Analisis & Evaluasi Perwasitan

Kembali
PON XX Papua Tahun 2021 Cabang Olahraga Shorinji Kempo

Ringkasan profil kinerja setiap wasit dalam pertandingan ini. CV (Koefisien Variasi) mengukur konsistensi: semakin kecil semakin konsisten. Nilai terbuang adalah nilai yang menyimpang jauh dari kelompok (outlier IQR). Searah tren menunjukkan seberapa sering wasit senilai dengan kecenderungan umum panel.

W1 5 DAN
Jumlah Penilaian
41
Rata-rata Nilai
89.4
Std. Deviasi
1.65
Rentang (Min–Maks)
85–92
CV
1.9%
Nilai terbuang
2 / 8 (25%)
Searah tren
8 / 8 (100%)
Deviasi bias maks.
+1.50 / +0.00
Nilai terbuang di ≥25% game — perlu perhatian. Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game.
W2 5 DAN
Jumlah Penilaian
11
Rata-rata Nilai
88.0
Std. Deviasi
1.54
Rentang (Min–Maks)
85–90
CV
1.8%
Nilai terbuang
0 / 2 (0%)
Searah tren
2 / 2 (100%)
Deviasi bias maks.
+1.00 / -0.50
Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game.
W3 6 DAN
Jumlah Penilaian
20
Rata-rata Nilai
88.8
Std. Deviasi
1.25
Rentang (Min–Maks)
86–91
CV
1.4%
Nilai terbuang
0 / 4 (0%)
Searah tren
4 / 4 (100%)
Deviasi bias maks.
+1.00 / -1.00
Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game.
W4 5 DAN
Jumlah Penilaian
40
Rata-rata Nilai
88.2
Std. Deviasi
1.56
Rentang (Min–Maks)
84–91
CV
1.8%
Nilai terbuang
2 / 8 (25%)
Searah tren
5 / 8 (62.5%)
Deviasi bias maks.
+1.00 / -2.00
Nilai terbuang di ≥25% game — perlu perhatian.
W5 6 DAN
Jumlah Penilaian
41
Rata-rata Nilai
88.5
Std. Deviasi
1.73
Rentang (Min–Maks)
85–93
CV
2.0%
Nilai terbuang
2 / 8 (25%)
Searah tren
7 / 8 (87.5%)
Deviasi bias maks.
+1.00 / -3.00
Nilai terbuang di ≥25% game — perlu perhatian. Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game. Deviasi rendah terhadap Lampung (-3.00 dari konsensus).
W6 5 DAN
Jumlah Penilaian
30
Rata-rata Nilai
88.8
Std. Deviasi
0.90
Rentang (Min–Maks)
87–90
CV
1.0%
Nilai terbuang
0 / 6 (0%)
Searah tren
3 / 6 (50%)
Deviasi bias maks.
+0.67 / -0.83
W7 5 DAN
Jumlah Penilaian
52
Rata-rata Nilai
88.3
Std. Deviasi
1.41
Rentang (Min–Maks)
86–91
CV
1.6%
Nilai terbuang
2 / 10 (20%)
Searah tren
9 / 10 (90%)
Deviasi bias maks.
+0.00 / -1.50
Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game.
W8 5 DAN
Jumlah Penilaian
36
Rata-rata Nilai
89.0
Std. Deviasi
1.43
Rentang (Min–Maks)
86–92
CV
1.6%
Nilai terbuang
0 / 7 (0%)
Searah tren
7 / 7 (100%)
Deviasi bias maks.
+1.00 / -3.00
Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game. Deviasi rendah terhadap DI Yogyakarta (-3.00 dari konsensus).
W9 6 DAN
Jumlah Penilaian
26
Rata-rata Nilai
88.3
Std. Deviasi
1.17
Rentang (Min–Maks)
86–90
CV
1.3%
Nilai terbuang
0 / 5 (0%)
Searah tren
0 / 5 (0%)
Deviasi bias maks.
+2.00 / -4.00
Lebih sering berlawanan tren dengan panel. Deviasi rendah terhadap Bali (-4.00 dari konsensus).
W10 6 DAN
Jumlah Penilaian
57
Rata-rata Nilai
88.7
Std. Deviasi
1.59
Rentang (Min–Maks)
86–91
CV
1.8%
Nilai terbuang
0 / 11 (0%)
Searah tren
11 / 11 (100%)
Deviasi bias maks.
+0.67 / -1.50
Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game.
W11 5 DAN
Jumlah Penilaian
20
Rata-rata Nilai
89.3
Std. Deviasi
1.81
Rentang (Min–Maks)
86–92
CV
2.0%
Nilai terbuang
1 / 4 (25%)
Searah tren
3 / 4 (75%)
Deviasi bias maks.
+4.00 / -1.00
Nilai terbuang di ≥25% game — perlu perhatian. Deviasi tinggi terhadap DKI Jakarta (+4.00 dari konsensus).
W12 5 DAN
Jumlah Penilaian
27
Rata-rata Nilai
88.6
Std. Deviasi
1.44
Rentang (Min–Maks)
86–91
CV
1.6%
Nilai terbuang
0 / 5 (0%)
Searah tren
5 / 5 (100%)
Deviasi bias maks.
+1.00 / -1.00
Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game.
W13 5 DAN
Jumlah Penilaian
35
Rata-rata Nilai
88.8
Std. Deviasi
1.46
Rentang (Min–Maks)
86–92
CV
1.7%
Nilai terbuang
0 / 7 (0%)
Searah tren
7 / 7 (100%)
Deviasi bias maks.
+0.75 / -0.57
Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game.
W14 5 DAN
Jumlah Penilaian
10
Rata-rata Nilai
87.6
Std. Deviasi
1.69
Rentang (Min–Maks)
85–91
CV
1.9%
Nilai terbuang
0 / 2 (0%)
Searah tren
2 / 2 (100%)
Deviasi bias maks.
+0.00 / -1.50
Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game.
W15 6 DAN
Jumlah Penilaian
47
Rata-rata Nilai
89.1
Std. Deviasi
1.34
Rentang (Min–Maks)
86–91
CV
1.5%
Nilai terbuang
0 / 9 (0%)
Searah tren
8 / 9 (88.9%)
Deviasi bias maks.
+1.00 / +0.00
Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game.
W16 5 DAN
Jumlah Penilaian
21
Rata-rata Nilai
88.5
Std. Deviasi
1.94
Rentang (Min–Maks)
85–92
CV
2.2%
Nilai terbuang
0 / 4 (0%)
Searah tren
4 / 4 (100%)
Deviasi bias maks.
+2.00 / -0.33
Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game.
W17 5 DAN
Jumlah Penilaian
25
Rata-rata Nilai
88.7
Std. Deviasi
1.83
Rentang (Min–Maks)
85–91
CV
2.1%
Nilai terbuang
1 / 5 (20%)
Searah tren
5 / 5 (100%)
Deviasi bias maks.
+0.67 / -2.00
Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game.
W18 5 DAN
Jumlah Penilaian
26
Rata-rata Nilai
88.6
Std. Deviasi
1.45
Rentang (Min–Maks)
85–91
CV
1.6%
Nilai terbuang
0 / 5 (0%)
Searah tren
4 / 5 (80%)
Deviasi bias maks.
+0.80 / -2.00
Searah tren dengan mayoritas wasit di sebagian besar game.
Perbandingan Antar Wasit
Wasit Tingkatan N Rata² Std Dev ↕ CV (%) ↕ Nilai Terbuang Searah Tren Dev. Bias RDI Home Bias
