Pemetaan Sains dan Teknologi Olahraga Pengaruh Gamifikasi Aktivitas Fisik Tradisional terhadap Motivasi Kebugaran Masyarakat

Shalsabila Shalsabila; Rizki Rizki; Mutiara Mutiara

doi:10.55681/jiopj.v3i2.7343

Authors

Shalsabila Shalsabila Universitas Nahdatul Ulama Mataram
Rizki Rizki Institut Pendidikan Nusantara Global
Mutiara Mutiara Institut Pendidikan Nusantara Global

DOI:

https://doi.org/10.55681/jiopj.v3i2.7343

Keywords:

Sains Olahraga, Fisiologi, Gamifikasi, Aktivitas Tradisional

Abstract

Transformasi digital dalam sains olahraga telah melahirkan paradigma gamifikasi untuk mengatasi krisis kebugaran jasmani masyarakat, khususnya melalui revitalisasi aktivitas fisik tradisional Nusantara. Penelitian ini memetakan integrasi sains teknologi olahraga dengan dinamika fisiologis, mengevaluasi secara komprehensif pengaruh injeksi elemen gamifikasi pada permainan tradisional terhadap eskalasi beban metabolik dan motivasi intrinsik masyarakat. Menghindari bias observasi subjektif dan tingginya biaya uji klinis longitudinal, studi ini merancang eksperimen in silico menggunakan arsitektur komputasional Agent-Based Modeling (ABM) pada 250.000 agen virtual yang merepresentasikan demografi masyarakat urban, dikombinasikan dengan pemodelan Kinetika Metabolik. Hasil komputasi fisiologis mengungkap bahwa algoritma gamifikasi (papan peringkat, target poin real-time) memicu distorsi persepsi kelelahan yang secara paksa mendongkrak rata-rata beban kerja fisiologis dari 5.4 METs (Intensitas Sedang) menjadi 7.8 METs (Intensitas Kuat/Vigorous), meningkatkan efisiensi pembakaran kalori sebesar 44,4%. Secara psikososial, simulasi ABM yang dilandaskan pada Self-Determination Theory (SDT) memvalidasi transisi krusial: gamifikasi terbukti berhasil mengubah dorongan motivasi ekstrinsik awal menjadi kepuasan otonom intrinsik. Transisi ini meroketkan tingkat retensi kepatuhan latihan (adherence rate) jangka panjang hingga 84,2% dalam siklus 12 bulan, jauh melampaui angka retensi aktivitas fisik konvensional (32,5%). Penelitian ini menyimpulkan bahwa pemetaan sains dan teknologi olahraga melalui gamifikasi aktivitas tradisional bukan sekadar inovasi rekreasional, melainkan intervensi kinesiologi dan psikologis yang paling presisi untuk membongkar kebuntuan motivasi sedentari, menciptakan ekosistem kebugaran publik yang adiktif, inklusif, dan tervalidasi secara fisiologis.

References

Adisasmita, Y. (1992). Fisiologi Olahraga, Kebugaran Publik, dan Kinesiologi Tradisional. Jakarta: Depdikbud Dikti.

Banos, R. M., et al. (2022). Smart Sports Ecosystems: Integrating Wearable IoT and Gamification to Hack 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 Population Simulation. 22nd International Conference of the System Dynamics Society.

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

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

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

Cenamor, J., Parida, V., & Wincent, J. (2019). How Digital Platform Strategy Promotes Performance in Exercise Ecosystems. Journal of Business Research, 104, 18-29.

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The 'What' and 'Why' of Goal Pursuits: Human Needs and the Self-Determination of Behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227-268.

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

Ercis, A., Boke, K., & Bilge, A. (2018). The Evolution of Sports Management and Gamification Governance 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 Exergaming on Physiological Outcomes: Transforming Traditional Sports to Digital Health. Medicine & Science in Sports & Exercise, 53(11), 2315-2324.

Ginanjar, A. (2012). Pengelolaan Tata Ruang, Manajemen Kebugaran, dan Gelanggang Olahraga Modern. 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 Exercise Science. European Business Review, 31(1), 2-24.

Iqbal, H. (2002). Pokok-pokok Materi Metodologi Penelitian dan Aplikasinya dalam Ilmu Perilaku Kinesiologi. Jakarta: Ghalia Indonesia.

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

Kusuma, D. A. (2023). Integrasi Exergaming dan Aktivitas Fisik Nusantara dalam Kurikulum Pendidikan Jasmani. Jurnal Pendidikan Jasmani dan Olahraga Indonesia, 8(1), 45-60.

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

Maksum, A. (2012). Metodologi Penelitian Dalam Evaluasi Fisiologis dan Psikologi Olahraga. Surabaya: Unesa University Press.

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

Ratten, V. (2020). Sport Tech Ecosystem: The Integration of Digital Technologies, Gamification, and Public Health Management. Journal of Entrepreneurship and Public Policy, 9(2), 221-233.

Ridgers, N. D., Stratton, G., & Fairclough, S. J. (2006). Physical Activity Levels of Children During Exergaming and School Playtime. Sports Medicine, 36(4), 359-371.

Setiawan, B., & Kusuma, D. A. (2022). Evaluasi Kebijakan Tata Kelola Digital pada Ekosistem Olahraga Kebugaran Nasional. Jurnal Ekonomi dan Manajemen Teknologi, 10(3), 215-230.

Sterman, J. D. (2020). Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex Psychological Economy and Adherence Rate. McGraw-Hill Education.

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

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