazard 93 …. 83 Sergio Aguero 89 …. 77 Harry Kane 68 …. 90 Paul Pogba 71 …. 91 Mohamed Salah 95 …. 85 Alexis Sanchez 87 …. 84 .. .. …. .. Chidiebere Nwakali 77 …. 76
Pada cluster 0 terdapat 161 pemain dari total 275 data pemain.
Tabel. 2 Cluster 0 Nama Pemain Acceleration …. Stamina Ilkay Gundogan 93 …. 83 Francesc Fabregas 89 …. 77 Olivier Giroud 68 …. 90 Daniel Sturridge 71 …. 91 Matt Worthington 95 …. 85 Ibrahim Meite 87 …. 84 .. .. …. .. Andrew Eleftheriou 65 …. 54
Pada cluster 1 terdapat 114 pemain dari total 275 data pemain.
Proses  terakhir  untuk  tahapan  klastering  melakukan  pengujian akurasi  menggunakan  metode split  percentage dengan  cara membagi  data  menjadi  dua  bagian  yaitu data  testing dan data training. Pada  pengujian  kali  ini  dilakukan  tiga  kali  pengujian dengan  proporsi  Tes  A  10% data test 90%  data training,  Tes  B
20%  data  test  80%  data  training  dan  yang  terakhir  Tes  C  30% data tes dan 70% data training.
Dari  hasil  tiga  kali  proses  pengujian  dengan  metode  split didapati bahwa dengan 10% data testing dan 90 % data training memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  85.5%,  lalu  dengan  20%  data test dan 80 % data training memiliki tingkat akurasi 85,4 % dan terakhir 30 % data testing dan 70 % data training memiliki 79.5 % tingkat akurasi.

## Grafik 1 Hasil Uji Akurasi

## 4.2. Seleksi Fitur
Berdasarkan  tingkat  akurasi  pada  proses  sebelumnya  pada proses ini akan melakukan pengujian terhadap setiap fitur – fitur yang  ada,  untuk  kemudian  dipilih  fitur  –  fitur  paling berpengaruh  yang  dimiliki  oleh  setiap  pemain  pada  setiap klaster.
Untuk  tahapan  pengujian  nilai  fitur  dilakukan  dengan  empat tahapan  antara  lain,  pertama  memisahkan  data  menjadi  dua kelompok,  kedua  perhitungan  nilai  rata  –  rata  dari  setiap  fitur, ketiga  perhitungan  nilai  variance  total  dari  setiap  fitur,  yang terakhir yaitu perhitungan nilai FDR.

