BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Dasar Pemain Basket Didalam semua olahraga pasti memiliki teknik-teknik mendasar untuk melatih seseorang pemain dapat bermain sesuai dengan aturan, pemain harus kuat dalam segi teknik dasar. Apabila seorang pelatih tidak memberikan sebuah materi latihan dasar kepada permainan, maka untuk melakukan setiap gerakan atau metode latihan yang rumit pemain tersebut tidak akan bisa mengikuti intruksi yang diperintahkan oleh pelatih. Berikut ini penjelasan mengenai beberapa teknik yang paling mendasar dalam permaina bola basket: 1. Passing dan Catching Passing berarti mengoper, sedangkan catching artinya menangkap. Setiap pemula harus belajar mengenai cara mengoper dan menangkap bola dengan temannya. Ada satu halyang harus dingat, kemampuan mengoper dan menangkap harus sama baiknya, tidak boleh hanya mahir sebagian. Dalam passing terdapat beberapa teknik antara lain : a. Chest Pass (Operan Setinggi Dada) Operan ini dimulai dari memegang bola di depan dada, kemudian bola dilempar lurus dengan telapak tangan ke arah luar. b. Bounce Pass (Operan Pantul) Sama dengan chest pass, bedanya hanya lemparan diarahkan ke lantai, usahakan titik pantulnya berada di 3/4 jarak dari pengoper bola. c. Overhead Pass (Operan Diatas Kepala) Operan dilakukan dengan kedua tangan berada di atas. Penerima bola juga menangkap dengan posisi tangan di atas. II-1
d. Baseball Pass Operan ini dilakukan di atas/belakang kepala, bertujuan agar passing melambung dan melewati lawan. Operan jarak jauh yang dilakukan biasanya lebih dari setengah panjang lapangan. Operan ini tidak terlalu akurat namun berguna pada fast break. e. Behind The Back Pass Teknik gerakan behind the back pass merupakan gerakan yang rumit untuk para pemula. Butuh latihan tekun dan berulang-ulang untuk bisa melakukan gerakan ini dengan baik dan benar. Operan ini sekarang sudah menjadi senjata menyerang yang umum. Keunggulan umpan ini yaitu lawan tidak mengetahui sasaran yang ingin dituju. 2. Dribbling (Menggiring Bola) Prinsip dalam mengajarkan teknik dribble antara lain: a. Kontrol pada jari-jari tangan b. Mempertahankan tubuh tetap rendah c. Kepala tegak d. Melatih kedua tangan agar sama-sama memiliki dribble yang bagus e. Lindungi bola (protect the ball) Macam-macam dribble: a. Change of pace dribble Dribble ini adalah yang paling umum dalam bola basket dan digunakan untuk membuat pemain bertahan berfikir bahwa pelaku dribble akan memperlambat atau mempercepat tempo dribble. b. Low or control dribble Dribble ini dilakukan setiap kali pemain dijaga dengan ketat. Tipe dribble ini digunakan untuk menjaga bola agar tetap rendah dan terkontrol. Bola didribble di sisi tubuh, jauh dari pemain bertahan. Telapak tangan yang mendribble bola diusahakan agar tetap berada di atas bola. II-2
c. High or speed dribble Ketika pemain berada di lapangan terbuka dan harus bergerak secepatnya dengan bola, maka ia akan menggunakan dribble ini. Ketika berlari dengan cepat, pemain akan mendorong bola di depannya dan membiarkan bola melambung ke atas setinggi pinggulnya. Tangan yang mendribble tidak berada di atas bola, melainkan di belakang bola. d. Crossover dribble Crossover dribble adalah gerakan memindahkan bola dari tangan yang satu ke arah tangannya yang lain. Gerakan ini sangat bagus untuk memperdaya pemain bertahan. Namun bola bisa dicuri bila dribble tidak dilakukan dengan baik, karena posisi bola tidak terjaga. e. Behind the back dribble Jenis dribble ini digunakan ketika pemain mengganti arah supaya terbebas dari pemain bertahan. Bola digerakkan dari satu sisi tubuh ke sisi tubuh yang lain dengan mengayunkannya di belakang tubuh. f. Between the legs dribble Dribble ini adalah cara yang cepat untuk memindahkan bola dari satu tangan ke tangan yang lain melewati sela kaki. Digunakan ketika pendribble bola dijaga dengan ketat atau ingin mengganti arah. g. Spin dribble Dribble ini dilakukan untuk mengganti arah dan memantulkan bola dari satu tangan ke tangan yang lain ketika dijaga dengan ketat. Dribble ini harus dilakukan dengan cepat. Saat dribble, dorong bola ke lantai dan berputar mengelilingi pemain bertahan. 