Jurnal TRANSFORMATIKA , Vol.15, No.1, Juli 2017, pp. 1 - xxx P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
page 1
Clustering Performa Pemain Basket  Berdasarkan Posisi dan  Statistik  Pemain  Menggunakan  Metode Fuzzy  c- Means
Febrianus Gregorry 1, Yessica Nataliani 2*
1 Fakultas  Teknologi  Informasi  Universitas  Kristen  Satya  Wacana  Jl.  Diponegoro  No  52-60, (0298) 321212, e-mail: 682018224@student.uksw.edu
2* Fakultas  Teknologi  Informasi  Universitas  Kristen  Satya  Wacana  Jl.  Diponegoro  No  52-60, (0298) 321212, e-mail: yessica.nataliani@uksw.edu

## ARTICLE INFO
History of the article: Received 24-05-2022 Received in revised form 18-06-2022 Accepted 27-06-2022 Available online 28-07-2022
Keywords: Pengelompokan,  pembobotan, fuzzy  c-means , performa pemain, statistik pemain, posisi
* Correspondece:
Telepon: +62298 321212 E-mail: yessica.nataliani@uksw.edu

## ABSTRACT
Satya Wacana Saints Salatiga (SWSS) is one of the professional  basketball  teams  that  compete  in Indonesian  Basketball  League  (IBL).  Player evaluation  needs  to  be  carried  out  to  maintain  the quality and performance of all players.  It can also be used to  make  some team improvements for the next  season.  Basketball  players’  positions  consist of  point  guard,  shooting  guard,  small  forward, power  forward,  and  center.  Each  position  has different  strength  which  can  be  seen  from  the
statistical  points,  consisting  of  PTS  (points),  AST (assists),  BLK  (block  shoots),  REB  (rebounds), and  STL  (steals).  The  problem  is  SWSS  does  not have  a  system  to  observe  players’  performance based  on  their  positions  and  statistical  points.  In this  study,  the  players’  performances  is  clustered based  on  their  positions  and  statistical  points  into three  groups,  i.e.,  good,  moderate,  and  poor performance  using  fuzzy  c-means.  Since  the strength  of  each  position  is  different,  then  in  this paper,  each  statistical  point  is  assigned  with different weight for different positions. The results of the fuzzy c-means clustering from 15 players of SWSS with weighting are three players with good performance, five players with moderate performance,  and  seven  players  with  poor performance.  Meanwhile,  the  results  of  the  fuzzy c-means  clustering  without  weighting  are  five players with good performance, three players with moderate  performance,  and  seven  players  with poor  performance.  Both  clustering  results  are compared with the actual performance data, where the  accuracy  with  weighting  is  100%  and  the accuracy  without  weighting  is  86.67%.  Clustering with  weighting  for  each  statistical  point  for  each player  position  has  an  effect  on  players’ performance.  Each  player’s  position  has  different strengths  in  scoring  points,  assists,  block  shoots, rebounds, and steals.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  mempunyai  andil  yang  sangat  besar  di  berbagai  bidang, seperti  ekonomi,  budaya,  dan  sosial.  Dalam  prosesnya  sebuah  organisasi  tidaklah  luput  dari masalah,  sebagai  contoh  ketika  suatu  organisasi  melakukan  pemilihan  anggota  terbaik.  Hal tersebut  membuat  organisasi  mengalami  kesulitan  untuk  menentukan  kualitas  kerja  terbaik anggotanya. Organisasi perlu mengusahakan pemilihan kinerja terbaik anggotanya sehingga suatu organisasi  dapat  bersaing  dengan  organisasi  lainnya,  baik  di  dalam  maupun  luar  negeri. Persaingan  yang  semakin  pesat  menjadi  tantangan  bagi  suatu  organisasi  untuk  selalu meningkatkan kinerjanya.
Salah  satu  organisasi  yang  terus  mengembangkan  kinerjanya  adalah  tim  basket  Satya Wacana.  Tim  ini  merupakan  sebuah  tim  basket  yang  berasal  dari  Kota  Salatiga,  Jawa  Tengah. Tim  Satya  Wacana  dibentuk  pada  tanggal  1  Agustus  2007  dan  beranggotakan  mahasiswa Universitas  Kristen  Satya  Wacana  (UKSW),  yang  sebelumnya  bermain  di  liga  mahasiswa.  Tim basket ini pertama kali berlaga di liga profesional NBL Indonesia pada tahun 2010, dan berlanjut hingga saat ini. Pada tahun 2016 liga profesional  berganti nama menjadi IBL Indonesia dan tim Satya Wacana merupakan satu-satunya tim basket universitas yang bernaung di liga profesional. Pada tahun 2011 tim Satya Wacana mengganti nama klubnya menjadi Satya Wacana Angsapura Salatiga  karena  bergabung  dengan  klub  Angsapura  Sania  yang  dipimpin  oleh  Bapak  Danny Kosasih.  Tim  ini  telah  mengikuti  11  musim  dalam  liga  profesional  tertinggi  di  Indonesia  dan berhasil  mengukir  sejarah  lolos playoff pada  tahun  (2015-2016)  yang  saat  itu  dipimpin  oleh kepala  pelatih  Efri  Meldi.  Pada  tahun  2021  tim  Satya  Wacana  Salatiga  resmi  mengganti  nama klub menjadi Satya Wacana Saints Salatiga (SWSS), yang didukung oleh manajemen profesional PT Amarah. Pengertian dari Saints yaitu orang yang suci atau percaya kepada firman dan ajaran agama.
