Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 4, Nomor 2, Desember 2019 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
Fuzzy C-Mean untuk Meng cluster Pemain Football FIFA (Studi Kasus: Data Kaggle)
Mohammad Afan 1 , Retno Wardhani 2 , Nur Nafi’iyah 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan
Jalan Veteran Nomor 53A Lamongan
2 retzno@yahoo.com , 3 mynaff26@gmail.com

## Abstrak
Dari  kumpulan  data  yang  ada  di  dunia  internet,  kami  ingin  melakukan pengelolahan. Tujuan pengelolahan data yang ada di internet khususnya kaggle adalah untuk mengetahui bagaimana proses clustering serta bagaimana menerapkan algoritma fuzzy  c-mean.  Fuzzy  c-mean  digunakan  untuk  mengcluster  dan  mendapatkan  nilai centroid  dari  masing-masing  cluster.  Hasil  dari  nilai  centroid  masing-masing  cluster digunakan  untuk  mengelompokkan  data  baru  atau  dataset  itu  sendiri.  Kami menggunakan dataset kaggle FIFA Football untuk dicluster menjadi 2 dan 3 kelompok. Algoritma fuzzy c-mean diimplementasikan untuk mencluster data sebanyak 2499 baris dengan 46 variabel. Tool yang digunakan untuk mengolah data adalah matlab.
Kata kunci— FIFA Fottbal, Clustering, Fuzzy C-mean, Matlab

## Abstract
From  the  data  set  in  the  internet  world,  we  want  to  do  the  management.  The purpose of managing existing data on the internet especially Kaggle is to find out how the clustering process is and how to apply the c-mean fuzzy algorithm. Fuzzy c-mean is used  to  cluster  and  get  the  centroid  value  of  each  cluster.  The  results  of  the  centroid value of each cluster are used to group new data or the dataset itself. We use the FIFA Football  Kaggle  dataset  to  cluster  into  2  and  3  groups.  Fuzzy  c-mean  algorithm  is implemented to cluster data with 2499 rows with 46 variables. The tool used to process data is matlab.
Keywords— FIFA Fottbal, Clustering, Fuzzy C-mean, Matlab

## 1. PENDAHULUAN
Clustering merupakan  mengelompokkan  data  sesuai  dengan  karakteristik  yang sama. Clustering dapat  digunakan  untuk  mengkluster  data,  ataupun  mengkluster  citra. Salah  satu  contoh  penelitian  terkait  mengklaster  data  citra  adalah  penelitian  Nur Nafi’iyah. Melakukan clustering citra untuk mengubah citra grayscale ke bentuk biner. Di mana proses clustering menggunakan  algoritma SOM. Setiap intupan piksel dilatih untuk  menghasilkan  nilai  bobot,  dan  bias.  Dari  bobot  dan  bias  hasil  latih  digunakan untuk  mengubah  citra  ke  bentuk  biner  (Nafi'iyah,  2015).  Selain  digunakan  untuk mengkluster  data  citra,  algoritma  SOM  juga  digunakan  untuk  mengkluster  keahlian mahasiswa  Teknik  Informatika  Universitas  Islam  Lamongan  (Nafi'iyah, Clustering Keahlian  Mahasiswa  dengan  SOM  (Studi  Khusus:  Teknik  Informatika  Unisla),  2015).
Di  mana  algoritma  SOM  digunakan  untuk  mengelompokkan  keahlian  mahasiswa menjadi  4 jurusan diantaranya keahlian informatika/logika, software develop / engginer , manajemen database ,  dan networking /infrastuktur  dengan  akurasi  82%.  Variabel  yang digunakan  untuk  mengelompokan  4  keahlian  mahasiswa  Teknik  Informatika,  yaitu: kalkulus 1, kalkulus 2, statistik probabilitas, matematika diskrit, metode numerik, logika matematika, algoritma pemrograman 1, algoritma pemrograman 2, pemrograman visual, pemrograman  berorientasi  objek,  pemrograman  internet,  rekayasa  perangkat  lunak, analisa desain berorientasi objek, proyek perangkat lunak, sistem digital, organisasi dan arsitektur komputer, jaringan komputer, struktur data, basis data 1, basis data 2.
