## KLASIFIKASI TIPE PENYERANG SEPAK BOLA LIGA INGGRIS BERDASARKAN DATA STATISTIK PEMAIN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Eri Triawan, Nana Suarna, Arif Rinaldi Dikananda Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Majasem, Cirebon, Indonesia triawan214@gmail.com

## ABSTRAK
Sepakbola adalah salah satu olahraga yang paling populer di dunia. Bahkan, ada yang berpendapat bahwa tidak diperlukan metode ilmiah untuk mengetahui betapa populernya sepak bola. Berdasarkan hasil survei yang dilakukan  oleh  FIFA  Global  Fooball  Development  (GFD)  pada  tahun  2023,  Jumlah  penggemar  sepak  bola  di dunia mencapai 3,5 miliar orang. Dalam permainan sepak bola, terdapat tiga posisi pemain yaitu pemain bertahan yang  terdiri  dari  kiper(goalkeeper)  dan  bek(defender),  pemain  Tengah(midfielder),  dan  penyerang(forward). Salah satu posisi yang dibahas dalam penelitian ini adalah posisi penyerang atau dalam Bahasa inggris disebut forward . Posisi penyerang  dalam  sepak bola terdiri dari beberapa tipe yaitu FW ( Forward ), FWMF ( Forward Midfielder ), dan FWDF ( Forward Defensif Forward ). Tugas mengklasifikasi tipe pemain sepak bola adalah tugas yang sulit, banyak faktor yang harus diperhatikan. Jika hanya mengandalkan survei lapangan dan penghitungan manual, selain keakuratannya kurang, waktu dan tenaga yang dibutuhkan juga bertambah. Untuk itulah penelitian ini dibuat, dengan menggunakan teknik pembelajan mesin, dapat mengurangi waktu dan tenaga yang dibutuhkan. Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  model  klasifikasi  yang  dapat  mengidentifikasi  dan membedakan  tipe  penyerang  di  liga  Inggris  berdasarkan  data  statistik  pemain.  Dalam  sepak  bola,  variasi  gaya bermain  pemain  menciptakan  dinamika  yang  menarik  untuk  diungkap.  Untuk  medalaminya,  Penalitian  ini berfokus  mengklasifikasikan  tipe  penyerang  sepak  bola  liga  inggris  berdasarkan  data  statistik  pemain menggunakan  metode  naïve  bayes.  Metode  penelitian  ini  menggunakan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) dan metode naïve bayes. Data yang sudah diunduh dari Kaggle kemudian dibersihkan untuk membuang data yang nilainya hilang dan tidak valid. Data  yang sudah dibersihkan kemudian diseleksi  fitur-fiturnya  yang sesuai dengan klasifikasi tipe penyerang. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data statistic individu pemain  liga  inggris  selama  satu  musim.  Hasil  dari  penelitian  ini  yang  menggunakan  rasio  80:20  mendapatkan keakurataan sebesar 56.67%
Kata Kunci: Naïve Bayes, Klasifikasi, Liga Inggris, Sepak Bola.

## 1. PENDAHULUAN
Sepak  bola  adalah  salah  satu  olahraga  yang paling populer di dunia. Bahkan, ada yang berpendapat bahwa  tidak  diperlukan  metode  ilmiah  untuk mengetahui betapa populernya sepak bola. Berdasarkan  hasil  survei  yang  dilakukan  oleh  FIFA Global Fooball Development (GFD) pada tahun 2023, Jumlah penggemar sepak bola di dunia mencapai 3,5 miliar  orang.  Dalam  permainan  sepak  bola,  terdapat tiga posisi pemain yaitu pemain bertahan yang terdiri dari  kiper(goalkeeper)  dan  bek(defender),  pemain Tengah(midfielder), dan penyerang(forward) [1]. Liga inggris  sebagai  salah  satu  liga  sepak  bola  paling bergensi  di  dunia,  menarik  perhatian  tidak  hanya pecinta  sepak  bola  tapi  juga  peneliti  di  bidang informatika.  Pengumpulan  dan  analisis  data  statistik pemain sepak bola dapat memberikan wawasan yang mendalam  tentang  kinerja  mereka  dalam  bermain sepak  bola.  Penelitian  ini  mencoba  menggabungkan teknologi  dengan  sepak  bola  untuk  memberikan kontribusi  pada  pemahaman  lebih  lanjut  tentang karakteristik penyerang sepak bola di liga inggris.