3. Shooting (Menembak Bola ke Arah Keranjang) a. Set shoot Tembakan ini jarang dilakukan pada permainan biasa. Karena jika penembak tidak melompat, maka tembakannya akan mudah dihalangi. Umumnya tembakan ini dilakukan saat lemparan bebas atau bila memungkinkan untuk menembak tanpa rintangan (free throw). II-3
b. Lay-up shoot Lay-up dilakukan di akhir dribble. Pada jarak beberapa langkah dari ring, penggiring bola secara serentak mengangkat tangan dan lutut ke atas ketika melompat ke arah keranjang. c. Jump shoot Tembakan ini sering dilakukan saat pemain menyerang tidak bisa mendekati keranjang. Tembakan ini sangat sulit dihalangi karena dilakukan pada titik tertinggi lompatan vertical penembak. 4. Cara berputar (Pivot) Pivot adalah gerakan memutar badan dengan menggunakan salah satu kaki sebagai poros putaran (setelah kita menerima bola). Ada tiga alternatif gerakan yang bisa dilakukan: a. Pivot kemudian dribble (membawa bola) b. Pivot kemudian passing (melempar bola) c. Pivot kemudian shooting (menembakan bola) 5. Jump stop Jump stop merupakan sebuah gerak berhenti terkendali dan dengan menggunakan dua kaki. Jump stop bisa digunakan pemain penyerang untuk memantapkan kaki yang akan dipakai untuk pivot (poros), menghindari traveling, dan mempertahankan keseimbangan tubuh dengan baik. 6. Rebound Hal-hal yang perlu diperhatikan pada saat rebound yaitu make contact, box out, dan jump to the ball. Dalam era basket modern sekarang ini diperlukan gerakan rebound dalam suatu pertandingan. Apabila sebuah tim tidak mempunyai keinginan untuk melakukan defensive rebound maupun offensive rebound, dapat dipastikan tim itu akan kehilangan banyak kesempatan kedua untuk melakukan score pada saat pertandingan. 2.2 Posisi dan Peran Pemain Posisi Pemain Bola Basket antara lain : II-4
1. Point Guard (PG) Point Guard tugasnya adalah membawa bola dan memberikan passing pada temannya. Dia yang mengatur irama permainan timnya, apakah cepat atau lambat. Biasa juga disebut playmaker. Posisi ini biasanya dipegang oleh orang yang berbadan kecil tapi lincah dan jago mendribel. 2. Shooting Guard (SG) Shoting Guard adalah orang yang punya tugas untuk menembak bola dari jarak-jarak yang cukup jauh. Dia harus cepat bergerak dan mencari posisi yang kosong untuk melepaskan tembakan. Posisi ini biasanya dipegang oleh orang yang paling bagus akurasi shootingnya. 3. Small Forward (SF) Small Forward punya tugas mencetak angka. Dengan kata lain seorang SF harus mampu menerobos pertahanan dan melakukan lay-up atau dunk, juga melakukan shoot dari jarak-jarak tertentu. Posisi ini biasanya dipegang oleh orang yang punya tekhnik hebat dan jago mencetak angka. 4. Power Forward (PF) Power Forward tugasnya adalah merebound bola. Rebound sangat penting, jika dalam pertahanan, rebound penting agar bola tak kembali ke tangan musuh. Jika dalam penyerangan, rebound penting untuk kembali menciptakan kesempatan membuat angka. Biasanya posisi ini dipegang oleh orang yang lompatannya tinggi dan badannya cukup besar untuk beradu fisik. 5. Center (C) Center tugasnya di pertahanan dan penyerangan. Pada pertahanan, ia harus mampu mengamankan ringnya dari tembakan jarak dekat seperti lay-up musuh. Pada penyerangan, Center harus mampu melihat posisi teman-temannya dan memberikan umpan pada teman yang kosong (karena posisinya di tengah, sehingga mudah II-5
