## Penilaian Pemain Basket untuk Menentukan Posisi Menggunakan Fuzzy Mamdani
Rehan Aria Khalif 1 , Septi andryana 2 , Winarsih 3
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional e-mail : rehanaria19@gmail.com 1 , septi.andryana@civitas.unas.ac.id 2 , winarsih@civitas.unas.ac.id 3

## Abstract
Basketball is a sport that many young people interested in. Of the many basketball players the coach is very difficult to determine which position is appropriate for basketball players. This research was made to help trainers to give the position of high school basketball players by giving an assessment based on the criteria set by the basketball coach. Giving an appraisal is also a motivation for basketball players to grow and maintain quality  for  the  better.  Decision  Support  System  using  the  fuzzy  mamdani  method  to  perform  judgments  on basketball players. By doing this assessment can provide the best performance in every position. The results of the sample in the study and test in the case study "basketball player assessment to determine the position using fuzzy  mamdani method" In the test data there are 9 samples of player names to determine the position, and there are 2 in the forward position, 6 guard positions and 1 Center position.

## Keyword : SPK, Fuzzy Mamdani, Position

## Abstrak
Bola  basket  merupakan  olahraga  yang  banyak  diminati  anak  muda.  Dari  banyaknya  pemain  basket pelatih sangat sulit menentukan posisi mana yang sesuai untuk para pemain basket. Penelitian ini dibuat untuk membantu  pelatih  untuk  memberikan  posisi  para  pemain  basket  tingkat  SMA  dengan  memberikan  penilaian berdasarkan kriteria yang telah ditentukan oleh pelatih basket. Memberikan sebuah penilaian juga merupakan sebuah motivasi agar para pemain basket bisa berkembang dan mempertahankan kualitas agar semakin baik. Sistem Pendukung keputusan dengan menggunakan metode fuzzy mamdani untuk melakukan penilaian pada para pemain basket. Dengan melakukan penilaian ini dapat memberikan performa terbaik pada setiap posisi. Hasil dari sampel pada penelitian dan pengujian pada studi kasus “penilaian pemain basket untuk menentukan posisi  menggunakan  metode  fuzzy  mamdani”  Pada  data  pengujian  terdapat  9  sampel  nama  pemain  untuk menentukan posisi, dan terdapat 2 di posisi forward, 6 posisi guard dan 1 posisi Center.
Kata Kunci : SPK, Fuzzy Mamdani, Posisi

## I. PENDAHULUAN
Olahraga  basket  merupakan  olahraga yang banyak diminati semua kalangan apalagi dengan Siswa tingkat SMA banyak yang suka dengan  olahraga  basket.  Para  siswa  sangat berantusias dalam mengikuti pelatihan olahraga basket agar bisa ikut kompetisi atau turnamen dibidang olahraga basket. Banyaknya  siswa  yang  ikut  latihan  basket membuat  Pelatih  mengalami  kendala  dalam menentukan  posisi  apa  saja  yang  sesuai dengan  para  pemain  basket.  Oleh  karena itu sistem  penunjang  keputusan  merupakan
sebuah  alternatif  untuk  mengambil  sebuah keputusan dan menyelesaikan sebuah masalah  dengan  cara  memberikan  penilaian berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan  oleh pelatih  untuk  menentukan  posisi  yang  akan ditempati oleh para pemain.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan fuzzy mamdani. Metode fuzzy mamdani dapat membantu  dalam  melakukan  perhitungan dalam menentukan posisi  untuk para pemain basket sesuai dengan penilaian dari beberapa tes yang disediakan oleh pelatih.
