Inovasi Data Science: Pantau Kebugaran Pemain Sepak Bola

Anisa Fitri Maulida

•

18 October 2023

•

432

Kebugaran merupakan salah satu aspek penting yang wajib dimiliki pemain sepak bola, sebelum masuk ke lapangan hijau. Tanpanya, tentu pertandingan tidak akan berjalan baik. Jika para pelatih biasanya memantau kondisi pemain melalui observasi langsung, kali ini mereka bisa melakukan pemantauan kebugaran pemain dengan data science.

Cara tersebut merupakan inovasi baru yang bisa membantu para pelatih, untuk menetapkan hal-hal penting yang menyangkut dengan kebugaran para pemain. Tentunya hal tersebut dilakukan, demi melancarkan strategi yang sudah dibentuk sebelumnya. Bagaimana caranya? Simak jawabannya di artikel berikut ini!

Data Science Dalam Dunia Sepak Bola

Sebelum melangkah lebih jauh, penting bagi kita untuk memahami apa itu data science secara singkat. Lalu, bagaimana prinsip-prinsip serta kecanggihan yang dimilikinya, bisa diaplikasikan dalam pemantauan kebugaran pemain.

Secara singkat, data science adalah gabungan dari beberapa disiplin ilmu yang mencakup statistika, matematika, dan ilmu komputer. Hal ini bertujuan untuk mengambil berbagai wawasan dan informasi dari data, baik itu data yang terstruktur maupun tidak terstruktur.

Umumnya, data science sering digunakan oleh para pengelola bisnis untuk mengelola data yang mereka miliki dan menjadikan data tersebut sebagai aset, untuk membentuk inovasi baru. Sekarang, data science sudah digunakan oleh beragam pekerjaan dan sepak bola adalah salah satunya.

Nah, di sini MinDi ingin Sobat MinDi mengingat tiga prinsip ini; machine learning, analitik, dan big data. Sebab, ketiga prinsip dasar tersebutlah yang membuat data science menjadi alat yang sangat membantu dunia sepak bola untuk meraih strategi terbaik saat bertanding.

Machine Learning

Machine learning adalah sub-bidang dari ilmu komputer yang memberikan komputer kemampuan untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit dan terus menerus.

Dengan kata lain, machine learning dapat membantu sistem untuk mengidentifikasi pola dari kumpulan data, lalu memprediksi atau mengklasifikasikan data baru berdasarkan pola yang telah dikenali sebelumnya.

Dalam konteks kebugaran pemain sepak bola, machine learning bisa digunakan untuk memprediksi potensi cedera berdasarkan data historis yang pernah diprogram dalam sistem tersebut.

Analitik

Analitik adalah elemen lain dari data science. Dalam prosesnya, para peneliti data menggunakan teknik analisis kuantitatif dan kualitatif untuk memahami, menganalisis, dan mempresentasikan data.

Dalam dunia sepak bola, analitik bisa digunakan untuk mengukur efektivitas strategi tertentu, mengukur kinerja pemain, atau memahami pola permainan lawan.

Big Data

Big data adalah kumpulan data yang sangat besar dan kompleks sehingga sulit untuk diproses dengan metode pemrosesan data tradisional, seperti pengumpulan data dari satu orang ke orang lain secara manual dan lain sebagainya.

Dalam dunia sepak bola, para peneliti data bisa mengumpulkan data yang mencakup dari sensor yang dikenakan pemain, statistik pertandingan, video rekaman, dan banyak lagi. Dengan menggunakan teknologi big data, klub dapat menganalisis beragam data dalam waktu singkat dan memberikan feedback kepada pelatih dan pemain.

Bercermin dari tiga prinsip di atas, Sobat MinDi pun pasti bisa memahami bahwa menjadi peneliti data atau yang biasa disebut data scientist bukanlah perkara mudah. Walau begitu, kita pun tidak bisa menyangkal bahwa keunggulannya benar-benar berguna bagi bisnis dan ranah pekerjaan lainnya.

Jika Sobat MinDi malah semakin penasaran dan ingin mengenal data science lebih detail, MinDi bisa sarankan untuk mengikuti kelas bersertifikat internasional seperti Corporate Training dari dibimbing.id.

Tidak hanya bersertifikat internasional, dengan mengikuti kelas Corporate Training, Anda juga akan belajar langsung melalui mentor terpilih yang sudah bekerja di bidangnya selama lebih dari tiga tahun. Tidak perlu khawatir bentrok dengan jadwal pribadi, jadwal kelasnya bisa Anda buat sesuka hati, lho!

Teknologi yang Digunakan Untuk Pemantauan Kebugaran Pemain

Seperti yang Sobat MinDi ketahui, teknologi tidak hanya dapat dirasakan tapi juga bisa digunakan. Hal tersebut bisa dibuktikan dengan munculnya beragam alat canggih, yang dapat membantu kita menyelesaikan masalah.