memberi umpan ke sisi manapun). Selain itu dia pun harus kuat beradu fisik dengan musuh untuk mencetak angka di bawah ring, Posisi ini biasanya dipegang oleh orang yang badannya paling tinggi dan besar. 2.3 Data mining (Mujiasih, 2011), Data mining atau sering disebut sebagai knowledge discovery in database (KDD) adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam data berukuran besar. Keluaran Data mining ini bisa dipakai untuk membantu pengambilan keputusan di masa depan. Pengembangan KDD ini menyebabkan penggunaan pattern recognition semakin berkurang karena telah menjadi bagian Data mining (Fadina, 2014). 2.3.1 Karakteristik Data mining Data mining mempunyai beberapa karakteristik tertentu, adapun karakteristik dari Data mining yaitu: 1. Data mining berhubungan dengan penemuan pola baru yang tersembunyi dan pola data tertentu yang tidak diketahui sebelumnya 2. Data mining bisa menggunakan data yang sangat besar, hal ini biasanya dilakukan agar memiliki hasil yang akurat dan terpercaya Data mining hanya berguna untuk membuat keputusan yang kritis, terutama dalam strategi. 2.3.2 Pengelompokan Data mining Dalam Data mining terdapat metode - metode, seperti classification, clustering, dan association. 1. Klasifikasi (Classification) Klasifikasi bertujuan untuk mengklasifikasikan item data menjadi satu dari beberapa kelas standar. Sebagai contoh, suatu program email dapat mengklasifikasikan email yang sah dengan email spam. Beberapa algoritma klasifikasi antara lain pohon keputusan, nearest neighbor, naïve bayes, neural networks dan support vector machines. II-6
2. Pengelompokan (Clustering) Clustering merupakan metode pengelompokan sejumlah data ke dalam klaster (group) sehingga dalam setiap klaster berisi data yang semirip mungkin. 3. Pembelajaran Aturan Asosiasi (Association Rule Learning) Pembelajaran aturan asosiasi mencari hubungan antara variabel varabelnya. Sebagai contoh suatu toko mengumpulkan data kebiasaan pelanggan dalam berbelanja. Dengan menggunakan pembelajaran aturan asosiasi, toko tersebut dapat menentuan produk yang sering dibeli bersamaan dan menggunakan informasi ini untuk tujuan pemasaran. 2.3.3 Knowledge Discovering In Data (KDD) Proses KDD adalah proses menggunakan metode Data mining untuk mengekstrak pengetahuan apa yang dianggap sesuai dengan spesifikasi ukuran dan batas, menggunakan database bersama dengan preprocessing yang diperlukan, pengambilan sampel dan transformasi dari database (Budiman, 2012). Berikut tahapan - tahapan KDD. Gambar 2.1 Tahapan-tahapan KDD Knowledge Discovery in Databases (KDD) sering kali disebut untuk menjelaskan proses penggalian informasi tersembunyi dalam suatu basis data yang besar. Sebenarnya KDD mempunyai hubungan dengan Data mining. Salah satu II-7
tahapan dalam keseluruhan proses KDD adalah Data mining. Proses KDD secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut (Shapiro, 1996). 1. Data selection Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan dalam proses data mining tersimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional (Sari, 2015). 2. Data Preposessing (cleaning). Sebelum proses data mining bisa dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD. Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi). Dilakukan juga proses enrichment, yaitu proses "memperkaya" data yang sudah ada dengan data atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal (Sari, 2015). 3. Data transformation Proses transformasi pada data yang telah dipilih sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. Pada KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data (Sari, 2015). 4. Data mining Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan. 5. Pattern evaluation Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut interpretation. Tahap ini juga mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada sebelumnya. II-8
