Dasar-dasar Pelontar: Mengevaluasi kualitas data kinerja

Pada dasarnya, data dalam olahraga pada dasarnya berisik. Seiring dengan perkembangan teknologi, dan semakin banyaknya data yang dihasilkan, penting bagi kita untuk mengukur batas-batas kebisingan (variabilitas) ini. Setelah batas-batas kebisingan ditentukan, kita dapat meningkatkan kepercayaan diri dalam pengambilan keputusan yang dibuat ketika pengamatan berada di luar batas-batas ini.

Pada dasarnya, kepercayaan diri yang dapat kita miliki dalam sistem dan data akan ditentukan oleh keandalan dan validitasnya. Artikel ini mengeksplorasi bagaimana tingkat kepercayaan yang tinggi tersebut dapat dicapai dalam lingkungan olahraga. 

Keandalan

Keandalan mengacu pada sejauh mana suatu alat atau teknik menghasilkan hasil yang konsisten. Intinya, ini berkaitan dengan pengulangan temuan. Sebagai contoh, jika sebuah penelitian dilakukan beberapa kali, apakah penelitian tersebut akan memberikan hasil yang sama setiap kali dilakukan? Jika ya, kita dapat mengatakan bahwa data, atau instrumen yang menghasilkan data tersebut, dapat diandalkan.

Dalam kasus khusus teknologi GPS, kita tahu bahwa pengukuran linear dari gerakan kecepatan rendah lebih dapat diandalkan daripada pengukuran multi-arah dari gerakan kecepatan tinggi. Ketika bekerja dengan sistem pemantauan atlet, sangat penting untuk menetapkan keandalan teknologi dan setiap metrik yang dihasilkannya sebelum Anda mulai membuat keputusan berdasarkan data yang berasal darinya.

Validitas

Validitas berkaitan dengan sejauh mana suatu perangkat mengukur apa yang diklaim untuk diukur. Untuk membahas sedikit lebih detail, ada dua aspek mendasar dalam validitas:

Validitas Internal: Apakah teknologi dan proses secara akurat mengukur apa yang seharusnya diukur?

Validitas Eksternal: Dapatkah informasi yang dikumpulkan dari satu konteks/skenario digeneralisasi untuk diterapkan pada skenario/atlet lain?

Agar data Anda valid, data tersebut harus dapat diandalkan terlebih dahulu. Dengan kata lain, jika teknologi tidak mengukur apa yang seharusnya diukur, maka teknologi tersebut tidak dapat menghasilkan hasil yang konsisten dan dapat diandalkan.

Menilai Keandalan/Validitas Sistem Pemantauan Atlet

Karena penggunaan teknologi pelacakan atlet semakin meluas, komunitas akademis telah memusatkan banyak perhatian untuk meneliti dan mengukur keandalan dan validitas data yang dihasilkan

Keandalan dan validitas data dapat bergantung pada situasi dan lingkungan. Oleh karena itu, para praktisi disarankan untuk melakukan pengujian internal di dalam ruang kerja mereka sendiri (misalnya uji coba terstandardisasi) untuk mengukur kepercayaan diri mereka terhadap data yang dihasilkan. Pengujian ini mungkin tidak seketat yang dilakukan oleh institusi akademis, tetapi dapat memberikan perspektif yang berguna pada sistem Anda dan dapat menginformasikan beberapa proses yang Anda lakukan.

Tertarik untuk mengetahui bagaimana Catapult dapat membantu tim Anda menemukan keunggulan kompetitifnya? Klik di sini untuk mengetahui lebih lanjut tentang rangkaian teknologi pemantauan atlet kami.