Cara Membuat Statistik Pemain 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 passionate banget sama sepak bola, tapi sering cuma jadi penonton yang menerima statistik? Atau, lagi nyari tahu cara membuat statistik pertandingan sepakbola yang valid, biar bisa masuk dunia data science atau data analyst?

Banyak dari kita yang cuma tahu angka gol atau assist, padahal di balik itu ada insight yang bisa digali. Kalau cuma ngandelin mata atau feeling, masa iya analisis kamu sama aja kaya semua orang? Kamu bakal ketinggalan banyak data berharga yang bisa bikin analisis lebih tajam.

Kalau kamu nggak tahu cara membuat statistik pertandingan sepakbola secara mendalam, kamu bakal kesulitan memahami performa tim atau pemain. Prediksimu mungkin kurang akurat, dan kamu tidak bisa melihat potensi karier di bidang analisis sport yang lagi banyak dicari.

Akibatnya, kamu bisa ketinggalan peluang menjadi ahli data yang dicari, padahal passion bolamu dapat menjadi modal utama. Makanya, kali ini MinDi akan jelasin cara membuat statistik pertandingan sepakbola pakai data science. Yuk, langsung aja mulai!

Baca Juga: Rekomendasi 7 Bootcamp Data Science Terbaik untuk Pemula

Mengapa Statistik Pemain Sepak Bola Itu Penting Banget?

Warga Bimbingan, statistik pemain sepak bola itu bukan cuma deretan angka biasa, lho! Ada 3 alasan utama kenapa statistik pemain penting banget:

1. Menilai Performa Pemain Secara Objektif

Statistik memberikan gambaran yang jelas dan tanpa bias tentang performa seorang pemain. Angka-angka seperti jumlah passing sukses, tekel yang dimenangkan, atau jarak lari bisa menunjukkan kontribusi nyata pemain di lapangan.

Tentu, ini membantu pelatih melihat siapa yang performanya stabil atau siapa yang sedang dalam tren menurun, melampaui sekadar pengamatan visual.

2. Membantu Pengambilan Keputusan Strategis

Data statistik memungkinkan pelatih dan tim menyusun taktik yang lebih efektif. Mereka bisa menganalisis kekuatan dan kelemahan lawan berdasarkan statistik pemain kunci mereka, atau mengidentifikasi pola permainan tim sendiri.

Informasi tersebut krusial untuk menentukan formasi, rotasi pemain, bahkan saat melakukan pergantian pemain di tengah pertandingan.

3. Mendukung Pengembangan Pemain dan Pencarian Bakat

Statistik pemain sangat berharga untuk pengembangan individu. Pelatih dapat memberikan feedback yang spesifik kepada pemain berdasarkan data performa mereka, membantu meningkatkan skill di area tertentu. 

Selain itu, tim pencari bakat juga menggunakan statistik untuk mengidentifikasi pemain muda potensial dari berbagai liga, bahkan yang belum terlalu dikenal, sehingga proses rekrutmen menjadi lebih efisien.

Baca Juga: Panduan Memilih Bootcamp Data Science Terbaik

Apa Itu Data Science dan Apa Hubungannya dengan Statistik Bola?

Data science adalah gabungan berbagai ilmu, seperti statistika, ilmu komputer, dan matematika, untuk mengolah data besar dan menemukan insight atau pola tersembunyi. Mempelajari data science bukan sekadar mengumpulkan angka, tapi mengubah data mentah menjadi informasi yang berharga.

Nah, apa hubungannya dengan statistik bola? Statistik bola adalah kumpulan data kuantitatif tentang performa tim dan pemain, seperti jumlah gol, assist, tendangan, atau penguasaan bola.

Data science memungkinkan kamu mengambil semua data statistik ini, menganalisisnya secara mendalam menggunakan algoritma canggih, bahkan membuat model prediksi.

Dengan begitu, data science membantumu melihat statistik permukaan serta memahami apa makna di baliknya untuk strategi dan pengambilan keputusan di dunia sepak bola.