II-9 6. Knowledge presentation Dimana gambaran teknik visualisasi dan pengetahuan digunakan untuk memberikan pengetahuan yang telah diberikan kepada user. 2.4 Klasifikasi Salah satu tugas utama dari Data mining adalah klasifikasi. Klasifikasi digunakan untuk menempatkan bagian yang tidak diketahui pada data ke dalam kelompok yang sudah diketahui. Klasifikasi menggunakan variabel target dengan nilai nominal. Dalam satu set pelatihan, variabel target sudah diketahui. Dengan pembelajaran dapat ditemukan hubungan antara fitur dengan variabel target. Ada dua langkah dalam proses klasifikasi (Hamid Parvin, 2008): a. Pembelajaran (learning): pelatihan data dianalisis oleh algoritma klasifikasi. b. Klasifikasi: data yang diujikan digunakan untuk mengkalkulasi akurasi dari aturan klasifikasi. Jika akurasi dianggap dapat diterima, aturan dapat diterapkan pada klasifikasi data tuple yang baru. 2.5 K- Nearest Neighbour K - Nearest Neighbour (KNN) adalah adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Data pembelajaran diproyeksikan ke ruang berdimensi banyak, dimana masing-masing dimensi merepresentasikan fitur dari data. Ruang ini dibagi menjadi bagian-bagian berdasarkan klasifikasi data pembelajaran. Sebuah titik pada ruang ini ditandai kelas c jika kelas c merupakan klasifikasi yang paling banyak ditemui pada k buah tetangga terdekat titk tersebut. Dekat atau jauhnya tetangga biasanya dihitung berdasarkan jarak Euclidean. Persamaan Euclidean adalah: ... (2.1) Keterangan: = ∑ ( − )
x1= Data latih x2= Data uji i= Variabel data d= Jarak p= Dimensi data Nilai k yang terbaik untuk algoritma ini tergantung pada data; secara umumnya, nilai k yang tinggi akan mengurangi efek noise pada klasifikasi, tetapi membuat batasan antara setiap klasifikasi menjadi lebih kabur. Nilai kyang bagus dapat dipilih dengan optimasi parameter, misalnya dengan menggunakan cross- validation. Kasus khusus di mana klasifikasi diprediksikan berdasarkan data pembelajaran yang paling dekat (dengan kata lain, k = 1) disebut algoritma nearest neighbor. Langkah-langkah algoritma KNN 1. Menentukan parameter K (jumlah tetangga paling dekat), Parameter K pada testing ditentukan berdasarkan nilai K optimum pada saattraining. Nilai K optimum diperoleh dengan mencoba-coba 2. Menghitung kuadrat jarak euclid (euclidean distance) masing-masing obyek terhadap data sampel yang diberikan 3. Mengurutkan objek-objek tersebut ke dalam kelompok yang mempunyai jarak euclidian terkecil 4. Mengumpulkan kategori Y (klasifikasi nearest neighbor) 5. Dengan menggunakan kategori mayoritas,maka dapat hasil klasifikasi 2.6 Modified K- Nearest Neighbour Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) adalah menempatkan label kelas data sesuai dengan k divalidasi poin data yang sudah ditetapkan dengan perhitungan K-Nearest Neighbor (KNN) tertimbang (Hamid Parvin, 2008). 2.6.1 Validitas Data Dalam algoritma MKNN, setiap data pada data training harus divalidasi terlebih dahulu pada awalnya. Validitas setiap data tergantung pada setiap tetangganya. Proses validasi dilakukan untuk semua data pada data training. Setelah II-10
II-11 dihitung validitas tiap data maka nilai validitas tersebut digunakan sebagai informasi lebih mengenai data tersebut. Untuk menghitung validitas dari data pada data training, tetangga terdekatnya perlu dipertimbangkan. Di antara tetangga terdekat dengan data, validitas digunakan untuk menghitung jumlah titik dengan label yang sama untuk data tersebut. Persamaan yang digunakan untuk menghitung validitas dari setiap titik pada data training adalah seperti pada persamaan (Hamid Parvin, 2008):
dimana : - H : jumlah titik terdekat - lbl (x) : kelas x - N i (X) : label kelas titik terdekat x ... (2.2 ) Nilai H adalah nilai dari tetangga yang dipertimbangkan dan lbl(x) adalah kelas sebenarnya dari sampel x. Sedangkan Ni(x) adalah kelas terdekat ke-i dari titik x.
