AI dalam Olahraga: Aplikasi dan Contoh Dunia Nyata

Perangkat wearable klasik

Perangkat wearable seperti jam tangan pintar dan gelang kebugaran telah menjadi alat penting untuk melacak banyak metrik yang diuraikan di atas. Meskipun teknologi wearable telah ada cukup lama—pelacak Fitbit pertama dirilis 15 tahun lalu—presisi pengukuran terus meningkat, dan bidang penerapannya semakin luas. 

Perangkat wearable dengan sensor GPS melacak lokasi atlet, kecepatan, jarak tempuh, dan pola pergerakan. Dikombinasikan dengan akselerometer yang mengukur laju perubahan kecepatan dalam berbagai arah, perangkat ini menawarkan wawasan tentang penempatan posisi, kecepatan, intensitas gerak, dan dinamika lompatan.

Monitor detak jantung dalam perangkat wearable melacak detak jantung secara real-time dengan mendeteksi aliran darah menggunakan sensor optik, yang penting untuk memantau kebugaran kardiovaskular, intensitas latihan, dan pemulihan. Sensor aktivitas elektrodermal (EDA) mengukur konduktivitas kulit, yang merupakan indikator yang baik untuk tingkat stres dan respons emosional selama latihan dan kompetisi. 

Monitor saturasi oksigen darah (SpO2) adalah komponen integral lainnya dari perangkat pelacakan kebugaran modern. Perangkat ini menggunakan sensor optik untuk mengukur tingkat kejenuhan oksigen dalam darah, yang penting untuk menilai kapasitas aerobik dan mendeteksi tanda-tanda awal kelelahan atau mabuk ketinggian. Terakhir, sensor elektromiografi (EMG) mengukur aktivasi dan aktivitas listrik otot, menyediakan data yang berguna untuk menganalisis kelelahan, kekuatan, dan koordinasi otot.

Perangkat wearable lanjutan

Sejak 2010-an, Inertial Measurement Unit (IMU) seperti rompi pelacak GPS menjadi semakin umum di olahraga profesional. Rompi ini, yang sering dikenakan seperti atasan tanpa lengan dengan sensor di punggung atas, memberikan pelacakan GPS yang efektif dan tidak mengganggu.

Pelacak kelas atas seperti Catapult Vector mencakup sensor detak jantung, akselerometer 3 sumbu, giroskop, magnetometer, dan antena satelit. Perangkat ini melacak posisi atlet, jarak, kecepatan, percepatan, lompatan, benturan, dan detak jantung selama latihan dan pertandingan.

Dalam olahraga seperti sepak bola dan rugby, rompi GPS digunakan untuk menganalisis pergerakan pemain dan penempatan taktis, memberikan wawasan tentang kekuatan dan area yang perlu ditingkatkan. Data ini membantu perencanaan strategi, pergantian pemain, dan program latihan.

Selain itu, sensor khusus sepak bola yang dirancang untuk betis atau kaki melacak metrik fisik dan teknis seperti tembakan, umpan, sentuhan, dribel, dan kecepatan tendangan. Produk-produk yang menonjol termasuk Footbar, Zepp, Oliver, Next11 (sensor betis), serta Jogo, Xampion, Playermaker (sensor kaki). Next11 Smart Ball, dilengkapi sensor dan Bluetooth, melaporkan posisinya dan pemain terdekat.

Gambar 1: Dasbor STATSports contoh tentang pergerakan pemain (Sumber: STATSports)

Kamera Bertenaga AI

Pernah bertanya-tanya dari mana asal peta panas yang menunjukkan aktivitas zona di lapangan? Kemungkinan besar sumbernya berasal dari data yang ditangkap menggunakan alat kamera bertenaga AI alih-alih wearable. Sistem visi komputer canggih seperti TRACAB, yang digunakan di liga sepak bola seperti English Premier League dan La Liga Spanyol, serta Hawk-Eye yang dimanfaatkan di berbagai olahraga, mampu melacak dan menganalisis pergerakan pemain dan bola dengan presisi luar biasa. 

Awalnya dikembangkan untuk tenis guna memberikan keputusan garis yang akurat secara real-time, Hawk-Eye sejak itu diadopsi di berbagai olahraga termasuk kriket, sepak bola, dan bisbol. Dalam kriket, Hawk-Eye digunakan untuk melacak lintasan bola, membantu keputusan terkait LBW (Leg Before Wicket) dan membantu penyiar memberikan analisis mendetail tentang teknik dan strategi bowling. Teknologi ini juga berkontribusi pada latihan pemain dengan menyediakan data visual tentang lintasan bola dan pergerakan pemain, memungkinkan atlet menyesuaikan teknik berdasarkan umpan balik yang presisi. 

