• Tidak ada hasil yang ditemukan

Implementasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Dengan Metode Fuzzy Logic dan Profile Matching Dalam Seleksi Pemain Futsal (Studi Kasus : Pra PON Futsal Sumatera Utara)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Implementasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Dengan Metode Fuzzy Logic dan Profile Matching Dalam Seleksi Pemain Futsal (Studi Kasus : Pra PON Futsal Sumatera Utara)"

Copied!
16
0
0

Teks penuh

(1)

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1. Futsal

Futsal merupakan permainan bola yang terdiri dari dua tim dengan masing-masing anggota tim terdiri dari 5 pemain utama dan maksimal 7 orang pemain cadangan. Futsal sendiri telah diciptakan sejak tahun 1930 oleh JUAN CARLOS CERIANI di Uruguay. Hingga saat ini olahraga futsal berkembang sangat pesat bahkan telah menjadi bagian dari FIFA (Fédération Internationale de Football Association) sejak tahun 1989.

2.1.1. Sejarah Futsal

Futsal dipopulerkan di Montevideo, Uruguay pada tahun 1930, oleh Juan Carlos

Ceriani. Keunikan futsal mendapat perhatian di seluruh Amerika Selatan, terutamanya

di Brasil. Ketrampilan yang dikembangkan dalam permainan ini dapat dilihat dalam gaya

terkenal dunia yang diperlihatkan pemain-pemain Brasil di luar ruangan, pada lapangan

berukuran biasa. Pele, bintang terkenal Brasil, contohnya, mengembangkan bakatnya di

futsal. Sementara Brasil terus menjadi pusat futsal dunia, permainan ini sekarang dimainkan

di bawah perlindungan Fédération Internationale de Football Association di seluruh dunia,

dari Eropa hingga Amerika Tengah dan Amerika Utara serta Afrika, Asia, dan Oseania.

Pertandingan internasional pertama diadakan pada tahun 1965, Paraguay menjuarai

Piala Amerika Selatan pertama. Enam perebutan Piala Amerika Selatan berikutnya

diselenggarakan hingga tahun 1979, dan semua gelaran juara disapu habis Brasil. Brasil

meneruskan dominasinya dengan meraih Piala Pan Amerika pertama tahun 1980 dan

memenangkannya lagi pada perebutan berikutnya tahun pd 1984.

Kejuaraan Dunia Futsal pertama diadakan atas bantuan FIFUSA (sebelum

anggota-anggotanya bergabung dengan FIFA pada tahun 1989) di Sao Paulo, Brasil, tahun 1982,

berakhir dengan Brasil di posisi pertama. Brasil mengulangi kemenangannya di Kejuaraan

Dunia kedua tahun 1985 di Spanyol, tetapi menderita kekalahan dari Paraguay dalam

(2)

2.1.2. Peraturan futsal

A.Luas lapang

1. Ukuran: panjang 25-43 m x lebar 15-25 m.

2. Garis batas: garis selebar 8 cm, yakni garis sentuh di sisi, garis gawang ujung

ujung, dan garis melintang tengah lapangan; 3 m lingkaran tengah; tak ada tembok

penghalang atau papan.

3. Daerah penalti: busur berukuran 6 m dari masing-masing tiang gawang

4. Titik penalti: 6 m dari titik tengah garis gawang

5. Titik penalti kedua: 10 m dari titik tengah garis gawang

6. Zona pergantian: daerah 5 m (5 m dari garis tengah lapangan) pada sisi tribun dari

pelemparan.

7. Gawang: tinggi 2 m x lebar 3 m

8. Permukaan daerah pelemparan: halus, rata, dan tak abrasif.

B. Bola 1. Ukuran: 4.

2. Keliling: 62-64 cm.

3. Berat: 0,4 - 0,44 kg.

4. Lambungan: 55-65 cm pada pantulan pertama.

5. Bahan: kulit atau bahan yang cocok lainnya (yaitu bahan tak berbahaya).

C. Jumlah pemain (per team)

1. Jumlah pemain maksimal untuk memulai pertandingan: 5, salah satunya

penjaga gawang.

2. Jumlah pemain minimal untuk mengakhiri pertandingan: 2 (tidak termasuk cedera).

3. Jumlah pemain cadangan maksimal: 7.

4. Jumlah wasit: 2.

5. Jumlah hakim garis: 0.

6. Batas jumlah pergantian pemain: tak terbatas.

7. Metode pergantian: "pergantian melayang" (semua pemain kecuali penjaga

(3)

dengan persetujuan wasit).