Sebagian  besar clustering digunakan  untuk  mengelompokkan  data  yang  berupa number  atau  angka.  Akan  tetapi  tidak  hanya  data  angka, clustering juga  digunakan untuk  mengelompokkan  data text ataupun  citra.  Berikut  beberapa  penelitian  terkait pengelompokkan data berupa angka. Penelitian Adi Suryaputra terkait mengklaster data bandwith internet. Proses clustering menggunakan algoritma Fuzzy C- mean dan Fuzzy C- mean berdasarkan  pemilihan  fitur  yang  berkorelasi.  Untuk  memilih  fitur  yang berkorelasi  menggunakan  metode correlation  based  feature  selection .  Fitur-fitur  yang dipilih  diantaranya: flow  metrics,  packet  inter-arrival  time,  size  of TOP/IP control fields,  total  packets,  payload  size,  effective bandwidth based upon entropy, ranked list of  top-ten, dan  lainnya.  Hasil  akurasi  dalam  mengkluster  data  terdapat  perbedaan,  jika menggunakan  Fuzzy  C- mean saja  akurasinya  83,73%.  Sedangkan  jika  menggunakan pemilihan  korelasi  fitur  hasil clustering akurasinya  88,10%  (Adi  Suryaputra  P, Febriliyan Samopa, Bekti Cahyo Hindayanto, 2014).
Penelitian  lainnya  yang  terkait  pengelompokkan  data  numerik  adalah Pengelompokkan  Pasar.  Di  mana  melakukan  segmentasi  pasar  agar  dapat  mengetahui perilaku  konsumen  dan  bagaimana  daya  minat  membeli  konsumen.  Tujuan  penelitian melakukan  segmentasi  pasar  untuk  dapat  memudahkan  membuat  strategi  pemasaran. Atribut  yang  digunakan  untuk  mensegmentasi  pasar  adalah recency , frequency dan monetary.  Proses clustering menggunakan  algoritma  FCM  dan Fuzzy Substractive Clustering dengan tool matlab  (Titus  Kristanto,  Rachman  Arief,  2013).  Penelitian  lain yang  terkait clustering data  numerik  nilai  siswa  dan  mahasiswa  adalah  (Tb.  Ai Munandar,  Wahyu  Oktri  Widyarto,  Harsiti,  2013),  (Nelson  Butarbutar,  Agus  Perdana Windarto,  Dedi  Hartama,  Solikhun,  2016),  (Cary  Lineker  Simbolon,  Nilamsari Kusumastuti,  Beni  Irawan,  2013).  Ketiga  penelitian  tersebut  terkait  mengelompokkan nilai  baik  siswa  ataupun  mahasiswa.  Penelitian  Ali  Munandar  mengolah  data  nilai mahasiswa untuk  mengelompokkan konsetrasi  jurusan mahasiswa. Di mana terdapat  3 kelompok,  yaitu:  konsentrasi  multimedia,  konsentrasi  web,  dan  konsentrasi pemrograman.  Variabel  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  adalah  pemrograman internet,  algoritma  pemrograman,  pemrograman  terstruktur,  komunikasi  data,  struktur data, matematika diskrit, IP semester 1, IP semester 2, IP semester 3, dan IP semester 4. Penelitian  lainnya  yang  mengelompokkan  nilai  mahasiswa  adalah  Cary  Lineker,  yaitu mengelompokkan lulusan mahasiswa Matematika Universitas Tangjungpura berdasarkan  IPK  dan  massa  studi.  Pengelompokkan  sebanyak  4  kelompok,  dengan kelompok  1  IPK  3.15  massa  studi  5.09  tahun,  kelompok  2  IPK  2.88  massa  studi  7.32 tahun,  kelompok  3  IPK  3.48  massa  studi  4.37  tahun,  dan  kelompok  ke-4  IPK  2.89 massa studi 5.91 tahun. Hasil penelitian Cary menunjukkan kelompok ke-4 merupakan kelompok  yang  paling  banyak  dengan  jumlah  lulusan  33  mahasiswa.  Penelitian  lain terkait pengelompokkan, yaitu Nelson Butarbutar dalam mengkluster nilai siswa untuk melihat  prestasi  akademik. Clustering siswa  berdasarkan  nilai  rata-rata  raport  yang
dikelompokkan  menjadi  3,  yaitu  kelompok  ke-1  nilai  rata-rata  lebih  dari  sama  dengan 7.24,  kelompok  ke-2  nilai  rata-rata  antara  6-7.24,  dan  kelompok  ke-3  nilai  rata-rata kurang  dari  sama  dengan  4.  Dari  ketiga  penelitian  di  atas  (Tb.  Ai  Munandar,  Wahyu Oktri  Widyarto,  Harsiti,  2013),  (Nelson  Butarbutar,  Agus  Perdana  Windarto,  Dedi Hartama,  Solikhun,  2016),  (Cary  Lineker  Simbolon,  Nilamsari  Kusumastuti,  Beni Irawan, 2013) menggunakan algoritma Fuzzy C- means .
