Analisis Kinerja Algoritma Naïve Bayes dan Random Forest dalam Memprediksi Hasil Klasemen English Premier League - Muhamad Ibnu Rizky; Sutan Faisal; Iman Sanjaya; Deden Wahiddin (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2026)
English Premier League dikenal sebagai liga sepak bola yang paling kompetitif dan menarik untuk dianalisis secara statistik. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan kinerja dua algoritma machine learning, yaitu Naïve Bayes dan Random Forest, dalam memprediksi posisi akhir klasemen berdasarkan data statistik pertandingan. Data dikumpulkan melalui teknik web scraping dari situs FBref.com, yang mencakup data tiga musim kompetisi serta sejumlah fitur relevan lainnya. Setelah melalui tahap prapemrosesan (preprocessing), data dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian dengan rasio 80:20. Evaluasi terhadap model dilakukan menggunakan berbagai metrik, seperti akurasi, presisi, recall, F1-score, serta confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memperoleh akurasi sebesar 69,83% dan menunjukkan kinerja yang cukup baik dalam memprediksi hasil seri. Di sisi lain, algoritma Random Forest menunjukkan performa yang lebih unggul dengan akurasi mencapai 99,57%, serta nilai presisi, recall, dan F1-score yang tinggi dan konsisten. Prediksi klasemen akhir yang dihasilkan oleh Random Forest juga lebih mendekati hasil sebenarnya. Berdasarkan temuan tersebut, dapat disimpulkan bahwa Random Forest lebih mampu menangani kompleksitas data pertandingan sepak bola dan lebih direkomendasikan untuk digunakan dalam sistem prediksi di bidang analitik olahraga.