Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors untuk Prediksi Negara-Negara Asia Berpotensi Lolos Piala Dunia 2026

Andrian Sahputra, Ilka Zufria, Mhd Ikhsan Rifki

Abstract


Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbors dalam memprediksi potensi kelolosan negara-negara Asia dari babak ketiga kualifikasi menuju putaran final Piala Dunia 2026. Data yang digunakan terdiri atas 36 data historis kualifikasi Piala Dunia periode 2014–2022 sebagai data latih dan 18 data peserta kualifikasi zona Asia tahun 2026 sebagai data uji. Pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif dengan teknik data mining berdasarkan klasifikasi. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan melalui pembersihan dan transformasi fitur menjadi rasio kinerja, normalisasi data, serta pemodelan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model dengan parameter k = 4 menghasilkan akurasi sebesar 83,33%, dengan performa yang baik pada kategori lolos dan tidak lolos, meskipun kategori play-off menunjukkan hasil yang lebih rendah. Nilai rata-rata makro untuk presisi , recall , dan f1-score masing-masing sebesar 0,79, 0,77, dan 0,77. Hasil prediksi menunjukkan enam negara berpotensi lolos langsung, empat negara berada di posisi play-off, dan delapan negara lainnya tidak lolos. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbors memiliki kemampuan yang cukup baik dalam memprediksi kelolosan tim berdasarkan kinerja historis.

Keywords


K-Nearest Neighbors; Data Mining; Prediksi; Kualifikasi Piala Dunia; AFC

Full Text:

PDF

References


Amalia, A., Zaidiah, A. & Isnainiyah, I.N. (2022). Prediksi Kualitas Udara Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika). 7(2): 496-507.

Bhowmick, K. & Sarvaiya, V. (2021). A Comparative Study of The Different Classification Algorithms on Football Analytics. International Journal of Advanced Research (IJAR). 9(8): 392-407.

Damanik, M.H.U. & Gunawan, D.I. (2024). Penerapan Metode KNN Dalam Data Mining Prediksi Penjualan Produk Pada CV. Chavasindo Berbasis Web. Jurnal JUREKSI (Jurnal Rekayasa Sistem). 2(3): 2123-2135.

Dewi, S.P., Nurwati, N. & Rahayu, E. (2022). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Building of Informatics, Technology and Science (BITS). 3(4): 639-648.

Dip, A.D., Rahman, N. & Ahmed, M. (2024). Predicting Football Match Results: An Analysis of Feature Selection and Machine Learning Techniques Using A Curated Dataset. Prosiding 2024 IEEE International Conference on Power, Electrical, Electronics and Industrial Applications (PEEIACON).: 1-6.

Evitania, C.G. (2023). Implementation Of The K-Nearest Neighbor Algorithm to Predict Air Pollution. Information Technology and Systems. 1(1): 45-54.

Karim, A.A., Prasetyo, M.A. & Saputro, M.R. (2023). Perbandingan Metode Random Forest, K-Nearest Neighbor, Dan SVM Dalam Prediksi Akurasi Pertandingan Liga Italia. Prosiding Seminar Nasional Teknologi Dan Sains. 2: 377-382.

Maskuri, M.N., Sukerti, K. & Bhakti, R.M.H. (2022). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Memprediksi Penyakit Stroke. Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal Of UMUS. 4(1): 130-140.

Mulyadi, M., Muttaqin, Z., Sormin, M.A., Ribut, R. & Atok, A. (2025). Pendekatan Kualitatif, Kuantitatif Dan Mixed Methods: Menyusun Metodologi Penelitian Yang Komprehensif. Indramayu: PT. Adab Indonesia.

Munif, M., Mustain, M. & Yahya, K. (2022). Analysis of the K-Nearest Neighbor Algorithm to Determine the Prediction of Tofu Production. Applied Technology and Computing Science Journal.: 50-64.

Rahmadinia, R., Lubis, L., Priansyah, A., R.W.N., Y. & Meutia, T. (2023). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Bahan Pangan Di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal Mahasiswa Akuntansi Samudra (JMAS). 4(4): 223-235.

Rismala, R., Ali, I. & Rinaldi, A.R. (2023). Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Penjualan Sepeda Motor Terlaris. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika). 7(1): 585-590.

Urva, G., Desyanti, D., Albanna, I., Sungkar, M.S., Gunawan, I.M.A.O., Adhicandra, I., Ramadhan, S., Rahardian, R.L., Herlawati, H., Handayanto, R.T., Ariana, A.A.G.B., Hartatik, H., Atika, P.D. & Junaidi, S. (2023). Penerapan Data Mining Di Berbagai Bidang (Konsep, Metode, Dan Studi Kasus). Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia.

Zein, S. & Gunawan, G. (2022). Prediksi Hasil FIFA World Cup Qatar 2022 Menggunakan Machine Learning Dengan Python. Jurnal Riset Matematika. 2(2): 153-162.




DOI: https://doi.org/10.46576/device.v7i1.8589

Article Metrics

Abstract view : 0 times
PDF – 0 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2026 Andrian Sahputra

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY
Terindeks pada:

   

Member Of :


DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY

Published by :
FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
UNIVERSITAS DHARMAWANGSA

Alamat : Jl. K. L. Yos Sudarso No. 224 Medan
Kontak : Tel. 061 6635682 - 6613783  Fax. 061 6615190
E-mail  : admin_device@dharmawangsa.ac.id

 Creative Commons License

Device : Journal Of Information System, Computer Science And Information Technology by Universitas Dharmawangsa is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Based on a work at http://jurnal.dharmawangsa.ac.id/index.php/device