Fungsi S digunakan untuk menghitung kesamaan antara titik x dan data ke-i dari tetangga terdekat. Yang dituliskan dalam persamaan (Hamid Parvin, 2008)... (2.3) Keterangan: - a = kelas a pada data training. - b = kelas lain selain a pada data training. a. Validitas antar Data Latih
II-12 Dimana tahapan ini setiap data latih dicari validitas datanya berdasarkan nilai k dengan rumus sebagai berikut: ... (2.4) ∗ (1 + 0 + 1) Keterangan : 1 = jika nilai eucladian sama dengan data latih 0 = jika nilai eucladian berbeda dengan nilai data latih. b. Eucladian data latih ke data uji Dimana tahapan ini untuk mencari nilai eucladian antara data latih dan data uji... (2.5) Keterangan : H : jumlah titik terdekat lbl (x) : kelas data uji N i (X) : label kelas titik terdekat x pada data latih 2.6.2 Weight Voting Pada data training, masing-masing data diberikan weight voting yang biasanya sama dengan beberapa penurunan fungsi jarak dari data yang tidak diketahui (Hamid Parvin, 2008). Voting diatur sama dengan 1 / (de + 1):
de : jarak Euclidian. Weight pada setiap tetangga dihitung dengan menggunakan 1 / (de + 0.5). setelah itu, validitas dari tiap data pada data training dikalikan dengan weight. berdasarkan pada jarak Euclidian. Adapun weight voting tiap tetangga dirumuskan sebagai berikut (Hamid Parvin, 2008): ... (2.6) dimana: W (i): Perhitungan Weight Voting Validitas (i): Nilai Validitas
de: Jarak Euclidean a. Menentukan kelas data uji dengan berdasarkan nilai k Untuk menentukan kelas data uji, tentukan terlebih dahulu jumlah k misalnya k=3, ambil nilai Weight Voting terbesar paling atas setelah nilai Weight Voting di urutkan dari yang terbesar ke terkecil. Setelah hasil k tertinggi dari Weight Voting didapat, maka cari kelas dari setiap data Weight Voting tertinggi. 2.7 Confusion Matrix Confusion matrix yaitu sebuah tabel yang menyatakan jumlah data uji yang benar diklasifikasikan dan jumlah data uji yang salah diklasifikasikan. Metode ini menggunakan tabel matriks, jika data set hanya terdiri dari dua kelas, kelas yang satu dianggap sebagai positif dan yang lainnya negatif (Bramer, 2007) Gambar 2.2 Confusion Matrix Keterangan Label: 1. True positives merupakan jumlah record positif yang diklasifikasikan sebagai positif, 2. False positives merupakam jumlah record negatif yang diklasifikasikan sebagai positif, 3. False negatifs merupakan jumlah record positif yang diklasifikasikan sebagai negatif, 4. True negatifs merupakan jumlah record negatif yang diklasifikasikan sebagai negatif. II-13
II-14 Dimana nanti terdapat sebuah tabel yang berisikan hasil dari klasifikasi, dimana TP adalah nilai benar yang diprediksi secara benar akan dikurangi dengan FP nilai salah diprediksi secara benar untuk menghasilkan P' adalah total nilai benar yang diprediksi benar. Kemudian FN adalah nilai salah yang diprediksi secara benar, sedangkan TN adalah nilai salah yang diprediksi salah kemudian FN - TN untuk menghasilkan N' adalah total nilai salah yang bernilai salah. Perhitungan akurasi Perhitungan akurasi dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi dari hasil klasifikasi, dengan cara menghitung jumlah record uji yang kelasnya diprediksi secara tepat. Dapat dilihat pada persamaan dibawah ini (Hamid Parvin, 2008)... (2.7) Jumlah predikasi benar adalah jumlah record data uji yang diprediksi = 100% kelasnya menggunakan metode klasifikasi dan hasilnya sama dengan kelas sebenarnya. Sedangkan jumlah total prediksi adalah jumlah keseluruhan record yang diprediksi kelasnya (seluruh data uji). 