PENERAPAN DATA MINING DALAM MEMPREDIKSI PEMENANG KLUB SEPAK BOLA PADA AJANG LIGA CHAMPION DENGAN ALGORITMA C.45
Yonata Laia*, Charles Tandian, Andi Saputra
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia E-mail : *yonata@unprimdn.ac.id
ABSTRAK - Liga Champion adalah sebuah kompetisi sepak bola antar klub tahunan yang diikuti oleh klub divisi  tertinggi  Eropa.  Kompetisi  ini  merupakan  salah  satu  turnamen  paling  bergengsi  di  dunia  dan  paling diminati oleh seluruh penggemar sepak bola dunia. Dengan diikuti oleh klub divisi tertinggi di Eropa, kompetisi ini sangat susah untuk ditebak klub mana yang akan unjuk gigi di akhir pertandingan kompetisi tersebut. Hanya bermodalkan bakat, fisik, dan skill belum tentu bisa memenangkan kompetisi bergengsi tersebut. Penelitian akan membahas  bagaimana  merancang  suatu data  mining untuk  memprediksi  klub  sepak  bola  manakah  yang  akan memenangkan kompetisi Liga Champion ini. Teknik data mining yang digunakan adalah algoritma C.45 yang mana  metode  ini  membuat  sebuah  pohon  keputusan  yang  sangat  terkenal  dalam  mengklasifikasi  dan memprediksi.  Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat  diketahui  bahwa  dengan  menggunakan data  mining teknik algoritma  C.45  dapat  membantu  penggemar  sepak  bola  dalam  memprediksi  klub  manakah  yang  akan  menjadi pemenang kompetisi Liga Champion.
Kata kunci: prediksi, data mining , sepak bola, algoritma C.45

## 1. PENDAHULUAN
Sepakbola adalah olahraga berskala internasional,  permainan  tersebut  membangkitkan luapan  keinginan  dan  emosi  yang  tidak  sama dengan  olahraga  lainnya.  Sepakbola  merupakan sesuatu yang umum di antara orang - orang dengan latar belakang dan  keturunan  yang berbeda  - beda, sebuah  jembatan  yang  menghubungkan  jejang ekonomi, politik,  kebudayaan, dan agama. Dikenal sebagai  bola  kaki  hampir  di  seluruh  dunia,  sepak bola  merupakan  olahraga  nasional  hampir  di seluruh negara di Asia, Afrika, Eropa, dan Amerika Selatan.  Olahraga  ini  merupakan  satu  -  satunya jenis  permainan  bola  kaki  yang  dimainkan  di olimpiade.
Dalam  perkembangannya,  sepak  bola  tidak dianggap  sebagai  sebuah  cabang  olahraga  saja, tetapi  sepak  bola  telah  menjadi  salah  satu  dimensi kuat  dalam  kehidupan  manusia  yang  menggemari sepak bola. Pada era sepak bola modern, sepak bola sudah  dianggap  sebagai  sebuah  hiburan  bahkan sepak bola modern sudah dijadikan sebagai sebuah industri  atau  sebuah  bisnis  yang  dianggap  dapat mendatangkan keuntungan yang besar bagi pemilik klubnya.
Prediksi  bola,  sering  sekali  menjadi  bahan perbincangan  hangat  dari  masyarakat  pecinta  bola. Setiap  pecinta  bola  pasti  ingin  sekali  menyaksikan partai  -  partai  bola  yang  enak  ditonton  dan  seru. Apabila  ketika  tim  kesayangan  kita  yang  akan bermain,  pastinya  hanya  ada  satu  hasil  yang diinginkan, yaitu menang [1][2][3] . Liga Champions UEFA adalah sebuah kompetisi  sepak  bola  antarklub  tahunan  yang diselenggarakan oleh Uni Sepak Bola Eropa/ Union of  European  Football  Associations (UEFA)  dan diikuti  oleh  klub  divisi  tertinggi  Eropa.  Kompetisi
ini  merupakan  salah  satu  turnamen  paling bergengsi  di  dunia  dan  kompetisi  antarklub  paling bergengsi  di  sepak  bola  Eropa,  yang  hanya  diikuti oleh juara liga nasional (dan juga juara kedua untuk beberapa  negara)  dari  setiap  asosiasi  nasional anggota  UEFA.  Final  Liga  Champions  UEFA adalah  acara  yang  paling  banyak  ditonton  di seluruh  dunia  setiap  tahunnya.  Final  musim  2012– 13 merupakan yang paling banyak ditonton, dengan jumlah  mencapai  360  juta  penonton  televisi.  Sejak tahun  2015,  Final  Liga  Champions  UEFA  digelar pada  hari  Sabtu  minggu  pertama  bulan  Juni  pada tahun  ganjil  dan  Sabtu  minggu  terakhir  bulan  Mei pada tahun genap [4] .
