## Perbandingan Simple Logistic Classifier dengan Support Vector Machine dalam Memprediksi Kemenangan Atlet
Ednawati Rainarli 1) , Arif Romadhan 2)
1)2) Teknik Informatika, Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipati Ukur 112-114, Bandung
1) ednawati.rainarli@email.unikom.ac.id
2) arifromadhan19@gmail.com
Abstrak—  Prediksi  kemenangan  atlet  adalah  hal  yang  harus  dilakukan  oleh  pelatih  ketika  memutuskan pemain    yang  akan  diturunkan  dalam  suatu  pertandingan.  Banyaknya  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kemenangan  atlet  membuat  keputusan  tersebut  tidak  mudah  untuk  ditentukan.  Dalam  penelitian  ini  akan dilakukan  perbandingan  dari  penggunaan  metode  Simple  Logistic  Classifier  (SLC)  dengan  Support  Vector Machine  (SVM)    dalam  memprediksi  kemenangan  atlet  berdasarkan  data  kesehatan  dan  data  latihan  fisik. Data yang digunakan diambil dari 28 cabang olahraga perorangan. Rata-rata akurasi SLC dan SVM masing- masing  diperoleh sebesar 80%  dan 88%, sedangkan  rata-rata  kecepatan pemrosesan  metode SLC dan SVM adalah 1,6 detik dan 0,2 detik.  Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan metode SVM lebih unggul daripada SLC, baik dari segi kecepatan maupun dari nilai akurasi yang dihasilkan. Selain pengujian akurasi, dilakukan pula  pengujian  terhadap  24  fitur  yang  digunakan  dalam  proses  klasifikasi.    Hasilnya  diketahui  bahwa pengurangan  fitur  melalui  tahap  seleksi  mengakibatkan  penurunan  nilai  akurasi.  Berdasarkan  hal  tersebut disimpulkan  bahwa  semua  fitur  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  fitur  yang  berpengaruh  dalam penentuan prediksi kemenangan atlet.

## Kata Kunci— Prediksi, Simple Logistic Classifier, Sports Data Mining, Support Vector Machine
Abstract— A coach must be able to select which athlete has a good prospect of winning a game.  There are a lot of  aspects  which  influence  the  athlete  in  winning  a  game,  so  it's  not  easy  by  coach  to  decide  it.This  research would compare Simple Logistic Classifier (SLC) and Support Vector Machine (SVM) usage applied to predict winning  game  of  athlete  based  on  health  and  physical  condition  record.    The  data  get  from  28  sports.  The accuracy of SLC and SVM are 80% and 88%  meanwhile processing times of SLC and SVM  method  are 1.6 seconds dan 0.2 seconds.The result shows the SVM usage superior to the SLC  both of speed process  and the value of accuracy.  There were also testing of 24 features used in the classifications process. Based on the test, features selection process can cause decreasing the accuracy value. This result concludes that all features used in this research influence the determination of a victory athletes prediction.
Keywords— Prediction, Simple Logistic Classifier, Sports Data Mining, Support Vector Machine Article history:
Received 5 July 2017; Received in revised form 13 August 2017; Accepted 16 August 2017; Available online 28 October 2017

