Penerapan Principal Component Analysis , K - Means Clustering Dan K - Nearest Neighbors Dalam Mencari Pemain Belakang Studi Kasus : Mencari Pemain Untuk Salemitana Yang Memiliki Statistik Menyerupai Aymeric Laporte )

Abstract

Eropa menjadi kiblatnya sepakbola saat ini. Liga di negara eropa merupakan liga terbaik di dunia. 5 liga terbaik itu adalah Premiere League , La Liga , Bundesliga , Serie A , dan Ligue 1. Salah satu tim dengan pertahanan yang buruk pada musim 2021/2022 adalah Salernitana , sehingga penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan rekomendasi pemain yang mirip dengan Aymeric Laporte yang merupakan salah satu tetap bertahan terbaik . Principal Component Analysis mereduksi 8 variabel yaitu Cmp100, Won100, SCA90, KP. Prog. Int. Tk / W . dan Blok menjadi 2 komponen utama dengan tingkat variansi yang dijelaskan sebesar 73,4 % . Hasil pengelompokan dengan K-means Clustering menghasilkan 3 kelompok. Hasil K - Neighbours terdekat merekomendasikan beberapa pemain untuk Salernitana yaitu Robert Gummy , Dimitrios Nikolaou , Issa Kabore , dan Elvis Rexhbecaj .