Kalau selama ini nonton sepak judi bola cuma fokus ke siapa yang pegang bola, coba naik level sedikit. Ada banyak kejadian penting justru berlangsung ketika pemain nggak sedang menyentuh bola.

Seorang winger tiba-tiba masuk ke tengah. Bek kanan naik sampai area lawan. Gelandang turun mendekati bek tengah. Striker berlari ke ruang kosong lalu menarik bek lawan keluar dari posisinya.

Semua gerakan itu kelihatan biasa kalau cuma ditonton sekilas. Tapi kalau direkam dalam bentuk data, ceritanya bisa jauh lebih detail.

Di sinilah data tracking masuk. Teknologi ini memungkinkan pergerakan pemain dan bola dipetakan dari waktu ke waktu. Jadi, analis nggak cuma bertanya, “Siapa yang punya bola?” tetapi juga, “Di mana semua pemain berada saat kejadian itu berlangsung?”

Bukan Sekadar Titik yang Bergerak

Bayangkan lapangan sepak bola sebagai sebuah koordinat raksasa.

Setiap pemain punya posisi tertentu pada satu waktu. Beberapa detik kemudian, posisinya berubah. Sistem tracking mencatat perubahan tersebut secara terus-menerus sehingga terbentuk rangkaian data pergerakan.

Dari sana bisa diketahui hal-hal seperti:

• Posisi pemain setiap momen.

• Jarak tempuh.

• Kecepatan lari.

• Arah pergerakan.

• Intensitas akselerasi dan deselerasi.

• Posisi pemain terhadap rekan setim dan lawan.

• Jarak antarpemain.

• Perubahan bentuk tim saat menyerang maupun bertahan.

Jadi, data tracking bukan sekadar menghitung pemain berlari berapa kilometer. Bagian yang lebih menarik justru ada pada kapan, ke mana, dan untuk apa pemain bergerak.

Seorang gelandang bisa berlari 11 kilometer dalam pertandingan. Keren? Belum tentu. Yang lebih penting adalah bagaimana 11 kilometer tersebut digunakan.

Apakah dia sering menutup ruang berbahaya? Apakah pergerakannya membantu membuka jalur umpan? Atau malah banyak berlari tetapi tidak berada di posisi yang memberikan dampak?

Nah, pertanyaan seperti ini yang bikin data tracking jadi menarik.

Dari Kamera ke Data Pergerakan

Data tracking bisa diperoleh menggunakan sistem kamera khusus yang mengikuti posisi pemain di lapangan. Ada pula teknologi berbasis sensor atau perangkat yang dikenakan pemain, tergantung kompetisi dan sistem yang digunakan.

Dalam sistem berbasis kamera, perangkat lunak mencoba mengenali pemain lalu melacak posisinya sepanjang pertandingan. Hasilnya berupa data posisi yang sangat banyak.

Misalnya, sistem merekam posisi pemain setiap sepersekian detik. Dalam satu pertandingan saja, jumlah titik koordinat yang terkumpul bisa sangat besar.

Data mentah tersebut kemudian bisa diolah menjadi visualisasi.

Hasil akhirnya bisa berupa peta pergerakan, heatmap, grafik kecepatan, sampai pola posisi pemain ketika sebuah peluang tercipta.

Jadi, analis nggak perlu mengandalkan ingatan seperti, “Kayaknya bek kiri tadi sering naik.”

Data bisa menunjukkan seberapa sering dia naik, seberapa jauh posisinya, kapan dia melakukannya, dan apa yang terjadi setelah pergerakan tersebut.

Heatmap Itu Baru Permulaan

Salah satu visualisasi yang paling sering muncul adalah heatmap.

Warnanya biasanya menunjukkan area yang paling sering ditempati pemain. Semakin intens warnanya, semakin sering pemain berada di area tersebut.

Tapi jangan langsung menganggap heatmap sebagai gambaran lengkap gaya bermain.

Misalnya seorang winger memiliki heatmap yang sangat lebar. Itu bisa berarti dia aktif menyisir sisi lapangan. Namun, belum tentu semua pergerakannya menghasilkan peluang.

Heatmap lebih cocok digunakan sebagai titik awal.

Setelah melihat area aktivitas, analis bisa menggabungkannya dengan data lain. Misalnya jumlah sentuhan, umpan progresif, carry, crossing, peluang yang diciptakan, atau pergerakan tanpa bola.

Dengan begitu, kita tidak cuma tahu di mana pemain berada, tetapi juga memahami apa yang dia lakukan di area tersebut.

Posisi Rata-Rata Juga Punya Cerita

Data tracking memungkinkan analis menghitung posisi rata-rata pemain.

Misalnya posisi rata-rata seorang bek kanan ternyata cukup tinggi. Ini bisa menjadi indikasi bahwa tim menggunakan full-back tersebut dalam posisi menyerang yang agresif.

Tapi lagi-lagi, angka rata-rata harus dibaca bersama konteks pertandingan.

Kalau tim sedang mengejar ketertinggalan, bek tersebut mungkin memang diperintahkan naik lebih tinggi. Kalau tim sudah unggul dan memilih bertahan, posisinya bisa jauh lebih dalam.

Artinya, konteks permainan tetap penting meskipun datanya sangat detail.

Membaca Pergerakan Tanpa Bola

Ini salah satu bagian paling keren dari tracking data.

Pemain tidak harus menerima bola untuk memberikan kontribusi.

