## Prediksi Klasemen Akhir English Premier League Untuk Keputusan Penanaman Modal Dengan Metode Distribusi Poisson
Muhammad Fauzan Azhar 1 , Nurmalasari 2 , Ani Yoraeni 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jl. Raya Jatiwaringin, Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timur-13630, Indonesia
e-mail: 1 11190704@nusamandiri.ac.id , 2 nurmalasari.nmr@nusamandiri.ac.id , 3 ani.ayr@nusamandiri.ac.id
Artikel Info : Diterima : 22-02-2021 | Direvisi : 21-06-2021 | Disetujui : 19-07-2021
Abstrak - Beberapa waktu belakangan Machine Learning menjadi hal yang ramai diperbicangkan, sebuah teknik yang memberi sistem kemampuan untuk belajar dan berkembang secara otomatis berdasarkan pengalaman. Denga Machine  Learning diharapkan  dapat  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  memecahkan  masalah  untuk menentukan  hasil  klasemen  akhir English  Premier  League. Dalam  penelitian  ini  akan  dikembangkan Machine Learning menggunakan  metode  Distribusi Poisson yang  merupakan  dsitribusi  nilai-nilai  bagi  suatu  variable random x yaitu banyaknya hasil percobaan yang terjadi dalam suatu interval waktu tertentu atau disuatu daerah tertentu.  Dengan  melakukan  prediksi  hasil  akhir  klasemen,  peneliti  menginginkan  hasil  yang  dapat memperlihatkan klub mana yang memiliki promising prospect yang dapat menjadi acuan dalam penanaman modal.
Kata Kunci : English Premier League, Machine Learning, Distribusi Poisson, Penanaman Modal
Abstracts - Nowadays, people often talk about machine learning, it is a technique which gives a system a skill to learn and develop automatically based on the experience in the past. With machine learning, it hopes could help the decission making process to decide the result of English Premiere Leauge' final standigs. In this research, the researcher will develop a machine learning using Poisson Distribution Method, which is a distribution of random variables (x) which refer to the number of experimental results that occur in a certain time interval or in a certain area. By predicting the final results of the standings, the researcher hopes that the result could show which club who has promising prospect that could be a reference for capital investment.
Keywords : English Premier League, Machine Learning, Poisson Distribution, Capital Investmen

## PENDAHULUAN
Tidak  ada  seorang  pun  yang  mampu  melakukan  prediksi  dengan  mutlak  tentang  masa  depan.  Terdapat banyak  kemungkinan  yang  tidak  dapat  terhitung  jumlahnya  yang  mungkin  terjadi  dimasa  depan.  Terlalu banyaknya kemungkinan itu lah yang menjadi batasan untuk manusia dalam mengambil keputusan dan tindakan pada saat ini.
Meskipun  manusia  tidak  dapat  melakukan  prediksi  secara  mutlak,  terdapat  berbagai  cara  untuk mempersempit lingkup kemungkinan dengan mengolah data-data yang lalu dan ilmu statistika. Dengan mengolah data-data  terdahulu  dan  menggunakan  ilmu  statisitika  kita  dapat  memprediksi  kemungkinan  yang  akan  terjadi walaupun tidak seratus persen.
Memperkirakan hasil pertandingan sepak bola telah lama menjadi hal rutin para ahli dan orang awam. Daya tarik ini sebagian besar karena sifat olahraga yang tidak dapat diprediksi (Butler et al., 2021). Melakukan prediksi hasil  akhir  terhadap  sebuah  pertandingan  olahraga  sudah  banyak  dilakukan  orang-orang  seperti  prediksi  liga Indonesia (Mutaqin & Adri, 2019), prediksi kemenangan atlet (Rainarli & Romadhan, 2017).
English  Premier  League adalah  liga  olahraga  yang  paling  banyak  ditonton  di  dunia,  disiarkan  ke  634juta rumahdi  212  wilayah  dan  dengan  potensi  penonton  televisi  4,7  miliar  orang  (Baboota  &  Kaur,  2019).  Pada kompetisi  liga  Inggris  peringkat  1  sampai  dengan  peringkat  4  akan  mengikuti Champions  League sedangkan peringkat 5 sampai peringkat 6 akan mengikuti Europe League .