Dari  kondisi  penelitian  sebelumnya  yang  melakukan clustering dengan menggunakan  metode fuzzy C- mean .  Maka  kami  ingin  membuat clustering pemain football FIFA data dari Kaggle dengan algoritma Fuzzy C- mean .

## 2. METODE PENELITIAN
Alur penelitian ini seperti Gambar 1.
Gambar 1. Langkah Penelitian
Data  diambil  dari  dataset  Kaggle  FIFA  football.  Data  terdapat  puluhan  ribu variabel.  Akan  tetapi  agar  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  pemain football  FIFA  kami  hanya  menggunakan  variabel  yang  berupa  number/angka  seperti Tabel  1.  Variabel  yang  digunakan  untuk  pengelompokkan  hanya  46  variabel,  diambil data yang number. Data yang digunakan hanya 2499 baris dari total dataset 18205 baris.
Tabel 1. Variabel yang Digunakan Mengelompokkan
Nomor Nama Variabel 1 Age 2 Overall 3 Potential
Nomor Nama Variabel 4 Value 5 Wage 6 Special 7 International Reputation 8 Wea Foot 9 Sill oves 10 Jersey Nuber 11 Weight 12 Crossing 13 Finishing 14 HeadingAccuracy 15 ShortPassing 16 Volleys 17 Dribbling 18 Curve 19 FAccuracy 20 LongPassing 21 BallControl 22 Acceleration 23 SprintSpeed 24 Agility 25 Reactions 26 Balance 27 ShotPower 28 Juping 29 Staina 30 Strength 31 LongShots 32 Aggression 33 Interceptions 34 Positioning 35 Vision 36 Penalties 37 Coposure 38 aring 39 StandingTacle 40 SlidingTacle 41 GDiving 42 GHandling 43 Gicing 44 GPositioning
Nomor Nama Variabel 45 GReflexes 46 Release Clause

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kami  melakukan  ujicoba  untuk  mengelompokkan  data,  ujicoba  yang  pertama menggunakan 3 kelompok, hasil pengelompokkan seperti Gambar 2. Dalam melakukan clustering terjadi 43 iterasi, hasil nilai centroid dari ke-3 cluster dalam Tabel 2.
