Lewati ke konten utama

Memprediksi Pemenang Piala Dunia FIFA Qatar 2022

Pelajari cara menggunakan peringkat Elo untuk mengukur performa tim nasional sepak bola, dan lihat bagaimana model ini dapat digunakan untuk memprediksi pemenang Piala Dunia FIFA Qatar 2022.
Diperbarui 28 Sep 2026  · 7 mnt Baca

Jelajahi bersama AI

ChatGPTClaudePerplexity

Siapa yang Terbaik Sepanjang Masa?

Tim nasional sepak bola manakah yang paling hebat sepanjang masa? Apakah Brasil dengan Pele dan Jairzinho sekitar 1970 atau Spanyol pada 2010 dengan Andrés Iniesta, Xavi, dan Iker Casillas? Penggemar sepak bola (atau football!) sering berdebat sengit tentang tim mana yang lebih baik dan mana yang terbaik, tetapi tanpa data itu hanya opini. 

Untuk merayakan Piala Dunia FIFA Qatar 2022, mari kita lihat secara kuantitatif kekuatan berbagai tim nasional selama 70 tahun terakhir!

Model sederhana

Kita mulai dengan melihat semua pertandingan internasional, termasuk laga persahabatan, untuk tim-tim dengan setidaknya 200 pertandingan. (Ini mengecualikan beberapa tim yang tidak secara konsisten memiliki peringkat baik sepanjang periode tersebut, seperti tim nasional Seychelles.) Demi kesederhanaan, kita hanya memodelkan menang, seri, dan kalah, serta mengabaikan adu penalti. Kemenangan diterjemahkan menjadi satu poin, hasil imbang setengah poin untuk masing-masing tim, dan kekalahan bernilai nol poin. 

Contohnya, di final Piala Dunia 2018 di Moskow, Prancis menang atas Kroasia 4-2; beri satu poin untuk Prancis dan nol untuk Kroasia. Demikian juga, misalnya, kemenangan 7-1 Jerman atas Brasil di Belo Horizonte pada Piala Dunia 2014. Adu penalti seperti kemenangan Italia 5-3 atas Prancis di final Piala Dunia 2006 setelah tandukan Zinedine Zidane kepada Marco Materazzi di Berlin dihitung sebagai hasil imbang, dengan setengah poin untuk masing-masing tim, karena laga waktu normal berakhir tanpa pemenang.

Tanggal

Turnamen

Tim 1

Tim 2

Hasil

Poin Tim 1

Poin Tim 2

2018-07-15

Piala Dunia 2018

Prancis

Kroasia

4:2

1

0

2014-07-08

Piala Dunia 2014

Jerman

Brasil

7:1

1

0

2006-07-09      

Piala Dunia 2006

Italia

Prancis

1:1

0,5

0,5

Bagaimana kita sekarang dapat mengukur kekuatan sebuah tim? Kekuatan dalam sepak bola terkenal sulit dinilai dibandingkan olahraga lain karena tingkat keberuntungan atau noise yang jauh lebih tinggi akibat jumlah gol yang rendah (sinyal utama yang kita minati). Tantangan statistik ini semakin diperparah oleh sedikitnya jumlah pertandingan yang dimainkan tim nasional dibandingkan level klub.

Statistik sederhana bisa saja berupa jumlah poin dalam 20 pertandingan terakhir. Namun, ini tidak memberi informasi tentang tim yang tidak saling berhadapan dalam 20 pertandingan tersebut. Pikirkan tentang Kosta Rika dengan kiper luar biasa Keylor Navas yang mengalahkan Uruguay dan Italia, serta menahan imbang Inggris, dan akhirnya memimpin Grup D di Piala Dunia 2014 (dengan Inggris dan Italia tersingkir). Kita juga bisa menjalankan regresi logistik dengan semua tim (dan lawan) sebagai fitur, yang akan menyulitkan untuk memasukkan dinamika seiring waktu. Untuk mempertimbangkan kekuatan relatif dan peringkat yang dinamis dari waktu ke waktu, kita melihat ukuran peringkat yang lebih canggih: peringkat Elo.

Peringkat Elo

Peringkat Elo, dinamai dari fisikawan Arpad Elo, dan jangan disamakan dengan band rock Inggris era 1970-an ELO, diciptakan untuk mengukur kekuatan pemain Catur dan mencegah pemain Catur kuat hanya berulang kali bermain melawan yang lebih lemah untuk menumpuk banyak poin. Peringkat Elo juga dapat diterjemahkan ke dalam probabilitas, dan pemain dengan peringkat Elo serupa memiliki peluang menang yang sama besar.

Lalu bagaimana Elo bekerja? Kita lewati rumus-rumusnya karena cukup intuitif: pemain yang menang mengambil poin dari yang kalah, dan jumlah poin yang didapat bergantung pada perbedaan peringkat. Ketika pemain berperingkat lebih tinggi mengalahkan pemain berperingkat lebih rendah, ia hanya mendapat sedikit poin, tetapi ketika pemain berperingkat lebih rendah mengalahkan yang lebih tinggi, ia mendapat banyak poin.

Mari lihat contoh lain, pada Piala Dunia 2018, di semifinal, Inggris kalah dari Kroasia 1-2. Inggris difavoritkan menang dengan Elo 1837 melawan 1757 sebelum laga. Ini dapat diterjemahkan menjadi probabilitas kemenangan sedikit di atas 60% untuk Inggris (mengabaikan hasil imbang). Namun, pada perpanjangan waktu, Kroasia menang lewat gol Mario Mandžukić, dan Kroasia memperoleh 12 poin Elo sementara Inggris kehilangan 12 (perubahan Elo umumnya simetris).