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711
Dengan menggunakan data mining dan machine learning peneliti mencoba untuk memprediksi hasil akhir klasemen English premier league, Data Mining memiliki beberapa padanan, seperti knowledge discovery ataupun pattern recognition . Kedua istilah tersebut sebenarnya memiliki ketepatannya masing-masing. Istilah knowledge discovery atau  penemuan  pengetahuan  tepat  digunakan  karena  tujuan  utama  dari  data  mining  memang  untuk mendapatkan  pengetahuan  yang  masih  tersembunyi  di  dalam  bongkahan  data.  Istilah pattern  recognition atau pengenalan pola pun tepat untuk digunakan karena pengetahuan yang hendak digali memang berbentuk pola-pola yang mungkin juga masih perlu digali dari dalam bongkahan data yang tengah dihadapi (Rakhman, 2017). Data mining merupakan teknik yang dapat membantu memprediksi fenomena suatu objek yang diteliti dengan terlebih dahulu  mengetahui  atau  tidak  mengetahui  suatu  kelas  suatu  obyek  tertentu  melaluimasukan  dari  data  besar (Natasuwarna, 2019). Data Mining adalah proses menemukan pola dan penggalian informasi yang berguna dari data untuk aplikasi dan analisa lebih lanjut (Baboota & Kaur, 2019). Begitu juga dengan machine learning Satu dekade  belakangan  ini  telah  menyaksikan  peningkatan  luar  biasa  dari  teknik  berbasis  pembelajaran  mesin ( Machine Learning ) yang berdampak pada banyak area dalam industry termasuk otonom, perawatan kesehatan, keuangan manufaktur, pemanenan energi dan banyak lagi. Machine Learning Sebagian besar dianggap sebagai teknologi yang luas pengguananya, seperti halnya computer 1980-an dan 1990-an (Carleo et al., 2019). Machine Learning digunakan di hampir semua area dalam satu cara atau yang lain karena efektifitasnya yang ekstrim. Salah satu  bidang  dimana  sistem  prediksi  telah  mendapatkan  banyak  popularitas  adalah    prediksi  hasil  pertandingan sepak  bola  (Baboota  &  Kaur,  2019).  Penulis  disini  menggunakan poisson  distribution sebagai  metodenya, distribusi poisson adalah  distribusi  probabilitas  diskrit  yang  menyatakan  peluang  jumlah  peristiwa  yang  terjadi pada periode waktu tertentu apabila rata-rata kejadian tersebut diketahui dan dalam waktu  yang saling bebas dari kejadian terakhir (Pahdian et al., 2021).
Investasi menurut Fitzgeral adalah suatu aktivitas yang berhubungan dengan usaha penarikan sumber-sumber (dana) yang dipakai untuk mengadakan barang modal pada saat sekarang dan dengan barang modal akan dihasilkan aliran  produk  baru  dimasa  yang  akan  datang.  Sedangkan  menurut  Kamaruddin  Ahmad,  Investasi  adalah menempatkan uang atau dana dengan harapan untuk memperoleh tambahan atau keuntungan tertentu atas uang atau dana tersebut (Sudirman & Alhudhori, 2018). Menurut Halim investasi adalah penempatan satu atau beberapa dana      yang  ada  dengan  harapan  agar  pelaku  investasi  akan  menghasilkan  keuntungan,  baik  dari  dividen  atau menjual  saham  dengan  nilai  lebih  tinggi  di  masa  depan.  Dalam  berinvestasi,  pelaku  investasi  membutuhkan informasi dari indikator-indikator yang penting diperhatikan sebagai acuan untuk memutuskan berinvestasi atau tidak (Putri et al., 2019).
