Dalam permainan sepak bola seorang pelatih akan menentukan posisi pemain yang tepat dalam permainan dengan melihat data pemain tersebut. Terkadang posisi pemain tidak sesuai dengan kemampuan yang dimilikinya. Hal seperti inilah yang membuat pelatih kesulitan dalam membuat keputusan yang tepat dengan menilai pemain secara obyektif dan tidak hanya menggunakan insting saja dalam menentukan posisi pemain, terutama pemain bertahan yang menjadi benteng pertahanan bagi sebuah tim. Oleh karena itu, kehadiran teknologi sistem pendukung keputusan menentukan posisi pemain bertahan pada sepak bola bagi seorang pelatih tentulah sangat membantu untuk mencapai hasil maksimal dalam setiap pertandingan. Teknologi yang penulis tawarkan adalah membangun sistem pendukung keputusan pemilihan posisi pemain bertahan yang berasal dari data latihan pemain menggunakan metode MAGIQ. Sistem ini menerapkan metode MAGIQ (Multi-Attribute Global Inference Quality) karena dalam pembobotannya mengurutkan prioritas di setiap faktor dan kriteria serta akan diproses menggunakan konsep ROC (Rank Order centroid). Hasil akhir dari metode MAGIQ sendiri yaiitu menghasilkan akurasi sebesar 65% dari hasil rekomendasi sistem dengan rekomendasi pelatih di lapangan.

In the football game a coach will determine the exact position of the player in the game that looking at the player’s data. Sometimes the player’s position is not appropriate with his abilities. This is make it difficult for coaches to make the right decisions by objectively evaluating players and not just using instincts in determining player positions, especilly defenders who are a stronghold of a team. Therefore, the presence of support system technologi to determine the postion of defenders in football for a coach is certainly very helpfull to get maximum results in every game. The technology that offer by the authour is to build a system of support decision to selection position of players defenders that from player training data using the MAGIQ method. This system repeating MAGIQ method (Multi-Attribute Global Inference Quality) because in weighting sort priorities in every factor and criteria that will be processed using the concept of ROC (Rank Order Centroid). The result of MAGIQ method is that produces an accuracy of 65% from the result system recommendations with recommendations of trainer in the field.