Dukungan Statistika Terhadap Market Value Pemain Sepak Bola Profesional

Oleh; Benito Rio Avianto

Pecinta & Supporter Timnas Garuda Indonesia

Industri sepakbola mempunyai ciri yang unik yang ada pada industri lainnya. Industri sepakbola mampu memberikan pengaruh kepada konsumen secara emosi bahkan sampai terkesan tidak rasional. Sebab para pengemar memiliki loyalitas yang sangat tinggi kepada sebuah klub tersebut, baik dalam keadaan menang ataupun kalah. Penggemar fanatik bersedia mengorbankan uang yang banyak untuk menyaksikan pertandingan klub yag didukung lengkap dengan atribut klub tersebut. 

Klub sepakbola bukanlah perusahaan profit maximizes, yang berorientasi terhadap keuntungan keuangan yang sebanyak-banyaknya. Sehingga masih diragukannya apa benar sepakbola mampu dijadikan sebuah bisnis. Walaupun demikian pengelola klub rela menyisihkan keuntungan finansialnya untuk melakukan investasi didalam sepakbola. Oleh karena itu, kelemahan pengelolaan keuangan sebuah klub 3 sepakbola dapat tercermin dari ketimpangan antara biaya serta perolehan

Dukungan statistika terhadap nilai pasar pemain sepak bola dapat sangat penting untuk menilai performa pemain secara obyektif dan adil. Statistik membantu klub, agen, dan analis untuk menentukan nilai transfer yang realistis berdasarkan kinerja di lapangan dan faktor lain. Berikut beberapa faktor statistik yang umumnya digunakan untuk menilai nilai pasar pemain sepak bola:

Statistik Performa Pemain

Gol dan Assist: Kontribusi langsung dalam mencetak gol (gol yang dicetak dan assist yang diberikan). Shot on Target: Akurasi tembakan pemain. Dribble Sukses: Kemampuan melewati lawan.Key Passes dan Big Chances Created: Jumlah umpan yang menciptakan peluang emas. Interceptions dan Tackles: Untuk pemain bertahan, data ini penting untuk menilai kemampuan defensif. Minutes Played: Jumlah menit bermain dalam satu musim untuk menilai ketahanan fisik dan kepercayaan pelatih.

Statistik Fisik dan Atletik

Kecepatan Lari (Sprint Speed): Penting untuk posisi winger atau bek sayap. Distance Covered: Jarak yang ditempuh pemain selama pertandingan, yang menunjukkan work rate. Akurasi Passing: Persentase operan sukses.

Konsistensi dan Durabilitas

Jumlah Pertandingan yang Dimainkan: Semakin sering bermain tanpa cedera, nilai pemain cenderung lebih tinggi. Cedera Terdahulu: Statistik terkait cedera yang dapat mempengaruhi harga pasar pemain.

Statistik Klub dan Pengaruh di Tim

Kontribusi terhadap Kemenangan: Statistik menunjukkan apakah performa pemain membantu tim memenangkan pertandingan. Kepemimpinan: Kapten atau pengaruh dalam tim juga dinilai secara statistik melalui jumlah pertandingan di mana pemain berperan sebagai kapten atau pemimpin di lapangan.

Statistik Pasar

Usia: Pemain yang lebih muda dengan statistik performa bagus cenderung memiliki nilai pasar lebih tinggi. Durasi Kontrak: Pemain dengan kontrak jangka panjang sering kali lebih mahal karena klub masih memiliki banyak kontrol. Popularitas (Social Media & Brand Value): Popularitas di media sosial dan kemampuan menghasilkan pendapatan tambahan melalui sponsor.

Faktor Lain: Analisis Data Canggih

Expected Goals (xG) dan Expected Assists (xA): Statistik lanjutan yang menganalisis seberapa besar kemungkinan seorang pemain mencetak gol atau memberikan assist berdasarkan kualitas peluang. Player Efficiency Rating: Kombinasi dari berbagai metrik untuk mengevaluasi kontribusi pemain per menit bermain.

Tren Pasar dan Inflasi

Kenaikan Nilai Transfer di Pasar: Data historis tentang peningkatan harga transfer pemain dari tahun ke tahun dapat memberikan gambaran apakah ada inflasi pasar pemain yang signifikan. Dengan menggunakan data statistik yang akurat, klub sepak bola dapat membuat keputusan lebih informasional tentang investasi mereka pada pemain baru, dan nilai pasar seorang pemain dapat ditetapkan dengan lebih obyektif. Analisis data ini juga berguna dalam menentukan nilai kontrak dan gaji pemain.

Faktor yang Meningkatkan Akurasi Market Value

Data Performansi yang Luas dan Detil

Penggunaan statistik performa pemain seperti gol, assist, xG (Expected Goals), dan xA (Expected Assists) membantu memberikan penilaian yang obyektif tentang kualitas pemain. Statistik ini memberikan pemahaman lebih mendalam daripada sekadar melihat jumlah gol atau penampilan pemain, karena mempertimbangkan kontribusi pemain terhadap tim dalam berbagai aspek permainan.

Analisis Data Fisik: Kecepatan, stamina, dan jarak yang ditempuh selama pertandingan adalah data statistik yang semakin tersedia berkat teknologi pelacakan pemain. Ini menambah dimensi fisik dalam menilai potensi pemain.