Klub-klub sepak bola yang berlaga pada English Premier League adalah ladang yang hijau untuk investasi karena  banyaknya  jumlah  hak  siar  televisi,  peningkatan  uang  pendapatan  dari  televisi  juga  menjadi  jauh  lebih penting. Football League menerima 6,3 juta Poundsterling untuk perjanjian dua tahun pada tahun 1986 (saat itu, uang sebanyak ini adalah banyak sekali). Tetapi, ketika kesepakatan diperbaharui pada 1988, harga naik menjadi 44 juta pounds untuk jangka waktu empat tahun dan jumlah peserta yang dapat mengikuti Champions League dan Europe  League ,  namun  sulitnya  memilih  klub  mana  yang  akan  diinvestasi  mendorong  penulis  melakukan penilitian ini dengan memprediksi hasil akhir klasemen.
Maksud dan tujuan penelitian  ini adalah:
1. Melakukan penelitian tentang prediksi hasil akhir klasemen English Premier League berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
2. Memudahkan pelaku investor atau penanam modal dalam mengambil keputusan klub mana yang terbaik untuk melakukan penanaman modal dengan Distribusi Poisson .

## METODE PENELITIAN
Melakukan pengumpulan data sekunder sejak tahun 2006/2007, data tersebut akan dianalisis dengan metode Distribusi Poisson dengan  menggunakan Machine  Learning (ML).  Dalam  penyusunan  skripsi  ini,  diperlukan beberapa langkah untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya.
Melakukan identifikasi pada suatu masalah merupakan tahap awal pada proses penelitian. Tahap ini dibangun berdasarkan  rumusan  masalah  yang  didasari  atas  latar  belakang  masalah.  Masalah  yang  ditemukan  adalah bagaimana  menentukan  klub English  Premier  League mana  yang  mempunyai  keuntungan  lebih  tinggi  dengan memprediksi  hasil  akhir  klasemen English  Premier  League menggunakan Machine  Learning dengan  metode Distribusi Poisson.
Dilakukan  dengan  mempelajari  dan  memahami  teori-teori  yang  digunakan,  yaitu  diantaranya  Metode Distribusi Poisson dan Machine Learning . Data-data tersebut dicari dengan cara mengumpulkan literatur, jurnal nasional, browsing internet dan bacaan-bacaan yang ada kaitannya dengan topik baik berupa textbook atau paper .
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711
Dengan  menggunakan  metode  Distribusi Poisson data  yang  ada  diolah  dengan  model Machine  Learning menggunakan bahasa pemograman pyhton .
Dalam  tahap  pengumpulan  data  saya  mengumpulkan  data  dengan  cara scrapping  data lewat  situs  resmi English  Premier  League  dan Flashscore dan  diolah  dalam  bentuk  excel  dan  csv.  Terdapat  4561  data  hasil pertandingan yang dikumpulkan sejak musim 2006/2007 sebagai data training yang akan menjadi acuan kekuatan serangan dan kekuatan pertahanan masing masing tim. Terdapat 254 data pertandingan yang belum dilaksanakan sebagai data test yang akan menentukan hasil akhir klasemen English Premier League.
Data  yang  akan  diolah  adalah data  sekunder.  Data  yang  telah  diolah  dengan  metode  Distribusi Poisson menggunakan Machine Learning ini akan mempengaruhi klasemen yang sudah ada pada musim ini yang sudah berjalan sampai dengan pertandingan pada minggu ke-13. Klasemen akhir klasemen tersebut akan menunjukan hasil  dari  olahan  data  yang  peniliti  lakukan,  keselutuhan  tim  akan  diurutkan  dari  peringkat  1  sampai  dengan peringkat 20. Peringkat 1 sampai dengan peringkat 4 akan  mendapatkan priviledge mengikuti  Liga Champions Eropa (UCL) dan untuk peringkat 5 sampai dengan 7 mereka akan mendapatkan priviledge mengikuti Liga Super Eropa (UEL).
