E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620–3383
Seleksi Penyerang Utama Menggunakan K-Means Clustering Dan Sistem Pendukung Keputusan Metode Topsis
Renenata Ardilesmana Siregar 1
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Komputer – Raharja 1 email : renenata.ardilesmana@raharja.info 1

## ABSTRAK
Untuk menentukan penyerang ideal dalam sepak bola agar sesuai karakter dan kriteria yang diharapkan,  diperlukan pelatih yang mempunyai naluri tajam dan juga sistem yang bisa membantu pelatih dalam memberikan pilihan. Biasanya dalam proses penentuan pemain masih dilakukan secara manual dengan melihat dari karakter dan kriteria dari pemain tersebut. Tetapi terkadang hanya dengan melihat dari karakter dan kriteria dari pemain tersebut saja masih kurang cukup sehingga jauh dari apa yang diharapkan. Untuk mempermudah dalam pemilihan penyerang ideal, maka diperlukan suatu sistem yang dapat membantu pelatih untuk memilih penyerang yang dibutuhkan sesuai dengan kebutuhan tim yaitu dengan menggunakan teknik K-Means Clustering dalam metode data mining sebagai proses dalam menyeleksi pemain untuk  bergabung  dalam suatu tim dan juga didukung dengan metode Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems) The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) sebagai proses dalam menentukan penyerang yang akan bermain sebagai pemain utama dalam tim yang menggunakan beberapa kriteria untuk memilih pemain yang tepat. Dengan hasil penelitian ini, diharapkan dapat membantu pelatih dalam proses seleksi pemain dan dapat mengubah cara penilaian terhadap sifat subjektif agar lebih obyektif dalam pengambilan keputusan.
Kata Kunci : Data Mining, K-Means Clustering, Sistem Pendukung Keputusan

## ABSTRACT
To determine the ideal attacker in football to match the expected character and criteria, a coach who has a sharp instinct and a system that can assist the coach in providing choices. Usually  in  the  process  of  determining the player is still done manually by looking at the characters and criteria of the player. But sometimes just by looking at the characters and criteria of the player is still not enough so far from what is expected. To facilitate the selection of ideal attackers, a system that can help the trainer to select the attacker needed according to the needs of the team is by using K-Means Clustering technique in the method of data mining as a process in selecting players to join a team and also supported by Decision Support Systems method The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is the process of determining which attacker will play as a major player in the team using multiple criteria to select the right player. With the results of this study, it is expected to assist trainers in the selection process of players and can change the way the assessment of the subjective nature to be more objective in decision making.
Keywords: Data Mining, K-Means Clustering, Decision Support System
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620–3383

## PENDAHULUAN
Sepakbola  adalah  tim  yang  terdiri  dari  sebelas  orang  pemain.  Ada  yang  bertugas sebagai  kiper,  pemain  belakang,  pemain  tengah,  dan  juga  pemain  depan.  Pemain  depan merupakan  pemain  yang  mempunyai  tugas  untuk  memasukkan  bola  ke  dalam  gawang lawan  agar  bisa  memberikan  kemenangan  timnya.  Dalam  memilih  seorang  penyerang, seorang  pelatih  masih  melakukan  seleksi  secara  manual  dengan  penilaian  karakter  dan kriteria  pemain  saja.  Perkembangan  teknologi  yang  ada  di  dunia  sepak  bola  dalam proses  menyeleksi  dan  pemilihan  pemain  agar  sesuai  dengan  karakter  dan  kriteria  yang diharapkan  pelatih  dirasakan  masih  belum  berkembang.  Hal  ini  dilihat  dari  belum adanya  sistem  komputerisasi  yang  mampu  menyediakan  pilihan  bagi  para  pelatih sebagai  sarana  pendukung  dalam  mengambil  suatu  keputusan.
