## PEMODELAN DERET WAKTU POINT LIGA ITALIA SERIE A DENGAN PENDEKATAN REGRESI BERDASARKAN

## RMSE ( ROOT MEAN SQUARE SCORE) TERKECIL DAN SKOR MAKSIMAL TIAP PEKAN
Nanda Noor Fadjrin 1 , Agung Wibawa 2
Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Komputer Universitas Nahdlatul Ulama Al Ghazali Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Matematika dan Ilmu Komputer Universitas Nahdlatul Ulama Al Ghazali Email: nandanoorfadjrin@gmail.com

## ABSTRAK
Wabah  Covid-19  membuat  penundaan  jadwal  Liga  Italia  Serie  A  selama  hampir  dua bulan. Deret waktu digunakan untuk mempediksi suatu  kasus musiman yang dapat juga diterapkan pada hasil pertandingan sepak bola. Hasil pertandingan sepakbola dalam hal ini  untuk  memprediksi  poin  akhir,  jumlah  memasukan  dan  kemasukan  goal  tiap  tim Serie A. Deret waktu yang digunakan jenis trend menggunakan tiga model yaitu regresi linier,  eksponensial  dan  berpangkat.  Dari  ketiga  model  dipilih  model  terbaik berdasarkan  RMSE  ( Root  Mean  Square  Score) terkecil  dan  tinjauan  poin  maksimal, jumlah  memasukan,  kemasukan  goal  tim-tim  Serie  A.  Penelitian  memprediksi  Lazio menjadi juara Serie A, Atalanta memiliki jumlah memsaukan goal terbanyak dan Genoa tim dengan jumlah kebobolan terbanyak.
Kata Kunci : Covid-19, Regresi Linier, Eksponensial, Berpangkat, Serie A, Root Mean Square Score

## PENDAHULUAN
Italia  merupakan  negara  terdampak Covid 19 dengan kasus terbanyak. Untuk mengatasi  hal  tersebut  Italia  meber- hentikan  Semua  aktivitas  berkumpul dengan  orang  banyak,  begitu  juga dengan pertandingan sepak bola. Pertandingan  sepak  bola  di  Italia  di sajikan  dalam  beberapa  jenjang.  Jenjang tertinggi  liga  sepakbola  Italia  bernama  l Serie A.
Liga  Italia  Serie  A  merupakan  liga sepakbola  Italia  yang  memepertemukan 20  tim  sepakbola  terbaik  dari  Italia. Masing-masing tim bertanding sebanyak 38  kali  dengan  sistem  kandang-tandang.
Dari  20  Tim  yang  bertanding  3  teratas berhak  megikuti  Liga  Champion  Eropa, peringkat  4  mengikuti  kualifikasi  liga Champion  Eropa,  peringkat  5  mengikuti Liga  Europa,  Peringkat  6  mengikuti Kualifikasi  Liga  Europa  dan  3  tim terbawah terdegredasi ke Serie B
Skoring  Poin  bahwa  menang  men- dapat  skor  3,  seri  skor  1  dan  kalah  skor 0.  Setiap  negara  memiliki  peraturan tersendiri  dalam  hal  menentukan  tim juara,  tatkala  ada  dua  tim  atau  lebih memiliki  poin  sama  di  akhir  kompetisi. Jika surplus gol masih sama, akan dilihat tim  mana  yang  paling  banyak  mencetak gol.  Jika  masih  sama  juga,  kedua  tim yang  memiliki  banyak  kesamaan  itu
akan  dipertandingkan  dalam  babak playoff.  Jika  ada  dua  tim  atau  lebih memiliki  poin  sama,  penentuan  juara akan  ditentukan  lewat head-to-head . Sistem head-to-head Liga  Italia  tidak mengenal agresivitas gol tandang.
Sebelum  sampai  pada  penentuan juara, Serie A berhenti hampir dua bulan dan  mengakibatkan jadwal pertandingan terbengkalai.  Terdapat  negara  yang memberhentikan  liga  sepak  bolanya, seperti  Belanda  dan  Prancis.  Belanda membatalkan    liga  dan  tidak  menetukan juara.  Hal  tersebut  tidak  adil  untuk  tim yang berpeluang juara. Sedangkan Perancis  menggunakan    skor  rata-rata yang  berarti  sama  halnya  dengan menentukan  juara  dari  klasemen  se- belum penundaan jadwal tanpa memper- timbangkan  tim  dengan  yang  sedang menanjak.
Deret  Waktu  merupakan  analisis peramalan  suatu  variabel  prediktor berdasarkan  waktu  yang    lalu  variabel respon.  Metode  deret  waktu  dalam penelitian  ini  variabel  respon  ialah  rata- rata  dari  waktu  yang  lalu,  sekarang  dan akan  datang.  Metode  ini  dapat  meng- haluskan suatu deret waktu. [3]
Menurut  [5]  bahwa  hasil  per- tandingan  sepakbola  mudah  untuk  di- prediksi.  Hal  tersebut  menjadi  per- timbangan  peneliti  untuk  mem-prediksi hasil  akhir  Serie  A  dengan  deret  waktu yang  memper-timbangkan  per-tandingan sebelumn  dan  sesudahnya.  Sejalan dengan  pendapat  [7],  bahwa  hasil  per- tandingan  sepakbola  merupakan  suatu hal  yang  tidak  bisa  diperkirakan  dengan pasti,  tetapi  dari  data-data  pertandingan yang  lalu  dapat  diketahui  adanya  suatu pola  yang  dapat  digunakan  untuk memperkirakan hasil dari suatu pertandingan.