Penyerang  sepak  bola  merupakan  posisi  paling penting  di  sepak  bola.  Mereka  adalah  ujung  tombak
yang  menentukan  hasil  pertandingan.  Penempatan pemain  yang  tepat  harus  dilakukan  oleh  pelatih  dan timnya.  Biasanya,  pelatih  akan  menentukan  posisi pemain yang sesuai dengan strategi dan gaya bermain yang digagasnya. Penempatan pemain biasanya sesuai dengan  kemampuan  pemain  dalam  mencetak  gol, jumlah  assist,  dribbling,  ball  control,  positioning, tackle  dan  stamina.  Tapi  bukan  itu  saja,  banyaknya variable  yang  perlu  diperhatikan  menyulitkan  pelatih dalam memilih pemain yang cocok dengan strateginya.  Di  era  informasi  ini,  Jumlah  data  yang dihasilkan  disetiap  pertandingan  begitu  banyak  dan bervariasi.  Maka  diperlukan  metode  analisis  yang cerdas.  Naïve  bayes,  yang  sifatnya  praktis  namun efesien  dapat  menangani  data  yang  kompleks.  Untuk itulah, menggunakan analisis data dengan pembelajaran  mesin  yang  canggih  dapat  dilakukan untuk  meringankan  upaya  pelatih.  Khususnya, penempatan  pemain  ke  posisi  penyerang  dapat dilakukan  dengan  metode  naïve  bayes.  Oleh  karena itu,  penelitian  ini  relevan  tidak  hanya  di  bidang olahraga, tapi dapat berkontribusi di aspek lain seperti analisis  data  dan  penelitian  metode  klasifikasi  di bidang informatika.
Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan metode naïve bayes adalah penelitian yang dilakukan oleh  Ni  Wayan  Wisswani,  Tien  Rahayu  Tulili, Muhamad  Farman  Andrijasa,  M.  Rangga  Satrian  N, Siti  Jumani  dan  Eko  Wahyudi  dengan  judul “klasifikasi  tipe  gelandang  sepak  bola  berdaraskan data  kemampuan  menggunakan  metode  nive  bayes”. Dari hasil penelitian tersebut, penghitungan klasifikasi menggunakan  metode naïve  bayes dengan  4  rasio berbeda  menghasilkan  masing-masing  meghasilkan akurasi  sebesar  80%,  80%, 82.5%,  dan  80.182%  [1]. Ada  juga  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Agung Firmandika,  Buyung  Kusumawardhana  dan  Agus Wiyanto dengan judul “Penentuan Posisi Sepak Bola Ditinjau Dari Daya Tahan Kardiorespirasi dan Somatic Profil”  Dari  hasil  penelitian  tersebut  evaluasi  posisi pemain  menghasilkan  persentase  21.6%  sebagai  GK, 24.3% sebagai LB/RB/DMF/LWF/RWF, 27% sebagai AMF/CMF/CB,  dan  27%  sebagai  CF.  Hasil  tersebut menunjukkan bahwa dari 37 posisi tersebut Sebagian besar ditempati oleh AMF, CMF, CB dan CF dengan persentase masing-masing sebesar 27%[2]. Penelitian ketiga dilakukan oleh Fabio Fahri Pratama dan Youllia Indrawaty Nurhasanah dengan dengan judul “Penggunaan Profil Matching dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Starting Eleven Pada Sepak Bola”. Dari hasil  penelitian  ini,  dengan  menguji  20  pemain Manchester  United  tingkat  akurasi  antara  posisi  asli pemain  dengan  penggunaan  profile  matching  untuk memilih  pemain  ideal  sebesar  65%[3].  Dari  tiga penelitian di atas, penelitian pertama dan ketiga hanya terbatas  pada  posisi  gelandang  sepak  bola  dan pemilihan  starting  eleven  menggunakan  data  dari game sepak bola fifa dan football manager, bukan data statistik  yang diperoleh pemain dalam  membela klub atau  negara  di  berbagai  ajang  turnamen  selama  satu musim.  Sementara  penelitian  kedua  melakukan pengamatan  langsung  kinerja  pemain  SSB  (sekolah sepak Bola) tanpa menggunakan pembelajaran mesin, hal ini susah diterapkan oleh  pakar lain apalagi  yang membutuhkan pemain dalam waktu dekat.
