Atlet perguruan tinggi dapat menjadi bintang olahraga profesional di masa depan—tetapi cedera dapat memengaruhi performa di pertandingan-pertandingan penting, atau bahkan mengakhiri karier yang menjanjikan secara dini. University of Louisville menggunakan solusi IBM® Analytics untuk memantau latihan dan menghindari cedera-membantu para atlet tetap aman dan mencapai potensi penuh mereka.
Tim bola basket wanita di University of Louisville menggunakan teknologi yang wearable untuk melacak gerakan atlet dan tanda-tanda vital selama latihan—dan melihat peluang untuk menggunakan data ini untuk menghindari cedera.
Bekerja sama dengan IBM dan PMsquare, Universitas membangun solusi yang mencakup SPSS Modeler dan Cognos Analytics, yang secara otomatis menangkap dan memodelkan data dari perangkat yang wearable dan sumber lainnya, serta memvisualisasikannya dalam dasbor intuitif untuk para pelatih dan atlet.
Di Amerika Serikat, olahraga universitas adalah bisnis besar. Sepak bola dan bola basket perguruan tinggi bukan hanya tempat latihan bagi generasi penerus bintang NFL dan NBA-ini adalah acara olahraga besar yang memiliki dunianya sendiri. Menurut statistik terbaru (tautan berada di luar ibm.com), lebih dari 30 juta orang menghadiri setidaknya satu acara olahraga perguruan tinggi pada tahun 2017, dan pertandingan kejuaraan bola basket putra menarik 23 juta penonton TV.
Bagi banyak atlet pelajar, kesuksesan di tingkat perguruan tinggi dapat menempatkan karier di liga profesional dalam genggaman mereka—tetapi cedera dapat merenggut mimpi itu dalam sekejap. Jika tim mereka memiliki pertandingan besar dan dunia menyaksikannya, mereka ingin berada di lapangan, bukan di bangku cadangan. Dan dari sudut pandang universitas, tim olahraga yang sukses dapat menjadi sumber utama prestise dan pendapatan, jadi menghindari cedera adalah prioritas utama untuk setiap program pembinaan.
Departemen performa olahraga Universitas Louisville berkomitmen untuk memberikan program performa perguruan tinggi terbaik untuk meminimalkan risiko cedera, memaksimalkan perkembangan atlet, dan mengoptimalkan kesuksesan tim. Moto program ini adalah: "membangun atlet dan mempersiapkan para juara untuk olahraga dan kehidupan", dan dengan mengambil pendekatan holistik terhadap performa atlet, departemen ini memang melakukan hal tersebut. Memanfaatkan program berbasis penilaian dan teknologi yang wearable, program performa olahraga University of Louisville telah menjadi yang terdepan dalam dunia performa tinggi perguruan tinggi.
Teena Murray, Direktur Performa Olahraga di Universitas Louisville, mengatakan: "Di Louisville, kami ingin mendobrak pola pikir lama. Kami tidak melakukan pendekatan kekuatan dan pengondisian tradisional, akan tetapi kami melihat atlet dengan cara yang lebih holistik. Bukan hanya bagaimana mereka bertanding dan berlatih, tetapi juga bagaimana mereka makan dan tidur, serta bagaimana kesehatan mental dan fisik mereka memengaruhi performa mereka."
Keberhasilan atau kegagalan pendekatan ini bergantung pada satu hal: data. Untuk membantu para pelatih membuat keputusan yang tepat tentang cara membantu setiap atlet mencapai kondisi puncak pada saat hari pertandingan, sangat penting untuk mengumpulkan dan menganalisis data yang relevan dan akurat sebanyak mungkin.
Untuk tujuan ini, Louisville telah mengadopsi berbagai teknologi untuk membantu melacak setiap aspek kinerja atletnya. Sebagai contoh, tim ini menggunakan perangkat yang wearable dari Catapult (tautan berada di luar ibm.com) dan Polar (tautan berada di luar ibm.com) untuk melacak pergerakan pemain dan memantau detak jantung mereka selama latihan dan pada hari pertandingan. Informasi subjektif juga penting: para pemain mengisi survei harian tentang suasana hati, kualitas tidur, kelelahan dan tingkat stres mereka.
Namun, mendapatkan data hanyalah setengah dari perjuangan: setengahnya lagi adalah menemukan cara untuk mengubah data tersebut menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Dalam kasus Louisville, tim Analitik Performa melihat adanya tantangan dan peluang di bidang ini.
Paul Jones, Koordinator Analitik Performa di Universitas Louisville, berkomentar: "Mendapatkan data dari perangkat yang wearable dan mengunggahnya ke dalam platform manajemen atlet kami merupakan proses manual yang rumit, yang memakan waktu lebih dari satu jam per hari per tim. Itu adalah waktu yang tidak dimiliki oleh tim pelatih dan analitik, karena ada jadwal sesi latihan tanpa henti untuk setiap tim kami setiap hari. Kami perlu menemukan cara untuk mengubah proses manual tersebut menjadi sebuah saluran data otomatis."
