## PENGGUNAAN METODE PROFILE MATCHING DAN NAÏVE BAYES UNTUK MENENTUKAN STARTING ELEVEN PADA SEPAK BOLA
Fabio Fahri Pratama 1 , Youllia Indrawaty Nurhasanah 2 Informatika Institut Teknologi Nasional Bandung
1 fabio.fahri@gmail.com
2 youllia@itenas.ac.id
Abstrak - Pemilihan pemain starting eleven atau kesebelasan dan formasi tim dengan komposisi pemain yang tepat dalam olahraga sepak bola merupakan hal yang penting untuk meningkatkan performa permainan sebuah tim.  Pelatih  terkadang  memilih  pemain starting  eleven tidak  secara  objektif,  dikarenakan  dibutuhkan  keahlian dan kejelian dalam menilai kemampuan seseorang. Guna memudahkan pemilihan pemain dalam starting eleven maka dibangun sistem untuk membantu pelatih memilih posisi  I deal bagi pemain dan memilih pemain secara objektif  agar  meningkatkan  kualitas  pemilihan  pemain,  baik  dari  penempatan  posisi  ideal  pemain  maupun pemilihan pemain sebagai starting . Sistem ini akan menerima input berupa nilai atribut kemampuan dan kondisi pemain  yang  akan  diproses  untuk  menghasilkan output berupa  rekomendasi  pemain  untuk  dijadikan starting eleven . Dalam proses menentukan pemain, nilai atribut kemampuan pemain dilakukan proses Profile Matching (PM)  untuk  menentukan  posisi  ideal  bagi  pemain,  dari  tiap  kelompok  posisi  dilakukan  proses  identifikasi menggunakan  Naïve  Bayes  (NB)  untuk  menentukan  pemain  yang  cocok  untuk  dijadikan starting eleven . Pengujian  rekomendasi  posisi  dilakukan  dengan  membandingkan  posisi  asli  pemain  dengan  posisi  hasil rekomendasi  dengan  hasil  akurasi  sebesar  65%,  sedangkan  pengujian  pemilihan starting eleven dilakukan menggunakan game Football Manager dengan melakukan pertandingan dengan pemilihan pemain secara default dan pemilihan pemain hasil rekomendasi masing-masing sebanyak sepuluh kali melawan tim dengan komposisi pemain yang sama, hasil dari pertandingan tersebut dihitung selisih (%) dari rata-rata rating pemain. Hasil yang diberikan  setelah  digunakan  perekomendasian  pemilihan  pemain  kenaikan  rata-rata rating tim  hanya  naik sebesar 0.98%.
Kata kunci : Naïve Bayes, Sepak Bola, Profile Matching, Football Manager
Abstract - The selection of starting eleven players and team formations with the correct composition of players in  soccer  is  important  to  improve  the  performance  of  a  team.  Coaches  sometimes  choose  not  starting  players objectively,  because  it  takes  expertise  and  foresight  in  assessing  one's  abilities.  In  order  to  facilitate  the selection of players in the starting eleven, a system was built to help the coach choose the ideal position for the players and choose players objectively to improve the quality of player selection, both from placing the player's ideal  position  and  selecting  players  as  starting.  This  system  will  receive  input  in  the  form  of  the  ability  and condition  attribute  values  of  the  player  which  will  be  processed  to  produce  output  in  the  form  of  a  player's recommendation  to  become  the  starting  eleven.  In  the  process  of  determining  the  players,  the  value  of  the attributes of the player's ability is carried out the Profile Matching (PM) process to determine the ideal position for  the  players,  from  each  group  of  positions  the  identification  process  is  done  using  Naïve  Bayes  (NB)  to determine the suitable players to be the starting eleven. Position recommendation testing is done by comparing the original position of the player with the position of the recommended results with an accuracy of 65%, while testing the selection of the starting eleven is carried out using the game Football Manager by playing matches by selecting players by default and selecting the results of the recommendation players ten times each against the  team  with  the  same  player  composition,  the  result  of  the  match  is  calculated  as  a  difference  (%)  from  the average  player  rating.  The  results  given  after  using  the  player  selection  recommendation  increase  the  team's average rating to only increase by 0.98%.
Keywords : Naïve Bayes, Soccer, Profile Matching, Football Manager

