Implementasi Kecerdasan Buatan dalam Formulasi Strategi Olahraga Sepak Bola

 

FUNDAMENTAL kecerdasan buatan pada olahraga. Saat ini, Super league 2025/2026, yang merupakan kasta tertinggi liga klub sepak bola nasional, telah dimulai.

Dalam suatu pertandingan pembuka liga, di bench terlihat seorang pelatih kepala klub berdiskusi intens dengan asistennya yang sibuk dengan komputer dan gadgetnya. Apa yang sebenarnya mereka “oprek” di komputer tersebut?

Sepak bola merupakan salah satu olahraga yang paling populer di dunia dan dalam prakteknya selalu melibatkan teknologi terbaru untuk memfasilitasi jalannya pertandingan.

Salah satu teknologi terbaru, yang sudah jamak digunakan pada pertandingan tim nasional dan super league kita adalah VAR (Video Assistant Referee), di mana teknologi video digunakan untuk membantu wasit terkait keputusan pelanggaran, offside maupun anulir gol.

Namun, di banyak negara, bahkan VAR sedang dalam proses pengembangan dengan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI).

Di Kazakhstan misalnya, AI-powered VAR diuji coba untuk kejuaraan liga premier mereka, dan terbukti meningkatkan akurasi keputusan wasit, dan mengurangi waktu pengambilan keputusan. Nah, mengapa AI bisa berperan begitu penting dalam sepak bola?

AI dalam olahraga secara umum, merujuk pada kemampuan komputer untuk meniru fungsi kognitif manusia, seperti belajar, berpikir, dan membuat keputusan, dengan tujuan meningkatkan kinerja atlet, strategi tim, dan pengalaman penggemar.

AI mengandalkan analisis data besar dan teknik pembelajaran mesin (machine learning) untuk menemukan pola dan informasi yang sulit dideteksi melalui metode tradisional.

Keberhasilan aplikasi AI di bidang lain seperti finance, militer, game dan media sosial merupakan salah satu faktor pendorong, mengapa akhirnya olahraga, khususnya sepak bola, akhirnya menerapkannya juga.

Dalam konteks olahraga sepak bola, menurut Pabila Syaftahan di portal Indonesia Artificial Intelligence Hub, AI dapat digunakan untuk hal berikut ini.

Pertama, analisis performa Atlet di mana AI memproses data dari sensor fisik dan video pertandingan untuk mengevaluasi setiap gerakan pemain secara mendetail, mulai dari kecepatan lari hingga teknik penguasaan bola. Rompi sensor ini biasa digunakan oleh atlet selama pertandingan, dan mudah dipakai karena tidak berat. Ini membantu pelatih menyesuaikan program latihan yang lebih personal dan efektif.

Kedua, prediksi cedera dengan memantau data fisiologis dan biomekanis secara real-time, AI dapat mengidentifikasi risiko cedera lebih awal, sehingga pelatih dapat mencegah cedera serius melalui modifikasi latihan atau waktu istirahat yang tepat. Ini krusial dalam pertandingan, supaya pelatih bisa mendapatkan informasi komprehensif untuk mengganti pemain dengan yang masih bugar.

Ketiga, optimalisasi Strategi Permainan, dimana AI menganalisis pola permainan lawan dan simulasi berbagai skenario pertandingan sehingga pelatih dapat merancang strategi yang lebih cerdas dan dinamis. Contohnya adalah pemetaan pergerakan pemain dan identifikasi kebiasaan taktik lawan.

Keempat, pengalaman penggemar dan Keputusan Wasit dimana AI juga memperkaya interaksi dengan penonton melalui personalisasi konten dan membantu wasit dalam pengambilan keputusan yang presisi dan cepat, seperti dalam teknologi VAR yang sudah dijelaskan sebelumnya.

Dengan pondasi tersebut, AI tidak hanya berperan sebagai alat bantu, melainkan mitra strategis dalam olahraga modern, memungkinkan integrasi antara intuisi manusia dan kecanggihan komputasi untuk hasil yang optimal.

Namun, supaya tidak berhenti pada wacana teoritis, kita tentu saja tertarik dengan hilirisasi poin-poin tersebut pada dunia nyata. Pertanyaannya apakah sudah ada klub sepak bola yang secara ekstensif menggunakan AI untuk pengembangan strategi permainannya?

Kolaborasi Klub Sepak Bola dan Vendor Teknologi Informasi

Salah satu terobosan paling inovatif dalam implementasi AI di sepak bola adalah proyek kolaborasi tim Google DeepMind dengan klub Inggris Liverpool FC, menghasilkan sebuah sistem bernama TacticAI. Sistem ini menggunakan teknologi deep learning geometris untuk menganalisis data taktis secara mendalam, khususnya dalam situasi bola mati seperti tendangan sudut.

Penelitian ini sudah dipublikasi di jurnal "Nature Communications" oleh Zhe Wang dan kawan-kawan. Di tim peneliti Deepmind di artikel ilmiah tersebut, terselip nama Demis Hassabis, peraih Nobel Kimia tahun 2024 atas keberhasilannya mengembangkan aplikasi prediksi struktur protein dengan AI. Keberadaan Demis jelas memperkuat kredibilitas tim peneliti ini.

TacticAI dilatih menggunakan data 7.176 tendangan sudut Liverpool di Liga Premier Inggris musim 2020-2021. Dengan memanfaatkan posisi pemain, atribut fisik seperti tinggi dan berat badan, serta pola pergerakan pemain, sistem dapat memprediksi pemain mana yang paling mungkin menerima bola dan melakukan tembakan.

Uniknya, TacticAI juga mampu memberikan rekomendasi taktik -seperti penempatan ulang pemain- untuk meningkatkan peluang mencetak gol atau mengurangi peluang lawan mencetak.

