## IMPLEMENTASI ALGORITMA ELO-RATING UNTUK MEMPREDIKSI PERILAKU E-COMMERCE ITEM (STUDI KASUS PADA OLAHAN DESA GIRI KECAMATAN KEBOMAS KABUPATEN GRESIK)
Walied Ghaly Damiri 1) , Harunur Rosyid 2)
1, 2) Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jl. Sumatera No. 101 GKB, Gresik e-mail: waliedgly@gmail.com 1) , harun@umg.ac.id 2)

## ABSTRAK
Tingginya  mobilitas  manusia  telah  menuntut  dunia  perdagangan  mampu  untuk  menyediakan  layanan  jasa,  dan  barang dengan cepat sesuai dengan permintaan konsumen. Dari masalah tersebut, kini muncul transaksi dengan perantara berupa media internet yang dapat menghubungkan antara produsen dengan konsumen. Transaksi itu lebih dikenal dengan nama e- commerce. E-commerce memberikan kesempatan, dan juga peluang yang sama dengan tujuan untuk bersaing, dan berhasil dalam melakukan kegiatan bisnis di dalam dunia maya. Proses penjualan di e-commerce berbeda dengan cara tatap muka sehingga pembelian dilakukan secara tradisional atau non-verbal. Ada beberapa e-commerce item yang memiliki pengaruh dalam  produk.  Pengaruh  tersebut  terdiri  dari  nama,  harga  yang  ditawarkan,  dan  juga  jumlah  peminat  yang  akan  memb- ingungkan  seorang  customer  dalam  memilih  e-commerce  item.  Elo-rating  adalah,  metode  yang  digunakan  untuk  me- nyelesaikan masalah prediksi perilaku sehingga diharapkan melalui sistem aplikasi akan memberikan kemudahan bagi cus- tomer dalam mengetahui pengaruh perilaku e-commerce item dengan e-commerce item lainnya pada proses penjualan.
Kata Kunci: Algoritma Elo-rating, prediksi perilaku, dan e-commerce item.

## ABSTRACT
The high mobility of people has demanded that the world of commerce is able to provide services and goods quickly ac- cording to consumer demand. From this problem, transactions are now emerging with intermediaries in the form of internet media  that  can  connect  producers  and  consumers.  The  transaction  is  better  known  as  e-commerce.  E-commerce  provides opportunities, as well as equal opportunities with the aim of competing, and succeeding in conducting business activities in cyberspace. The sales process in e-commerce is different from face-to-face so that purchases are made traditionally or non- verbally. There are several e-commerce items that have an influence on the product. The influence consists of the name, the price offered, and also the number of enthusiasts that will confuse a customer in choosing an e-commerce item. Elo-rating is the method used to solve the behavior prediction problem so that it is hoped that through the application system it will make it easier for customers to find out the effect of the behavior of e-commerce items with other e-commerce items on the sales process.
Keywords: The Elo-rating Algorithm, predict the behavior, and e-commerce item.