W6 5 DAN 30 88.8 0.898 ▼ 1.0% ▼ 0 / 6 (0%) 3 / 6 (50%) +0.67 / -0.83 0.84 —
W9 6 DAN 26 88.3 1.169 1.3% 0 / 5 (0%) 0 / 5 (0%) +2.00 / -4.00 1.74 +1.00
W3 6 DAN 20 88.8 1.249 1.4% 0 / 4 (0%) 4 / 4 (100%) +1.00 / -1.00 0.36 +0.33
W15 6 DAN 47 89.1 1.343 1.5% 0 / 9 (0%) 8 / 9 (88.9%) +1.00 / +0.00 0.57 +0.17
W7 5 DAN 52 88.3 1.408 1.6% 2 / 10 (20%) 9 / 10 (90%) +0.00 / -1.50 0.60 —
W8 5 DAN 36 89.0 1.434 1.6% 0 / 7 (0%) 7 / 7 (100%) +1.00 / -3.00 0.73 +0.85
W12 5 DAN 27 88.6 1.444 1.6% 0 / 5 (0%) 5 / 5 (100%) +1.00 / -1.00 0.35 +0.12
W18 5 DAN 26 88.6 1.446 1.6% 0 / 5 (0%) 4 / 5 (80%) +0.80 / -2.00 0.63 +0.34
W13 5 DAN 35 88.8 1.464 1.7% 0 / 7 (0%) 7 / 7 (100%) +0.75 / -0.57 0.41 —
W2 5 DAN 11 88.0 1.537 1.8% 0 / 2 (0%) 2 / 2 (100%) +1.00 / -0.50 0.50 -0.06
W4 5 DAN 40 88.2 1.563 1.8% 2 / 8 (25%) 5 / 8 (62.5%) +1.00 / -2.00 0.91 +1.26
W10 6 DAN 57 88.7 1.589 1.8% 0 / 11 (0%) 11 / 11 (100%) +0.67 / -1.50 0.42 +0.39
W1 5 DAN 41 89.4 1.651 1.9% 2 / 8 (25%) 8 / 8 (100%) +1.50 / +0.00 0.85 —
W14 5 DAN 10 87.6 1.685 1.9% 0 / 2 (0%) 2 / 2 (100%) +0.00 / -1.50 0.40 +0.00
W5 6 DAN 41 88.5 1.727 2.0% 2 / 8 (25%) 7 / 8 (87.5%) +1.00 / -3.00 0.99 +0.61
W11 5 DAN 20 89.3 1.813 2.0% 1 / 4 (25%) 3 / 4 (75%) +4.00 / -1.00 1.15 -0.17
W17 5 DAN 25 88.7 1.827 2.1% 1 / 5 (20%) 5 / 5 (100%) +0.67 / -2.00 0.52 —
W16 5 DAN 21 88.5 1.943 ▲ 2.2% ▲ 0 / 4 (0%) 4 / 4 (100%) +2.00 / -0.33 0.65 +0.13
▲ merah muda = nilai tertinggi dalam kolom ▼ hijau muda = nilai terendah dalam kolom
Panduan membaca kolom
Std Dev & CV — mengukur variasi nilai wasit terhadap rata-ratanya sendiri. Angka ini mencerminkan seberapa stabil wasit memberi nilai dari game ke game. Bandingkan antar wasit: ▲ = tertinggi, ▼ = terendah dalam panel ini.
Dev. Bias — deviasi rata-rata dari konsensus panel, dipilah per kontingen. Format: maks / min. Jika +3/−2 artinya satu kontingen dinilai +3 di atas konsensus, kontingen lain −2 di bawah konsensus. Selisih besar mengindikasikan tendensi pilih kasih.
RDI (Rank Displacement Index) — rata-rata selisih ranking yang diberikan wasit vs ranking konsensus. RDI = 0 berarti ranking persis sama; semakin besar semakin sering membalik urutan.
Home Bias — selisih deviasi saat menilai kontingen dari provinsi yang sama vs provinsi lain. Positif = cenderung memberi nilai lebih tinggi untuk kontingen seasal. Negatif = cenderung lebih ketat. Nilai mendekati 0 = tidak ada home bias terdeteksi.
Embu Beregu Campuran (2 game)
Game 1 — Penyisihan
Peserta W4 ⚠3 W18 ⚠1 W6 ⚠3 W1 ⚠2 W17 ⚠1 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Lampung 89 87 ✕ 89 90 ✕ 89 267
(3 wasit)
3
Papua 87 ✕ 89 89 ✕ 88 88 265
(3 wasit)
5
Jawa Barat 88 ✕ 91 88 91 ✕ 90 269
(3 wasit)
2
Kalimantan Timur 90 90 89 ✕ 90 91 ✕ 270
(3 wasit)
1
Bali 91 ✕ 89 88 ✕ 89 89 267
(3 wasit)
4
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W4 — selisih 4.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W4 (3× nilai terbuang di game ini).
Game 2 — Final
Peserta W5 ⚠4 W1 ⚠4 W11 ⚠2 W18 W6 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Kalimantan Timur 91 91 ✕ 88 ✕ 90 90 271
(3 wasit)
2
Lampung 87 ✕ 90 ✕ 90 88 90 268
(3 wasit)
4
Bali 88 ✕ 91 92 ✕ 89 89 269
(3 wasit)
3
Jawa Barat 90 ✕ 92 ✕ 91 91 90 272
(3 wasit)
1
Papua 87 ✕ 89 ✕ 87 88 88 263
(3 wasit)
5
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W11 — selisih 5.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W5 (4× nilai terbuang di game ini).
Game 1 — Penyisihan
Peserta W9 ⚠3 W3 ⚠1 W7 ⚠2 W12 W8 ⚠4 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Nusa Tenggara Timur 88 89 88 ✕ 89 90 ✕ 266
(3 wasit)
3
Bali 87 ✕ 91 90 91 92 ✕ 272
(3 wasit)
1
Papua 86 ✕ 88 87 88 89 ✕ 263
(3 wasit)
4
Sumatera Barat 89 ✕ 86 ✕ 86 87 88 261
(3 wasit)
5
Kalimantan Timur 88 90 87 ✕ 89 91 ✕ 267
(3 wasit)
2
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W3 — selisih 5.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W8 (4× nilai terbuang di game ini).
Game 2 — Final
Peserta W9 ⚠4
-1.6 dari panel
W15 W7 ⚠2 W13 ⚠2 W10 ⚠2 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Kalimantan Timur 87 ✕ 89 89 89 90 ✕ 267
(3 wasit)
2
Papua 86 ✕ 87 87 88 ✕ 87 261
(3 wasit)
5
Nusa Tenggara Timur 88 90 88 ✕ 90 ✕ 89 267
(3 wasit)
3
Sumatera Barat 89 ✕ 89 87 ✕ 87 88 264
(3 wasit)
4
Bali 87 ✕ 91 90 91 91 ✕ 272
(3 wasit)
1
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W15 — selisih 4.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W9 (4× nilai terbuang di game ini).
• W9 memberi nilai rata-rata 1.6 poin di bawah median panel pada game ini — cenderung menurunkan nilai secara keseluruhan.
Game 1 — Penyisihan
Peserta W5 ⚠2 W4 ⚠2 W1 ⚠4
+2.0 dari panel
W18 W11 ⚠2 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Nusa Tenggara Timur 87 ✕ 89 90 ✕ 87 89 265
(3 wasit)
3
Kalimantan Timur 90 87 ✕ 91 ✕ 88 87 265
(3 wasit)
4
Papua 86 86 ✕ 89 ✕ 89 88 263
(3 wasit)
5
DKI Jakarta 87 ✕ 88 91 88 92 ✕ 267
(3 wasit)
1
Jawa Barat 88 89 90 ✕ 89 86 ✕ 266
(3 wasit)
2
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W11 — selisih 6.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W1 (4× nilai terbuang di game ini).