Analisa data dalam penelitian ini menggunakan metode Distribusi Poisson yang dilakukan secara kuantitatif yaitu metode penelitian yang bersifat deskriptif dan lebih banyak menggunakan analisis.Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan data dan hasil analisis untuk mendapatkan informasi yang harus disimpulkan.
Setelah tahap analisis data dengan menggunakan metode Distribusi Poisson dihasilkan suatu hasil analisis yang merupakan hasil dari suatu proses penelitian yang dilakukan.
Kesimpulan  merupakan  tahapan  akhir  dari  uraian  proses  penelitian  dengan  menyimpulkan  permasalahan yang ada.
Metode pengumpulan data yang peneliti pakai adalah web scrapping yang akan menjadi data sekunder. Data yang dikumpulkan adalah data hasil pertandingan terdahulu dan data pertandingan yang akan datang.
Untuk  mencapai  tujuan  dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  metode  analisis  kuantitatif.  Analisis kuantitatif dalam penelitian ini membandingkan kriteria yang bisa menghasilkan sebuah keputusan yaitu pemilihan tim  untuk  penanaman  modal  dengan  menggunakan  metode Distribusi  Poisson .  Menentukan  kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan penanaman modal.
1.
Klasemen Sementara
Peneliti  menggunakan  hasil  klasemen  sementara  sebagai  acuan  performa  seluruh  tim  untuk  musim 2020/2021.
2. Hasil Pertandingan Terdahulu
Peneliti  menggunakan  hasil  pertandingan  terdahulu  sebagai  acuan  kekuatan  keseluruhan  tim.  Hasil pertandingan terdahulu yang dipakai dalam penelitian ini sejak musim 2006/2007.
3. Jumlah Skor Pertandingan
Peneliti menggunakan jumlah skor atau gol yang dicetak dari kedua tim yang bertanding sebagai acuan serangan atau attack dan pertahanan atau deffense. Dari kriteria tersebut dapat dibuat model dalam pemilihan tim untuk penanaman modal di English Premier League .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah para peserta English Premier League yang berjumlah 20 tim pada musim 2020/2021: 1. Arsenal Lokasi: London Pemilik: Kronke Entertaiment and Sport Jumlah Gelar: 13 Gelar English Premier League 2. Aston Villa Lokasi: Birmingham Pemilik: Nassed Sawiris dan Wes Edens Jumlah Gelar: 7 Gelar English Premier League 3. Brighton and Hove Albion Lokasi: Brighton and Hove Pemilik: Anthony Grant Bloom
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711
Jumlah Gelar: - 4. Burnley
Lokasi: Burnley
Pemilik: Mike Garlick Jumlah Gelar: - 5. Chelsea Lokasi: London Pemilik: Roman Abramovich Jumlah Gelar: 6 Gelar English Premier League 6.
Crystal Palace Lokasi: London
Pemilik: Steve Parish, Joe Harris, David S. Bilitzer
Jumlah Gelar:  -
7. Everton Lokasi : Liverpool
Pemilik : Farhad Moshiri
Jumlah Gelar : 9 Gelar English Premier League 8. Fulham
Lokasi : London Pemilik : Anthony Grant Bloom Jumlah Gelar : -
9. Leeds United Lokasi : Leeds
Pemilik : Andea Radrizzani Jumlah Gelar : 3 Gelar English Premier League
10. Leicester City Lokasi : Leicester
Pemilik : King Power
Jumlah Gelar : 1 Gelar English Premier League
11. Liverpool Lokasi : Liverpool
Pemilik : Fenway Sport Group
Jumlah Gelar : 19 Gelar English Premier League 12. Manchester City Lokasi : Manchester
Pemilik : City Football Group
Jumlah Gelar : 6 Gelar English Premier League 13. Manchester United Lokasi : Manchester United
Pemilik : Manchester United PLC
Jumlah Gelar : 20 Gelar English Premier League 14.
