Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
muhammad nasrudin
universitas islam majapahit
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PENERAPAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI FORMASI PERSEBAYA SURABAYA BERDASARKAN KARAKTERISTIK LAWAN PADA LIGA 1 INDONESIA MUSIM 2020–2025 muhammad nasrudin
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.10859

Abstract

Perkembangan machine learning telah dimanfaatkan dalam analisis taktik sepak bola, salah satunya untuk mengklasifikasikan formasi berdasarkan karakteristik lawan. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Random Forest untuk mengklasifikasikan formasi Persebaya Surabaya pada kompetisi Liga 1 Indonesia musim 2020–2025. Dataset yang digunakan terdiri dari 172 pertandingan yang dikumpulkan dari platform Sofascore dengan memanfaatkan enam variabel karakteristik lawan sebagai fitur masukan. Model dibangun melalui tahapan pra-pemrosesan data, pembagian dataset dengan rasio 80:20, serta evaluasi menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest memperoleh accuracy sebesar 87,88%, precision 0,90, recall 0,88, dan F1-score 0,89. Selain itu, persentase penguasaan bola menjadi fitur yang paling berpengaruh dalam proses klasifikasi. Hasil tersebut menunjukkan bahwa Random Forest mampu mengklasifikasikan formasi Persebaya Surabaya berdasarkan karakteristik lawan dengan kinerja yang baik.
Co-Authors