Ia menambahkan: "Kami juga melihat peluang untuk melakukan lebih dari sekadar melihat kondisi terkini para atlet kami—kami ingin memanfaatkan analisis prediktif untuk melihat cedera para pemain dan mencoba memprediksi mereka sebelumnya. Jika kami dapat menemukan cara yang akurat untuk memodelkan cedera, ini akan menjadi pengubah permainan secara harfiah untuk universitas, dan berpotensi untuk seluruh dunia atletik."
Louisville memutuskan untuk bekerja sama dengan para pakar teknik data dan ilmu data dari PMsquare (tautan berada di luar ibm.com), Mitra Bisnis Emas IBM yang mengkhususkan diri pada solusi analitik bisnis.
"Ini adalah proyek yang menarik bagi kami untuk bermitra dengan Universitas Louisville," kata Dustin Adkison, Managing Partner PMsquare. "Di sebagian besar industri, mungkin sulit untuk benar-benar memvisualisasikan dampak dari upaya Anda, tetapi dengan proyek ini, kami tahu bahwa kami melakukan lebih dari sekadar membantu tim bola basket memenangkan lebih banyak pertandingan. Kami membantu para atlet untuk tetap sehat, dan hal tersebut mengubah hidup mereka."
Paul Jones menambahkan: "Tim PMsquare tidak hanya memberikan keahlian teknis, mereka juga membantu kami mengembangkan teori kami tentang pencegahan cedera dan menemukan cara untuk membuat data dapat ditindaklanjuti. Secara khusus, Erik Hoggard dan Eric Dolley layak mendapatkan banyak pujian atas dedikasi dan ide-ide inovatif yang mereka bawa ke dalam proyek ini."
Tim PMsquare membantu mendefinisikan proyek di sekitar tiga area fokus: otomatisasi (untuk merampingkan proses pengumpulan data), investigasi (untuk menemukan cara memodelkan data dan memprediksi cedera), dan visualisasi (untuk membantu para pelatih memahami hasil dan mempraktikkannya).
Langkah pertama adalah menemukan tim Cardinals untuk bertindak sebagai bukti konsep untuk pendekatan baru ini. Paul Jones menjelaskan: "Bola basket adalah olahraga paling populer di Louisville, dan Pelatih Jeff Walz serta staf bola basket wanita kami berkomitmen penuh pada alat apa pun yang akan membantu kami dalam mengelola kesehatan, kebugaran, dan performa pemain selama musim kompetisi yang panjang — jadi tim ini adalah kandidat yang sempurna. Kami telah memiliki sejarah yang kaya dalam menggunakan teknologi bersama tim, dan kami tahu bahwa jika kami dapat menciptakan kerangka kerja kemenangan untuk bola basket wanita, olahraga lain akan mengikutinya."
Erik Hoggard dari PMsquare mengatasi tantangan pengumpulan data dengan membangun lapisan otomatisasi berdasarkan skrip Python, yang dikenal sebagai "Louisville Scraper". Daripada mengumpulkan data secara manual dari perangkat wearable Catapult dan Polar, dan kemudian melalui proses yang panjang untuk mengunggah dan mengunduh data dari berbagai layanan web, Scraper justru bertindak sebagai alat otomatisasi proses yang cerdas, sehingga meminimalkan kebutuhan akan input manusia.
Selanjutnya, PMsquare membawa ilmuwan data untuk menyelidiki penyebab cedera. Dengan membangun model prediktif di IBM SPSS® Modeler, tim mengkonfirmasi apa yang telah lama dicurigai oleh pelatihnya. Sebagian besar cedera bukanlah kecelakaan aneh yang tiba-tiba; Ini dihasilkan dari agregasi jangka panjang kelelahan, stres dan faktor lainnya. Dan sebagai hasilnya, hal-hal ini dapat dihindari.
"Model SPSS kami menunjukkan bahwa cedera bukan hanya tentang apa yang terjadi dalam latihan pada hari itu—ini terkait dengan stres dan kelelahan yang menumpuk dari waktu ke waktu," jelas Paul Jones. "Dalam kasus kami, periode 27 hari sebelum cedera terjadi tampaknya menjadi prediktor terbaik untuk mengetahui apakah seorang pemain akan mengalami cedera. Hal ini benar-benar mendukung filosofi kami untuk melihat pengalaman para atlet kami secara keseluruhan, alih-alih berfokus pada sesi latihan individu."
Proyek ini juga memberikan beberapa wawasan yang menarik tentang kapan cedera terjadi: Kamis dan Jumat adalah hari dengan insiden tertinggi.
“Kami perlu melakukan penyelidikan lebih lanjut, tetapi ada kemungkinan bahwa ada siklus mingguan di tempat kerja di sini,” kata Teena Murray. “Sebagian besar pemain hanya memiliki satu hari non-latihan per minggu. Jadi, ada kemungkinan bahwa pada akhir setiap minggu, mereka menjadi lelah dan risiko cedera meningkat.”