Contohnya begini. Striker bergerak ke sisi kiri. Bek lawan mengikutinya. Ruang di tengah menjadi kosong. Gelandang kemudian masuk ke ruang tersebut dan menerima umpan.

Kalau cuma melihat statistik umpan dan gol, kontribusi striker tadi mungkin nggak terlihat.

Tapi dari data tracking, pola pergerakannya bisa dianalisis.

Analis dapat melihat posisi striker sebelum dan sesudah gerakan, respons bek lawan, serta ruang yang terbuka setelah bek berpindah.

Inilah alasan data tracking sangat berguna untuk memahami off-ball movement.

Pemain yang jarang mencetak gol belum tentu tidak produktif. Bisa saja dia sering membuat pergerakan yang membuka ruang bagi pemain lain.

Mengukur Seberapa Padat Sebuah Pertahanan

Tracking data juga bisa dipakai untuk melihat struktur pertahanan.

Misalnya, analis ingin mengetahui seberapa rapat jarak antarpemain ketika sebuah tim bertahan.

Data posisi seluruh pemain bisa digunakan untuk menghitung jarak horizontal dan vertikal antar pemain. Dari situ terlihat apakah garis pertahanan kompak atau justru memiliki celah.

Bayangkan dua tim sama-sama bertahan dengan formasi 4-4-2.

Secara visual kelihatannya identik.

Namun, data bisa menunjukkan bahwa Tim A menjaga jarak antarlini sekitar 10 sampai 15 meter, sedangkan Tim B sering memiliki jarak jauh lebih besar.

Di layar televisi, perbedaannya mungkin cuma terlihat sekilas. Dalam data, perbedaannya bisa dianalisis berulang kali.

Kecepatan Bukan Satu-Satunya Hal yang Penting

Data tracking juga sering digunakan untuk mengukur kecepatan pemain.

Namun, jangan terjebak dengan siapa yang punya sprint paling kencang.

Dalam sepak bola, akselerasi dan perubahan arah sering sama pentingnya.

Seorang pemain bisa jarang mencapai kecepatan maksimum, tetapi sangat sering melakukan sprint pendek lima sampai sepuluh meter untuk mengejar lawan, membuka ruang, atau melakukan pressing.

Karena itu, analis dapat melihat:

• Jumlah sprint.

• Jarak sprint.

• Kecepatan maksimum.

• Jumlah akselerasi.

• Jumlah deselerasi.

• Intensitas perubahan arah.

• Jarak yang ditempuh dalam zona kecepatan tertentu.

Dari sini, karakter fisik dan pola kerja pemain bisa dipahami dengan lebih detail.

Tracking Data Bisa Membaca Pressing

Mau tahu sebuah tim benar-benar melakukan pressing agresif atau cuma kelihatan sibuk?

Tracking data bisa membantu menjawabnya.

Ketika pressing dilakukan, analis dapat melihat posisi pemain yang menekan, jarak terhadap pembawa bola, kecepatan pendekatan, serta posisi rekan setim di sekitar pemain tersebut.

Misalnya striker menekan bek tengah lawan. Tetapi gelandang terlalu jauh di belakang.

Secara visual, striker memang terlihat melakukan pressing. Namun, tekanan tersebut mungkin tidak efektif karena opsi umpan lawan masih terbuka lebar.

Sebaliknya, jika beberapa pemain bergerak secara bersamaan dan jarak antarpemain tetap terjaga, tekanan bisa menjadi jauh lebih terstruktur.

Jadi, tracking membantu membedakan antara lari mengejar bola dan pressing yang benar-benar terorganisasi.

Menggabungkan Tracking dengan Data Bola

Data posisi pemain akan jauh lebih powerful ketika dikombinasikan dengan data kejadian di lapangan.

Contohnya, tracking menunjukkan seorang winger melakukan sprint ke ruang belakang bek.

Data event kemudian menunjukkan bahwa beberapa detik setelah sprint tersebut, terjadi umpan terobosan.

Dengan menggabungkan keduanya, analis bisa melihat hubungan antara pergerakan pemain dan tindakan dengan bola.

Hal yang sama berlaku untuk peluang.

Sebuah tembakan mungkin terjadi setelah winger menarik bek keluar, gelandang menyerang ruang kosong, lalu pemain ketiga menerima bola.

Tanpa tracking, rangkaian pergerakan tersebut lebih sulit ditangkap secara objektif.

Dengan tracking, seluruh proses bisa dibedah frame demi frame.

Jangan Sampai Data Membuat Kita Salah Fokus

Meski canggih, tracking data bukan tongkat ajaib.

Data tetap harus dibaca bersama taktik, kondisi pertandingan, instruksi pelatih, kualitas lawan, dan situasi skor.

Pemain yang berlari lebih jauh tidak otomatis tampil lebih baik. Pemain yang punya heatmap paling luas juga belum tentu paling berpengaruh.

Angka harus menjawab pertanyaan, bukan sekadar dipamerkan.

Cara paling menarik menggunakan data tracking adalah mencari cerita di balik pergerakan.

Kenapa pemain bergerak ke sana? Siapa yang bereaksi? Ruang apa yang terbuka? Apakah pergerakan tersebut menciptakan peluang? Bagaimana lawan merespons?

Kalau pertanyaan-pertanyaan itu mulai muncul, kita nggak lagi melihat sepak bola sebagai 22 pemain yang sekadar berlari mengejar bola.

Kita mulai melihatnya sebagai permainan ruang, waktu, jarak, dan keputusan.

Dan dari situlah data tracking benar-benar terasa gunanya.