## METODELOGI PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Sumber  data  dalam  penelitian  ini secara umum mensadur pada alamat web https://soccerway.com. Pada  penelitan pemodelan  dengan  metode  analisis regresi  deret  waktu.  Variabel  yang digunakan antara lain:
1. Variabel Respon ( )
Variabel mengungkapkan trend (              )
2. Variabel Prediktor ( )
Jumlah Memasukan Goal sampai trend ke
Jumlah Kemasukan Goal sampai trend ke Jumlah Point sampai trend ke

## Metode Analisis
Metode  dalam  penelitian  ini  meng- gunakan  metode  regresi  deret  waktu dalam  tiga  model  dengan  langkah- langkah sebagai berikut.
1. Normalitas Data
Untuk  menguji  normalitas  data dalam  penelitian  ini  digunakan  uji Lilliefors  dengan  prosedur,  sebagai berikut. hipotesis : sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal sampel berasal dari populasi yang tidak berdistribusi normal
statistik uji :
| ( )    ( )| dengan : ( ) ( )      (   ) ( ) proporsi cacah
terhadap seluruh cacah komputasi :
̅
dimana :
̅ Mean sampel ∑ Jumlah nilai Jumlah Bilangan baku
daerah penolakan : ditolak jika
kesimpulan : jika
ditolak  maka  sampel  berasal dari populasi yang tidak berdistribusi normal. [2]
2. Regresi Linier Analisis regresi  linier  adalah metode statistika  yang  digunakan  untuk mengetahui  pola  hubungan  antara variabel respon dan prediktor dengan bantuan kurva linier. [10] persamaan :
dengan : nilai observasi variabel respon ke-i nilai intersep model regresi koefisien regresi variabel prediktor nilai observasi variabel pengamatan ke-i
error pada pengamatan ke-i asumsi IIDN ( )
3. Regresi Eksponensial
Analisis regresi  linier  adalah metode statistika  yang  digunakan  untuk  me- ngetahui pola hubungan antara variabel respon dan prediktor dengan bantuan kurva eksponensial. [9] persamaan :
(    ( ))
4. Regresi Berpangkat Analisis regresi  linier  adalah metode statistika  yang  digunakan  untuk mengetahui  pola  hubungan  antara variabel respon dan prediktor dengan bantuan  kurva  bilangan  berpangkat.
[9] persamaan :
5. Uji Parameter Model Regresi
Pengujian parameter model regresi linier
dilakukan
untuk
mengetahui  apakah  parameter  model telah  menunjukkan  hubungan  antara variabel  respon  dengan  variabel
prediktor.  Selain  itu,  pengujian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  ke- layakan  parameter  dalam    menjelas- kan  model.  Uji  parameter  model regresi serentak dan parsial. [1]
Estimasi parameter model regresi linier  didapat  dengan  menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) dengan persamaan berikut persamaan : ̂ (
)
dimana : vektor pengamatan variabel respon berukuran (     ) matrik variabel prediktor berukuran (    (     ))
̂ penaksir yang tak bias untuk berukuran (     )
6. Uji Signifikasi Persamaan Regresi Uji  serentak  merupakan  pe- ngujian  terhadap  semua  parameter dalam  model  regresi.  Uji  dilakukan untuk  mengetahui  signifikansi  β terhadap  variabel  respon  dengan analisis varians atau ANOVA. Berikut Resume Tabel ANOVA.
Tabel 1. Resume ANOVA
Hit
∑( ̂ ̅)
∑( ̅ )
∑( ̅)