Seorang  pelatih  masih  merasa  kesulitan  dalam  memilih  pemain  yang  tepat  dalam proses  penyeleksian  pemain,  sehingga  masih  ada  pelatih  yang  belum  bisa  menilai pemain  secara  objektif.  Dimana,  para  pemain  memang  benar-benar  dinilai  dari kemampuan  mereka  sendiri  bukan  dari  penilaian  secara  subjektif  saja.  Selain  itu  juga, pada  umumnya  proses  pengambilan  keputusan  di  dalam  menentukan  pemain  masih mengandalkan  insting  pelatih.  Agar  pemilihan  pemain  bisa  sesuai  dengan  kriteria  yang diharapkan,  perlu  dilakukan  proses  penyeleksian  pemain  terlebih  dahulu.  Dimana, pelatih  akan  melakukan  pengamatan  secara  langsung  dengan  melihat  teknik  bermain setiap  pemain,  baik  secara  individu  maupun  kerjasama  secara  tim.  Lalu,  akan  dilakukan penilaian  dari  pengamatan  tersebut.  Namun  dikarenakan  penilaian  pemain  yang  masih manual,  maka  pelatih  membutuhkan  waktu  lebih  dan  kecermatan  dalam  proses  untuk menentukan  posisi  yang  tepat untuk  pemain  itu  sendiri.

## PERMASALAHAN
Dari  paparan  tersebut  diatas  menunjukkan  bahwa  seorang  pelatih  membutuhkan sistem  untuk  memudahkan  pemilihan  pemain  dengan  tepat.  Untuk  itu,  penulis  mencoba melakukan  penelitian  terhadap  salah  satu  tim  nasional  sepakbola  dunia  yaitu  Prancis untuk  memudahkan  penelitian  dengan  memilih  beberapa  pemain  yang  bergabung  dalam tim  nasional  Prancis  kemudian  diambil  data-datanya  berupa  berapa  kali  pemain  tersebut membela  klubnya  selama  satu  musim  dan  berapa  banyak  gol  yang  telah  diciptakan untuk  klubnya.  Data-data  yang  telah  didapatkan  tadi  kemudian  diolah  untuk mengetahui  pola  dari  data-data  tersebut  sehingga  dapat  diambil  informasi-informasi  apa saja  yang  tersembunyi  dari  data-data  tersebut.  Metode  pengolahan  data  seperti  ini  sering disebut  sebagai data  mining .  Pada  penelitian  ini,  analisa  data  mining  dilakukan  dengan menggunakan  metode K-Means  Clustering .  Dengan  menggunakan  metode  ini,  data-data yang  telah  didapatkan  dikelompokan  ke  dalam  beberapa  cluster  berdasarkan  kemiripan dari  data-data  tersebut,  sehingga  data-data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokan  dalam  satu  cluster  dan  yang  memliki  karakteristik  yang  berbeda dikelompokan  dalam  cluster  yang  lain  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama.
Setelah  data  tersebut  dikelompokkan,  kemudian  penulis  mencoba  untuk  membuat suatu  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  siapa  yang  akan  menjadi penyerang  utama  untuk  bermain  dari  menit  pertama.  Sistem  pendukung  keputusan  yang digunakan  adalah  metode Topsis .  Metode  ini  dipilih  karena  mampu  menyeleksi keputusan  terbaik  dari  sejumlah  keputusan  yang  dihasilkan  berdasarkan  kriteria  yang
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620–3383
telah  ditetapkan.  Dengan  menggunakan  metode K-Means Clustering dan Topsis diharapkan  dapat membantu  pelatih  dalam  proses seleksi  pemain.