## Tabel 3 Mean Cluster 1
Nama Pemain Acceleration …. Stamina Eden Hazard 93 …. 83 Sergio Aguero 89 …. 77 Harry Kane 68 …. 90 Paul Pogba 71 …. 91 Mohamed Salah 95 …. 85 Alexis Sanchez 87 …. 84 .. .. …. .. Chidiebere Nwakali 77 …. 76 Total 12649 …. 12092 M1 78.57 …. 75.11 Tabel  4 Variance Cluster 1 Nama Pemain Acceleration …. Stamina Eden Hazard 93 …. 83 Sergio Aguero 89 …. 77 Harry Kane 68 …. 90 Paul Pogba 71 …. 91 Mohamed Salah 95 …. 85 Alexis Sanchez 87 …. 84
.. .. …. .. Chidiebere Nwakali 77 …. 76 Total Variance 12197.565 …. 10859.205 S1 75.761 …. 67.448 Tabel 5 Mean Cluster 0 Nama Pemain Acceleration …. Stamina Ilkay Gundogan 67 …. 69 Francesc Fabregas 56 …. 60 Olivier Giroud 43 …. 62 Daniel Sturridge 72 …. 56 Granit Xhaka 47 …. 77 Marouane Fellaini 41 …. 75 .. .. …. .. Andrew Eleftheriou 65 …. 54 Total 7305 …. 6937 M2 64.08 …. 60.85 Tabel 6. Variance Cluster 0 Nama Pemain Acceleration …. Stamina Ilkay Gundogan 67 …. 69 Francesc Fabregas 56 …. 60 Olivier Giroud 43 …. 62 Daniel Sturridge 72 …. 56 Granit Xhaka 47 …. 77 Marouane Fellaini 41 …. 75 .. .. …. .. Andrew Eleftheriou 65 …. 54 Total Variance 12290.29 …. 9866.46 S2 107.81 …. 86.55 Tabel 7 Nilai FDR No Fitur Nilai 1 Stamina 1,3915 2 Acceleration 1,1432 3 Dribbling 1,0862 4 Agility 0,8696 5 Sprint Speed 0,8687 6 Ball Control 0,5449 7 Balance 0,4355 8 Long Shots 0,3284 9 Shooting 0,2710 10 Shot Power 0,2181 11 Finishing 0,1989 12 Jumping 0,0337 13 Heading 0,0067
Setelah  mendapatkan  nilai  FDR  dari  seluruh  fitur  yang  ada kemudian  akan  dilakukan  pengujian  tingkat  akurasi  dengan menghapus  satu  persatu  fitur  dari  urutan  yang  terendah  hingga didapatkan  hasil  akurasi  yang  baik  dengan  fitur  yang  paling berpengaruh.  Pengujian  dilakukan  menggunakan  metode  yang sama seperti sebelumnya yaitu split dengan 3 skema yaitu Tes A 10% data test 90% data training, Tes B 20% data test 80% data training  dan  yang  terakhir  Tes  C  30%  data  tes  dan  70%  data training.
76 78 80 82 84 86 Testing 85,5 85,4 79,5 U J I   A K U R A S I Tes A Tes B
Tes C

## Grafik 2 Nilai FDR
Dari hasil pengujian mengambil lima fitur dengan nilai terbesar yaitu stamina,  acceleration,  dribbling,  agility,  sprint  speed.
Hasil  dari  seleksi  fitur  ini  nantinya  akan  menjadi  fitur  utama dalam  proses  TOPSIS  untuk  menentukan  pemain  terbaik  yang ada pada cluster 1

## 4.3. TOPSIS
Pada bagian ini melakukan beberapa tahapan perhitungan untuk menentukan siapa pemain terbaik yang ada di Liga  Inggirs dari anggota  klaster  1.  Untuk  tahapanya  dibagi  menjadi  beberapa tahapan  diantaranya  menentukan  ranking  dari  setiap  nilai  fitur yang  ada  pada  setiap  anggota  kelompok,  menghitung  matriks ternomalisasi,  menghitung  matriks  normalisasi  yang  sudah terbobot,  menentukan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif,  menghitung  jarak  antara  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal  negatif,  menghitung  nilai  preferensi  setiap  pemain berdasarkan fitur – fitur yang ada.

## 1. Tahap Perangkingan Nilai Fitur

## Tabel 5 Kriteria Fitur
No Kriteria Nilai 1 Tinggi 1 2 Sedang 0.5 3 Kecil 0 Tabel 6 Ranking Fitur No Nama Pemain F1 F2 F3 F4 F5 1 Eden Hazard 0.5 1 1 1 1 2 Sergio Aguero 0.5 1 1 1 0.5 3 Harry Kane 1 0 0.5 0.5 0.5 4 Paul Pogba 1 0.5 1 0.5 0.5 5 Mohamed Salah 1 1 1 1 1 6 Alexis Sanchez 1 0.5 1 1 0.5 … .. .. .. 161 Ryan Giles 0 0.5 0 0.5 1 Total 83.5 80.5 82 85 80
Untuk  F1  =  Stamina,  F2  =  Acceleration,  F3  =  Dribbling,  F4  = Agility, F5 = Sprint Speed
2. Tahap Perhitungan Matriks Ternormalisasi