Tujuan utama penelitian ini adalah mengembangkan  model  klasifikasi  yang  dapat mengidentifikasi  dan  membedakan  tipe  penyerang  di liga Inggris berdasarkan data statistik pemain. Dalam sepak bola, variasi gaya bermain pemain menciptakan dinamika  yang  menarik  untuk  diungkap.  Untuk medalaminya, Penalitian ini berfokus mengklasifikasikan  tipe  penyerang  sepak  bola  liga inggris berdasarkan data statistik pemain menggunakan metode naïve bayes. Penelitian ini juga untuk mengetahui seberapa akurat metode naïve bayes dalam  mengklasifikasi.  Oleh  karena  itu,  signifikansi penelitian  ini  adalah  memberikan  kotribusi  dan manfaat  kepada  pelatih,  manajer  dan  kepada  pemain itu  sendiri.  Selain  itu,  penelitian  ini  berkontribusi terhadap  pengembangan  metode  klasifikasi  dibidang informatika.
Metode  penelitian  ini  menggunakan Knowledge Discovery  in  Databases (KDD)  dan  metode  naïve
bayes. Data yang sudah diunduh dari Kaggle kemudian dibersihkan  untuk  membuang  data  yang  nilainya hilang  dan  tidak  valid.  Data  yang  sudah  dibersihkan kemudian  diseleksi  fitur-fiturnya  yang  sesuai  dengan klasifikasi  tipe  penyerang.  Data  kemudian  dibagi menjadi  dua,  yaitu  data  uji  dan  data  latih.  Kemudian menggunakan  metode  naïve  bayes  sebagai  metode klasifikasi. Kemudian peforma model diukur menggunakan  metrik  evaluasi.  Dengan  menerapkan Langkah-langkah ini, penelitian memberikan pengetahuan  yang  lebih  mendalam  tentang  tipe penyerang sepak bola di liga inggris.
Hasil analisis menggunakan metode naïve bayes dapat  memberikan  wawasan  yang  mendalam  tentang kinerja  mereka  dalam  bermain  sepak  bola.  Dengan melakukan  pendekatan  KDD  untuk  mengekploitasi pengetahuan dari data besar dan kompleks, penelitian ini  memberikan  wawasan  tentang  bagaimana  metode ini efektif dalam menganalisis data. Penelitian ini juga berkontribusi  kepada  para  praktisi  sepak  bola  seperti pelatih dan manajer tim. Mereka dapat menggunakan hasil  dari  penelitian  ini  untuk  meningkatkan  strategi tim mereka. Informasi tipe penyerang yang dihasilkan oleh  model  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan seperti pemilihan formasi, strategi bermain, dan  penempatan  posisi  pemain.  Dengan  pemahaman yang  lebih  baik  tentang  kekuatan  dan  kelemahan masing-masing tipe penyerang, pelatih dapat menerapkan strategi yang lebih efektif untuk mencapai kemenangan.  Bagi  peneliti  di  bidang  informatika, penelitian  ini  menjadi  sumber  inspirasi  untuk mengembangkan  model  klasifikasi  yang  lebih canggih.  Dengan  memahami  bagaimana  naïve  bayes diterapkan  dalam  sepak  bola,  penelitian  selanjutnya dapat  mengembangkan  model  klasifikasi  yang  lebih kompleks  dan  mempertimbangkan  variabel-variabel tambahan untuk meningkatkan nilai akurasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian pertama dilakukan oleh Aang Aliyudin dan Rianto dengan judul “Analisis Sentimen Terhadap Piala  Dunia  U-20  Yang  Dibatalkan  di  Indonesia Dengan  Menggunakan  Naïve  Bayes”.  Berdasarkan hasil  Penelitian  tersebut,  dengan  mengklasifikasi sentimen kedalam sentimen positif, netral dan negatif menggunakan  metode naïve  bayes dengan  rasio  8/2 antara  data  uji  dan  data  tes,  menghasilkan  akurasi sebesar 90.2% [4].