Penilaian performa pemain merupakan kegiatan mengevaluasi dan menilai kemampuan atau pencapaian  dari  seorang  pemain,  yang  dalam  hal  ini  pemain  basket.  Penilaian  performa  ini merupakan salah satu tahap evaluasi tim yang dapat meningkatkan kualitas pemain dalam tim.
Pemain  bola  basket  terdiri  dari  posisi point  guard,  shooting  guard,  small  forward,  power forward, dan center .  Performa  pemain  pada  posisi point guard ditentukan  dari  seberapa  banyak pemain  tersebut  melakukan assist,  turn  over, dan steal .  Performa  pemain  pada  posisi small forward ditentukan dari seberapa banyak pemain tersebut mencetak point dengan field goals yang baik.  Performa  pemain  pada  posisi shooting  guard ditentukan  dari  seberapa  baik field  goals pemain  saat  melakukan shooting two  points ataupun three points .  Performa  pemain  pada  posisi power  forward dan center mempunyai  peran  yang  sama  yang  ditentukan  dari  seberapa  banyak mereka  mendapatkan rebound saat offense maupun defense dan melakukan block shot pada saat tim sedang melakukan defense .
Selain  itu  terdapat  beberapa  indikator  dalam  pertandingan  untuk  menentukan  kemenangan dalam  sebuah  tim  [1].  Beberapa  teknik  dasar  yang  dibutuhkan  untuk  meningkatkan  performa pemain  dalam  bola  basket  yaitu:  1)  keseimbangan  atau  kestabilan  tubuh,  2)  penguasaan  bola seperti dribbling , passing , shooting ,  3)  penguasaan  pemain  untuk  mengolah  dan  mengontrol permainan [2].
Penilaian biasanya dilakukan oleh pelatih SWSS dengan cara melihat performa setiap pemain pada saat latihan dan pertandingan, sehingga hasil yang didapatkan kurang maksimal. Belum ada sistem untuk mengamati performa pemain berdasarkan posisi pemain dan nilai statistiknya. Setiap posisi  pemain  memiliki  kekuatan  yang  berbeda,  yang  dapat  dilihat  dari  nilai  statistiknya.  Nilai statistik  terdiri  dari  PTS  ( points ),  AST  ( assists ),  BLK  ( block  shots ),  REB  ( rebounds ),  dan  STL ( steals ).
Dalam penelitian ini, performa pemain dikelompokkan menjadi tiga kelompok, yaitu pemain dengan performa baik, sedang, dan buruk menggunakan fuzzy c-means . Karena kekuatan pemain pada setiap posisi berbeda, maka dalam penelitian ini, setiap nilai statistik diberikan bobot yang berbeda  untuk  posisi  yang  berbeda. Fuzzy  c-means dipilih  karena  terdapat  logika fuzzy dimana logika fuzzy digunakan  untuk  mengelompokkan  setiap  data  dari  nilai  matriks  keanggotaan  yang akan dijadikan dalam suatu kelompok fuzzy agar mendapatkan hasil yang maksimal dalam sebuah penelitian  [3].  Algoritma  ini  juga  dapat  mengelompokkan  data  pemain  yang  mempunyai karakteristik sama.
Fuzzy c-means merupakan suatu teknik dalam  menentukan  kelompok pada satu ruang pusat data yang optimal untuk jarak antar data   [4]. Fuzzy clustering berguna untuk meng-identifikasi pengaturan  pemodelan fuzzy dalam  mengelompokkan  data  [5].  Fuzzy clustering adalah  suatu metode pengelompokan data yang memiliki karakteristik sama dari data satu dengan yang lainnya [6].  Kelebihan  utama fuzzy  clustering yaitu  dapat  memberikan  hasil clustering dari  tujuan  yang tersebar  tidak  teratur  [7],  serta  mempunyai  kemampuan  dalam  menunjukkan  perbedaan  antar cluster  dan  mendeteksi  nilai  yang  paling  tinggi  [8] . Penetapan  metode  algoritma fuzzy  c-means dapat  berguna  pada  arah  dan  proses  dalam  menentukan  kelompok-kelompok  penilaian  secara keseluruhan. Fuzzy c-means mampu mengelompokkan data nilai terbaik [9].
Penelitian  ini  diharapkan  mampu  membantu  tim  SWSS  untuk  menetapkan  kinerja  pemain yang  akurat  untuk  setiap  posisi  pemainnya  menggunakan  algoritma fuzzy  c-means .  Pembobotan terhadap setiap nilai pada statistik pemain  yang ditentukan berdasarkan posisi pemain dilakukan untuk menentukan kinerja tim SWSS.
