## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## PEMANFAATAN KNOWLEDGE DATA DISCOVERY(KDD) PADA POLA PERMAINAN ATLET BULUTANGKIS
1 Luki Ardiantoro , 2 Soffa Zahara, 3 Nani Sunarmi
1,2,3 Program Study  T. Informatika, FT, Universitas Islam Majapahit
1 ipan.ardianto@gmail.com , 2 sofa.zahara@gmail.com , 3 nani_sunarmi@gmail.com
Received : April 2019 Accepted : Mei 2019 Published : Juni 2019

## ABSTRACT
Knowledge  Discovery  in  Data  Base  (KDD)  is  an  interdisciplinary  area  focusing  upon  methodologies  for extracting useful knowledge from data (base). FP-growth widely used to analyze data pattern from amount huge of data with frequent repeated items. In this research, this algorithm used to analyze in a sport activity, badminton. Specifically, the algorithm use to identify and considering frequent item set from particular technical stroke during the game. Finally, sport science is a must for Indonesia to win major tournament. This is our concern in this research.
Keywords : KDD, FP Growth algorithms, Badminton

## ABSTRAK
KDD merupakan kegiatan interdisiplin ilmu yang mengacu kepada metodologi untuk memperoleh pengetahuan dari data. FP-growth digunakan secara luas untuk menganalisa pola yang sering muncul dari jumlah data yang besar, dengan disertai  dengan  frekuensi.  Pada  penelitian  ini,  algoritma  FP-grotwh  digunakan  untuk  menganalisa  salah  satu  cabang olah raga,  yakni  bulutangkis.  Secara  khusus, algoritma ini digunakan untuk mengidentifikasi  pola dan  kecenderungan pukulan  seorang  atlet  selama  pertandingan.  Sebagai  penutup,  penerapan  ilmu  pengetahuan  dalam  dunia  olah  raga merupakan  suatu  keharusan,  dalam  rangka  meningkatkan  prestasi  dalam  turnamen  besar.  Hal  inilah  yang  menjadi kepedulian kami dalam penelitian ini.
Kata Kunci: KDD, Algoritma FP Growth, bulutangkis

## I. Pendahuluan
Bulutangkis  merupakan  olah  raga  yang  populer  di  Indonesia.  Cabang  olah  raga  ini  telah  menghasilkan banyak prestasi yang membanggakan bagi negara kita. Oleh karena itu Indonesia perlu melakukan berbagai upaya terobosan,  agar  tetap  kompetitif  di  dalam  berbagai  event  internasional.  Demi  menjaga  dan  mempertahankan reputasi tersebut,  Indonesia mau  tidak  mau harus  menerapkan  pengembangan  olah raga  ini  secara  sistematis  dan terencana.  Salah  satunya  adalah  dengan  mengembangkan  program  pelatihan  yang  memanfatkan  teknologi  IT sebagai analisa pertandingan berdasarkan ilmu pengetahuan (riset) untuk keolahragaan (sport science) . Pemanfaatan  teknologi  dalam  bidang  olah  raga  ( sportscience )  telah  berkembang  pesat.  Salah  satunya adalah proses scouting , pemandu bakat serta analisa proses pertandingan terhadap pemain lawan dilakukan dengan metode  yang  inovatif,  demi  mendongkrak  prestasi  sang  atlet.  Proses scouting sendiri  dapat  dilakukan  sebelum, selama  dan  setelah  pertandingan.  Serangkaian  analisa  statistik dilakukan,  sehingga memberikan  pendekatan  yang akurat dalam memahami kekuatan dan kelemahan lawan. Perkembangan setiap pemain dipantau dengan data akurat, serta diformulasikan dalam metode pelatihan yang efektif demi mendongkrak prestasi.

## II.TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Bulu Tangkis
Bulutangkis  adalah  suatu  olahraga  menggunakan  raket  dan shuttlecock yang  dipukul  untuk  melewati sebuah  jaring  ( net ),  sehingga shuttlecock jatuh  di  bidang  permainan  lawan.  Dalam  permainan  ini  teknik  pukulan yang diguanakan adalah :