• W1 memberi nilai rata-rata 2.0 poin di atas median panel pada game ini — cenderung menaikkan nilai secara keseluruhan.
Game 2 — Final
Peserta W4 ⚠2 W5 ⚠3 W17 ⚠1 W18 ⚠2 W6 ⚠2 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Jawa Barat 89 89 90 ✕ 89 88 ✕ 267
(3 wasit)
2
Kalimantan Timur 88 ✕ 91 ✕ 91 90 90 271
(3 wasit)
1
Nusa Tenggara Timur 90 ✕ 88 88 87 ✕ 88 264
(3 wasit)
4
DKI Jakarta 88 87 ✕ 89 89 90 ✕ 266
(3 wasit)
3
Papua 87 86 ✕ 87 88 ✕ 87 261
(3 wasit)
5
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W5 — selisih 5.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W5 (3× nilai terbuang di game ini).
Game 1 — Penyisihan
Peserta W15 W10 W13 ⚠3 W14 ⚠4
-1.8 dari panel
W3 ⚠3 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Nusa Tenggara Timur 89 89 88 87 ✕ 90 ✕ 266
(3 wasit)
2
Nusa Tenggara Barat 88 87 89 ✕ 86 ✕ 88 263
(3 wasit)
4
Kalimantan Timur 91 90 92 ✕ 89 ✕ 91 272
(3 wasit)
1
Papua 86 86 87 85 ✕ 88 ✕ 259
(3 wasit)
5
DKI Jakarta 90 88 90 ✕ 88 87 ✕ 266
(3 wasit)
3
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W15 — selisih 5.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W14 (4× nilai terbuang di game ini).
• W14 memberi nilai rata-rata 1.8 poin di bawah median panel pada game ini — cenderung menurunkan nilai secara keseluruhan.
Game 2 — Final
Peserta W15 W10 ⚠4 W13 ⚠1 W14 ⚠1 W8 ⚠4 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Nusa Tenggara Barat 88 87 ✕ 88 87 88 ✕ 263
(3 wasit)
4
Papua 87 86 ✕ 87 86 87 ✕ 260
(3 wasit)
5
Nusa Tenggara Timur 90 89 89 88 ✕ 90 ✕ 268
(3 wasit)
2
Kalimantan Timur 91 91 ✕ 91 91 91 ✕ 273
(3 wasit)
1
DKI Jakarta 89 88 ✕ 90 ✕ 89 89 267
(3 wasit)
3
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W10 — selisih 5.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W10 (4× nilai terbuang di game ini).
Game 1 — Penyisihan
Peserta W4 ⚠3 W5 ⚠5
+1.8 dari panel
W17 W1 ⚠2 W6 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
DKI Jakarta 87 ✕ 90 ✕ 87 88 89 264
(3 wasit)
5
Nusa Tenggara Timur 89 88 ✕ 88 90 ✕ 88 265
(3 wasit)
4
Jawa Barat 88 ✕ 93 ✕ 89 91 89 269
(3 wasit)
1
Papua 87 91 ✕ 91 87 ✕ 89 267
(3 wasit)
2
Kalimantan Timur 88 ✕ 92 ✕ 90 89 88 267
(3 wasit)
3
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W5 — selisih 5.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W5 (5× nilai terbuang di game ini).
• W5 memberi nilai rata-rata 1.8 poin di atas median panel pada game ini — cenderung menaikkan nilai secara keseluruhan.
Game 2 — Final
Peserta W5 ⚠1 W4 ⚠3 W16 ⚠2 W1 ⚠3 W6 ⚠1 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Papua 88 86 ✕ 89 88 90 ✕ 265
(3 wasit)
5
Nusa Tenggara Timur 89 89 88 ✕ 89 ✕ 89 267
(3 wasit)
3
Kalimantan Timur 88 87 ✕ 90 91 ✕ 88 266
(3 wasit)
4
Jawa Barat 90 88 ✕ 92 92 ✕ 90 272
(3 wasit)
1
DKI Jakarta 87 ✕ 89 91 ✕ 90 89 268
(3 wasit)
2
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W16 — selisih 4.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W4 (3× nilai terbuang di game ini).
Game 1 — Penyisihan
Peserta W15 W12 ⚠2 W7 ⚠6 W10 W8 ⚠4 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Bengkulu 88 88 86 ✕ 86 88 ✕ 262
(3 wasit)
6
Papua 89 87 91 ✕ 87 87 ✕ 263
(3 wasit)
5
DI Yogyakarta 89 88 90 ✕ 89 86 ✕ 266
(3 wasit)
3
Nusa Tenggara Barat 91 90 ✕ 91 ✕ 91 91 273
(3 wasit)
1
Kalimantan Timur 88 87 ✕ 89 ✕ 88 89 265
(3 wasit)
4
Nusa Tenggara Timur 90 89 88 ✕ 90 90 ✕ 269
(3 wasit)
2
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W7 — selisih 5.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W7 (6× nilai terbuang di game ini).
Game 2 — Final
Peserta W9 ⚠4 W12 ⚠1 W10 ⚠2 W7 ⚠4 W15 ⚠1 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Kalimantan Timur 88 ✕ 88 88 89 ✕ 88 264
(3 wasit)
4
Bengkulu 89 ✕ 87 86 86 ✕ 87 260
(3 wasit)
6
DI Yogyakarta 90 ✕ 88 89 88 ✕ 89 266
(3 wasit)
3
Papua 88 86 ✕ 87 87 89 ✕ 262
(3 wasit)
5
Nusa Tenggara Timur 88 ✕ 90 90 ✕ 89 90 269
(3 wasit)
2
Nusa Tenggara Barat 90 91 91 ✕ 90 ✕ 91 272
(3 wasit)
1
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W12 — selisih 5.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W9 (4× nilai terbuang di game ini).
Game 1 — Penyisihan
Peserta W15 ⚠4 W10 W13 W8 ⚠2 W7 ⚠4 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Nusa Tenggara Barat 88 88 88 88 ✕ 87 ✕ 264
(3 wasit)
4
Nusa Tenggara Timur 90 ✕ 89 89 89 89 ✕ 267
(3 wasit)
3
Papua 91 ✕ 90 90 90 88 ✕ 270
(3 wasit)
1
Sumatera Barat 89 ✕ 88 87 87 87 ✕ 262
(3 wasit)
5
Bali 88 ✕ 91 89 91 ✕ 90 270
(3 wasit)
2
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W8 — selisih 4.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W15 (4× nilai terbuang di game ini).
Game 2 — Final
Peserta W15 W10 ⚠1 W13 ⚠1 W8 ⚠3 W7 ⚠5 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Bali 90 90 ✕ 90 89 89 ✕ 269
(3 wasit)
2
Nusa Tenggara Timur 91 91 91 91 ✕ 90 ✕ 273
(3 wasit)
1
Nusa Tenggara Barat 88 88 89 ✕ 88 88 ✕ 264
(3 wasit)
4
Sumatera Barat 87 88 87 88 ✕ 87 ✕ 262
(3 wasit)
5
Papua 89 89 88 90 ✕ 88 ✕ 266
(3 wasit)
3
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W15 — selisih 4.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W7 (5× nilai terbuang di game ini).
Game 1 — Penyisihan