Hasil  pertandingan  sepakbola  merupakan  suatu hal  yang  tidak  bisa  diperkirakan  dengan  pasti, tetapi dari data - data pertandingan dapat diketahui adanya  suatu  pola  yang    dapat  digunakan  untuk memperkirakan  hasil  dari  suatu  pertandingan. Kebutuhan akan peta kekuatan calon lawan dari tim yang akan bertanding, dengan tujuan untuk  meraih kemenangan  sangat  beralasan.  Dengan  mengetahui peta  kekuatan  lawan,  sebuah  tim  khususnya seorang pelatih dapat mempersiapkan dan mengantisipasi  kekuatan  tim  calon  lawannya  serta dapat  memikfukan  sebuah  strategi  dan  instruksi  - instruksi  khusus  kepada  para  pemainnya.  Melalui sistem  ini  pengguna  dapat  melihat  prediksi  hasil pertandingan  sepak  bola  dan  kekuatan  dari  masing - masing tim yang akan bertanding.
Karena  banyaknya  komentar  -  komentar  yang dilontarkan, banyak yang mengatakan prediksi bola pasti.  Tidak  ada  satu  orangpun  yang  dapat memprediksi  bola  pasti  menang,  pasti  kalah  atau pun  pasti  seri  atau  mengetahui  apa  yang  terjadi sebelum pluit berbunyi tanda berakhirnya pertandingan.
Memang  banyak  faktor  yang  mempengaruhi dalam  menentukan  prediksi  sepakbola,  penelitian ini  bertujuan  untuk  menyelesaikan  masalah  diatas, yaitu mencoba menggunakan algoritma C.45 untuk menggali informasi dari data pertandingan sebelumnya untuk melakukan prediksi pertandingan sepakbola.
Oleh  karena  itu,  maka  dalam  penelitian  ini penulis  membuat data  mining dengan  metode algoritma C.45 dengan harapan seluruh penggemar sepak bola dapat memprediksi klub pemenang Liga Champion dengan cara yang efektif dan efisien [5][6][7] .

## 2. ISI PENELITIAN
2.1 Metodologi Data Mining merupakan proses penggalian dan pertambangan pengetahuan dari sejumlah data yang besar, database ,  atau repository  database lainnya.
Tujuan  utama  dari  penambangan  data  ini  untuk menemukan  pengetahuan  baru  yang  tersembunyi dari database tersebut.
Pekerjaan  yang  berkaitan  dengan  data  mining dapat  dibagi  menhadi  empat  kelompok,  yaitu model  prediksi  ( prediction  modelling ),  analisis kelompok  ( cluster  analysis ),  analisis  asosiasi ( association  analysis ),  dan  deteksi  anomali
( anomaly detection ).
1. Model Prediksi Model  prediksi  berkaitan  dengan  pembuatan sebuah model yang dapat melakukan pemetaan dari setiap  himpunan  variabel  ke  setiap  targetnya, kemudian  menggunakan  model  tersebut  untuk memberikan  nilai  target  pada  himpunan  baru  yang didapat.  Ada  dua  jenis  model  prediksi,  yaitu klasifikasi dan regresi. Klasigikasi digunakan untuk variabel  target  diskret,  sedangkan  regresi  untuk variabel target kontinu. 2. Analisis Kelompok Analisis kelompok melakukan pengelompokkan data  -  data  kedalam  sejumlah  kelompok  ( cluster ) berdasarkan  kesamaan  karakteristik  masing  - masing  data  pada  kelompok  -  kelompok  yang  ada. Data  -  data  yang  masuk  dalam  batas  kesamaan dengan  kelompoknya  akan  bergabung  dalam kelompok  tersebut,  dan  akan  terpisah  dalam kelompok  yang  berbeda  jika  keluar  dari  batas kesamaan dengan kelompok tersebut.
3. Analisis Asosiasi Analisis  asosiasi  digunakan  untuk  menemukan pola  yang  menggambarkan  kekuatan  hubungan fitur  dalam  data.  Pola  yang  ditemukan  biasanya merepresentasikan  bentuk  aturan  implikasi  atau subset  fitur.  Tujuannya  adalah  untuk  menemukan pola yang menarik dengan cara yang efisien.
4. Deteksi Anomali Deteksi  anomali  berkaitan  dengan  pengamatan sebuah  data  dari  sejumlah  data  yang  secara signifikan  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda dari  sisa  data  yang  lain.  Data  -  data  yang
karakteristiknya  menyimpang  (berbeda)  dari  data lain  disebut outliner .  Algoritma  deteksi  anomali yang  baik  harus  mempunyai  laju  deteksi  yang tinggi dan laju error yang rendah. Deteksi anomali dapat  diterapkan  pada  sistem  jaringan  untuk mengetahui  pola  data  yang  memasuki  jaringan sehingga  penyusupan  bisa  ditemukan  jika  pola kerja  data  yang  datang  berbeda.  Perilaku  kondisi cuaca  yang  mengalami  anomali  juga  dapat dideteksi dengan algoritma ini [8][9] .