Beberapa  penelitian  mengenai clustering performa  pemain  olahraga,  tidaklah  diteliti  untuk yang pertama kalinya. Beberapa penelitian yang relevan dengan penelitian ini adalah   penelitian yang  meneliti clustering pemain football FIFA  untuk  menghasilkan clustering yang  cukup  baik menggunakan  dua  kelompok  ataupun  tiga  kelompok  dengan  hasil  uji  coba  nilai  random  setiap melakukan uji coba untuk mencari nilai centroid [10]. Selain itu terdapat juga penelitian seleksi kriteria  untuk  mengelompokkan  posisi  dalam  permainan  basket  dimana  pada  penelitian  ini diseleksi bentuk fisik yang paling mempengaruhi pemain basket itu ditempatkan,  yaitu di posisi center, forward , dan guard . Pada penelitian ini didapati dua fitur yang paling berpengaruh dalam menentukan  posisi  pemain  yaitu  fitur  tinggi  badan  dan  BMI  [11].  Penelitian  lainnya  yaitu penggunaan fuzzy c-means dalam clustering seleksi performa pemain pada tim hockey Kabupaten Kendal  untuk  mencari  potensi  dari  data  personal  pada  setiap  pemain  yang  akan  di clustering ke dalam cluster. Dari  data  yang  diambil  antara  lain  pukulan push,  tapping , hit serta sprint 50 meter dan data multi-level running speed , hasil dari pengelompokan tersebut terdapat cluster yang tidak maksimal [12].
Penelitian  lain  yang  relevan  dengan  penelitian  ini  antara  lain  penelitian  yang  menentukan ketersediaan lapangan olahraga pada setiap kelurahan di Indonesia menggunakan metode fuzzy c- means yang  digunakan  sebagai  pengelompokan  jenis  olahraga  dalam  mencari  ketersediaan lapangan  dari  penilaian terendah  sampai  penilaian  tertinggi  [13].  Selain  itu  juga  terdapat penelitian  untuk  mengelompokkan  siswa  di  SMA  Istiqamah  berdasarkan  beberapa  faktor  dalam memotivasi kesuksesan belajar. Metode clustering dapat membantu mengelompokkan data siswa sehingga berpengaruh dalam pengarahan, penempatan, dan pengembangan siswa [14].
Kelima  penelitian  terdahulu  tersebut  mempunyai  relevansi  dengan  penelitian  ini  yaitu penggunaan  algoritma fuzzy  c-means dengan  kriteria  pembobotan untuk  melakukan clustering. Penelitian  ini  akan  lebih  berfokus  kepada clustering performa  pemain  basket  tim  SWSS
TRANSFORMATIKA , Vol. 20, No.1, Juli 2022, pp. 1 - 12
berdasarkan seberapa banyak pemain  pada setiap posisi melakukan faktor-faktor statistik seperti point, assist, rebound, steal, block shoot dan field goals menggunakan metode clustering fuzzy c- means.
2. METODOLOGI
Penelitian  ini  membahas  pengelompokan  performa  pemain  basket,  dimana  penelitian  ini diawali dari pengumpulan data statistik tim SWSS yang didapatkan dari hasil pertandingan IBL Indonesia Season 2020-2021.  Pengambilan  data  dikumpulkan  dari  situs  resmi  IBL  Indonesia. Data  tersebut  diambil  berdasarkan  data  yang  diperlukan  yaitu  nilai  PTS  ( points ),  AST  ( assists ), BLK ( block shots ), REB ( rebounds ), dan STL ( steals ) dari 15 orang pemain SWSS yang terdapat pada Tabel 1. Dalam Tabel 1 juga diberikan performa sebenarnya yang merupakan penilaian dari pelatih.  Pengelompokan  dilakukan  berdasarkan  statistik  pemain  dalam  bola  basket  untuk menemukan kelompok performa dari setiap pemain basket SWSS.
Tabel 1. Data Statistik Pemain SWSS [15] Nama Pemain PTS AST BLK REB STL Posisi Performa Antoni Erga 218 50 5 62 23 Guard Baik David Liberty Nuban 155 20 6 72 29 Forward Baik Ardian Ariadi 27 7 0 24 9 Guard Buruk Bryan Adha Elang Praditya  124 31 20 133 14 Center Sedang Henry Cornelis Lakay 112 25 8 80 20 Center Sedang Elyakim Tampa'i 25 18 0 16 9 Guard Buruk Alexander Franklyn 165 20 3 58 20 Forward Baik Rian Sanjaya 2 0 0 2 0 Forward Buruk Aldi Falentino 67 21 0 27 11 Guard Sedang Raymond Prayogo 0 0 0 3 0 Center Buruk Randy Ady Prasetya 30 3 13 39 2 Center Buruk ebrianus Khiandio 84 8 0 28 12 Guard Sedang Fransiscus Prasetio 0 0 0 3 0 Guard Buruk Anjas Rusadi Putra 68 5 3 36 3 Forward Sedang Mas Kahono Alif Bintang 0 3 1 5 2 Forward Buruk
Kriteria  posisi  dalam  bola  basket  yang  digunakan  untuk  penilaian  ada  tiga  posisi  yaitu  (1) posisi guard yang terdiri dari point guard yang berfungsi mengolah permainan penyerangan yang mempunyai  umpan passing ( assist )  dan shooting  guard yang  umumnya  berfungsi  dalam penyerangan  dan  memiliki  posisi  tembakan  tiga  angka  yang  baik  untuk  mencetak  ( point ),  (2) posisi forward yang terdiri dari small forward yang pada umumnya diisi oleh pemain yang agresif dalam  menyerang  musuh  serta  mampu  bertahan  atau mencuri  bola  yang  baik  ( steal )  dan power forward ditempati oleh pemain yang berpostur tinggi  yang bertugas menangkap bola pantul dari ring  ( rebound ),  dan  (3)  posisi center yang  ditempati oleh  pemain  berpostur  paling  tinggi  dalam tim, yang bertugas sebagai pertahanan terakhir atau mengagalkan penyerangan lawan ( block ) dan membantu power forward dalam mengambil bola pantul dari ring ( rebound ) [16]. Dalam  penelitian  ini  digunakan  algoritma fuzzy  c-means untuk  mengolah  data  berdasarkan lima  kriteria,  yaitu point,  assist,  block,  rebound, dan steal .  Algoritma fuzzy  c-means digunakan untuk  pengelompokan  performa  pemain.  Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  bahasa pemrograman Octave. Berikut merupakan tahapan algoritma fuzzy c-means :
1. Menetapkan kelompok data X yang akan dikelompokkan, n x m , dimana n merupakan jumlah data yang akan di- cluster dan m merupakan jumlah atribut data. X ab merupakan  data sampel ke- a ( a = 1, 2, ..., n ) dan atribut ke- b ( b = 1, 2, ..., m ).