Dengan menggunakan metode fuzzy mamdani    diharapkan  para  pemain  basket tingkat SMA mendapatkan posisi yang sesuai dengan  harapan  pelatih.  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  atau  Decission  Support System  merupakan  salah  satu  jenis  sistem informasi  yang  bertujuan  untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan  dengan  lebih  baik  dan  berbasis evidence[1].  Logika  Fuzzy  pertama  kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Logika fuzzy adalah metode yang mempunyai  kemampuan  untuk  memproses variabel  yang  bersifat  kabur  atau  tidak  dapat dideskripsikan  secara  eksak/pasti  seperti halnya  tinggi,  lambat,  bising,  dan  lain-lain. Dalam  variabel  logika  fuzzy  yang  bersifat kabur tersebut dapat direpresentasikan sebagai himpunan yang
anggotanya merupakan  suatu  nilai  crisp  dan  derajat keanggotaannya (membership function) dalam himpunan tersebut[2].

## II. METODE PENELITIAN
Logika fuzzy merupakan perluasan dari logika  klasik,  dimana  pada  logika  klasik dinyatakan segala sesuatu bersifat biner, yang artinya  hanya  memiliki  dua  kemungkinan, yaitu“Ya”  atau  “Tidak”,  “Benar”  atau  “Salah”, “Baik” atau “Buruk”, dan 0 atau 1. Sedangkan, logika  fuzzy  didasarkan  pada  gagasan  untuk memperluas  jangkauan  fungsi  karakteristik sedemikian  sehingga  fungsi  tersebut  akan mencakup bilangan real pada interval 0,1 [3]. Perencanaan merupakan suatu tahapan untuk membuat  sebuah  program  ataupun  alur sehingga  mendapatkan  sebuah  hasil  yang sesuai.

## A.  Kerangka Penelitian
Gambar 1. Flowchart Kerangka Penelitian
Pada penilitian ini menggunakan logika fuzzy  untuk  mendapatkan  hasil  berupa  nilai dari  data  pemain.  Mengambil  data  pemain dengan  cara  melakukan  sesi  wawancara kepada pelatih dan langsung turun kelapangan untuk mendapatkan hasil penilaian  para  pemain  yang  melakukan  tes. Membuat  model  fuzzy  inferensi  system metode  mamdani  yang  nantinya  akan digunakan  untuk  memetakan  suatu  ruang input kedalam suatu ruang output.
a.  Variabel Menentukan variable dan himpunan fuzzy dengan memberikan nilai domain pada tabel 1
Tabel 1. Menentukan variabel dan himpunan fuzzy
Definisi variabel :
1 Tinggi badan suatu tes dimana tinggi badan mempengaruhi posisi pemain
2 Dribbling  melakukan  tes  dengan menggiring  bola  dengan  jarak  20 meter  bolak-balik  melalui  3  tahap. Tahap  pertama  mendribble  bola dengan  tangan  kanan.  Tahap  kedua dengan  mendribble  dengan  tangan kiri.
Tahap ketiga dengan menggunakan 2 tangan secara bergantian.  Hasil  dari  3  tahap  akan dihitung rata-rata.
3 Shooting  melakukan  tes  menebak bola  di  tengan  lingkaran  dekat  ring atau  bisa  disebut  free  throw  selama 30 detik. Melakukan tes ini dilakukan
2 kali dan hasil memasukkan bola ke ring  basket  terbanyak  yang  akan dimasukkan.
4 Vo2max  ini  melakukan  tes  yang  di sebut beep  test  dimana  para  pemain akan berlari sejauh 20 meter menggunakan  2  kerucut  dengan mengikuti  irama  atau  suara  beep. Suara beep menentukan kapan harus berpindah tempat dari satu kerucut ke kerucut  2.  Hasil  dari  tes  ini  dimana pemain  tidak  sanggup  melanjutkan atau jarak pemain ke kerucut sejauh 2 meter.
5 Vertical  jump  melakukan  tes  dengan sikap  awal  pemain  berdiri  tegak  dan tangan di angkat ke atas sebagai nilai untuk  pengurangan  hasil  lompatan.