## METODOLOGI  PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  dimulai  dari  melakukan  pencarian  data  penyerang  tim nasional  Prancis  sebagai  dasar  untuk  melakukan  penelitian.  Dalam  penelitian  ini, seorang  pelatih  disimulasikan  mengingingkan  5  orang  penyerang  untuk  dibawa  ke dalam  tim  nasional  Prancis.  Data-data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  didapat  dari salah  satu  situs  website  di  internet  yang  berupa  data  pemain  yang  pernah  masuk  dalam tim  nasional  Prancis  selama  tahun  2016.  Dalam  penelitian  ini  hanya  beberapa  atribut data  saja  yang  digunakan,  seperti  berapa  kali  pemain  tersebut  membela  klubnya  selama satu  musim  dan  berapa  banyak  gol  yang  telah  diciptakan  untuk  klubnya.  Data-data  yang telah  didapatkan  tersebut  merupakan  data-data  yang  berjenis  data  nominal.  Data-data yang  berjenis  nominal  tersebut  diinisialisasikan  ke  dalam  bentuk  angka  melalui beberapa  langkah  agar  data-data  yang  berjenis  data  nominal  dapat  diolah  dengan menggunakan  K-means  Clustering.  Semua  data  yang  telah  didapatkan  tadi  kemudian diolah  untuk  dapat  dianalisa  sehingga  menghasilkan  informasi  yang  berguna  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut.  Pengolahan  data  ini  menggunakan  salah  satu  teori dari  data  mining  yaitu K-Means  Clustering .  Dengan  metode  ini,  data  yang  diperoleh dikelompokkan  berdasar  kemiripan  karakteristik  dari  setiap  data,  sehingga  dapat ditemukan  informasi  yang  tersembunyi  dari  data-data tersebut.
Setelah  melakukan  metode  data  mining,  langkah  selanjutnya  adalah  membuat Sistem  Pengambilan  Keputusan  guna  menentukan  siapa  yang  akan  menjadi  penyerang utama  untuk  bermain  dari  menit  pertama.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  digunakan adalah  metode Topsis .  Metode  ini  dipilih  karena  mampu  menyeleksi  keputusan  terbaik dari  sejumlah  keputusan  yang  dihasilkan  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan. Semua  data  yang  telah  didapatkan  tadi  diharapkan  dapat  menghasilkan  informasi  yang berguna  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut.

## HASIL  DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data
Data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  melalui  salah  satu  situs  website di  internet  yang  berupa  data  Prancis  yang  telah  dipanggil  selama  tahun  2016.  Data- data  tersebut  berisi  data  diri  pemain  Prancis,  namun  dalam  penelitian  ini  hanya beberapa  atribut  data  saja  yang  digunakan,  seperti  nama  pemain,  jumlah penampilan  dalam  klub  dan  jumlah  gol  yang  dicetak.  Berikut  ini  adalah  data pemain  pada tahun  2016.
Tabel 1 Data Pemain  Prancis  Tahun  2016 NO Nama Pemain Penampilan  Klub (X) Gol (Y) 1 Antoine  Griezmann 53 26 2 Nabil  Fekir 49 14 3 Ousmane  Dembélé 49 10
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620–3383
4 André  Pierre  Gignac 48 26 5 Karim  Benzema 48 19 6 Alexandre  Lacazette 45 37 7 Kylian  Mbappé 44 26 8 Florian  Thauvin 43 15 9 Kevin  Gameiro 42 16 10 Anthony  Martial 42 8 11 Oliver  Girourd 39 16 12 Dimitri  Payet 39 8 13 Kingsley  Coman 25 2

## 4.2. Pengolahan  data
Untuk  dapat melakukan  pengelompokan  data-data tersebut  menjadi  beberapa cluster perlu  dilakukan  beberapa langkah,  yaitu:
1. Tentukan  jumlah  cluster  yang  diinginkan.  Ada  beberapa  cara  untuk  menentukan jumlah  klaster.  Dalam  hal  ini  peneliti  menggunakan rumus  estimasi dimana  n adalah  jumlah  objek data.
= 2,54. Jadi  jumlah  cluster  yang  bisa  dihasilkan  adalah  2-3 cluster.
2. Tentukan  titik  pusat  awal  dari  setiap  cluster.  Dalam  penelitian  ini  titik  pusat  awal ditentukan  secara random  dan  didapat  titik  pusat  dari  setiap  cluster  pada tabel  2.
