IMPLMENTASI METODE FUZZY MAMDANI PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN POSISI PEMAIN BOLA BASKET BERBASIS WEB
Harun Al Rosid, Nahar Mardiyanto, Nulngafan Universitas Sains Al-Qur’an Email : alrosyidharun25@gmail.com

## ABSTRAK
Sering menjadi masalah bagi pelatih untuk menentukan posisi pemain bola basket  karena mereka tidak  memahami  keterampilan  atau  karakter    pemain  tersebut.  Penelitian  ini  akan  menemukan  posisi pemain bola basket yang sesuai dengan keterampilan pemain putra di SMK 1 Wonsobo. Menggunakan metode  fuzzy  Mamdani  dengan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  untuk  penentuan  posisi pemain,  perancangan  dilakukan  menggunakan  diagram  UML  kemudian  diimplementasikan menggunakan PHP berbantuan MySql untuk operasi database.
Pengumpulan data  observasi, studi pustaka, uji bermain untuk memperoleh informasi pada setiap kriteria. Berdasarkan data yang ada, penelitian ini menghasilkan posisi pemain bola basket putra SMK 1 Wonsobo  yaitu  2  pemain  depan  (Forward),  4  pemain  samping  (guard)  dan  3  pemain  bertahan  tengah (center).
Kata Kunci : Posisi Pemain Bola Basket, Fuzzy Mamdani, Sistem Pendukung keputusan, Sistem Berbasis Web

## ABSTRACT
It is often a problem for coaches to place players because they do not understand their abilities and personalities.  This  study  finds  basketball  player  positions  in  SMK  1  Wonsobo  that  match  the  skills  of male  players.  Using  Mamdani  fuzzy  methods  and  a  web-based  player  positioning  decision  support system, the design is performed using his UML diagrams and implemented using MySql-assisted PHP for database manipulation.
Collect  observational  data,  research  the  literature,  and  playtest  to  obtain  information  on  each criterion.  Based  on  the  available  data,  the  study  revealed  the  positions  of  SMK  1  Wonsobo  men's basketball players: 2 forwards, 4 guard  and 3 center
. Keywords : basketball player position, fuzzy mamdani, decision support system, web-based system

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pendukung  keputusan  adalah proses pengambilan keputusan yang dibantu oleh  komputer  untuk  membantu  pengambil keputusan    menggunakan    data  dan  model tertentu untuk memecahkan beberapa masalah  yang  tidak  terstruktur  (Wibowo, 2009).  Definisi  lengkapnya  adalah  sistem produksi  informasi  spesifik  yang  dirancang untuk  memecahkan    masalah  spesifik  yang perlu  dipecahkan  oleh  manajer  di  berbagai tingkatan. Sistem pendukung keputusan juga merupakan sistem informasi terkomputerisasi yang menciptakan berbagai pilihan keputusan untuk mendukung manajemen  dalam  menangani  berbagai masalah  terstruktur  atau  tidak  terstruktur dengan menggunakan data atau model (Heny Pratiwi, 2016).
Permainan  bola  basket adalah  permainan beregu  atau  beregu.  Dalam  permainan  bola basket  normal,  setiap  tim  memiliki  lima pemain di lapangan (Oliver, 2007:8). Karena permainan bola basket ini dimainkan secara berkelompok,  maka  diperlukan  kerjasama yang baik antar pemain. Kelompok atau tim harus kompak dan tahu bagaimana seharusnya  pemain  melakukan  tugasnya. Setiap  pemain  bola  basket  harus  memiliki teknik  dasar  yang  baik  dan  benar  untuk menciptakan  permainan  tim  yang  baik. Keterampilan  teknis  bola  basket  dasar  yang harus dikuasai adalah:
a) Penguasaan Bola ( Ball Handling )
b) Melempar dan Menangkap Bola ( Passing and Catching )
c) Menggiring Bola ( Dribbling )
d) Menembak Bola ( Shooting )
e) Gerakan Berporos ( Pivot )
f) Merayah Bola ( Rebound )
g) Step ( Lay up shoot )
h) Stop Dengan Bola ( Stopping )
i) Gerak Tipu ( Fake and Faints )
j) Tipping (Rastafari et al., 2005:7-8).