2.8 User Acceptance Test (UAT) User Acceptance Test adalah proses pengujian oleh user dan menghasilkan dokumen untuk dijadikan bukti bahwa aplikasi yang dikembangkan dapat diterima user dan hasil pengujiannya dianggap memenuhi kebutuhan pengguna. User Acceptance Test menggunakan angket atau kuisoner yang berisi pertanyaan seputar sistem yang telah dibangun yang disebarkan kepada responden untuk menemukan feedback dari user. Pertanyaan dalam angket berbentuk objektif, dimana para responden dapat memilih salah satu dari beberapa alternatif jawaban yang telah diberi bobot atau skoring. Pada penelitian ini akan digunakan aturan likert dalam penentuan skoring. Skala Likert adalah suatu skala psikometrik yang digunakan dalam kuesioner dan merupakan salah satu teknik yang dapat digunakan dalam evaluasi suatu program atau kebijakan perencanaan. Rumus penilaian dengan skala likert yaitu: 1. Menentukan jumlah kategori 2. Penentuan Total Skor
II-15 Untuk mendapatkan rangkuman hasil penilaian dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut: ... (2.8) Keterangan T = Frekuensi jawaban yang dipilih Pn = Bobot skor likert 3. Interval Untuk mendapatkan interval dan interpretasi persen dari kategori digunakan rumus sebagai berikut: ... (2.9) % ( ) = 4. Interpretasi Skor Perhitungan Untuk mendapatkan skor perhitungan interpretasi harus diketahui skor tertinggi dan skor terendah dengan rumus sebagai berikut: X = Skor Terendah Likert x Jumlah Pertanyaan Y = Skor Tertinggi Likert x Jumlah Pertanyaan Selanjutnya ditentukan indeks persen untuk mengetahui hasil akhir dengan rumus sebagai berikut: ... (2.10) 2.9 Penelitian Terkait % = 100 Berikut adalah beberapa penelitian sebelumnya yang menjadi acuan dan dasar penelitian ini: 1. Ni Wayan Eka Ayuningsih, 2015 Klasifikasi Rumah Tangga Untuk Penentuan Penerima KPS (Kartu Pelindung Sosial) dengan Menggunkan Metode Modified K - Nearest Neighbour didapat nilai akurasi dari pengklasifikasian sebesar 70,67%. 2. Hamid Parvin dkk,2008 Judul Penelitian Hamid Parvin dkk adalah, "MK-NN: Modified K - Nearest Neighbour" Yaitu membandingkan tingkat akurasi Modified K - Nearest
Neighbour dengan K - Nearest Neighbour dengan k=3, k=5 dan k=7 didapat tingkat akurasi Modified K - Nearest Neighbour lebih tinggi dibandingkan dengan K - Nearest Neighbour. 3. Kevin Martha Rasepta, 2016 Judul Penelitian yaitu," Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor memiliki rata-rata tingkat akurasi tertinggi sebesar 90% pada skenario 90:10 dan 80:20 dengan k=1 sampai k=3 dan rata-rata akurasi dari keseluruhan skenario adalah 82,057%". 4. Halomoan dan Sutrisno, 2014 Pengklasifikasian penyakit tanaman kedelai menggunakan metode Modified k-Nearest Neighbour dengan otomatisasi nilai k pada dengan tingkat akurasi sebesar 98,83% dengan nilai k=1. 5. Angga Sukma Daru, 2016. Judul Peneltian: Klasifikasi Spesies Ular menggunakan Ekstraksi Histogram dengan Metode Modified K-Nearest Neighbor. Jumlah data yang digunakan adalah 105 data training dan 50 data testing. Dari hasil percobaan hasil terbaik pengelompokan spesies ular dengan 10 spesies ular dengan nilai k=3 mencapai akurasi 86% 6. Wahyu Jayadi, 2010 Judul Penelitian "Pengaruh latihan Knee Tuck Jump dan latihan Half Squat Jump terhadap kemampuan Shooting dalam permainan Bola Basket pada siswa SMA negeri 8 Makassar". Hasil dari penelitian menunjukan bahwa ada pengaruh yang sangat besar latihan KnJump terhadap kemampuan Shooting dengan nilai taraf observasi 95% dan Half Squat Jump dengan nilai taraf observasi juga 95%. 