Peserta W16 ⚠2 W5 ⚠2 W4 ⚠2 W11 ⚠3 W6 ⚠1 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Bali 88 88 ✕ 89 ✕ 89 88 265
(3 wasit)
4
Papua 86 ✕ 87 87 88 ✕ 87 261
(3 wasit)
5
Kalimantan Timur 90 89 88 ✕ 91 ✕ 89 268
(3 wasit)
3
Jawa Barat 89 90 90 92 ✕ 89 ✕ 269
(3 wasit)
2
Sulawesi Selatan 92 ✕ 88 ✕ 91 90 90 271
(3 wasit)
1
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W16 — selisih 6.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W11 (3× nilai terbuang di game ini).
Game 2 — Final
Peserta W1 ⚠5 W11 ⚠1 W5 ⚠2 W4 ⚠1 W17 ⚠1 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Papua 88 ✕ 88 87 88 85 ✕ 263
(3 wasit)
5
Sulawesi Selatan 91 ✕ 91 89 ✕ 91 91 273
(3 wasit)
1
Jawa Barat 92 ✕ 87 ✕ 90 90 89 269
(3 wasit)
2
Kalimantan Timur 90 ✕ 90 89 89 ✕ 90 269
(3 wasit)
3
Bali 89 ✕ 89 88 ✕ 89 88 266
(3 wasit)
4
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W17 — selisih 6.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W1 (5× nilai terbuang di game ini).
Game 1 — Penyisihan
Peserta W9 ⚠4 W12 ⚠1 W10 ⚠2 W7 ⚠2 W13 ⚠1 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
DKI Jakarta 88 ✕ 89 91 ✕ 90 89 268
(3 wasit)
1
Nusa Tenggara Barat 89 ✕ 87 87 ✕ 88 88 263
(3 wasit)
4
Papua Barat 90 ✕ 88 86 86 ✕ 86 260
(3 wasit)
5
Nusa Tenggara Timur 89 91 ✕ 90 89 87 ✕ 268
(3 wasit)
2
Jawa Barat 90 ✕ 90 88 88 ✕ 90 268
(3 wasit)
3
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W10 — selisih 5.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W9 (4× nilai terbuang di game ini).
Game 2 — Final
Peserta W9 ⚠3 W12 W10 ⚠2 W7 ⚠4 W13 ⚠1 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Jawa Barat 90 ✕ 89 87 ✕ 89 89 267
(3 wasit)
3
Nusa Tenggara Timur 88 ✕ 90 90 90 ✕ 88 268
(3 wasit)
2
Nusa Tenggara Barat 89 88 88 88 ✕ 90 ✕ 265
(3 wasit)
4
DKI Jakarta 88 ✕ 91 91 91 ✕ 91 273
(3 wasit)
1
Papua Barat 87 87 86 ✕ 87 ✕ 87 261
(3 wasit)
5
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W10 — selisih 5.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W7 (4× nilai terbuang di game ini).
Game 1 — Penyisihan
Peserta W4 ⚠3 W2 ⚠3 W16 ⚠1 W17 ⚠1 W1 ⚠2 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Nusa Tenggara Timur 89 89 88 ✕ 91 ✕ 90 268
(3 wasit)
1
Kalimantan Timur 87 ✕ 90 ✕ 90 89 89 268
(3 wasit)
2
Papua 84 ✕ 88 86 86 88 ✕ 260
(3 wasit)
3
Riau 85 ✕ 89 ✕ 87 85 88 260
(3 wasit)
4
Sulawesi Selatan 86 87 ✕ 87 86 86 ✕ 259
(3 wasit)
5
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W17 — selisih 6.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W4 (3× nilai terbuang di game ini).
Game 2 — Final
Peserta W5 ⚠3 W18 ⚠2 W16 ⚠3 W2 ⚠1 W1 ⚠3 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Papua 87 88 ✕ 86 ✕ 87 87 261
(3 wasit)
4
Sulawesi Selatan 85 ✕ 86 87 ✕ 86 86 258
(3 wasit)
5
Nusa Tenggara Timur 89 89 90 88 ✕ 90 ✕ 268
(3 wasit)
2
Bali 88 ✕ 88 88 89 89 ✕ 265
(3 wasit)
3
Kalimantan Timur 90 91 ✕ 89 ✕ 90 90 270
(3 wasit)
1
Riau 86 ✕ 85 85 85 85 ✕ 255
(3 wasit)
6
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W18 — selisih 6.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W5 (3× nilai terbuang di game ini).
Game 1 — Penyisihan
Peserta W15 W10 ⚠2 W7 ⚠2 W8 ⚠3 W3 ⚠3 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Nusa Tenggara Timur 90 90 89 90 ✕ 89 ✕ 269
(3 wasit)
2
DKI Jakarta 88 88 88 89 ✕ 88 ✕ 264
(3 wasit)
4
Jawa Barat 87 89 ✕ 87 ✕ 87 88 262
(3 wasit)
5
Papua 89 88 86 ✕ 88 89 ✕ 265
(3 wasit)
3
Bali 91 91 ✕ 90 89 ✕ 90 271
(3 wasit)
1
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W15 — selisih 4.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W8 (3× nilai terbuang di game ini).
Game 2 — Final
Peserta W15 W10 ⚠2 W7 ⚠4 W8 ⚠1 W3 ⚠3 Nilai Akhir
(Σ 3 tengah)
 Rank
Papua 89 89 88 ✕ 88 89 ✕ 266
(3 wasit)
3
Jawa Barat 88 87 87 ✕ 87 88 ✕ 262
(3 wasit)
5
Nusa Tenggara Timur 90 90 ✕ 88 ✕ 89 89 268
(3 wasit)
2
DKI Jakarta 88 89 87 ✕ 90 ✕ 88 265
(3 wasit)
4
Bali 91 91 ✕ 90 90 90 ✕ 271
(3 wasit)
1
Analisis Penyimpangan Wasit
• Rentang nilai terlebar: W10 — selisih 4.0 poin antar peserta dalam game ini.
• Paling sering terbuang: W7 (4× nilai terbuang di game ini).
Cara membaca grafik ini
Rata-rata Nilai — nilai tipikal wasit. Wasit dengan rata-rata jauh di atas/bawah panel perlu dicermati apakah ada tendensi murah/pelit nilai.
Std Dev & CV (%) — variasi nilai internal wasit. Bandingkan relatif antar wasit dalam panel yang sama; nilai absolut kurang bermakna pada penilaian embu karena rentang nilai yang sempit.
Teknik vs Presentasi — apakah wasit lebih ketat pada komponen teknik atau presentasi, dibanding rata-rata panel.
Rata-rata Nilai per Wasit
Std Dev & CV (%) — Variasi Nilai Internal
Teknik vs Presentasi
Nilai Terbuang & % Searah Tren
Std Dev & CV mencerminkan variasi nilai internal wasit — bukan indikator kualitas. Dalam penilaian embu, semua wasit cenderung memberi nilai dalam rentang sempit sehingga CV hampir selalu kecil. Yang lebih bermakna adalah membandingkan CV antar wasit (▲/▼ di tabel), serta melihat deviasi bias dan RDI.
Cara membaca heatmap deviasi ini
Setiap sel menunjukkan rata-rata deviasi nilai wasit (baris) terhadap median kelompok saat menilai peserta dari kontingen tertentu (kolom).