## I. P ENDAHULUAN
Sektor bisnis merupakan sektor yang paling banyak terkena dampak dari perkembangan teknologi informasi, dan telekomunikasi.  Tingginya  mobilitas  manusia  telah  menuntut  dunia  perdagangan  mampu  untuk  menyediakan layanan jasa, dan barang dengan cepat sesuai dengan permintaan konsumen. Dari masalah tersebut, kini muncul transaksi dengan perantara berupa media internet yang dapat menghubungkan antara produsen dengan konsumen. Transaksi  itu  lebih  dikenal  dengan  nama e-commerce . E-commerce memberikan  kesempatan, dan juga  peluang yang sama dengan tujuan untuk bersaing, dan berhasil dalam melakukan kegiatan bisnis di dalam dunia maya. E- commerce adalah,  sebuah kegiatan  bisnis  yang  dilakukan  melalui  dunia  maya dengan memanfaatkan  kemajuan teknologi,  sehingga  para  penggunanya  dapat  melakukan  berbagai  macam  kegiatan  bisnis. E-commerce mempermudah bagi para pemakainya untuk membeli sebuah barang tanpa harus bepergian.
Proses  penjualan  di e-commerce berbeda  dengan  cara  tatap  muka  sehingga  pembelian  dilakukan  secara tradisional  atau  non-verbal.  Ada  beberapa e-commerce  item yang  memiliki  pengaruh  dalam  produk.  Pengaruh tersebut terdiri dari nama, harga yang ditawarkan, dan juga jumlah peminat yang akan membingungkan seorang customer dalam memilih e-commerce item . Seorang customer harusnya memahami e-commerce item yang akan dipilihnya.
Pada tahun 1950-an Arpad Elo mengembangkan teori yang bernama, “Elo system” (Glickman & Jones, 1999). ELO  Rating  System  merupakan  suatu  metode  untuk  menghitung  tingkat  ketrampilan  relatif  seorang  pemain
dibandingkan  dengan  pemain  lainnya  (Sutanto,  Yulianton,  &  Diartono,  2012).  Pada  prinsipnya,  jika  seorang pemain  catur  yang  menang  akan  bertambah  nilainya.  Sebaliknya,  jika  seorang  pemain  catur  yang  kalah  akan berkurang  nilainya.  Penelitian  terdahulu  telah  dilakukan  oleh  Felix  A.  S.,  dan  kawan-kawan  yang  berjudul “Memprediksi  Perilaku Mahasiswa  Dalam  Kegiatan Pembelajaran Menggunakan  ELO  Rating  System”  dengan menggunakan  Algoritma  Elo  Rating  System  yang  dapat  memprediksi  perilaku  mahasiswa  dalam  kegiatan pembelajaran  sehingga  dapat  disimpulkan,  bahwa  dengan  menggunakan  Algoritma Elo-rating dapat  digunakan dalam memprediksi perilaku e-commerce item .
Elo  Rating  System  atau  dapat  juga  disebut  sebagai Elo-rating adalah,  metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  prediksi  perilaku  sehingga  diharapkan  melalui  sistem  aplikasi  akan  memberikan kemudahan bagi customer dalam mengetahui pengaruh perilaku e-commerce item dengan e-commerce item lainnya pada proses penjualan. Oleh karena itu, perlu dicari cara agar seorang customer dapat mengetahui e-commerce item yang memiliki pengaruh terhadap e-commerce item lainnya.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Algoritma Elo-rating
Pada tahun 1950-an Arpad Elo mengembangkan teori yang bernama, “Elo system” (Glickman & Jones, 1999). It’s not a ranking system, it’s a rating system (Peter, 2020). ELO Rating System merupakan suatu metode untuk menghitung tingkat ketrampilan relatif seorang pemain dibandingkan dengan pemain lainnya (Sutanto, Yulianton, & Diartono, 2012). Sistem Elo tidak hanya digunakan pada permainan catur akan tetapi pada permainan lainnya juga  (Wolf,  Stephan;,  2020).  Sistem  peringkat  Elo  menjadi  salah  satu  sistem  peringkat  paling  penting  pada permainan olahraga, ekonomi, (Bertram, 2021). Pengembangan sistem peringkat ini telah menjanjikan sebuah hasil berupa evaluasi tentang kecocokan berdasarkan pada prediksinya (Wolf, Stephan;, 2020). Berdasarkan pada asumsi pada kinerja yang dimiliki oleh variabel acak (Veisdal, 2019).
Pada sistem Elo-rating ada unsur ekspektasi. Ekspektasi adalah, nilai yang diharapkan sebelumnya. Jumlah nilai ekspektasi akan terbentuk dari peringkat pre-tournament seorang pemain dan peringkat pre-tournament seorang lawan pemain (Glickman & Jones, 1999). Nilai Ekspektasi diantara 0 sampai dengan 1 bergantung poin A, dan poin B yang dibandingkan. Makin besar perbandingan nilai antara A, dan B, maka nilai ekspektasi akan semakin menuju 0 atau 1.
( ) 400 10 1 1 exp A R B R E S A − + = = (2.1)
Dimana E A merupakan ekspektasi terhadap E B ,
( ) 400 10 1 1 exp B R A R E S B − + = = (2.2)
B. Updating Ratings
( ) exp S S K r r
pre post − + =
(2.3)
Dimana r post adalah, peringkat post-tournament seorang pemain yang telah berubah (Glickman & Jones, 1999).
r pre adalah,  peringkat pre-tournament yang  dimiliki  oleh  seorang  pemain  (Glickman  &  Jones,  1999). S merupakan sebuah hasil nyata yang menyatakan bahwa pemain A telah menang (Wolf, Stephan;, 2020). S akan bernilai 1, apabila pemain A menang, dan sebaliknya akan bernilai 0, apabila pemain B kalah. Tidak ada standar yang  tetap  untuk  nilai  K  ini.  Nilai  ini  disebut  sebagai K-factor .  Nilai  K  selalu bernilai  positif  (Wolf,  Stephan;, 2020).
T ABEL I K ETENTUAN NILAI K- FACTOR
K-Factor Nilai 32 Untuk pemain dengan nilai di bawah 2100
Untuk pemain dengan nilai antara 2100 sampai 2400 Untuk pemain dengan nilai di atas 2400
24 16 Garis vertikal bersifat opsional di dalam tabel.