## I. PENDAHULUAN
Secara sederhana prediksi kemenangan seorang atlet dapat ditentukan berdasarkan jumlah kemenangan  yang  tinggi  atau  berdasarkan  pada prestasi  yang  telah  diraihnya.  Akan  tetapi,  tidak dapat  dipungkiri  bahwa  ada  banyak  faktor  lain yang  dapat  mempengaruhi  kemenangan  seorang atlet.  Faktor  kondisi  kesehatan  dan  faktor  kondisi fisik  adalah  faktor-faktor  yang  sering  menjadi perhatian  pelatih  ketika  akan  menurunkan  pemain dalam suatu pertandingan. Berkembangnya pemanfaatan  data  mining  dalam  bidang  olah  raga membuat  prediksi  kemenangan  dapat  dilakukan menggunakan  teknik-teknik  data  mining.  Selain untuk  memprediksi kemenangan, data mining pun dapat  dimanfaatkan  untuk  melihat  performansi atlet,  menentukan  strategi  dalam  bertanding, ataupun  mengidentifikasi bakat yang dimiliki oleh seorang atlet. Penelitian (Eggels, 2016) memanfaatkan  teknik-teknik  data  mining  untuk
menghasilkan  prediksi  gol  yang  mungkin  terjadi dari  sebuah  susunan  pemain  yang  diturunkan dalam  pertandingan  sepak  bola.  Kualitas  dari  gol yang dihasilkan diukur dengan menggunakan nilai probabilitas  terjadinya  gol.  Penelitian  ini  berhasil menunjukkan bahwa dengan model yang dihasilkan  mampu  memprediksi  lebih  dari  50% kemenangan yang terjadi. Data mining  juga dapat digunakan untuk menentukan prediksi kemenangan  dari  tim  football    (Leung  &  Joseph, 2014).  Selain  itu,  (Solieman,  2006)  juga memaparkan  penerapan-penerapan  data  mining yang telah dilakukan dalam bidang olah raga. Dari penelitian  tersebut  disampaikan  bahwa  perlu dibangun  sebuah  repositori  dari  data-data  histori pertandingan,  performansi  pemain  baik  berupa video,  audio,  maupun  file  data  untuk  digunakan dalam penelitian data mining.
(Haghighat,  Rastegari,  &  Nourafza,  2013) membuat literature review yang membahas tentang penggunaan  teknik  data  mining  pada  beberapa
cabang olah raga seperti basket, rugby, soccer, dan sepak  bola.  Dalam  literature  review  ini  dijelaskan beberapa metode machine learning yang digunakan, seperti metode Jaringan Syaraf Tiruan, Pohon Keputusan, metode Bayes, Regresi Logistik,  metode  Fuzzy  mau  pun  dengan  metode Support Vector Machine (SVM). Selain memaparkan  metode  -  metode  yang  telah digunakan  untuk  memprediksi  hasil  pertandingan, disampaikan  pula  cara-cara  pengumpulan  data, seleksi  fitur  yang  dilakukan  oleh  penelitian sebelumnya.  Jumlah  data  set  yang  banyak  serta pemilihan  fitur  yang  relevan  menjadi  hal  yang perlu diperhatikan untuk mendapatkan akurasi dari prediksi  kemenangan  pertandingan.  Penelitian tersebut menyatakan bahwa nilai akurasi dari hasil - hasil penelitian tersebut masih rendah (Haghighat, Rastegari, & Nourafza, 2013). Hal ini menunjukkan  bahwa  penelitian  –  penelitian  yang berkaitan dengan prediksi kemenangan atlet masih dapat terus dikembangkan dan dilakukan.
Penelitian oleh (Soto Valero, 2016) memanfaatkan  datamining  untuk  memprediksi kemenangan tim dari permainan baseball. Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  penggunaan metode  klasifikasi  khususnya  Support  Vector Machine  (SVM)  untuk  memprediksi  kemenangan tim  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  menggunakan  metode  regresi  untuk peramalan  yaitu  sebesar  60  %.  Metode  SVM sendiri  adalah  metode  pembelajaran  mesin  yang cukup  populer  dan  banyak  dimanfaatkan  dalam berbagai  bidang  ilmu,  diantaranya  adalah  pada bidang  bioinformatika,  teks  mining,  pengenalan wajah,  gambar  dan  pengenalan  suara.  (Wang, 2005)  mendokumentasikan  beberapa  penelitian yang berkaitan dengan penggunaan dan pengembangan    dari  metode  SVM.  (Cao,  2012) menggunakan  metode  Simple  Logistics  Classifier (SLC),  ANN,  SVM  dan  Naïve  Bayes  untuk memprediksi  kemenangan  dalam  pertandingan basket  National  Basketball  Association  (NBA). Sebagai data masukan digunakan statistik pertandingan  NBA  dari  musim  sebelumnya  untuk memprediksi  kemenangan  klub  basket.  Dari penelitian ini didapatkan bahwa metode SLC lebih baik dari pada SVM, dengan besar akurasi 67.62%.
Berdasarkan penjelasan diatas diketahui bahwa SVM  adalah  metode  yang  paling  baik  digunakan untuk  prediksi  kemenangan  (Soto  Valero,  2016), sedangkan    SLC  adalah  metode  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  SVM  untuk  melakukan prediksi  (Cao,  2012).  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian  ini  akan  dibandingkan  penggunaan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dengan  metode  Simple  Logistics  Classifier  (SLC) dalam memprediksi kemenangan atlet. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  metode  yang lebih cocok digunakan untuk prediksi kemenangan serta mengevaluasi penggunaan data kesehatan dan
data  kondisi  fisik  atlet  sebagai  fitur  dalam penentuan kemenangan atlet.