## keterangan:
Batas bawah nilai Batas atas nilai Sumber Kuadarat Jumlah Kuadrat Rata-rata Kuadrat Sumber Varians Regresi Sumber Varians Error Sumber Varian Total
hipotesis :
statistik uji :
daerah penolakan :
ditolak , Hitung
(     )
kesimpulan : jika ditolak  maka  Persamaan Regresi Signifikan Positif. [3] 7. Uji Signifikansi Parameter Regresi Uji  parsial  ini  dilakukan  dengan tujuan untuk bisa mengetahui signifikansi  parameter
terhadap variabel respon secara parsial.
hipotesis :
statistik uji :
̂
( ̂ )
daerah penolakan
ditolak jika | | ( )
kesimpulan : jika ditolak  maka korelasi variabel  respon  dan  prediktor  positif dan signifikan. [3]
8. Uji Heterosdastistitas Heterosdastistitas  adalah  variansi antar  error  yang  satu  dengan  error yang  lain  berbeda.  Uji  yang  diguna- kan  dalam  penelitian  ini  adalah  uji Glejser  yang memiliki langkah sama dengan  regresi  linier namun  variabel prediktor  merupakan  selisih  dari variabel prediktor dan observasi. [8]
9. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah korelasi yang  terjadi  antar  satu  variabel  error yang lain. Autokorelasi sering terjadi pada  data  time  series.  Uji  yang digunakan untuk mendeteksi autokorelasi digunakan metode Durbin  Watson  dengan  langkah sebagai berikut. [8] hipotesis
stastistik uji :
∑
∑
dengan :
nilai Durbin Watson error sekarang error sebelum

## tabel Durbin Watson
(     ) dimana didapat batas bawah nilai Batas atas nilai kesimpulan
Tabel 2 . Kriteria Durbin-Watson Kriteria Batas Kritis
Kesimpulan
Autokorelasi Positif Autokorelasi tidak jelas Autokorelasi Negatif Autokorelasi tidak jelas Tidak ada Autokorelasi 10. Model Terbaik Penentuan model terbaik dapat
dilakukan  dengan  menggunakan  kriteria menurut  [4]  RMSE  yang  merupakan akar  rerata  kuadrat  selisih  dari  variabel observasi  dan  prediktor.  Model  terbaik adalah  mod  el  dengan  nilai  nilai  RMSE minimal.  Dengan
(nilai  observasi)
dan ̂ (nilai prediksi), maka:

## √ ∑( ̂ )

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Data
Berikut Klasemen akhir sampai ditunda karena Covid-19
Tabel 3. Klasemen Liga Italia Serie A No Team B M S K G O P 1 Juventus 26 20 3 3 50 24 63 2 Lazio 26 19 5 2 60 23 62 3 Inter 25 16 6 3 49 24 54 ... 20 Brescia 26 4 4 18 22 49 16
keterangan:
Jumlah Pertandingan yang telah dilalui Jumlah Kemenangan yang telah dilalui