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN S ISTEM
Analisis Sistem adalah, penguraian dari sistem informasi yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi,  mengevaluasi  permasalahan-permasalahan,  hambatan-hambatan  yang  terjadi, dan  juga  kebutuhan-kebutuhan  yang  diinginkan  yang  dibutuhkan  oleh  seorang System  Analyst ,  apabila  akan membangun sebuah proyek aplikasi.

## A. Analisis Sistem
Kecamatan  Kebomas  merupakan  salah  satu  Kecamatan  yang  berada  pada  Kabupaten  atau  Kota  Gresik. Kecamatan ini merupakan salah satu CBD ( Central Business District ) yang mempunyai sepuluh Desa, dan sebelas Kelurahan. Perbatasan antara Kecamatan ini dengan Gresik tidak cukup jelas. Perbatasan utara dengan Kecamatan Manyar, perbatasan selatan dengan Kota Surabaya, perbatasan timur dengan Kecamatan Cerme, dan perbatasan barat dengan  Kecamatan  Gresik.  Letaknya  yang strategis,  karena  Kecamatan ini terletak  di  pinggir  jalan  utama yang berada di luar Kota.
Tahapan ini merupakan langkah awal dalam menemukan permasalahan yang akan dipecahkan dalam membuat sebuah aplikasi. Berikut untuk gambaran sistem yang dapat dilihat pada gambar sebagai berikut,
Mulai
Selesai User memilih salah satu dari pasangan item Menghitung Expectation Menghitung Post- Ranking Mengacak sepasang item Item Score, Win, dan Lose Apakah pasangan item sama? Ya Tidak
Sistem akan melakukan pengacakan e-commerce item . Jika e-commerce item sama, maka lakukan pengacakan kembali. Seorang user memilih dari salah satu pasangan e-commerce item sebagai pemenangnya atau bisa juga disebut sebagai win , dan juga sebaliknya (kalah) atau bisa juga disebut sebagai lose . Hasil dari pemilihan tersebut kemudian  dihitung  dengan  perhitungan  expectation  sebagai  langkah  awal,  dan  dilanjutkan  dengan  perhitungan Post-Ranking . User akan menerima sebuah output atau keluaran berupa e-commerce item score , win , dan lose dari hasil perhitungan Elo-rating .

## B. Hasil Analisa Sistem
Proses pemilihan e-commerce item dilakukan secara acak atau random dari sistem. Terdapat sepasang variabel pada  sistem  peringkat  ini  yang  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  dalam  penilaian.  Sistem  peringkat  ini  berjalan berdasarkan sepasang variabel yang dipilih secara acak atau random dalam satu waktu secara bersamaan.
Mulai
Selesai Left? Ea = 1 / 1 + 10 ^ ((Rb - Ra) / 400) Eb = 1 / 1 + 10 ^ ((Ra - Rb) / 400) Tidak Ya Rpost = Rpre + K (Sb - Eb) Rpost = Rpre + K (Sa - Ea) Rpre = 0? Rpre = 1400 Ya Sa = 1 Sb = 0 Rpre > 2400? Rpre >= 2100? Rpre > 2400? Tidak Tidak Tidak K = 16 K = 24 K = 24 K = 32 Ya Ya Ya Tidak Gambar. 2.  Hasil Analisa Sistem