Tes  ini  dilakukan  sebanyak  2  kali. Hasil  tertinggi  akan  dimasukkan kedalam data
6 Ilionis  run  merupakan  tes  dimana akan  melewati  kerucut-kerucut  yang sudah ditentukan.
b.  Himpunan Fuzzy
1.  Himpunan Fuzzy Tinggi Badan.
Gambar 2. Grafik Tinggi Badan
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 = {
0                      𝑥 ≤ 165
𝑥−165 185−165 165 < 𝑥 < 185 1                     𝑥 ≥ 185 𝜇𝑃𝑒𝑛𝑑𝑒𝑘 = { 1                      𝑥 ≤ 165 185−𝑥 185−165 165 < 𝑥 < 185 0                     𝑥 ≥ 185 2.  Himpunan Fuzzy Dribbling
Gambar 3. Grafik Dribbling
𝜇𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 = { 1                𝑥 ≤ 8 18−𝑥 18−8 8 < 𝑥 < 18 0               𝑥 ≥ 18 𝜇𝐿𝑎𝑚𝑏𝑎𝑡 = { 0                𝑥 ≤ 8
𝑥−8 18−8 8 < 𝑥 < 18
1              𝑥 ≥ 18

## 3.  Himpunan Fuzzy Shooting
Gambar 4. Grafik Shooting
𝜇𝑀𝑎𝑠𝑢𝑘 = { 0                      𝑥 ≤ 5
𝑥−5 15−5 5 < 𝑥 < 15 1                     𝑥 ≥ 15
𝜇𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 = { 1                      𝑥 ≤ 5 15−𝑥 15−5 5 < 𝑥 < 15
0                    𝑥 ≥ 18 -0.3 0.2 0.7 1.2 0 185 Ting gi Pend ek 0 0.5 1 1.5 0 8 18 25 Cepat Lambat 0 0.5 1 1.5 0 5 15 20 Masuk Gagal
4.  Himpunan Fuzzy Vo2Max (Beep Test)
Gambar 5. Grafik Vo2Max
𝜇𝐵𝑎𝑔𝑢𝑠 = { 0                      𝑥 ≤ 35 𝑥−35 51−35 35 < 𝑥 < 51 1                     𝑥 ≥ 51 𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑎𝑔𝑢𝑠 = { 1                      𝑥 ≤ 35
51−𝑥 51−35 35 < 𝑥 < 51 0                     𝑥 ≥ 51 5.  Himpunan Fuzzy Vertical Jump
Gambar 6. Grafik Vertical Jump
𝜇𝐽𝑎𝑢ℎ = { 0                      𝑥 ≤ 30 𝑥−30 71−30 30 < 𝑥 < 71
1                     𝑥 ≥ 71 𝜇𝐷𝑒𝑘𝑎𝑡 = { 1                      𝑥 ≤ 30
71−𝑥 71−30 30 < 𝑥 < 71
0                     𝑥 ≥ 71
6.  Himpunan Fuzzy Ilionis Run
Gambar 7. Grafik Ilionis Run
𝜇𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 = {
1                𝑥 ≤ 16 20−𝑥 20−16 16 < 𝑥 < 20 0               𝑥 ≥ 20 𝜇𝐿𝑎𝑚𝑏𝑎𝑡 = { 0                𝑥 ≤ 16
𝑥−16 20−16 16 < 𝑥 < 20
1               𝑥 ≥ 20
7.  Himpunan Posisi Fuzzy
Gambar 8. Grafik Posisi
𝜇𝐹𝑜𝑟𝑤𝑎𝑟𝑑 = { 1                𝑥 ≤ 40 60−𝑥 60−40 40 < 𝑥 > 60 0               𝑥 ≥ 40 𝜇𝐺𝑢𝑎𝑟𝑑 = { 0                   𝑥 ≤ 40 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 80 𝑥 − 40 60 − 40 40 ≤ 𝑥 ≤ 60 80 − 𝑥 80 − 60 60 ≤ 𝑥 ≤ 80 𝜇𝐶𝑒𝑛𝑡𝑒𝑟 = { 0                   𝑥 ≤ 60 𝑥−60 80−60 60 ≤ 𝑥 ≤ 80 1                   𝑥 ≥ 80
0 0.5 1 1.5 0 35 51 70 Bagus Tidak Bagus 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 0 30 71 100 Jauh Dekat 0 0.5 1 1.5 0 16 20 25 Cepat Lambat 0 0.5 1 1.5 20 40 60 80 10 0 Forwar d Guard Center
c.  Fungsi implikasi dan Komposisi aturan
Fungsi implikasi ini menggunakan fungsi min untuk setiap aturan dan Komposisi antar-rule menggunakan  fungsi  MAX  (menghasilkan himpunan fuzzy baru.
