Cara Prediksi Hasil Pertandingan Sepak Bola dengan Data Science

Catatan Redaksi:

Artikel ini pertama kali diterbitkan pada Oktober 2023 dan diperbarui pada 5 Juni 2025 untuk memastikan informasi tetap akurat dan relevan.

Warga Bimbingan, kamu fans bola sejati yang sering penasaran cara mengetahui tim bola yang akan menang? Atau, kamu lagi mikirin switch career ke Data Science dan Data Analytics, tapi bingung gimana sih ilmu ini bisa kepakai di bidang yang seru seperti sepak bola?

Jujur aja deh, banyak banget yang suka banget bola tapi cuma bisa nebak-nebak doang. Padahal, ada lho cara ilmiah dan keren buat memprediksi hasil pertandingan, lebih dari sekadar feeling atau hoki!

Kalau kamu cuma ngandelin feeling atau berita burung buat prediksi bola, hasil tebakanmu sering meleset. Kamu mungkin kalah taruhan sama teman, atau malah kurang paham kenapa sebuah tim bisa menang atau kalah. 

Lebih dari itu, kamu nggak tahu kalau di balik setiap pertandingan, ada banyak banget data yang bisa diolah untuk insight yang lebih akurat. Kan sayang banget kalau passion bola kamu nggak bisa kamu manfaatkan untuk belajar hal baru yang relevan sama dunia data?

Nah, kali ini MinDi akan bahas cara memprediksi hasil pertandingan sepak bola dengan Data Science. Setelah baca ini, kamu nggak cuma menjadi fans bola yang lebih cerdas, tapi juga bakal menjadi data scientist andal yang bisa menganalisis dunia sport! Yuk, langsung aja mulai!

Baca Juga: Rekomendasi 7 Bootcamp Data Science Terbaik untuk Pemula

Mengapa Butuh Data Science untuk Prediksi Sepak Bola?

Warga Bimbingan, mungkin kamu penasaran mengapa data science menjadi kunci buat prediksi bola? Ada alasan kuat yang bikin analisis kamu makin tajam. Simak di bawah ini!

1. Akurasi yang Lebih Tinggi

Data Science memungkinkan pengumpulan dan pengolahan data besar dari berbagai sumber. Kamu bisa melihat detail performa tim dan pemain secara mendalam. Melalui rekam jejak ini, kamu mampu memprediksi tim pemenang dengan akurasi yang jauh lebih tinggi.

2. Pembuatan Strategi yang Lebih Efektif

Kemenangan di sepak bola itu butuh strategi jitu. Data Science membantu tim memahami lawan dan diri sendiri secara mendalam. Analisis pola serangan, pertahanan, atau kebiasaan pemain lawan jadi dasar merumuskan strategi khusus yang efektif.

3. Keputusan Berbasis Data yang Objektif

Keputusan yang didasarkan pada data cenderung lebih objektif dan minim bias pribadi. Hal ini menguntungkan baik bagi pelatih maupun kamu yang memprediksi untuk kesenangan. Data Science memberimu dasar logis dan terukur untuk setiap prediksi.

Baca Juga: Panduan Memilih Bootcamp Data Science Terbaik

Faktor-Faktor Kunci untuk Prediksi Akurat dengan Data Science

Sumber: Freepik

Perlu kamu ingat ya, memprediksi tim mana yang akan menang dalam pertandingan sepak bola itu memang tantangan besar dan tidak ada jaminan 100% akurat. Namun, dengan bantuan data science, kamu bisa banget meningkatkan peluang prediksi yang tepat.

Berikut faktor-faktor yang perlu kamu analisis menggunakan pendekatan data science untuk hasil yang lebih jitu.

Analisis Statistik: Basis Data Science untuk Prediksi

Bagian ini adalah inti dari prediksi berbasis data science. Kamu perlu mengumpulkan dan menganalisis angka-angka yang relevan terkait hal-hal di bawah ini.

1. Performa Tim

Data science memungkinkan kita melihat catatan pertandingan secara detail: kemenangan, kekalahan, dan seri. Tren mencetak gol dan kebobolan juga bisa dianalisis dengan algoritma untuk menemukan pola yang tersembunyi.

2. Performa Pemain

Analisis statistik individu pemain, seperti gol, assist, dan kartu, bisa diolah dengan data science untuk mengidentifikasi pemain kunci atau siapa yang sedang dalam performa puncak.

3. Head-to-Head

Dengan data science, kamu bisa melihat hasil pertemuan sebelumnya antara kedua tim, sekaligus memfilter perubahan signifikan pada tim sejak pertandingan terakhir untuk insight yang lebih relevan.

4. Big Data Analysis

Big data analysis adalah kekuatan utama data science. Manfaatkan algoritma dan machine learning untuk mengolah data besar tentang statistik pertandingan, performa pemain secara mendalam, hingga faktor-faktor lain yang memengaruhi hasil.

Analisis Taktis: Data Kualitatif yang Bisa Dikuantifikasi

Meskipun taktis terkesan kualitatif, data science bisa membantu mengidentifikasi polanya. Makanya, analisis taktis juga sangat berpengaruh. Apa sajakah itu? Berikut penjelasannya!

1. Gaya Bermain

Pola serangan, bertahan, atau penguasaan bola bisa dianalisis dari data posisi pemain atau passing. Pahami gaya bermain setiap tim untuk memprediksi kecocokan lawan.