## II. METODE PENELITIAN
Untuk  menguji  penggunaan  metode  SLC  dan SVM,  maka  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan beberapa  tahapan.  Tahapan  dari  penelitian  ini ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Adapun,  langkah- langkah    dalam  penelitian  ini  diawali  dengan identifikasi masalah dilanjutkan dengan pengumpulan  data  yang  akan  digunakan,  analisis data  masukan  serta  pengujian  penggunaan  metode dan diakhiri dengan analisis hasil.
Gambar 1. Alur Metode Penelitian

## A. Identifikasi Masalah
Untuk  mengidentifikasi  masalah  yang  akan diselesaikan  maka  dilakukan  wawancara  dengan pelatih  fisik  atlet  dan  pelatih  yang  bertugas menganalisis  kondisi  atlet  serta  pihak  Pusat Pengolahan  Data  (Pulahta)  Komite  Olah  Raga Nasional  (KONI)  Jawa  Barat.  Adapun,  tujuannya adalah  untuk  mengetahui  kebutuhan  melakukan prediksi  kemenangan  atlet  dan  menentukan kandidat  fitur  yang  akan  digunakan  dalam  proses klasifikasi.
Selanjutnya,  dilakukan  studi  literatur  untuk mencari penelitian-penelitian yang  berkaitan dengan prediksi kemenangan atlet khususnya yang memanfaatkan  soft  computing.  Berkaitan  dengan literatur  yang  ditemukan  (Cao,  2012),  diketahui bahwa  penggunaan    SVM  dan  SLC  tidak  selalu menunjukkan  bahwa  SVM  lebih  baik  dari  SLC begitu  pula  sebaliknya  (Soto  Valero,  2016). Berdasarkan  hal  ini  maka  dirumuskan  masalah yang akan diselesaikan.

## B. Pengumpulan Data
Tahapan  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah pengumpulan  data  atlet  dari  29  cabang  olah  raga untuk  kejuaraan  perorangan.  Data  yang  diambil merupakan  data  kondisi  kesehatan  dan  kondisi fisik  dari  setiap  atlet  beserta  keberhasilan  atlet dalam  menyumbangkan  medali  baik  emas,  perak ataupun  perunggu  dari  kejuaran  terakhir  yang dikuti  oleh  atlet  tersebut.  Dari  pengumpulan  data didapatkan  310  data  atlet.  Detail  dari  jumlah  atlet dari  tiap  cabang  olah  raga  ditunjukkan  padaTabel 1.  Walaupun  padaTabel  1.  Sebaran  data  yang digunakan  untuk  tiap  cabang  olah  raga  tidak
Identifikasi Masalah
Pengumpulan Data Analisis Data Masukan Pengujian Metode Analisis Hasil
merata  akan  tetapi,  data  atlet  yang  mendapatkan medali  dengan  yang  tidak  mendapatkan  medali jumlahnya sama banyak.
T ABEL 1. S EBARAN D ATA TIAP C ABANG O LAH R AGA Cabor Jumlah Cabor Jumlah Anggar 17 PencakSilat 21 Angkatberat 2 Renang 3 Angkatbesi 2 Selam 9 Atletik 21 Senam 1 Balapsepeda 10 Sepatu Roda 6 Catur 1 Ski Air 8 Dayung 16 Squash 8 Gulat 26 Taekwondo 21 Judo 18 TarungDerajat 23 Karate 21 TenisLapangan 3 Kempo 18 TenisMeja 1 Layar 13 TerbangLayang 5 Loncat Indah 3 Tinju 13 PanjatTebing 13 Wushu 17