Gambar 2. Hasil Pengelompokkan dengan 3 Cluster
Tabel 2 . Nilai Centroid dari 3 Cluster 1  29.22338 26.9811  27.26395 2  77.53085  75.94702  77.84672 3  79.16544  78.32336  79.73092 4  19.59631  11.59967  14.34663 5  30.32982  30.60675  44.60566 6  1227.774  1795.971  2008.951 7  1.607041  1.423752  1.754507 8  2.643474  3.101886  3.315345 9  1.053505 2.73613  3.282717 10  13.95017  15.43923  15.26503 11 185.79  171.5422  163.9441 12 16.1266  57.23928  71.10886
13  13.87633  54.36986  63.87622 14 17.7548  67.83238  62.93703 15  32.80527  70.12443  76.78495 16  14.66123  51.31113  62.73651 17  16.84487 65.8087  75.63402 18  16.69641  55.30667  70.30246 19  15.69514  48.75494  63.87078 20  31.74054  62.33278  71.65342 21  24.14213  70.58047  77.50877 22  46.16654  67.41213  73.74782 23  46.56541  68.83792  72.97019 24  48.66805  66.06196  74.64847 25  72.92337  72.37305  75.79947 26  44.66877  63.58191  72.77258 27  25.62106  66.16312  74.87853 28 66.6016 69.6374  69.79471 29  36.14463  70.34594  77.69284 30  67.93701 72.9303  68.89548 31  15.13628  56.01538  69.74768 32  32.46932 67.5856  70.75619 33  22.57363  56.08019  63.85807 34  13.86278  58.80638  70.65099 35  47.09278  60.04875  72.45128 36  22.70397  55.98013  63.81204 37  57.35623  70.82917  74.83544 38  19.46013  56.51421  62.51521 39  17.13813 56.5284  63.71419 40  16.87088  53.41207  60.33252 41  75.01121  10.79921  10.66317 42 72.0218  10.83592  10.73952 43  68.32055  10.75289  10.75599 44  73.45326 10.789  10.72763 45  76.01938  10.81893  10.61373 46  22.51183  17.46339  24.77499

## Gambar 3. Hasil Clustering 2 Cluster
Ujicoba  yang  kedua  menggunakan  2  kelompok,  hasil  pengelompokkan  seperti Gambar 3. Dalam melakukan clustering terjadi 33 iterasi, hasil nilai centroid dari ke-2 cluster dalam Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Centroid Hasil 2 Cluster
Cluster 1 Cluster 2 1  27.15065  28.98279 2  77.18029 77.276 3  79.24048  79.00501 4  13.26384  26.45208 5  40.10303  31.67624 6  1935.871  1305.175 7  1.641018  1.593409 8  3.254964  2.682281 9  3.128763  1.261026 10  15.56202 13.6995 11  165.9521  185.2252 12  66.79992  20.65524 13  61.52523  17.91943 14  64.27171  28.55112 15  74.55304  39.03733 16  59.49521  18.34969 17  72.90824 23.2227 18  65.76498  20.75679 19 59.0513  19.30962
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 4, Nomor 2, Desember 2019 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
Cluster 1 Cluster 2 20  68.29436 36.9498 21  75.47289  31.41837 22  72.21341 47.9894 23  72.10888  48.86454 24  72.43539  49.19596 25  74.61986  72.69364 26  70.17036 45.8475 27  72.20178  31.38628 28  69.61635  67.20539 29  75.05112  41.67885 30  69.72244  70.52476 31  65.59986  19.31421 32  68.85929  40.60445 33  59.49776  31.59733 34  67.46687  18.52909 35  68.67186  46.97305 36 61.5678  26.82992 37  73.50109 59.6862 38  58.93592  29.07685 39  59.44294  27.41744 40  56.08409  26.65801 41  10.66721  63.00146 42  10.73577  60.49527 43  10.74126  57.56953 44  10.68731  61.75507 45  10.63684  63.79652 46  22.33122 25.3111
Hasil pengelompokkan dengan menggunakan 2 cluster ataupun 3 cluster dalam Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengelompokkan Data 2- Cluster 3- Cluster 1 Cluster 1 Cluster 2 2 Cluster 1 Cluster 2 3 Cluster 1 Cluster 2 4 Cluster 1 Cluster 2 5 Cluster 1 Cluster 2 6 Cluster 1 Cluster 2 7 Cluster 1 Cluster 2 8 Cluster 1 Cluster 2 9 Cluster 1 Cluster 2
