Prediksi Klasemen Akhir English Premier League Untuk Pengambilan Keputusan Penanaman Modal Dengan Metode Distribussi Poisson.

• Muhammad Fauzan Azhar

---

ABSTRAK

Beberapa waktu belakangan Machine Learning menjadi hal yang ramai diperbicangkan, sebuah teknik yang memberi sistem kemampuan untuk belajar dan berkembang secara otomatis berdasarkan pengalaman. Denga Machine Learning diharapkan dapat membantu pengambilan keputusan dalam memecahkan masalah untuk menentukan hasil klasemen akhir English Premier League. Dalam penelitian ini akan dikembangkan Machine Learning menggunakan metode Distribusi Poisson yang merupakan dsitribusi nilai-nilai bagi suatu variable random x yaitu banyaknya hasil percobaan yang terjadi dalam suatu interval waktu tertentu atau disuatu daerah tertentu. Dengan melakukan prediksi hasil akhir klasemen, peneliti menginginkan hasil yang dapat memperlihatkan klub mana yang memiliki promising prospect yang dapat menjadi acuan dalam penanaman modal

KATA KUNCI

machine learning

---

DAFTAR PUSTAKA

[1]      D. Butler, R. Butler, and J. Eakins, “Expert performance and crowd wisdom: Evidence from English Premier League predictions,” Eur. J. Oper. Res., vol. 288, no. 1, pp. 170–182, 2021, doi: 10.1016/j.ejor.2020.05.034.

[2]      A. K. Mutaqin and Y. P. Adri, “Prediksi Klasemen Akhir Kompetisi Sepakbola Indonesia Menggunakan Metode Perluasan Ekspektasi Phytagoras,” J. Data Anal., vol. 2, no. 1, pp. 22–30, 2019, doi: 10.24815/jda.v2i1.14123.

[3]      E. Rainarli and A. Romadhan, “Perbandingan Simple Logistic Classifier dengan Support Vector Machine dalam Memprediksi Kemenangan Atlet,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell., vol. 3, no. 2, p. 87, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.2.87-91.

[4]      R. Baboota and H. Kaur, “Predictive analysis and modelling football results using machine learning approach for English Premier League,” Int. J. Forecast., vol. 35, no. 2, pp. 741–755, 2019, doi: 10.1016/j.ijforecast.2018.01.003.

[5]      S. Sudirman and M. Alhudhori, “Pengaruh Konsumsi Rumah Tangga, Investasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Jambi,” Ekon.  J. Econ. Bus., vol. 2, no. 1, p. 81, 2018, doi: 10.33087/ekonomis.v2i1.33.

[6]      S. Susanto and D. Suryani, “Pengantar Data Mining,” pp. 1–20, 2010.

[7]      G. Carleo et al., “Machine learning and the physical sciences,” Rev. Mod. Phys., vol. 91, no. 4, p. 45002, 2019, doi: 10.1103/RevModPhys.91.045002.

[8]      Sugito, “Distribusi Poisson,” Dep. Stat. Diponegoro Univ., vol. 4, no. 2, pp. 113–120, 2011.

[9]      Z. C. Claunisa, “Pemrograman 1,” 2019, doi: 10.31219/osf.io/hs648.

[10]    D. C. Putri, I. Fahmi, and A. I. Suroso, “Factors Affecting Investor Decisions To Invest in Startup: a Case Study of Startup Xyz,” Russ. J. Agric. Socio-Economic Sci., vol. 89, no. 5, pp. 217–226, 2019, doi: 10.18551/rjoas.2019-05.27.

[11]    M. Melliger and J. Lilliestam, “Effects of coordinating support policy changes on renewable power investor choices in Europe,” Energy Policy, vol. 148, no. PB, p. 111993, 2021, doi: 10.1016/j.enpol.2020.111993.

[12]    “Era Premier League Dimulai dengan Sebuah Tanda Tangan | Pandit Football Indonesia.” https://www.panditfootball.com/on-this-day-klasik/181689/DGA/150717/era-premier-league-dimulai-dengan-sebuah-tanda-tangan (accessed Dec. 22, 2020).

[13]    “Sejarah Premier League: Obsesi Uang dan Jebloknya Timnas Inggris - Tirto.ID.” https://tirto.id/sejarah-premier-league-obsesi-uang-dan-jebloknya-timnas-inggris-dhk4 (accessed Dec. 22, 2020).

[14]    T. Karthikeyan, K. Sekaran, D. Ranjith, V. Vinoth kumar, and J. M. Balajee, “Personalized content extraction and text classification using effective web scraping techniques,” Int. J. Web Portals, vol. 11, no. 2, pp. 41–52, 2019, doi: 10.4018/IJWP.2019070103.