## C. Analisis Data Masukan
Tahapan  berikutnya  adalah  menyusun  dan menyeleksi data set.  Setiap data memiliki 24 fitur yang  digunakan  dan  merupakan  gabungan  antara faktor-faktor  kondisi  kesehatan  atlet  serta  kondisi fisik  atlet.  Ada  17  fitur  yang  menggambarkan kondisi  kesehatan  atlet  dan  ada  7  fitur  yang mewakili kondisi fisik atlet. Setiap data yang telah terkumpul    diberi  label  kelas.  Label  positif  +1 diberikan  untuk  atlet  yang  mendapatkan  medali pada  kejuaraan  terakhir  yang  diikuti  dan  label  -1 untuk  atlet  yang  tidak  meraih  medali.  Data disimpan dalam format CSV. Dengan menggunakan  semua  data,  dilakukan  seleksi  fitur. Dalam  penelitian  ini  dibandingkan  tiga  metode seleksi  fitur  yaitu  metode  korelasi,  gain  ratio  dan chisquare  test  untuk  mendapatkan  perankingan dari  fitur-fitur  yang  digunakan  untuk  kemudian dipilih  fitur  yang  akan  dipakai  dalam  proses pengujian.  Menurut    (Villacampa,  2015)  proses seleksi  fitur  perlu  digunakan  dengan  tujuan  untuk mengurangi  jumlah  dimensi  dari  fitur  yang digunakan.  Penelitian  tersebut  juga  menyebutkan bahwa  fitur  yang  telah  diseleksi  terbukti  dapat meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi  dalam penyelesaian masalah data mining. Adapun, ketiga metode seleksi fitur  ini  digunakan karena metode ini  adalah  metode  yang  sering  digunakan  dalam penelitian.

## D. Pengujian Metode
Untuk kebutuhan pengujian digunakan aplikasi WEKA.  Langkah-langkah  penggunaan  aplikasi WEKA dapat dilihat pada (Witten, Frank, & Hall, 2011).    Ada  dua  skenario  pengujian  yang digunakan  yaitu:  tanpa  menggunakan  seleksi  fitur dan  dengan  melakukan  seleksi  fitur  terlebih dahulu. Metode K-fold Cross Validation digunakan untuk  menguji  kedua  metode  Simple  Logistic Classifier  dan  SVM  dengan  nilai  K=10  (Witten, Frank, & Hall, 2011)

## E. Analisis Hasil
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan maka  akan  ditarik  kesimpulan  metode  mana  yang lebih  baik  untuk  diterapkan pada  kasus  ini.  Selain itu, melalui seleksi fitur akan diketahui pula faktor- faktor  fisik  dan  kesehatan  apa  saja  yang  paling cocok  digunakan  dalam  penentuan  prediksi kemenangan atlet.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan  langkah  kerja  yang  disampaikan pada metodologi penelitian maka berikut ini adalah hasil  dari  perankingan  fitur-fitur  yang  digunakan sebagai  dasar  pemilihan  fitur  (feature  selection) dan  hasil  pengujian  akurasi  dan  waktu  dari  kedua metode.