Data 2- Cluster 3- Cluster 10 Cluster 1 Cluster 2 11 Cluster 1 Cluster 2 12 Cluster 1 Cluster 2 13 Cluster 1 Cluster 2 14 Cluster 1 Cluster 2 15 Cluster 1 Cluster 2 16 Cluster 1 Cluster 2 17 Cluster 1 Cluster 2 18 Cluster 1 Cluster 2 19 Cluster 1 Cluster 2 20 Cluster 1 Cluster 2 21 Cluster 1 Cluster 2 22 Cluster 1 Cluster 2 23 Cluster 1 Cluster 2 24 Cluster 1 Cluster 2 25 Cluster 1 Cluster 2 26 Cluster 1 Cluster 2 27 Cluster 1 Cluster 2 28 Cluster 1 Cluster 2 29 Cluster 1 Cluster 2 30 Cluster 1 Cluster 2 31 Cluster 1 Cluster 2 32 Cluster 1 Cluster 2 33 Cluster 1 Cluster 2 34 Cluster 1 Cluster 2 35 Cluster 1 Cluster 2 36 Cluster 1 Cluster 2 37 Cluster 1 Cluster 2 38 Cluster 1 Cluster 2 39 Cluster 1 Cluster 2 40 Cluster 2 Cluster 1 41 Cluster 1 Cluster 2 42 Cluster 1 Cluster 2 43 Cluster 1 Cluster 2 44 Cluster 1 Cluster 2 45 Cluster 1 Cluster 2 46 Cluster 1 Cluster 2 47 Cluster 1 Cluster 2 48 Cluster 1 Cluster 2 49 Cluster 1 Cluster 2 50 Cluster 1 Cluster 2

## 4. KESIMPULAN
Dari  kegiatan  di  atas  mulai  dari  memilih  variabel  dan  mengelompokkan  data. Maka kesimpulan yang dapat disampaikan adalah proses clustering baik menggunakan 2 kelompok ataupun 3 kelompok cukup baik. Dilihat dari hasil cluster memang terdapat perbedaan,  karena  setiap  kita  melakukan  uji  coba  untuk  mencari  nilai  centroid  akan dihasilkan  nilai  rendom.  Kegiatan clustering ini  menggunakan tool matlab  dan  fungsi fuzzy c- mean matlab.

## 5. SARAN
Dapat  mengimplementasikan fuzzy c- mean untuk  meng cluster data  yang  lain dari Kaggle dan kesemua dataset harus diolah serta digunakan secara tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
Adi  Suryaputra  P,  Febriliyan  Samopa,  Bekti  Cahyo  Hindayanto.  (2014). Klasterisasi dan  Analisis  Trafik  Internet  Menggunakan  Fuzzy  C  Mean  Dengan  Ekstraksi Fitur Data . Jurnal Informatika , 33-39.
Cary  Lineker  Simbolon,  Nilamsari  Kusumastuti,  Beni  Irawan.  (2013). Clustering Lulusan  Mahasiswa  Matematika  FMIPA  Untan  Pontianak  Menggunakan Algoritma  Fuzzy  C-means.  Buletin  Ilmiah  Mat.  Stat.  Dan  Terapannya (Bimaster) , 21-26. Nafi'iyah,  N.  (2015). Algoritma  Kohonen  dalam  Mengubah  Citra  Graylevel  Menjadi Citra Biner. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) , 49-55. Nafi'iyah,  N.  (2015).  Clustering  Keahlian  Mahasiswa  dengan  SOM  (Studi  Khusus: Teknik Informatika Unisla). SNATIKA (pp. 105-110). Malang: STIKI Indonesia Malang.
Nelson  Butarbutar,  Agus  Perdana  Windarto,  Dedi  Hartama,  Solikhun.  (2016). Komparasi  Kinerja  Algoritma  Fuzzy  C-Means  dan  K-Means  Dalam Pengelompokan  Data  Siswa  Berdasarkan  Prestasi  Nilai  Akademik  Siswa . JURASIK (Jurnal Riset Sistem Informasi & Teknik Informatika) , 46-55. Tb.  Ai  Munandar,  Wahyu  Oktri  Widyarto,  Harsiti.  (2013). Clustering  Data  Nilai Mahasiswa  untuk  Pengelompokan  Konsentrasi  Jurusan  Menggunakan  Fuzzy Cluster  Means.  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI) ,  (pp. 30-33). Yogyakarta.
Titus  Kristanto,  Rachman  Arief.  (2013). Analisa  Data  Mining  Metode  Fuzzy  untuk Customer Relationship Management pada Perusahaan Tour & Travel. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia (pp. 528-534). Surabaya: SESINDO.