Penelitian kedua adalah penelitian yang dilakukan  oleh  Syafira  Mulya,  Herry  Sujaini,  dan Tursina  Tursina  dengan  judul  “Analisis  Sentimen Olahraga  di  Masa  Pendemi  COVID-19  Pada  Twiter Dengan  Metode  Naïve  Bayes  Clasifier(NBC)”. Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut,  dengan mengklasifikasi olahraga  yang sedang tren di twitter, bulu  tangkis  menjadi  olahraga  peringkat  pertama dengan Tingkat akurasi sebesar 88% [5].
Penelitian ketiga adalah penelitian yang dilakukan  oleh  Alesandro  Sultan  Yudistira  dan  Adi Nugroho  dengan  judul  “Prediction  of  the  Preimere
League  Champhion  Team  For  the  2021/2022  Season Using  the  Naïve  Bayes  Method”.  Berdasarkan  hasil penelitian  tersebut,  prediksi  tim  yang  akan  menjadi juara  pada  musim  2021/2022  dengan  mengolah  data tes  dan  data  uji  menggunakan  metode naïve  bayes Liverpool memiliki peluang meraih juara lebih tinggi yaitu memperoleh akurasi sebesar 42,06% disusul oleh Manchester City sebesar 32,7% [6].
Penelitian  keempat  dilakukan  oleh  Gusti  Eka Putra  dan  Titin  Fatimah  dengan  judul  “Penerapan Algoritma  Naïve  Bayes  dalam  Memprediksi  Juara Liga  Primer  Inggris  Musim  2022/2023”.  Dengan menggunakan data historis klub yang masuk 10 besar selama  20  tahun  terakhir,  peneliti  tersebut  menguji data  uji  dan  data  tes  dengan  rasio  7:3  menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  91,7%.  Manchester  City memperoleh peluang sebesar 93,33% [7].
Penelitian  kelima  adalah  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  Nurulfah  Riyanah  dan  Fatmawati dengan  judul  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Surat Keterangan Tidak  Mampu”.  Peneliti  ini  mengklasifikasikan masyarakat  kedalam  dua  kelompok  yaitu  layak  dan tidak  layak  masyarakat  tersebut  menerima  bantuan. Hasil  dari  penelitian  tersebut  memperoleh  akurasi sebesar 62.86% [8].
Penelitian  keenam  adalah  penilitian  yang dilakukan  oleh  Arja  Guswandri  dan  Ryan  Puji Cahyono dengan judul “Penerapan Sentimen Analisis Menggunakan Naïve Bayes dan SVM”. Penelitian ini menganalisis  sentiment  masyarakat  terhadap  tokoh publik  di  pemerintahan  Indonesia.  Peneliti  ini mengklasifikasikan  sentimen  tersebut  menjadi  tiga, yaitu sentimen positif, netral, dan negatif menggunakan  perbandingan  antara  metode  naïve bayes dan SVM. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa  diantara  kedua  metode  tersebut,  nilai akurasinya tidak selalu unggul satu sama lain. Dengan beberapa  kali  percobaan,  akurasi  tertinggi  yang dicapai  metode  naïve  bayes  sebesar  89.2655% sementara metode SVM 88.7006% [9].
