Prediksi Most Valuable Player terhadap Pemain NBA dengan Menggunakan Metode Regresi

Harlianto, Arnando (2024) Prediksi Most Valuable Player terhadap Pemain NBA dengan Menggunakan Metode Regresi. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (816kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (288kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (374kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (335kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF BAB_V.pdf Download (205kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (207kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (927kB)

Abstract

Olahraga bola basket adalah salah satu cabang olahraga yang populer di berbagai negara, khususnya di Amerika Serikat. Di Amerika Serikat, bola basket merupakan olahraga dengan tingkat antusiasme tertinggi, terutama karena keberadaan liga profesional paling bergengsi di dunia, yaitu National Basketball Association (NBA). Setiap musim, NBA memberikan penghargaan kepada pemain dengan statistik terbaik, yang dikenal dengan gelar "Most Valuable Player" (MVP). Gelar MVP ini ditentukan melalui pemungutan suara yang dilakukan oleh para perwakilan yang dipastikan adil dalam proses voting. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi secara akurat siapa yang akan memenangkan gelar MVP menggunakan data statistik pemain NBA dalam rentang waktu tertentu. Untuk mencapai tujuan ini, penelitian menggunakan metode regresi yang valid untuk memberikan hasil prediksi yang optimal dan dapat diandalkan. Tiga algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Decision Tree, Linear Regression, dan Support Vector Regression. Ketiga algoritma ini akan diuji dan dibandingkan untuk menentukan algoritma mana yang memberikan akurasi tertinggi. Hasil penelitian ini akan menghasilkan prediksi mengenai pemain yang berpeluang memenangkan gelar MVP berdasarkan statistik mereka. Selain itu, hasil penelitian akan divisualisasikan dalam bentuk dashboard yang lebih sederhana dan mudah dipahami oleh semua kalangan. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya berkontribusi pada pemahaman lebih dalam tentang prediksi MVP, tetapi juga menyediakan alat visual yang berguna untuk menginterpretasikan data secara efektif.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	National Basketball Association, Decision Tree, Linear Regression, Support Vector Regression, dan Most Valuable Player
Subjects:	?? T70 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	09 Nov 2024 11:37
Last Modified:	09 Nov 2024 11:37
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/33849

Actions (login required)

View Item