8. Dan wasit pun tidak boleh menginjak arena lapangan , hanya boleh di luar garis

lapangan saja , terkecuali jika ada pelanggaran-pelanggaran yang harus memasuki

lapangan.

D. Lama Permainan 1. Lama normal: 2x20 menit.

2. Lama istirahat: 10 menit.

3. Lama perpanjangan waktu: 2x5 menit (bila hasil masih imbang setelah 2x20 menit

waktu normal).

4. Ada adu penalty (maksimal 5 gol) jika jumlah gol kedua tim seri saat perpanjangan

waktu selesai.

5. Time-out: 1 per tim per babak; tak ada dalam waktu tambahan.

6. Waktu pergantian babak: maksimal 10 menit.

2.1.3 Posisi dan Peran Pemain

Satu tim futsal terdiri dari 5 orang pemain yang memiliki posisi dan tugas yang

berbeda-beda. Secara umum ada 3 posisi untuk permainan futsal ini diantaranya.

Pemain Bertahan

Pada formasi futsal ini, orang terakhir dibarisan belakang,bertanggung jawab untuk

membantu kiper mengamankan gawang, menetralisasi serangan lawan, dan

mengawali penyerangan.

Pemain Sayap

Dalam formasi futsal, pemain sayap berfungsi sebagai :

 Penghubung antara pertahanan dan penyerang.

 Membantu pemain belakang dalam memulai serangan serta menyokong pivot untuk

melakukan penyelesaian akhir atau mencetak gol.

Pivot

Dalam formasi futsal,Pivot berfungsi sebagai :

(4)

 Berperan sebagai penyuplai bola, pencetak gol, dan menjadi orang pertama yang meredam serangan lawan.

Gambar 2.1. Posisi pemain Futsal secara umum

2.2. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan atau manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan (Rangkuti, 2015).

Pada awal tahun 1970-an, Scott Morton pertama kali mengartikulasikan konsep utama dari penerapan sebuah DSS dan definisi yang dikemukakan merupakan sistem informasi berbasis komputer yang secara interaktif digunakan membantu para pembuat keputusan dalam memodelkan penyelesaian masalah yang bersifat semi terstruktur dan tidak terstruktur. Perumusan definisi DSS lainnya dikemukakan oleh Kenn dan Scott Morton(1978), yaitu DSS merupakan suatu sistem untuk merangkaikan dan mengintegrasikan setiap sumber daya intelektual dari individu dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan.

(5)

2.2.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan

Untuk dapat menerapkan sistem pendukung keputusan, ada empat subsistem yang harus disediakan (Budiarto, 2013), yaitu :

a. Subsistem Manajemen Data merupakan subsistem yang menyediakan data bagi sistem. Sumber data berasal dari data internal dan data eksternal. Subsistem ini termasuk basis data, berisi data yang relevan untuk situasi dan diatur oleh perangkat lunak yang disebut (DBMS) Database Managament System.

b. Subsistem Manajemen Model merupakan subsistem yang berfungsi sebagai pengelola berbagai model. Model harus bersifat fleksibel. Artinya, mampu membantu pengguna untuk memodifikasi atau menyempurnakan model, seiring dengan perkembangan pengetahuan. Perangkat lunak ini disebut (MBMS) Model Base Management System. c. Subsistem Manajemen Pengetahuan merupakan pendukung pengetahuan sembarang subsistem yang lain atau sebagai komponen yang bebas.

d. Subsistem Antarmuka pengguna merupakan fasilitas yang mampu mengintegrasikan sistem terpasang dengan pengguna secara interaktif.

Dibawah ini adalah model konseptual SPK :

Gambar 2.2. Komponen Sistem Pendukung Keputusan.

2.3. Metode Fuzzy Logic

(6)

fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan fuzzy, peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai kenggotaan atau derajat keanggotaan atau member shipfunction menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut.

Menurut Cox( 1994), ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy,antara lain :

1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. Karena logika fuzzy menggunakan dasar teori himpunan, maka konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy tersebut cukup mudah untuk dimengerti.

2. Logika fuzzy sangat fleksibel, artinya mampu beradaptasi dengan perubahan-perubahan, dan ketidakpastian yang menyertai permasalahan.

3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data yang tidak tepat.Jika diberikan sekelompok data yang cukup homogen, dan kemudian ada beberapa data yang “ekslusif’ , maka logika fuzzy memiliki kemampuan untuk menangani data ekslusif tersebut.

4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinier yang sangatkompleks. 5. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan. Dalam hal ini sering dikenal dengan nama fuzzy expert systems menjadi bagian terpenting.

6. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional. Hal ini umumnya terjadi pada aplikasi dibidang teknik mesin maupun teknik elektro.

7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami. Logika fuzzy menggunakan bahasa sehari-hari sehingga mudah dimengerti.

2.3.1 Himpunan Fuzzy

(7)

1) Representasi Linier

Pada representasi linier, pemetaan input ke derajat keanggotaan digambarkan sebagai suatu bentuk garis lurus. Ada dua keadaaan himpunan fuzzy yang linear. Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi.

Gambar 2.3 : Representasi Liniear Naik .

Kedua, merupakan kebalikan yang pertama. Garis lurus dimulai dari nilai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah.

Fungsi Keanggotaan :

µ[x]={(b-x)/(b-a); a ≤ x ≤ b {0 x ≥ b

(8)

2) Representasi Kurva Segitiga

Merupakan gabungan antara dua garis(linier).

Gambar 2.5 : Kurva Segitiga.

3) Representasi Kurva Trapesium

Kurva Segitiga pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan.

Gambar 2.6 :Kurva Trapesium.

2.3.2. Dasar-dasar Logika Fuzzy

Untuk memahami logika fuzzy, sebelumnya perhatikan dahulu tentang konsep himpunan fuzzy. Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu :

1. Linguistik, yaitu nama suatu kelompok yang mewakili suatu keadaan tertentu dengan menggunakan bahasa alami, misalnya DINGIN, SEJUK, PANAS mewakili variabel temperatur. Contoh lain misalnya MUDA, PAROBAYA, TUA mewakili varibel umur. 2. Numeris, yaitu suatu nilai yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel, misalnya 10, 30, 40, dan sebagainya.

(9)

penghasilan, temperatur, permintaan, umur, dan sebagainya.

2. Himpunan fuzzy, yaitu suatu kelompok yang mewakili suatu keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy. Contoh pada (Gambar ) : Variabel permintaan, terbagi menjadi 2 himpunan fuzzy, yaitu NAIK dan TURUN.

1

0

Turun Naik

1000 5000

Permintaan

Gambar .2.7. Variabel permintaan terbagi menjadi 2 himpunan fuzzy, yaitu NAIK dan TURUN

3. Semesta pembicaraan, yaitu seluruh nilai yang dizinkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy.

Contoh :

Semesta pembicaraan untuk variabel permintaan :[ + ∞ Semesta pembicaraan untuk variabel temperatur : [− ]

4. Domain himpunan fuzzy, yaitu seluruh nilai yang diizinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Pada gambar 2 didomain untuk himpunan TURUN dan himpunan NAIK masing-masing adalah :

Domain himpunan TURUN = [ ]

Domain himpunan NAIK = [ + ∞ (Kusumadewi & Purnomo, 2013).

2.3.2 Operasi Himpunan Fuzzy

Operasi himpunan fuzzy diperlukan untuk proses inferensi atau penalaran. Dalam hal ini yang dioperasikan adalah derajat keanggotaannya. Derajat keanggotaan sebagai hasil dari operasi dua buah himpunan fuzzy disebut sebagai fire-strength atau α – predikat(Fuller, 1998).

- Irisan ( Intersection )

(10)

Gambar 2.8. Irisan dua bilangan segitiga fuzzy

- Gabungan ( Union )

(A ∪ B)(t) = max {A(t), B(t) } = A(t) B(t), ∀t ∈ X.

Gambar 2.9. Gabungan dua bilangan segitiga fuzzy - Komplemen ( Complement )

( ¬A)(t) = 1 − A(t), ∀t ∈ X.

Gambar 2.10. A dan sebuah komplemen 2.3.3 Aplikasi Fuzzy Logic dalam Sistem Kendali

Salah satu aplikasi fuzzy logic yang telah berkembang amat luas dewasa ini adalah dalam sistem inferensi kabur, yaitu sistem komputasi yang bekerja atas dasar penalaran kabur, misalnya sistem kendali otomatis, sistem klasifikasi data, sistem pakar, sistem pengenalan pola, robotika, dsb.

Sistem kendali otomatis yang juga dikenal dengan nama sistem kendali kabur (fuzzy control system) berfungsi untuk mengendalikan proses tertentu dengan mempergunakan aturan inferensi berdasarkan logika kabur. Pada dasarnya sistem kendali semacam itu terdiri dari empat unit, yaitu:

1. Unit pengaburan (fuzzification unit)

2. Unit penalaran logika kabur (fuzzy logic reasoning unit)

3. Unit basis pengetahuan (knowledge base unit), yang terdiri dari dua bagian:

a. Basis data (data base), yang memuat fungsi-fungsi keanggotaan dari himpunan-himpunan kabur yang terkait dengan nilai dari variabel-variabel linguistik yang dipakai. b. Basis kaidah (rule base), yang memuat kaidah-kaidah berupa implikasi kabur. 4. Unit penegasan (defuzzification unit).

