Begitu memasuki era digital, dunia olahraga tidak hanya berkaitan dengan kecepatan, daya, serta keterampilan fisik semata. Berbagai bidang teknologi dan analisis data memiliki ruang lingkup baru dalam dunia olahraga dengan merancang strategi, memperbaiki performa atlet, memprediksi hasil olahraga, serta menyiapkan jadwal pertandingan dengan menggunakan alat statistik. Saat ini, di lapangan sepak bola, maupun di arena basket, tim dan atlet sudah menggunakan strategi berdasarkan pengalaman dan data yang ada. Dalam ulasan ini akan disampaikan tentang peranan olahraga, satu dengan yang lainnya.
Mengapa Statistik Penting dalam Olahraga?
Statistik dalam dunia olahraga bukanlah angka yang tidak mempunyai arti. Bahkan, data seperti persentase shots accuracy , kecepatan seorang atlet, dan seterusnya bisa menjadi dasar pembuatan keputusan yang bernilai besar. Menurut salah satu rekomendasi, analisis data telah disusun oleh pelatih dan manajer, mengidentifikasi, dan meneliti kelemahan dari satu tim, ancaman dari lawan, serta mengoptimalkan taktik.
Sebagai contoh, dalam olahraga sepak bola, salah satu dalam statistik dan data olahraga dalam sports analytics adalah expected goals (xG) yang dikeluarkan berhubung data untuk menilai kualitas peluang yang diciptakan dan bukan sekedar berapa banyak gol yang dihasilkan. Analisis statistik sangat penting dalam membantu sebuah organisasi mengembangkan rencana, mengelola keuangan, dan beroperasi sesuai kebutuhan mereka. Analisis data cedera memungkinkan tim olahraga untuk mengembangkan program latihan khusus berdasarkan riwayat cedera pemain.
Dari sisi lain, alat pemantau seperti interaktivitas penjualan dan jejaring sosial mendorong peningkatan kinerja yang menghasilkan produktivitas revenue klub dan sponsor.
Teknologi Untuk Olahraga Yang Lebih Baik
Laporan penumpang lebih mengandalkan catatan yang diperiksa komputer daripada arsip tertulis dalam melacak data olahraga modern. Banyak tim olahraga melacak data secara real-time, mengumpulkan detak jantung, kecepatan dan pengukuran jarak, dan banyak lagi dengan menggunakan perangkat IoT yang dipasang pada peralatan olahraga seperti seragam. Perangkat lunak analisis video otomatis memungkinkan pelatih untuk mengeksploitasi rekaman pertandingan ke dalam paket-paket kecil untuk analisa yang lebih mudah dan rinci selama analisis.
Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, statistik hanyalah bagian dari big data . Terlalu, kombinasi statistik tersebut dengan statistik pertandingan serta kondisi cuaca memberikan hasil yang lebih akurat berdasarkan encore. Misalnya, dengan data historis yang ditentukan, algoritma pembelajaran mesin akan menarik pola pemain lawan yang memprediksi mereka sebelumnya, sehingga memberikan peluang bagi pelatih untuk merencanakan pertahanan atau serangan yang sesuai dengan baik.
Studi Kasus: Dari Data ke Strategi
Dalam sepak bola, penggunaan statistik kini sudah umum di antara tim nasional negara-negara sepak bola. Informasi seperti akurasi umpan , agresivitas tekel , dan kebiasaan tendangan bebas kiper dievaluasi.
Di Liga Indonesia, tim-tim seperti Perbsi Bandung dan Arema FC dilaporkan mahir dalam analisis data dalam memilih formasi yang sesuai dan rotasi skuad.
Dalam basket, tim NBA seperti Golden State Warriors menggunakan data pelacakan pemain untuk mengoptimalkan posisi pemain mereka. Analisis statistik menunjukkan bahwa tembakan tiga angka dan lay-up memiliki probabilitas keberhasilan yang lebih tinggi, jadi tim lebih fokus pada permainan tersebut.
Analisis Data dalam Olahraga: Tantangan
Sebagaimana bermanfaatnya analisis data, penerapannya menghadapi tantangan. Tantangan pertama, overloading informasi bisa sangat stres bagi pelatih yang bisa saja dibanjiri dengan data yang tidak relevan.
Kasus lainnya adalah interpretasi statistik yang buruk, Prinsip dasar statistik dapat menyebabkan keputusan yang kontra-produktif. Misalnya, terlalu bergantung pada rata-rata gol yang dicetak tanpa mempertimbangkan situasi di sekitar dalam pertandingan.
Selain itu, tim yang dana kurang juga dibatasi oleh celah yang dijelaskan dalam ketersediaan teknologi. Sensor dan perangkat lunak analitis berkualitas tinggi mahal, meninggalkan akses hanya untuk tim elit.
Masa Depan Analisis Data dalam Olahraga
Perkembangan AI diprediksi akan semakin memperkaya analisis data dalam olahraga. Misalnya, algoritma penglihatan komputer dapat secara otomatis mengenali pola gerakan pemain dari sebuah video, sehingga menghemat waktu dalam analisis manual. Di sisi lain, integrasi data kesehatan dan performa seorang atlet akan memungkinkan program pelatihan yang lebih dipersonalisasi, seperti nutrisi yang disesuaikan dan periode istirahat sesuai dengan data biometrik atlet.
Di Indonesia, ini telah diadopsi oleh beberapa klub di Liga 1. Beberapa tim telah mendirikan departemen analisis data khusus, yang bertugas mengumpulkan, memproses, dan menyajikan data kepada pelatih. Di masa depan, kolaborasi antara ilmuwan data dan pelatih akan semakin umum karena mereka bekerja sama untuk menciptakan pendekatan yang lebih terintegrasi dalam pengembangan strategi.
Kesimpulan
Statistik dan analisis data telah menjadi tulang punggung strategi olahraga modern. Dari mendeteksi kelemahan lawan hingga mengoptimalkan kemampuan atlet, data menyediakan fondasi objektif yang sebelumnya hanya dihiasi dengan insting. Meskipun ada tantangan yang terus berlanjut seperti kurangnya teknologi dan kelebihan data, evolusi AI bersamaan dengan analisis big data pasti menjanjikan revolusi yang lebih besar di masa depan. Bagi tim yang ingin tetap kompetitif, menerima kenyataan olahraga berbasis data bukan lagi pilihan, tetapi menjadi sebuah kebutuhan.
Ini menunjukkan bahwa, statistik bukan hanya angka, tetapi juga bagaimana angka diubah menjadi kemenangan.