Kemampuan sistem ini untuk menyediakan pelacakan dan analisis beresolusi tinggi menjadikannya esensial bagi peningkatan performa dan pengambilan keputusan di berbagai olahraga. Mari kita jelajahi kemungkinan yang ditawarkan data rekaman ini kepada berbagai profesional olahraga.

AI dalam Performa dan Kesehatan Atlet

Algoritme AI dapat menganalisis data spesifik pemain untuk mengidentifikasi potensi risiko cedera dengan memeriksa pola dan anomali yang mungkin mengindikasikan stres atau penggunaan berlebihan. Lonjakan mendadak dalam beban kerja pemain, yang terdeteksi dengan membandingkan titik data seperti total jarak tempuh, jumlah sprint, dan perubahan kecepatan terhadap data historis, dapat menandakan risiko lebih tinggi terhadap keseleo otot atau cedera sendi. Dengan cara ini, algoritme dapat mendukung staf pelatih dan medis dalam mengelola beban kerja, latihan, dan rutinitas pemulihan setiap pemain.

Dengan menggunakan data yang ditangkap melalui perangkat wearable, algoritme pembelajaran mesin dapat memprediksi kelelahan pemain, risiko cedera, dan performa masa depan dengan mengintegrasikan berbagai metrik fisiologis dan performa dari waktu ke waktu. Berikut cara AI dapat membantu dalam prediksi tingkat kelelahan, risiko cedera, dan performa masa depan:

Mengoptimalkan pemulihan

Dengan menggunakan data dari wearable, pelacak, dan sumber lain, algoritme AI dapat mendukung atlet dengan mempersonalisasi rencana pemulihan. Salah satu contoh bagus bagaimana AI digunakan untuk mengoptimalkan pemulihan terkait dengan aktivitas paling penting saat rekreasi: tidur.

Perangkat wearable dan pelacak kebugaran menggunakan akselerometer untuk mendeteksi gerakan dan sensor optik untuk mengukur detak jantung serta kadar oksigen darah. Terkadang, perangkat ini bahkan dapat mendeteksi pola pernapasan dan mendengkur dengan mikrofon.

Dari data ini, berbagai metrik tidur dapat disimpulkan, termasuk total durasi tidur, tahapan tidur (ringan, dalam, dan REM), efisiensi tidur, serta gangguan sepanjang malam. Dengan menganalisis metrik ini, algoritme AI dapat memberikan gambaran komprehensif tentang kualitas tidur atlet dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan.

AI kemudian menggabungkan data tidur dengan metrik fisiologis dan performa lainnya untuk membuat rencana pemulihan yang dipersonalisasi. Misalnya, jika data atlet menunjukkan kualitas tidur yang buruk atau tidur REM yang tidak mencukupi, AI dapat merekomendasikan intervensi spesifik seperti menyesuaikan jadwal tidur, menggunakan alat bantu tidur, atau melakukan teknik relaksasi sebelum tidur.

Selain itu, AI mengintegrasikan data tentang nyeri otot, penanda peradangan, dan beban kerja keseluruhan dari sesi latihan untuk menyarankan strategi pemulihan pelengkap seperti mandi es, pijat, dan latihan pemulihan aktif. 

AI memastikan rencana pemulihan spesifik untuk kebutuhan setiap atlet. Jika seorang atlet menjalani sesi latihan yang sangat intens, AI mungkin menyarankan durasi tidur yang diperpanjang, diikuti mandi es dan pijat keesokan harinya untuk mengurangi peradangan otot dan mendorong pemulihan lebih cepat. Optimalisasi pemulihan menjadi semakin penting karena di banyak olahraga populer, jumlah pertandingan per tahun dan, dengan demikian, beban kerja meningkat.

Peningkatan performa

Dibandingkan pencegahan cedera dan optimalisasi pemulihan, yang menggunakan tindakan yang cenderung umum, peningkatan performa bergantung pada jenis olahraga. AI dapat menyesuaikan program latihan untuk atlet secara individual dengan menganalisis metrik spesifik olahraga dan data performa pribadi, mengoptimalkan fokus latihan, pemilihan latihan, dan protokol beban kerja. 