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  pelatih  pada  cabang  olahraga  sepak  bola pasti  menginginkan  tim  yang  dilatihnya  memiliki performa yang baik dan memenangkan pertandingan.  Formasi  tim  dengan  komposisi pemain  yang  tepat  dapat  meningkatkan  performa tim saat bertanding.
Seorang pelatih dituntut untuk bisa melihat potensi dan  kemampuan  pemain  yang  memiliki  kualitas yang  bagus  untuk  dipilih  menjadi starting eleven . Tetapi  pada  faktanya,  pelatih  masih  merasa kesulitan dalam pemilihan pemain, sehingga pelatih terkadang  menilai  pemain  tidak  secara  objektif (Dedi, 2015). Sulit bagi tim untuk memilih pemain jika tidak memiliki patokan untuk memilih.
Pada  pemilihan  pemain  yang  dijadikan starting eleven biasanya  pelatih  memiliki  nilai  standarnya masing-masing  (Asrianda,  2019).  Kemampuan pemain  yang  dipilih  menjadi starting eleven oleh pelatih terkadang tidak memenuhi standar keinginan  pelatih.  Kendalanya  adalah  sulitnya untuk  menentukan  kualitas  pemain,  dikarenakan membutuhkan  keahlian  khusus  dan  kejelian  dalam menilai  kemampuan  seseorang  (Alprianta,  2012). Hal  tersebut  sangat  disayangkan  apabila  pemain tersebut  merupakan  pemain  mahal  tetapi  ternyata performanya tidak sebanding dengan harganya.
Untuk  mengatasi  masalah  pemilihan  pemain  untuk dijadikan starting eleven ,  maka  dibuatlah  sistem pemilihan  pemain  sepak  bola  dalam  menentukan starting eleven berdasarkan  kemampuan  dan kondisi pemain yang diuji coba menggunakan game Football Manager .
Penelitian yang dilakukan oleh (Ainul Yaqin, dkk., 2019)  menghasilkan  kesimpulan  kenaikan rating rata-rata  pemain  setelah  digunakan  optimasi rekomendasi posisi ideal pemain di bawah umur 30 tahun  berdasarkan  nilai  atribut  kemampuannya menggunakan Naïve Bayes sebesar 8,7%.
Sementara itu penelitian yang dilakukan oleh (Dita Sartika,  dkk.,  2016)  yaitu  membandingkan  nilai akurasi Profile Matching dengan nilai akurasi Naïve Bayes untuk  memilih  posisi  ideal  pemain berdasarkan nilai kemampuan pemain menghasilkan  nilai  akurasi Naïve  Bayes sebesar 84,21%  dan  nilai  akurasi Profile  Matching sebesar 94,73%.
Dilihat  dari  latar  belakang,  maka  dilakukan penelitian yang berbeda dari penelitian sebelumnya yaitu  dilakukannya  proses  penentuan  rekomendasi posisi  ideal  pemain  terlebih  dahulu  menggunakan metode profile  matching lalu  dilakukan  proses pemilihan  rekomendasi  pemain  untuk starting eleven menggunakan metode Naïve Bayes.
Dilihat dari permasalahannya, yaitu sulitnya pelatih melihat  kualitas  pemain  untuk  dijadikan starting eleven sehingga  pemilihan  pemain  tidak  dilakukan secara  objektif  (Dedi,  2015)  dan  dibutuhkan keahlian  khusus  serta  kejelian  dalam  menilai kemampuan  seseorang  (Alprianta,  2012),  maka rumusan  masalah  penelitian  ini  adalah  untuk membantu pelatih memilih posisi ideal bagi pemain dan  memilih  pemain  secara  objektif  menggunakan sistem yang akan dibangun.
Ada  beberapa  batasan  masalah  saat  perancangan sistem  agar  pembahasan  tidak  meluas.  Berikut adalah batasan masalah:
1. Pemain  yang  menjadi  target  teliti  sebanyak  20 pemain dalam satu tim.
2. Pengujian  dilakukan  menggunakan game Football Manager.
3. Roles  yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu dua Central  Defense,  Full-Back,  Wing-Back, Defensive  Midfielder,  Central  midfielder , Attacking  Midfielder,  Winger,  Inside  Forward, dan Advanced Forward .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan kualitas  pemilihan  pemain  oleh  pelatih  baik  dari penempatan posisi ideal pemain maupun pemilihan pemain sebagai starting eleven.
2. KAJIAN PUSTAKA
A. Profile Matching
Profile  matching adalah  metode  menentukan keputusan dengan variabel yang harus sama dengan standar (Kusrini, 2007).
Proses profile matching merupakan proses membandingkan nilai individu dengan nilai standar sehigga  ditemukan  perbedaan  nilai  nya  yang disebut GAP.
Pada  metode profile  matching terdapat  beberapa tahapan sebagai berikut:
1. Penentuan nilai  GAP
Penentuan nilai GAP adalah perhitungan perbedaan nilai  yang  dimiliki  seseorang  dengan  nilai  yang diinginkan sesuai dengan standar (Setiabudi, 2012). Formula  untuk  penentuan  nilai  GAP  dapat  dilihat pada Persamaan (1) (Adhar, 2014).
GAP = Nilai Seseorang – Nilai Standar (1)
2. Pembobotan
Setelah mendapatkan nilai GAP, nilai GAP tersebut diberi bobot nilai dengan aturan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Bobot Nilai (Sumber: Adhar, 2014)
GAP Bobot Nilai Keterangan 0 5 Kompetensi sesuai yang dibutuhkan 1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat/level 2 3,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat/level 3 2,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat/level 4 1,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat/level
3. Pengelompokan Core  Factor dan Secondary Factor
Setelah  menentukan  bobot  nilai  GAP,  tiap  kriteria dikelompokkan  menjadi core  factor  (CF) dan secondary factor (SF).
1. Core Factor
Core  factor merupakan  aspek  yang  paling dibutuhkan oleh suatu jabatan/posisi yang diperkirakan  dapat  menghasilkan  kinerja  optimal. Untuk menghitung core factor dapat menggunakan Persamaan (2).
NCF = ∑NC ∑IC (2)
Dengan keterangan NCF adalah nilai rata-rata core factor ,  NC  adalah  jumlah  nilai core  factor ,  dan  IC adalah jumlah banyaknya nilai core factor.