2. Menentukan:
a. Jumlah pada cluster , c b. Pangkat untuk fuzzy , w c. Kemungkinan error yang terkecil,
d. Awalan fungsi obyektif, P 0 = 0
e. Iterasi awal, t = 1
3. Membangkitkan nilai acak , dengan a = 1, 2, ..., n dan s = 1, 2, ..., c menjadi komponen awalan dari matriks , dimana nilai matriks terletak pada interval 0 sampai dengan 1.
4. Menjumlahkan titik pusat clustering ke- s , V sb , dengan menerapkan rumus:
∑ (( ) ) ∑ ( ) (1)
dengan s = 1, 2, ..., c dan b = 1, 2, ..., m .
5. Menjumlahkan fungsi objektif dengan iterasi ke- t , P t , dengan menetapkan rumus:
∑ ∑ ∑ ( ) ( ) (2)
Fungsi objektif yaitu tahap perulangan dalam menghasilkan pusat cluster yang spesifik, maka dari itu pada tahap akhir terdapat kecenderungan hasil dari data dalam kelompok cluster . 6. Menjumlahkan perubahan dalam matriks partisi,
, dalam menerapkan rumus:
(∑ ( ) ) ∑ (∑ ( ) )
(3)
dengan a = 1, 2, ..., n dan s = 1, 2, ..., c .
7. Mendeteksi  kondisi berhenti: Jika  ( | ( ) (   ) | ),  maka  berhenti; jika  tidak,  maka t = t +1 dan ulangi langkah ke-4.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  bahasa  pemrograman  Octave.  Penggunaan  fungsi fcm dapat dilihat pada Kode Program 1. Dari kode program tersebut dapat dijelaskan bahwa X merupakan data, n merupakan  jumlah  data, d merupakan  jumlah  atribut,  dan c merupakan  jumlah cluster . Variabel options terdiri  dari  pangkat  fuzzy,  jumlah  iterasi  maksimal, error terkecil,  dan perhitungan fungsi objektif. V merupakan hasil akhir pusat cluster dan U merupakan hasil akhir matriks keanggotaan.
Kode Program 1. Fungsi fcm pada Octave

## 3. PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  15  orang  pemain  basket  tim  SWSS  yang mengikuti IBL pada tahun 2021 yang dapat dilihat di Gambar 1. Data berupa statistik IBL season 2021,  dimana  data  tersebut  mencantumkan  keseluruhan  informasi  pemain  tim  SWSS.  Data
X = data; n = size(X,1); d = size(X,2); c = 3; options = [2 100 1e-5 1]; [V,U] = fcm(X,c,options);
TRANSFORMATIKA , Vol. 20, No.1, Juli 2022, pp. 1 - 12
statistik mencakup lima atribut yang terdiri dari point , assist , block , rebound , dan steal . Analisis dilakukan  berdasarkan  statistik  setiap  posisi  pemain  yang  berupa guard , forward ,  dan center . Pemodelan  yang  digunakan  untuk clustering pemain  berdasarkan  performanya  dibagi  menjadi tiga kriteria yaitu baik, sedang, dan buruk.
Gambar 1. Pemain Tim SWSS Tahun 2021

## 3.1 Clusterisasi Menggunakan Pembobotan
Performa  pemain  dikelompokkan  berdasarkan  nilai  bobot  setiap  posisi  pemain  dimana  di setiap posisi mempunyai nilai prosentase yaitu:
 Posisi guard dengan nilai point sebesar 4%, nilai assist sebesar 2%, nilai block sebesar 1%, nilai rebound sebesar 2%, dan nilai steal sebesar 1%.
 Posisi forward dengan nilai point sebesar 4%, nilai assist sebesar 1%, nilai block sebesar 1%, nilai rebound sebesar 2%, dan nilai steal sebesar 2%.