Newcastle United
Lokasi : Newcastle Upon Tyne
Pemilik : Mike Ashley Jumlah Gelar : 4 Gelar English Premier League 15. Sheffield United
Lokasi : Sheffield
Pemilik : Abdullah bin Musa'ad bin Abdulaziz Al Saud Jumlah Gelar : 1 Gelar English Premier League 16. Southampton Lokasi : Southampton
Pemilik : Lander Sport Investment Jumlah Gelar : -
17. Tottenham Hotspur Lokasi : London Pemilik : ENIC Group Jumlah Gelar : 2 Gelar English Premier League 18. West Bromwich Albion Lokasi : West Bromwich Pemilik : Lai Guochuan
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711
Jumlah Gelar : 1 Gelar English Premier League 19.
West Ham United
Lokasi : London Pemilik : David Sullivan & David Gold Jumlah Gelar : - 20. Wolverhampton Wanderers Lokasi : Wolverhampton Pemilik : Fosun International Jumlah Gelar : 3 Gelar English Premier League
Dalam penentuan pengambilan keputusan penanaman modal pada klub English Premier League dengan metode  Distribussi Poisson menggunakan Machine  Learning dibutuhkan  beberapa value data  yang  akan digunakan untuk perhitungan sehingga akan mendapatkan prediksi hasil akhir klasemen pada musim 2020/2021.
Data hasil pertandingan dari musim 2006/2007 telah dikumpulkan, data tersebut berisikan :
1. Klub tuan rumah
2. Klub tamu
3. Jumlah gol klub tuan rumah
4. Jumlah gol klub tamu
5. Hasil pertandingan
6. Waktu pertandingan dilaksanakan
Dari kumpulan data tersebut peniliti mengambil beberapa value data yang menjadi kriteria untuk dijadikan bobot untuk masing-masing klub English Premier League .
Berikut adalah beberapa contoh data dengan value yang akan diambil sebagai pembobotan kekuatan masing masing klub English Premier League :
Sumber: Hasil Penelitian Gambar 1. Data Hasil Pertandingan
Gambar  diatas  adalah  tampilan  yang  ada  pada Machine  Learning, peneliti  mengambil value “ home_team”, “away_team”, “home_goals”, “away_goals” sebagai acuan pembobotan untuk kekuatan dan pertahanan masing- masing  klub English  Premier  League. Selanjutnya  peneliti  memasukan  data  hasil  klasemen  sementara English Premier League 2020/2021 kedalam Machine Learning sebagai acuan awal perhitungan prediksi .
Berikut data hasil klasemen sementara English Premier League musim 2020/2021 :
Sumber: Hasil Penelitian Gambar 2. Hasil Klasemen Sementara
Gambar  tersebut  adalah  tampilan  data  hasil  klasemen  sementara  pada Machine  Learning sampai  dengan minggu  ke-13,  namun  tidak  semua  klub  telah  melakukan  pertandingan  minggu  ke-13.  Dengan  Liverpool  yang berbeda 3 poin dengan peringkat 2 Tottenham Hotspur sebagai pesaing terdekat. Kita pun bisa melihat persaingan yang  ketat  dari  urutan  peringkat  2  sampai  dengan  10  yang  hanya  berbeda  5  poin  atau  kurang  dari  2  poin kemenangan.  Selanjutnya  peneliti  memasukan  data  pertandingan  sisa  yang  akan  berlangsung  pada  musim 2020/2021 yaitu sebanyak 254 pertandingan. Data ini akan menjadi tolak ukur untuk mendulang poin bagi masing- masing klub dengan mengacu pada kekuatan serang dan kekuatan bertahan klub. Berikut tampilan pada Machine Learning, untuk beberapa data pertandingan yang akan berlangsung :
Tahap berikutnya peneliti mengelompokan dari hasil data yang sudah didapatkan menjadi satu bagian:
1. “ home_team ” dirubah menjadi “ Team ”, “ home_goals ” dirubah menjadi “ HomeScored ”, “ away_goals ” dirubah menjadi “ HomeConceded ” dimasukan menjadi “ Team ”.