Dalam sepak bola, misalnya, sistem AI dapat melacak metrik seperti tingkat keberhasilan umpan, gol versus expected goals (xG), dan persentase duel yang dimenangkan. Dengan mengevaluasi metrik ini, AI dapat mengidentifikasi area di mana pemain unggul atau perlu ditingkatkan. Misalnya, jika seorang gelandang memiliki tingkat keberhasilan umpan tinggi tetapi persentase duel dimenangkan rendah, AI mungkin merekomendasikan untuk menyelidiki jenis duel apa yang menantang bagi pemain tersebut lalu memasukkan lebih banyak latihan kekuatan dan kelincahan ke dalam regimen latihannya untuk meningkatkan kemampuan tekel dan perebutan bola.

Untuk pemain bola basket, AI dapat menganalisis akurasi tembakan, metrik bertahan, dan tingkat beban fisik. Jika data menunjukkan pemain kesulitan dengan kelelahan saat pertandingan, AI dapat menyarankan kombinasi latihan ketahanan dan latihan keterampilan spesifik sambil juga menekankan pentingnya hari istirahat dan tidur yang cukup.

Demikian pula, untuk pelari, AI dapat melacak pace, panjang langkah, dan variabilitas detak jantung untuk menyesuaikan rencana latihan yang menyeimbangkan latihan kecepatan, lari jarak jauh, dan periode pemulihan guna mencegah overtraining dan mengoptimalkan performa.

AI dalam Strategi Permainan dan Kepelatihan

Meskipun mengoptimalkan performa pemain secara individual itu krusial, AI juga berperan signifikan dalam penyusunan strategi dan kepelatihan di tingkat tim, yang akan kita telusuri berikutnya.

Analisis lawan dan perencanaan pertandingan

Untuk menyusun rencana pertandingan, menggunakan semua data yang tersedia baik untuk tim sendiri maupun lawan adalah krusial. Titik data menarik pada level kedua tim yang terlibat meliputi hal-hal berikut:

• Taktik
• Formasi
• Tingkat/area/intensitas pressing
• Cakupan (berfokus pada pemain atau ruang)
• Area fokus serangan
• Susunan pemain
• Pemain inti
• Posisi pemain
• Mentalitas
• Performa melawan unggulan vs. non-unggulan
• Performa kandang vs. tandang
• Performa di laga gugur vs. liga/fase grup
• Reaksi terhadap peristiwa kunci
• Metrik
• Ofensif: penguasaan bola, tingkat umpan, tembakan, efisiensi, packing, rebound, offside
• Defensif: % duel dimenangkan, intersepsi, penyelamatan kiper, kebal kebobolan, tembakan lawan

Transformasi data dan rekayasa fitur diperlukan untuk memperoleh wawasan dari fakta mentah yang kacau. Misalnya, mengubah data formasi menjadi fitur spesifik seperti jumlah bek, gelandang, winger, dan penyerang membantu menyederhanakan informasi kompleks menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Model berbasis pohon, seperti decision tree dan random forest, unggul dalam menemukan hubungan antar fitur ini. Model tersebut dapat mengidentifikasi pola bagaimana formasi berbeda tampil melawan berbagai strategi lawan, membantu memprediksi formasi mana yang paling efektif dalam sebuah pertandingan. Model ini menganalisis data masa lalu untuk mengungkap hubungan rumit yang mendorong performa, menjadikannya sangat berharga untuk penyusunan strategi.

Prosedur untuk menciptakan strategi pertandingan optimal mencakup beberapa langkah. Pertama, penting untuk memprediksi strategi lawan berdasarkan data historis dan tren saat ini. Langkah ini mencakup pemeriksaan risiko dan peluang yang ditimbulkan oleh taktik yang kemungkinan digunakan lawan. Selanjutnya, model AI memprediksi strategi keseluruhan terbaik untuk tim sendiri, dengan mempertimbangkan baik strategi lawan yang diprediksi maupun karakteristik unik tim, termasuk ketersediaan pemain dan keberhasilan historis dengan berbagai formasi.

Apa yang terdengar lugas secara teori menantang untuk diterapkan dalam praktik. Prediksi yang akurat tidak hanya memerlukan data saat ini tetapi juga kemampuan untuk meramalkan kondisi masa depan, seperti kebugaran pemain dan potensi susunan pemain. Ini melibatkan memprediksi formasi dari formasi sebelumnya, menilai keberhasilan setiap formasi, dan menentukan pemain mana yang akan tersedia dan di posisi mana.

