Alfaza Ranggana
Universitas Pendidikan Indonesia

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

Found 1 Documents
Search

Multilayer Perceptrons Dalam Memprediksi Kemenangan Pertandingan Sepak Bola UEFA EURO 2016 Alfaza Ranggana; Raymond Chandra Putra; Wahyudin
Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v3i2.3123

Abstract

Sepak bola merupakan olahraga yang paling populer di dunia, tentunya, para penggemar menginginkan tim idola mereka untuk menang, namun seringkali prediksi mereka tidak didasari oleh data yang akurat. Maka dari itu, penelitian ini berguna dalam memprediksi kemenangan sepak bola terutama pada UEFA EURO 2016 dengan menggunakan data yang akurat, dan prediksi dilakukan menggunakan salah satu metode dalam Machine Learning, yaitu Jaringan saraf Tiruan. Pada Jaringan Saraf Tiruan, model yang digunakan adalah Multilayer Perceptrons (MLP) dengan pembelajaran menggunakan backpropagation, library Tensorflow.Keras digunakan dalam pembuatan model MLP. Data statistik tim pada pertandingan UEFA EURO 2016 dikumpulkan terlebih dahulu melalui situs resmi UEFA dan dilakukan eksplorasi terhadap data tersebut. Prediksi dapat dilakukan dengan Membuat model pertama kali dan dilakukan evaluasi menggunakan K-Fold Cross Validation dan menghasilkan akurasi sebesar 50-60%, setelah dilakukan optimasi terhadap learning rate, jumlah epoch, dan cara mengatasi overfitting, model baru berhasil dibuat. Model baru yang dibuat menghasilkan akurasi sebesar 90-95% setelah di evaluasi menggunakan K-Fold Cross Validation. Setelah mendapatkan model, prediksi dapat dilakukan menggunakan model tersebut dan setelah hasilnya keluar, akurasi prediksi didapat 75%. Model yang digunakan sehingga tercipta akurasi sebesar 75% itu dengan menggunakan model MLP 8-7-3, dimana terdapat delapan unit pada input layer, tujuh unit pada hidden layer, dan tiga unit pada output layer