BERMAIN SEPAK BOLA MELALUI PENDEKATAN TAKTIK

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan mengukur kemampuan bermain sepak bola melalui pendekatan taktik mahasiswa Prodi Pendidikan Jasmani Kesehatan dan Rekreasi (PJKR) yang mengikuti mata kuliah permainan sepak bola tahun akademik 2013/2014. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif menggunakan metode survei. Teknik pengumpulan data melalui lembar penilaian dan observasi. Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah instrumen yang dikembangkan oleh Komarudin tentang penilaian keterampilan bermain sepak bola melalui pendekatan taktik. Subjek dalam penelitian ini adalah mahasiswa Program Studi PJKR yang mengambil mata kuliah permainan sepak bola pada tahun akademik 2013/2014 dengan jumlah 230 mahasiswa. Analisis data dalam penelitian ini adalah analisis statistik deskriptif kuantitatif dalam bentuk persentase. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kemampuan bermain sepak bola melalui pendekatan taktik mahasiswa Program Studi PJKR sebanyak 71 (30,43 %) mahasiswa kategori sangat tinggi, sebanyak 106 (46,09 %) mahasiswa kategori tinggi, sebanyak 42 (18,26 %) mahasiswa kategori cukup, sebanyak 12 (5,22 %) mahasiswa kategori kurang dan sebanyak 0 (0 %) mahasiswa kategori sangat kurang

Analysis of Video Assistant Referee (VAR) in football

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Information Systems and Technologies ManagementTechnology has long been part of sports and recently football has also started to modernize, with the introduction of goal line technology and VAR, International Football Association Board (IFAB) and Fédération Internationale de Football Association (FIFA) finally opened the way for technology to help referees make in-game decisions. This paper aims to analyze the impact of VAR in football, the analysis will include VAR’s weaknesses, research regarding if it is the most appropriate technology to correct human error, football’s fans perception of VAR and finally if AI could one day be introduced in order to help referees evaluate subjective in-game controversial situations. For the purpose of this paper to be achieved, surveys regarding football fans’ opinion on the VAR and openness to the introduction of new technologies in football will be performed and statistics and factual data regarding VAR will have to be obtained. Finally, by adding new research concerning a very recent topic, new technologies and opportunities can be proposed in order to make football fairer and future studies regarding this subject will be able to expand on this topi

The influence of data analysis on football teams to increase sports´ performance

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business IntelligenceAs we know, football is the most popular sport among the fans all over the world and, in today’s world a very lucrative business for club owners and stakeholders, and sometimes its own supporters. With the board and supporters’ expectations being higher with the money spent on new players and conditions to attract valuable assets for the clubs, the teams tend to invest their money on infrastructures and other type of conditions for their players, including a better staff. The teams’ staff normally gather many data during the training sessions, other teams’ observation, and post-match observations, meaning that the investment is now increasing on hiring new data analysts. Additionally, there are scouting teams that gather data as well. With that, the question that arises is how can football teams increase their performance, using data analysis? The goal of this dissertation is to understand how the existing tools are helping teams improving their performance in and off the pitch and propose new ways on how future analysis can be conducted. To meet this goal, an extended systematic literature review will be taken, to present a discussion and conclusions on how data analysis can influence football clubs and players’ performance

Data-driven identification of optimal substitutions in soccer

L'anàlisi basada en dades del futbol és un camp en auge, i els clubs dediquen cada vegada més recursos a obtenir un avantatge competitiu mitjançant tècniques basades en dades. Les substitucions són la principal eina de la qual disposa un entrenador per a intervenir en el transcurs del joc, i la seva limitació i rellevància han despertat l'interès pel seu estudi. En aquesta tesi busquem un enfocament analític per a la identificació i predicció de substitucions òptimes. Amb el recent canvi en la legislació futbolística, ara es permeten a cada equip fins a cinc substitucions per partit. Comparem el nou paradigma amb l'anterior i busquem les substitucions òptimes amb l'ús de models basats en dades. Amb classificadors d'aprenentatge automàtic i un model de probabilitat de victòria en directe sensible a les substitucions, s'han avaluat els canvis de jugadors. Els mateixos models s'han utilitzat per a simular substitucions de diferent tipus i en moments alternatius, amb la finalitat de realitzar plantejaments basats en dades que augmentin les probabilitats d'èxit. L'addició de canvis addicionals ha provocat un augment de les intervencions tàctiques dels entrenadors, però la dinàmica del partit es manté igual. Els models d'aprenentatge automàtic obtenen bons resultats en la predicció de la valoració de les substitucions. El model de probabilitat de victòria és sensible a les substitucions, que solen tenir un millor efecte per a l'equip que les realitza. Les substitucions ofensives solen augmentar les probabilitats de victòria, especialment per als equips que van perdent. No s'observa que cap moment sigui significativament millor per a fer el canvi, però en casos particulars pot ser rellevant.El análisis basado en datos del fútbol es un campo en auge, y los clubes dedican cada vez más recursos a obtener una ventaja competitiva mediante técnicas basadas en datos. Las sustituciones son la principal herramienta de la que dispone un entrenador para intervenir en el transcurso del juego, y su limitación y relevancia han despertado el interés por su estudio. En esta tesis buscamos un enfoque analítico para la identificación y predicción de sustituciones óptimas. Con el reciente cambio en la legislación futbolística, ahora se permiten a cada equipo hasta cinco sustituciones por partido. Comparamos el nuevo paradigma con el anterior y buscamos las sustituciones óptimas con el uso de modelos basados en datos. Con clasificadores de aprendizaje automático y un modelo de probabilidad de victoria en directo sensible a las sustituciones, se han evaluado los cambios de jugadores. Los mismos modelos se han utilizado para simular sustituciones de distinto tipo y en momentos alternativos, con el fin de realizar planteamientos basados en datos que aumenten las probabilidades de éxito. La adición de cambios adicionales ha provocado un aumento de las intervenciones tácticas de los entrenadores, pero la dinámica del partido se mantiene igual. Los modelos de aprendizaje automático obtienen buenos resultados en la predicción de la valoración de las sustituciones. El modelo de probabilidad de victoria es sensible a las sustituciones, que suelen tener un mejor efecto para el equipo que las realiza. Las sustituciones ofensivas suelen aumentar las probabilidades de victoria, especialmente para los equipos que van perdiendo. No se observa que ningún momento sea significativamente mejor para hacer el cambio, pero en casos particulares puede ser relevante.Data-driven football analytics is a rising field, and clubs are spending more and more resources on gaining a competitive edge through data-driven techniques. Substitutions are the main tool a coach has to intervene in the course of the game, and their limitation and relevance have attracted interest to their study. In this thesis, we seek a data-informed approach to identifying and predicting optimal substitutions. With the recent change in football legislation, now each team is permitted up to five substitutions per match. We compare the new paradigm with the prior one and look for optimal substitutions with the use of data-based models. With machine learning classifiers and a substitution sensible in-game win probability model, player changes have been assessed. The same models have been used for simulating alternative types of substitution and timing, in order to make data-driven approaches that increase the chances of success. The addition of extra substitutions has resulted in an increase in tactical interventions by coaches, but the match dynamics have remained the same. Machine learning models obtain good results in the prediction of substitution assessment. The win probability model is sensible to substitutions, which have generally a better effect on the substituting team. Offensive substitutions generally increase the winning probabilities, especially for losing teams. No timing is observed to be significantly better for doing substitutions, but in particular cases can be very relevant.Outgoin