## 2. Secondary Factor
Secondary factor adalah nilai-nilai selain nilai yang ada pada core factor. Untuk menghitung secondary factor dapat menggunakan Persamaan (3).
NSF = ∑NS ∑IS (3)
Dengan  keterangan  NSF  adalah  nilai  rata-rata secondary factor , NS adalah jumlah nilai secondary factor ,  dan  IS  adalah  jumlah  banyaknya  nilai secondary factor.

## 3. Perhitungan Nilai Total
Untuk menghitung nilai total dari NCF dan NSF, digunakan Persamaan (4).
N = (X)%NCF + (X)%NSF (4)
Dengan  keterangan  N  adalah  nilai  total,  NCF adalah  nilai  rata-rata core  factor ,  NSF  adalah  nilai rata-rata secondary  factor ,  dan  (X)%  adalah  nilai persentase.
4. Perankingan
Setelah  melakukan  proses profile  matching , langkah  terakhir  adalah  melakukan  perangkingan untuk  menemukan  kandidat  yang  diinginkan (Kusrini, 2007).

## B. Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan  salah  satu  algoritma klasifikasi  (Kusrini,  &  Lutfi,  2009).  Lengkapnya adalah Naïve Bayes merupakan  teknik  prediksi menggunakan  probabilitas  yang  didasarkan  pada penerapan  teorema  atau  aturan Bayes dengan asumsi        independensi  yang naïf (Prasetyo,  2012).
Independensi   yang   naif   adalah  bahwa  sebuah fitur data tidak saling berkaitan dengan fitur dalam data lainnya yang sama.
Teorema Bayes yang  merupakan  memprediksi peluang  dimasa  depan  menggunakan  data  yang sebelumnya dikombinasikan dengan Naive . Proses klasifikasi Naïve  Bayes memerlukan  sejumlah  data untuk  menentukan  kelas  mana  yang  sama  bagi sampel yang dianalisis.
Untuk  memprediksi  label  kelas  apakah  “ yes ”  atau “ no ” digunakan Persamaan (5).
P(Ci) (5)
Lalu menghitung banyaknya kondisi kasus yang sama menggunakan Persamaan (6).
P(X|Ci) (6)
Terakhir,  untuk  menentukan  kelas  label  untuk sampel adalah dengan Persamaan (7).
P(X|Ci) ∗ P(Ci) (7)

## C. Sepak Bola
Sepak  bola  adalah  olahraga  yang  dilakukan  secara tim  dengan  masing-masing  tim  beranggotakan sebelas  orang.  Sepak  bola  bertujuan  untuk mencetak gol sebanyak-banyaknya dengan memasukkan  bola  ke  gawan  lawan.  Permainan sepak  bola  hampir  menggunakan  setiap  bagian tubuh  sehingga  dibutuhkan  teknik  dalam  berbagai aspek permainan.

## D. Atribut Kemampuan
Atribut  kemampuan  adalah  nilai  kemampuan  dari kecakapan seorang individu untuk menguasai suatu tugas tertentu (Stephen  P. Robbins & Timonthy A. Judge,  2009).  Atribut  kemampuan  yang  digunakan adalah  kemampuan  atribut  umum  yang  dimiliki oleh seorang pemain sepakbola.
Tabel 2. Atribut Kemampuan Crossing Aggression Acceleration Dribbling Anticipation Agility Finishing Bravery Balance First Touch Composure Jumping Reach Heading Concentration Pace Long Shots Decisions Stamina Marking Determination Passing Flair Tackling Off the Ball Technique Positioning Work Rate Teamwork Strength Vision
Nilai  atribut  kemampuan ini  sangat  berpengaruh terhadap performa pemain. Setiap pemain memiliki nilai  atribut yang  berbeda-beda  sesuai  kemampuan mereka masing-masing.