2. Formasi dan Taktik

Data formasi yang biasa digunakan bisa menjadi input penting. Data science juga bisa membantu memodelkan bagaimana ketersediaan pemain atau rotasi memengaruhi pilihan formasi dan taktik.

3. Perubahan Taktis

Machine learning bisa dilatih untuk mendeteksi perubahan taktik atau strategi baru yang diterapkan pelatih berdasarkan data pertandingan sebelumnya.

Faktor Eksternal: Variabel Penting di Luar Lapangan

Faktor-faktor eksternal mungkin terlihat sederhana, tapi data science bisa mengintegrasikannya ke dalam model prediksi. Inilah beberapa hal yang termasuk faktor eksternal.

1. Motivasi Pemain

Meskipun sulit diukur, data science bisa menggunakan indikator proxy seperti isu kontrak, transfer, atau berita tim untuk mengestimasi dampak psikologis pemain.

2. Kondisi Lapangan

Data historis tentang kondisi lapangan (kering, basah) dan cuaca bisa dihubungkan dengan performa tim untuk menemukan korelasi.

3. Home vs. Away (Kandang vs. Tandang)

Keuntungan tim tuan rumah dari dukungan suporter dan kondisi lapangan yang lebih familiar bisa dikuantifikasi dan dimasukkan dalam model prediksi data science.

Baca Juga: Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Tugas, Gaji, dan Skill

Bagaimana Cara Prediksi Pertandingan Menggunakan Data Science?

Gimana sih langkah-langkah konkret data science dalam memprediksi hasil pertandingan? Umumnya, ada 4 tahapan utama yang sering digunakan data scientist untuk menghasilkan prediksi akurat.

Perlu diingat, banyak data scientist juga punya cara unik mereka sendiri, tapi ini adalah fondasi dasarnya. Yuk, bedah caranya!

1. Pengumpulan Data

Langkah pertama dan paling krusial adalah mengumpulkan data. Para data scientist mencari informasi dari berbagai sumber, seperti statistik pertandingan sebelumnya, performa individu pemain, data dari media sosial, artikel berita, analisis video pertandingan, atau bahkan data khusus yang diberikan oleh pihak liga atau klub. 

Setelah semua informasi terkumpul, data-data ini kemudian disatukan dalam satu server atau database agar mudah diakses dan diolah.

2. Pembersihan Data

Nggak semua data yang terkumpul itu bisa langsung dipakai, Warga Bimbingan. Di tahap ini, data-data yang sudah ada akan disaring dan dibersihkan.

Tujuannya untuk menghilangkan data yang tidak relevan, duplikat, atau ada kesalahan (misalnya, angka yang salah input atau informasi yang tidak lengkap). Proses pembersihan ini penting banget biar hasil analisis nanti akurat dan tidak bias.

3. Analisis Data

Setelah data bersih dan rapi, saatnya analisis! Menggunakan berbagai teknik statistik dan algoritma data science, data diolah untuk menemukan pola atau tren yang mungkin memengaruhi hasil pertandingan.

Misalnya, menganalisis apakah sebuah tim cenderung lebih kuat saat bermain di kandang atau tandang, atau bagaimana performa pemain kunci dalam beberapa pertandingan terakhir memengaruhi kemenangan tim. Dari sini, insight berharga mulai terlihat.

4. Pembuatan Model Prediksi

Di tahap puncak ini, algoritma machine learning digunakan untuk membangun model prediksi berdasarkan data yang sudah dianalisis. 

Model ini dilatih dengan menggunakan data pertandingan di masa lalu untuk belajar pola-pola kemenangan dan kekalahan. Setelah dilatih, model akan diuji coba untuk melihat seberapa akurat prediksinya. 

Jika akurasinya sudah bagus, model bisa digunakan untuk memprediksi pertandingan mendatang. Kalau belum, model perlu disesuaikan dan dioptimalkan lagi sampai menghasilkan prediksi yang lebih baik.

Baca Juga: 5 Contoh Portfolio Data Science Terbaik & Cara Membuat

Siap Menjadi Data Scientist Andal dan Taklukkan Berbagai Bidang?

Keren banget kan bagaimana data science bisa memprediksi hasil pertandingan sepak bola? Kondisi ini membuktikan skill data science sangat penting dan bisa diterapkan di banyak bidang, bahkan olahraga.

Makanya, profesi Data Scientist atau Data Analyst lagi dicari-cari perusahaan karena kemampuan menganalisis data adalah kunci keputusan tepat di era digital ini.

Kalau kamu tertarik menguasai ilmu data science, yuk gabung Bootcamp Data Science & Data Analyst dibimbing.id!

Kamu akan dibimbing mentor berpengalaman, silabus terlengkap, praktik nyata, dan bisa mengulang kelas gratis. Plus, 96% alumni sudah dapat kerja berkat dukungan 840+ hiring partner yang siap menyalurkanmu.

Mungkin kamu ingin tahu, “Apakah materi bootcamp mencakup studi kasus prediksi olahraga atau analisis data di industri lain seperti e-commerce? atau Bagaimana kurikulum dibimbing.id memastikan saya mampu membangun model prediksi dari nol?

Yuk, langsung konsultasi gratis di sini karena dibimbing.id pasti #BimbingSampeJadi data scientist profesional!