Karena Data  Mining adalah  suatu  rangkaian proses  yang  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  tahap. Tahap  -  tahap  tersebut  bersifat  interaktif  di  mana pemakai  terlibat  langsung  atau  dengan  perantaraan knowledge  base .  Tahap  -  tahap  ini  diilustrasikan pada gambar berikut :
Gambar 1. Tahapan Data Mining
Di  dalam  kehidupan  manusia  sehari  -  hari, manusia  selalu  dihadapkan  oleh  berbagai  macam masalah  dari  berbagai  macam  bidang.  Masalah  - masalah  yang  dihadapi  oleh  manusia  memiliki tingkat  kesulitan  dan  kompleksitas  yang  sangat bervariasi,  mulai  dari  masalah  yang  teramat sederhana  dengan  sedikit  faktor  -  faktor  yang terkait,  sampai  dengan  masalah  yang  sangat  rumit dengan  banyak  sekali  faktor  –  faktor  yang  terkait dan perlu untuk diperhitungkan. Untuk menghadapi masalah - masalah ini, manusia mulai mengembangkan  sebuah  sistem  yang  dapat membantu  manusia  agar  dapat  dengan  mudah mampu  untuk  menyelesaikan  masalah  –  masalah tersebut.  Adapun  pohon  keputusan  ini  adalah
Knowledge Patterns Data Mining Data Warehouse Databases Flat Files
sebuah  jawaban  akan  sebuah  sistem  yang  manusia kembangkan  untuk  membantu  mencari  dan membuat  keputusan  untuk  masalah  –  masalah tersebut  dan  dengan  memperhitungkan  berbagai macam  faktor  yang  ada  di  dalam  lingkup  masalah tersebut.  Dengan  pohon  keputusan,  manusia  dapat dengan  mudah  mengidentifikasi  dan  melihat hubungan antara faktor - faktor yang mempengaruhi  suatu  masalah  dan  dapat  mencari penyelesaian  terbaik  dengan  memperhitungkan faktor  -  faktor  tersebut.  Pohon  keputusan  ini  juga dapat  menganalisa  nilai  resiko  dan  nilai  suatu informasi  yang  terdapat  dalam  suatu  alternatif pemecahan  masalah.  Peranan  pohon  keputusan sebagai  alat  bantu  dalam  mengambil  keputusan ( decision  support  tool )  telah  dikembangkan  oleh manusia  sejak  perkembangan  teori  pohon  yang  54 dilandaskan  pada  teori  graf.    Kegunaan  pohon keputusan  yang  sangat  banyak  ini  membuatnya telah  dimanfaatkan  oleh  manusia  dalam  berbagai macam sistem pengambilan keputusan.
Pohon  dalam  analisis  pemecahan  masalah pengambilan keputusan adalah pemetaan mengenai alternatif  –  alternatif  pemecahan  masalah  yang dapat diambil dari masalah tersebut. Pohon tersebut juga  memperlihatkan  faktor  -  faktor  kemungkinan probablitas  yang  akan  mempengaruhi  alternatif  - alternatif  keputusan  tersebut,  disertai  dengan estimasi  hasil  akhir  yang  akan  didapat  bila  kita mengambil alternatif keputusan tersebut [10] . Arsitektur  pohon  keputusan  dibuat  sedemikian rupa  agar  menyerupai  pohon  asli,  dimana  terdapat beberapa bagian yaitu: 1. Root Node : Node ini terletak pada bagian paling atas dari pohon keputusan.
2. Internal Node : Node
ini merupakan percabangan  dimana  membutuhkan  satu  input dan mengeluarkan maksimal dua output . 3. Leaf  Node : Node ini  merupakan node yang terletak  pada  ujung  pohon. Node ini  hanya memiliki satu input dan tidak memiliki output.
Kelebihan dari metode pohon keputusan adalah: 1. Daerah pengambilan
keputusan yang sebelumnya  kompleks  dan  sangat  global,  dapat diubah menjadi lebih simpel dan spesifik.
2. Eliminasi  perhitungan  -  perhitungan  yang  tidak diperlukan, karena ketika menggunakan metode pohon  keputusan  maka  sampel  diuji  hanya berdasarkan kriteria atau kelas tertentu.
3. Fleksibel untuk memilih fitur dari internal  node yang  berbeda,  fitur  yang  terpilih  akan membedakan suatu kriteria dibandingkan kriteria  yang  lain  dalam  node  yang  sama. Kefleksibelan  metode  pohon  keputusan  ini meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan jika
dibandingkan
ketika menggunakan  metode  penghitungan  satu  tahap yang lebih konvensional.