7. Ubaidillah Annuri, 2014 Judul Penelitian: Hubungan Daya Ledak Otot Tungkai dan Otot Lengan dengan kemampuan Shooting Atlet Basket. Koefisien determinasi (r2) yang dipeoleh adalah 0,9938 artinya (0,938 x 100%) = 93,8% kemampuan shooting atlet bola basket UNY ditentukan oleh kombinasi daya ledak otot II-16
tunkai dan otot lengan, sedangkan sisanya 6,2% ditentukan oleh faktor atau variabel lain yang tidak dikaji dalam penelitian ini. 8. Yafri Yahya, 2012 Judul Penelitian: Kontribusi Kecepatan dan Kelincahan Terhadap Ketrampilan Dribble Bola Basket Mahasiswa Jurusan Pendidikan Jasmani Kesehatan dan Olahraga Universitas Riau. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan kontribusi kecepatan terhadap Dribble sebesar 26%, sedangkan kontribusi kelincahan 16,8%, terdapat kontribusi kecepatan dan kelincahan secara bersama - sama sebesar 31,4%. 9. Wahyu Jayadi, 2012 Judul Penelitian: Pengaruh Latihan Pull Over dan Latihan Melempar Bola Medicine Terhadap Kemampuan Three Point Shooting Dalam Permainan Bola Basket Pada Siswa SMA Negeri 1 Sinjai. Terdapat pengaruh yang signifikan latihan pull over terhadap three point shooting terbukti nilai t=8,759 > tt= 2,093, sedangkan latihan medicine teradap three point shooting juga terdapat pengaruh yang signifikan yaitu t=11,573 > tt=2,093, dan terdapat perbedaan pengaruh yang signifikan antara latihan pull over dan medicine terhadap kemampuan three point shooting terbukti nilai t= 4,777 > tt= 2,021. 10. Bagus Kriwantoro, 2017 Judul penelitian: Strategi Penempatan Posisi Pemain dalam Formasi Bola Basket menggunakan Metode Profile Matching. Sistem yang dibangun dapat menyajikan dan menyediakan pilihan bagi pelatih sebagai sarana pendukung dalam mengambil suatu keputusan dengan menggunakan ini. Sistem yang dibangun menghasilkan data nilai perangkingan tertinggi pemain, untuk membantu manajer atau pelatih dalam menentukan posisi yang ideal pemain dalam suatu pertandingan. 11. Ian Fabianto. Judul penelitan : Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Posisi Ideal Pemain dalam Strategi Formasi sepak Bola. Kesimpulan sistem ini nantinya akan mampu menyajikan pilihan bagi parapelatih sebagai sarana pendukung II-17
12. 13. keputusan dalam pengambilan suatu keputusan, mampu membantu seorang pelatih merubah cara penilaiannya dalam menyeleksi pemain agar dapat menilai dari yang bersifat subjektif menjadi objektif. Ali Moch Kunevi danTri Ginanjar laksana, 2015. Judul penelitian: Sistem Pendukung Keputusan Posisi Striker Ideal Dalam Strategi Sepakbola Di Bina Putera Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting. Hasil penelitian Berdasarkan hasil uji tabulasi, terhadap harapan dan kenyataan yang diambil dari 10 responden mengenai sistem pendukung keputusan posisi striker ideal dalam strategi sepakbola di bina putera menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) yang dibuat, hasil uji reliabilitas harapan dari 10 item jawaban responden di dapatkan hasil dengan cronbach's alpha 0,772 (kriteria Reliabilitas Sangat Tinggi), dan hasil uji reliabilitas kenyataan item jawaban di dapatkan hasil cronbach's alpha 0,915 (kriteria