Tabel 2 Titik  Pusat  Awal  Setiap  Cluster NO Nama Pemain Penampilan (X) Gol (Y) C1 André  Pierre Gignac 48 26 C2 Oliver  Girourd 39 16
3. Tempatkan  setiap  data  pada  cluster.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  k- means  untuk  mengalokasikan  setiap  data  ke  dalam  suatu  cluster,  sehingga  data  akan dimasukan  dalam  suatu  cluster  yang  memiliki  jarak  paling  dekat  dengan  titik  pusat dari  setiap  cluster.  Untuk  mengetahui  cluster  mana  yang  paling  dekat  dengan  data, maka  perlu  dihitung  jarak  setiap  data  dengan  titik  pusat  setiap  cluster.  Ada beberapa  formula  yang  digunakan  untuk  menghitung  jarak  setiap  data.  Dalam  hal ini  peneliti  menggunakan  rumus Euclidean Distance D(X 2 ,X 1 ) =
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620–3383
Hasilnya  dapat dilihat  pada tabel  3 dibawah  ini.
Tabel 3 Jarak Setiap  Data Dengan  Titik  Pusat  Awal  Setiap  Cluster
NO Nama Pemain Penampilan Gol C1 C2 Jarak Terpendek 1 Antoine Griezmann 53 26 5 17,20465053 5 2 Nabil  Fekir 49 14 12,04159 10,19803903  10,19803903 3 Ousmane Dembélé 49 10 16,03122 11,66190379 11,66190379 4 André  Pierre Gignac 48 26 0 13,45362405 0 5 Karim Benzema 48 19 7 9,486832981 7 6 Alexandre Lacazette 45 37 11,40175 21,84032967 11,40175425 7 Kylian  Mbappé 44 26 4 11,18033989 4 8 Florian Thauvin 43 15 12,08305 4,123105626 4,123105626 9 Kevin  Gameiro 42 16 11,6619 3 3 10 Anthony Martial 42 8 18,97367 8,544003745 8,544003745 11 Oliver  Girourd 39 16 13,45362 0 0 12 Dimitri  Payet 39 8 20,12461 8 8 13 Kingsley Coman 25 2 33,24154 19,79898987 19,79898987
4. Setelah  semua  data  ditempat  ke  dalam  cluster  yang  terdekat,  kemudian  hitung kembali  pusat  cluster  yang  baru  berdasarkan  rata-rata  anggota  yang  ada  pada cluster  tersebut.  Hasilnya  pada tabel  4 dibawah  ini.
C1 (x) = = 47.6
C1 (y) = = 26,8
C2 (x) = = 41
C2 (y) = = 11,125
Tabel 4. Pusat  cluster  baru berdasarkan  rata-rata  anggota  yang  ada
NO Nama Pemain Penampilan (X) Gol (Y) Cluster  Baru C1 C2
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620–3383
1 Antoine Griezmann 53 26 47,6 41 2 Nabil  Fekir 49 14 26,8 11,125 3 Ousmane  Dembélé 49 10 4 André  Pierre Gignac 48 26 5 Karim  Benzema 48 19 6 Alexandre Lacazette 45 37 7 Kylian  Mbappé 44 26 8 Florian  Thauvin 43 15 9 Kevin  Gameiro 42 16 10 Anthony  Martial 42 8 11 Oliver  Girourd 39 16 12 Dimitri  Payet 39 8 13 Kingsley  Coman 25 2
5. Setelah  didapatkan  titik  pusat  yang  baru  dari  setiap  cluster,  lakukan  kembali  dari langkah  ketiga  hingga  titik  pusat  dari  setiap  cluster  tidak  berubah  lagi  dan  tidak  ada lagi  data  yang  berpindah  dari  satu  cluster  ke  cluster  yang  lain.  Dengan menggunakan  rumus  pada no 3 hasilnya  dapat dilihat  pada tabel  5 dibawah  ini.