4. Dalam analisis multivariat, dengan kriteria  dan kelas  yang  jumlahnya  sangat  banyak,  seorang penguji  biasanya  perlu  untuk  mengestimasikan baik  itu  distribusi  dimensi  tinggi  ataupun parameter tertentu dari distribusi kelas tersebut. Metode  pohon  keputusan  dapat  menghindari munculnya permasalahan ini dengan menggunakan  kriteria  yang  jumlahnya  lebih sedikit  pada  setiap  node  internal  tanpa  banyak mengurangi kualitas keputusan yang dihasilkan.
Kekurangan dari metode pohon keputusan:
1. Terjadi overlap terutama  ketika  kelas  –  kelas dan  kriteria  yang  digunakan  jumlahnya  sangat banyak.  Hal  tersebut  juga  dapat  menyebabkan meningkatnya  waktu  pengambilan  keputusan dan jumlah memori yang diperlukan.
2. Pengakumulasian  jumlah error dari  setiap tingkat  dalam  sebuah  pohon  keputusan  yang besar.
3. Kesulitan  dalam  mendesain  pohon  keputusan yang optimal.
4. Hasil  kualitas  keputusan  yang  didapatkan  dari metode  pohon  keputusan  sangat  tergantung pada bagaimana pohon tersebut didesain.
Pohon  keputusan  adalah  model  prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki.  Contoh  dari  pohon  keputusan  dapat dilihat di Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Model Pohon Keputusan
Disini  setiap  percabangan  menyatakan  kondisi yang  harus  dipenuh  dan  tiap  ujung  pohon menyatakan  kelas  data.  Contoh  di  Gambar  2. adalah  identifikasi  pembeli  komputer,  dari  pohon keputusan  tersebut  diketahui  bahwa  salah  satu kelompok yang potensial membeli komputer adalah orang  yang  berusia  di  bawah  30  tahun  dan  juga pelajar.  Setelah  sebuah  pohon  keputusan  dibangun maka  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan record yang belum ada kelasnya. Dimulai dari node root , menggunakan tes terhadap atribut dari record yang  belum  ada  kelasnya  tersebut  lalu  mengikuti cabang  yang  sesuai  dengan  hasil  dari  tes  tersebut, yang  akan  membawa  kepada internal  node ( node
Age ? Yes Student Credit Rating
No Yes
Yes No
yang  memiliki  satu  cabang  masuk  dan  dua  atau lebih  cabang  yang  keluar),  dengan  cara  harus melakukan tes lagi terhadap atribut atau node daun. Record yang  kelasnya  tidak  diketahui  kemudian diberikan kelas yang sesuai dengan kelas yang ada pada node daun.  Pada  pohon  keputusan  setiap simpul  daun  menandai  label  kelas.  Proses  dalam pohon  keputusan  yaitu  mengubah  bentuk  data (tabel)  menjadi  model  pohon  (tree)  kemudian mengubah  model  pohon  tersebut  menjadi  aturan ( rule ).
Knowledge  Discovery  In  Databases (  KDD  ) adalah  proses  non  trivial  untuk  mencari  dan mengidentifikasi  pola  ( pattern )  dalam  data. Knowledge Discovery In Database (KDD) merupakan  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan,  pola,  atau  hubungan  dalam  data berukuran  besar  serta  hubungan  dengan  teknik integrasi  dan  penemuan  ilmiah,  interprestasi,  dan visualisasi dari pola - pola sejumlah kumpulan data.
Secara  umum  tahapan  –  tahapan  proses Knowledge Discovery in Databases terdiri dari:

## 1. Data Cleaning
Proses  menghilangkan noise dari  data  yang tidak konsisten.
2. Data Integration
Penggabungan  data  dari  berbagai database ke dalam satu database baru.
3. Data Selection
Proses  pemilihan  data  yang  relevan  yang didapat dari database .
4. Data Transformation
Data diubah ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam Data Mining . 5. Data Mining Suatu metode yang diterapkan untuk menemukan pengetahuan berharga yang tersembunyi dari data.
6. Pattern Evaluation Mengidentifikasi  pola  -  pola  menarik  untuk dipresentasikan ke dalam knowlwdge based . 7. Knowledge Presentation Visualisasi dan penyajian pengetahuan mengenai teknik yang digunakan untuk memperoleh  pengetahuan  yang  diperoleh  oleh user .
Algoritma  C.45  yaitu  sebuah  algoritma  yang digunakann  untuk  membangun decision  tree (pengambilan  keputusan).  Algoritma  C.45  adalah salah satu algoritma induksi pohon keputusan, yaitu ID3 ( Iterative Dichotomiser 3). ID3 dikembangkan oleh  J.  Ross  Quinlan.  Dalam  prosedur  algoritma ID3,  input  berupa  sampel training ,  label  training, dan atribut. Algoritma C.45 merupakan pengembangan dari ID3.