 Posisi center dengan nilai point sebesar 2%, nilai assist sebesar 1%, nilai block sebesar 3%, nilai rebound sebesar 3%, dan nilai steal sebesar 1%.
Nilai-nilai  bobot  tersebut  didapatkan  berdasarkan  penilaian  performa  dari  pelatih  yang membentuk pemain tim SWSS pada season IBL 2021. Tabel 2 merupakan bobot statistik masing- masing posisi pemain.
Tabel 2. Data Bobot Statistik Masing-Masing Posisi Pemain
Posisi PTS  AST  BLK  REB  STL Guard 0.4 0.2 0.1 0.2 0.1 Forward 0.4 0.1 0.1 0.2 0.2 Center 0.2 0.1 0.3 0.3 0.1
Pengelompokan  dengan fuzzy  c-means dilakukan  dengan  pembobotan  masing-masing  posisi pemain  terhadap  nilai  statistiknya.  Tabel  3  merupakan  hasil  perkalian  lima  kriteria  statistik dengan bobot masing-masing untuk setiap posisi pemain, yaitu guard, forward , dan center . Setiap nilai  kriteria  dikalikan  dengan  masing-masing  bobot agar  mendapatkan  nilai X yang  merupakan hasil dari penilaian setiap kriteria.
Tabel 3. Hasil Perkalian Kriteria dan Performa Pemain Nama PTS AST BLK REB STL Antoni Erga 87.20  10.00 0.50  12.40 2.30 David Liberty Nuban 62.00 2.00 0.60  14.40 5.80 Ardian Ariadi 10.80 1.40 0.00 4.80 0.90
Bryan Adha Elang Praditya  24.80 3.10 6.00  39.30 1.40 Henry Cornelis Lakay 22.40 2.50 2.40  24.00 2.00 Elyakim Tampa'i 10.00 3.60 0.00 3.20 0.90 Alexander Franklyn 66.00 2.00 0.30  11.60 4.00 Rian Sanjaya 0.80 0.00 0.00 0.4 0.00 Aldi Falentino 26.80 4.20 0.00 5.40 1.10 Raymond Prayogo 0.00 0.00 0.00 0.90 0.00 Randy Ady Prasetya 6.00 0.30 3.90  11.70 0.20 Febrianus Khiandio 33.60 1.60 0.00 5.60 2.40 Fransiscus Prasetio 0.00 0.00 0.00 0.30 0.00 Anjas Rusadi Putra 20.40 1.00 0.30 7.20 0.60 Mas Kahono Alif Bintang 0.00 0.60 0.10 1.00 0.40
Langkah  pertama  dalam  proses clustering dengan fuzzy  c-means yaitu  menentukan  data X , dengan n = 15 dan jumlah atribut m = 5. Langkah kedua yaitu menentukan bahwa data di- cluster menjadi tiga cluster ( c = 3) yaitu performa pemain yang baik, sedang, dan buruk. Pangkat fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini adalah w = 2 dan error terkecil sebesar 1e-5.
Langkah  ketiga  yaitu  membangkitkan  matriks  keanggotaan  secara  acak.  Sebagai  contoh perhitungan,  diberikan  matriks  keanggotaan  acak  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  4.  Langkah keempat  adalah  menentukan  pusat cluster berdasarkan  nilai  matriks  keanggotaan  dari  Tabel  4. Tabel 5 merupakan hasil perhitungan pusat cluster yang didapat dengan Rumus (1).
Tabel 4. Nilai Matriks Keanggotaan pada Iterasi ke-1
Data Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1 0.5660 0.4106 0.0234 2 0.6379 0.3028 0.0593 … … … … 14 0.1539 0.1109 0.7352 15 0.0530 0.0426 0.9044
Tabel 5. Nilai Pusat Cluster pada Iterasi ke-1 Pusat Cluster PTS AST BLK REB STL Cluster 1  65.25 3.74 0.52  12.59 3.81 Cluster 2  63.49 5.38 0.96  14.33 2.97 Cluster 3  10.78 1.30 0.96 7.38 0.65
Langkah kelima yaitu menghitung fungsi objektif berdasarkan nilai matriks keanggotaan pada Tabel  4  dan  pusat cluster pada  Tabel  5.  Fungsi  objektif  didapatkan  sebesar  2657.7112  dengan menerapkan Rumus (2).
Selanjutnya,  langkah  keenam  dilakukan  untuk  memperbarui  nilai  matriks  keanggotaan berdasarkan  nilai pusat cluster pada Tabel  5.  Nilai  matriks  keanggotaan  baru  dapat  dilihat  pada Tabel 5, sesuai dengan Rumus (3).
Tabel 6. Nilai Matriks Keanggotaan pada Iterasi ke-2
TRANSFORMATIKA , Vol. 20, No.1, Juli 2022, pp. 1 - 12
Data Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1 0.5055 0.4500 0.0445 2 0.5094 0.4866 0.0039 … … … … 14 0.1316 0.1410 0.7274 15 0.5055 0.4500 0.0445
Langkah  selanjutnya  membandingkan  apakah  ada  perubahan  secara  signifikan  antara  nilai matriks  keanggotaan  lama  dan  baru. Jika  ada  perubahan  yang  signifikan,  maka  langkah  diulang untuk menghitung nilai pusat cluster yang baru. Jika tidak ada perubahan yang signifikan, maka langkah selesai.