Penggunaan Model Ekonometrik

Model regresi dan machine learning yang digunakan dalam banyak platform penilaian, seperti di situs Transfermarkt atau CIES Football Observatory, mampu menganalisis variabel-variabel penting seperti performa, usia, kontrak, dan riwayat cedera untuk memprediksi nilai pasar pemain. 

Algoritma ini telah disempurnakan dan terbukti menghasilkan estimasi yang mendekati kenyataan dalam banyak kasus. Misalnya, pada pemain yang lebih muda, statistik mungkin menunjukkan bahwa potensi pertumbuhan karier pemain tersebut masih tinggi, sehingga meningkatkan nilai pasar mereka.

Data Historis dan Tren Pasar

Analisis tren dari nilai transfer sebelumnya juga menjadi faktor penting dalam menentukan market value. Sebuah model statistik yang baik memperhitungkan dinamika pasar dan kondisi ekonomi dalam industri sepak bola, termasuk inflasi harga transfer dan kebutuhan tim tertentu. Dengan adanya data historis ini, statistik dapat memprediksi tren kenaikan atau penurunan nilai pasar di masa depan berdasarkan pola yang telah terjadi.

Faktor Pasar Global

Algoritma pasokan-permintaan: Model statistik juga mengkalkulasi dinamika pasokan-permintaan dalam pasar transfer. Pemain dengan profil langka (misalnya pemain serbaguna yang bisa bermain di banyak posisi atau pemain muda berbakat) cenderung memiliki harga pasar lebih tinggi, dan statistik bisa menangkap hal ini berdasarkan data kinerja historis dan kebutuhan pasar.

Faktor yang Mengurangi Akurasi

Pengaruh Faktor Subjektif

Meskipun statistik memberikan banyak data obyektif, persepsi subyektif dari klub, agen, dan media dapat memengaruhi nilai pasar pemain. Pemain yang populer di kalangan penggemar atau yang memiliki citra media yang kuat sering kali dihargai lebih tinggi daripada yang dapat dijelaskan hanya dengan statistik. 

Hype dan Tekanan Media: Pemain yang lebih dikenal atau dihubungkan dengan klub-klub besar mungkin dihargai lebih tinggi karena eksposur media yang besar, meskipun statistik performanya tidak selalu mendukung harga tinggi tersebut.

Faktor Eksternal Non-Statistik

Durasi Kontrak: Pemain yang memiliki sisa kontrak panjang dengan klub mereka sering kali memiliki nilai pasar yang lebih tinggi meskipun statistik mereka tidak sepenuhnya mendukung hal tersebut. Sebaliknya, pemain yang mendekati akhir kontrak mereka mungkin dijual dengan harga yang lebih rendah meskipun mereka berada dalam puncak performa. 

Cedera dan Riwayat Medis: Meskipun ada analisis statistik tentang risiko cedera, dampaknya sulit diprediksi secara sempurna. Pemain yang memiliki riwayat cedera sering kali mengalami fluktuasi nilai pasar yang besar, yang tidak selalu mencerminkan performa di lapangan.

Kondisi Pasar yang Tidak Terduga

Krisis Finansial dan Faktor Ekonomi Global: Fluktuasi pasar akibat kondisi ekonomi, seperti pandemi COVID-19, dapat mempengaruhi nilai transfer secara besar-besaran. Pada kasus ini, model statistik sering kali tidak bisa memprediksi pengaruh eksternal yang tiba-tiba dan drastis. 

Inflasi Pasar: Ada periode di mana pasar transfer mengalami inflasi besar-besaran (seperti ketika Neymar dibeli oleh PSG dari Barcelona dengan rekor dunia), yang dapat membuat nilai pasar pemain menjadi tidak stabil.

Perubahan Taktis atau Formasi

Kadang-kadang, perubahan dalam cara tim bermain atau perubahan posisi seorang pemain bisa membuat nilai pasar mereka berubah secara signifikan, dan hal ini sering kali tidak langsung tercermin dalam statistik dasar. Misalnya, seorang bek yang tiba-tiba menjadi lebih berperan dalam menyerang bisa meningkatkan nilai pasarnya.

Studi Kasus: Kelebihan dan Kekurangan

Kylian Mbapp adalah contoh di mana statistik dan nilai pasar sangat sesuai. Performa luar biasa di lapangan, kombinasi gol, assist, kecepatan, usia muda, dan potensi besar mencerminkan nilai pasar tinggi berdasarkan model statistik. 

Sebaliknya, pemain seperti Philippe Coutinho mungkin tidak mencerminkan nilai pasar yang diantisipasi setelah transfer besar-besaran ke Barcelona. Meskipun statistik sebelumnya mendukung harga tinggi, performanya setelah transfer menunjukkan bahwa faktor eksternal seperti adaptasi dan gaya permainan juga memainkan peran besar yang tidak selalu bisa diprediksi oleh statistik.

Kesimpulan

Secara keseluruhan, dukungan ilmu statistik terhadap nilai pasar pemain sepak bola memiliki akurasi yang tinggi, terutama dalam hal analisis performa, usia, kondisi fisik, dan tren pasar. Namun, akurasi ini tetap terbatas oleh faktor subyektif, eksternal, dan variabel tak terduga lainnya yang tidak selalu terukur oleh data statistik. 

Dengan perkembangan teknologi dan data yang semakin komprehensif, kemampuan statistik untuk memprediksi nilai pasar pemain akan terus meningkat, namun tidak akan sepenuhnya sempurna karena kompleksitas faktor manusia dan pasar sepak bola.