Median kelompok digunakan sebagai acuan (bukan rata-rata) karena lebih robust — satu wasit ekstrem tidak menggeser acuan. Ini mengontrol perbedaan kualitas antar peserta.

Hijau (+) = wasit memberi nilai di atas median untuk kontingen tersebut.
Merah (−) = wasit memberi nilai di bawah median untuk kontingen tersebut.
Abu = tidak ada data. Intensitas warna proporsional terhadap deviasi terbesar dalam pertandingan ini.

rel: = bias wasit dikurangi rata-rata bias semua wasit untuk kontingen itu. Jika semua wasit sama-sama tinggi untuk kontingen A, maka rel≈0 — bukan bias individual.

Cara membaca: lihat satu baris (satu wasit) secara horizontal — hijau mencolok di satu kontingen dan merah di kontingen lain = indikasi bias terarah.
Heatmap Deviasi dari Konsensus Panel
Bali Bengkulu DI Yogyakarta DKI Jakarta Jawa Barat Kalimantan Timur Lampung Nusa Tenggara Barat Nusa Tenggara Timur Papua Papua Barat Riau Sulawesi Selatan Sumatera Barat W1 +0.8 rel:+0.8 +1.3 rel:+1.0 +1.5 rel:+1.4 +0.9 rel:+0.8 +0.5? n=2 +1.0 rel:+1.2 +0.3 n=8 +0.5? n=2 0.0 n=3 W2 +1.0? n=1 +0.5? n=2 -0.5? n=2 +1.0? n=2 +1.0? n=2 +0.5? n=2 W3 0.0 n=3 -0.3 rel:-0.7 +1.0? n=2 +0.5? n=2 0.0? n=1 0.0 n=4 +0.8 rel:+0.8 -1.0? n=1 W4 +1.0 rel:+1.1 -0.5 rel:-0.9 -0.7 rel:-0.8 -1.1 rel:-1.2 0.0? n=1 +0.6 rel:+0.8 -1.1 rel:-1.1 -2.0? n=1 +0.3 n=3 W5 -0.5 rel:-0.4 -0.8 rel:-1.1 +0.3 n=7 +0.8 rel:+0.7 -3.0? n=1 -0.4 n=5 -0.4 rel:-0.4 +1.0? n=1 -1.7 rel:-1.7 W6 -0.3 n=3 +0.7 n=3 -0.8 rel:-0.9 -0.3 rel:-0.4 0.0? n=2 0.0 n=3 +0.5 rel:+0.5 0.0? n=1 W7 -0.5 rel:-0.4 -1.5? n=2 0.0? n=2 0.0 rel:-0.4 -0.5 rel:-0.6 0.0 n=4 -0.3 n=6 -0.8 rel:-0.6 -0.4 rel:-0.4 0.0? n=2 -0.5 rel:-0.8 W8 0.0 n=5 0.0? n=1 -3.0? n=1 +1.0 rel:+0.6 0.0? n=2 +1.0 rel:+0.9 0.0 n=4 +0.3 rel:+0.4 +0.1 n=7 +0.7 rel:+0.4 W9 -4.0? n=2 +2.0? n=1 +1.0? n=1 -2.0? n=2 +0.5? n=2 -1.0 rel:-1.1 +0.3 rel:+0.5 -1.2 rel:-1.0 -0.7 rel:-0.7 +2.0? n=2 +1.5? n=2 W10 +0.6 rel:+0.7 -1.5? n=2 0.0? n=2 +0.3 n=6 -0.5 rel:-0.6 0.0 n=5 -0.4 n=8 +0.2 rel:+0.3 -0.1 n=9 -0.5? n=2 +0.7 rel:+0.4 W11 +1.3 rel:+1.4 +4.0? n=1 -1.0 rel:-1.1 -0.3 rel:-0.3 0.0? n=1 0.0? n=1 0.0 n=4 0.0? n=2 W12 0.0? n=1 0.0? n=2 -1.0? n=2 0.0? n=2 0.0? n=2 -0.3 rel:-0.4 -0.5 rel:-0.3 +0.2 rel:+0.4 -0.3 rel:-0.3 +1.0? n=2 0.0? n=1 W13 -0.3 n=3 +0.8 rel:+0.4 0.0? n=2 +0.3 n=3 +0.7 rel:+0.9 -0.6 rel:-0.4 +0.2 n=5 0.0? n=2 -0.3 rel:-0.6 W14 0.0? n=2 -1.0? n=2 -1.5? n=2 -1.5? n=2 -1.0? n=2 W15 0.0 n=5 0.0? n=2 0.0? n=2 +0.5 n=4 +0.5? n=2 0.0 n=5 0.0 n=6 +0.4 rel:+0.6 +0.7 rel:+0.7 +1.0 rel:+0.8 W16 0.0? n=2 +2.0? n=1 +0.5? n=2 +0.8 rel:+0.7 -0.3 n=3 -0.3 n=4 0.0? n=2 +1.3 rel:+1.3 W17 -0.5? n=2 -0.5? n=2 0.0 n=4 +0.6 rel:+0.5 0.0? n=1 +0.7 rel:+0.8 -0.2 n=5 -2.0? n=1 0.0? n=2 W18 0.0 n=3 0.0? n=2 +0.3 n=4 +0.2 n=5 -2.0? n=2 -1.0 rel:-0.8 +0.8 rel:+0.8 0.0? n=1 0.0? n=1 Di atas median (+) Di bawah median (−) Tidak ada data rel=bias vs konsensus kelompok Angka dengan ? = n<3 penilaian, tidak cukup untuk kesimpulan bias
Tabel Deviasi Wasit × Kontingen

Rata-rata deviasi setiap wasit (baris) terhadap konsensus panel, dipilah per kontingen (kolom). Hijau = di atas median kelompok, Merah = di bawah median kelompok. Kolom Rata² = rata-rata deviasi wasit lintas semua kontingen.