Penelitian  ketujuh  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  Ahmad  Faldhi  Yudianto,  Statiswaty, natalis  Ransi,  dan  Ihsan  Sarita  dengan  judul  “Naïve Bayes  Classifier  Terhadap  Sentimen  Analysis Mengenai PSSI Setelah Tragedi Kanjuruan Malang”. Peneliti  menggunakah  1500  dataset  dengan  rasio  8/2 menghasilkan akurasi sebesar 71.33% [10].
Penelitian  kedelapan  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  Reina  Prajamukti,  Jayanta,  Mayanda Mega Santoni dengan judul “Klasifikasi dan Analisis Sentimen pada Data Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus: Timnas Indonesia Senior, U-23,  dan  U-19)”.  Berdasarkan  hasil  Penelitian tersebut,  dengan  mengklasifikasi  sentimen  kedalam sentimen  positif  dan  negatif  menggunakan  metode naïve bayes menghasilkan akurasi sebesar 83% [11]. Penelitan  kesembilan  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  Calvin  Bill  Roring,  Dadang  Iskandar Mulyana, Yunita T Lubis dan Agung Rizki Zamzami
dengan judul “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Jambu  Bol  Berdasarkan  Warna  Kulit  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes”.  Berdasarkan  penelitian tersebut,  peneliti  mengklasifikasi  menggunakan ekstraksi  fitur  RGB  ( Red  Green  Blue )  dan  metode naive  bayes,  menggunakan  dataset  citra  buah  jambu bol dengan total 30 citra yang terdiri dari 10 citra buah mentah, 10 citra buah setengah matang, 10 citra buah matang  yang  dijadikan  dataset,  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 75% [12].
Penelitian  ke  sepuluh  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  Fabio  Fahri  Pratama  dan  Youllia Indrawary  Nurhasanah  dengan  judul  “Penggunaan Profil Matching dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Starting  Eleven  Pada  Sepak  Bola”.  Berdasarkan penelitian tersebut, peneliti melakukan proses Profile Matching (PM) untuk menentukan nilai atribut pemain supaya mendapat posisi ideal bagi pemain. Kemudian, dari  tiap  kelompok  posisi  dilakukan  identifikasi menggunakan metode Naïve Bayes untuk menentukan pemain  yang  cocok  diterapkan  di Starting  Eleven. Pengujian  rekomendasi  posisi  dilakukan  dengan membandingkan  posisi  hasil  rekomendasi  dengan posisi asli pemain dengan hasil akurasi sebesar 65%. Sementara  pengujian  pemilihan Starting  Eleven dilakukan  di  game football  manager dengan melakukan  pembandingan  hasil  pertandingan  dari masing-masing sepuluh pertandingan antara pemilihan pemain secara default dan pemilihan hasil rekomendasi.  Dari  selisih  persentase  hasil  tersebut, rating  pemilihan  pemain  berdasarkan  rekomendasi naik sebesar 0,98% [3].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan penelitian kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif  adalah  penelitian yang  berfokus  pada  angka  dan  statistik  dalam pengumpulan  data  dan  analisis  data.  Ada  7  tahapan utama  yang  dilakukan.  Tahapan-tahapan  tersebut  di tampilkan pada gambar 1 adalah sebagai berikut
Gambar 1. tahapan metode penelitian
Data yang diambil dari penelitian ini berupa data sekunder yang diunduh dari kaggle dalam format csv . Kemudian  data  diubah  formatnya  menjadi excel menggunakan software MS. Excel. Tahap selanjutnya adalah membersihkan, menggabungkan data
menggunakan tools  software  RapidMiner. Kemudian data dibagi menjadi data uji dan data tes dengan rasio 80:20.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode  Naive Bayes.