2. “ away_team ” dirubah menjadi “ Team”, “home_goals ” dirubah menjadi “ AwayConceded”, “away_goals” dirubah menjadi “ AwayScored ” dimasukan menjadi “ Team ”.
Masing masing klub akan memiliki kekuatan mereka berdasarkan hasil pertandingan mereka terdahulu dengan acuan jumlah memasukan bola kegawang lawan dan jumlah kemasukan bola kegawang klub tersebut .
Sumber: Hasil Penelitian Gambar 4. Nilai Kekuatan Tim
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711
Sumber: Hasil Penelitian
Gambar 5. Nilai Kekuatan Tim (lanjutan)
Berikut tampilan pada Machine Learning, masing-masing klub memiliki value untuk kekuatan serang dan kekuatan bertahan mereka saat bermain di markas mereka sendiri atau sebagai tuan rumah maupun saat mereka bermain tandang ke markas lawan dari klub tersebut dan didapatkan pula nilai overall home scored dan overall away scored pada Machine Learning sebagai berikut .

## Sumber: Hasil Penelitian
Gambar 6. Nilai Overall Tim Tuan Rumah dan Datang
Setelah  mendapatkan  nilai  untung  masing-masing  klub  tahap  prediksi  sudah  bisa  dilakukan  dengan menggunakan hasil olahan data tersebut. Dalam prediksi ini memiliki tiga hasil akhir dalam sebuah pertandingan, yaitu :
1. Menang
2. Kalah
3. Imbang
Klub  yang  bertanding  satu  sama  lain  aka  dilihat  kekuatan  mereka  satu  sama  lain  sebagai  klub  kandang melawan klub tandang menggunakan Distribusi Poisson dengan variabel X sebagai klub yang bermain di kandang dan variable Y sebagai klub tandang.
Variabel X akan selalu berisi :
”Home Attack” x “Away Defense” x “Overall Home Scored”
Variabel Y akan selalu berisi :
”Away Attack” x “Home Defense” x “Overall Away Scored”
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711
Hasil akan bergantung terhadap hasil 2 variabel tersebut, dengan kemungkinan sebagai berikut :
1. Klub yang bermain sebagai tuan rumah atau “Home Team ” akan mendapatkan 3 poin apabila X > Y
2. Klub yang bermain sebagai klub tandang atau “Away Team” akan mendapatkan 3 poin apabila X < Y
3. Klub tuan rumah maupun klub tandang masing-masing akan mendapatkan 1 poin apabila X =Y
Hasil  akhir  klasemen English  Premier  League musim  2020/2021 bisa  didapatkan  setelah  seluruh  pertandingan dilaksanakan.
Sumber: Hasil Penelitian Gambar 7. Prediksi Hasil Akhir Klasemen
Berikut tampilan klasemen akhir pada Machine Learning, klub yang menjadi juara English Premier League musim 2020/2021 menurut prediksi yang peniliti buat adalah Manchester United yang pada minggu ke- 13 English Premier League Manchester United berada diperingkat 6.
Hasil prediksi tersebut menampilkan informasi baru yang dapat memberikan insight untuk penanam modal atau perusahaan yang ingin melakukan marketing melalui sepak bola dengan menyuntikan uangnya kepada klub English Premier League . Peringkat 5 sampai dengan peringkat 7 akan bermain mewakili English Premier League pada salah satu turnamen bergengsi di eropa yaitu UEFA Europe League (UEL) yang pastinya akan mendapatkan perhatian  lebih  dan  menguntungkan  untuk  para  penanam  modal.  Peringkat  1  sampai  dengan  peringkat  4  akan bermain  mewakili English  Premier  League pada  turnamen  kasta  tertinggi  di  Eropa  yaitu UEFA  CHAMPIONS LEAGUE (UCL),  disini  seluruh  juara  dari  berbagai  liga  top  Eropa  berkumpul  memperebutkan  piala  UCL. Turnamen UEL dan UCL akan sangat menguntungkan penanam modal karena hadiah yang diterima dan hak siar
televisi yang sangat besar karena disiarkan diseluruh dunia dan pastinya ditunggu-tunggu oleh penggemar bola. Dengan  mereka  menjadi  wakil  UEL  maupun  UCL  untuk  musim  depan  mereka  akan  menjadi “Promising Prospect” untuk para penanam modal untuk menanamkan uang mereka pada klub tersebut.

## KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  tahapan  penelitian,  peneliti  mendapatkan  kesimpulan  dalam  memprediksi  hasil  akhir klasemen English  Premier  League sebagai  acuan  dalam  penanaman  modal.  Kemampuan  metode  Distribusi Poisson menggunakan Mahince Learning dengan mengolah data hasil pertandingan dapat memprediksi hasil akhir klasemen English Premier League. Urutan hasil akhir klasemen English Premier League dapat dipakai sebagai acuan untuk penanaman modal pada klub peserta English Premier League musim depan dengan semakin tinggi peringkat klub tersebut semakin tinggi prospect yang dijanjikan. Hasil penelitian menyatakan Manchester United menajadi juara musim 2020/2021 diikuti oleh Liverpool, Chelsea dan Manchester City.

## REFERENSI
Baboota,  R.,  &  Kaur,  H.  (2019).  Predictive  analysis  and  modelling  football  results  using  machine  learning approach  for  English  Premier  League. International  Journal  of  Forecasting , 35 (2),  741–755. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2018.01.003
Butler, D., Butler, R., & Eakins, J. (2021). Expert performance and crowd wisdom: Evidence from English Premier League predictions. European Journal of Operational Research , 288 (1), 170–182. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.05.034
Carleo, G., Cirac, I., Cranmer, K., Daudet, L., Schuld, M., Tishby, N., Vogt-Maranto, L., & Zdeborová, L. (2019). Machine  learning  and  the  physical  sciences. Reviews  of  Modern  Physics , 91 (4),  45002. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.91.045002
Mutaqin, A. K., & Adri, Y. P. (2019). Prediksi Klasemen Akhir Kompetisi Sepakbola Indonesia Menggunakan Metode Perluasan Ekspektasi Phytagoras. Journal of Data Analysis , 2 (1), 22–30. https://doi.org/10.24815/jda.v2i1.14123
Natasuwarna, A. P. (2019). Tantangan Menghadapi Era Revolusi 4 . 0 - Big Data dan Data Mining . 23–27. Pahdian,  M.  F.,  Sendi,  R.  M.,  Rahmawati,  R.,  &  Dwichandra,  V.  D.  (2021). Probabilitas  Jumlah  Kecelakaan Tambang di Indonesia Tahun 2019 Menggunakan Distribusi Poisson . 2 (1), 7–11.
Putri, D. C., Fahmi, I., & Suroso, A. I. (2019). Factors Affecting Investor Decisions To Invest in Startup: a Case Study  of  Startup  Xyz. Russian  Journal  of  Agricultural  and  Socio-Economic  Sciences , 89 (5),  217–226. https://doi.org/10.18551/rjoas.2019-05.27
Rainarli, E., & Romadhan, A. (2017). Perbandingan Simple Logistic Classifier dengan Support Vector Machine dalam  Memprediksi  Kemenangan  Atlet. Journal  of  Information  Systems  Engineering  and  Business Intelligence , 3 (2), 87. https://doi.org/10.20473/jisebi.3.2.87-91 Rakhman,  A.  (2017).  Prediksi  Ketepatan  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  Berbasis Particle  Swarm  Optimation  (PSO). Smart  Comp :Jurnalnya  Orang  Pintar  Komputer , 6 (1),  193–197. http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/smartcomp/article/view/466
Sudirman,  S.,  &  Alhudhori,  M.  (2018).  Pengaruh  Konsumsi  Rumah  Tangga,  Investasi  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  Di  Provinsi  Jambi. EKONOMIS :  Journal  of  Economics  and  Business , 2 (1),  81. https://doi.org/10.33087/ekonomis.v2i1.33