Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS)
Antoni Erga
Universitas Kristen Satya Wacana
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Seleksi Fitur pada Pengelompokan Posisi Pemain Basket menggunakan Fuzzy C-Means Antoni Erga; Yessica Nataliani
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 6, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v6i2.2346

Abstract

Olahraga bola basket merupakan olahraga terkenal dalam dunia olahraga, baik di tingkat internasional maupun nasional. Satya Wacana Saint Salatiga merupakan salah satu tim bola basket di Indonesia yang merupakan salah satu kontestan Indonesia Basketball League (IBL). Dalam olahraga bola basket, pemain dibedakan menjadi tiga posisi utama, yaitu center, forward, dan guard, yang dipengaruhi oleh kondisi fisiknya. Tujuan dari penelitian ini adalah menyeleksi fitur kondisi fisik yang paling mempengaruhi posisi pemain. Data yang diambil berupa data tinggi badan, berat badan, umur, dan body mass index (BMI) dari 23 pemain. Pengelompokan dengan fuzzy c-means (FCM) digunakan untuk mengelompokkan posisi para pemain berdasarkan fitur-fitur kondisi fisiknya. Untuk mengetahui fitur mana yang paling berpengaruh dalam menentukan posisi pemain, dalam penelitian ini digunakan seleksi fitur pada algoritma FCM. Hasil pengelompokan dengan FCM dibandingkan dengan posisi mereka sebenarnya. Dari empat fitur kondisi fisik tersebut, didapatkan bahwa fitur tinggi badan dan BMI merupakan dua fitur yang paling berpengaruh untuk menentukan posisi pemain. Jika keempat fitur digunakan dalam pengelmpokan didapatkan akurasi sebesar 0.8696, sedangkan jika hanya digunakan fitur tinggi badan dan BMI didapatkan akurasi yang lebih tinggi, yaitu sebesar 0.9565.
Co-Authors Yessica Nataliani