Wasit Bali Bengkulu DI Yogyakarta DKI Jakarta Jawa Barat Kalimantan Timur Lampung Nusa Tenggara B… Nusa Tenggara T… Papua Papua Barat Riau Sulawesi Selatan Sumatera Barat Rata²
W1 +0.75
(n=4)
 — — +1.33
(n=3)
 +1.50
(n=6)
 +0.88
(n=8)
 +0.50?
(n=2)
 — +1.00
(n=5)
 +0.25
(n=8)
 — +0.50?
(n=2)
 +0.00
(n=3)
 — +0.745
W2 +1.00?
(n=1)
 — — — — +0.50?
(n=2)
 — — -0.50?
(n=2)
 +1.00?
(n=2)
 — +1.00?
(n=2)
 +0.50?
(n=2)
 — +0.583
W3 +0.00
(n=3)
 — — -0.33
(n=3)
 +1.00?
(n=2)
 +0.50?
(n=2)
 — +0.00?
(n=1)
 +0.00
(n=4)
 +0.75
(n=4)
 — — — -1.00?
(n=1)
 +0.115
W4 +1.00
(n=3)
 — — -0.50
(n=4)
 -0.71
(n=7)
 -1.13
(n=8)
 +0.00?
(n=1)
 — +0.60
(n=5)
 -1.13
(n=8)
 — -2.00?
(n=1)
 +0.33
(n=3)
 — -0.392
W5 -0.50
(n=4)
 — — -0.75
(n=4)
 +0.29
(n=7)
 +0.75
(n=8)
 -3.00?
(n=1)
 — -0.40
(n=5)
 -0.38
(n=8)
 — +1.00?
(n=1)
 -1.67
(n=3)
 — -0.517
W6 -0.33
(n=3)
 — — +0.67
(n=3)
 -0.83
(n=6)
 -0.33
(n=6)
 +0.00?
(n=2)
 — +0.00
(n=3)
 +0.50
(n=6)
 — — +0.00?
(n=1)
 — -0.042
W7 -0.50
(n=6)
 -1.50?
(n=2)
 +0.00?
(n=2)
 +0.00
(n=4)
 -0.50
(n=4)
 +0.00
(n=4)
 — -0.33
(n=6)
 -0.80
(n=10)
 -0.38
(n=8)
 +0.00?
(n=2)
 — — -0.50
(n=4)
 -0.410
W8 +0.00
(n=5)
 +0.00?
(n=1)
 -3.00?
(n=1)
 +1.00
(n=3)
 +0.00?
(n=2)
 +1.00
(n=3)
 — +0.00
(n=4)
 +0.29
(n=7)
 +0.14
(n=7)
 — — — +0.67
(n=3)
 +0.010
W9 -4.00?
(n=2)
 +2.00?
(n=1)
 +1.00?
(n=1)
 -2.00?
(n=2)
 +0.50?
(n=2)
 -1.00
(n=3)
 — +0.33
(n=3)
 -1.20
(n=5)
 -0.67
(n=3)
 +2.00?
(n=2)
 — — +1.50?
(n=2)
 -0.139
W10 +0.60
(n=5)
 -1.50?
(n=2)
 +0.00?
(n=2)
 +0.33
(n=6)
 -0.50
(n=4)
 +0.00
(n=5)
 — -0.38
(n=8)
 +0.18
(n=11)
 -0.11
(n=9)
 -0.50?
(n=2)
 — — +0.67
(n=3)
 -0.109
W11 +1.33
(n=3)
 — — +4.00?
(n=1)
 -1.00
(n=4)
 -0.25
(n=4)
 +0.00?
(n=1)
 — +0.00?
(n=1)
 +0.00
(n=4)
 — — +0.00?
(n=2)
 — +0.510
W12 +0.00?
(n=1)
 +0.00?
(n=2)
 -1.00?
(n=2)
 +0.00?
(n=2)
 +0.00?
(n=2)
 -0.33
(n=3)
 — -0.50
(n=4)
 +0.20
(n=5)
 -0.33
(n=3)
 +1.00?
(n=2)
 — — +0.00?
(n=1)
 -0.088
W13 -0.33
(n=3)
 — — +0.75
(n=4)
 +0.00?
(n=2)
 +0.33
(n=3)
 — +0.67
(n=6)
 -0.57
(n=7)
 +0.20
(n=5)
 +0.00?
(n=2)
 — — -0.33
(n=3)
 +0.079
W14 — — — +0.00?
(n=2)
 — -1.00?
(n=2)
 — -1.50?
(n=2)
 -1.50?
(n=2)
 -1.00?
(n=2)
 — — — — -1.000
W15 +0.00
(n=5)
 +0.00?
(n=2)
 +0.00?
(n=2)
 +0.50
(n=4)
 +0.50?
(n=2)
 +0.00
(n=5)
 — +0.00
(n=6)
 +0.44
(n=9)
 +0.67
(n=9)
 — — — +1.00
(n=3)
 +0.311
W16 +0.00?
(n=2)
 — — +2.00?
(n=1)
 +0.50?
(n=2)
 +0.75
(n=4)
 — — -0.33
(n=3)
 -0.25
(n=4)
 — +0.00?
(n=2)
 +1.33
(n=3)
 — +0.500
W17 -0.50?
(n=2)
 — — -0.50?
(n=2)
 +0.00
(n=4)
 +0.60
(n=5)
 +0.00?
(n=1)
 — +0.67
(n=3)
 -0.20
(n=5)
 — -2.00?
(n=1)
 +0.00?
(n=2)
 — -0.215
W18 +0.00
(n=3)
 — — +0.00?
(n=2)
 +0.25
(n=4)
 +0.20
(n=5)
 -2.00?
(n=2)
 — -1.00
(n=3)
 +0.80
(n=5)
 — +0.00?
(n=1)
 +0.00?
(n=1)
 — -0.194
Korelasi Wasit × Kontingen — Kecenderungan Menaikkan/Menurunkan Nilai

Tabel ini menunjukkan pola bias secara langsung: seberapa konsisten seorang wasit memberi nilai di atas atau di bawah konsensus panel untuk kontingen tertentu. Baca per kolom: jika beberapa wasit sama-sama merah atau biru untuk kontingen yang sama, itu indikasi pola bias kelompok terhadap kontingen tersebut. Baca per baris: wasit yang satu kontingen selalu merah dan kontingen lain selalu biru patut dicermati sebagai potensi bias terarah.