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
a. Pukulan service / servis :
Pukulan  servis  dilaksanakan  pada  awal  permainan,  pukulan  ini  merupakan  pukulan  dengan  raket  yang bertujuan  menerbangkan shuttlecock ke  bidang  lapangan  lawan.  Arah  pukulan  ini  adalah  menyilang (diagonal) dari bidang permainan. Dalam perkembangannya type pukulan ini adalah :
i. Pukulan servis pendek
ii. Pukulan servis panjang
iii. Pukulan servis mendatar
iv. Pukulan servis cambuk
b. Pukulan lob
Pukulan lob merupakan  teknik  pukulan  terhadap shuttlecock yang  menghasilkan  ketinggian  maksimal serta  membentuk  sudut  jatuh  yang  vertical  mengarah  ke  garis  belakang  di  bidang  permainan  lawan. Teknik ini dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
i. Overhead lob , yaitu pukulan lob yang dilakukan dari atas kepala dengan cara menerbangkan shuttlecock melambung ke arah belakang.
ii. Underhand  lob ,  yaitu  pukulan lob yang  dilakukan  dari  bagian  bawah  badan  (pinggang), sehingga saat shuttlecock menuju bidang permainan lawan dalam posisi melambung setinggi mungkin,  dan  jatuh  dengan  kecepatan  tinggi.  Jika  hal  ini  dilakukan  berkombinasi  dengan pukulan lain akan sangat menguras tenaga lawan.
c. Pukulan smash Pukulan smash merupakan pukulan katagori menyerang yang bertujuan untuk menghujamkan shuttlecock secepat  mungkin,  dengan  mengarahkan  ke  bidang  lapangan  lawan. Smash dilakukan  dengan  memotong sudut  datangnya  bola,  saat  sebelum  mencapai  titik  tertentu,  dilakukan  dengan  kekuatan  penuh  dan dilakukan  secara  tiba-tiba.  Teknik  pukulan  ini  akan  menghasilkan  bola  dengan  kecepatan  tinggi  dan membentuk  sudut  yang  sangat  tajam  dengan  bidang  permainan  lawan.  Beberapa  pemain  juga  memiliki kemampuan  untuk  melakukannya  dengan  dikombinasikan  dengan  pukulan backhand . Backhand adalah pukulan yang dilakukan pada sisi yang berlawanan dengan pegangan raket.

## 2.2. Algoritma FP Growth
Data mining  adalah  proses  mencari  pola atau informasi menarik  berdasarkan hasil analisa dalam  sebuah populasi data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode algoritma  tertentu [1] . FP Growth adalah salah satu algoritma apriori, yakni teknik data mining untuk menemukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi item dengan mempertimbangkan  frekuensi  dari  data.  Relasi  yang  tersembunyi  ini  direpresentasikan  dalam  bentuk  aturan asosiasi terhadap himpunan item yang seringkali muncul ( frequent itemset ). Terdapat dua parameter yang digunakan untuk mengukur aturan asosiatif yaitu, support (nilai penunjang) yaitu persentase kombinasi item tersebut dalam database dan confidance (nilai kepastian), yaitu kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiatif [8] .
… (1)
Confidance (c) merupakan ukuran seberapa sering item A muncul di transaksi yang mengandung item A’. Confidance dihitung setelah support ditentukan. Nilai confidance dari aturan A-> B dioperoleh dari rumus berikut:
…. (2)
Algoritma  Apriori  dalam  pemakaiannya  dilaksanakan  dengan  mengurangi  jumlah itemset yang diamati/dipertimbangkan. Pengguna menetapkan besaran minimum support yang dikehendaki. Perhitungan dengan algoritma  Apriori  pertama  kali  akan  menghasilkan  semua  himpunan  item  yang  memenuhi  dukungan.  Setelah ditetapkan besaran minimum support, akan diperoleh jumlah itemset yang terpilih.  Himpunan item tersebut sering disebut himpunan item ( frequent item sets ) [8][9] .

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Gambar 1 : Model Frequent Item Set Generation
Frequent item set generation disajikan pada Gambar  1. Tahap pertama adalah mengoleksi semua itemset yang  memenuhi  syarat  support  ≥  minsup.  Itemset-itemset  ini  disebut frequent  itemset .  Tahap  kedua  adalah rule generation ,  bertujuan  membentuk  aturan  dengan  nilai confidence yang  tinggi  dari frequent  itemset yang  telah diperoleh sebelumnya.  Aturan ini disebut strong rules [8][9] . Algoritma  Frequent  Pattern  Growth  ( FP-Growth )  merupakan  pengembangan  dari  algoritma  Apriori. Sehingga kekurangan dari algoritma Apriori diperbaiki oleh algoritma FP Growth [3] . FP-Growth adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul ( frequent itemset ) dalam sebuah kumpulan data [10] .

