Menjelang akhir pekan grand prix, kebanyakan dari kita suka berbagi prediksi atau mencoba menebak siapa yang akan menang pada hari Minggu. Ilmuwan data Mariana Antaya membawa obrolan tersebut ke tahap lebih lanjut dan membangun model pembelajaran mesin untuk mencoba dan memprediksi hasil balapan F1. Sejauh ini, modelnya telah dengan tepat menyebut pemenang tiga grand prix musim ini.
“Saya penggemar berat Formula 1,” kata Antaya saat berbicara dengan Motorsport.com. “Pembelajaran mesin dan semua algoritma ini benar-benar digunakan secara luas di Formula 1 oleh tim-tim. Saya rasa tidak banyak orang yang tahu, tetapi para teknisi balap menggunakan ini untuk strategi mereka secara real time.
“Jadi, saya ingin mencoba memprediksi pemenangnya sebagai latihan yang menyenangkan, hanya untuk melihat seberapa baik kita bisa memanfaatkan data yang tersedia.”
Untuk melakukan ini, Antaya mulai membangun modelnya sendiri. Berbekal catatan waktu putaran dari Grand Prix Australia tahun lalu, yang bersumber dari penyimpanan data FastF1 API, Antaya mulai membandingkan hasil balapan tahun 2024 dengan performa kualifikasi tahun 2025.
Setelah para pemula dikeluarkan dari program, yang diakui Antaya sebagai satu-satunya faktor yang “diganggunya” karena tidak ada data untuk dijadikan acuan, ia mulai melatih modelnya. Dengan menggunakan alat penguat gradien, Antaya memperkirakan waktu putaran untuk balapan di Albert Park, dan programnya dengan tepat memilih Lando Norris sebagai pemenang.
“Saya katakan di akhir video, ini jelas model yang sederhana, dan saya tidak tahu apakah prediksinya akan benar,” kata Antaya. Dari sana, proyek tersebut mulai berkembang saat komunitas F1 berkumpul untuk melihat berapa banyak balapan lagi yang dapat Antaya prediksikan dengan tepat.
“Saya ingin model ini menjadi model yang melibatkan banyak pihak,” imbuhnya. “Jadi, semua audiens dapat berkata, ‘Saya benar-benar ingin Anda menyertakan data cuaca di dalamnya,’ atau ‘Saya benar-benar ingin Anda menyertakan sesi latihan dalam model ini.'”
“Saya ingin orang-orang memberi tahu saya fitur-fitur lain apa yang ingin mereka tambahkan ke model tersebut untuk meningkatkannya sepanjang musim.”
Dan hal itu terus ditingkatkan, karena model pembelajaran mesin terus memprediksi pemenang lomba dengan tepat. Namun, ini tidak berarti model itu sempurna, dan Antaya kini menambahkan lebih banyak titik data ke program tersebut untuk membantu meningkatkan akurasinya.
“Memiliki lebih banyak data akan membantu model mempelajari lebih banyak hal dan akan mampu membuat prediksi yang lebih baik,” jelasnya. “Jika Anda hanya memiliki sedikit data, saya rasa model tersebut akan memiliki pikiran yang sangat sempit dan tidak akan mampu memahami banyak hal.”
Untuk memperluas wawasan modelnya, Antaya menambahkan data cuaca menjelang Grand Prix Jepang, yang mencakup kemungkinan hujan selama balapan dan suhu lintasan di Suzuka. Selain itu, performa pembalap dalam kondisi cuaca basah juga ditambahkan, dan program tersebut menggunakannya untuk memprediksi kemenangan Max Verstappen dalam balapan dengan tepat.
Langkah besar berikutnya bagi model tersebut muncul menjelang Grand Prix Arab Saudi akhir pekan ini, saat model tersebut dilatih berdasarkan performa masing-masing tim sejauh tahun ini. Antaya menjelaskan bahwa data tambahan tersebut akan membantu programnya memahami bahwa tim seperti McLaren dan Williams telah melangkah maju pada tahun 2025, sementara tim lain seperti Red Bull tidak tampil konsisten sebaik pada tahun 2024.
“Sekarang kami mempertimbangkan gambaran yang lebih holistik tentang seberapa baik kinerja mobil dan tim,” jelasnya.
‘Terkejut’ dengan serialnya
Rangkaian unggahan di Instagram dan TikTok semakin populer dengan setiap unggahan berikutnya, dan klip-klip tersebut bahkan telah mencapai Formula 1 itu sendiri. Sejumlah teknisi dari tim F1 di grid dilaporkan menghubungi Antaya setelah ia mulai mengunggah, dan kini ia ingin mengetahui seberapa dekat ia dengan model prediksi yang digunakan dalam rangkaian tersebut.
“Saya terkejut [dengan tanggapannya]. Saya benar-benar terkejut,” katanya. “Sejujurnya saya tidak tahu [bagaimana tim melakukannya]. Itu hal yang tidak saya pahami, saya harap saya tahu. Namun saya harap saya melakukannya dengan benar atau sesuatu yang serupa. Mereka mungkin menggunakan model yang jauh lebih rumit dan lebih banyak data daripada yang mereka miliki tentang mobil itu, tentu saja.”
Dengan tiga dari lima pemenang lomba yang diprediksi dengan tepat, Antaya tidak berpuas diri karena ia berharap dapat membuat peramal tersebut lebih akurat. Menjelang Grand Prix Miami, ilmuwan data tersebut mengatakan bahwa ia ingin mulai bereksperimen dengan proses pembelajaran mesin yang lebih kompleks untuk meningkatkan akurasi prediksinya dan mengurangi kesalahan absolut rata-rata model, yang dapat dianggap sebagai perbedaan rata-rata antara prediksi model dan hasil lomba.
Namun, meskipun akurasi model dapat meningkat berkat titik data tambahan dan proses baru yang diterapkan, Antaya menyadari bahwa di F1 akan selalu ada elemen yang tidak dapat diprediksi.
“Saya pikir akan selalu ada rintangan itu,” tambahnya. “Sangat sulit untuk bisa memastikan akan ada safety car di lap ini, dan ini akan memicu serangkaian kejadian lainnya.
“Mungkin kita bisa menarik data masa lalu tentang persentase kecelakaan selama balapan, dan itu adalah sesuatu yang bisa kita tambahkan sebagai fitur lainnya. Namun, ini juga olahraga, jadi kita tidak bisa melihat ke masa depan dan melihat apa yang akan terjadi sepanjang waktu.”