PENGARUH PENDEKATAN LATIHAN DAN TINGKAT KOORDINASI TERHADAP KEMAMPUAN KETEPATAN PASSING SISWA SSO RMF UNY KU-12 TAHUN

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: (1) perbedaan pengaruh metode latihan pendekatan teknik dan pendektan taktik terhadap ketepatan passing siswa SSO RMF UNY KU-12 tahun. (2) pengaruh tingkat koordinasi tinggi dan tingkat koordinasi rendah terhadap ketepatan passing siswa SSO RMF UNY KU-12 tahun. (3) Interaksi antara metode latihan pendekatan teknik dan pendekatan taktik dan tingkat koordinasi terhadap ketepatan passing siswa SSO RMF UNY KU-12 tahun. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen dengan menggunakan rancangan faktorial 2x2. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa SSO Real Madrid Foundation UNY KU 12 Tahun yang berjumlah 67 Orang. Jumlah sampel yang diambil menggunakan teknik random sampling berdasarkan cara membagi kelompok yang di tes tingkat koordinasinya sebanyak 36 orang. Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini untuk mengukur tingkat koordias adalah Soccer Wall Volley Test dengan nilai validitas 0,778 dan reliabilitas 0,860, sedangkan instrument yang digunakan untuk mengukur tingkat ketepatan passing menggunakan Soccer passing test for kids dengan validitas 0,842 dan reliabilitas 0,715. Teknik analisis data yang digunakan yaitu ANAVA two way. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) tidak ada perbedaan pengaruh yang signifikan antara metode latihan dengan pendekatan teknik dan pendekatan taktik terhadap ketepatan passing siswa SSO RMF UNY KU-12 Tahun. (2) ada perbedaan pengaruh yang signifikan antara tingkat koordinasi tinggi dan tingkat koordinasi rendah terhadap ketepatan passing siswa SSO RMF UNY KU-12 tahun dengan nilai F sebesar 4,862 dan nilai signifikansi p sebesar 0,035<0,05. Pemain yang memiliki tingkat koordinasi yang tinggi lebih baik dibandingakan dengan pemain yang memiliki tingkat koordinasi yang rendah dengan selisih rata-rata posttest sebesar 0,44. (3) ada interaksi yang signifikan antara metode latihan dengan pendekatan teknik dan pendekatan taktik dan tingkat koordinasi (tinggi dan rendah) terhadap ketepatan passing Sepak bola siswa SSO RMF UNY KU-12 tahun dengan nilai F sebesar 9,818 dan nilai signifikansi p sebesar 0,004<0,05

Optimising game tactics for football

Summarization: In this paper we present a novel approach to optimise tactical and strategic decision making in football (soccer). We model the game of football as a multi-stage game which is made up from a Bayesian game to model the pre-match decisions and a stochastic game to model the in-match state transitions and decisions. Using this formulation, we propose a method to predict the probability of game outcomes and the payoffs of team actions. Building upon this, we develop algorithms to optimise team formation and ingame tactics with different objectives. Empirical evaluation of our approach on real-world datasets from 760 matches shows that by using optimised tactics from our Bayesian and stochastic games, we increase a team chances of winning by 16.1% and 3.4% respectively.Presented on

Optimising game tactics for football

In this paper we present a novel approach to optimise tactical and strategic decision making in football (soccer). We model the game of football as a multi-stage game which is made up from a Bayesian game to model the pre-match decisions and a stochastic game to model the in-match state transitions and decisions. Using this formulation, we propose a method to predict the probability of game outcomes and the payoffs of team actions. Building upon this, we develop algorithms to optimise team formation and in-game tactics with different objectives. Empirical evaluation of our approach on real-world datasets from 760 matches shows that by using optimised tactics from our Bayesian and stochastic games, we can increase a team chances of winning by up to 16.1% and 3.4% respectively