Penggunaan Model Statistik terhadap Penentuan Nilai Pasar Pemain Sepak Bola Profesional Dalam Timnas Garuda

Penggunaan Model Statistik Terhadap Penentuan Nilai Pasar Pemain Sepak Bola Profesional Dalam Timnas Garuda

Oleh; Benito Rio Avianto

Pecinta & Supporter Timnas Garuda Indonesia

Statistika adalah cabang ilmu matematika terapan yang terdiri dari teori dan metoda mengenai bagaimana cara mengumpulkan, mengukur, mengklasifikasi, menghitung, menjelaskan, mensintesis, menganalisis, dan menafsirkan data yang diperoleh secara sistematis Statistik merupakan alat penting untuk membantu kita memahami data yang kompleks dan membuat keputusan berdasarkan informasinya Dukungan ilmu statistik terhadap penentuan nilai pasar pemain sepak bola melibatkan penggunaan teknik statistik dan model data untuk menganalisis berbagai faktor yang mempengaruhi harga seorang pemain. Ini bertujuan untuk menilai pemain secara objektif berdasarkan data kuantitatif yang tersedia. Berikut adalah beberapa cara ilmu statistik mendukung penentuan nilai pasar pemain sepak bola:

Regresi dan Pemodelan Ekonometrik

Analisis Regresi Linier: Statistik ini sering digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara berbagai variabel independen (seperti usia, jumlah gol, assist, jumlah pertandingan yang dimainkan, dll.) dan variabel dependen (nilai pasar pemain). Dalam analisis ini, para analis bisa mengidentifikasi faktor mana yang paling signifikan dalam memengaruhi nilai pasar pemain.Misalnya, model regresi dapat menunjukkan bagaimana penambahan satu gol di musim terakhir pemain dapat meningkatkan nilai pasar pemain tersebut secara rata-rata.

Regresi Logistik: Digunakan ketika variabel dependen bersifat biner, seperti apakah pemain akan diakuisisi dengan harga tinggi atau tidak. Model ini dapat membantu mengklasifikasikan pemain berdasarkan nilai pasar yang diantisipasi.

Model Data Panel

Statistik juga menggunakan model data panel untuk menganalisis performa pemain dan nilai pasarnya dari waktu ke waktu. Model ini menggabungkan data lintas pemain sekaligus memperhitungkan perubahan dalam periode waktu tertentu, misalnya dari musim ke musim. Fixed Effects dan Random Effects Models: Teknik ini digunakan untuk menangkap efek individual pemain atau klub, sehingga memungkinkan analisis tentang bagaimana karakteristik individu dan faktor eksternal memengaruhi nilai pasar.

Analisis Multivariat

Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis, PCA): PCA digunakan untuk mengurangi dimensi dari dataset yang besar, seperti banyaknya statistik performa yang tersedia, dan mengidentifikasi komponen utama yang paling mempengaruhi nilai pasar pemain.

Cluster Analysis: Digunakan untuk mengelompokkan pemain berdasarkan atribut tertentu, seperti performa atau posisi bermain. Pengelompokan ini dapat digunakan oleh klub untuk membandingkan pemain dengan karakteristik yang mirip dan menentukan apakah nilai pasar mereka sebanding.

Statistik Deskriptif dan Analisis Tren

Rata-rata dan Median: Digunakan untuk menghitung nilai rata-rata atau nilai tengah dari berbagai faktor, seperti gaji, nilai transfer, atau performa pemain. Ini dapat memberikan gambaran umum tentang nilai pasar berdasarkan posisi atau liga tertentu. Distribusi Frekuensi dan Percentiles: Statistik ini bisa menunjukkan seberapa umum atau jarangnya pemain dengan profil tertentu di pasar, yang pada gilirannya memengaruhi nilai pasar mereka. Misalnya, pemain dengan kemampuan mencetak gol yang konsisten dan jarang ada di posisi mereka cenderung dihargai lebih tinggi.

Machine Learning dan Prediksi

Regresi Ridge atau Lasso: Model regresi penalti yang membantu mengurangi overfitting dan membuat prediksi lebih akurat. Teknik ini bisa digunakan untuk memperkirakan nilai pasar pemain di masa mendatang dengan memasukkan banyak variabel performa.

Random Forests dan Gradient Boosting: Algoritma ini digunakan untuk membuat prediksi lebih kompleks berdasarkan variabel-variabel seperti usia, performa, kontrak, dan kesehatan pemain. Algoritma ini menghasilkan model yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai transfer pemain di pasar.

Analisis Variabilitas dan Risiko

Analisis Risiko Cedera: Model statistik dapat digunakan untuk menghitung kemungkinan cedera pemain berdasarkan riwayat cederanya. Pemain dengan risiko cedera tinggi mungkin dihargai lebih rendah karena nilai pasar mereka akan terpengaruh jika mereka sering absen.

Monte Carlo Simulation: Teknik ini digunakan untuk mensimulasikan banyak skenario tentang masa depan performa pemain dan memberikan probabilitas berapa nilai pasar yang mungkin terjadi dalam berbagai kondisi.

Analisis Statistik Performa (Expected Goals dan Expected Assists)

Statistik lanjutan seperti Expected Goals (xG) dan Expected Assists (xA) memberikan gambaran yang lebih detail tentang kontribusi pemain di lapangan. xG dan xA adalah metrik yang digunakan untuk memperkirakan berapa banyak gol atau assist yang "seharusnya" diperoleh pemain berdasarkan peluang yang mereka buat atau tembakkan.

Perbandingan dengan Nilai Aktual: Statistik ini dapat dibandingkan dengan gol dan assist aktual untuk melihat apakah pemain berkinerja di atas atau di bawah harapan, yang pada gilirannya memengaruhi nilai pasar mereka.

Time Series Analysis

Analisis Deret Waktu (Time Series) dapat digunakan untuk menganalisis tren dalam nilai pasar pemain dari waktu ke waktu. Apakah nilai pemain cenderung naik atau turun seiring bertambahnya usia atau performa mereka yang fluktuatif di berbagai musim. Teknik ini berguna dalam memperkirakan tren jangka panjang nilai pasar pemain.

Comparative Market Analysis (CMA)

Benchmarking: Statistik juga digunakan untuk membandingkan pemain dengan rekan sejawatnya di pasar. Dengan membandingkan data performa, durasi kontrak, usia, dan statistik lainnya, klub dapat menentukan apakah pemain tersebut bernilai di atas atau di bawah harga pasarnya.

Penggunaan Algoritma Transfer di Pasar (Transfermarkt, CIES)

Beberapa algoritma yang didukung oleh statistik membantu menghasilkan nilai pasar untuk pemain. Transfermarkt dan CIES Football Observatory adalah contoh platform yang menggunakan data statistik untuk memperkirakan nilai pasar pemain dengan mempertimbangkan berbagai faktor, termasuk performa, usia, dan situasi kontrak.

Kesimpulan

Penggunaan ilmu statistik dalam menentukan nilai pasar pemain sepak bola adalah cara objektif dan terstruktur untuk mengevaluasi pemain berdasarkan data kuantitatif. Dengan kombinasi teknik statistik, machine learning, dan analisis data historis, klub dan analis dapat menghindari subjektivitas dalam penilaian pemain dan mendasarkan keputusan pada data yang solid. Statistik juga membantu klub dalam mengurangi risiko berlebih saat berinvestasi pada pemain baru, sehingga keputusan transfer dapat lebih efektif secara finansial dan strategis.