Hasil akhir matriks keanggotaan dan pusat cluster dengan pembobotan terdapat pada Tabel 7 dan  Tabel  8.  Dari  tabel  matriks  keanggotaan  dicari  nilai  tertinggi  dari  setiap  pemain  untuk menentukan keanggotaan cluster -nya. Sebagai contoh nilai keanggotaan tertinggi untuk data ke-1 ada pada cluster ke-1, sehingga data ke-1 terletak pada cluster ke-1.
Tabel 7 . Nilai Matriks Keanggotaan Hasil Clustering dengan Pembobotan
Data Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3  Hasil 1 0.8868 0.0746 0.0385 1 2 0.9149 0.0629 0.0220 1 3 0.0120 0.1306 0.8572 3 4 0.1552 0.6005 0.2442 2 5 0.0461 0.8093 0.1445 2 6 0.0108 0.1036 0.8854 3 7 0.9740 0.0187 0.0072 1 8 0.0035 0.0207 0.9757 3 9 0.0290 0.8646 0.1062 2 10 0.0040 0.0231 0.9728 3 11 0.0171 0.1574 0.8253 3 12 0.0599 0.8432 0.0968 2 13 0.0042 0.0245 0.9711 3 14 0.0191 0.9144 0.0664 2 15 0.0038 0.0221 0.9740 3 Tabel 8. Pusat Cluster Hasil Clustering dengan Pembobotan Pusat Cluster PTS AST BLK REB STL Cluster 1  70.62 4.43 0.51  13.00 4.03 Cluster 2  27.11  2.25 1.21 13.24 1.20 Cluster 3 3.85 0.76 0.52 3.25 0.33
Dengan  melihat  urutan  pusat cluster pada  Tabel  8,  maka  didapatkan  bahwa cluster 1 merupakan cluster baik, cluster 2  merupakan cluster sedang,  dan cluster 3  merupakan cluster buruk. Oleh karena itu, dari hasil pengelompokan dengan pembobotan ditemukan bahwa terdapat tiga  pemain  dengan  performa  baik,  lima  pemain  dengan  performa  sedang,  dan  tujuh  pemain dengan  performa  yang  buruk.  Diagram  titik  hasil clustering performa  pemain  berdasarkan pembobotan  nilai  statistika  dengan fuzzy  c-means dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Warna  kuning
menunjukkan  kelompok  pemain  dengan  performa  buruk,  warna  merah  merupakan  kelompok pemain  dengan  performa  sedang,  dan  warna  biru  merepresentasikan  kelompok  pemain  dengan performa baik.
Gambar 2 . Diagram Titik Clustering Performa Pemain Berdasarkan Pembobotan

## 3.2 Clustering Tanpa Pembobotan
Sebagai  perbandingan,  performa  pemain  juga  dikelompokkan  tanpa  menggunakan pembobotan. Tabel matriks anggota dengan pusat cluster tanpa pembobotan terdapat pada Tabel 9  dan  Tabel  10.  Dengan  melihat  urutan  pusat cluster pada  Tabel  10,  maka  didapatkan  bahwa cluster 1 merupakan cluster baik, cluster 2 merupakan cluster sedang, dan cluster 3 merupakan cluster buruk.  Oleh  karena  itu,  hasil  yang  didapatkan  dari  pengelompokan  tanpa  pembobotan ditemukan  lima  pemain  dengan  performa  baik,  tiga  pemain  dengan  performa  sedang,  dan  tujuh pemain dengan performa yang buruk
Tabel 9. Matriks Keanggotaan Hasil Clustering Tanpa Pembobotan
Data Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Hasil 1 0.8104 0.1286 0.0609 1 2 0.9736 0.0199 0.0064 1 3 0.0209 0.1948 0.7842 3 4 0.6319 0.2570 0.1110 1 5 0.5394 0.3735 0.0869 1 6 0.0194 0.1591 0.8214 3 7 0.9503 0.0372 0.0123 1 8 0.0039 0.0199 0.9760 3 9 0.0160 0.9374 0.0464 2 10 0.0044 0.0217 0.9738 3 11 0.0415 0.3831 0.5753 3 12 0.0201 0.9502 0.0295 2 13 0.0044 0.0217 0.9738 3 14 0.0100 0.9626 0.0273 2
15 0.0031 0.0157 0.9810 3 Tabel 10 . Pusat Cluster Hasil Clustering Tanpa Pembobotan Pusat Cluster PTS AST BLK REB STL Cluster 1 73.64  12.05 22.95 35.15  89.95 Cluster 2 162.85  27.96 68.77 74.29  22.52 Cluster 3 89.37  38.73 10.25 97.93  26.82

## 3.3 Pengukuran Performa Hasil Clustering
Untuk  mengukur  performa  kedua  hasil clustering ,  maka  performa  hasil  pengelompokan dengan  pembobotan  dan  tanpa  pembobotan  dibandingkan  dengan  performa  yang  sebenarnya. Penilaian  performa  yang  sebenarnya  didapat  dari  penilaian  pelatih,  seperti  yang  terlihat  pada Tabel 1. Perbandingan ini bertujuan untuk memeriksa, apakah terdapat hasil yang cocok ataupun yang tidak cocok. Hasil perbandingan dapat dilihat pada Tabel 11.
