Search for collections on Digital Blue Ocean

Seleksi Penyerang Utama Menggunakan K-Means Clustering Dan Sistem Pendukung Keputusan Metode Topsis

Siregar, Renenata Ardilesmana (2017) Seleksi Penyerang Utama Menggunakan K-Means Clustering Dan Sistem Pendukung Keputusan Metode Topsis. Technomedia Journal (TMJ), 2 (1). pp. 1-12. ISSN 2528-6544

[img] Text
281.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (438kB)

Abstract

Untuk menentukan penyerang ideal dalam sepak bola agar sesuai karakter dan kriteria yang diharapkan, diperlukan pelatih yang mempunyai naluri tajam dan juga sistem yang bisa membantu pelatih dalam memberikan pilihan. Biasanya dalam proses penentuan pemain masih dilakukan secara manual dengan melihat dari karakter dan kriteria dari pemain tersebut. Tetapi terkadang hanya dengan melihat dari karakter dan kriteria dari pemain tersebut saja masih kurang cukup sehingga jauh dari apa yang diharapkan. Untuk mempermudah dalam pemilihan penyerang ideal, maka diperlukan suatu sistem yang dapat membantu pelatih untuk memilih penyerang yang dibutuhkan sesuai dengan kebutuhan tim yaitu dengan menggunakan teknik K-Means Clustering dalam metode data mining sebagai proses dalam menyeleksi pemain untuk bergabung dalam suatu tim dan juga didukung dengan metode Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems) The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) sebagai proses dalam menentukan penyerang yang akan bermain sebagai pemain utama dalam tim yang menggunakan beberapa kriteria untuk memilih pemain yang tepat. Dengan hasil penelitian ini, diharapkan dapat membantu pelatih dalam proses seleksi pemain dan dapat mengubah cara penilaian terhadap sifat subjektif agar lebih obyektif dalam pengambilan keputusan.

Item Type: Article
Subjects: Technologies > Data Mining
General > K-Means Algorithm
Depositing User: Admin Digital Blue Ocean
Date Deposited: 16 Jul 2023 10:54
Last Modified: 16 Jul 2023 10:54
URI: http://dbo.raharja.ac.id/id/eprint/1909

Actions (login required)

View Item View Item