Alim, Khairul
(2023)
Prediksi Hasil Pertandingan Sepak Bola
Liga Premier Inggris dengan Artificial Neural Network Backpropagation.
Skripsi thesis, Universitas Negeri Padang.
Abstract
Pertandingan sepak bola liga inggris adalah salah satu kompetisi yang paling
banyak dipertaruhkan dan dianalisis di seluruh dunia. Dalam upaya untuk
meningkatkan akurasi prediksi hasil pertandingan, penelitian ini mengusulkan dan
mengimplementasikan model Artificial Neural Network (ANN) dengan pembaruan
parsial pada data hasil pertandingan. Penelitian ini menggunakan data hasil
pertandingan dari musim sepak bola 2017-2021 dan menggabungkan sejumlah fitur
statistik, termasuk jumlah gol yang dicetak di babak pertama, jumlah tendangan
yang diarahkan ke gawang, dan point yang didapatkan sebagai input model. Selain
itu, data tersebut telah dinormalisasi untuk meningkatkan kinerja ANN.
Model ANN yang digunakan terdiri dari beberapa lapisan tersembunyi dengan
fungsi aktivasi ReLU (Rectified Linear Unit) dan mengoptimalkan parameter
dengan algoritma Backpropagation. Selama proses pelatihan, model diperbarui
secara parsial untuk menggambarkan perubahan dalam pola pertandingan seiring
berjalannya waktu.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ANN dengan pembaruan parsial
mampu memprediksi hasil pertandingan sepak bola dengan akurasi sebesar 77.89%
pada iterasi terakhir, dengan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.769 dan
Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0.689. Hasil prediksi tersebut juga
ditampilkan dalam grafik distribusi hasil pertandingan aktual dan hasil prediksi
pada iterasi terakhir, yang memberikan gambaran visual tentang kinerja model.
Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan teknik pemodelan
prediksi hasil pertandingan sepak bola dan menekankan pentingnya pembaruan
parsial dalam menghadapi perubahan dalam pola pertandingan seiring berjalannya
waktu.
Actions (login required)
 |
View Item |