Reliabilitas Sangat Tinggi), dan hasil uji validitas harapan item jawaban dengan rata - rata hasil 0,715 (kriteria Validitas Tinggi (Baik), dan hasil uji validitas kenyataan item jawaban dengan rata - rata hasil 0,533 (kriteria validitas sedang (cukup). dari hasil uji hipotesis yang dihasilkan: hasil nilai X2 hitung 5.679 dan Hasil Propabilitas 0.192 "maka dapat dilihat bahwa X2 hitung < X2 tabel (5.679 < 37.734), kesimpulan H0: diterima, dan Ha ditolak, dapat dikatakan bahwa dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan Posisi Striker Ideal Dalam Strategi Sepakbola Di Bina Putera Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) dapat membantu menentukan posisi stiker ideal dalam strategi sepakbola. Dedi Irawan ,Danar Putra ,Risky Aswi R, 2015. Judul penelitian: Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Posisi Pemain Dalam Strategi Formasi Futsal. Hasil penelitian: Sistem pendukung keputusan penentuan posisi pemain dengan metode AHP dalam strategi formasi futsal ini dapat menyajikan posisi pemain sesuai dengan kemapuan yang dimiliki. Data yang ditampilkan nilai posisi tiap pemain antara lain privot, belakang, sayap, dan keeper yang sudah diranking. Bagi pelatih klub II-18
14. 15. Marimas FC aplikasi ini sangat membantu dalam penentuan posisi pemain. Namun perlu dilakukan pengujian dari hasil penentuan posisi pemain aplikasi ini untuk mengetahui tingkat efektifitasnya. Misalnya melakukan analisa dari hasil pertandingan yang telah dilakukan setelah menerapkan aplikasi sistem pendukung keputisan ini. Bronardhe Candra Rizqy, Dewi Hajar dan Ardianto Wibowo, 2016. Judul penelitian: Perancangan Sistem Penentuan Posisi Pemain Sepakbola Menggunakan Algoritma K-NN. Berdasarkan pengujian sistem yang dibuat, nilai akurasi dari pengujian yang dilakukan yaitu 73%, sehingga metode algoritma k-nn dapat digunakan dalam penentuan posisi pemain sepakbola. Secara fungsional sistem sudah dapat menghasilkan output yang diharapkan seperti hasil dari pengujian confusion matrix yang sudah dilakukan meskipun tidak terlalu tinggi hasil akurasi dari sistem yang dibuat. Berdasarkan pengujian UAT yang dilakukan kepada pelatih sepakbola, sistem yang dibangun cukup membantu pelatih dalam menentukan pemain dan sebagai pertimbangan dalam pemilihan pemain sepakbola. Falfalah dan Rifaldy Subakti, 2016. Judul penelitian: Penerapan Metoda TOPSIS pada Analisis Penentuan Posisi Ideal Pemain Sepak Bola. Metode pengambilan keputusan TOPSIS dapat digunakan sebagai salah satu pendekatan alternatif dalam penentuan posisi ideal pemain sepakbola, karena dengan menggunakan metoda ini dapat diperoleh rekomendasi penentuan posisi yang didasari oleh beberapa kriteria untuk beberapa pemain yang akan dievaluasi. Rekomendasi posisi pemain yang dihasilkan dari pendekatan metoda TOPSIS dapat disajikan secara lebih obyektif karena akan menampilkan dasar pertimbangan pengambilan keputusan yang bersifat kuantitatif dan dapat ditelusuri, sehingga dapat digunakan oleh pelatih sebagai penjelasan atas keputusan yang diambil. Adanya aplikasi alat bantu pengambilan keputusan penentuan posisi pemain yang menggunakan metoda TOPSIS dalam proses rekomendasi keputusan, dapat membantu pelatih menentukan posisi pemain secara lebih cepat, praktis dan obyektif, dibandingkan dengan cara II-19
penentuan posisi pemain yang hanya didasari oleh pengamatan visual dan intuisi pelatih saja. II-20