Gambar 9. Rule (aturan)
d.  Defuzzyfikasi Input dari  proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan  fuzzy,  sedangkan  output  yang dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada domain  himpunan  fuzzy  tersebut,  sehingga jika  diberikan  suatu  himpunan  fuzzy  dalam range  tertentu,  maka  harus  dapat  diambil suatu nilai crisp
tertentu sebagai
keluarannya[4].
Pada proses ini menggunakan metode centroid dengan rumus:
𝑧 ∗ = ∫ 𝑧𝜇(𝑧)𝑑𝑧 ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A.  Pengujian Data Pada  pengujian  ini  akan  menggunakan data  yang  sudah  dilakukan  oleh  pelatih melalui  tes  yang  disediakan.  Pengujian  ini akan  dilakukan  hasil  melalui  aplikasi  matlab dan  hasil manual  dimana  hasil tersebut akan dinilai ke akurasian pada kedua hasil tersebut.
Gambar 10. Hasil pengujian Matlab
Gambar 10 merupakan hasil pengujian dengan inputan yang berasal dari data yang sudah ditentukan dan melakukan perhitungan menggunakan Matlab.
Gambar 11. Hasil Pengujian Manual
Gambar  11  merupakan  hasil  pengujian dengan  inputan  yang  berasal  dari  data  yang sudah ditentukan dan melakukan perhitungan secara manual.
Gambar 12. Hasil Pengujian Tingkat Keakurasian Sistem Pada gambar 12 merupakan tingkat keakurasian dari pengujian melalui matlab dan manual.
B.  Aplikasi
Peneliti  membantu  pelatih  basket  dengan membuat  aplikasi  sederhana  agar  mudah digunakan sehingga pelatih
bisa menggunakannya saat melakukan tes kepada para pemain.
Gambar 13. Aplikasi penentuan posisi pemain basket
Gambar  13  merupakan  sebuah  aplikasi untuk memberikan penilaian dan posisi untuk setiap para pemain basket.

## IV. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  merupakan  alat  bantu untuk pelatih memberikan penilaian sehingga mendapatkan  hasil  dari  para  pemain  basket yang sering melakukan pelatihan secara rutin.
Dengan  hasil  ini  juga  sebagai  tolak  ukur perkembangan setiap pemain selama mengikuti  pelatihan  dan  memberikan  posisi yang sesuai.
Dari  hasil  pengujian  menggunakan  metode fuzzy  mamdani  dimana  mendapatkan  hasil dari 9 sample data dengan 2 di posisi forward, 6 posisi guard dan 1 posisi Center.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ayuningtiyas, Ika Kurnianti, Fajar Saptono,  and  Taufiq  Hidayat.  "Sistem Pendukung Keputusan Penanganan Kesehatan Balita Menggunakan Penalaran  Fuzzy  Mamdani."  In Seminar
Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATI) . 2007.