Dari Tabel 11 terlihat bahwa terdapat perbedaan antara hasil clustering dengan pembobotan dan tanpa pembobotan pada  dua pemain (ditandai dengan  warna biru), yaitu Bryan Adha Elang Praditya  dan  Henry  Cornelis  Lakay.  Pada  hasil  dengan  pembobotan,  mereka  berada  pada performa  sedang,  sedangkan  pada  hasil  tanpa  pembobotan,  mereka  berada  pada  performa  baik. Terlihat  bahwa  pengelompokan  dengan  pembobotan  menghasilkan  pengelompokan  yang  sama dengan performa sebenarnya.
Tabel 11. Hasil Perbandingan Pengelompokan dengan Pembobotan dan tanpa Pembobotan
Nama Pemain Performa Sebenarnya Hasil dengan Pembobotan  Hasil tanpa Pembobotan Cluster Performa Cluster Performa Antoni Erga Baik 1 Baik 1 Baik David Liberty Nuban Baik 1 Baik 1 Baik Ardian Ariadi Buruk 3 Buruk 3 Buruk Bryan Adha Elang Praditya  Sedang 2 Sedang 1 Baik Henry Cornelis Lakay Sedang 2 Sedang 1 Baik Elyakim Tampa'i Buruk 3 Buruk 3 Buruk Alexander Franklyn Baik 1 Baik 1 Baik Rian Sanjaya Buruk 3 Buruk 3 Buruk Aldi Falentino Sedang 2 Sedang 2 Sedang Raymond Prayogo Buruk 3 Buruk 3 Buruk Randy Ady Prasetya Buruk 3 Buruk 3 Buruk Febrianus Khiandio Sedang 2 Sedang 2 Sedang Fransiscus Prasetio Buruk 3 Buruk 3 Buruk Anjas Rusadi Putra Sedang 2 Sedang 2 Sedang Mas Kahono Alif Bintang Buruk 3 Buruk 3 Buruk
Untuk  menghitung  keakuratan  performa  pemain  basket  dari  hasil fuzzy  c-means ,  maka dilakukan perhitungan tingkat akurasi. Nilai akurasi didapatkan dari jumlah data yang akurat (ter- cluster dengan benar) dibagi dengan jumlah data. Oleh karena itu dapat dihitung nilai keakuratan hasil  pengelompokan  dengan  pembobotan  yaitu  sebesar  100%  karena  semua  performa  hasil
pengelompokan  (15  data)  mempunyai  hasil  yang  cocok  dengan  performa  yang  sebenarnya. Sementara  itu,  hasil  pengelompokan  tanpa  pembobotan  mempunyai  tingkat  akurasi  sebesar 86.67% karena dari 15 data, hanya 13 data yang mempunyai hasil performa yang cocok dengan performa yang sebenarnya.
Pengelompokan  dengan  pembobotan  pada  nilai  statistik  yang  berbeda  untuk  setiap  posisi pemain  berpengaruh  terhadap  performa  pemain.  Hal  ini  disebabkan  karena  setiap  posisi  pemain mempunyai  kekuatan  yang  berbeda  dalam  mencetak  nilai point,  assist,  rebound,  steal,  block shoot dan field goals .

## 4. SIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari pembahasan tersebut adalah metode fuzzy c-means dapat digunakan sebagai metode  untuk  mengelompokkan  performa  pemain.  Performa  tersebut  diukur  berdasarkan  lima macam statistik pemain yaitu, point , assist , block , rebound , dan steal untuk masing-masing posisi dengan  pembobotan  kriteria.  Hasil  pengelompokan fuzzy  c-means dengan  pembobotan  kriteria terdapat  tiga  pemain  dengan  performa  baik,  lima  pemain  dengan  performa  sedang  dan  tujuh pemain dengan performa buruk. Sementara itu hasil pengelompokan tanpa pembobotan terdapat lima  pemain  dengan  performa  baik,  tiga  pemain  dengan  performa  sedang,  dan  tujuh  pemain dengan  performa  buruk.  Berdasarkan  hasil  perbandingan  kedua  hasil  tersebut  dengan  performa sebenarnya, didapatkan bahwa pengelompokan dengan pembobotan kriteria menghasilkan tingkat keakurasian  sebesar  100% dan  pengelompokan  tanpa pembobotan  kriteria  menghasilkan  tingkat keakurasian  sebesar  86.67%.  Hasil  akurasi  tersebut  didapatkan  dari  penghitungan  jumlah  data yang  akurat  terhadap  jumlah  data.  Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa  pembobotan  yang berbeda  untuk  setiap  nilai  statistik  pada  posisi  pemain  yang  berbeda  berpengaruh  terhadap performa  pemain.  Pengelompokan  dengan fuzzy  c-means dapat  berjalan  dengan  baik  untuk menentukan performa pemain tersebut.