(11)

dikaburkan itu kemudian diproses oleh unit penalaran, yang dengan menggunakan unit basis pengetahuan, menghasilkan himpunan (himpunan-himpunan) kabur sebagai keluarannya. Langkah terakhir dikerjakan oleh unit penegasan, yaitu menerjemahkan himpunan (himpunan-himpunan) kabur keluaran itu ke dalam nilai (nilai-nilai) yang tegas. Nilai tegas inilah yang kemudian direalisasikan dalam bentuk suatu tindakan yang dilaksanakan dalam proses pengendalian itu. Langkah-langkah tersebut secara skematis disajikan dalam gambar berikut.

Gambar 2.11 : Struktur dasar suatu sistem kendali kabur.

Dewasa ini teknologi yang memanfaatkan sistem kendali kabur telah merambah ke seluruh dunia dan perdagangan berbagai macam peralatan konsumen maupun industri yang mempergunakan teknologi kabur. Yang menarik dalam perkembangan logika kabur itu menurut Zadeh (1988) adalah bahwa aplikasinya yang paling penting dan paling nampak dewasa ini ternyata berada dalam bidang yang sama sekali tidak diantisipasikan pada waktu logika kabur unu mulai dikembangkan, yaitu dalam bidang sistem kendali berbasis logika kabur.

(12)

Tabel 2.1 : Tabel Ilustrasi Penerapan Logika Kabur Pada Produk

Sharp Lemari es Mengatur waktu pendinginan dan

pencairan berdasarkan banyaknya dan jenisnya makanan yang disimpan di dalamnya.

Microwave Mengatur waktu dan cara memasak berdasarkan jenis makanan dan volumenya.

Matsushita Mesin cuci piring Mengatur putaran mesin serta cara pencucian berdasarkan benyaknya barang yang dicuci dan jenis kotorannya.

Mesin pengering pakaian

Mengatur waktu dan cara pengeringan pakaian berdasarkan banyaknya pakaian dan jenis bahannya.

Alat pemasak nasi Mengatur waktu dan caranya memasak berdasarkan banyaknya nasi dan temperaturnya.

Alat penghisap debu Mengatur cara penghisapan berdasarkan volume debu dan jenis lantai.

Canon Kamera dan Video Camcorder

Mengatur fokus dan pintu lensa berdasarkan jarak obyek dan terangnya sinar di sekeliling obyek itu.

Mesin fotocopy Mengatur voltase drum berdasarkan kerapatan gambar, suhu, dan kelembaban. Televisi Mengatur warna, kecerahan, volume suara

berdasarkan terangnya ruangan dan jarak penonton dari televisi.

Sony Alat pemanggang

roti

(13)

dengan tangan.

Mesin mobil Mengontrol pemasokan dan pembakaran bahan bakar berdasarkan kandungan oksigen, suhu air pendingin, laju putaran mesin, dan volume bahan bakar.

Nissan Rem anti-lock Mengontrol rem dalam keadaan bahaya berdasarkan kecepatan dan percepatan mobil.

Persneling mobil Memilih persneling berdasarkan beban mesin, gaya pengemudian mobil dan kondisi jalan.

(Susilo,2006)

2.4. Metode profile matching

Profile matching adalah sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat variable predicator yang ideal yang harus dimiliki, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati.Dalam proses metode Profile Matching secara garis besar merupakan proses membandingkan antara nilai data actual dari suatu profil yang akan dinilai dengan nilai profil yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut juga gap) (Samuel, 2013).

Langkah-langkah pada metode profile matching (Rahman, 2014),yaitu: 1. Menentukan aspek aspek penilaian.