## C. Representasi Model
Tahap  representase  model  dilakukan  dengan  melakukan  pemilihan e-commerce  item yang  nantinya  akan mendapatkan perhitungan dari sistem peringkat dengan proses perancangan sistem dengan menggunakan data, dan mengetahui proses pengolahan sistem. Sistem akan melakukan pengolahan untuk dijadikan suatu landasan dalam memprediksi perilaku e-commerce item . Berikut untuk detil keterangan,
T ABEL II H ASIL PERHITUNGAN DARI A LGORITMA E LO - RATING Ra Rb
Ra’ Rb’ Ea Eb Ka Kb Sa Sb
1400 1400 1416 1384 0.5 0.5 32 32 1 0
1416 1384 1430.530498 1369.469502 0.545921923 0.454078077 32 32 1 0
1430 1369 1443.219359 1355.780641 0.586895023 0.413104977 32 32 1 0 1443 1355 1455.031944 1342.968056 0.624001759 0.375998241 32 32 1 0 1455 1342 1465.972202 1331.027798 0.657118686 0.342881314 32 32 1 0 1465 1331 1475.117878 1320.882122 0.683816314 0.316183686 32 32 1 0 1475 1320 1484.300652 1310.699348 0.709354631 0.290645369 32 32 1 0 1484 1310 1492.595909 1301.404091 0.731377858 0.268622142 32 32 1 0 1492 1301 1499.994769 1293.005231 0.750163482 0.249836518 32 32 1 0 1499 1293 1506.488171 1285.511829 0.765994671 0.234005329 32 32 1 0 1506 1285 1513.004307 1277.995693 0.781115403 0.218884597 32 32 1 0 1513 1277 1519.543363 1270.456637 0.7955199 0.2044801 32 32 1 0 1519 1270 1525.162426 1263.837574 0.807424182 0.192575818 32 32 1 0 1525 1263 1530.798615 1257.201385 0.81879329 0.18120671 32 32 1 0
Garis vertikal bersifat opsional di dalam tabel.
Pemain A dianggap selalu menang dalam sebuah pertandingan, dan sebaliknya pemain B dianggap selalu kalah dalam sebuah pertandingan.
( ) 5 . 0 10 1 1 400 1400 1400 = + = − E A
(3.1)
Sebagai contoh, R B , dan R A bernilai 1400 untuk menghitung nilai dari Ekspektasi atau E A .
( ) 1416 5 . 0 1 32 1400 ' = − + = r A (3.2)
Dilanjutkan  dengan  menghitung r a ' Sebagai Post-Ranking dengan  menambahkan  nilai R A sebesar  1400 dengan S sebesar 1 dikurangi dengan hasil dari perhitungan E A sebesar 0.5 dikalikan dengan nilai K sebesar 32 sebagai pengaruh dari nilai R A .
( ) 5 . 0 10 1 1 400 1400 1400 = + = − E B (3.3)
Sebaliknya, R A , dan R B bernilai 1400 untuk menghitung nilai dari Ekspektasi atau E B .
( ) 1384 5 . 0 0 32 1400 ' = − + = r B (3.4)
Dilanjutkan  dengan  menghitung r b ' Sebagai Post-Ranking dengan  menambahkan  nilai R B sebesar  1400 dengan S sebesar 0 dikurangi dengan hasil dari perhitungan E B sebesar 0.5 dikalikan dengan nilai K sebesar 32 sebagai pengaruh dari nilai R B .
D. Diagram Konteks Sistem Prediksi User 1.1 Item Photo 1.2 Mail 1.3 Item Win atau Lose 2.1 Item Score atau Ranking 2.2 Username, dan Password
Gambar. 3.  Diagram Konteks
1.1 User dapat melakukan submit item photo ke dalam sistem prediksi. 1.2 User diwajibkan untuk memasukkan Mail  atau  surat  elektronik  untuk  melakukan  proses  pendaftaran,  dan  juga  recovery password .  1.3 User dapat memilih salah satu pasangan item photo yang tersedia dimana photo yang dipilih adalah, photo yang menang, dan sebaliknya. 2.1 User dapat melihat hasil dari score atau ranking yang telah dinilai oleh user lainnya beserta dengan jumlah menang, dan kalah. 2.2 Setelah melakukan pendaftaran, user akan mendapatkan username , dan password .