Hasil evaluasi menunjukkan bahwa taktik yang diusulkan TacticAI lebih disukai oleh para pakar taktik Liverpool hingga 90% dibandingkan taktik tradisional yang biasa dipakai. Para analis dan pelatih klub tidak dapat membedakan antara taktik yang dirancang manusia dan yang disusun AI.

Dengan demikian, TacticAI bukan hanya alat prediksi, tapi asisten taktik canggih yang memperkuat kapabilitas pelatih, membebaskan waktu bagi kreativitas manusia dalam penyusunan strategi lanjutan.

Selain membantu dalam sepak pojok, teknologi ini membuka jalan bagi pengembangan AI dalam memodelkan aspek psikologi permainan, pengambilan keputusan dalam ketidakpastian, serta menyempurnakan analitik olahraga secara umum.

Ternyata, tidak hanya Liverpool FC dan Google DeepMind yang punya kerja sama pengembangan taktik dengan vendor IT/AI karena ada beberapa klub lain juga. Seperti Cambridge United dan GenieAI yang menggunakan AI untuk mengoptimalkan manajemen kontrak dan legal dengan pemain.

Juga Chelsea FC dan FPT Software yang bekerja sama untuk transformasi digital klub secara global. Kemudian, FC Bayern Muenchen dan Celonis bekerja sama untuk operasional tim pria, wanita dan divisi bola basket klub. Kolaborasi multi-dimensi ini menunjukkan bahwa operasional klub sepak bola di tingkat dunia sudah tidak dapat dipisahkan lagi dengan AI. Lalu, bagaimana dengan Indonesia?

Implementasi AI dan Machine Learning di Sepak Bola Indonesia

Di Indonesia, penerapan AI pada sepak bola masih dalam tahap awal namun mulai menunjukkan perkembangan yang menjanjikan. Penelitian terkini dari Made Bang Redy Utama dan kawan-kawan yang diterbitkan pada "Jurnal Terapan Ilmu Keolahragaan" mengkaji persepsi pelatih, atlet dan wasit terkait teknologi AI dalam olahraga, dimana pelatih menunjukkan tingkat penerimaan paling tinggi terhadap AI sebagai alat bantu pelatihan dan strategi.

Namun, tantangan utama yang dihadapi adalah keterbatasan infrastruktur, literasi digital yang rendah serta kebutuhan pelatihan praktis bagi pelaku olahraga.

Beberapa studi menggunakan machine learning untuk analisis data pertandingan sepak bola lokal, seperti yang dilakukan Salza Kartika Adharani dan kawan-kawan yang diterbitkan pada "Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika" juga oleh Faturrahman Hakim dan Yuli Astituti yang diterbitkan pada "Journal of Intelligent Software Systems" misalnya dalam memprediksi sentiment analysis pertandingan dan kinerja PSSI menggunakan metode seperti decision tree dan Support Vector Machine (SVM) yang memiliki akurasi memadai.

Penggunaan AI juga direkam dalam analisis sentimen publik terhadap sepak bola Indonesia, yang dapat membantu klub dan asosiasi sepak bola dalam mengambil keputusan berbasis data untuk pengembangan tim. Meski belum ada laporan pasti klub lokal yang secara eksplisit mengadopsi sistem AI seperti TacticAI Liverpool FC dan Google Deepmind, perguruan tinggi dan lembaga riset mulai aktif mengembangkan aplikasi machine learning untuk analisis performa dan strategi, membuka peluang luas bagi formulasi strategi sepak bola yang lebih ilmiah dan berbasis data di Indonesia.

Kesimpulan dan Outlook

Implementasi kecerdasan buatan dalam formulasi strategi sepak bola telah mencapai tahap matang di beberapa klub besar dunia, dengan contoh TacticAI dari Google DeepMind dan Liverpool FC maupun lainnya.

Sistem AI ini mampu memberikan analisa dan rekomendasi taktis dengan tingkat akurasi dan preferensi tinggi di kalangan pelatih profesional.

Di Indonesia, meskipun masih dalam tahap awal adopsi, AI mulai diaplikasikan dalam analisis data pertandingan dan persepsi olahraga dengan potensi besar untuk meningkatkan performa sepak bola nasional.

Pengembangan infrastruktur dan edukasi penting agar AI dapat memberikan manfaat yang optimal dalam dunia sepak bola lokal di masa depan.

Di sini, AI tidak akan pernah menggantikan pemain sepak bola, justru akan memperkuat peran mereka. Pertandingan sepak bola yang dilakukan oleh robot, tentu saja akan sangat membosankan, terlalu mekanis, deterministik dan tidak ada yang menarik. Tidak ada dialektika yang sering sangat dramatis antara semua aktor di pertandingan sepak bola, dari pemain, pelatih, wasit sampai ke supporter jika semua digantikan oleh AI.

Sepak bola tidak hanya berfungsi sebagai olahraga, tapi juga merupakan "showbiz" dengan perputaran modal besar. Mesin "showbiz" tersebut hanya bisa berfungsi, jika manusia berperan sebagai aktor utama, bukan robot. Disini, sangatlah jelas manusia akan selalu berperan dominan di olahraga sepak bola, sampai kapan pun.

Dengan demikian, masa depan sepak bola akan semakin erat kaitannya dengan teknologi AI yang tidak hanya menjadi alat bantu, tetapi juga partner strategis dalam mengasah kemampuan manusia mengelola pertandingan dan membangun kemenangan.

Arli Aditya Parikesit
(Guru Besar kekhususan Bioinformatika pada Indonesia International Institute for Life Sciences, Anggota Klaster Keilmuan Bioinformatika Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer (APTIKOM)