## E. Posisi dan Role
Tim  sepak  bola  menggunakan  sebelas  pemain sebagai starting  eleven dengan  tugasnya  masing- masing.  Secara  umum  posisi  pemain  terbagi menjadi empat, yaitu:
1. Penjaga Gawang/ Goalkeeper
2. Pemain Bertahan/ Back
3. Pemain Tengah/ Midfielder
5. Pemain Depan/ Striker
Namun,  dari  empat  posisi  umum  pemain  tersebut terdapat  beberapa  posisi  khusus  yang  diantara-Nya adalah  Advanced  Forward,  Attacking  Midfielder, Inside  Forward,  Winger,  Central  Midfielder, Central Defense, Full-back, dan Wing-back.
Jika  dilihat  secara  detail,  setiap  posisi  pemain memiliki  beberapa role yang  berbeda-beda.  Posisi role memiliki  tugas  yang  berbeda-beda  pula, sehingga  setiap  posisi role membutuhkan  nilai atribut  kemampuan  yang  penting  untuk  dimiliki oleh  pemain  agar  dapat  bermain  secara  optimal pada  posisi role tersebut,  nilai  atribut  kemampuan untuk  kecocokan  pemain  dibagi  menjadi  dua  yaitu key atribut dan atribut sisa.
Key atribut adalah atribut kemampuan yang penting dimiliki  oleh  pemain  untuk  mengisi  posisi role tertentu  sedangkan  atribut  sisa  adalah  atribut kemampuan  yang  tidak  terlalu  dibutuhkan  pada posisi role tertentu.
Penentuan key atribut  dan  atribut  sisa  untuk  setiap posisi role mengacu  pada  hasil  interviu  dengan pelatih  SSB  Bandung Private Centre yaitu Coach Noer  Fahmi  dengan  standar  tiap  posisi  yang berbeda-beda seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria Standar Posisi
(Sumber: Hasil wawancara dengan Coach Noer Fahmi pelatih SSB Bandung Private Centre, 2020)
F. Football Manager
Football Manager adalah permainan game simulasi buatan Sports  Interactive dimana user atau  pemain
menjadi manajer sebuah tim sepak bola. Pada game ini,  manajer  dapat  mengatur  formasi  tim,  strategi tim,  rutinitas  latihan,  keuangan  tim,  hingga
pembelian pemain. Pada awalnya game ini bernama Championship Manager saat pertama kali rilis pada tahun  1992.  Namun, Sports  Interactive mengubah nama game ini  menjadi Football  Manager dengan penerbit  baru  yaitu  SEGA,  hal  ini  dikarenakan putusnya  kemitraan  dengan Eidos  Interactive sehingga kehilangan hak penamaan.

## 3. METODE PENELITIAN

## A. Blok Diagram
Blok  diagram  adalah  suatu  perencanaan  alat  yang mana  di  dalamnya  terdapat  inti  dari  pembuatan modul tersebut.
Gambar 1. Blok Diagram
Data-data  pemain  seperti  nilai  atribut stats, kebugaran pemain, match fitness, dan moral pemain dimasukan  sebagai  data  pemain.  Data  tersebut diproses oleh sistem menggunakan profile matching untuk  menentukan  posisi role yang  ideal  untuk pemain  tersebut.  Hasil  data  pemain  setelah dilakukan profile  matching dikelompokkan  sesuai posisi role ideal  mereka.  Data  kelompok  tersebut dilakukan  proses  pemilihan  pemain  untuk starting eleven dari  setiap  kelompok  posisi  menggunakan metode Naïve  Bayes. Hasil  data  setelah  dilakukan metode Naïve  Bayes adalah  data  pemain  yang terpilih  sebagai starting  eleven pada  setiap kelompok posisi role.

## B. Tahap Konversi Nilai Atribut
Sample data  yang  digunakan  adalah  data  pemain Ben Woodburn dengan  nilai  atribut  kemampuan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Atribut Ben Woodburn
Crossing 13 Aggression 11 Teamwork 13 Dribbling 14 Anticipation 13 Vision 14 Finishing 14 Bravery 11 Work Rate 13 First Touch 14 Composure 14 Acceleration 14 Heading 8 Concentration 13 Agility 13 Long Shots 11 Decisions 13 Balance 12 Marking 8 Determination 15 Jumping 7 Passing 14 Flair 14 Pace 13 Tackling 12 Off the Ball 14 Stamina 10 Technique 15 Positioning 8 Strength 10
Nilai  atribut  kemampuan  pemain  dilakukan konversi dengan aturan pada Tabel 5.
Tabel 5. Aturan Konversi Range nilai atribut stats Nilai Bobot 17-20 5 13-16 4 9-12 3 5-8 2 1-4 1
Sehingga menghasilkan data seperti ini:
Tabel 6. Nilai Hasil Konversi

## C. Tahap Penentuan Nilai GAP
Penentuan  nilai  GAP  adalah  perbedaan  nilai  yang dimiliki  seseorang  dengan  nilai  yang  diinginkan sesuai dengan standar (Setiabudi, 2012).
Berikut  adalah  persamaan  untuk  menentukan  nilai GAP:
GAP = Kriteria Seseorang – Kriteria Diinginkan  (8)
Kriteria  yang  diinginkan  pada  penelitian  ini merupakan  data  primer  hasil  wawancara  dengan Coach Noer Fahmi. Dengan kriteria pada tiap posisi seperti pada Tabel 3.
Hasil  perhitungan  nilai  GAP  pada  posisi winger untuk  Ben  Woodburn  setelah  dikurangi  dengan nilai standar winger dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil GAP Posisi Winger
Hasil  perhitungan nilai  GAP  pada  posisi Advanced Forward untuk  Ben  Woodburn  setelah  dikurangi dengan  nilai  standar Advanced  Forward dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil GAP Posisi Advanced Forward