Tabel 5 Pusat  cluster  baru berdasarkan  rata-rata  anggota  yang  ada NO Nama Pemain Penampilan Gol C1 C2 Jarak Terpendek 1 Antoine  Griezmann 53 26 5,458938 19,11192 5,458937626 2 Nabil  Fekir 49 14 12,87633 8,500919 8,500919068 3 Ousmane  Dembélé 49 10 16,85823 8,078714 8,078714316 4 André  Pierre Gignac 48 26 0,894427 16,43976 0,894427191 5 Karim  Benzema 48 19 7,81025 10,5364 7,810249676 6 Alexandre Lacazette 45 37 10,52616 26,18235 10,52615789 7 Kylian  Mbappé 44 26 3,687818 15,17451 3,687817783 8 Florian  Thauvin 43 15 12,66491 4,360691 4,360690886 9 Kevin  Gameiro 42 16 12,16553 4,976507 4,976507309 10 Anthony  Martial 42 8 19,61632 3,281101 3,281101187 11 Oliver  Girourd 39 16 13,8058 5,26931 5,269309727 12 Dimitri  Payet 39 8 20,67365 3,710206 3,71020552 13 Kingsley  Coman 25 2 33,55294 18,41916 18,41916461
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620–3383
Dalam  penelitian  ini,  iterasi  clustering  data  mahasiswa  terjadi  sebanyak  2  kali iterasi.  Pada  iterasi  ke-2  ini,  titik  pusat  dari  setiap  cluster  sudah  tidak  berubah  dan tidak  ada lagi  data yang  berpindah  dari  satu  cluster  ke cluster  yang  lain.
Tabel 6 Pengelompokkan  Data No. C1 C2 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 1 10 1 11 1 12 1 13 1 Berdasarkan hasil pengelompokan data menggunakan metode k-means clustering,  di  dapatkan  hasil  clustering  hingga  iterasi  ke-2,  dimana  titik  pusat  tidak  lagi berubah  dan  tidak  ada  data  yang  berpindah  antar  cluster.  Hasil  dari  clustering  tersebut seperti  pada tabel  7.
Tabel 7 Hasil  Pengelompokkan  Data Berdasarkan  Kebutuhan  Pelatih
CLUSTER  1 CLUSTER  2 Terdiri  dari  5  orang  yaitu  Antoine Griezmann, André  Pierre    Gignac, Karim  Benzema,  Alexandre  Lacazette, Kylian Mbappé dengan rata-rata penampilan  47,6 dan rata-rata gol  26,8 Terdiri  dari  8  orang  yaitu  Nabil  Fekir, Ousmane  Dembélé,  Florian  Thauvin,  Kevin Gameiro,  Oliver  Girourd,  Anthony  Martial, Dimitri  Payet,  Kingsley  Coman  dengan  rata- rata penampilan  41 dan rata-rata gol  11,125

## 6. Menentukan  matriks  ternomalisasi
Setelah  dilakukan  pengelompokkan  data  berdasarkan  kebutuhan  pelatih,  maka langkah  selanjutnya  adalah  membuat  sistem  pengambil  keputusan  siapa  yang  akan menjadi  penyerang  utama  dalam  tim.  Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  mencari matriks keputusan ternomalisasi. Dalam menentukan matriks keputusan ternormalisasi,  nilai  tiap  kriteria  (xij)  untuk  keseluruhan  alternatif  dijumlahkan kemudian  nilai  masing-masing  kriteria  tersebut  dibagi  dengan  hasil  jumlah kriterianya.
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620–3383
Tabel 8 Hasil  Pengelompokkan  Data Cluster  1 NO Nama Pemain Penampilan Gol 1 Antoine  Griezmann 53 26 2 André  Pierre Gignac 48 26 3 Karim  Benzema 48 19 4 Alexandre Lacazette 45 37 5 Kylian  Mbappé 44 26 a) Untuk  kriteria  penampilan  (C1) : |C1| = = 106,6677083 R 11 = X 11 / C 1 = 53 / 106,6677083 = 0,496870148 R 21 = X 21 / C 1 = 48 / 106,6677083 = 0,449995606 R 31 = X 31 / C 1 = 48 / 106,6677083 = 0,449995606 R 41 = X 41 / C 1 = 45 / 106,6677083 = 0,421870880 R 51 = X 51 / C 1 = 44 / 106,6677083 = 0,412495972
b) Untuk  kriteria  gol  (C2) :
|C2| = = 61,3025285 R 11 = X 11 / C 1 = 26 / 61,3025285= 0,424126062 R 21 = X 21 / C 1 = 26 / 61,3025285= 0,424126062 R 31 = X 31 / C 1 = 19 / 61,3025285= 0,309938276 R 41 = X 41 / C 1 = 37 / 61,3025285= 0,603564011 R 51 = X 51 / C 1 = 26 / 61,3025285= 0,424126062 Tabel  9 Matriks  Ternormanilasi 0,496870148 0,424126062 0,449995606 0,424126062 0,449995606 0,309938276 0,421870880 0,603564011 0,412495972 0,424126062 7. Menentukan  matriks  keputusan  normalisasi  terbobot Tabel  10 Kriteria Nilai Kriteria 1 Sangat  tidak penting 2 Tidak  penting 3 Cukup  penting 4 Penting
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620–3383
5 Sangat  penting
Sebelum  menghitung  matrik  keputusan  normalisasi  terbobot,  tentukan  terlebih dahulu  bobot  dari  tiap-tiap  kriteria.  Tingkat  kepentingan  tiap  kriteria  tertera  pada tabel  10.