## Jumlah Hasil Seri yang telah dilalui Jumlah Kekalahan yang telah dilalui

## Normalitas Data
Berikut  hasil  Norrmalitas  data  meng- gunakan Uji Liliors.
Tabel 4 . Normalitas Data No Team G O P 1 Udinese Nomal Tidak   Normal
Secara  umum  setiap  team  memiliki data  yang  berasal  dari  populasi  yang berdistribusi normal kecuali Data kemasukan  Udinese.  Data  tersebut  tidak berasal  dari  populasi  yang  bedistribusi Normal  Uji  Liliofors.  Data  tersebut normal ketika alpha dikontrol jadi 1%.

## Model Prediktor Memasukan Goal
Berikut  Model  Regresi  Tim-tim  Serie  A variabel  prediktor  memasukan  goal dengan variabel respon pertandingan tiap pekan.
Tabel  5. Regresi  Linier  Prediktor Memasukan Goal No Team Persamaan Regresi 1 Atalanta 2 Inter
3 Juventus 4 Lazio 5 Milan 6 Napoli 7 Roma
... Secara keseluruhan Model dan
Parameter  Regresi  Signifikan  menurut Uji  F  dan  Uji  t.  Seluruh  model  regresi memiliki  Autokorelasi  Positif  menurut Uji Durbin-Watson. Terjadi gejala-gejala heteros-kedastisitas  pada  Model  Genoa, Roma dan Udinese menurut  Uji  Gletser, namun untuk alpha 10% tidak terjadi.
Tabel  6. Regresi Eksponensial Prediktor

## Memasukan Goal
No Team Persamaan Regresi 1 Atalanta (       ) 2 Inter
(       )
3 Juventus (       ) 4 Lazio (       ) 5 Milan (       ) 6 Napoli (       ) 7 Roma (       ) ... Secara keseluruhan Model dan Parameter  Regresi  Signifikan  menurut Uji  F  dan  Uji  t.  Seluruh  model  regresi memiliki  Autokorelasi  Positif  menurut Uji  Durbin-Watson.  Telah  terjadi  gejala Heteroskedastisitas pada Model
Atalanta,  Fiorentina,  Genoa,  Lecce, Milan,  Napoli,  Parma  dan  SPAL menurut Uji Gletser, namun untuk alpha 10% tidak terjadi.
Tabel  7. Regresi  Berpangkat  Prediktor Memasukan Goal No Team Persamaan Regresi 1 Atalanta 2 Inter
3 Juventus 4 Lazio 5 Milan 6 Napoli 7 Roma
... Secara keseluruhan Model dan Para- meter  Regresi  Signifikan  menurut  Uji  F dan  Uji  t.  Seluruh  model  regresi  me- miliki  Autokorelasi  Positif  menurut  Uji Durbin-Watson.  Terjadi  gejala  Heteros- kedastisitas pada Model Atalanta,
Bologna,  Brescia,  Fiorentina,  Genoa, Hellas,  Inter,  Lazio,  Lecce,  Roma  dan Sampdoria  menurut  Uji  Gletser,  untuk alpha 10% tidak terjadi.