## D. Tahap Pembobotan
Setelah  mendapatkan  nilai  GAP,  hasil  dari  nilai GAP  tersebut  diberikan  bobot  nilai  sesuai  dengan aturan pada Tabel 1 bobot nilai. Berdasarkan Tabel 7  yang  merupakan  hasil  nilai  GAP  pada  posisi winger dan  Tabel  8  yang  merupakan  hasil  nilai GAP  pada  posisi Advanced  Forward dilakukan pembobotan  berdasarkan  ketentuan  pada  Tabel  1.
Sehingga  menghasilkan  tabel  hasil  pembobotan seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Pembobotan
E. Perhitungan Nilai Core Factor, Nilai Seconday Factor, dan Nilai Total
Nilai Core Factor merupakan  nilai key attribute dan secondary attribute , sedangkan nilai Secondary Factor adalah nilai attribute lainnya.
Untuk  mencari  Nilai Core  Factor, digunakan Persamaan  (2).  Sehingga  hasil  perhitungan  nilai Core Factor untuk posisi adalah sebagai berikut:
NFC = 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 3,5 8 = 3,9375
Hasil  perhitungan  nilai Core  Factor untuk  posisi Advanced Forward adalah sebagai berikut:
NFC = 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 3 + 4 + 4 11 = 3,909
Sedangkan  untuk  mencari  nilai Secondary  Factor digunakan Persamaan (3). Sehingga hasil perhitungan  nilai Secondary  Factor untuk  posisi winger adalah sebagai berikut:
NSF = 3,5 + 3,5 + 5 + 4,5 + 5 + 3,5 + 5 + 3,5 + 4,5 + 3,5 + 4,5 + 3,5 + 3,5 + 3,5 + 3,5 + 5 + 3,5 + 3,5 + 4,5 + 5 + 4,5 + 4,5 22 = 4,4772
Hasil  perhitungan  nilai Secondary  Factor untuk posisi Advanced Forward adalah sebagai berikut:
NSF =
3,5 + 5 + 4,5 + 5 + 5 + 3,5 + 4,5 + 4,5 + 3,5 + 3,5 + 3,5 + 5 +3,5 + 3,5 + 3,5 + 4,5 + 5 + 3,5 + 4,5
19 = 4,157894
Dari  hasil  nilai Core factor dan  nilai Secondary Factor yang  telah  didapat,  maka  dapat  dihitung nilai  totalnya  menggunakan Persamaan  (4). Sehingga  hasil  nilai  total  untuk  posisi winger adalah sebagai berikut:
N=(60%×3,9375)+(40%×4,4772)= 4,15338
Sedangkan  hasil  nilai  total  untuk  posisi Advanced Forward adalah sebagai berikut:
N=(60%×3,909)+(40%×4,157894)=4.008558
Dari  hasil  rangking  nilai  total  untuk  posisi winger dan advanced  forward dapat  disimpulkan  bahwa
posisi  ideal  bagi  Ben  Woodburn  adalah Winger dengan nilai 4,15338.

## F. Penentuan Starting Eleven
Setelah  mendapatkan  posisi  ideal  untuk  Ben Woodburn  yaitu Winger, maka  diasumsikan terdapat  beberapa  pemain  lainnya  yang  berada  di kelompok  posisi Winger. Untuk  menentukan pemain  mana  yang  baik  untuk  dipilih  sebagai starting eleven, dilakukan proses Naïve Bayes.
Tabel ini berisi data pemain lainnya pada kelompok Winger , 10 data yang diambil sudah mencakup dari semua kriteria yang ada.