Pohon  dibangun  dengan  cara  membagi  data secara  rekursif  hingga  tiap  bagian  terdiri  dari  data
yang  berasal  dari  kelas  yang  sama.  Bentuk pemecahan  ( split )  yang  digunakan  untuk  membagi data  tergantung  dari  jenis  atribut  yang  digunakan dalam split .  Algoritma  C4.5  dapat  menangani  data numerik  (kontinyu)  dan  diskret. Split untuk  atribut numerik  yaitu  mengurutkan  contoh  berdasarkan atribut kontiyu A, kemudian  membentuk minimum permulaan ( threshold ) M dari contoh - contoh yang ada  dari  kelas  mayoritas  pada  setiap  partisi  yang bersebelahan,  lalu  menggabungkan  partisipartisi yang bersebelahan tersebut dengan kelas mayoritas yang  sama. Split untuk  atribut  diskret  A mempunyai  bentuk value (A)  X  dimana  X ⊂ domain(A).  Jika  suatu  set  data  mempunyai beberapa  pengamatan  dengan missing  value yaitu record dengan  beberapa  nilai  variabel  tidak  ada, Jika  jumlah  pengamatan  terbatas  maka  atribut dengan missing  value dapat  diganti  dengan  nilai rata  -  rata  dari  variabel  yang  bersangkutan.  Dalam melakukan  pemisahan  obyek  ( split )  dilakukan  tes terhadap atribut denga mengukur tingkat ketidakmurnian pada sebuah simpul ( node ) [11][12] . Secara  singkat  logika  algoritma  C4.5  yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Pilih atribut sebagai akar
2. Buat cabang untuk masing-masing nilai
3. Bagi kasus dalam cabang
4. Ulangi  proses  untuk  masing  -  masing  cabang sampai  semua  kasus  pada  cabang  memiliki kelas yang sama.
Ada  beberapa  tahap  dalam  membuat  sebuah pohon keputusan dengan algoritma C.45, yaitu : 1. Menyiapkan data traning . Data traning biasanya  diambil  dari  data  histori  yang  pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokan ke dalam kelas – kelas tertentu .
2. Menentukan  akar  dari  pohon.  Akar  akan diambil  dari  atribut  yang  terpilih,  dengan  cara menghitung  nilai gain dari  masing  –  masing atribut, nilai gain yang paling tinggi  yang akan menjadi  akar  pertama.  Sebelum  menghitung nilai  gain  dari  atribut,  hitung  dahulu  nilai entropy .  Untuk  menghitung  nilai entropy digunakan rumus
Entropy (S) – ∑ pi . log2 pi (1)
Keterangan :
S = himpunan kasus n = jumlah partisi S
Pi = proporsi  Si terhadap S
3. Menghitung nilai gain menggunakan rumus:
Gain (A) = Entropy (S) – ∑ |  | | | x Entropy (Si) (2)
Keterangan :
S = himpunan kasus
A = atribut
n = jumlah partisi atribut A |Si|  = jumlah kasus pada partisi ke i |S| = jumlah kasus dalam S
4. Ulangi  langkah  ke-2  hingga  semua record terpartisi.
5. Proses  partisi  pohon  keputusan  akan  berhenti saat :
a) Semua record dalam  simpul  N mendapat kelas yang sama.
b) Tidak  ada  atribut  di  dalam record yang dipartisi lagi.
c) Tidak  ada record di  dalam  cabang yang kosong.
2.2 Hasil Penelitian  ini  akan  mengidentifikasi  faktor  – faktor  yang  umumnya  menjadi  syarat  kemenangan suatu  klub  pada  ajang  suatu  kompetisi.  Yang menjadi input dalam  penelitian  ini  adalah  nama klub  yang  mengikuti kompetisi tersebut sedangkan outputnya  berupa  nama  klub  yang  merupakan kadidat terkuat yang akan memenangkan kompetisi Liga  Champion  tersebut. Output atau  target variabel memiliki dua kategori yaitu Ya dan Tidak, maka  digunakan  teknik  klasifikasi  yang  termasuk dalam  penglompokkan data  mining ,  karena  dalam klasifikasi terdapat target variabel kategori.