## Tabel 7 Matriks Ternormalisasi
NO Nama Pemain F1 F2 F3 F4 F5 1 Eden Hazard 0.006 0.012 0.012 0.012 0.013 2 Sergio Aguero 0.006 0.012 0.012 0.012 0.006 3 Harry Kane 0.012 0.000 0.006 0.006 0.006 4 Paul Pogba 0.012 0.006 0.012 0.006 0.006 5 Mohamed Salah 0.012 0.012 0.012 0.012 0.013 6 Alexis Sanchez 0.012 0.006 0.012 0.012 0.006 … .. .. .. 161 Ryan Giles 0 0.006 0.000 0.006 0.013

## 3. Tahap Perhitungan Matriks Ternormalisasi Terbobot

## Tabel  8 Ranking Fitur
No Fitur Nilai 1 Stamina 1 2 Acceleration 0.75 3 Dribbling 0.5 4 Agility 0.25 5 Sprint Speed 0.25 Tabel 9 Matriks Ternormalisasi Terbobot NO Nama Pemain F1 F2 F3 F4 F5 1 Eden Hazard 0.5 0.75 0.5 0.25 0.25 2 Sergio Aguero 0.5 0.75 0.5 0.25 0.125 3 Harry Kane 1 0 0.25 0.125 0.125 4 Paul Pogba 1 0.375 0.5 0.125 0.125 5 Mohamed Salah 1 0.75 0.5 0.25 0.25 … .. .. .. 161 Ryan Giles 0 0.375 0.000 0.125 0.25

## 4. Tahap Penentuan Solusi Ideal Positif dan Negatif
Tabel 10 Nilai Min dan Max Fitur
F1 F2 F3 F4 F5 Min 0 0 0 0 0 Max 1 0.75 0.5 0.25 0.25
Tabel 11 Hasil Perhitungan Solusi Ideal Positif dan Negatif
NO Nama Pemain F1 F2 F3 F4 F5 1 Eden Hazard 0.500 0.750 0.500 0.250 0.250 2 Sergio Aguero 0.500 0.750 0.500 0.250 0.125 3 Harry Kane 1.000 0.000 0.250 0.125 0.125 4 Paul Pogba 1.000 0.375 0.500 0.125 0.125 5 Mohamed Salah 1.000 0.750 0.500 0.250 0.250 … .. .. .. 161 Ryan Giles 0.000 0.375 0.000 0.125 0.250 5. Tahap  Perhitungan  Jarak  Solusi  Ideal  Positif  dan Negatif 92.80 89.20 89.20 82.10 82.10 89.00 92.70 92.70 76.30 80.00 86.70 85.50 90.30 89.10 72.20 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 5F 4F 3F 2F 1F Hasil Tes Akurasi Tes C Tes B Tes A
Tabel 12 Hasil Perhitungan Jarak NO Nama Pemain D+ D- 1 Eden Hazard 0.500 1.090 2 Sergio Aguero 0.515 1.068 3 Harry Kane 0.810 1.046 4 Paul Pogba 0.415 1.192 5 Mohamed Salah 0.000 1.392 … .. .. 161 Ryan Giles 1.186 0.468