## Model Prediktor Kemasukan Goal
Berikut  Model  Regresi  Tim-tim  Serie  A variabel  prediktor  kemasukan  goal dengan variabel respon pertandingan tiap pekan.
Tabel  8. Regresi  Linier  Prediktor Kemasukan Goal No Team Persamaan Regresi 1 Atalanta 2 Inter 3 Juventus 4 Lazio 5 Milan 6 Napoli 7 Roma ... Secara keseluruhan Model dan Parameter  Regresi  Signifikan  menurut Uji  F  dan  Uji  t.  Seluruh  model  regresi memiliki  Autokorelasi  Positif  menurut Uji Durbin-Watson. Telah Terjadi
gejala-gejala  Heteroskedastisitas  pada Model  Cagliari,  Inter,  Lecce,  Parma, Roma  Sampdoria,  Sassuolo,  SPAL  dan Torino menurut Uji Gletser, untuk alpha 10% tidak terjadi.
Tabel 9. Regresi Ekeponensial Prediktor Kemasukan Goal No Team Persamaan Regresi 1 Atalanta (       ) 2 Inter
(       )
3 Juventus (       ) 4 Lazio (       ) 5 Milan (       )
6 Napoli
(       ) 7 Roma (       ) ... Secara keseluruhan Model dan
Parameter  Regresi  Signifikan  menurut Uji  F  dan  Uji  t.  Seluruh  model  regresi memiliki  Autokorelasi  Positif  menurut Uji Durbin-Watson. Terjadi gejala Heteroskedastisitas  pada  Model  Genoa, Inter, Lazio, Roma, Sampdoria,
Sassuolo, SPAL, dan Torino menurut Uji Gletser,    namun  untuk  alpha  10%  tidak terjadi.
Tabel 10. Regresi Berpangkat Prediktor Kemasukan Goal No Team Persamaan Regresi 1 Atalanta 2 Inter
3 Juventus 4 Lazio 5 Milan
6 Napoli
7 Roma ...
Secara keseluruhan Model dan
Parameter  Regresi  Signifikan  menurut Uji  F  dan  Uji  t.  Seluruh  model  regresi memiliki  Autokorelasi  Positif  menurut Uji Durbin-Watson. Terjadi gejala Heteroskedastisitas pada Model
Atalanta,  Cagliari,  Fiorentina,  Inter, Milan,  Parma,  Sampdoria,  Sassuolo, Torino,  dan  Udinese  menurut  Uji Gletser,    namun  untuk  alpha  10%  tidak terjadi.
Model Prediktor Point Berikut Model Regresi Tim-tim Serie A  variabel  prediktor  jumlah  point
dengan variabel respon pertandingan tiap pekan.
Tabel 11. Regresi Linier Prediktor Point
No Team Persamaan Regresi 1 Atalanta 2 Inter 3 Juventus 4 Lazio 5 Milan 6 Napoli 7 Roma ... Secara keseluruhan Model dan
Parameter  Regresi  Signifikan  menurut Uji  F  dan  Uji  t.  Seluruh  model  regresi memiliki  Autokorelasi  Positif  menurut Uji Durbin-Watson. Terjadi gejala Heteros-kedastisitas  pada  Model  Genoa, Lazio, Lecce, Roma, Sampdoria, Sassuolo  dan  Torino  menurut  Uji Gletser,  namun  untuk  alpha  10%  tidak terjadi Tabel 12. Regresi Eksponensial Prediktor Point No Team Persamaan Regresi 1 Atalanta (       ) 2 Inter (       ) 3 Juventus (       ) 4 Lazio (       ) 5 Milan (       ) 6 Napoli (       ) 7 Roma (       ) ... Secara keseluruhan Model dan
Parameter  Regresi  Signifikan  menurut Uji  F  dan  Uji  t.  Seluruh  model  regresi memiliki  Autokorelasi  Positif  menurut Uji Durbin-Watson. Terjadi gejala Heteroskedastisitas pada Model Atalanta,  Fiorentina,  Juventus,  Lecce, Napoli,  dan  Parma  menurut  Uji  Gletser, namun untuk alpha 10% tidak terjadi.
Berikut model dengan RMSE
terkecil  untuk  prediksi  klasemen  akhir berdasarkan prediktor point akhir.
Tabel  13. Regresi  Berpangkat  Prediktor Point No Team Persamaan Regresi 1 Atalanta
2 Inter
3 Juventus
4 Lazio 5 Milan 6 Napoli 7 Roma ... Secara keseluruhan Model dan
Parameter  Regresi  Signifikan  menurut Uji  F  dan  Uji  t.  Seluruh  model  regresi memiliki  Autokorelasi  Positif  menurut Uji  Durbin-Watson.  Terjadi    Heteros- kedastisitas pada Model Atalanta, Cagliari, Fiorentina, Lazio, Lecce,
Milan,  Parma,  Sampdoria,  Sassuolo, SPAL dan Udinese menurut Uji Gletser, namun untuk alpha 10% tidak terjadi