## Tabel 10. Data Latih Pemain
Nama Ability Kondisi Kebugaran Match Fitness Moral Starting Eleven Harry Wilson 4 Fit Sangat Tajam Tinggi Yes Lazar Markovic 3 Fit Sangat Tajam Normal Yes Divock Origi 1 Fit Sangat Tajam Normal No Marcus Taverneir 3 Fit Tajam Rendah No Rhian Brewster 3 Kurang Fit Tajam Normal No Harvey Elliot 3 Fit Sangat Tajam Rendah No Takumi Minamino 3 Tidak Fit Sangat Tajam Tinggi No Mohamed Salah 4 Tidak Fit Sangat Tajam Tinggi No Sadio Mane 4 Fit Tajam Normal Yes Xherdan Shaqiri 4 Fit Tidak Tajam Normal Yes
Data  Ben  Woodburn  dimasukkan  ke  dalam  sistem dan  di  olah  dengan Naïve  Bayes dengan  data sebagai berikut:
Tabel 11. Kondisi Ben Woodburn Nama Rating Kondisi Kebugaran Match Fitness Moral Ben Woodburn 3 Fit Sangat Tajam Normal
Nilai rating didapatkan dari konversi nilai rata-rata atribut yang sebesar 12,66 menjadi 3 menggunakan aturan pada Tabel 12.
Tabel 12. Aturan Konversi Nilai Rata-rata Range rata-rata nilai Nilai Bobot 16-20 4 11-15 3 6-10 2 1-5 1
1. Hitung P(Ci)
P(Starting Eleven = “Yes”) = 4/10 = 0,4 P(Starting Eleven = “No”) = 6/10 = 0,6
2. Hitung P(X|Ci)
Menghitung banyaknya kondisi kasus yang sama:
P(Rating = “3”  | Starting Eleven = “Yes”) = 1/5 = 0,2 P(Rating  =  “3”  |  Starting  Eleven  =  “No”)  =  4/5  = 0,8 P(Kondisi  Kebugaran  =  “Fit”  |  Starting  Eleven  = “Yes”) = 5/7 = 0,714 P(Kondisi  Kebugaran  =  “Fit”  |  Starting  Eleven  = “No”) = 2/7 = 0,285 P(Match Fitness= “Sangat Tajam” | Starting Eleven = “Yes”) = 3/6 = 0,5
P(Match Fitness= “Sangat Tajam” | Starting Eleven = “No”) = 3/6 = 0,5 P(Moral=  “Normal”  |  Starting  Eleven  =  “Yes”)  = 3/5 = 0,6 P(Moral= “Normal” | Starting Eleven = “No”) = 2/5 = 0,4
Dari hasil perhitungan jumlah kasus, kalikan semua hasil variabel yang didapat:
P(X|Starting  Eleven  =  “Yes”)  =  0,2  ×0,714  ×0,5 ×0,6=0,04284 P(X|Starting  Eleven  =  “No”)  =  0,8  ×0,285  ×0,5 ×0,4=0,0456
3. Hitung P(X|Ci)*P(Ci)
P(Starting Eleven=“Yes”) = 0,04284×0,4=0,017136 P(Starting Eleven = “No”) = 0,0456×0,6=0,02736
Dari  hasil  perhitungan  diatas,  nilai  “Yes”  pada starting eleven Ben  Woodburn  sebesar  0,017136. Nilai tersebut akan dilakukan perangkingan dengan nilai pemain Winger lainnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  akurasi perbandingan  antara  rekomendasi  posisi  ideal pemain dengan posisi aslinya menggunakan 20 data pemain Manchester United.

## A. Akurasi Rekomendasi Posisi Pemain
Dari  20  data  pemain  yang  digunakan,  berdasarkan pengujian pada penelitian ini, diperoleh rekomendasi  posisi  ideal  pemain.  Perbedaan  posisi asli  pemain  dengan  posisi  rekomendasi  dari  sistem dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Perbedaan Posisi Pemain Nama Posisi Asli Posisi Rekomendasi Ander Herrera Central Midfielder, Defensive Midfielder Defensive Midfielder Chris Smalling Central Defense Central Defense Eric Bailly Central Defense Central Defense Ashley Young Wing-back, Winger Wing-back Phil Jones Central Defense Defensive Midfielder Nemanja Matic Defensive Midfielder, Central Midfielder Central Defense Paul Poga Central Midfielder, Attacking Midfielder Central Midfielder Fred Defensive Midfielder, Central Midfielder Attacking Midfielder Fellaini Central Midfielder, Attacking Midfielder Central Defense Marcus Rashford Inside Forward, Winger, Advanced Forward Advanced Forward Martial Inside Forward, Winger, Advanced Forward Winger Diogo Dalot Full-back, Wing- back Wing-back Pereira Central Midfielder, Attacking Midfielder Attacking Midfielder Scott McTominay Central Midfielder Defensive Midfielder Jesse Lingard Inside Forward, Winger, Attacking Midfielder Advanced Forward Alexis Sanchez Inside Forward, Winger, Advanced Forward Inside Forward Lindelof Central Defense Defensive Midfielder Luke Shaw Wing-back, Full- back Wing-back Juan Mata Attacking Midfielder Attacking Midfielder Lukaku Advanced Forward Advanced Forward (Sumber: Hasil penelitian, 2020)
Dari  20  pemain,  13  pemain  direkomendasikan posisi yang sama dengan posisi aslinya. Perhitungan  tingkat  akurasi  rekomendasi  posisi ideal pemain yaitu 13 20 × 100% = 65% .
B. Kenaikan Rating Rata-Rata Tim
Pengujian dengan melakukan pertandingan menggunakan starting  eleven  default dan starting eleven rekomendasi pemain masing-masing sebanyak  10  kali  percobaan  melawan  tim  dengan komposisi pemain yang sama.
Gambar 2. Formasi Default