[2]  Ghozali, Ahmad Lubis, Mustafid Mustafid, and  Farikhin  Farikhin.  "Sistem  Informasi Pendukung  Keputusan  Terhadap  Mutu Lulusan  dengan  Metode  Fuzzy  Model Tsukamoto." JSINBIS  (Jurnal  Sistem Informasi Bisnis) 4.2 (2014): 87-95.. [3]  Sukandy,  Dwi  Martha,  Agung  Triongko Basuki, and Shinta Puspasari. "Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi Minyak Sawit Berdasarkan Data Persediaan  dan  Jumlah  Permintaan (Studi Kasus PT Perkebunan Mitra Ogan Baturaja)." (2014). [4]  Sutikno, Sutikno, and Wahyudi Wahyudi. Perbandingan Metode Defuzzifikasi  Aturan  Mamdani  Pada Sistem Kendali Logika Fuzzy (Studi Kasus Pada  Pengaturan  Kecepatan  Motor  DC) . Diss.  Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas Teknik Undip, 2011. [5]  Sukandy,  Dwi  Martha,  Agung  Triongko Basuki, and Shinta Puspasari. "Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi Minyak Sawit Berdasarkan Data Persediaan  dan  Jumlah  Permintaan (Studi Kasus PT Perkebunan Mitra Ogan Baturaja)." (2014).
[6]  Simajuntak,  Magdalena,  and  Achmad Fauzi. "Penerapan Fuzzy  Mamdani Pada Penilaian  Kinerja  Dosen  (Studi  Kasus STMIK Kaputama Binjai)." Journal Information System Development (ISD) 2, no. 2 (2017).
[7]  Dewi,  Astrie  Kusuma,  Adhistya  Erna
Permanasari,  and  Indriana  Hidayah. "Kesesuaian  Minat  Mahasiswa  dengan Judul  Tesis  Mahasiswa  Menggunakan Metode  Fuzzy  Mamdani." Electrician 10, no. 1 (2016): 1-10.
[8]  Hidayaty, Wasiatul, Adhistya Erna
Permanasari,  and  Indriana  Hidayah. "PENENTUAN  KRITERIA  KOMPETENSI
GURU  BERDASARKAN  NILAI  AKHIR
SISWA MENGGUNAKAN
METODE
FUZZY MAMDANI."
SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE 2, no. 1 (2014): 2-04.
[9]  Triayudi,  Agung,  and  A.  Z.  Nazori. "Analisa  Sistem  Penilaian  Kinerja  Guru Menggunakan  Fuzzy  Inference  System
Mamdani:  Studi  Kasus  UPT  Dinas Pendidikan  Kec.  Penengahan  Lampung Selatan." Jurnal TICom 1, no. 1 (2012).
[10] Andani,  Sundari  Retno.  "Fuzzy  Mamdani Dalam Menentukan Tingkat Keberhasilan Dosen  Mengajar."  In Seminar  Nasional
Informatika  (SEMNASIF) ,  vol.  1,  no.  4. 2015.
[11] Aruan,  Meri  Chrismes.  "PENILAIAN SISWA TERHADAP PENERIMAAN MATERI AJAR MATEMATIKA MENGGUNAKAN  METODE  MAMDANI: STUDI KASUS SMP CITRA DHARMA." STRING  (Satuan  Tulisan
Riset  dan  Inovasi  Teknologi) 1,  no.  2 (2016).
[12] Muthohar,  Aris,  and  Yuniarsi  Rahayu.
"Implementasi  Logika  Fuzzy  Mamdani pada Penilaian Kinerja
Pelayanan
Perawat." Journal  of  Applied  Intelligent System 1, no. 1 (2016): 67-76.
[13] Aklani,  Syaeful  Anas.  "Metode  Fuzzy Logic  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Pelayanan Perawat  (Studi  Kasus:  RSIA  Siti  Hawa Padang)." Edik  Informatika 1,  no.  1 (2017): 35-43.
[14] Anggita, Wisnu Joyo. "SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN GURU TELADAN  MENGGUNAKAN  METODE FUZZY MAMDANI."
[15] Zendrato,  Nofrida  Elly,  and  Pasukat
Sembiring.
"Perencanaan
Jumlah Produksi  Mie  Instan  dengan  Penegasan (Defuzzifikasi) centroid Fuzzy Mamdani." Saintia  Matematika 2,  no.  2 (2014): 115-126.