Cara Membuat dan Menganalisa Statistik Pemain Sepak Bola dengan Data Science

Sumber: Freepik

Sekarang MinDi masuk ke bagian inti! Gimana sih langkah-langkah konkret cara membuat statistik pemain sepak bola dan menganalisanya menggunakan data science? Yuk, bedah tahapannya:

1. Cara Mengumpulkan Data Statistik Pertandingan

Langkah pertama adalah mendapatkan bahan utama, yaitu data. Nah, dua hal inilah yang perlu kamu perhatikan.

a. Sumber Data

Kamu bisa mengumpulkan data dari berbagai tempat. Contohnya, situs web statistik sepak bola (seperti Opta, Squawka, WhoScored), API dari penyedia data olahraga, atau bahkan data mentah dari video pertandingan yang kemudian diolah.

b. Tipe Data

Data yang dikumpulkan sangat bervariasi, meliputi performa tim (gol, shots on target, penguasaan bola), performa individu pemain (jumlah passing, tekel, dribble sukses, kartu), hingga data kontekstual (lokasi pertandingan, cuaca, wasit). Semakin lengkap data, semakin baik analisisnya.

2. Proses Membuat Statistik yang Valid (Pembersihan & Transformasi Data)

Data yang terkumpul biasanya masih berantakan dan belum siap pakai. Makanya, kamu perlu memprosesnya.

a. Pembersihan Data

Tahap ini melibatkan penghapusan data yang hilang (missing values), duplikat, atau tidak konsisten. Misalnya, memastikan nama pemain ditulis seragam atau angka statistik tidak ada yang salah input.

b. Transformasi Data

Data mentah kemudian diubah menjadi format yang lebih mudah dianalisis. Hal ini bisa berupa agregasi data (misal, total passing per pertandingan), normalisasi (menyesuaikan skala data), atau pembuatan fitur baru (misal, rasio goals per shot).

3. Menganalisa Statistik Pemain Sepak Bola Melalui Data Science (Analisis Lanjutan)

Di sinilah keajaiban Data Science terjadi! Saatnya, kamu menganalisa statistik pemain sepakbola. 

a. Teknik Statistik

Menggunakan metode statistik seperti rata-rata, median, standar deviasi, atau regresi untuk memahami hubungan antar variabel. Misalnya, apakah ada korelasi antara jumlah passing dan assist seorang gelandang?

b. Algoritma Machine Learning

Menerapkan algoritma seperti clustering (untuk mengelompokkan pemain dengan gaya bermain serupa), klasifikasi (untuk memprediksi apakah seorang pemain akan mencetak gol), atau regresi (untuk memprediksi nilai pasar pemain). Cara ini membantu menemukan pola yang tidak terlihat oleh mata telanjang.

c. Insight Mendalam

Hasil analisis ini memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang kekuatan dan kelemahan pemain, kontribusi mereka terhadap tim, hingga potensi pengembangan di masa depan.

4. Membangun Model Prediksi Performa Pemain

Setelah analisis mendalam, kamu bisa membangun model prediksi.

a. Pemilihan Model

Pilih algoritma machine learning yang sesuai untuk tugas prediksi, misalnya Random Forest atau Gradient Boosting untuk memprediksi rating pemain di pertandingan selanjutnya.

b. Pelatihan Model

Model dilatih menggunakan data historis yang sudah diolah. Semakin banyak data berkualitas yang digunakan, semakin baik model itu "belajar".

c. Evaluasi dan Optimalisasi

Setelah dilatih, model diuji dengan data baru untuk melihat akurasinya. Jika akurasi belum optimal, model perlu disesuaikan parameternya atau bahkan menggunakan algoritma lain sampai menghasilkan prediksi yang handal.

Baca Juga: Cara Belajar Data Science: Panduan Lengkap untuk Pemula

Tertarik Menjadi Ahli Statistik Bola dengan Data Science?

Sekarang sudah semakin paham kan cara membuat statistik pertandingan sepakbola dan menganalisa-nya pakai data science? Terbukti, skill data science itu bisa diterapkan di berbagai bidang, termasuk analisis olahraga. Makanya, profesi data scientist atau data analyst lagi dicari-cari banyak perusahaan.

Kalau kamu tertarik menjadi profesional yang ahli analisis data di berbagai industri, ini saatnya gabung Bootcamp Data Science & Data Analyst dibimbing.id!

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

Punya pertanyaan detail? Misalnya, apakah materi bootcamp mencakup studi kasus analisis statistik pemain sepak bola, atau bagaimana kurikulum dibimbing.id memastikan saya mampu membangun model prediksi dari nol? konsultasi gratis di sini! Yuk, seriusin kariermu karena dibimbing.id pasti #BimbingSampeJadi profesional!