Semua data sepak bola akan dicari hubungannya dengan data tim bola, hanya beberapa atribut  yang  kira  -  kira  berguna  dan  datanya  tidak terlalu acak. Karena data yang acak akan membuat proses mining memakan  waktu  yang  lama  dan tingkat  hubungannya  pun  rendah.  Data  sepak  bola yang  akan  dicari  hubungannya  meliputi  proses Kualitas Pemain, Umur, Kualitas Pelatih, Finansial, dan  Prestasi  Klub.  Adapun  variabel  yang  akan diproses mining meliputi : 1. Kualitas Pemain Hal  -  hal  yang  harus  dinilai  untuk  menjadi pemain  yang berkualitas adalah sebagai berikut :
 Kemampuan  menggiring  dan  mengontrol bola
 Baik Dalam Bekerja Sama
 Moral dan Kedisiplinan
 Mengikuti Sesi Latihan yang Rutin
 Mental dan Stamina yang Baik
 Komunikasi  yang  Baik  Antar  Pemain Dengan Manajemen Klub
2. Umur Hal  -  hal  yang  harus  dinilai  dalam  kategori umur adalah sebagai berikut :
 Pengalaman Bermain Sepak Bola
 Usia Menginjak Kepala 3
 Umur yang produktif
 Usia di Bawah 20 Tahun
 Rata  –  Rata  Usia  Keseluruhan  Pemain Dalam Tim
3. Kualitas Pelatih
Hal  -  hal  yang  harus  dinilai  untuk  menjadi pelatih yang berkualitas adalah sebagai berikut :
 Pandai Dalam Membelanjakan Pemain
 Konsisten Dalam Permainan
 Strategi yang anti monoton
 Usia yang masih produktif
 Kedisiplinan Dalam Melatih
 Bertanggung  Jawab  Apabila  Tim  Sering Mengalami Kekalahan
 Ketegasan
 Hubungan  yang  Baik  Dengan  Manajemen Klub
4. Finansial Hal  -  hal  yang  harus  dinilai  dalam  kategori finansial adalah sebagai berikut :
 Kekayaan Klub
 Gaji Pemain yang Melimpah
 Staff dan Petinggi yang Bagus
 Mempunyai Banyak Pemain Dengan Transfer Value yang Tinggi
 Tempat Latihan yang Nyaman
 Stadium  Kandang yang Berkelas Tinggi
 Fasilitas Pemain yang Memukau
5. Banyaknya Prestasi Hal  -  hal  yang  harus  dinilai  dalam  kategori Prestasi Klub adalah sebagai berikut :
 Trophy yang Melimpah
 Banyak Melahirkan pemain Legend
 Prestasi Bagus yang Turun Temurun
 Selalu  Berada  di  Urutan  Teratas  di  Setiap Liga
 Konsisten Mengikuti Ajang  Kompetisi Liga Champion Setiap Tahunnya
 Banyak Penggemar
Data  awal numeric maupun nonnumeric akan dibagi  perkelas  untuk  memudahkan  analisa berikutnya.  Setelah  semua  data  yang  akan dimasukkan  dibagi  perkelas,  maka  dilakukan proses klasifikasi dengan membuat pohon keputusan sebagai output . Proses pengambilan keputusan untuk mengidentifikasi faktor - faktor Kemenangan Suatu Klub adalah sebagai berikut :
1. Kualitas Pemain
2. Umur
3. Kualitas Pelatih
4. Finansial
5. Banyaknya Prestasi Variabel  yang  akan  menjadi  keputusan  adalah IYA dan TIDAK.
Pada  Tabel  1.  di  bawah  ini  implementasi perhitungan kasus Algoritma C.45 untuk menentukan kemenangan klub Sepak bola berdasarkan  4  klasifikasi,  yaitu  kualitas  Pelatih, umur,  kualitas    pemain,  dan  finansial.  Klasifikasi ini  dijadikan  atribut  awal  dalam  implementasi algoritma  C.45  dan  atribut  tujuannya  adalah
peluang  dengan  klasifikasi  dari  atribut  peluang adalah Iya dan Tidak.
Tabel 1. Data Untuk Klasifikasi Sepak Bola No Nama Klub Kualitas Pemain Umur 1 Man Utd Bagus Rata - Rata 2 FC Basel Menengah Muda 3 PSG Bagus Rata – Rata 4 Bayen Bagus Rata – Rata 5 Roma Menengah Muda 6 Chelsea Bagus Rata – Rata 7 Barcelona Bagus Rata – Rata 8 Juventus Bagus Rata – Rata 9 Liverpool Bagus Muda 10 Man. City Bagus Muda 11 Napoli Bagus Tua 12 Besiktas Menengah Tua 13 FC Porto Menengah Muda 14 Tottenham Bagus Rata – Rata 15 Real Madrid Bagus Tua 16 Sevilla Menengah Muda Tabel 2. Pembentukan Pohon Keputusan Kualitas Pelatih Finansial Peluang Tinggi Baru Melatih Tinggi Iya Baru Melatih Rendah Tidak Baru Melatih Tinggi Iya Berprestasi Tinggi Iya Baru Melatih Rendah Tidak Baru Melatih Tinggi Iya Baru Melatih Tinggi Iya Berprestasi Tinggi Iya Berprestasi Tinggi Iya Berprestasi Tinggi Iya Baru Melatih Rendah Tidak Baru Melatih Rendah Tidak Baru Melatih Rendah Tidak Berprestasi Tinggi Iya Baru Melatih Tinggi Tidak Berprestasi Rendah Tidak Tabel  2.  berikut  ini  adalah  penjelasan  lebih terperinci  mengenai  tiap  -  tiap  langkah  dalam pembentukan pohon
keputusan
dengan menggunakan  algoritma  C.45. Entropy adalah ukuran  dari teori  informasi  yang dapat  mengetahui karakteristik.  Salah  satu  proses  kalkulasi  dari entropy adalah  proses  kalkulasi  nilai entropy kelancaran.