Saran untuk penelitian selanjutnya menurut pembahasan tersebut yaitu penelitian selanjutnya dapat  melibatkan  faktor-faktor  lain  dalam  statistik  musim  depan  yang  dapat  menjadi  tolok  ukur tambahan bagi keseluruhan tim SWSS. Selain itu, penelitian selanjutnya dapat menggunakan nilai rata-rata  untuk  semua  permainan  dan  memilih  nilai yang  paling  berpengaruh  terhadap  performa pemain basket.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Hidayatullah,  “Analisis  Indikator  Performa  Bola  Basket  Yang  Mempengaruhi  Skor Pemenang Pertandingan Pelajar Sekolah Menengah,” J. STAND  Sport. Teach. Dev. , vol. 1, no. 1, pp. 49–55, 2020, doi: 10.36456/j-stand.v1i1.2331.
[2]  T.  Aris  and  M.  A.  Mu’arifuddin,  “Pengembangan  Buku  Ajar  Bola  Basket  Untuk Mahasiswa,” Jendela Olahraga , vol. 5, no. 2, pp. 62–69, 2020, doi: 10.26877/jo.v5i2.6131.
[3]  N.  Dwitiyanti,  N.  Selvia,  and  F.  R.  Andrari,  “Penerapan  Fuzzy  C-Means  Cluster  dalam Pengelompokkan  Provinsi  Indonesia  Menurut  Indikator  Kesejahteraan  Rakyat,” Fakt. Exacta , vol. 12, no. 3, pp. 201–209, 2019, doi: 10.30998/faktorexacta.v12i3.4526.
[4]  I.  Parlina,  H.  Mawengkang,  and  S.  Efendi,  “Analisis  Kinerja  Algoritma  Clustering  Fuzzy Tsukamoto  Dengan  Fuzzy  C-Means,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jaringan) , vol. 1, no. 2, pp. 90–94, 2017, doi: 10.30743/infotekjar.v1i2.68.
[5]  D.  L.  Rahakbauw,  V.  Y.  I.  Ilwaru,  and  M.  H.  Hahury,  “Implementasi  Fuzzy  C-Means Clustering Dalam Penentuan Beasiswa,” J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 11, no. 1, pp. 1–12,
2017, doi: https://doi.org/10.30598/barekengvol11iss1pp1-12.
[6]  N. Agustina and P. Prihandoko, “Perbandingan Algoritma K-Means dengan Fuzzy C-Means Untuk  Clustering  Tingkat  Kedisiplinan  Kinerja  Karyawan,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 3, pp. 621–626, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i3.492.
[7]  W.  Sanusi,  A.  Zaky,  and  B.  N.  Afni,  “Analisis  Fuzzy  C-Means  dan  Penerapannya  Dalam Pengelompokan  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  Berdasarkan  Faktor-faktor Penyebab  Gizi  Buruk,” J.  Math.  Comput.  Stat. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  47–54,  2020,  doi: 10.35580/jmathcos.v2i1.12458.
[8]  R.  Rustiyan  and  M.  Mustakim,  “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C  Means  untuk  Analisis Permasalahan Simpanan Wajib Anggota Koperasi,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 171–176, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201852605.
[9]  M. Martin and Y. Nataliani, “Klasterisasi Kinerja Karyawan Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means,” Aiti , vol. 17, no. 2, pp. 118–129, 2021, doi: 10.24246/aiti.v17i2.118-129.
[10]  M.  Afan,  R.  Wardhani,  and  N.  Nafi,  “Fuzzy  C-Mean  untuk  Meng  cluster  Pemain  Football FIFA (Studi Kasus : Data Kaggle),” J. Ilmu Komput. dan Desain Komun. Vis. , vol. 4, no. 2, pp. 34–43, 2019.
[11]  A.  Erga  and  Y.  Nataliani,  “Seleksi  Fitur  pada  Pengelompokan  Posisi  Pemain  Basket menggunakan Fuzzy C-Means,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 6, no. 2, pp. 77–84, 2021, doi: 10.31328/jointecs.v6i2.2346.
[12]  A.  F.  Muhammad,  “Klasterisasi  Proses  Seleksi  Pemain  Menggunakan  Algoritma  K-Means (Study Kasus : Tim Hockey Kabupaten Kendal),” Jur. Tek. Inform. FIK UDINUS , vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2015.
[13]  C.  Dhear,  H.  Lumbantobing,  and  F.  Rizki,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  pada Ketersediaan Lapangan Olahraga Setiap Kelurahan Di Indonesia,” KESATRIA  J. Penerapan Sist. Inf. , vol. 1, no. 4, pp. 112–119, 2020, doi: https://doi.org/10.30645/kesatria.v1i4.36.
[14]  Yulya  Muharmi,  “Pengelompokan  Siswa  Berdasarkan  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Keberhasilan  Siswa  dalam  Belajar  Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means,” J.  Teknol. Inf. dan Pendidik. , vol. 9, no. 1, pp. 1–12, 2016, doi: https://doi.org/10.24036/tip.v9i1.56.
[15]  Indonesian Basketball League, “IBL - Unite For Glory,” 2021. https://iblindonesia.com/profile/team/126043?season=29040&year=2021.
[16]  M. F. A. Nugraha and C. Rismayanthi, “Profil Daya Tahan Aerobik Posisi Guard, Forward, Dan  Center  Atlet  Bola  Basket,” Medikora ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  45–55,  2019,  doi: 10.21831/medikora.v16i1.23480.