Perbandingan Algoritmа К-мedoids dan Fuzzy C-means dalam Pengelompokan Harga Transfer Pemain Basket di Indonesian Basketball League (Studi Kasus: Pemain Basket IBL Tokopedia 2022)

Abstract

Sejak pertama didirikan pada tahun 2003, Indonesian Basketball League sebagai liga basket di Indonesia telah berkembang dalam berbagai aspek. Salah satunya sistem penentuan harga transfer pemain menggunakan peringkat pemain di masing-masing klubnya. Cara penilaian harga transfer berdasarkan peringkat ini dirasa kurang efektif dan layak dipertimbangkan dari berbagai aspek untuk diubah aturannya. Salah satu solusi yang mungkin dapat diterapkan adalah dengan membangun sistem pemeringkatan pemain secara menyeluruh di Indonesian Basketball League. Tujuan penelitian ini yakni membandingkan dua algoritma dalam mengelompokkan harga transfer pemain basket berdasarkan data pemain basket Indonesian Basketball League Tokopedia 2022 menggunakan algoritma kmedoids dan algoritma fuzzy c-means. Hasil perbandingan menggunakan validasi internal (indeks connectivity, dunn, silhouette) didapatkan hasil terbaik yaitu algoritma k-medoids dengan nilai indeks connectivity sebesar 26.414, nilai indeks dunn sebesar 0.028, dan nilai indeks silhouttte 0.431. Dengan menggunakan algoritma kmedoids menghasilkan 4 cluster, yakni cluster 1 terdiri dari 61 pemain basket, cluster 2 terdiri dari 24 pemain basket, cluster 3 terdiri dari 67 pemain basket, dan cluster 4 terdiri dari 49 pemain basket.