Tabel 1. Tahapan Penelitian No. Tahap Aktivitas Deskripsi Aktivitas 1 Rencana Penelitian Menetukan tujuan penelitan, mengidentifikasi masalah, dan menyiapkan hipotesis Pada tahap ini, peneliti merumuskan tujuan utama penelitian, mengidentifikasi masalah yang akan diteliti, dan merumsukan hipotesis yang akan diuji. 2 Studi Literatur
Melakukan tinjauan literatur terkait Klasifikasi Dataset statistik Individu Pemain Sepak Bola Menggunakan Metode Naïve Bayes Peneliti mengumpulkan literatur yang relevan bagi penelitian ini baik dari segi konsep, teori, maupun metode dari penelitian sebelumnya. 3 Pengumpulan Data Mengumpulkan data statistik pemain sepak bola liga inggris yang akan dianalisis Peneliti akan mengumpulkan data yang diperlukan, yaitu data statistik individu pemain liga premier inggris. 4 Pre-processing Data Membersihkan, menggabungkan, dan mentransformasi data Data yang sudah dikumpulkan akan dibersihkan dari kesalahan data, seperti data yang hilang, atau data duplikat. Kemudian data teks akan ditransfomasi menjadi data numerik. 5 Implementasi Naïve Bayes Menggunakan metode naïve bayes untuk mengklasifikasi tipe pemain Peneliti mengimplementasikan naïve bayes menggunakan tool aplikasi rapidminer untuk mengklasifikasi pemain liga inggris berdasarkan data statistik pemain. 6 Analisis Hasil Menganalisis hasil klasifikasi naïve bayes dan menilai seberapa akurat hasilnya Peneliti menganalisis hasil algortima naïve bayes dalam mengklasifikasi tipe penyerang. Peneliti juga menilai seberapa akurat hasil klasifikasi dengan rasio 8/2. 7 Evaluation Mengevaluasi Klasifikasi Naïve bayes melaui pengujian berulang Peneliti mengevaluasi hasil analisis melalui pengujian berulang dengan menambah dan mengurangi jumlah data yang diuji untuk mengetahui seberapa besar akurasi itu berubah.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  statistic  pemain  sepak  bola  selam  satu musim  yaitu  tahun  2022/2023  yang  terdiri  dari  124 atribut. Data
tersebut
bersumber dari https://www.kaggle.com/datasets/vivovinco/2022202 3-football-player-stats/ .  Kemdian  dataset  diseleksi hanya memilih pemain dengan posisi penyerang sepak bola di liga inggris. Banyaknya data  yang digunakan adalah  152  pemain. Tools yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah software  MS.  Excel dan RapidMiner  versi 10.3.0.0.  Data  yang  digunakan adalah  dataset  dalam  format csv kemudian  diubah menjadi excel .
Tabel 2. Dataset Player Age Goals … MP Che Adams 26 4 …  21 Marc Albrighton 33 1 … 6 Miguel Almiron 29 10 …  22 Julian Alvarez 23 4 …  16 Elliot Anderson 20 0 …  10 Michail Antonio 33 2 …  21 … … … …  … Antony 22 3 …  12
Hasil pre-processing dapat dilihat pada gambar 2 dibawah.  Visualisasi  dari  masing-masing  posisi diwakili  oleah  warna  berbeda.  Posisi  FW  berwarna biru, FWMF berwarna hijau, FWDF berwarna jingga.

## Gambar 2. hasil aplication model
Pada  rasio  8/2,  dari  30  data  tes  terdapat  16 pemain yang diklasifikasikan sebagai FW, 11 pemain dilasifikasikan  sebagai  FWMF  dan  2  pemain diklasifikasikan sebagai FWDF. Chris Wood bergabung di dua klub berbeda selama satu musim di premier liga, jadi mempunyai dua statistic berbeda dan kedua statistik tersebut masuk kedalam dataset.