## E. Hirarki Proses
Sistem Prediksi 2 Menghitung Expectation 1 Pendaftaran 3 Menghitung
Post-Ranking
Gambar. 4.  Hirarki Proses
Sistem  Prediksi  terdiri  dari  beberapa  tahap  yang  terdiri  dari  pendaftaran,  menghitung Expectation ,  dan menghitung Post-Ranking .
Perhitungan ekspektasi. Salah satu pasangan mempunyai perhitungan sendiri yang merupakan kebalikan. Jika salah satu pasangan sudah mempunyai score atau nilai sebelumnya, maka nilai sebelumnya dijumlahkan dengan K-factor yang merupakan hasil dari pengurangan S dengan nilai ekspektasi.

## F. Data Flow Diagram level 0
User 1 Pendaftaran 2 Menghitung Expectation 3 Menghitung Post-Ranking User Ranking 1.2 Mail 2.2 Username, dan Password userId User tervalidasi Nilai Expectation Item Score, Win, dan Lose 2.1 Item Score atau Ranking 1.1 Item Photo 1.3 Item Win atau Lose
Gambar. 5.  Data Flow Diagram level 0
Pada saat mendaftar, user memasukkan mail, username , dan password yang akan disimpan pada tabel user yang akan mengembalikan userId. User tervalidasi.
Perhitungan expectation dapat dilakukan, jika user tervalidasi, dan dilanjutkan dengan menghitung post-ranking . Hasil perhitungan tersebut akan disimpan di tabel ranking yang akan mengembalikan score , win , dan lose yang akan diterima oleh user pada saat memasukkan photo , dan juga win atau lose .
G. Perancangan Antar Muka (Design Interface)
Search Nama brand OR Gambar. 6.  Index

## H. Kebutuhan Perangkat Lunak
Perangkat Lunak merupakan perangkat komputer yang tidak bisa dirasakan/disentuh secara nyata. Bootstrap hadir dengan tujuan sebagai pengganti kerangka kerja sebelumnya dalam mendorong konsistensi pada perangkat  internal.  Bootstrap  merupakan  sebuah  framework  CSS  yang  telah  dibuat  oleh  Mark  Otto,  Jacob Thornton, dan beberapa kontributor lainnya dengan tujuan untuk front-end pada sebuah web. Tujuan dari Bootstrap ini  adalah,  membuat  web  menjadi  lebih  responsive  sehingga  sebuah  halaman  web  dapat  menyesuaikan  dengan ukuran  tampilan  monitor  pada  sebuah  device.  Seorang  developer  dapat  dengan  mudah,  dan  cepat  dalam mengembangkan front-end pada sebuah web hanya dengan Bootstrap.

## I. Kebutuhan Perangkat Keras
Perangkat Keras merupakan perangkat komputer yang bisa dirasakan/disentuh secara nyata. Berikut, merupakan penjelasan dari sebagian tentang perangkat keras yang digunakan,
T ABEL III
I NFORMASI TENTANG PERANGKAT KERAS
Perangkat keras Keterangan Supermicro Server - - - Tambahan Rackmount UPS pada setiap rak- nya APC Symmetra UPS FM-200 fire suppressor Rackmount UPS
Garis vertikal bersifat opsional di dalam tabel.