## Prediksi Klasemen Akhir
Berikut Prediksi klasemen akhir Tim-tim Serie  A  dengan  model-model  regresi, yaitu  model  regresi  linier,  eksponensial dan  berpangkat  sebelum  dipilih  model trebaik tiap tiap prediktor.
Tabel  14. Prediksi  Klasemen  Akhir Model Regresi Linier No Team G O P 1 Lazio 92 35 91 2 Juventus 73 37 91 3 Inter 77 35 86 4 Roma 69 43 68 5 Atalanta 101 51 68 ... 19 SPAL 26 61 25 20 Brescia 33 72 25 Tabel 15. Prediksi Klasemen Akhir Model Regresi Eksponensial No Team G O P 1 Lazio 348 122 328 2 Juventus 232 106 230 3 Sampdoria 201 119 201 4 Inter 192 198 197 5 Roma 181 89 195 ... 19 Genoa 78 196 63 20 Brescia 86 315 43 Tabel 16. Prediksi Klasemen Akhir Model Regresi Berpangkat No Team G O P 1 Lazio 99 40 96 2 Juventus 74 35 92 3 Inter 74 48 83 4 Cagliari 82 57 74 5 Roma 64 36 74 ... 19 Genoa 33 74 24 20 Brescia 33 86 21
Pada  Klasemen  akhir  dari  Regresi Eksponensial  sebagian  mengalami  ke- lonjakan skor yang tidak mungkin untuk point  3  setiap  laga,  dengan  begitu menjadi  pertimbangan  untuk  model klasemen  terbaik  ketika  model  regresi eksponensial  mendapatkan  RMSE  yang terendah  maka  akan  digantikan  oleh model  terbaik  lainnya.  Begitu  pula dengan  model  jumlah  memasukan  dan kemasukan  goal  yang  tak  wajar  akan diganti model lain yang lebih baik.

