LABORATORIUM PHYGITAL OLAHRAGA TRADISIONAL: EVALUASI ALGORITMA VISUAL INTERAKTIF UNTUK PENINGKATAN KEBUGARAN GENERASI MUDA

Dealan Dealan; Ahmad  Nabil; Jonathan Jonathan

doi:10.55681/jiopj.v1i2.7317

Authors

Dealan Dealan Universitas Nahdatul Ulama Mataram
Ahmad Nabil Institut Pendidikan Nusantara Global
Jonathan Jonathan Institut Pendidikan Nusantara Global

DOI:

https://doi.org/10.55681/jiopj.v1i2.7317

Keywords:

Phygital, Olahraga Tradisional, Computer Vision, Algoritma Visual Interaktif, Kebugaran Jasmani, Agent-Based Modeling, Exergaming

Abstract

Penurunan tingkat kebugaran kardiovaskular pada generasi muda akibat gaya hidup layar-sentris (screen-centric) memerlukan intervensi pedagogis yang inovatif. Konsep Phygital (Fisik-Digital) menawarkan solusi dengan menggabungkan aktivitas fisik dari olahraga tradisional dengan elemen interaktif digital (gamification). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas 'Laboratorium Phygital Olahraga Tradisional' (seperti adaptasi Gobak Sodor dan Pencak Silat menggunakan proyeksi visual interaktif) dalam meningkatkan kebugaran jasmani. Menggunakan metodologi in silico, penelitian ini mengeksekusi simulasi algoritma Computer Vision (Pose Estimation) pada 5.000 dataset gerak spasial virtual dan simulasi Agent-Based Modeling (ABM) pada 10.000 entitas agen (Generasi Z). Parameter komputasi mengevaluasi tingkat latensi visual, presisi pelacakan gerak, beban metabolik (METs), dan rasio retensi keterlibatan. Hasil komputasi menunjukkan bahwa algoritma visual interaktif memiliki latensi sangat rendah (18 milidetik) dengan Root Mean Square Error (RMSE) pelacakan sendi sebesar 0.055 radian, memberikan umpan balik waktu-nyata (real-time feedback) tanpa jeda yang menyebabkan cybersickness. Analisis fisiologis mengonfirmasi bahwa interaksi dengan proyeksi visual memacu agen virtual mencapai zona Vigorous Activity (7.4 METs). Lebih lanjut, simulasi ABM mendemonstrasikan bahwa algoritma visual interaktif mendongkrak tingkat retensi partisipasi pemuda hingga 85,4%, meningkat drastis dibandingkan olahraga tradisional konvensional (32,5%). Penelitian ini menyimpulkan bahwa Laboratorium Phygital merupakan instrumen kebugaran hibrida yang secara komputasional tervalidasi mampu meretas batasan motivasi generasi digital sekaligus melestarikan warisan budaya melalui medium interaktif masa depan.

References

Adisasmita, Y. (1992). Pendidikan Jasmani, Kebugaran, dan Tradisi Nusantara. Jakarta: Depdikbud Dikti.

Agha, N., & Taks, M. (2020). Economic Impact Analysis in Sports Facilities: The Shift Towards Phygital Ecosystems. Journal of Sport Management, 34(3), 209-221.

Banos, R. M., et al. (2022). Smart Sports Ecosystems: Integrating Computer Vision and Gamification to Enhance Physical Activity. IEEE Internet of Things Journal, 9(12), 9812-9824.

Borshchev, A., & Filippov, A. (2004). From System Dynamics to Practical Agent Based Modeling in Kinesiology. 22nd International Conference of the System Dynamics Society.

Bouncken, R. B., Kraus, S., & Roig-Tierno, N. (2021). Innovation-based business models for future digital gamification. Review of Managerial Science, 15(1), 1-14.

Burhan N., dkk. (2004). Statistik Terapan dalam Pemodelan Biomekanika dan Fisiologis Olahraga. Yogyakarta: Gajah Mada University Press.