Fase investigasi proyek ini sangat membuka mata para analis Louisville-tetapi untuk membuat perbedaan nyata pada cara tim berlatih, mereka membutuhkan cara untuk mewujudkan hasilnya, dan meyakinkan para pemain dan pelatih. Eric Dolley dari PMsquare menggunakan IBM Cognos® Analytics untuk membangun satu set dasbor intuitif yang menyoroti wawasan paling penting dalam sekejap.
"Waktu para pelatih sangat berharga, jadi informasi yang kami sampaikan haruslah sesuatu yang bisa mereka pahami dalam waktu 10 detik," kata Paul Jones. "Dasbor Cognos yang menyampaikan poin-poin penting secara instan, sehingga tidak perlu menafsirkan tabel angka untuk memahami seberapa lelah seorang atlet, atau seberapa besar kemungkinan mereka mengalami cedera."
Louisville telah secara dramatis menyederhanakan proses mengubah data menjadi wawasan. Analis tidak perlu menghabiskan 80 menit per hari untuk pengumpulan dan konsolidasi data, Louisville Scraper justru menangkap informasi dari perangkat yang wearable hampir secara instan. Hal ini berarti sekitar 20 persen pengurangan beban kerja, yang memberikan tim Analitik Performa lebih banyak waktu untuk melakukan analisis baru dan berinteraksi dengan para pemain dan pelatih.
Lebih penting lagi, hasil dari model prediktif telah berdampak pada cara praktik disusun—yang pada gilirannya tampaknya memiliki efek positif pada jumlah cedera.
"Sejak mengadopsi solusi IBM, tim bola basket wanita kami hanya kehilangan lima hari karena cedera sepanjang musim—ini merupakan tingkat ketersediaan 95 persen untuk latihan dan pertandingan," komentar Paul Jones. "Tingkat cedera sebenarnya membaik selama musim ini. Itu adalah keuntungan besar, karena Anda ingin tim terkuat Anda berada di lapangan saat persaingan menuju postseason memanas."
Dalam hal memprediksi cedera, model SPSS mencapai peringkat akurasi 92 persen, tanpa negatif palsu. Ketika tim Louisville terus menyempurnakan praktik manajemen datanya dan mengumpulkan lebih banyak data tentang cedera, harapannya adalah tingkat akurasi ini dapat ditingkatkan lebih jauh.
Paul Jones menyimpulkan: "Dengan PMsquare dan IBM, kami benar-benar mendapatkan kepercayaan diri dalam kekuatan data kami untuk membantu para pelatih membuat keputusan yang lebih baik, dan membantu para pemain kami memahami bagaimana perilaku latihan mereka memengaruhi performa mereka. Banyak temuan yang memvalidasi hal-hal yang sudah kami lakukan, namun kami mampu membawanya ke tingkat wawasan yang lebih dalam. Hasilnya berbicara dengan sendirinya, dan banyak tim lain di kampus kami yang bersemangat untuk mengikuti jejak tim basket kami."
University of Louisville (tautan berada di luar ibm.com) adalah universitas riset yang didukung oleh negara bagian yang terletak di wilayah metropolitan terbesar di Kentucky. Universitas ini memiliki tiga kampus, hampir 7.000 staf pengajar dan staf, serta lebih dari 22.000 mahasiswa. Atlet mahasiswanya, Louisville Cardinals, terdiri dari 13 tim putri dan 10 tim putra di berbagai cabang olahraga populer, dan ke-23 tim tersebut berpartisipasi dalam Atlantic Coast Conference.
Hukum
© Hak Cipta IBM Corporation 2018. 1 New Orchard Road, Armonk, New York 10504-1722 Amerika Serikat. Diproduksi di Amerika Serikat, Agustus 2018.
IBM, logo IBM, ibm.com, Cognos, dan TM1 adalah merek dagang dari International Business Machines Corp, yang terdaftar di banyak yurisdiksi di seluruh dunia. Nama produk dan layanan lain mungkin merupakan merek dagang dari IBM atau perusahaan lain. Daftar merek dagang IBM saat ini tersedia di web di "Informasi hak cipta dan merek dagang" di ibm.com/legal/copytrade.shtml.
Tidak semua penawaran tersedia di setiap negara tempat IBM beroperasi.
Data kinerja dan contoh klien yang dikutip disajikan hanya untuk tujuan ilustrasi. Hasil kinerja aktual dapat bervariasi, tergantung pada konfigurasi dan kondisi pengoperasian tertentu.
Semua contoh klien yang dikutip atau dijelaskan disajikan sebagai ilustrasi tentang cara beberapa klien menggunakan produk IBM dan hasil yang mungkin telah mereka capai. Biaya lingkungan dan karakteristik kinerja yang sebenarnya akan bervariasi, tergantung pada konfigurasi dan kondisi tiap-tiap klien. Hubungi IBM untuk melihat apa yang bisa kami lakukan untuk Anda.
Klien bertanggung jawab untuk memastikan kepatuhan terhadap hukum dan peraturan yang berlaku. IBM tidak memberikan nasihat hukum atau menyatakan atau menjamin bahwa layanan atau produknya akan memastikan bahwa klien mematuhi hukum atau peraturan apa pun.