## RMSE Pemilihan Model Terbaik
Berikut  RMSE  dari  tiap-tiap  model untuk  pemilihan  model  terbaik  dan  skor maksimal tiap pekan bedasarkan prediktor  memasukan  goal,  kemasukan goal dan jumlah point.
Tabel  17. RMSE  Prediktor  Memasukan Goal No Team Linier Eksponen Pangkat 1 Atalanta 1,6636 7,9223 1,2471 2 Bologna 0,9081 5,4335 0,9412 3 Brescia 0,6233 2,6821 0,8233 4 Cagliari 2,2750 9,0102 1,6960 5 Fiorentina 0,9416 3,2352 0,9913 6 Genoa 0,8829 1,6015 1,0767 7 Hellas 1,5370 4,4927 1,1575 8 Inter 0,8005 6,2877 0,9775 9 Juventus 0,9037 6,3513 0,8648 10 Lazio 1,0769 10,656 1,1926 11 Lecce 0,9361 6,1623 1,1548 12 Milan 0,6830 4,8801 0,8571 13 Napoli 1,1117 2,3901 1,1398 14 Parma 1,0604 5,5939 1,2244 15 Roma 1,0127 4,4087 1,2483 16 Sampdoria 1,4581 3,8027 1,0478 17 Sassuolo 0,8466 4,5760 0,9404 18 SPAL 0,9073 0,7521 1,0743 19 Torino 1,1876 3,0585 1,1062 20 Udinese 1,1550 3,5063 1,0452 Tabel 18. RMSE Prediktor Kemasukan Goal No Team Linier Eksponen Pangkat 1 Atalanta 0,8371 3,8107 0,8406 2 Bologna 1,0256 8,3297 1,2917 3 Brescia 0,9630 9,2919 1,2779 4 Cagliari 2,1217 4,3777 1,4747 5 Fiorentina 1,1856 3,8569 1,2309 6 Genoa 1,5430 7,4003 1,2390 7 Hellas 1,2878 4,9417 1,1055 8 Inter 1,1108 5,6921 1,3453 9 Juventus 0,7500 2,9497 0,9502 10 Lazio 0,8863 4,5518 1,0998 11 Lecce 0,5652 5,2508 1,0125 12 Milan 0,7798 7,5854 1,4951 13 Napoli 1,3623 2,0240 1,4407
14 Parma 0,7017 3,8313 0,9515 15 Roma 1,9397 1,1283 1,4343 16 Sampdoria 1,5321 2,5548 1,3464 17 Sassuolo 1,3230 5,9327 1,2718 18 SPAL 1,7430 3,2648 1,3310 19 Torino 2,1136 4,0152 1,3406 20 Udinese 1,5902 8,2550 1,3797 Tabel 19. RMSE Prediktor Point No Team Linier Eksponen Pangkat 1 Atalanta 1,4262 4,8765 1,0645 2 Bologna 1,9913 1,9114 1,4660 3 Brescia 1,2060 1,6650 1,0393 4 Cagliari 3,2193 8,7752 2,0889 5 Fiorentina 1,9383 5,5379 1,9386 6 Genoa 1,3913 0,9866 1,1738 7 Hellas 1,3604 4,2391 1,0975 8 Inter 1,5380 7,2058 1,0715 9 Juventus 1,2251 7,0875 0,9990 10 Lazio 1,6167 8,0666 1,1466 11 Lecce 1,4400 2,8053 1,0491 12 Milan 1,6825 3,0028 1,2930 13 Napoli 1,7046 2,8613 1,2045 14 Parma 0,9352 5,5587 1,0331 15 Roma 2,0222 7,1319 1,3501 16 Sampdoria 1,1621 4,8315 0,9652 17 Sassuolo 1,3745 2,7605 1,0846 18 SPAL 0,9046 2,1589 0,8760 19 Torino 1,7648 3,2102 1,2833 20 Udinese 1,2344 3,3716 0,9962 Berikut keterangan pewarnaan pada tabel RMSE. Orange : Model Regresi Linier RMSE Terkecil Hijau : Model Regresi Ekspon RMSE Terkecil Biru : Model Regresi Pangkat RMSE Terkecil

## Klasemen Model Regresi Terbaik
Berikut  Prediksi  Klasemen  akhir Serie  A  dengan  model-model  regresi dengan RMSE terendah dan rasionalisasi dari poin dari tiap pekan.
Tabel 20. Prediksi Klasemen Model Terbaik No Team G O P 1 Lazio 92 35 96 2 Juventus 74 37 92 3 Inter 77 35 83 4 Roma 69 43 74 5 Atalanta 104 51 68 6 Cagliari 82 59 55 7 Parma 52 48 54 8 Hellas 48 47 53 9 Milan 41 50 49 10 Napoli 53 51 45 11 Sampdoria 43 51 45 12 Sassuolo 60 65 43 13 Fiorentina 44 55 42 14 Udinese 33 67 42 15 Bologna 59 63 41
16 Lecce 49 73 38 17 Torino 39 63 38 18 Genoa 39 74 29 19 SPAL 55 57 26 20 Brescia 33 72 21 Dengan mempertimbangkan skor
menang  3,  maka  ketika  terdapat  model terbaik namun selisih skor observasi dan prediksi  lebih  dari  36  diganti  dengan model  terbaik  lainnya.  Begitu  pula dengan  jumlah  kebobolan  yang  lebih dari  36  karena  di  liga  Italia  rata-rata kemasukan  goal  sampai  saat  ini  belum mencapai
2,5
per pertandingan. Diprediksi  pula  Lazio  menjadi  Juara Serie  A,  Tiga  tim  terbawah  tetap terdegredasi.  Namun,  team  besar  seperti Milan  dan  Napoli  berada  di  papan tengah  dan  tidak  mengikuti  kejuarn Eropa,  berbanding  terbalik  dengan Atalanta  yang  sukses  menjadi  team dengan jumlah goal terbanyak.