Nilai  bobot awal  (w) digunakan  untuk  menunjukkan  tingkat  kepentingan  relatif  dari setiap  kriteria.  Bobot dari  masing- masing  kriteria  tertera pada Tabel  11.
Tabel  11 Bobot  Kriteria Nilai Kriteria Kriteria 1 Penampilan 3 2 Gol 5
Setelah  menentukan  bobot dari  masing- masing  kriteria,  maka berdasarkan persamaan  1, dapat menghitung  matrik  normalisasi  terbobot  yaitu:
a) Untuk  kriteria  penampilan  :
Y 11 = W 11 / R 11 = 3 / 0,496870148 = 6,037794811 Y 21 = W 11 / R 21 = 3 / 0,449995606 = 6,666731771 Y 31 = W 11 / R 31 = 3 / 0,449995606 = 6,666731771 Y 41 = W 11 / R 41 = 3 / 0,421870880 = 7,111180555 Y 51 = W 11 / R 51 = 3 / 0,412495972 = 7,272798295
b) Untuk  kriteria  gol  :
Y 11 = W 11 / R 11 = 5 / 0,424126062 = 11,78894779 Y 21 = W 11 / R 21 = 5 / 0 424126062 = 11,78894779 Y 31 = W 11 / R 31 = 5 / 0,309938276 = 16,13224434 Y 41 = W 11 / R 41 = 5 / 0,603564011 = 8,284125472 Y 51 = W 11 / R 51 = 5 / 0,424126062 = 11,78894779
Tabel  12 Matrik  Ternormanilasi Terbobot 6,037794811 11,78894779 6,666731771 11,78894779 6,666731771 16,13224434 7,111180555 8,284125472 7,272798295 11,78894779
8. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  & matriks  solusi  ideal  negatif Langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matrik solusi  ideal  negatif  :
Matriks  solusi  ideal  positif  (Yij+): A + = (Y 1 + , Y 2 + , .Y 3 + , ...... Y n + );
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620–3383
A - = (Y 1 - , Y 2 - , .Y 3 - , ...... Y n - );
Solusi  ideal  positif  dihitung  sebagai  berikut  : Y 1 + = max {6,037794811, 6,666731771, 6,666731771, 7,111180555, 7,272798295} = 7,272798295 Y 2 + = max {11,78894779, 11,78894779, 16,13224434, 8,284125472,
11,78894779} = 16,13224434
A + = (7,272798295, 16,13224434);
Y 1 - = min  {6,037794811, 6,666731771, 6,666731771, 7,111180555, 7,272798295} = 6,037794811 Y 2 - = min  {11,78894779, 11,78894779, 16,13224434, 8,284125472,  11,78894779} = 8,284125472 A - = (6,037794811, 8,284125472);
Jarak alternatif  Ai  dengan  solusi  ideal  positif
Di + =
D1= D2= D3= D4= D5=
Jarak alternatif  Ai  dengan  solusi  ideal  negatif
Di - =
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620–3383
D1= D2= D3= D4= D5= 9. Langkah  terakhir  dalam  perhitungan  TOPSIS  adalah  mencari  nilai  preferensi  untuk setiap  alternatif  yaitu  :
Vi  =
V1 = = 0,379327933 V2 = = 0,398749754 V3 = = 0,990353556 V4 = = 0,017084519 V5 = = 0,417465326

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  ada beberapa kesimpulan  yang  didapat  :
1. Dari  hasil  perhitungan  diatas  :
a) Jika  pelatih  ingin  menggunakan  1 penyerang  maka no 3 mempunyai  nilai  tinggi yaitu  Karim  Benzema;