Kejutan besar terjadi saat Swiss mengalahkan Spanyol di fase grup Piala Dunia 2010. Seperti akan kita lihat sebentar lagi, Spanyol, yang kemudian menjadi juara dunia, memiliki peringkat Elo tertinggi saat itu dan seharusnya menang 84% (lagi-lagi mengabaikan hasil imbang), dan karenanya kehilangan 17 poin Elo.

Tanggal

Turnamen

Tim 1

Tim 2

Hasil

Elo Tim 1 Sebelum

Elo Tim 1 Sesudah

Elo Tim 2 Sebelum

Elo Tim 2 Sesudah

2018-07-11

Piala Dunia 2018

Kroasia

Inggris

2-1

1757

1769

1837

1825

2010-06-16

Piala Dunia 2010

Spanyol

Swiss

0-1

1937

1920

1644

1661

Tim terbaik di dunia sejak 1960

Sekarang mari kita lihat tim-tim terbaik dari waktu ke waktu menurut peringkat Elo. Kita gunakan era 1950-an untuk mengalibrasi peringkat dan mulai pada 1960. Seperti terlihat pada grafik berikut, Brasil mendominasi dunia sepak bola, berada di puncak selama 42 dari 63 tahun yang ditinjau. Selain Brasil, hanya 5 tim lain yang pernah berada di peringkat pertama. Rusia—di sekitar kiper legendarisnya Lev Yashin—selama satu tahun pada 1964. Jerman pada 1980, ketika mereka menjuarai Uefa Euro dan setelah kemenangan Piala Dunia 1990, dipimpin Lothar Matthaeus. Prancis, setelah kemenangan Uefa Euro 2000 mereka, antara 2001 dan 2007 dengan pemain seperti Zinedine Zidane dan Thierry Henry. Mereka kemudian digantikan oleh Spanyol pada 2008, yang meraih tiga gelar berturut-turut antara 2008 dan 2012 (termasuk Piala Dunia 2010). Argentina era Diego Maradona atau Lionel Messi tidak pernah menempati puncak menurut peringkat ini, begitu pula Belanda era Johan Cruyff pada 1970-an.

Peringkat Elo secara konsisten meningkat. Itu mungkin sebagian akibat identifikasi talenta sepak bola yang lebih baik dan pelatihan yang lebih baik, tetapi juga merupakan fakta yang dikenal luas bahwa peringkat Elo cenderung mengalami inflasi dari waktu ke waktu (ya, inflasi ada di mana-mana sekarang). Ada berbagai cara untuk menyesuaikan Elo guna memperhitungkan inflasi ini, tetapi hal itu di luar cakupan artikel ini.

Peringkat Elo untuk enam tim nasional sepak bola teratas per tahun.

Jika Anda ingin membuat ulang plot ini sendiri, maka buka DataCamp Workspace yang digunakan untuk menyiapkan data dan membuat plot.

Siapa yang akan menjuarai Piala Dunia 2022?

Terakhir, melihat Piala Dunia yang akan datang di Qatar, tim mana yang paling mungkin membawa pulang trofi? Melihat peringkat Elo terbaru memberi gambaran tentang performa saat ini.

Tim

Peringkat Elo saat ini

Brasil

2000

Argentina

1944

Spanyol

1915

Prancis

1906

Belgia

1897

Di puncak sejak 2013 kembali Brasil dengan peringkat 2000, diikuti oleh Argentina, Spanyol, Prancis, dan Belgia. Bahkan model sederhana ini—yang tidak memperhitungkan seberapa mudah atau sulit fase grup bagi masing-masing tim—cukup selaras dengan prediksi bandar taruhan, yang juga menempatkan Brasil sebagai kandidat juara paling mungkin.

Jika Brasil bertemu Argentina di final, model Elo kami memprediksi bahwa Brasil akan sedikit lebih diunggulkan dengan peluang menang 58%.

Terus belajar

Jika Anda tertarik membuat prediksi menggunakan data, coba salah satu jalur karier machine learning scientist.

Jika Anda sampai pada bagian ini dan masih tertarik mempelajari lebih lanjut tentang peringkat Elo dan sepak bola, Anda dapat melihat artikel di International Journal of Forecast yang juga menjelaskan bagaimana peringkat Elo dapat digunakan sebagai fitur untuk model lain: Using ELO ratings for match result prediction in association football.

Topik
R
Machine Learning
Terkait

blogs

Tutorial Korelasi di R

Dapatkan pengenalan dasar-dasar korelasi di R: pelajari lebih lanjut tentang koefisien korelasi, matriks korelasi, plotting korelasi, dan sebagainya.
David Woods's photo

David Woods

13 mnt

blogs

Spaghetti Plot dan Jalur Badai

Temukan alasan mengapa Anda sebaiknya (tidak) menggunakan spaghetti plot untuk menyampaikan ketidakpastian jalur prediksi badai serta dampaknya terhadap interpretasi.
Hugo Bowne-Anderson's photo

Hugo Bowne-Anderson

13 mnt

blogs

40 Pertanyaan Wawancara DBMS Teratas di 2026

Kuasai pertanyaan wawancara basis data, dari konsep SQL dasar hingga skenario desain sistem tingkat lanjut. Panduan mendalam ini mencakup semua yang Anda perlukan untuk sukses di wawancara DBMS dan meraih peran berikutnya.
Dario Radečić's photo

Dario Radečić

15 mnt

blogs

12 Alternatif ChatGPT Terbaik yang Bisa Anda Coba pada 2026

Artikel ini menyajikan daftar alternatif ChatGPT yang akan meningkatkan produktivitas Anda.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

14 mnt

Lihat SelengkapnyaLihat Selengkapnya