## 6. Tahap Perhitungan Nilai Preferensi Setiap Pemain

## Tabel 13 Hasil Perhitungan Preferensi
NO Nama Pemain V 1 Mohamed Salah 1.000 2 Sadio Mane 1.000 3 Gabriel Fernando de Jesus 0.917 4 Willian Borges da Silva 0.917 5 Heung Min Son 0.885 6 Jamie Vardy 0.824 7 Alexis Sanchez 0.754 8 Paul Pogba 0.742 9 Roberto Firmino 0.742 … .. .. 161 Ryan Giles 0.246
Dari hasil  perhitungan  preferensi  setiap pemain  kemudian akan diurutkan  berdasarkan  nilai  terbesar  hinggi  terkecil,  pemain dengan  nilai  preferensi  terbesar  diantara  pemain  lainya kemudian akan dipilih sebagai pemain terbaik yang ada di Liga Inggris  musim  2018  –  2019.  Dari  data  yang  telah  dilakukan proses  perhitungan  dan  seleksi  maka  dapat  ditentukan  bahwa pemain  terbaik  Liga  Inggris  2018  –  2019  adalah  pemain  yang memiliki nilai preferensi 1. Dari 161 pemain terdapat 2 pemain yang memiliki nilai preferensi paling tinggi diantara lainya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  percobaan  yang  dilakukan  dihasilkan  dua  orang pemain  dengan  perhitungan  nilai  preferensi  tertinggi  dari  275 pemain  lainya  yaitu  Mohamed  Salah  dan  Sadio  Mane,  kedua pemain  tersebut  berasal  dari  klub  Liverpool.  Dari  seluruh  fitur yang  diuji  yaitu  Stamina,  Acceleration,  Dribling,  Agility  dan Sprint  Speed  kedua  pemain  ini  merupakan  dua  pemain  terbaik pada  Liga  Inggris  pada  game  Fifa  19  ini.  keduanya  memiliki hasil  perhitungan  nilai  preferensi  yang  sama  yaitu  1  yang didapatkan  dari  hasil  uji  dan  perhitungan  jarak  solusi  ideal positif dan solusi ideal negatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. A. Siregar, “Seleksi Penyerang Utama
Menggunakan  K-Means  Clustering  Dan  Sistem Pendukung  Keputusan  Metode  Topsis,”  vol.  2,  no.  1, pp. 35–46, 2017.
[2] S.  Agustina,  D.  Yhudo,  H.  Santoso,  N.  Marnasusanto, A. Tirtana, and F. Khusnu, “Clustering Kualitas Beras
Berdasarkan  Ciri  Fisik  Menggunakan  Metode  K- Means,” Clust. K-Means , pp. 1–7, 2012.
[3] D. T. Larose and C. D. Larose, Discovering Knowledge in Data . 2014.
[4] M.  Capó,  A.  Pérez,  and  J.  A.  Lozano,  “An  efficient
approximation  to  the  K-means  clustering  for  massive data,” Knowledge-Based  Syst. ,  vol.  117,  pp.  56–69, 2017.
[5] S.  K.  Majhi  and  S.  Biswal,  “Optimal  cluster  analysis using  hybrid  K-Means  and  Ant  Lion  Optimizer,” Karbala  Int.  J.  Mod.  Sci. ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  347–360, 2018.
[6] Z.  Kakushadze  and  W.  Yu,  “*K-means  and  cluster models  for  cancer  signatures,” Biomol.  Detect. Quantif. , vol. 13, no. July, pp. 7–31, 2017.
[7] E.  Turban,  J.  E.  Aronson,  and  T.-P.  Liang,  “Decision Support  Systems  and  Intelligent  Systems  (7th  Ed),” Fenxi Huaxue , vol. 32, no. 10, 2005.
[8] Z.  Li et  al. ,  “An  improved  approach  for  water  quality evaluation:  TOPSIS-based  informative  weighting  and ranking  (TIWR)  approach,” Ecol.  Indic. ,  vol.  89,  no. February, pp. 356–364, 2018.
[9] T.  M.  Fahrudin,  I.  Syarif,  and  A.  R.  Barakbah,  “Data Mining Approach for Breast Cancer Patient Recovery,” Emit.  Int.  J.  Eng.  Technol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  36–71, 2017.
[10] E.  Prasetyo,  “Analisis  Fitur  Tekstur  Daun  Mangga Dengan  Fisher  ’  s  Discriminant  Ratio  Untuk Pencapaian  Fitur  Yang  Informatif  Mangga  merupakan salah 2015 ). Ini menunjukkan,” no. January, 2015.

## BIODATA PENULIS

## Alif Sefty Wiyantoro
Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika
Fakultas  Ilmu  Komputer  dari  Universitas Narotama Surabaya.

## Lukman Junaedi
Dosen  Prodi  Sistem  Informasi,  Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi,
Universitas  Narotama,  Surabaya,  Indonesia. Memperoleh  gelar  M.Kom.  dari  Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya Indonesia pada 2012.

## Tresna Maulana Fahrudin
Menyelesaikan  jenjang  D4  dan  S2  di Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya  di Program  Studi  Teknik  Informatika.  Saat  ini berkarir  sebagai  Dosen  Tetap  Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Narotama Surabaya.