Cao, H., & Zhang, Y. (2021). Application of Artificial Intelligence and Computer Vision in Sports Biomechanics and Action Recognition. Journal of Visual Communication and Image Representation, 78, 103175.

Cenamor, J., Parida, V., & Wincent, J. (2019). How phygital strategy promotes performance: Evidence from digital platform-based exergaming. Journal of Business Research, 104, 18-29.

Chaffey, D., & Ellis-Chadwick, F. (2019). Digital Marketing and Gamification Governance: Strategy, Implementation and Practice. Pearson Education.

Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches for Computational Study. Sage publications.

Dwi, P. (2011). Buku SPSS Analisis Statistika Data Energi, Probabilitas, dan Kinesiologi. Yogyakarta: Mediakom.

Ercis, A., Boke, K., & Bilge, A. (2018). The Evolution of Sports Facility Management and IoT in the Digital Era. Journal of Sports Economics & Management, 8(2), 55-70.

Gao, Z., Lee, J. E., & McDonough, D. J. (2021). Impact of Virtual Reality and Phygital Exergaming on Physiological Outcomes: Transforming Traditional Sports. Medicine & Science in Sports & Exercise, 53(11), 2315-2324.

Ginanjar, A. (2012). Geografi Olahraga, Kesehatan, dan Pengelolaan Kawasan Tradisional. Bandung: CV. Bintang.

Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM in Smart Operations. European Business Review, 31(1), 2-24.

Iqbal, H. (2002). Pokok-pokok Materi Metodologi Penelitian Ekologi dan Infrastruktur Bangunan Digital. Jakarta: Ghalia Indonesia.

Kemenpora RI. (2020). Grand Design Pembangunan Olahraga Nasional 2020-2045: Menuju Infrastruktur Olahraga Pintar Berbasis Tradisi. Jakarta: Kemenpora RI.

Kusuma, D. A. (2023). Pengelolaan Fasilitas Olahraga Terpadu Berbasis Digitalisasi Phygital. Jurnal Pendidikan Jasmani dan Olahraga Indonesia, 8(1), 45-60.

Kusuma, D. A., & Rahmat, H. (2023). Preserving Nusantara's Traditional Sports through Digital Transformation: An Exergaming Perspective. International Journal of Cultural Heritage and Technology, 14(2), 210-228.

Li, Y., & Chen, X. (2021). Biomechanical Motion Tracking and Sensor Fusion in Martial Arts: A Computational Approach for Smart Sport Assessment. Sports Biomechanics, 20(4), 515-532.

Maksum, A. (2012). Metodologi Penelitian Dalam Manajemen Fasilitas Olahraga dan Exergaming. Surabaya: Unesa University Press.

Molina, K. I., et al. (2020). The Karvonen Formula in the Digital Age: Recalibrating Target Heart Rate for Immersive Phygital Workouts. Journal of Sports Sciences, 38(14), 1670-1679.

Ratten, V. (2020). Sport Tech Ecosystem: The Integration of Interactive Algorithms, Entrepreneurship and Sports Management. Journal of Entrepreneurship and Public Policy, 9(2), 221-233.

Sterman, J. D. (2020). Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for Complex Energy Management and Gamification. McGraw-Hill Education.

Sudjana. (2002). Metoda Statistika untuk Peramalan Bisnis dan Analisis Kinesiologi. Bandung: Tarsito.

Sugiyono. (2015). Metode Penelitian Pendidikan (Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D dalam Ilmu Faal). Bandung: Alfabeta.

Venkatesh, V., & Bala, H. (2018). Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions in Exergaming. Decision Sciences, 39(2), 273-315.

Yudhistira, R., & Santoso, A. (2022). Evaluating Interactive Visual Feedback in Exergames: A Computational Agent-Based Approach. Journal of Computational Kinesiology, 12(3), 45-59.