Implementasi Algoritma Data Science dalam Dunia Sepak Bola

Data Science merupakan ilmu baru yang berhubungan dengan data. Sejak perkembangan teknologi big data, hampir semua perusahaan dari berbagai sektor industri membutuhkan ilmu Data Science untuk membantu mengolah berbagai jenis data yang ada. Mulai dari perbankan, retail, telekomunikasi, dan masih banyak lagi. Persaingan yang cukup ketat antara perusahaan di masing-masing sektor membuat mereka mau tidak mau harus menerapkan Data Science agar pekerjaannya menjadi lebih efektif dan efisien sehingga tidak tertinggal dan tetap bisa bersaing di masa digitalisasi ini.

Namun apakah kalian menyangka bahwa dunia olahraga khususnya sepak bola ternyata juga membutuhkan Data Science? Ternyata pengimplementasian ilmu Data Science di dunia sepak bola tidak kalah penting loh. Analisis data dari setiap aspek yang ada di sepak bola ternyata dapat membantu untuk membuat strategi yang hebat agar bisa unggul dibandingkan tim lawan. Beberapa klub besar yang ada di Liga Inggris seperti Manchester United, Liverpool, Chelsea, dan klub besar lainnya telah menggunakan Data Scientist untuk mempermudah pekerjaan pelatih dalam membuat strategi.

Wah menarik banget nih, kira-kira apa saja sih contoh pengimplementasian Data Science di sepak bola? Yuk, simak artikelnya!

1.Prediksi Skor Pertandingan

Dalam pertandingan apapun, skor adalah hal yang akan menentukan kemenangan. Dalam sepak bola, skor pertandingan memang sangat ditentukan dari skill yang dimiliki oleh para pemain. Namun tahukah kamu, ternyata skor pertandingan ini bisa diprediksi dengan menggunakan Data Science loh. Selain itu, manajemen tim juga bisa menganalisa kekuatan dan kelemahan tim lawan sehingga bisa menemukan strategi yang tepat agar bisa memenangkan pertandingan. Karena pada dasarnya, hasil prediksi tidak akan akurat 100% karena ada banyak pengaruh dari faktor lain yang mungkin tidak bisa diukur.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2. Memilih dan Memantau Pemain

Source : Hello Sehat

Proses merekrut pemain tentu tidak bisa dilakukan dengan asal-asalan. Manajemen tim tentu tidak akan memilih pemain yang bisa menyebabkan kerugian. Apalagi jika proses perekrutan tidak terjadi secara langsung di tempat yang sama antara pemain dengan lokasi manajemen tim. Maka data-data dari pemain lah yang kemudian akan digunakan sebagai dasat pertimbangan apakah si pemain layak untuk direkrut atau tidak. Data-data yang umumnya dibutuhkan adalah data riwayat kesehatan termasuk kesehatan fisik, mental, dan emosi serta prediksi kesehatan di masa depan. Selain itu keadaan berbaim dalam berbagai kondisi serta dinamika permainan dalam tim juga bisa menjadi bahan analisis. 

3. Mengembangkan Bisnis Klub

Klub sepak bola tidak hanya berhubungan dengan olahraga, namun juga bisnis. Semakin banyak penggemar, maka peluang untuk mendapatkan keuntungan juga akan semakin besar. Bisnis ini bisa berbentuk penjualan merchandise klub atau kegiatan-kegiatan yang melibatkan penggemar. Segmentasi pelanggan bisa diterapkan untuk hal ini, sehingga pihak manajemen bisa memahami apa yang dibutuhkan oleh setiap segmen penggemarnya. Dengan begitu, mereka akan semakin tertarik untuk setiap produk ataupun layanan yang dijual oleh klub tersebut.

4. Menentukan Tim Pendukung yang Solid

Dalam klub sepakbola, aspek yang akan dibutuhkan tidak hanya sekedar pemain dan pelatih saja. Namun ada beberapa tim pendukung yang memiliki peranan penting serta bisa mempengaruhi kinerja sebuah klub sepak bola. Penentuan tim pendukung apa saja yang dibutuhkan serta siapa saja yang akan ditunjuk menjadi tim tentu akan dipilih berdasarkan data yang ada. Umumnya tim pendukung yang paling sering ada dalam sebuah klub adalah tim fisioterapi, tim ahli gizi, dan masih banyak lagi.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5. Data Science Menjadi Sangat Dibutuhkan Di Berbagai Sektor, Manfaatkan Peluang Ini Yuk!

Perkembangan Data Science di berbagai sektor membuat kita harus mulai membuka mata untuk melihat peluang besar ini. Jika tidak ingin ketinggalan zaman, maka kita harus mengupgrade diri. Salah satu caranya, kamu bisa mempelajari Data Science bersama DQLab. Apapun background pendidikanmu, kamu tetap bisa mempelajari Data Science kok. Ada banyak modul menarik yang disediakan dalam berbagai bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, seperti R, Python, dan SQL. Biaya yang ditawarkan juga masih terbilang aman di kantong mahasiswa. Yuk, tunggu apa lagi? Sudah banyak member yang berhasil menjadi praktisi data, sekarang giliran mu!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Tags