## IV. I MPLEMENTASI DAN H ASIL P ENGUJIAN
Implementasi  adalah  suatu  tindakan  atau  pelaksanaan  rencana  yang  telah  disusun  dengan  cermat  dan  rinci (Kurniawan, 2021). Implementasi merupakan suatu tindakan atau rancangan pelaksana rencana yang telah disusun secara cermat, rinci  dan matang (Bella, 2020).
Gambar. 7.  Halaman pertama
Foto atau gambar e-commerce item yang dipilih bernama, kendil.jpg yang memiliki id sebesar 6, dan foto atau gambar e-commerce item yang tidak dipilih bernama, gula.jpg yang memiliki id sebesar 9. Variabel yang ditetapkan sebagai pemenangnya adalah, left atau kiri. Sebaliknya, variabel yang ditetapkan sebagai kebalikan dari pemenangnya adalah, right atau kanan. Penilaian e-commerce item akan terus berlangsung tanpa adanya batasan.
Hasil  dari  penilaian  atau  pemilihan  dari  proses  pengacakan  akan  terlihat  pada  halaman ranking .  Gambar kendil.jpg mempunyai  nilai score sebesar  1416, win sebesar  1, lose sebesar  0,  dan opp sebesar  1.  Gambar gula.jpg mempunyai nilai score sebesar 1384, win sebesar 0, lose sebesar 1, dan opp sebesar 1. Win akan terus bertambah, lose akan terus bertambah, dan juga opp akan terus bertambah mengikuti mereka.
Gambar. 9.  Halaman kedua
Gambar gula.jpg sudah mempunyai score sebesar 1384, win sebesar 0, dan lose sebesar 1. Sebaliknya, gambar peyek.jpg yang belum mempunyai dari ketiganya.
Gambar. 10.  Hasil dari penilaian kedua
Gambar kendil.jpg mempunyai nilai score sebesar 1416, win sebesar 1, lose sebesar 0, dan opp sebesar 1. Gambar gula.jpg mempunyai nilai score sebesar 1400, win sebesar 1, lose sebesar 1, dan opp sebesar 2. Gambar peyek.jpg mempunyai nilai score sebesar 1383, win sebesar 0, lose sebesar 1, dan opp sebesar 1.

## V. P ENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian;  dan  implementasi  dan  hasil  pengujian  hasil  temuan  saya  yang  telah  dipaparkan sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut, hasil dari penelitian ini berupa prediksi perilaku e- commerce item . E-commerce item yang memiliki score yang lebih besar lebih berpengaruh daripada e-commerce item yang memiliki score yang lebih kecil. Sebaliknya, e-commerce item yang memiliki score yang lebih kecil kurang berpengaruh daripada e-commerce item yang memiliki score yang lebih besar.

## B. Saran
Algoritma ini dapat dimodifikasi dengan cara mengkombinasikan K-factor dengan metode lain, seperti Weighted Product (WP), dan Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) bergantung pada kondisi  nilai  awal  seorang  pemain,  dan  Belum  adanya  fitur paging data  atau  penyaring  data  pada  saat  data ditampilkan pada sebuah halaman tertentu. Fitur ini dapat membantu sebuah halaman agar dapat melakukan proses
loading data menjadi lebih cepat.