Tujuan    permainan  bola  basket  adalah memasukkan  bola  ke  dalam  keranjang. Kemudian teknik dasarnya adalah menembak  bola  (shooting).  Ketika  semua pemain dalam satu tim memiliki keterampilan  menembak  yang  baik,  pelatih lebih  mudah  untuk  mengganti  pemain  dan
tidak  hanya  mengandalkan  satu  orang. Mampu menembak dengan baik membutuhkan  latihan  tambahan,  yang diawali dengan persiapan menembak. Menurut Abidin (dalam tesis Rizki:2010).
Dasar  dari  logika  fuzzy  adalah  teori himpunan  fuzzy.  Dalam  teori  himpunan fuzzy,  peranan  derajat  keanggotaan  sebagai penentu  kemunculan  unsur-unsur  dalam suatu  himpunan  sangat  penting.  Nilai keanggotaan  atau  derajat  keanggotaan  atau fungsi  keanggotaan  merupakan  ciri  utama logika fuzzy  (Kusuma Dewi, 2003). Dalam suatu himpunan yang berbeda, nilai keanggotaan  elemen  x  pada  himpunan  A, sering  ditulis  dengan  (X),  memiliki  dua kemungkinan, yaitu :
a) Satu (1), artinya objek adalah anggota himpunanb)
b) Nol  (0),  artinya  objek tersebut  bukan anggota  himpunan
Website dapat diartikan sebagai kumpulan halaman  yang    mempublikasikan  informasi berupa teks, gambar dan program multimedia lainnya,    animasi,  suara  dan  gabungan  dari semua  itu,  baik    statis  maupun  dinamis, membentuk suatu rangkaian bangunan yang saling  terhubung  satu  sama  lain  halaman dengan  halaman  lain  yang  sering  disebut dengan hyperlink (Fitri M. 2016).
1. Arsitektur Klien-ServerAplikasi web adalah jenis aplikasi yang menggunakan arsitektur  client-server.  Dalam  jenis arsitektur  ini,    program  klien  terhubung ke  server  untuk  mendapatkan  informasi yang  diperlukan  untuk  melakukan  tugas yang disesuaikan.
2. Pelanggan DaringKlien web atau browser  web  bertanggung  jawab  untuk menyediakan antarmuka pengguna
tempat ia meminta server dan menampilkan  respons  server.  Respons server kemudian diberikan untuk ditampilkan kepada pengguna. Pemrograman  sisi  klien  adalah  program komputer  online  yang  dijalankan  pada klien melalui browser web. Contoh skrip sisi  klien  adalah  HTML,  CSS,  dan Javascript.
3. Web ServerServer menerima permintaan, memproses,  dan  menanggapi  data  yang dikirim oleh pengguna melalui  browser.
Biasanya, server adalah program, seperti server  web,  yang  berada  di  server  jarak jauh  yang  dapat  diakses  dari  komputer lokal pengguna.
PHP (PHP:Hypertext Preprocessor) adalah  bahasa  pemrograman  yang  benar- benar  dapat  menangani  pembuatan  program desktop, Command-Line Interface (CLI) dan bahkan  aplikasi  mobile  (Android).  Namun, PHP  lebih  populer  untuk  mengembangkan aplikasi berbasis web.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode
waterfall digunakan
untuk
mengembangkan implementasi sistem pendukung keputusan  pemain putra SMK 1
Wonosobo dalam menentukan posisi pemain bola  basket  menggunakan  metode  fuzzy mamdani. Proses pengembangan menggunakan  satu  model  pada  satu  waktu, meminimalkan potensi kesalahan.
Gambar 1. Warerfall Metode waterfall mempunyai  tahapan pengembangan yang runtut, antara lain:
a) Analisis Kebutuhan
b) Desain Sistem
c) Pengkodean ( coding )
d) Pengujian
e) Pengoperasian Dan Pemeliharaan

## Metode fuzzy
Metode  fuzzy  yang  diterapkan  pada  sistem pendukung keputusan membantu menemukan tempat yang tepat untuk pemain bola  basket  sesuai  dengan  kemampuan pemain,  dengan  melakukan  tes  dengan kriteria yang diberikan kepada setiap pemain, diperoleh  informasi  tentang  setiap  kriteria. Penggunaan  metode  fuzzy  menerapkan fungsi  MIN-MAX  dengan  batasan  yang ditentukan,  sehingga    angka  yang  diperoleh dihitung  sebagai  pernyataan  objektif  untuk setiap kriteria.