Tabel 3.  Tabel Klasifikasi Kriteria Node 1 Node Jumlah Kasus Iya Tidak 1 Total 16 9 7 Kualitas Pemain : Bagus 11 9 2 Menengah 5 0 5
Umur : Muda 6 2 4 Rata – Rata 7 7 0 Tua 3 0 3 Kualitas Pelatih : Baru Melatih 10 4 6 Berprestasi 6 5 1 Finansial : Tinggi 10 9 1 Rendah 6 0 6
Pohon  keputusan  dibuat  setelah  menghitung entropy total, entropy masing  -  masing  atribut  dan menghitung  gain  dan  menentukan  gain  tertinggi,. Kunci pencarian Entrophy :
1. Jika  diantara  kolom  “Ya”  atau  “Tidak”  ada yang  bernilai  0  maka entrophy -nya  dipastikan juga bernilai 0.
2. Jika kolom “Ya” dan “Tidak” mempunyai nilai yang  sama  maka entrophy -nya  dipastikan  juga bernilai 1.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Node 1 Node Jumlah Kasus Entropy Gain 1 Total 16 0,988699 Kualitas Pemain : 0,518423 Bagus 11 0,684038 Menengah 5 0 Umur : 0,644338 Muda 6 0,918296 Rata – Rata 7 0 Tua 3 0 Kualitas Pelatih : 0,625613 Baru Latih 10 0,970951 Berprestasi 6 0,650022 Finansial : 0,695577 Tinggi 10 0,468996 Rendah 6 0 Gambar 3. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1 Finansial Tidak ? Rendah Tinggi
Selanjutnya  dihitung  nilai Entrophy dan Gain untuk masing - masing atribut untuk dapat menjadi node akar  dari  atribut  Tinggi,  sama  dengan  cara yang  di  atas  dengan  menghitung  nilai entropy dari atribut  yang  tersisa  yaitu  kualitas  pemain,  umur, dan kualitas pelatih.
Tabel 5. Tabel Klasifikasi Kriteria Node 1.1
Node Jumlah Kasus Iya Tidak 1.1 Total 10 9 1 Kualitas Pemain : Bagus 10 9 1 Menengah 0 0 0 Umur : Muda 2 2 0 Rata – Rata 7 7 0 Tua 1 0 1 Kualitas Pelatih : Baru Melatih 5 4 1 Berprestasi 5 5 0 Tabel 6. Hasil Perhitungan Node 1.1 Node Jumlah Kasus Entropy Gain 1.1 Total 10 0,468996 Kualitas Pemain : 0 Bagus 10 0,468996 Menengah 0 0 Umur : 0,468996 Muda 2 0 Rata – Rata 7 0 Tua 1 0 Kualitas Pelatih : 0,108032 Baru Latih 5 0,721928 Berprestasi 5 0
Dari hasil pada Tabel 5. dapat diketahui bahwa atribut  dengan Gain tertinggi  adalah  Umur,  yaitu sebesar  0,468996.  Dengan  demikian  Umur  dapat menjadi node cabang dari nilai atribut Tinggi. Ada tiga  nilai  atribut  dari  Umur,  yaitu  Muda,  Rata  - Rata,  dan  Tua.  Dari  tiga  atribut  tersebut,  nilai atribut  Muda  sudah  mengklasifikasi  kasus  menjadi 1, yaitu keputusannya Iya, nilai atribut Rata – Rata juga  sudah  mengklasifikasi  kasus  menjadi  1,  yaitu keputusannya Iya serta nilai atribut Tua juga sudah mengklasifikasi kasus menjadi 1, yaitu keputusannya Tidak, sehingga tidak perlu dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut.  Dengan demikian  diperoleh  pohon  keputusan  tampak seperti  pada Gambar 4.

## 3. KESIMPULAN
Dari uraian pada bab - bab yang sudah dibahas sebelumnya dapat ditarik kesimpulan :
1. Hasil  dari  pengolahan  metode Data  Mining dengan  algoritma  C.45  untuk  mengidentifikasi kriteria  –  kriteria  kemenangan  klub  dalam kompetisi  Liga  Champion  adalah  kondisi manajemen  finansial  klub  dan  umur  rata  –  rata para pemain sepak bola dalam klub tersebut.
2. Sistem  ini  membantu  bagi  penggunanya. Adapun keuntungan yang dapat diambil dengan adanya sistem yang baru ini adalah memprediksi  pertandingan  sepakbola  lebih akurat dengan data – data yang ada, dapat lebih menghemat waktu dalam memprediksi pertandingan  sepakbola  yang  akan  bertanding dan  mengetahui  hasil  pertandingan  sepakbola tersebut.