b) Jika  pelatih  ingin  menggunakan  2  penyerang  maka  no  3  yang  mempunyai  nilai tinggi  yaitu  Karim  Benzema  dengan  48  kali  penampilan  dan  19  gol  menjadi pilihan  utama  kemudian  no  5  yang  mempunyai  nilai  tinggi  kedua  yaitu  Kylian Mbappé dengan  44 kali  penampilan  dan 26 gol;
2. Berdasarkan  kesimpulan  no  1a  dan  no  1b  diatas,  pelatih  tidak  bisa  mengasumsikan bahwa  jika  si  pemain  sudah  banyak  tampil  bagi  klubnya  atau  sudah  banyak mencetak  gol  bagi  klubnya  menjadi  pilihan  utama  bagi  pelatih.  Karena  apabila
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620–3383
menggunakan  sistem  komputasi,  semua  hal  tersebut  harus  diperhitungkan  terlebih dahulu  sesuai  dengan  kebutuhan.
3. Keluaran  dari k-means bergantung  pada  titik  pusat  data  awal  yang  ditentukan  secara acak.  Oleh  karena  itu,  harus  menjalankan k-means beberapa  kali  dengan  titik  pusat data  awal  yang  berbeda-beda  untuk  menghasilkan  titik  pusat  data  akhir  yang  kita anggap  paling  cocok dengan  kebutuhan  kita.

## SARAN
Saran-saran  yang  dapat disampaikan  untuk  pengembangan  sistem  sebagai  berikut:
1. Pada sistem  yang  dibuat  hanya  terdapat  13 pemain  dan 2 atribut,  diharapkan  dalam pengembangan  lebih  lanjut  sistem  ini  dapat mencakup  lebih  banyak  kriteria.
2. Diharapkan  dalam  pengembangan  selanjutnya  tidak  hanya  terbatas  pada posisi peyerang,  karena di  sepakbola  ada juga  terdapat posisi  penting  lainnya.
3. Diharapkan  dalam  pengembangan  selanjutnya  juga  dapat menggunakan  metode  lain baik  di dalam  metode  data mining  maupun  sistem  pendukung  keputusan  lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ditdit  Nugeraha  Utama.  2017. Sistem Penunjang Keputusan : Filosofi, Teori dan Implementasi . Yogyakarta  : Garudhawaca.
[2] Kadarsah Suryadi.  2015. Sistem Pendukung Keputusan . Bandung  :  Rosda
[3] Kusrini.  2007. Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta  : Andi,  Amikom.
[4] Yulius  Eka Agung  Saputra.  2013. Belajar dan Analisis  Tuntas Statistik Berbasis Komputer . Bekasi  : Mitra  Wacana Media.
[5] Suliyanto . 2012. Analisis  Statistik Pendekatan Praktis Dengan Excel . Yogyakarta  : Andi.
[6] Dr. Suyanto,  S.T., M.Sc., 2017. Data Mining  Untuk Klasifikasi Dan Klasterisasi Data . Bandung  : Informatika.
[7] Kusrini,  Emha  Taufiq  Luthfi.  2009. Algoritma Data Mining . Yogyakarta  : Andi.
[8] Fajar Astuti  Hermawati.  2013. Data Mining. Yogyakarta  : Andi.
[9] Johan  Oscar  Ong.  2013. Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan  Strategi  Marketing  President  University .  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri Vol  12 No 1 (Juni  2013)
[10] Marsono,  Ahmad  Fitri  Boy,  Wulan  Dari.  2015. Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Menu Makanan pada Penderita Obesitas dengan menggunakan Metode Topsis . Jurnal  Ilmiah  Saintikom  Vol  14 No 3 (September  2015).