Klasifikasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Persebaya Suarabaya Juara BRI Liga 1

Wahyu Kurniawan ; Dwi Sukma Donoriyanto
Manufaktur: Publikasi Sub Rumpun Ilmu Keteknikan I... 📅 2023 Vol 1, No 4 🔗 DOI: 10.61132/manufaktur.v2i2.359
Abstract
This research uses the Support Vector Machine (SVM) algorithm to predict Persebaya Surabaya's ranking in BRI Liga 1. The data used includes goals scored, goals given away, total end-of-season points, and status as champions. The results of the analysis using Orange software show that Persebaya Surabaya does not necessarily become a champion if it has a point value of 42 and an SVM value of 41. To become a champion, Persebaya Surabaya must score 69 points or more in a season and achieve an average of more than 54 goals per season. The suggestion of this research is to have more data so that the results of data processing using Orange software are more optimal and accuracy is more precise.
Keywords
Clustering; Support Vector Machine; Orange
How to Cite

Wahyu Kurniawan & Dwi Sukma Donoriyanto (2023). Klasifikasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Persebaya Suarabaya Juara BRI Liga 1. Manufaktur: Publikasi Sub Rumpun Ilmu Keteknikan Industri, 1(4). https://doi.org/10.61132/manufaktur.v2i2.359

Wahyu Kurniawan; Dwi Sukma Donoriyanto, "Klasifikasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Persebaya Suarabaya Juara BRI Liga 1," Manufaktur: Publikasi Sub Rumpun Ilmu Keteknikan Industri, vol. 1, no. 4, 2023.

Wahyu Kurniawan; Dwi Sukma Donoriyanto. "Klasifikasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Persebaya Suarabaya Juara BRI Liga 1." Manufaktur: Publikasi Sub Rumpun Ilmu Keteknikan Industri, vol. 1, no. 4, 2023.

Wahyu Kurniawan; Dwi Sukma Donoriyanto. "Klasifikasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Persebaya Suarabaya Juara BRI Liga 1." Manufaktur: Publikasi Sub Rumpun Ilmu Keteknikan Industri 1, no. 4 (2023).

Wahyu Kurniawan & Dwi Sukma Donoriyanto (2023) 'Klasifikasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Persebaya Suarabaya Juara BRI Liga 1', Manufaktur: Publikasi Sub Rumpun Ilmu Keteknikan Industri, 1(4). doi: 10.61132/manufaktur.v2i2.359.

Wahyu Kurniawan; Dwi Sukma Donoriyanto. Klasifikasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Persebaya Suarabaya Juara BRI Liga 1. Manufaktur: Publikasi Sub Rumpun Ilmu Keteknikan Industri. 2023;1(4).

Artikel Terkait

Perencanaan Penggantian Komponen Generator Listrik Daya 2,5 kW

Reza Nandhika Putra Wijaya; Syamsul Hadi; Mochammad Reza Maulana Ramadhon; Bintang Erlangga; Yohan Nur Azizi; Hallan Shandria Rifqi

Implementasi Forecasting Maintenance dalam Pengelolaan Perawatan Dump Truck pada Operasi Pertambangan

Mad Yusup; Diyaa Aaisyah Salmaa Putri Atmaja; Purbawati Purbawati; Ida Rosanti; Tommy Mohammad Chadiq; Mailina Ihya Nashafiyah

Perencanaan Penggantian dan Perbaikan Komponen Mesin Die Casting Kapasitas 40 Unit/Jam dengan Metode IRRO

Muhammad Yusuf Prayitno; Syamsul Hadi; Bagus Prakoso; David Avelino Anugerah Krishna Pamungkas; Ahmad Zulfa Sibro Malisi

Analysis of Hexagonal Head Bolt Production of M10 × 100 mm at a Capacity of 500 Units/Hour

Muhammad Afaq Ahmad Khan; Syamsul Hadi; Ramadhani Rafi Rasheesa; Sulaiman Sulaiman

Centrifugal Pump Maintenance Planning with a Capacity of 650 Liters/Minute for 2026

Adesta Dermawan Wicaksono; Syamsul Hadi; Asset Cahya Wardhana; Ajang Deng Arok; Atem Juacg Kelei Juach

Pengaruh Implementasi Teknologi Rekayasa Industri terhadap Peningkatan Kapabilitas SDM di Sektor Produksi

Abrar Guntar Damanik; Rendy Purwanto; Rafly Zam Zami Anwar; Abdurrozaq Hasibuan
Tren Sitasi Jurnal