Wasit Bali Bengkulu DI Yogyakarta DKI Jakarta Jawa Barat Kalimantan Timur Lampung Nusa Tenggara B… Nusa Tenggara T… Papua Papua Barat Riau Sulawesi Selatan Sumatera Barat
Dev  |  %+ Dev  |  %+ Dev  |  %+ Dev  |  %+ Dev  |  %+ Dev  |  %+ Dev  |  %+ Dev  |  %+ Dev  |  %+ Dev  |  %+ Dev  |  %+ Dev  |  %+ Dev  |  %+ Dev  |  %+
W1 +0.75 | 50% — — +1.33 | 67% +1.50 | 100% +0.88 | 38% +0.50? — +1.00 | 80% +0.25 | 38% — +0.50? +0.00 | 0% —
W2 +1.00? — — — — +0.50? — — -0.50? +1.00? — +1.00? +0.50? —
W3 +0.00 | 0% — — -0.33 | 0% +1.00? +0.50? — +0.00? +0.00 | 25% +0.75 | 50% — — — -1.00?
W4 +1.00 | 67% — — -0.50 | 0% -0.71 | 0% -1.13 | 0% +0.00? — +0.60 | 40% -1.13 | 0% — -2.00? +0.33 | 33% —
W5 -0.50 | 0% — — -0.75 | 25% +0.29 | 14% +0.75 | 50% -3.00? — -0.40 | 0% -0.38 | 13% — +1.00? -1.67 | 0% —
W6 -0.33 | 0% — — +0.67 | 67% -0.83 | 0% -0.33 | 0% +0.00? — +0.00 | 0% +0.50 | 33% — — +0.00? —
W7 -0.50 | 0% -1.50? +0.00? +0.00 | 25% -0.50 | 0% +0.00 | 50% — -0.33 | 0% -0.80 | 0% -0.38 | 13% +0.00? — — -0.50 | 0%
W8 +0.00 | 40% +0.00? -3.00? +1.00 | 67% +0.00? +1.00 | 67% — +0.00 | 0% +0.29 | 29% +0.14 | 29% — — — +0.67 | 67%
W9 -4.00? +2.00? +1.00? -2.00? +0.50? -1.00 | 0% — +0.33 | 67% -1.20 | 0% -0.67 | 33% +2.00? — — +1.50?
W10 +0.60 | 60% -1.50? +0.00? +0.33 | 33% -0.50 | 25% +0.00 | 20% — -0.38 | 0% +0.18 | 18% -0.11 | 0% -0.50? — — +0.67 | 67%
W11 +1.33 | 67% — — +4.00? -1.00 | 25% -0.25 | 25% +0.00? — +0.00? +0.00 | 25% — — +0.00? —
W12 +0.00? +0.00? -1.00? +0.00? +0.00? -0.33 | 0% — -0.50 | 0% +0.20 | 20% -0.33 | 0% +1.00? — — +0.00?
W13 -0.33 | 0% — — +0.75 | 50% +0.00? +0.33 | 33% — +0.67 | 50% -0.57 | 14% +0.20 | 40% +0.00? — — -0.33 | 0%
W14 — — — +0.00? — -1.00? — -1.50? -1.50? -1.00? — — — —
W15 +0.00 | 40% +0.00? +0.00? +0.50 | 25% +0.50? +0.00 | 0% — +0.00 | 0% +0.44 | 44% +0.67 | 44% — — — +1.00 | 67%
W16 +0.00? — — +2.00? +0.50? +0.75 | 75% — — -0.33 | 33% -0.25 | 25% — +0.00? +1.33 | 100% —
W17 -0.50? — — -0.50? +0.00 | 25% +0.60 | 60% +0.00? — +0.67 | 33% -0.20 | 20% — -2.00? +0.00? —
W18 +0.00 | 0% — — +0.00? +0.25 | 25% +0.20 | 20% -2.00? — -1.00 | 0% +0.80 | 80% — +0.00? +0.00? —
Dev = rata-rata deviasi dari konsensus panel. %+ = persentase penilaian yang di atas konsensus. %+ = 100% berarti wasit selalu memberi nilai di atas konsensus untuk kontingen itu. %+ = 0% berarti selalu di bawah konsensus. ? = n < 3 penilaian — tidak cukup untuk kesimpulan bias, gunakan sebagai referensi saja. Ambang: n ≥ 3 indikasi awal, n ≥ 5 untuk interpretasi lebih kuat.
Signed Deviation — Tendensi per Wasit per Kontingen

Deviasi rata-rata wasit terhadap konsensus, diurutkan dari yang paling menguntungkan hingga paling merugikan suatu kontingen.

W1
Jawa Barat +1.5 r+1.4
DKI Jakarta +1.3 r+1.0
Nusa Tenggara T… +1.0 r+1.2
Kalimantan Timur +0.9 r+0.8
Bali +0.8 r+0.8
Lampung +0.5?
Riau +0.5?
Papua +0.3
Sulawesi Selatan +0.0
W2
Bali +1.0?
Papua +1.0?
Riau +1.0?
Kalimantan Timur +0.5?
Sulawesi Selatan +0.5?
Nusa Tenggara T… -0.5?
W3
Jawa Barat +1.0?
Papua +0.8 r+0.8
Kalimantan Timur +0.5?
Bali +0.0
Nusa Tenggara B… +0.0?
Nusa Tenggara T… +0.0
DKI Jakarta -0.3 r-0.7
Sumatera Barat -1.0?
W4
Bali +1.0 r+1.1
Nusa Tenggara T… +0.6 r+0.8
Sulawesi Selatan +0.3
Lampung +0.0?
DKI Jakarta -0.5 r-0.9
Jawa Barat -0.7 r-0.8
Kalimantan Timur -1.1 r-1.2
Papua -1.1 r-1.1
Riau -2.0?
W5
Riau +1.0?
Kalimantan Timur +0.8 r+0.7
Jawa Barat +0.3
Papua -0.4 r-0.4
Nusa Tenggara T… -0.4
Bali -0.5 r-0.4
DKI Jakarta -0.8 r-1.1
Sulawesi Selatan -1.7 r-1.7
Lampung -3.0?
W6
DKI Jakarta +0.7
Papua +0.5 r+0.5
Lampung +0.0?
Nusa Tenggara T… +0.0
Sulawesi Selatan +0.0?
Bali -0.3
Kalimantan Timur -0.3 r-0.4
Jawa Barat -0.8 r-0.9
W7
DI Yogyakarta +0.0?
DKI Jakarta +0.0 r-0.4
Kalimantan Timur +0.0
Papua Barat +0.0?
Nusa Tenggara B… -0.3
Papua -0.4 r-0.4
Bali -0.5 r-0.4
Jawa Barat -0.5 r-0.6
Sumatera Barat -0.5 r-0.8
Nusa Tenggara T… -0.8 r-0.6
Bengkulu -1.5?
W8
DKI Jakarta +1.0 r+0.6
Kalimantan Timur +1.0 r+0.9
Sumatera Barat +0.7 r+0.4
Nusa Tenggara T… +0.3 r+0.4
Papua +0.1
Bali +0.0
Bengkulu +0.0?
Jawa Barat +0.0?
Nusa Tenggara B… +0.0
DI Yogyakarta -3.0?
W9
Bengkulu +2.0?
Papua Barat +2.0?
Sumatera Barat +1.5?
DI Yogyakarta +1.0?
Jawa Barat +0.5?
Nusa Tenggara B… +0.3 r+0.5
Papua -0.7 r-0.7
Kalimantan Timur -1.0 r-1.1
Nusa Tenggara T… -1.2 r-1.0
DKI Jakarta -2.0?
Bali -4.0?
W10
Sumatera Barat +0.7 r+0.4
Bali +0.6 r+0.7
DKI Jakarta +0.3
Nusa Tenggara T… +0.2 r+0.3
DI Yogyakarta +0.0?
Kalimantan Timur +0.0
Papua -0.1
Nusa Tenggara B… -0.4
Jawa Barat -0.5 r-0.6
Papua Barat -0.5?
Bengkulu -1.5?
W11
DKI Jakarta +4.0?
Bali +1.3 r+1.4
Lampung +0.0?
Nusa Tenggara T… +0.0?
Papua +0.0
Sulawesi Selatan +0.0?
Kalimantan Timur -0.3 r-0.3
Jawa Barat -1.0 r-1.1
W12
Papua Barat +1.0?
Nusa Tenggara T… +0.2 r+0.4
Bali +0.0?
Bengkulu +0.0?
DKI Jakarta +0.0?
Jawa Barat +0.0?
Sumatera Barat +0.0?
Kalimantan Timur -0.3 r-0.4
Papua -0.3 r-0.3
Nusa Tenggara B… -0.5 r-0.3
DI Yogyakarta -1.0?
W13
DKI Jakarta +0.8 r+0.4
Nusa Tenggara B… +0.7 r+0.9
Kalimantan Timur +0.3
Papua +0.2
Jawa Barat +0.0?
Papua Barat +0.0?
Bali -0.3
Sumatera Barat -0.3 r-0.6
Nusa Tenggara T… -0.6 r-0.4
W14
DKI Jakarta +0.0?
Kalimantan Timur -1.0?
Papua -1.0?
Nusa Tenggara B… -1.5?
Nusa Tenggara T… -1.5?
W15
Sumatera Barat +1.0 r+0.8
Papua +0.7 r+0.7
DKI Jakarta +0.5
Jawa Barat +0.5?
Nusa Tenggara T… +0.4 r+0.6
Bali +0.0
Bengkulu +0.0?
DI Yogyakarta +0.0?
Kalimantan Timur +0.0
Nusa Tenggara B… +0.0
W16
DKI Jakarta +2.0?
Sulawesi Selatan +1.3 r+1.3
Kalimantan Timur +0.8 r+0.7
Jawa Barat +0.5?
Bali +0.0?
Riau +0.0?
Papua -0.3
Nusa Tenggara T… -0.3
W17
Nusa Tenggara T… +0.7 r+0.8
Kalimantan Timur +0.6 r+0.5
Jawa Barat +0.0
Lampung +0.0?
Sulawesi Selatan +0.0?
Papua -0.2
Bali -0.5?
DKI Jakarta -0.5?
Riau -2.0?
W18
Papua +0.8 r+0.8
Jawa Barat +0.3
Kalimantan Timur +0.2
Bali +0.0
DKI Jakarta +0.0?
Riau +0.0?
Sulawesi Selatan +0.0?
Nusa Tenggara T… -1.0 r-0.8
Lampung -2.0?
Rank Displacement Index (RDI) per Kontingen