Tabel 1. Kriteria Uji Pemain
Variabel-variabel di atas berperan dalam setiap kriteria, antara lain:
1. Tinggi Badan Tinggi  badan  bisa  dikatakan  hal  utama yang  mempengaruhi    posisi  seorang pemain  bola  basket  adalah  nantinya pemain  tersebut  diukur  dengan  pita pengukur dalam satuan centimeter. 2. Menggiring Bola Melakukan tes dribbling dengan jarak 20 meter  sekali  sentuh,  tes  ini  ada  3 tahapan,  pertama  dengan  tangan  kanan, kemudian  dengan  tangan  kiri,    terakhir kedua tangan secara bergantian kemudian  menghitung  waktu  rata-rata pemain mencapai.
3. Menembak Bola Pengujian dilakukan dengan menembak ke  dalam  ring  dari  jarak  jauh  yang biasanya  disebut  sebagai  area  lemparan bebas  atau  area  penalti.  Tes  dilakukan dengan  cara  menembakkan  bola  yang masuk  ke  dalam  ring  atau  keranjang sebanyak 10 kali untuk penghitungan.
4. Volume Oksigen Maksimum Dalam proses ini, pemain berlari sesuai dengan perintah, atau disebut  beep test, lari  dengan  jarak  20  meter.  Perintah suara kemudian akan menentukan kapan pemain  harus  berlari  untuk  berpindah dari  satu  kerucut  ke  kerucut  lainnya, pemain  harus  sudah  maju  ke  level berikutnya  sebelum  perintah  suara diterima.
5. Lompatan Vetical Pada  tes  ini  pemain  melompat  pada posisi  pertama  dengan  cara  berjongkok dan  melompat  tanpa  berlari,    pemain menerima  tepung  di  tangannya  saat
melompat,  proses  ini  dilakukan  2x  dan diambil nilai tertinggi.
6. Lari Ilionis Pemain    diuji  dengan  kerucut  yang
disediakan  yang  membentuk jalur lurus dan melengkung, jalur lurus 10m dalam dua bagian dan bagian tunggal melengkung 10meter. Rumus pada perhitungan fuzzifikasi :
HF1 = Himpunan Fuzzy Pertama
HF2 = Himpunan Fuzzy Kedua
X = Inputan BA = Batas Atas
BB = Batas Bawah Dari 6 kriteria dan 3 posisi mendapatkan 64 rule diantaranya : Tabel 2. Rule Penegasan  dibuat  dengan  himpunan  fuzzy yang diperoleh dari aturan fuzzy di atas, yang menghasilkan  bilangan  pada  nama  domain, dalam hal ini mengambil nilai cipher sebagai satu  unit.  Objek  seperti  jejak  datar,  seperti kotak, segitiga, trapesium, dll. dengan rumus:
Menghitung  titik  pusat  dan  bagian  luas dengan metode ini akan menghasilkan angka luasan bagian dengan tegas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Perhitungan Penentuan Posisi Pemain
Dengan  hasil  uji  kriteria  atas  nama  Soca Rasendriya Sakti terdata sebagai berikiut:
Tabel 3. Sampel Data Pemain
1) Fuzzifikasi Momen (M)
Luas (A)
Data  kriteria  tinggi  badan  180  cm dimasukan  ke  dalam  rumus  fuzzyfikasi menggunakan fungsi max mendapatkan hasil tinggi .
Data  kriteria  uji  menggiring  bola  11 detik  dimasukan  ke  dalam  rumus fuzzyfikasi  menggunakan  fungsi  max hasilnya cepat .
Data  kriteria  uji  tembakan  7x  berhasil masuk  kemudian  di  proses  ke  dalam rumus  fuzzyfikasi  menggunakan  fungsi max mendapatkan hasil berhasil .
Data  kriteria  uji  volume  oksigen maksimal  dengan  level  44,8    kemudian di  proses  ke  dalam  rumus  fuzzyfikasi menggunakan fungsi max mendapatkan hasil bagus .
Data kriteria uji lompatan  vertical 57 cm kemudian  di  proses  ke  dalam  rumus
fuzzyfikasi  menggunakan  fungsi  max mendapatkan hasil jauh .
Data  kriteria  uji  lari  ilionis  17,6  detik kemudian  di  proses  ke  dalam  rumus fuzzyfikasi  menggunakan  fungsi  max mendapatkan hasil tidak lincah .
