“Bagaimana cara memprediksi hasil akhir suatu pertandingan sepak bola?” Salah satu nya bisa menggunakan Soccer Automated Performance Analysis ( dijawab oleh Sahil Wadhwa, former Social Media, Big Data, di web Quora Jun 3, 2017 ). Cara ini menggunakan teknik artificial intelegence dan dikembangkan oleh arena.ai .

Well, bukan perkara mudah. Tulisan ini lanjutan dari tulisan sebelumnya yang memberikan kesimpulan bahwa prediksi atau peluang persib memenangkan pertandingan adalah 33,34% (baca dulu).

Hasil prediksi-nya terlalu kasar. Ini disebabkan karena menghitung peluang hasil akhir pertandingan sepak bola seperti menghitung peluang saat melempar sebuah koin. Agar lebih presisi, perlu adanya kajian lebih dalam terkait rumus atau algoritma atau model yang digunakan.

Mari mulai dari :

  1. Istilah prediksi
  2. Faktor-faktor yang mempengaruhi hasil akhir pada pertandingan sepak bola.
  • Prediksi

Prediksi diperoleh dengan mempertimbangkan banyak faktor. Pada kasus pertandingan bola, faktornya adalah  dukungan penonton, performa tim, kekuatan lawan dsb.

Apa saja yang mempengaruhi hasil akhir pertandingan sepak bola? penguasaan bola, kemampuan bertahan, kemampuan menyerang, dewi fortuna (dijawab oleh @rifqi_syams, dosen informatika UIN, @muinnusa, mahasiswa pasca ITB), kondisi mental, jumlah suporter, pelatih, pemain cidera, cuaca, fisik, kualitas taktik dan wasit (Hadi, informatika Tel-U, @muse_lemon Statistika Unpad) jumlah bola yang masuk ke gawang (  @ariar_id, pendiri Majlis Itsnain Ba’alawy), nasib (@widyatissme, matematika UIN), takdir (Rizka, dosen biologi UIN).

  • Faktor Yang Mempengaruhi

Alih-alih memasukan semua faktor untuk memprediksi, akan lebih baik apabila kita memilahnya. Faktor yang populer adalah goal differential, possesion, shots on goal, dan location of shots on goal.

Goal Differential. Menurut David Leonhardt dari New York Times, perbedaan selisih gol (goal differential) di fase grup lebih tepat bisa memprediksi juara dunia.

Dari tahun 1986, 10 tim yang memiliki goal differential +7, empat di antaranya ke final Piala Dunia, dan tiga di antaranya menjadi juara. Dari 83 tim yang memiliki goal differential +3 atau kurang, 50 diantaranya kalah di babak 16 besar; hanya 13 dari 83 tim tadi yang sampai ke semifinal.

Possesion. Saat kualifikasi Piala Asia U19 2013, Pelatih Indra Sjafri mengeluarkan pernyataan kepada media, “Tak Usah Takut Pada Korea, Kita Negara Besar”. Pernyataan ini bukan tanpa alasan. Tim pelatih dibantu labbola mempunyai data bahwa possesion Indonesia lebih baik. Terbukti Indonesia menang 3-2.

Shots on Goal. Cukup logis apabila kita berasumsi “semakin banyak tendangan ke gawang semakin besar kemungkinan suatu tim akan menang“.

Shots on Target. Pada pertandingan Newcastle vs Reading (2015), Newcastle mempunyai possesion 56% dan 16 shots on goal. Namun kalah oleh Reading dengan skor akhir 1-2. Artinya, possesion dan shots on goal tidak menjamin. Reading mepunyai 3 shots on goal dengan peluang 49%, 69% dan 17%. Sedangkan Newcastle hanya punya 1 shots on goal dengan peluang 34%.

Dengan kata lain, peluang terjadinya gol dari sebuah tendangan harus diperhatikan juga.

Andai tendangan adalah kejadian yang mempunyai peluang, kita bisa menghitung ekspektasi. Saat itu Reading mempunyai ekspektasi 1.03  (lebih besar daripada Newcastle).

*Perbedaan shots on goal dengan shots on target adalah tendangan yang mengarah ke gawang dihitung sebagai shots on goal walaupun jauh dari tiang. Sedangakan shots on target tidak.

Shots Location. Lokasi tendangan ke gawang pun berpengaruh. Ini dikarenakan  terjadinya goal bergantung pada :

  1. Jarak tegak lurus dari penendang ke garis gawang.  
  2. Jarak horizontal dari penendang ke garis tengah. Yang dimaksud garis tengah adalah garis yang menghubungkan 2 kiper saat kick off.
  3. Cara bola diperlakukan, yaitu ditendang atau disundul.
Sumber kenaston.org

Saat pertandingan antara Chelsea dan Everton (Februari, 2014), terdapat 25 tendangan ke gawang. Namun skor akhir hanya 1-0 untuk Chealsea. Statistik mencatat bahwa hampir semua tendangan jauh dari garis gawang.

.Chelsea Shots/Goal Expectation

MinuteX

Yards

Y

Yards

Shot

or

Header?

Goal

Expectation

423.48.512.60%
822.516.311.10%
2928.321.010.30%
2924.26.013.20%
338.913.702.50%
378.815.216.20%
4013.218.512.40%
419.63.907.70%
4520.312.712.20%
4527.39.011.50%
5010.012.017.90%
507.513.019.30%
5222.816.511.00%
5530.03.812.10%
609.65.006.80%
6020.711.812.30%
613.07.5126.50%
6124.05.513.50%
7714.46.219.60%
8325.53.813.60%
8327.018.010.50%
858.412.019.40%
8911.111.317.60%
9015.610.015.30%
923.01.8143.00%

 

*1 tendangan, 0 sundul.

Chealsea melakukan tendangan ke gawang sejak  menit ke 4 oleh William dengan ekspektasi sebesar 2.6%. Dan goal terjadi pada menit 92 oleh Terry dengan ekspektasi 43%. Jika dihitung rata-rata ekspektasi goal, hanya sebesar 1.7. Dan goal terjadi karena mempunyai jarak yang dekat dengan garis gawang.

  • Kesimpulan

Tidak ada batasan dalam membangun sebuah model. Khususnya untuk memprediksi hasil dari pertandingan sepak bola. Tulisan ini masih jauh dari proses modeling. Tapi cukup baik untuk sekedar nambah pengetahuan tentang faktor yang dipakai untuk memprediksi pertandingan sepak bola akhir-akhir ini.

Artikel selanjutnya akan membahas model sederhana dengan pemaparan yang lebih matematis dan rinci.

Quote : ” Masa depan adalah misteri, masa lalu adalah kenangan, dan sekarang adalah pilihan.”

Video semifinal Piala Dunia German vs Barzil . Saat itu German hanya punya +5 di fase grup. Selanjutnya menghancurkan Brazil dengan skor 7-1 dan keluar sebagai pemenang.

Bagikan ke teman spesial mu

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *