PREDIKSI SKOR PERTANDINGAN SEPAK BOLA LIGA INGGRIS MENGGUNAKAN MULTIPLE LINEAR REGRESSION

71130045, HIROSHI JUNIO CHANDRA (2018) PREDIKSI SKOR PERTANDINGAN SEPAK BOLA LIGA INGGRIS MENGGUNAKAN MULTIPLE LINEAR REGRESSION. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (skripsi informatika) 71130045_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (584kB)
	Text (skripsi informatika) 71130045_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Sepak bola merupakan olahraga yang banyak digemari diberbagai kalangan diseluruh dunia. Dengan aturan-aturan yang simple dan permainan yang menarik menjadikan sepak bola sebagai olahraga yang mudah dinikmati. Dengan banyaknya penggemar, hal ini memicu tiap-tiap negara untuk mengadakan kompetisi sepak bola di masing-masing negaranya. Salah satu yang paling terkenal dan memiliki banyak penggemar adalah Liga Inggris. Dengan semboyan Liga Inggris yaitu Kick and Rush, banyak penggemar sepak bola yang akhirnya memutuskan Liga Inggris sebagai liga favorit mereka. Salah satu yang menarik dari sepak bola adalah banyaknya kejutan-kejutan yang terjadi selama pertandingan. Karena itu, dengan adanya sistem yang dapat memprediksi hasil sebuah pertandingan sepak bola dirasa dapat membantu para tim agar lebih bisa mempersiapkan diri dengan lebih baik sebelum bertanding. Sistem dibuat dengan berdasar pada metode multiple linear regression dengan data uji prediksi berupa data kekuatan kedua tim yang bertanding. Hasil prediksi yang ditampilkan adalah berupa skor pertandingan tersebut. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 153 pertandingan Liga Inggris, didapatkan persentase tingkat keberhasilan prediksi sebesar 36,6% jika dilihat dari hasil tim pemenang ataupun hasil seri. Selain itu, persentase tingkat ketepatan menebak skor untuk tim tuan rumah sebesar 35,95% dan 32,03% untuk tim tamu. Sementara untuk hasil ketepatan skor pertandingan untuk tim tuan rumah dan tim tamu secara bersamaan adalah sebesar 14,38%.

Actions (login required)

View Item