2) Inferensi Memasukkan  hasil  fuzzifikasi  kedalam rule yang sudah disiapkan menggunakan fungsi min untuk setiap rule Contoh dimasukan kedalam rule [R1]  =  Jika  tinggi  badan tinggi, menggiring bola cepat, tembakan
berhasil ,  volume  oksigen  maksimum bagus , lompatan vertical jauh , lari ilionis lincah , maka posisi center
• 𝛼 -predikat1 = min 𝜇 Tinggi(0,9583) ∩ 𝜇 Cepat(0,5833) ∩ 𝜇 Berhasil(0,5714) ∩ 𝜇 Bagus(0,6125) ∩ 𝜇 Jauh(0,675) ∩ 𝜇 Lincah(0)  =  min(0,9583;  0,5833; 0,5714; 0,6125; 0,675;0) = 0
[R2]  =  Jika  tinggi  badan tinggi, menggiring bola cepat, tembakan berhasil ,  volume  oksigen  maksimum
bagus , lompatan vertical jauh , lari ilionis tidaklincah , maka posisi center
• 𝛼 -predikat1 = min 𝜇 Tinggi(0,9583) ∩
𝜇 Cepat(0,5833) ∩ 𝜇 Berhasil(0,5714) ∩ 𝜇 Bagus(0,6125) ∩ 𝜇 Jauh(0,675) ∩ 𝜇 Tidaklincah(0,52)= min(0,9583; 0,5833;  0,5714;  0,6125;  0,675;0)  = 0,52 3) Defuzzifikasi Dengan  hasil  posisi  adalah center kemudian  menghitung  luasan  bagian dengan  mencari  titik  potong  terlebih dahulu
Nilai  titiknya  sudah  diketahui  kemudian mencari momen seperti berikut.
Berikiutnya  mencari  nilai  luas  sebagai berikut.
Hasil nilai tegas atau crips akan dihitung momen dibagi luas sebagai beiikut.
Jadi, nama pemain Soca Rasendriya Sakti berposisi  sebagai center dengan  nilai penegasan 35,199

## Rancangan Sistem
a) Use Case Diagram
Gambar 2. Use Case Diagram Pemain
Gambar 3. Use Case Diagram Admin b) Activity Diagram
Gambar 4. Activity Diagram Daftar
Pemain
Gambar 5. Activity Diagram Tambah Pemain
Gambar 6. Activity Diagram Hapus
Pemain
Gambar 7. Activity Diagram
Perhitungan Posisi
c) Sequence Diagram
Gambar 8. Squence Diagram Login Gambar 9. Squence Diagram
Prediksi User
Gambar 10. Squence Diagram Prediksi Admin d) Class Diagram
Gambar 11 Class Diagram

## Gambar 12 Desain Tata Letak

## Pengujian Data Pemain
Tes  ini    menggunakan  informasi  yang  telah dilengkapi  oleh  pelatih  dengan  tes  yang diberikan.
Tabel 4. Data Hasil Uji Pemain

## Aplikasi
Gambar 13. Perhitungan Posisi
Tes ini  dilakukan berdasarkan hasil  aplikasi yang  sudah  kami  buat  membuahkan  hasil yaitu :
Ganbar 14. Daftar Dan Hasil Posisi Pemain 4. PENUTUP Kesimpulan
Metode fuzzy berhasil diimplementasikan pada  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  posisi  pemain  bola  basket dengan  melalui  proses  fuzzing,  reasoning dan fuzzing sesuai dengan jumlah maksimal tiap  kriteria,  kemudian  memasukkan  rule pada tiap kriteria dan menghitung limit dari jangkauan. Pemain putra SMK 1 Wonosobo berjumlah  9  orang  menghasilkan  posisi forward  2  pemain,  guard  4  pemain,  dan center 3 pemain.
Saran a) Pengguna 1) Uji pemain guna mendapatkan data pada  kondisi  pemain  yang  prima atau  tidak  dengan  kondisi  pemain yang  sedang  sakit,  berguna  untuk memaksimalkan  data  yang  nanti akan diuji perhitunganya. 2) Diharapkan pelatih dalam menggunakan aplikasi ini mengetahui  porsi  pemain  dalam lingkungan yang ada karena sistem ini  hanya  menghitung  dalam  porsi rata-rata pemain basket putra SMA sederahat yang ada diWonsobo.
