KIPMIKIPMI

Communications in Science and TechnologyCommunications in Science and Technology

Penelitian ini menyelidiki pola dasar performa musiman tim sepak bola. Kami mengusulkan metode pengelompokan untuk mengungkap performa musiman. Dalam metode yang diusulkan, indikator performa baru yang disebut garis skor situasional digunakan sebagai fitur yang menggambarkan performa musiman. Indikator ini terdiri dari garis skor, peringkat lawan, dan peringkat tandang. Menggunakan k-means, fitur-fitur tersebut dikelompokkan menjadi empat kelompok. Kelompok 1, yang memiliki pola penurunan performa, adalah pola dasar dari Serie A Italia dan Bundesliga Jerman. Kelompok 2 memiliki performa yang stabil, yang sebagian besar ditunjukkan dalam Liga Primer Inggris, Serie A Italia, dan La Liga Spanyol. Kelompok 3 memiliki daya saing tertinggi dan merupakan salah satu pola yang paling umum di Ligue 1 Prancis dan La Liga Spanyol. Akhirnya, Kelompok 4, yang memiliki performa yang meningkat, adalah pola dasar dari Liga Primer Inggris.

Empat kategori performa sepak bola diturunkan dari pengelompokan performa musiman tim di lima liga sepak bola terbesar di Eropa.Kelompok 1, yang memiliki pola penurunan performa, adalah pola dasar dari Serie A Italia dan Bundesliga Jerman.Kelompok 3 memiliki daya saing tertinggi dan merupakan salah satu pola yang paling umum di Ligue 1 Prancis dan La Liga Spanyol.Akhirnya, Kelompok 4, yang memiliki performa yang meningkat, adalah pola dasar dari Liga Primer Inggris.

Berdasarkan penelitian ini, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diajukan. Pertama, penelitian lebih lanjut dapat dilakukan untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor eksternal, seperti kondisi ekonomi dan politik, terhadap performa tim sepak bola. Hal ini dapat memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan tim. Kedua, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan model prediktif yang dapat memprediksi performa tim di masa depan berdasarkan data historis. Model ini dapat digunakan oleh klub sepak bola untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang transfer pemain dan strategi pelatihan. Ketiga, penelitian dapat mengeksplorasi penggunaan teknik pembelajaran mesin yang lebih canggih, seperti jaringan saraf tiruan, untuk menganalisis data sepak bola dan mengidentifikasi pola-pola tersembunyi yang tidak dapat dideteksi dengan metode tradisional. Dengan menggabungkan ketiga saran ini, diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pemahaman kita tentang performa sepak bola dan membantu klub sepak bola untuk meningkatkan kinerja mereka.

Read online
File size769.57 KB
Pages6
DMCAReport

Related /

ads-block-test