## D AFTAR P USTAKA
[1] ARPAD ELO. (2021, 8 25). Retrieved 12 29, 2021, from Федерация шахмат России: https://ruchess.ru/en/persons_of_day/arpad_elo/?version=desktop
[2] Aini, N. (2017, 12 20). Sistem Informasi Penggajian Karyawan D'Ahsana Property Berbasis Web. 72.
[3] Albers, P. C., & Vries, H. d. (2001). Elo-rating as a tool in the sequential estimation of dominance strengths. ANIMAL BEHAVIOUR, 61, 489-495.
[4] ANDRIANI, P. D. (2015, 2 3). PERAN CITRA MEREK DAN NEGARA ASAL PRODUK DALAM HUBUNGAN KAUSAL ANTARA KUALITAS PRODUK DAN KESEDIAAN PENGGUNA UNTUK MELAKUKAN KOMUNIKASI GETOK-TULAR (Studi Empiris Pada Mahasiswa Universitas Atma Jaya Yogyakarta Pengguna Smartphone Android Merek Samsung). (UAJY, Ed.) E-Journal Universitas Atma Jaya Yogyakarta, 135.
[5] Bella,  A.  (2020,  10  17).  Implementasi:  Pengertian,  Prosedur,  Unsur,  Tujuan,  Contoh.  Retrieved  1  12,  2021,  from  PakDosen.Co.ID:  https://pak- dosen.co.id/implementasi-adalah/
[6] Berg, A. (2020, 10 7). Statistical Analysis of the Elo Rating System in Chess. CHANCE, 33(3), 31-38.
[7] Bradley, R. A., & Terry, M. E. (1952). Rank Analysis of Incomplete Block Designs: I. The Method of Paired Comparisons. Biometrika, 39, 324-345.
[8] Elo, A., & Sloan, S. (2008). The Rating of Chess Players, Past and Present. New York: Ishi Press International.
[9] Flom, P. L. (2020, 12 2). How does Elo scoring and ranking work? Retrieved 12 29, 2021, from Quora: https://www.quora.com/How-does-Elo-scoring- and-ranking-work/answer/Peter-3699
[10] Glickman, M. (1999). Parameter estimation in large dynamic paired comparison experiments. Journal of The Royal Statistical Society Series C-applied Statistics, 48, 377-394.
[11] Glickman, M. E., & Jones, A. C. (1999). Rating the Chess Rating System. Chance, 21-28.
[12] Good, I. (1955, 12). On the Marking of Chess-Players. The Mathematical Gazette, 39(330), 292-296.
[13] Guare, J. (1990). Six Degrees of Separation: A Play (1 ed.). New York: Random House.
[14] Hardhan, W. (2012, 12 14). Membangun E-Commerce Di Justine Outlet Lembang. (D. Permatasari, Ed.)
[15] HOTSWAPS. (2011, 9 10). Algoritma Facemash (bagian 3). Retrieved from masgan!!: http://hotswaps.blogspot.com/
[16] Jones, A., & Glickman, M. (1998). The United States Chess Federation Rating System: Current Issues and Recent Developments. Proceedings of the 1998 Joint Statistical Meetings, Section on Statistics in Sports.
[17] Kolenchuk, T. (2017, 3 3). How accurate is the Elo rating system in predicting actual outcomes of chess matches? Retrieved 12 29, 2021, from Quora: https://www.quora.com/How-accurate-is-the-Elo-rating-system-in-predicting-actual-outcomes-of-chess-matches/answer/Tracy-Kolenchuk
[18] Kurniawan,  A.  (2021,  1  3).  Pengertian  Implementasi  -  Kebijakan,  Keperawatan,  Para  Ahli.  Retrieved  1  12,  2021,  from  GuruPendidikan: https://www.gurupendidikan.co.id/pengertian-implementasi/
[19] ME, G. (1995). Chess Rating Systems,. American Chess Journal, 3, 59-102.
[20] novandypurnadrd.  (2015,  1  23).  Sistem,  Model  Dan  Simulasi.  Retrieved  4  2020,  from  Wordpress:  https://novandypurnadrd.student.telkomuniver- sity.ac.id/sistem-model-dan-simulasi
[21] Pebriansyah, P. (2019, 8 9). PERANCANGAN SISTEM INFORMASI GAJI KARYAWAN PADA PT. BULIAN JAYA BERSAMA. Retrieved 12 28, 2020, from Repository Universitas Dinamika Bangsa: http://repository.unama.ac.id/id/eprint/422
[22] Pomin, W. (2018, 10). CATUR ONLINE ANDROID DENGAN SISTEM ELO MATCHMAKING RATING. Jurnal Masitika, 3.
[23] Rosidi, I. (1429 H). Sukses Menulis Karya Ilmiah. In M. A. Ahmad (Ed.). Pasuruan, Jawa Timur, Indonesia: Pustaka Sidogiri Pondok Pesantren Sidogiri.
[24] Sutanto, F. A., Yulianton, H., & Diartono, D. A. (2012, 7). Memprediksi Perilaku Mahasiswa dalam Kegiatan Pembelajaran menggunakan ELO Rating System. Jurnal Dinamik, 17, 118-123.
[25] Teknologi di Rumahweb Indonesia. (n.d.). Retrieved 4 22, 2020, from Rumahweb Indonesia: https://www.rumahweb.com/teknologi/
[26] Veisdal, J. (2019, 9 2). The Mathematics of Elo Ratings. Calculating the relative skill of… | by Jørgen Veisdal | Cantor’s Paradise. Retrieved 12 30, 2021, from Medium: https://www.cantorsparadise.com/the-mathematics-of-elo-ratings-b6bfc9ca1dba
[27] Wolf, Stephan;. (2021, 1 7). A football player rating system. Journal of Sports Analytics, 6(4), 243-257.
[28] Yahya, I. (2010). Teknik Penulisan Karangan Ilmiah. Gresik, Jawa Timur, Indonesia: Surya Jaya Raya.
[29] Zermelo,  E.  (1929,  12  1).  Die  Berechnung  der  Turnier-Ergebnisse  als  ein  Maximumproblem  der  Wahrscheinlichkeitsrechnung.  Mathematische Zeitschrift, 29, 436-460.