## Gambar 3. Formasi Pemain Rekomendasi
Pada  Gambar  2  dan  Gambar  3,  ada  beberapa perbedaan  komposisi  pemain  pada  formasi default
dengan  formasi  pemain  rekomendasi.  Perbedaan pemain dari kedua formasi dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Perbedaan Komposisi Pemain Posisi Nama Pemain Default Rekomendasi Advanced Forward (AF) Lukaku Marcus Rashford Winger (W) Marcus Rashford Martial Inside Forward (IF) Alexis Sanchez Alexis Sanchez Attacking Midfielder (AM) Jesse Lingard Pereira Defensive Midfielder (DM) Matic Lindelof Central Midfielder (CM) Paul Pogba Paul Pogba Central Defense (CD1) Chris Smalling Chris Smalling Central Defense (CD2) Phil Jones Fellaini Wing-back (WB) Ashley Young Ashley Young Full-back (FB) Lindelof Diego Dalot Goalkeeper (GK) David De Gea David De Gea (Sumber: Hasil penelitian, 2020)
Dari  10  kali  percobaan  menggunakan starting eleven  default ,  didapatkan rating pemain  seperti pada Tabel 15.
Tabel 15. Rating Starting Eleven Default Percobaan CD1 CD2 WB DM CM IF AM W AF 1 6 6.3 6.2 6.5 6.5 6.4 6.6 7.7 6.7 2 6.6 7.4 6.4 6.4 7.1 6.3 6.3 6.4 6.6 3 6.8 6.7 6.1 6.5 7.6 6.6 6.2 6.4 6.7 4 6.5 6.5 6.7 6.1 6.4 7 6.6 7 6.6 5 6.2 6.3 6.6 6.7 6.8 6.3 6.1 6.1 7 6 6.7 6.7 6.9 8.3 8.3 6.4 6.5 6.4 6.6 7 6.3 6.7 6.7 6.7 7.4 6.4 7 6.2 6.4 8 6.5 6.4 6.4 6.5 7.3 6.7 8.8 6.7 6.3 9 6.8 6.6 6.8 6.4 6.8 6.2 6.5 6.4 6 10 6.2 6.1 6.8 6.2 6.6 7.7 6.2 7.1 6.9 Rata-rata 6.46 6.57 6.56 6.63 7.08 6.6 6.68 6.64 6.58 Rata-rata tim 6.64444444
(Sumber: Hasil penelitian, 2020)
Sedangkan  dari  10  kali  percobaan  menggunakan starting  eleven pemain  rekomendasi,  didapatkan
rating pemain seperti pada Tabel 16.
Tabel 16. Rating Starting Eleven Pemain Rekomendasi
Percobaan CD1 CD2 WB DM CM IF AM W AF 1 6.4 6.9 6.5 6.6 6.4 7.6 7 8.1 9.5 2 6.7 6.5 5.6 6.3 6.9 5.6 6.3 6.3 6.2 3 6.3 6.5 5.9 5.7 8.5 6.4 6.7 6.2 7 4 6.7 6.5 6.9 7.5 6.7 8.8 6.9 8.8 7.3 5 6.3 6.2 6.8 6.4 6.5 7.1 6.4 6.4 6 6 6.2 6.4 6 6.9 6.6 6.6 6.5 6.8 6.9 7 6.7 7.1 6.4 6.8 6.6 6.5 6.5 7.2 7 8 6.7 6.7 6.1 6.6 6.6 6.7 8.3 7.3 7 9 6.1 6.4 6.3 6.7 6.6 6.7 6.6 8.8 6.7 10 6.2 6 6.1 6.7 6.7 6 6.2 6.5 6.1 Rata-rata 6.43 6.52 6.26 6.62 6.81 6.8 6.74 7.24 6.97 Rata-rata tim 6.71
(Sumber: Hasil penelitian, 2020)
Karena  pada  pengujian  ini  kiper  tidak  ada  pada pilihan  posisi  rekomendasi  dan  tidak  ada  pemain yang  direkomendasikan  menjadi full-back ,  maka
rating kiper  dan full-back tidak  dimasukkan  dalam perhitungan rata-rata tim.
Tabel 17 Selisih Rating Tiap Posisi CD1 CD2 WB DM CM IF AM W AF Default 6.46 6.57 6.56 6.63 7.08 6.6 6.68 6.64 6.58 Rekomendasi 6.43 6.52 6.26 6.62 6.81 6.8 6.74 7.24 6.97 Selisih -0.03 -0.05 -0.3 -0.01 -0.27 0.2 0.06 0.6 0.39 Persentase -0.47% -0.77% -4.79% -0.15% -3.96% 2.94% 0.89% 8.29% 5.60%
(Sumber: Hasil penelitian, 2020)
Dari  Tabel  17,  dapat  diketahui  bahwa  beberapa posisi  mengalami  penurunan rata-rata rating setelah dilakukan  rekomendasi  pemain  yaitu Central Defense  1 sebanyak  0,47% ,  Central  Defense  2 sebanyak  0,77% ,    Wing-back sebanyak  4,79% , Defensive  Midfielder sebanyak  0,15%,  dan Central Midfielder sebanyak  3,96%.  Sedangkan  posisi lainnya  mengalami  kenaikan rata-rata rating setelah dilakukan rekomendasi pemain yaitu Inside Forward sebanyak  2,94%, Attacking  Midfielder sebanyak 0,89%, Winger sebanyak  8,29%,  dan Advanced Forward sebanyak 5,60%.
Tabel 18. Selisih Rating Rata-rata Tim Nilai Rata-rata Tim Default 6.644444 Nilai Rata-rata Tim Rekomendasi 6.71 Selisih 0.065556 Persentase 0.98%
(Sumber: Hasil penelitian, 2020)
Jika  dilihat  pada  Tabel  18,  dapat  diketahui  bahwa rata-rata rating tim  rekomendasi  lebih  besar  dari rata-rata rating tim default dengan  rata-rata kenaikannya sebesar 0,98%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan  20  data  pemain Manchester  United , tingkat  akurasi  antara  posisi  asli  pemain  dengan penggunaan profile  matching dalam  menentukan posisi  ideal  pemain  mencapai  65%.  Sedangkan untuk  pemilihan  pemain starting  eleven memiliki hasil  yang  beragam  untuk  tiap-tiap  posisi,  beberapa posisi  mengalami  penurunan rata-rata rating setelah dilakukan  rekomendasi  pemain  yaitu Central Defense  1 sebanyak  0,47% ,  Central  Defense  2 sebanyak  0,77% ,    Wing-back sebanyak  4,79% , Defensive  Midfielder sebanyak  0.15%,  dan Central Midfielder sebanyak  3,96%.  Sedangkan  posisi lainnya  mengalami  kenaikan  rata-rata  rating  setelah dilakukan rekomendasi pemain yaitu Inside Forward sebanyak  2,94%, Attacking  Midfielder sebanyak 0,89%, Winger sebanyak  8,29%,  dan Advanced Forward sebanyak  5,60%.  Namun,    karena  nilai yang  dicari  adalah  kenaikan rating performa  tim, maka  dilakukan  rata-rata rating tim  setelah dilakukan  pemilihan  rekomendasi  pemain  dengan nilai mengalami kenaikan sebesar 0,98%.