Nah, hampir seluruh teknologi tersebut memiliki data yang sangat berguna bila diolah secara cermat. Dalam pemantauan kebugaran pemain dengan data science, para peneliti membutuhkan teknologi berikut sebagai sumber data yang perlu dikelola dan dianalisis:

1.Jam Digital Pintar (Smart Watch)

Beberapa dari Sobat MinDi pasti tidak asing dengan benda yang satu ini. Tidak hanya digunakan oleh para pemain sepak bola, jam pintar alias smart watch seperti ini sudah sering digunakan oleh masyarakat karena fiturnya yang beragam.

Dalam konteks kebugaran, jam ini digunakan untuk mengukur detak jantung, jarak yang ditempuh pemain, kecepatan, hingga tingkat kelelahan.

Kamera Pengawas Lapangan

Jika Anda pernah melihat pertandingan bola secara langsung, tandanya mungkin Anda juga pernah melihat keberadaan kamera pengawas yang disimpan di lapangan.

Kamera tersebut digunakan oleh para peneliti untuk menganalisis data-data tertentu, seperti berapa lama para pemain bisa bertahan dalam pertandingan, raut wajah yang diperlihatkan, jumlah cedera ringan dan berat, serta masih banyak lagi.

Tentunya, data tersebut bisa didapatkan melalui pengawasan kamera yang pastinya merekam banyak momen secara real time atau saat pertandingan berlangsung.

Dengan kedua teknologi tersebut, para peneliti dapat segera melancarkan analisis data dengan beragam metode andalannya.

Cara Pemantauan Kebugaran Pemain Dengan Data Science

Pemantauan kebugaran pemain dengan data science bisa dilakukan dengan beragam metode. Tapi, MinDi akan membagikan metode yang paling umum sebagai berikut:

Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam pemantauan kebugaran pemain merupakan langkah krusial.

Data yang relevan seperti detak jantung, kecepatan lari, dan intensitas latihan dikumpulkan melalui wearable devices. Selain itu, video rekaman juga bisa menjadi sumber data yang berguna, misalnya untuk menganalisis gerakan pemain dan teknik bermain.

Penting untuk memahami bahwa kualitas data sangat mempengaruhi hasil analisis. Oleh karena itu, alat-alat yang digunakan harus akurat dan reliabel. Selain pengumpulan data secara otomatis, self-reporting dari pemain tentang kondisi fisik dan mentalnya juga bisa menjadi sumber data yang sangat membantu.

Pengelompokan Data
Seperti yang disebutkan sebelumnya, proses data science melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber. Tapi, bukan berarti semua data tersebut bisa langsung digunakan.

Peneliti harus kembali mengelompokan data, sesuai dengan apa yang hendak dicarinya saat ini. Misalnya, peneliti ingin mencatat data kebugaran para pemain yang mencakup kebugaran kaki, mata, dan tangan. Tentunya, alat-alat seperti smart watch dan kamera pengawas tidak bisa memberikan data tersebut secara spesifik.

Maka dari itu, mereka juga yang akhirnya tetap harus mengelompokannya. Tujuannya, untuk memudahkan peneliti untuk menganalisis data dan memberikan kemudahan kepada sistem yang menerapkan prinsip machine learning untuk mempelajarinya.

Analisis Data
Langkah selanjutnya adalah analisis. Dengan memanfaatkan algoritma machine learning, data science mampu mengidentifikasi pola dan tren dari data kebugaran pemain. Misalnya, kita bisa mengetahui apakah ada hubungan antara intensitas latihan dengan tingkat kelelahan pemain.

Selain itu, risiko cedera bisa dideteksi lebih dini. Jika sistem mendeteksi bahwa pemain memiliki kecenderungan gerakan yang bisa menyebabkan cedera, pelatih dapat segera mengambil tindakan pencegahan.

Baca Juga: Tugas Data Scientist: Job Description dan Tanggung Jawab

Mengingat begitu besarnya potensi yang ditawarkan oleh pemantauan kebugaran pemain dengan data science, tak dapat dipungkiri bahwa peran teknologi dan analisis data kini menjadi revolusi dalam dunia olahraga, khususnya sepak bola.

Namun, tentunya Sobat MinDi pun masih ingat bahwa data science tidak hanya digunakan untuk para klub sepak bola dalam menyukseskan pertandingan, melainkan bisa digunakan untuk kesuksesan bisnis.

Jika Anda tertarik untuk mendalami ilmu data science, mengikuti kelas Corporate Training adalah salah satu langkah yang tepat di tengah kesibukan yang melanda. Sebab, Anda tetap bisa belajar walau jadwal sedang padat.