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Study Literatur
Pada tahapan ini, penulis melakukan kajian terhadap teori permainan bulutangkis, serta melakukan kajian terhadap  algoritma  yang  cocok  dengan  model  yang  dikembangkan.  Dalam  hal  ini,  dipilih  algoritma  FP  Growth. Dengan pertimbangan memperhitungkan bobot frekuensi yang berulan.

## 3.2. Pengumpulan Data
Data  set  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  adalah  kombinasi  pukulan  pertandingan  bulu  tangkis  yang terdiri  dari  lob,  net,  dropshot,  smash,  backhand  dan  drive  dalam  satu  game  pertandingan  bulu  tangkis.  Pada penelitian  ini,  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan  pengamatan  terhadap  video  pertandingan bulutangkis  tingkat  internasional.  Salah  satu  partai  menarik  yang  menjadi  bahan  dalam  penelitian  ini  adalah pengamatan  terhadap  pola  pukulan  yang  dilakukan  oleh  atlet  Indonesia,  Jonathan  Christie.  Dalam  pengamatan tersebut, penulis menggunakan  pengamatan, yakni partai final antara Jonatan Christie/JC (Indonesia) vs Shi Yuqi (RRC)  dalam kejuaraan Badminton Asia beregu putra tahun 2018.

## 3.3. Analisis dan Disain
Hasil  data  yang  diperoleh  dari  pengumpulan  data,  selanjutnya  dilakukan  simulasi  dan  disain  pemodelan dari data yang diperoleh. Perangkat lunak yang digunakan dalam simulasi adalah Tanagra ver 1.4. Hasil selanjutnya dari hasil perhitungan diperoleh beberapa pola yang dominan, yang memiliki frekuensi paling tinggi.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Set Pukulan Bulu Tangkis
Berdasarkan hasil pengamatan video pertandingan pada set pertama ini, diperoleh data sebanyak 37 buah, yang terdiri dari 7 jenis pukulan. Dimulai dari service, netting, drop shot, lob, smash, backhand dan drive return. Data set selengkapnya disajikan dalam Tabel 1 sbb :

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Table 1 : Scouting Card Jonatan Christie (INA) vs Shi Yuqi (CHN)
Pengamatan  yang  dilakukan  pada  set  pertama,  dengan hasil  akhir adalah  16-21  untuk  keunggulan lawan. Pada set tersebut, JC melakukan 17 kali serve, dan lebih mengandalkan permainan pada jenis pukulan netting, drop shot dan lob (total = 67%).
Table 2 : Scouting Card Resume Jonatan Christie (INA) vs Shi Yuqi (CHN)
Gambar 2 : Resume Pola Permainan Jonathan Christie SET 1

## 4.2. Simulasi dan Analisa Data
Selanjutnya dilakukan analisa untuk mengetahui pola permainan JC dalam set 1 dengan menggunakan frequent itemsets .  Minimum  support  yang  dikehendaki  adalah  25%, hal  ini  dimaksudkan  untuk memberikan  batas  minimal pengamatan  terhadap  pola  pukulan  beruntun  yang  dilakukan  oleh  JC  selama  bertanding  pada  set  1.  Parameter selengkapnya yang digunakan dalam perhitungan ini disajikan dalam Gambar 3.
Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan frequent  itemsets memberikan  8  pola  dominan  dalam permainan  JC dalam set 1, seperti disajikan dalam Gambar 4. Lob dan dilanjutkan dengan dropshoot adalah pola permainan baik menyerang maupun bertahan yang diterapkan oleh JC dalam set 1 ini. Hal ini sangat dominan oleh karena mencapai
No Skor JC Skor SY Serve
Netting Drop Shot Lob Smash Backhand Drive Return Total 1 0 0 1 2 1 4 0 0 1 9 2 0 1 0 2 2 2 0 0 1 7 3 1 1 1 4 0 1 2 1 0 9 4 2 1 1 1 0 1 0 0 0 3 … … 36 16 19 0 1 0 0 0 0 0 1 37 16 20 0 1 1 1 0 0 0 3 16 21 game 0 SCOUTING CARD Date : unknown Event
: Final Badminton Asia Team Championship 2018
Venue : Stadium Abd. Halim, Alor Setar, Malaysia Scouting  : Jonathan Christie (INA) Opponent : Shi Yuqi (CHN) Game : 1st Men Single / Set-1 Serve Netting Drop Shot Lob Smash Backhand Drive Return Total Total 17 61 46 43 18 20 18 223 Avg 0,46 1,65 1,24 1,16 0,49 0,54 0,49 6,03 Min 0 0 0 0 0
0 0 1 Max 1 5 7 7 3 4 2 22 Tactical 8% 27% 21% 19%
8%
9% 8% 100%