Rata-rata selisih ranking yang diberikan wasit vs ranking konsensus, dipilah per kontingen. RDI = 0: ranking persis sama. Semakin besar, semakin sering wasit membalik urutan untuk kontingen itu.

Wasit Bali Bengkulu DI Yogyakar… DKI Jakarta Jawa Barat Kalimantan … Lampung Nusa Tengga… Nusa Tengga… Papua Papua Barat Riau Sulawesi Se… Sumatera Ba… Rata²
W1 0.50 — — 1.17 0.83 1.06 1.25 — 1.40 0.69 — 0.25 0.50 — 0.85
W2 1.00 — — — — 0.25 — — 1.00 0.25 — 0.25 0.25 — 0.50
W3 0.17 — — 1.00 0.50 0.25 — 0.00 0.38 0.63 — — — 0.00 0.36
W4 1.33 — — 0.75 0.93 0.81 0.50 — 1.60 0.56 — 1.00 0.67 — 0.91
W5 0.38 — — 1.25 0.71 0.81 2.00 — 0.80 0.44 — 1.00 1.50 — 0.99
W6 0.33 — — 1.50 1.08 0.83 1.00 — 0.50 1.00 — — 0.50 — 0.84
W7 0.17 1.00 0.50 0.63 1.00 0.88 — 0.33 0.65 1.19 0.00 — — 0.25 0.60
W8 0.60 0.50 3.00 1.33 0.00 0.67 — 0.13 0.29 0.64 — — — 0.17 0.73
W9 2.75 2.50 1.50 2.50 1.25 0.67 — 1.00 1.20 0.50 1.75 — — 3.50 1.74
W10 0.20 1.00 0.00 0.67 1.25 0.20 — 0.31 0.23 0.44 0.00 — — 0.33 0.42
W11 1.33 — — 3.00 1.88 0.75 0.50 — 0.50 0.50 — — 0.75 — 1.15
W12 0.00 0.75 0.50 0.25 0.50 0.50 — 0.25 0.30 0.33 0.50 — — 0.00 0.35
W13 0.33 — — 0.63 0.00 0.17 — 0.75 1.00 0.50 0.00 — — 0.33 0.41
W14 — — — 1.00 — 0.00 — 0.25 0.75 0.00 — — — — 0.40
W15 0.70 0.75 0.50 0.75 0.25 0.60 — 0.17 0.44 0.67 — — — 0.83 0.57
W16 0.00 — — 0.50 0.75 1.00 — — 1.33 0.50 — 0.25 0.83 — 0.65
W17 0.00 — — 0.50 0.63 0.30 0.00 — 0.33 0.40 — 2.00 0.50 — 0.52
W18 0.50 — — 0.25 0.13 0.30 1.75 — 1.50 1.20 — 0.00 0.00 — 0.63
Home Bias — Tendensi Wasit terhadap Kontingen Seasal

Selisih deviasi rata-rata wasit saat menilai peserta dari provinsi yang sama vs provinsi lain. Positif = cenderung memberi nilai lebih tinggi untuk kontingen seasal (home advantage). Negatif = justru lebih ketat terhadap kontingen seasal. Mendekati 0 = tidak terdeteksi home bias.

Wasit Provinsi Asal Dev. Seasal Dev. Lainnya Selisih (Home Bias) Interpretasi
W2 Kalimantan Timur +0.500 (n=2) +0.556 (n=9) -0.056 Tidak terdeteksi
W3 Kalimantan Timur +0.500 (n=2) +0.167 (n=18) +0.333 Tidak terdeteksi
W4 Nusa Tenggara Timur +0.600 (n=5) -0.657 (n=35) +1.257 Cenderung menguntungkan seasal
W5 Jawa Barat +0.286 (n=7) -0.324 (n=34) +0.609 Cenderung menguntungkan seasal
W8 DKI Jakarta +1.000 (n=3) +0.152 (n=33) +0.848 Cenderung menguntungkan seasal
W9 Jawa Barat +0.500 (n=2) -0.500 (n=24) +1.000 Cenderung menguntungkan seasal
W10 DKI Jakarta +0.333 (n=6) -0.059 (n=51) +0.392 Tidak terdeteksi
W11 Sulawesi Selatan +0.000 (n=2) +0.167 (n=18) -0.167 Tidak terdeteksi
W12 Bali +0.000 (n=1) -0.115 (n=26) +0.115 Tidak terdeteksi
W14 Kalimantan Timur -1.000 (n=2) -1.000 (n=8) +0.000 Tidak terdeteksi
W15 Jawa Barat +0.500 (n=2) +0.333 (n=45) +0.167 Tidak terdeteksi
W16 Jawa Barat +0.500 (n=2) +0.368 (n=19) +0.132 Tidak terdeteksi
W18 Jawa Barat +0.250 (n=4) -0.091 (n=22) +0.341 Tidak terdeteksi
Cara membaca tab ini
Matriks korelasi deviasi menunjukkan seberapa serupa pola bias dua wasit — bukan seberapa serupa nilai absolutnya, melainkan apakah keduanya sama-sama menyimpang dari konsensus ke arah yang sama.

Nilai mendekati +1 = keduanya selalu menyimpang ke arah yang sama (sama-sama tinggi/rendah dari konsensus untuk peserta yang sama). Ini indikator kuat pola bias bersama atau kolusi. Nilai mendekati 0 = pola penyimpangan independen (ideal). Nilai mendekati −1 = selalu menyimpang ke arah berlawanan — satu tinggi saat yang lain rendah dari konsensus.

Ini lebih bermakna dari korelasi nilai mentah karena mengontrol perbedaan kualitas peserta. Dua wasit bisa berkorelasi tinggi di nilai mentah hanya karena keduanya menilai peserta bagus — bukan karena bias bersama.
Matriks Korelasi Deviasi Antar Wasit
Interpretasi
Klik sel di matriks untuk melihat detail.
Pasangan wasit berkorelasi tinggi (r ≥ 0.8) berarti pola nilai keduanya hampir identik. Ini bisa normal jika memang standar wasit seragam, namun jika berlangsung konsisten di banyak game, bisa mengindikasikan saling memengaruhi.