3) Dengan adanya aplikasi ini diharapkan  mempermudah  pelatih baru belum mengetahui kemampuan pemain  untuk  mencari  posisi, membantu  menyusun  strategi  dan mendapatkan hasil yang diinginkan. b) Pengembang Selanjutnya
1) Untuk  menghasilkan  perhitungan yang lebih akurat dalam perhitungan inferensi dan defuzzifikasi  libatkan  grafik  untuk lebih  mudah  dalam  menentukan titik potong dan menghitung luasan bagian.
2) Aplikasi dapat dikemangkan dengan merubah  parameter  batasan  atas batasan  bawah dalam  perhitungan posisinya  karena  lingkup  daerah berbeda-beda di masa SMA sederajat  sehingga  aplikasi  dapat dijangkau secara luas.
3) Pengembangan tentang user interface  mengikuti  tren  yang sedang  ada  sehingga  aplikasi  tetap mengikuti perkembangan waktu dan tetap  nyaman  dalam  kombinasi warna  sehingga  ramah  dalam penglihatan pengguna.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abdurrasyid,  A.,  M.  N.  I.  Susanti,  and  D.  S. Ningsih.  Implementasi  Metode  Fuzzy Mamdani  Pada  Aplikasi  Inventory  Untuk Prediksi  Pengadaan  Barang  Di  Pt. Pertamina  (Persero)  Perkapalan,  Petir  10 (2): 1–8. (2018).
Ferdiansyah,  Yusuf.  Implementasi  Metode
Fuzzy-Tsukamoto Untuk Diagnosis Penyakit  Pada  Kelamin  Laki  Laki.  Diss. Universitas Brawijaya, 2018.
Fikri,  Muhammad  Azis.  Sistem  Pendukung Keputusan  Uji  Kelayakan  Konsumsi  Ikan Kaleng Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Android. Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) 7.2 (2020): 130-
133.
Ghozali, Ahmad Lubis, Mustafid Mustafid, and Farikhin  Farikhin.  Sistem  Informasi Pendukung  Keputusan  Terhadap  Mutu Lulusan  dengan  Metode  Fuzzy  Model Tsukamoto.  JSINBIS  (Jurnal  Sistem Informasi Bisnis) 4.2 (2014): 87-95.
Helilintar, R., Winarno, W. W., & Al Fatta, H.
(2016). penerapan metode SAW dan Fuzzy dalam sistem pendukung keputusan penerimaan
beasiswa.
Creative Information Technology Journal, 3(2), 89- 101.
Heriyanto,  Agus,  Desi  Novianti,  and  Rudi Apriyadi. Implementasi Fuzzy Tsukamoto Untuk  Pinjaman  Modal  Ukm  Pada Koperasi Sehati. Jurnal Informatika Upgris 6.1 (2020).
Leon  Andretti  Abdillah,  Muhammad  Sobri  Tri Murti,  Sistem  Penunjang  Kelayakan Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode Fuzzy  Tsukamoto,  Seninar  Nasional  Dan Tren(SNIT), pp. 252-259, 2015.
Muthohar, Aris, and Yuniarsi Rahayu. Implementasi  Logika  Fuzzy  Mamdani pada Penilaian Kinerja Pelayanan Perawat. Journal  of  Applied  Intelligent  System  1, no. 1 (2016): 67-76.
Nurhayati, Siti, Mursalim Tonggiroh, and Rian
Fajry Hasan. Sistem Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Pemain  Inti  Bola Basket  Pada  Fmbbc  Mandala  Jayapura. Semnas  Ristek  (Seminar  Nasional  Riset dan  Inovasi  Teknologi).  Vol.  4.  No.  1. 2020.
Nurhayati, Sri, and Iman Immanudin. Penerapan logika  fuzzy  mamdani  untuk  prediksi pengadaan  peralatan  rumah  tangga  rumah sakit. Komputika: Jurnal Sistem Komputer 8.2 (2019): 81-87.
Pratiwi,  Heny.  Sistem  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta: Deepublish (2016).
Sasongko,  A.  D.  Penempatan  Posisi  Pemain Bola  Basket  Mengunakan  Metode  Ahp Sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan. Artikel  Skripsi  Universitas  Nusantara PGRI Kediri (2016).
Yahya,  I.  R.  A.,  &  Rozi,  A.  F.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pemain Terbaik  Pada  Tim  Basket  Menggunakan Metode Weighted  Product  (WP).  Respati,
14(3). Yahya,  Ignasius  Richardo  Ardian,  and  Anief Fauzan Rozi. Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pemain  Terbaik Pada  Tim  Basket  Menggunakan  Metode Weighted  Product  (WP).  Respati  14.3 (2019).