Dalam sepak bola, statistik tradisional seperti jumlah tembakan atau penguasaan bola sering kali gagal menangkap kualitas sesungguhnya dari sebuah pertandingan. Namun, beberapa tahun terakhir telah menyaksikan Revolusi Statistik yang mengubah cara penggemar, pelatih, dan analis menilai performa tim, terutama dalam aspek menyerang. Puncak dari Revolusi Statistik ini adalah munculnya metrik Expected Goals (xG). xG adalah model yang memberikan nilai probabilitas gol pada setiap peluang tembakan, berdasarkan posisi dan kondisi tembakan tersebut, menghasilkan gambaran yang lebih akurat tentang seberapa baik suatu tim menciptakan peluang. Metrik ini kini menjadi alat fundamental dalam analisis pasca-pertandingan, menandai Revolusi Statistik yang sesungguhnya di dunia sepak bola.
Mekanisme Kerja Expected Goals (xG)
xG bukanlah angka yang dihasilkan dari perasaan atau pendapat; ini adalah produk dari model matematika yang canggih. Model ini menghitung probabilitas gol berdasarkan ribuan data tembakan historis.
Faktor-faktor yang memengaruhi nilai xG antara lain:
- Jarak dan Sudut Tembakan: Peluang yang lebih dekat ke gawang dan lurus ke depan memiliki xG yang lebih tinggi.
- Jenis Assist: Through ball (umpan terobosan) memiliki xG yang lebih tinggi daripada umpan silang (cross) yang dilambungkan tinggi.
- Kondisi Permainan: Apakah tembakan dilakukan dengan kepala, kaki, atau dari set piece (tendangan sudut atau bebas).
- Kehadiran Bek: Jumlah pemain bertahan yang berada di antara bola dan gawang juga dipertimbangkan.
Contoh spesifik: Tembakan dari jarak 6 yard (sekitar 5,5 meter) dengan gawang terbuka mungkin memiliki nilai xG sebesar 0,80, yang berarti dari 100 tembakan serupa, 80 di antaranya akan berbuah gol. Sebaliknya, tembakan dari luar kotak penalti pada jarak 25 yard mungkin hanya memiliki nilai xG 0,03.
Mengapa xG Lebih Unggul dari Statistik Tradisional
Statistik tradisional seperti jumlah tembakan sering menyesatkan. Sebuah tim mungkin memiliki 20 tembakan, tetapi jika 18 di antaranya berasal dari jarak jauh dan sulit, efektivitas serangan mereka sebenarnya rendah. Sebaliknya, xG memberikan bobot kualitas.
- Menilai Kualitas Peluang: xG memungkinkan analis untuk membedakan antara “banyak menembak” dan “menciptakan peluang emas”.
- Mengukur Finishing Pemain: Dengan membandingkan Total Gol yang dicetak seorang pemain dengan Total xG mereka (Goals-xG), analis dapat mengukur kemampuan finishing sang pemain. Sebagai contoh, seorang striker yang mencetak 15 gol dengan total xG 10,0 menunjukkan bahwa ia adalah finisher yang sangat klinis dan melebihi ekspektasi.
Implementasi dalam Keputusan Taktis
Metrik xG kini digunakan secara luas di balik layar. Pada analisis pasca-pertandingan yang dilakukan oleh klub profesional pada Senin setelah pertandingan, data xG menjadi salah satu fokus utama pelatih. Jika suatu tim memiliki xG tinggi (misalnya 2,5) tetapi hanya mencetak satu gol, itu mengindikasikan bahwa masalah tim terletak pada akurasi penyelesaian akhir (finishing), bukan pada kemampuan merancang serangan. Sebaliknya, xG rendah (misalnya 0,4) dengan dua gol menunjukkan bahwa tim sangat beruntung, dan taktik penyerangan mereka perlu direvisi untuk menciptakan peluang yang lebih berkualitas.