3. Algoritma C.45 dengan metode pohon keputusan dapat memberikan informasi prediksi untuk  menggambarkan  proses  yang  terkait dengan  prediksi  klub  sepak  bola  yang  meraih kemenangan.

## 4. PENUTUP
Demikianlah hasil penelitian mengenai Penerapan Data  Mining Dalam  Memprediksi Pemenang  Klub  Sepak  Bola  Pada  Ajang  Liga Champion  Dengan  Algoritma  C.45  yang  telah dibuat.  Penulis  berharap  agar  sistem  ini  bisa bermanfaat  bagi  para  penggemar  sepak  bola  di dunia  sehingga dengan adanya sistem ini pengguna diharapkan  tidak  menyalahgunakan  program  ini untuk  kepentingan  yang  tidak  –  tidak,  seiring berkembangnya  sepakbola  modern  maka  akan terjadi pula peningkatan sistem sehingga menyebabkan  sistem  yang  ada  akan  selalu diperbaharui  sesuai  dengan  data  –    data  yang  ada maka  dari  itu  pada  saatnya  nanti  perlu  dilakukan evaluasi dan pengembangan sistem lebih lanjut dan pengguna  perlu  melakukan  peninjauan  terhadap sistem yang
diusulkan agar dapat mempertimbangkan  baik  dan  buruknya  sistem
Finansial Tidak Umur Iya Iya Tidak Rendah Tinggi Muda Rata-
Rata
Tua
sehingga  dapat  berfungsi  sebagaimana  yang diharapkan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas  Prima  Indonesia  Medan,  Dosen Pembimbing,  yang  telah  memberikan  kesempatan dan  dukungan  sehingga  penelitian  ini  dapat terselesaikan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Arif  Alfa  Risal,  Abdullah,  “Implementasi Metode Data  Mining Untuk  Memprediksi Pertandingan Sepak Bola”, Jurnal Sistemasi Vol. 5, No. 2, Mei 2016, ISSN: 2032-8149.
[2]  Arnold Arbowo, Samuel Lukas, Yast
William,  “Prediksi  Hasil  Pertandingan Sepak  Bola  Menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan  Dan  Logika Fuzzy ”,  Konferensi Nasional Sistem dan Informatika 2008. [3]  Marwana,  “Algoritma  C.45  Untuk  Simulasi Prediksi
Kemenangan
Dalam
Pertandingan Sepak Bola”.
[4]  Wikipedia,“https://id.wikipedia.org/wiki/Liga
_Champions_UEFA”,  23  Desember  2018 13.11
[5]  Daniel Walangare, Rosa Delima, Restyandito, “Sistem Prediksi Pertandingan Sepak Bola Dengan Metode AHP”.
[6]  Rengga  Ryandah  Zudha  Prawira,  Thahja Tribinuka,  “Pembinaan  Pemain  Muda Melalui  Akademi  Sepak  Bola”,  Jurnal Sains  Dan  Seni  ITS  Vol.  5,  No.  2,  2016, ISSN: 2337-3520.
[7]  Gusti Made Trisetya Putra, Muhammad Rusli,
“ Arrangement  Of  Players  Position  In Soccer  Using  The  Technique  Of  Naive Bayes ”, Comtech Vol. 6, No. 4, Desember 2015, ISSN: 627-639. [8]  Nurul  Azwanti,  “Analisa  Algoritma  C.45
Untuk  Memprediksi  Penjualan  Motor Pada  PT.  Capella  Dinamik  Nusantara Cabang  Muka  Kuning”,  Jurnal  Ilmu
Ilmiah Komputer Vol. 13, No. 1, Februari 2018, ISSN: 1858-4853.
[9]  Erlin Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan Algoritma  C.45  Dalam Data  Mining
Untuk  Mengidentifikasi  Faktor  –  Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT. Arupadhatu Adisesanti”, JOIN Vol. 2, No. 1, Juni 2017, ISSN: 2527-9165.
[10]  Fandy  Ferdian  Harryanto,  Seng  Hansun,
“Penerapan Algoritma C.45 Untuk
Memprediksi  Penerimaan  Calon  Pegawai Baru  di  PT.  WISE”,  Jatisi  Vol.  3,  No.  2, Maret 2017.
[11]  Muhammad  Arif  Rahman,  “Algoritma  C.45
Untuk  Menentukan  Mahasiswa  Penerima Beasiswa (Studi Kasus : PPS IAIN Raden
Intan  Bandar  Lampung)”,  Jurnal  TIM Darmajaya  Vol.  1,  No.  2,  Oktober  2015, ISSN: 2442-5567.
[12]  Evicienna,  Hilda  Amalia,  “Algoritma  C.45 Untuk  Prediksi  Hasil  Pemilihan  Legislatif DPRD  DKI  Jakarta”,  Techno  Nusa Mandiri Vol. IX, No. 1, Maret 2013.