Oleh Penulis: Muammar
Mahasiswa Magister Informatika (Data Sains)
Universitas Islam Indonesia
Transmedia.co – Sebagai penikmat sepak bola, saya tumbuh dalam budaya menilai pemain dari apa yang paling mudah dilihat: gol, assist, dan aksi spektakuler yang berulang kali diputar di layar televisi. Pemain yang sering muncul di tayangan ulang dianggap istimewa, sementara mereka yang bekerja dalam senyap perlahan menghilang dari ingatan publik.
Cara pandang ini terasa wajar bahkan alamiah hingga saya mulai mendalami analisis data. Di titik itulah, pemahaman saya tentang sepak bola perlahan berubah.
Kontribusi yang Tak Pernah Masuk Highlight
Ketika mempelajari data sains di jenjang magister, saya menyadari bahwa banyak kontribusi krusial dalam sepak bola tidak pernah tercatat dalam statistik populer atau tayangan sorotan. Pemain yang rajin memotong alur serangan lawan, menjaga ritme permainan, atau membuka ruang bagi rekan setim sering kali luput dari perhatian.
Padahal, justru merekalah fondasi yang menjaga keseimbangan tim. Mereka mungkin tidak mencetak gol, tetapi tanpa kehadiran mereka, gol-gol itu bisa jadi tak pernah tercipta.
Kesadaran tersebut mendorong saya untuk meneliti performa pemain sepak bola dengan pendekatan yang berbeda: menggunakan analisis data dan machine learning sebagai alat bantu memahami permainan secara lebih utuh.
Ketika Statistik Dasar Tak Lagi Memadai
Dalam praktik sehari-hari, penilaian performa pemain masih sering bergantung pada statistik dasar dan intuisi. Namun, sepak bola modern sejatinya menghasilkan data yang jauh lebih kaya: akurasi umpan, jumlah intersepsi, kontribusi bertahan, hingga tingkat keterlibatan pemain dalam fase penguasaan bola.
Masalahnya bukan pada ketersediaan data, melainkan pada cara kita membaca dan memaknainya. Tanpa pendekatan yang tepat, data hanya akan menjadi deretan angka tampak objektif, tetapi miskin pemahaman.
Di sinilah analisis data memiliki peran penting: membantu menyusun konteks, mengurangi bias, dan menghadirkan gambaran performa yang lebih adil.
Mengelompokkan Pemain, Bukan Menghakimi
Dalam penelitian yang saya lakukan, metode clustering dengan algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan pemain berdasarkan kemiripan performa statistik mereka.
Pendekatan ini tidak bertujuan menentukan siapa pemain terbaik atau terburuk, melainkan memahami pola kontribusi pemain dalam tim.
Data performa pemain musim 2024–2025 dianalisis dari berbagai aspek, baik menyerang maupun bertahan. Sebelum diproses, data dinormalisasi agar setiap indikator memiliki bobot yang seimbang. Dengan cara ini, satu statistik seperti jumlah gol tidak mendominasi penilaian secara keseluruhan.
Hasilnya cukup membuka perspektif. Sejumlah pemain yang sebelumnya terlihat “biasa saja” justru tergolong dalam kelompok pemain dengan kontribusi konsisten dan peran penting dalam menjaga stabilitas tim.
Sepak Bola sebagai Sistem Kerja
Dari proses tersebut, saya semakin memahami bahwa sepak bola lebih tepat dilihat sebagai sistem kerja kolektif, bukan sekadar panggung individu. Setiap pemain memiliki fungsi berbeda, dan fungsi itu tidak selalu dapat diwakili oleh satu atau dua angka sederhana.
Analisis data membantu melihat keterkaitan antarpemain dalam sistem tersebut. Bukan untuk menggantikan intuisi pelatih atau pengalaman di lapangan, melainkan untuk melengkapinya dengan dasar pengambilan keputusan yang lebih rasional dan terukur.
Refleksi di Era Sepak Bola Modern
Sepak bola akan selalu sarat emosi, drama, dan kejutan—itulah daya tariknya. Namun di era modern, data telah menjadi bahasa baru untuk memahami permainan secara lebih objektif.
Bagi saya, mempelajari data dalam sepak bola bukan semata soal teknologi, tetapi juga soal keadilan dalam menilai kontribusi. Mungkin sudah saatnya kita berhenti menilai pemain hanya dari apa yang terlihat di layar televisi. Karena di balik setiap gol, ada pekerjaan sunyi yang tak kalah penting—dan data membantu kita untuk akhirnya melihatnya.***
