Masalah dengan xG: Mengapa Sasaran yang Diharapkan adalah Metrik yang Cacat

Expected Goals (xG) ada dimana-mana dalam analisis sepakbola, disajikan sebagai ukuran utama performa. Tapi benarkah? Meningkatnya ketergantungan pada nomor tunggal ini menyembunyikan permasalahan yang signifikan: masalah dengan xG adalah ia terlalu menyederhanakan permainan yang indah, menciptakan pandangan yang menyimpang tentang apa yang sebenarnya terjadi di lapangan. Meskipun bertujuan untuk mengukur kualitas tembakan, Tujuan yang Diharapkan memiliki beberapa kelemahan mendasar yang membatasi penggunaannya dan dapat menyebabkan kesimpulan yang tidak akurat tentang pemain dan tim.

Berikut adalah masalah utama xG yang harus dipahami oleh setiap penggemar, analis, dan pelatih.

1. Masalah Statistik: Sampel Kecil dan Varians Tinggi

Masalah besar pertama dengan xG terletak pada landasan statistiknya. Sepak bola adalah permainan dengan skor rendah di mana sebuah tembakan biasa hanya memiliki peluang sekitar 10% untuk menjadi gol. Hal ini menciptakan gangguan statistik yang sangat besar. Agar performa pemain berbeda secara statistik dari peluang acak, mereka perlu melakukan sejumlah besar tembakan. Karena sebagian besar pemain tidak mencapai volume ini, kesenjangan antara tujuan sebenarnya dan xG mereka seringkali tidak ada artinya. Varians yang tinggi ini membuat hampir tidak mungkin menggunakan xG untuk menilai keterampilan penyelesaian akhir pemain secara andal dalam waktu singkat.

2. Masalah “Kebutaan Penembak”: xG Mengabaikan Skill Pemain

Mungkin masalah yang paling mencolok dengan xG adalah “kebutaan penembaknya”. Metrik tersebut memberikan nilai yang sama pada suatu bidikan, terlepas dari siapa yang mengambilnya. Peluang yang jelas memiliki xG yang sama baik itu jatuh ke tangan striker kelas dunia atau bek tengah. Hal ini sama sekali mengabaikan realitas sepak bola, di mana kemampuan penyelesaian akhir bervariasi secara dramatis dari satu pemain ke pemain lainnya. Klub membayar jutaan dolar untuk penyerang elit justru karena mereka lebih baik dalam mengkonversi peluang dibandingkan pemain “rata-rata”. Dengan memperlakukan setiap penembak secara sama, xG gagal mengukur keterampilan yang sering digunakan untuk mengevaluasi.

3. Masalah Konteks: xG Ada dalam Ruang Vakum

Pertandingan sepak bola bersifat dinamis dan kompleks, tetapi xG menganalisis momen secara terpisah. Hal ini menciptakan masalah konteks yang signifikan.

• Ini Mengabaikan Permainan Buildup: xG hanya mengukur tembakannya sendiri, bukan dribel brilian atau umpan sempurna yang menciptakan peluang. Serangan berbahaya yang digagalkan dengan tekel terakhir tidak menerima kredit xG.

• Ini Merindukan Status Game: Metrik ini tidak memperhitungkan faktor psikologis seperti tekanan, momentum, atau kelelahan. Penalti pada menit terakhir pertandingan final diperlakukan sama dengan penalti pada momen pembukaan pertandingan persahabatan.

• Ini Mengabaikan Kiper: Kebanyakan model xG tidak memperhitungkan kualitas atau posisi penjaga gawang. Tembakan xG tinggi yang diselamatkan oleh penjaga gawang kelas dunia dianggap gagal, sehingga memberikan penalti yang tidak adil terhadap kinerja penembak.

4. Masalah Kualitas Tim: Hasil yang Miring untuk Tim-Tim Teratas

Saat Anda menganalisis xG selama satu musim penuh, masalah lain muncul. Tim-tim top dengan penyerang elit secara konsisten mencetak lebih banyak gol daripada prediksi xG mereka. Sebaliknya, tim yang kesulitan sering kali mencetak skor lebih sedikit. Hal ini terjadi karena model xG didasarkan pada finisher “rata-rata”, namun tim papan atas tidak memiliki finisher rata-rata. Bias sistematis ini berarti xG dapat menjadi alat yang buruk untuk membandingkan tim dengan tingkat kualitas yang berbeda, karena xG secara konsisten meremehkan efisiensi tim terbaik dan melebih-lebihkan potensi tim terburuk.

5. Masalah Game Tunggal: Menyalahgunakan xG untuk Analisis Pertandingan

Salah satu penyalahgunaan metrik yang paling umum adalah penerapannya pada permainan tunggal. Masalah dengan xG adalah alat untuk menganalisis tren jangka panjang, bukan untuk menilai pertandingan 90 menit. Keacakan memainkan peran besar dalam satu permainan apa pun. Menyatakan bahwa sebuah tim “pantas menang” karena mereka memiliki xG yang lebih tinggi adalah kesalahan penerapan metrik probabilistik. XG yang tinggi dalam kekalahan tidak selalu berarti sebuah tim tidak beruntung; ini hanyalah titik data dalam olahraga yang sangat bervariasi.

Meskipun Sasaran yang Diharapkan dapat menjadi bagian yang berguna dari perangkat analisis yang lebih luas, masalah-masalah ini menunjukkan mengapa Sasaran yang Diharapkan tidak boleh menjadi penentu kinerja. Kisah sesungguhnya dari sebuah pertandingan diceritakan dalam konteks, keterampilan, dan drama kemanusiaannya—elemen-elemen yang tidak akan pernah bisa ditangkap sepenuhnya oleh satu angka pun.