## A. Hasil Perankingan Fitur
Fitur  yang  digunakan  ada  24  fitur.  Fitur  dari kondisi  kesehatan  atlet  adalah  nilai-nilai  dari haemoglobin  (Hb),  leukosit  (Leu),  hematokrit (HT),  trombosit  (Tr),  batang  (Bt),  segmen  (Sg), limosit  (Lm),  monosit  (Mn),  LED,  glukosa  darah puasa  (GDP),  kolesterol  total  (Chol),  asam  urat (Au), trigliserida (Tg), ureum  (Ur), kreatinin (Kr), SGOT,  SGPT,  sedangkan  fitur  dari  kondisi  fisik atlet  adalah  sit  and  reach  (SR),  trunk  lift  (TL),  sit up (SU), push up (PU), back lift (BL), hardle jump (HJ), VO2 max (VO2).
Dengan  menggunakan  metode  korelasi,  gain ratio dan  chisquare diperoleh  nilai  korelasi antara fitur  dengan  kemenangan  atlet.  Dari  nilai  korelasi tersebut maka disusunlah rangking dari setiap fitur. Urutan ranking dari masing-masing metode seleksi fitur ditunjukkan pada Tabel 2. Berdasarkan Tabel 2.    maka  fitur  yang  diseleksi adalah    SU,  Mn, Bt, Lm,  Sg,  LED,  dan  Hb.  Pengurangan  fitur  ini dilakukan  secara  bertahap,  dimulai  dengan pengurangan  tiga,  empat  dan  tujuh  fitur. Pengurangan  fitur  dihentikan  ketika  nilai  akurasi dari  pengelompokan  kurang  dari  80%.    Pemilihan jumlah fitur yang akan dieliminasi didasarkan pada fitur  yang  berada  pada  rangking  paling  rendah. Pada  Tabel  2.  walaupun    fitur    HJ  berada  pada peringkat 22 pada metode korelasi akan tetapi pada gain ratio dan chisquare test fitur  HJ berada pada ranking  15  sehingga  fitur  ini  tidak  termasuk  yang dieliminasi.
Seleksi  dari  metode  gain  ratio  dan  chisquare juga  menujukkan  hasil  yang  mirip  dalam perankingan  fitur.    Akan  tetapi,  pada  metode korelasi  ada beberapa  fitur  seperti Bt,  LED,  Chol, dan  SR  yang  hasil  rankingnya  bertolak  belakang dengan gain ratio dan chisquare. Hal ini mungkin terjadi  dikarenakan  hubungan  antara  nilai  fitur dengan  kelas  bukan  merupakan  relasi  linear. Dugaan ini diperkuat oleh pernyataan (Chandrashekar  &  Sahin,  2014)  yang  menyatakan bahwa  metode  korelasi  efektif  untuk  data-data yang memiliki hubungan yang linear .
Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence,  2017,  3 (2), 87-91
T ABEL 2. R ANGKING DARI F ITUR
Ranking Korelasi Gain Ratio Chisquare 1 Bt GDP VO2 2 LED Chol Chol 3 GDP VO2 GDP 4 Au SGPT SGPT 5 Tg Au Tg
6 Ur Ur Au 7 SGPT Tg Ur 8 Tr SGOT SGOT 9 Kr TL TL
10
Leu Tr Tr 11 Chol SR SR 12 HT HT HT 13 SGOT Kr BL 14 Hb BL Kr 15 Sg HJ HJ 16 TL Leu PU 17 BL PU Leu 18 VO2 Hb Hb 19 PU LED Sg 20 SR Sg LED 21 Lm Lm Lm 22 HJ Bt SU 23 Mn Mn Mn 24 SU SU Bt

## B. Hasil Perbandingan SLC dengan SVM
Ada  dua  skenario  yang  digunakan  untuk menguji  kedua  metode  ini.  Pertama  adalah pengujian  tanpa  penggunaan  seleksi  fitur  dimana 24  fitur  yang  ada  digunakan  untuk  menentukan prediksi  kemenangan  atlet.  Pada  skenario  kedua dilakukan seleksi fitur yang terdiri dari penggunaan  21  fitur,  20  fitur  dan  17  fitur.  Urutan fitur  diseleksi  didasarkan  pada  hasil  perankingan fitur.  Hasil  pengujian  dari  dua  skenario  untuk kedua  metode  tersebut  ditunjukkan  pada  Tabel  3. Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan metode 10-fold  Cross Validation.  Adapun, fungsi kernel yang dipilih adalah fungsi Gaussian Radial Basis  Function.  Hasil  dari  empat  kali  percobaan didapatkan  rata-rata  nilai  akurasi  untuk  SLC adalah  sebesar  80%  dan  untuk  SVM  didapatkan rata-rata  akurasi  sebesar  88%.  Dari  segi  waktu pemrosesan  data  dalam  membentuk  model, diperoleh  SVM  memiliki  kecepatan  rata-rata  0.21 detik  yang  lebih  baik  dari  pada  SLC  dengan  rata- rata 1.58 detik .
Penggunaan  metode  SVM  menunjukkan  hasil yang  lebih  baik  dari  segi  ketepatan  maupun kecepatan  pembuatan  model.  Hal  ini  sejalan dengan penelitian yang telah dilakukan oleh (Soto Valero, 2016) yang mendapatkan hasil penggunaan metode  SVM  lebih  baik  dari  pada  SLC  .  Begitu pula  dengan  penelitian  (Öğüt,  Aktaş,  Alp,  & Doğanay,  2009)  yang  menunjukkan  bahwa  SVM
juga  lebih  baik  dalam  mengenali  manipulasi keuangan  dibandingkan  dengan  Neural  Network (Öğüt, Aktaş, Alp, & Doğanay, 2009).
T ABEL 3. P ERBANDINGAN L OGISTIC C LASSIFIER DENGAN SVM
Fitur SLC SVM Akurasi (%) Waktu (detik) Akurasi (%) Waktu (detik) 24 81,6129 1,76 88,7097 0,21 21 79,0323 1,54 88,0645 0,21 20 80,6452 1,46 88,0645 0,21 17 80,0000 1,55 87,4194 0,2

