Pemilihan Metode Regresi untuk Prediksi Perankingan pemain Terbaik pada Kompetisi Sepakbola di Indonesia

Ilmansyah, Muhammad Noorridho (2023) Pemilihan Metode Regresi untuk Prediksi Perankingan pemain Terbaik pada Kompetisi Sepakbola di Indonesia. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6032202095-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until March 2025. Download (28MB) | Request a copy

Abstract

Sepak bola merupakan salah satu olahraga terpopuler di Indonesia. Hal tersebut dapat dilihat dari besarnya antusiasme para penggemarnya ketika ada ajang sepak bola baik dari tim nasional, kompetisi profesional, kompetisi antar daerah, kompetisi tingkat universitas/pelajar, atau bahkan dalam lingkup antar kampung sekalipun. Saat ini di Indonesia sepak bola bukan hanya sebagai olahraga permainan saja, melainkan sudah memasuki era industri. Era indsutri menuntut sepak bola Indonesia masuk ke dalam arus sepak bola modern yang kian mengglobal. Salah satu komponen yang harus berbenah adalah liga. Jika kualitas liganya baik maka secara tidak langsung nilai dari hak siar televisi meningkat dimana hal tersebut menandakan meningkatnya eksplorasi media. Selain itu dengan meningkatnya nilai hak siar televisi tentu dapat menarik sponsor untuk menjadi official partner di liga. Banyaknya sponsor menandakan bahwa kompetisi memiliki prospek cerah dari sisi bisnis. Banyaknya sponsor juga dapat membuat setiap sponsor memiliki plot masing-masing. Salah satu plot yang dapat dijadikan prospek sponsor adalah awarding. Awarding yang baik adalah awarding yang berdasarkan data dan statistik yang relevan dengan keadaan di lapangan. Karena itu dibutuhkan metode penilaian awarding melihat statistik dari setiap pemain. Statistik dapat membantu kita untuk mengerti permainan dan bagaimana menilai performa para pemain dengan valid. Namun penggunaan statistik juga harus kontekstual karena penggunaan statistik tanpa konteks akan menghasilkan interpretasi yang buruk. Oleh karena itu penilaian awarding yang dilakukan selain berdasarkan statistik juga menggunakan penilaian yang berbeda untuk pemain di setiap posisi. Karena setiap pemain memiliki tugas yang berbeda. Berdasarkan hal tersebut akan dilakukan perankingan dengan metode Ridge Regression ,Principal Component Regression serta Support Vector Regression untuk machine learning pada model prediksi pekan berapa pemain terbaik masing-masing posisi akan diketahui serta dihasilkan nama pemain terbaik dari masing-masing posisi. Hasil dari perankingan tersebut akan dapat dijadikan bahan pertimbangan untuk hasil awarding. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa metode Support Vector Regression merupakan metode yang terbaik dibandingkan yang lain, baik dari training, testing, ataupun data keseluruhan.
==============================================================================================================================
The industrial era demands that Indonesian football enter into the current of modern football which is increasingly global. One component that must be improved is the league. If the quality of the league is good, then indirectly the value of television broadcasting rights will increase, which indicates an increase in media exploration. In addition, with the increase in the value of television broadcasting rights, it can certainly attract sponsors to become official partners in the league. The number of sponsors indicates that the competition has bright prospects from the business side. The number of sponsors can also make each sponsor have their own plot. One of the plots that can be used as sponsorship prospects is awarding. A good award is one that is based on data and statistics that are relevant to the situation in the field. Therefore, an awarding assessment method is needed to look at the statistics of each player. Statistics can help us to understand the game and how to properly judge the performance of the players. However, the use of statistics must also be contextual because the use of statistics without context will result in poor interpretation. Therefore, the awarding assessment that is carried out apart from statistics also uses a different assessment for players in each position. Because each player has a different task. Based on this, a ranking will be carried out using the Ridge Regression method, Principal Component Regression and Support Vector Regression for machine learning on the prediction model of what week the best players in each position will be known and the names of the best players from each position will be generated. The results of the ranking will be taken into consideration for awarding result. Based on the results of the study, it is known that the Support Vector Regression method is the best method compared to others, both from training, testing, or overall data.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Industri Olahraga, Statistik, Ranking, Sport Industry, Statistic, Ranking
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression Q Science > QA Mathematics > QA278.5 Principal components analysis. Factor analysis. Correspondence analysis (Statistics)
Divisions:	Interdisciplinary School of Management and Technology (SIMT) > 61101-Master of Technology Management (MMT)
Depositing User:	Muhammad Noorridho Ilmansyah
Date Deposited:	14 Feb 2023 13:35
Last Modified:	14 Feb 2023 13:35
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/97331

Actions (login required)

View Item