## B. Saran
Berikut  ini  adalah  beberapa  saran  yang  dapat dilakukan pada penelitian selanjutnya:
1. Menambahkan posisi Goal Keeper pada pilihan rekomendasi pemain.
2. Pengujian  dapat  dilakukan  pada  pemain  dan pertandingan asli.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Adhar,  D.  (2014).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pengangkatan  Jabatan  Karyawan  pada PT.Ayn  dengan  Metode  Profile  Matching. Jatisi, Vol. 1 No. 1 September 2014 , 16-29. Sartika, D., Andreswari, D., & Anggriani, K. (2016). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Posisi Ideal
Pemain Dalam Cabang Olahraga Sepak Bola Dengan Menggunakan  Pendekatan  Dua  Metode
Naive  Bayes  dan  Profile  Matching. Jurnal Rekursif,. 4, 3 , 311-324. Yaqin,  M.  A.,  &  Humami,  A.  G.  (2019).  Optimasi Pemilihan  Posisi  Terbaik  Pemain  Muda Pada Game Football Manager 2018 Dengan Metode  Naïve  Bayes. Seminar  Nasional Inovasi  dan  Aplikasi  Teknologi  di  Industri 2019 (pp. 59-65). Malang: SENIATI 2019 - Institut Teknologi Nasional Malang. Alprianta, H., Honggowibowo, A. S., & Indrianingsih, Y.
(2012). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukanposisi Pemain Ideal Dalam Tim Sepak  Bola  Denganmetode  Algoritma
Genetika. Compiler, 1(2) , 39-50.
Asrianda,  D,  R.  K.,  &  Hidayat,  R.  (2019).  Sistem
Pendukung Keputusan Seleksi Pemain Bola Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) . TECHSI: 11(2), Juli2019 , 280-288
Dedi,  I.,  Putra  P,  D.,  &  Aswi,  R.  (2015).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Posisi Pemaindalam  Strategi  Formasi  Futsal.
Semnas tekno media Online , 79-83. Kusrini,  &  Luthfi,  E.  T.  (2009). Algoritma  data mining. Yogyakarta: Andi Offset. Kusrini,  K.  (2007). Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi Offset. Prasetyo,  E.  (2012). Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi Menggunakan
Matlab.
Yogyakarta: Andi.
Robbins,  S.  P.,  &  Judge,  T.  A.  (2009).
Organizational Behavior. 13 Three Edition. USA: Pearson International Edition, Prentice -Hall.
Setiabudi,  E.  (2012).  Sistem  penunjang  keputusan untuk  penerimaan  karyawan  baru  pada  PT. pupuk kalimantan timur. AMIKOM .