Spanyol menjadi tim yang paling sering merebut gelar dalam 50.000 simulasi Piala Dunia 2026 berbasis kecerdasan buatan. Argentina berada di posisi kedua dan muncul sebagai lawan final yang paling sering berhadapan dengan Spanyol.
Hasil itu menempatkan dua tim tersebut di lapisan teratas kandidat juara, tetapi tidak menjadikannya kepastian untuk turnamen sebenarnya. Model statistik hanya menghitung peluang dari data dan tetap membuka ruang besar bagi kejutan di lapangan.
Dalam perhitungan tersebut, Spanyol diproyeksikan menjadi juara kira-kira sekali dalam setiap 3,4 simulasi. Final Spanyol melawan Argentina tercatat sebagai pasangan laga puncak yang paling banyak muncul, sekitar sekali dalam setiap 11 simulasi.
Frekuensi pertemuan itu disebut terpaut cukup jauh dari kombinasi final berikutnya, yakni Inggris melawan Spanyol. Posisi ini menunjukkan dominasi relatif Spanyol dan Argentina dalam model, bukan jaminan keduanya akan menembus partai terakhir.
Peta Kandidat Juara dalam Model
Prancis menempati posisi setelah Argentina dalam daftar kandidat, sedangkan Inggris, Portugal, dan Jerman masuk kelompok penantang. Urutan tersebut dibentuk dari penilaian kekuatan relatif tim nasional sebelum seluruh pertandingan turnamen disimulasikan.
| Kelompok | Tim | Posisi dalam Model |
|---|---|---|
| Teratas | Spanyol, Argentina | Memiliki rating tertinggi |
| Penantang utama | Prancis, Inggris, Portugal | Berada di lapisan berikutnya |
| Penantang lanjutan | Jerman | Menyusul setelah tiga tim tersebut |
Sistem menghitung sisa 60 pertandingan fase grup, kelolosan dua tim terbaik dari setiap grup, serta delapan tim peringkat ketiga terbaik. Setelah itu, simulasi berlanjut ke fase gugur yang melibatkan 32 tim.
Model dikembangkan oleh Divyesh Vekariya, seorang Senior iOS Engineer, dengan bantuan AI Claude. Menurut CNBC Indonesia, Claude digunakan untuk membantu pengumpulan data, penyusunan peringkat, pengujian model, dan pelaksanaan simulasi turnamen.
Data Pertandingan Sejak 1872
Landasan perhitungannya mencakup lebih dari 49.000 pertandingan resmi tim nasional putra sejak 1872. Data tersebut meliputi Piala Dunia, pertandingan kualifikasi, kejuaraan kontinental, dan laga persahabatan.
Kekuatan setiap tim dinilai menggunakan metode Elo, yang menambah rating saat tim menang dan menguranginya ketika kalah. Kekalahan dari lawan berperingkat lebih rendah dapat memberi dampak lebih besar terhadap nilai sebuah tim.
Selain hasil akhir, sistem turut memperhitungkan kejutan pertandingan, selisih gol, dan tingkat kepentingan laga. Pertandingan Piala Dunia mendapat bobot lebih besar daripada pertandingan persahabatan dalam pembaruan rating.
Setelah rating terbentuk, model Poisson dipakai untuk memperkirakan jumlah gol yang mungkin dicetak oleh masing-masing tim. Pendekatan ini menghasilkan kemungkinan berbagai skor, sehingga simulasi tidak hanya menentukan satu pemenang pada tiap laga.
Rekam Jejak Prediksi Masih Terbatas
Model tersebut telah diuji menggunakan hasil Piala Dunia 2014, 2018, dan 2022 sebelum diterapkan pada edisi 2026. Dari 192 pertandingan fase grup dan gugur dalam tiga turnamen itu, model memprediksi 105 hasil dengan tepat atau sekitar 55 persen.
| Piala Dunia | Akurasi Model | Catatan |
|---|---|---|
| 2014 | 62,5% | Brasil berating tertinggi sebelum kalah 1-7 dari Jerman di semifinal |
| 2018 | 54,7% | Jerman dan Brasil berada di dua posisi teratas |
| 2022 | 46,9% | Brasil dan Prancis berada di atas Argentina yang akhirnya juara |
Metode yang lebih sederhana, yaitu selalu memilih tim dengan rating lebih tinggi tanpa memprediksi hasil imbang, bahkan mencatat akurasi 56,8 persen. Namun, nilai model lengkap terletak pada kemampuannya menghitung probabilitas skor untuk menjalankan ribuan skenario turnamen.
Hasil pengujian juga memperlihatkan bahwa favorit berdasarkan peringkat tidak selalu menjadi juara. Tiga edisi Piala Dunia terakhir menunjukkan bahwa hasil akhir dapat melampaui proyeksi yang dibuat sebelum kompetisi dimulai.