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  akan  menguji  kemampuan  dari metode  SLC  dan  SVM dalam  melakukan  prediksi kemenangan  atlet  berdasarkan  data  kesehatan  dan data  fisik  atlet.  Hasil  dari  pengujian  telah ditunjukkan  bahwa  penggunaan  histori  data kondisi  fisik  dan  kondisi  kesehatan  atlet  dapat digunakan untuk memprediksi kemenangan atlet.Prediksi  yang  paling  baik  dilakukan  dengan menggunakan semua fitur kesehatan dan fisik atlet. Penggunaan  SVM  dapat  menjadi  pilihan  untuk kasus  ini,  akan  tetapi  nilai  akurasi  dari  prediksi kemenangan  atlet  juga  perlu  mempertimbangkan histori data masukan atlet. Artinya, data latih yang dimasukkan  adalah  data  terbaru  dari  kondisi  atlet. Untuk kedepannya penggunaan data atlet bisa lebih spesifik  untuk  cabang  olahraga  tertentu  sehingga memungkinkan untuk menambah ataupun mengurangi  fitur  yang  lebih  spesifik  untuk digunakan.  Pemilihan  metode  seleksi  fitur  tidak hanya  menggunakan  konsep  filtering  tapi  dapat pula digunakan konsep hibrid.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  Pusat  Pengolahan  Data Komite  Olahraga  Nasional  Indonesia  Provinsi Jawa  Barat  yang  telah  mengijinkan  penggunaan data atlet untuk digunakan dalam penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA

## Cao, C. (2012). Sport Data Mining Technology Used in
Basketball Outcome Prediction. Dublin Institute of  Technology.  Dubin:  Dublin  Institute  of Technology.
Chandrashekar,  G.,  &  Sahin,  F.  (2014).  A  Survey  on Feature  Selection  Methods.  Computer  and Electrical Engineering , 40 (1), 16-28.
Eggels,  H.  P.  (2016).  Expected  Goals  in  Soccer  : Explaining  Match  Results  using  Predictive Analytics.  Master  Thesis,  Eindhoven  University of Technology, Eindhoven.
Haghighat, M., Rastegari, H., & Nourafza, N. (2013). A Review  of  Data  Mining  Techniques  for  Result Prediction  in  Sports.  Advances  in  Computer Science : an International Journal , 2 (5), 7-12.
Leung,  C.  K.,  &  Joseph,  K.  W.  (2014).  Sports  data mining:  predicting  results  for  the  college football  games.  18th  International  Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems - KES 2014.
35, pp. 710 – 719. Kanada: Elsevier B.V. Öğüt, H., Aktaş, R., Alp, A., & Doğanay, M. M. (2009). Prediction of Financial Information
Manipulation by Using Support Vector Machine and  Probabilistic  Neural  Network.  Expert Systems with Applications , 36 (3), 5419-5423.
Solieman,  O.  (2006).  Data  Mining  in  Sport  :  A Research  Overview.  Master  Project,  Penn  State University,  Management  Information  System, Pennsylvania.
Soto  Valero,  C.  (2016).  Predicting  Win-Loss  outcome in  MBL  regular  season  games  -  A  comperative study  using  data  mining  methods.  International Journal  of  Computer  Science  in  Sport  ,  15  (2), 91 - 109.
Villacampa,  O.  (2015).  Feature  Selection  and Classification Methods for Decision Making : A comperative  Analysis.  PhD  Dissertation,  Nova Southeastern  University,  Information  System, Florida.
Wang, L. (2005). Support Vector Machine: Theory and Application. Berlin: Springer Berlin Heidelberg.
Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M.  A.  (2011).  Data
Mining  Practical  Machine  Learning  Tools  and Techiques  (3  ed.).  Massachusetts:  Morgan Kaufmann Publisher.