PENENTUAN STRATEGI PENEMPATAN BOLA TENIS LAPANGAN DENGAN ALGORITMA BOYER MOORE BERDASARKAN PERHITUNGAN ENERGI - Achmad Firditama, - (2022)
Teknik penguasaan adalah keterampilan terpenting dalam tenis yang harus dimiliki pemain, salah satunya adalah penempatan bola dengan benar sehingga pemain lawan sulit mengembalikan. Teknik sport science diterapkan untuk memetakan pergerakan bola antar pemain untuk mendapatkan pola sehingga pemain bisa mempelajari bagaimana orang lain menempatkan bola. Aktivitas fisik adalah sebagai setiap gerakan tubuh yang mengakibatkan pengeluaran energi lebih tinggi dari istirahat. Penelitian ini ingin merancang dan mengimplementasikan sebuah model pencarian string dengan menggunakan Boyer-Moore sebagai pendekatan dalam memproses pola bola dan perhitungan energi terhadap pola. Model akan diimplementasikan pada pemrograman Bahasa R. Data yang digunakan adalah data penempatan bola yang sudah ditransformasikan ke dalam karakter-karakter dari setiap area dalam lapangan tenis. Pengujian dilakukan menggunakan 10 short sequence acak dari video yang tersedia sebagai data training dan 20 short sequence dari video baru pertandingan tenis lapangan yang diambil dari situs Youtube. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa berdasarkan data penempatan bola 60% lebih optimal jika dilihat dari sisi total energi pemain jika dibandingkan dengan hasil aktual video. Mastery technique is the most crucial skill in tennis that a player must have, one part of this technique is the proper placement of the ball so that the opposing player is difficult to return it. The technique of sports science is applied to map the ball's movement from one player to another to get a pattern so that players can learn how others place the ball. Physical activity is defined as anybody's movement that results in higher energy expenditure from rest. The study wanted to design and implement a string search model using the Boyer-Moore algorithm to process the resulting patterns and perform energy calculations of those patterns. The model will be implemented in the R Language programming. The data used is ball placement data that has previously been transformed into the characters of each area of the tennis court. The tests were conducted using 10 short random sequences of videos available as training data and 20 short sequences from new videos of court tennis matches taken from the Youtube site. The results of this study indicate that based on the placement of the ball data, 60% is more optimal when viewed in terms of the total energy expended by the players when compared to the actual video results.