## Grafik Deret Waktu  Tim Serie A
Berikut  diberikan  grafik  deret  waktu untuk  mempermudah  visualisasi  deret waktu tim-tim serie A.
Gambar 01. Deret Waktu Lazio
Gambar 02. Deret Waktu Juventus
Gambar 03. Deret Waktu Inter
Gambar 04. Deret Waktu Roma
Gambar 05. Deret Waktu Atalanta
Gambar 06. Deret Waktu Cagliari
Gambar 07. Deret Waktu Parma
RMSE : 1,0975
Gambar 08. Deret Waktu Hellas
Gambar 09. Deret Waktu Milan
Gambar 10. Deret Waktu Napoli
Gambar 11. Deret Waktu Sampdoria
Gambar 12. Deret Waktu Sassuolo
Gambar 13. Deret Waktu Fiorentina
Gambar 14. Deret Waktu Udinese
Gambar 15. Deret Waktu Bologna
Gambar 16. Deret Waktu Lecce
Gambar 17. Deret Waktu Torino
Gambar 18. Deret Waktu Genoa
Gambar 19. Deret Waktu SPAL Gambar 20. Deret Waktu Brescia

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan diprediksikan  Lazio  menjadi  Juara  Liga Italia  Serie  A  2019/2020  dan  berhak mengkuti Liga Champion Eropa
2020/2021.  Juventus  dan  Inter  masuk
Liga Champion Eropa 2020/2021. Roma mengikuti  kualifikasi  Liga  Champion Eropa  2020/2021.  Atalanta  masuk  Liga Europa  2020/2021.  Cagliari  mengikuti babak kualifikasi Liga Europa
2020/2021. Atalanta menjadi tim Serie A 2019/2020  dengan    jumlah  memasukan Goal  terbanyak.  Genoa  menjadi  tim Serie  A  2019/2020  dengan  jumlah kemasukan  Goal  terbanyak  dan  tim terbawah  sebelum  penundaan  jadwal tetap terdegredasi ke Serie B.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bonamente,  M.  2013. Statistics and  Analysis  of  Scientific  Data. Huntsville : Springer Science Businnes Media [2] Budiyono.  2009. Statistika  Untuk Penelitian . Surakarta: UNS Press. [3] Cryer,  D.J,  dan  Chan,K.S.  2008. Time  Series  Analysis .  IOWA: Springer Science Businnes Media [4] Gooijer,  Jan    dan  Hyndman,  Rob. J.  2006.  25  Years  Of  Time  Series Forecasting. Internttional  Journal of  Forcasting , vol.22, no 443-473 [5] Heuer. A. Muller C,dan Rubner, D. 2014. Soccer:  is  scoring  goals  a predictable  Poissonian  process ?. Article in EPL [6] Walarange,  D.  Delima,  R.  Dan Retyandito.  2012.  Sistem  Prediksi Pertandingan  Sepak  Bola  Dengan Metode Analytical Hierarchy Process  (AHP). Informatika Vol. B, No. 2, November 2012 [7] Wei,W.  W.  2006. Time  Series Analysis Univariate and Multivariate  Methods .  New  York: Pearson International. [8] Wibowo,  M.  2001.  Pemodelan Statistik  Hubungan  Debit  Dan Kandungan Sedimen Sungai. Jurnal Teknologi Lingkungan , Vol. 2, No.3, September 2001 : 255-260
[9] Zakky, M. 2014. Pemodelan
Kualitas  Tim  Nasional  Sepakbola Negara  Anggota  Asian  Football Confederation Dengan Pendekatan Geographically  Weighted  Regres- sion. Tesis. Surabaya: ITS Program Pascasarjana