Kemampuan AI untuk mensintesis variabel kompleks ini menjadi strategi yang koheren memberikan keunggulan kompetitif, tetapi memerlukan persiapan data yang cermat dan teknik pemodelan yang canggih. Jika Anda tertarik seperti apa proses prediktif tersebut, silakan cek artikel saya tentang bagaimana saya memprediksi final EURO 2024.

Analisis video mendukung perencanaan strategi dengan memungkinkan AI mengarahkan pemilihan cuplikan kunci dari rekaman pertandingan lawan. Teknologi ini menganalisis rekaman untuk menemukan ruang kosong, mengidentifikasi pola penempatan, dan memahami kecenderungan pemain. Dengan mengurai wawasan ini, pelatih dapat membawa strategi ke level situasi individual, seperti bola mati dalam sepak bola dan hoki es.

Sebagai contoh, AI dapat mengungkap bagaimana lawan biasanya bertahan saat sepak pojok atau tendangan bebas, memungkinkan tim mengembangkan taktik spesifik untuk mengeksploitasi kelemahan tersebut. Analisis terarah ini memastikan strategi tidak hanya bersifat umum, tetapi juga disetel halus untuk memanfaatkan momen-momen presisi selama pertandingan, memberikan keuntungan kompetitif yang signifikan.

Pengambilan keputusan real-time

AI tidak terbatas pada analisis pra-pertandingan—penyediaan wawasan real-time selama pertandingan juga dimungkinkan, mengubah cara pelatih dan pemain mengambil keputusan terkait pergantian, taktik, dan panggilan permainan.

Alat AI seperti dasbor dan sistem pendukung keputusan menawarkan pandangan komprehensif tentang dinamika pertandingan dengan menggunakan data real-time tentang performa pemain, perilaku lawan, dan metrik dari IMU. Sistem ini dapat menyoroti adegan kunci dan momen kritis, memungkinkan pelatih menyesuaikan strategi secara langsung. Misalnya, jika sistem AI mendeteksi bahwa seorang pemain menunjukkan tanda-tanda kelelahan atau tampil di bawah metrik biasanya, sistem dapat menyarankan pergantian tepat waktu untuk menjaga performa tim tetap optimal.

Selain analitik dalam pertandingan, simulasi Virtual Reality (VR) bertenaga AI menawarkan cara revolusioner bagi atlet untuk berlatih dan menyempurnakan keterampilan dalam skenario permainan yang realistis. Aplikasi seperti BeYourBest, Rezzil, atau REPS menggunakan VR untuk menempatkan atlet dalam situasi bertekanan tinggi, seperti mengambil penalti dalam sepak bola atau mengeksekusi power play dalam hoki es, memungkinkan pemain membangun kepercayaan diri dan meningkatkan pengambilan keputusan di bawah tekanan.

Aplikasi-aplikasi ini digunakan oleh sejumlah klub olahraga papan atas di seluruh dunia untuk pengembangan keterampilan dan pelatihan taktis, menyediakan lingkungan yang aman dan terkontrol di mana atlet dapat bereksperimen dengan berbagai strategi dan teknik tanpa risiko cedera. Sifat imersif VR membantu atlet memvisualisasikan dan melatih skenario spesifik permainan secara berulang, menghasilkan kesiapan yang lebih baik dan peningkatan performa saat kompetisi sebenarnya.

Kesimpulan

Sebagai penutup, AI merevolusi industri olahraga dengan mengoptimalkan performa pemain, mencegah cedera, dan meningkatkan strategi permainan. Melalui perangkat wearable canggih, kamera bertenaga AI, dan analitik data yang sofistikatif, pelatih dan atlet dapat membuat keputusan berbasis data yang meningkatkan pelatihan, perencanaan pertandingan, dan proses pemulihan.

Seiring teknologi terus berkembang, integrasi AI dalam olahraga akan semakin meningkat, memberikan wawasan yang lebih dalam dan peluang yang lebih besar untuk mencapai performa puncak dan keunggulan strategis.

Jika Anda tertarik memulai karier di bidang analitik olahraga yang terus berkembang, pastikan untuk membaca posting blog ini tentang bagaimana berbagai olahraga menggunakan analitik data.