Data  yang  diperoleh  dari  hasil  data  mining dievaluasi sebagai berikut:

## Tabel 3. Hasil Akurasi
Akurasi: 56.67%
Classification_error: 43.33% True FW FWMF True FWDF Class Precission Pred. FW 12 4 1 60.59% Pred. FWMF 5 5 1 45.45% Pred. FWDF 2 0 0 0.00% Class Recall 63.16% 55.56% 0.00%
Pada tabel di atas, didapatkan akurasi ketepatan klasifikasi  yang  didapatkan  sebesar  56.67%  dengan classification  error  sebanyak  43.33%.  Berdasarkan table  4.3,  di  kolom  true  FW  model  memprediksi  12 data yang sebenarnya FW diprediksi FW, 4 data yang sebenarnya bukan FW diprediksi FW, dan 1 data yang sebenarnya  FW  diprediksi  bukan  FW.  Pada  kolom FWMF,  Model  memprediksi  5  data  yang  sebenarnya FWMF diprediksi FWMF, dan 5 data yang sebenarnya bukan  FWMF  diprediksi  FWMF  dan  1  data  yang sebenarnya  FWDF  diprediksi  bukan  FWDF.  Pada kolom True FWDF,  model  memprediksi 0 data  yang sebenarnya  FWDF,  2  data  yang  sebenarnya  bukan FWDF diprediksi FWDF dan 0 data yang sebenarnya FWDF diprediksi Bukan FWDF.
Berdasarkan  confusion  matrix  ,  kita  dapat menghitung nilai F1 score sebagai berikut:
True FW F1 score = 2 * (0.6059 * 0.6316) / (0.6059 + 0.6316) F1 score = 0.6191
Dengan  perhitungan  diatas  dapat  memperoleh nilai F1 Score sebesar 61.91%.
True FWMF F1 score = 2 * (0.4545 * 0.5556) / (0.4545 + 0.5556) F1 score = 0.4998
Dengan perhitungan diatas, dapat memperoleh nilai F1 score sebesar 49.98%.
Untuk  True  FWDF,  F1  score  bernilai  0.00% karena nilai recall dan precission 0.00%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menunjukkan  bahwa  metode  naïve  bayes  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasi  tipe  pemain  sepak bola  dengan  akurasi  yang  cukup  tinggi. Dengan percobaan  rasio  80:20  didapatkan  akurasi  sebesar 56.67%.  Selain  nilai  akurasi  yang  cukup  tinggi, penelitian ini juga memperoleh klasifikasi tipe pemain sesuai  dengan  posisinya. Hasil  penelitian  ini  dapat digunakan oleh pelatih dan timnya untuk merekrut dan menempatkan pemain yang sesuai dengan strategi dan gaya  bermain. Dalam  penelitian  ini,  peneliti  hanya menggunakan dataset pemain liga inggris selama satu musim  dan  hanya  menggunakan  metode  naïve  bayes untuk mengaplikasikan tipe pemain berdasarkan posisi pemain.  Saran  dari  peneliti  adalah,  gunakan  dataset yang  lebih  rinci  dan  tidak  terbatas  pada  satu  musim.
Misalnya, gunakan data statistik pemain liga premier inggris  selama  dua  atau  tiga  musim  pemain  itu berkarir. Atau tidak terbatas hanya pada liga premier Inggris saja, tetapi dari liga-liga lainnya. Peneliti Juga menyarankan  untuk  membandingkan  dengan  metode Machine Learning lainnya untuk mengklasifikasi tipe pemain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  W.  Wisswani,  T.  R.  Tulili,  M.  F.  Andrijasa, M.  R.  Satria,  E.  Wahyudi,  and  S.  Jumaini, “Klasifikasi  Tipe  Gelandang  Sepak  Bola Berdasarkan  Data  Kemampuan  Menggunakan Metode  Naive  Bayes,” Just  TI  (Jurnal  Sains Terap. Teknol. Informasi) , vol. 12, no. 2, p.  46, 2020, doi: 10.46964/justti.v12i2.370.