2. Pemetaan GAP kompetensi.

3. Perhitungan dan pengelompokan Core dan Secondary Factor.

Gap kompetensi adalah perbedaan antara profil pemain dengan profil standar yang diharapkan.Dapat ditunjukkan dengan rumus dibawah ini:

(14)

Setelah menentukan bobot nilai gap untuk setiap aspek penilaian, tiap aspek tersebut dikelompokkan menjadi dua kelompok yaitu kelompok Core Factor dan Secondary Factor (Rahman, 2014). Rumus untuk perhitunganCore Factor adalah :

�� = ∑ �� �∑ �� − − − − − − − − − − − − − − − − −

Keterangan :

NCF = nilai rata-rata core factor NC (aspek) = nilai aspek core factor IC = Itemaspek core factor

Rumus untuk perhitungan secondary factor adalah:

� = ∑ � �∑ � − − − − − − − − − − − − − − − − −

Keterangan :

NSF = nilai rata-rata secondary factor NS (aspek) = nilai aspek secondary factor IS = Item aspek secondary factor

Dari hasil setiap aspek di atas berikutnya dihitung nilai total berdasarkan presentasi dari nilai core factor dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap-tiap profil (Khoiruddin, 2011). Untuk dapat menghitung nilai total tersebut dapat digunakan rumus :

� = �% �� + �% � − − − − − − − − − − − − −

Keterangan :

N = Nilai total tiap aspek

(15)

Setelah didapat nilai total dari aspek kemudian dapat di tentukan hasil akhir yang berupa rangking dari pemain dengan menggunakan rumus (Harahap, 2014):

� � = �% � + �% � + ⋯ + �% � − − − − − − − − − − − −

Keterangan :

N1, N2, Nn = Nilai aspek yang sudah dihitung total. (x%) = Nilai persen yang diinputkan.

2.5 Penelitian yang relavan

Beberapa penelitian yang berkaitan dengan metode fuzzy logic dan metode profile matching.

1. Akshar (2015), dalam skripsi yang berjudulPenentuan Tingkat Kerawanan Longsor dengan Menggunakan Metode Fuzzy Logic, menyimpulkan bahwasistem cerdas berbasis logika fuzzy dapat memudahkan pengguna untuk mengetahui tingkat kerawanan longsor pada daerah yang ditentukan dan sistem cerdas berbasis logika fuzzy mempunyai akurasi yang tinggi dalam menentukan daerah rawan longsor sehingga bisa dijadikan referensi untuk mengetaui tingkat kerawanan longsor pada daerah tertentu dan dapat dengan segera melakukan pencegahan atau upaya untuk menghindari terhadap terjadinya longsor.

2. Banjarnahor, Jaidup (2012), dalam skripsi yang berjudul Aplikasi logika fuzzy dalam penentuan kepuasan pasien rawat inap (Studi Kasus RSU Herna Medan), menyimpulkan Model fuzzy dengan nilai keanggotaan segitiga dan sigmoid ditujukan untuk mendapatkan nilai terbaik dari baik dan nilai terendah dari yang baik ataupun mencari nilai terbaik dari yang kurang dan nilai terburuk dari yang buruk dan dalam mengukur kepuasan pasien menggunakan logika fuzzy dengan nilai yang dinamis sehingga selalu didapat nilai kepuasan yang kurang dan kepuasan yang sangat baik, walapun pada himpunan tegas itu tidak didapatkan. Penggunaan nilai dimanis dapat digunakan untuk mengukur kepuasan secara internal, karena faktor pembandingnya adalah unit-unit yang ada dalam lingkungan kerjanya, dan untuk mengukur kepuasan dengan instasi lain maka nilai batas linguistic dibuat dengan tetap.

(16)

Gambar

Gambar 2.1. Posisi pemain Futsal secara umum
Gambar 2.2. Komponen Sistem Pendukung Keputusan.
Gambar 2.4 : Representasi Liniear Turun.
Gambar 2.6 :Kurva Trapesium.
+5

Referensi

Dokumen terkait

Secara klinis, hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa subyek penelitian pada kelompok yang mendapatkan larutan povidone iodine 1% sebagai obat kumur, tidak

Lingkungan adalah tempat dimana seorang tinggal. Lingkungan dapat mempengaruhi seseorang sehingga dapat termotivasi untuk melakukan sesuatu. Selain keluarga, lingkungan

agar peiepasan bahan obat dari bahan dasar

Usaha ini sama dengan usaha telur asin lainya, akan tetapi memiliki ciri khas yang unik dari segi.. packing dan segi brand pada

Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.arya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan

Tindakan ini dilakukan Apabila Wajib Pajak tidak membayar pajak terutang sesuai dengan jangka waktu yang telah ditentukan dalam Surat Tagihan Pajak (STP), atau Surat Ketetapan

Meskipun dokumen ini telah dipersiapkan dengan seksama, PT Manulife Aset Manajemen Indonesia tidak bertanggung jawab atas segala konsekuensi hukum dan keuangan

Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan upaya guru dalam membiasakan perilaku disiplin yaitu mentaati aturan yang berlaku separti masuk kelas tepat