## SCOUTING CARD RESUME

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
48,6  %.    Dari  sejumlah  lob  dan  dropshoot  tersebut,  37,8%  dilanjutkan  dengan  netting.  Pola  pukulan  selanjutnya yang  dilakukan  oleh  JC  adalah  Lob  dilanjutkan  dengan  Netting  dan  dropshoot  dilanjutkan  dengan  netting  yang dominan. Sedangkan setelah melakukan servis, JC sering melakukan kombinasi pukulan dengan pukulan netting.
Gambar 3 : Parameter Frequent Itemsets

## Gambar 4 : Hasil Perhitungan Frequent Itemsets
Berdasarkan  hasil  tersebut,  terlihat  bahwa  pola  permainan  JC  sangat  mengandalkan  3  jenis  kombinasi utama, yaitu : Lob dilanjutkan dengan Drop Shot, Lob dilanjutkan dengan Netting, Drop Shot dengan Netting. Pada set  ini diperoleh hasil akhir  berupa  kekalahan  dengan  skor 16-21.  Variasi  pukulan alternative  yang  bias  dilakukan adalah bermain smash (cepat), atau divariasikan dengan lob serang ( rally panjang).

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## 5.1. Kesimpulan
1. Berdasarkan hasil  perhitungan dan analisa dengan menggunakan fp-growth diperoleh kesimpulan bahwa pola permainan JC sangat monoton pada set 1. JC lebih mengandalkan dengan  Lob, Netting dan Dropshoot untuk mengalahkan lawan.
2. FP-growth  mampu  memberikan  gambaran  tentang  pola  permainan  seorang  atlet  bulutangkis    pada  suatu permainan.

## 5.2. Saran
1. Seorang atlet bulu tangkis tidak hanya membutuhkan fisik dan kemampuan teknis dalam bertanding di tingkat kompetisi  yang  tertinggi.  Namun  juga  membutuhkan  karakter  permainan  yang  mampu  mempengaruhi  cara bermain  lawan,  sekaligus  tidak  terpengaruh  oleh  cara  bermain  yang  dikehendaki  lawan.  Selain  itu  juga membutuhkan kreativitas untuk memberikan efek kejut bagi lawan.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
1. Affriantari  Rochmah.,  (2010).  “Perbandingan  algoritma  apriori  dan  Algoritma  FP  Growth  dalam  Optimasi Penentuan Frequent Itemset”. FT UNS, Solo.
2. Bompa. 1990. “ Theory and Methodology of Training.”, Dubugus, Iowa: Kendall. Hunt Publishing Company 3. David  Samuel,  (2008).  “ Penerapan  Stuktur  FP-Tree  dan  Algoritma  FP  Growth  dalam  Optimasi  Penentuan Frequent Itemset . “ Bandung: Institut Teknologi Bandung.
4. Falani, Achmad Zakki. (2011). Knowledge Discovery in Database: Data Mining, accessed 2013-04-21.
5. Goldie  Gunadi.,  dan  Dana  Indra  Sensuse..  2012.“ Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket  Analysis Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dan  Frequent  Pattern Growth  (Fp-Growth)  :  Studi  Kasus  Percetakan  PT.  Gramedia .”  Jurnal  TELEMATIKA  MKOM.  1  (1).  118 132.
6. Han,  Jiawei,  Kamber  M.,  (2001), Data  Mining:  Concepts  and  Techniques ,  Morgan  Kaufmann  Publishing Series, Elsevier, Waltham, MA 02451, USA, ISBN-13: 978-0123814791, 3 rd edition.
7. Hipp, J.; Güntzer, U.; Nakhaeizadeh, G. (2000). "Algorithms for association rule mining  --- a general survey and comparison". ACM SIGKDD Explorations Newsletter 2 : 58.t
8. K. Ali, S. Manganaris, and R. Srikant. (August 1997). Partial Classification using Association Rules . In Proc. Of 3 rd Intl. Conf. on KDD and Data Mining, pages 115-118, Newprot Beach, CA,.
9. Kusrini, Luthfi, E.T., (2009). “ Algoritma Data Mining. “, Andi Offset. Surabaya.
10. Larose, Daniel T, (2006). “ Data Mining Methods and Models .” Hoboken New Jersey : Jhon Wiley& Sons, Inc.