[2]  A.  Firmandika,  B.  Kusumawardhana,  A. Wiyanto,  and  K.  Kunci,  “Journal  of  Sport Coaching  and  Physical  Education  Penentuan Posisi  Sepak  Bola  Ditinjau  dari  Daya  Tahan Kardiorespirasi dan Somatic Profil,” vol. 7, no. 1, pp. 72–79, 2022.
[3]  F.  F.  Pratama  and  Y.  I.  Nurhasanah, “Penggunaan  Metode  Profile  Matching  Dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Starting Eleven Pada Sepak Bola,” J. Tekno Insentif , vol. 14, no. 2, pp. 59–68, 2020, doi: 10.36787/jti.v14i2.268.
[4]  A. Aliyudin, “Analisis Sentimen Terhadap Piala Dunia  U-20  Yang  Batal  Diselenggarakan  Di Indonesia Pada Media Youtube Dengan Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” Inf. Interaktif J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 71–78, 2023.
[5]  S.  Mulya,  H.  Sujaini,  and  T.  Tursina,  “Analisis Sentimen  Tren  Olahraga  di  Masa  Pandemi COVID-19  pada  Twitter  dengan  Metode  Naïve Bayes Classifier (NBC),” J. Edukasi dan Penelit. Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  p.  284,  2022,  doi: 10.26418/jp.v8i2.52815.
[6]  A.  S.  Yudistira  and  A.  Nugroho,  “Prediction  of the English Premier League Champion Team for the  2021/2022  Season  Using  the  Naïve  Bayes Method,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 5, pp. 1239– 1243, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.328.
[7]  G.  E.  Putra  and  T.  Fatimah,  “PENERAPAN ALGORITME NAÏVE BAYES DALAM
MEMPREDIKSI  JUARA  LIGA  PRIMER INGGRIS MUSIM 2022 / 2023 IMPLEMENTATION  OF  NAÏVE  BAYES ALGORITHM IN PREDICTING THE CHAMPION OF ENGLISH PREMIER LEAGUE  2022  /  2023  SEASON,”  vol.  2,  no. September, pp. 658–668, 2023.
[8]  N.  Riyanah  and  F.  Fatmawati,  “Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi Penerima  Bantuan  Surat  Keterangan  Tidak Mampu,” JTIM    J.  Teknol.  Inf.  dan  Multimed. , vol.  2,  no.  4,  pp.  206–213,  2021,  doi: 10.35746/jtim.v2i4.117.
[9]  A. Guswandri, R. P. Cahyono, S. I. Akutansi, and
T.  Komputer,  “Penerapan  Sentimen  Analis Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Svm,”
Ilmudata.org ,  vol.  2,  no.  12,  pp.  2022–2023, 2022.
[10]  A. Faldhi Yudianto and N. Ransi, “Naïve Bayes Classifier Terhadap Sentiment Analysis
Mengenai  Pssi  Setelah  Tragedi  Kanjuruhan Malang,” Animator , vol. 1, no. 2, pp. 1–5, 2023.
[11]   dan  S.  Prajamukti,  Jayanta,  “KLASIFIKASI DAN  ANALISIS  SENTIMEN  PADA  DATA TWITTER  MENGGUNAKAN  ALGORITMA NAÏVE BAYES ( STUDI KASUS : TIMNAS 1
Pendahuluan  2  Tinjauan  Pustaka  3  Metode
Penelitian,” Seinasi-Kesi ,  pp.  1–8,  2021,
[Online]. Available: https://conference.upnvj.ac.id/index.php/seinasi kesi/article/view/1909
[12]  Y.  T.  L.  Calvin  Bill  Roring,  Dadang  Iskandar Mulyana,  “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan Buah  Jambu  Bol  Berdasarkan  Warna  Kulit Menggunakkan  Metode  Naïve  Bayes,” J. Pendidik.  Tambusai ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  2938– 2948, 2022.