Thai boxing, atau Muay Thai, merupakan salah satu olahraga bela diri yang semakin dikenal secara global. Olahraga ini memiliki beragam pola gerakan dan teknik yang bersifat dinamis, sehingga pengenalan gerakan secara otomatis dari video menjadi tantangan yang menarik dalam bidang computer vision dan artificial intelligence. Identifikasi teknik secara akurat dapat mendukung proses analisis atlet, pelatihan, serta membantu proses penilaian dalam pertandingan.
Penelitian ini berfokus pada pengembangan pendekatan berbasis hybrid deep learning untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan pola perilaku dalam teknik tradisional Mae Mai Muay Thai. Dari 15 pola Mae Mai Muay Thai yang ada, penelitian berhasil melakukan deteksi dan klasifikasi terhadap 10 pola. Data yang digunakan berupa video yang dikurasi dari seorang petinju profesional, sehingga sistem dapat mempelajari karakteristik gerakan dan pola visual yang muncul selama pelaksanaan teknik.
Pendekatan hybrid deep learning digunakan untuk mengenali pola gerakan yang memiliki karakteristik temporal dan visual. Dengan memanfaatkan informasi yang terdapat pada video, model diarahkan untuk membedakan berbagai gerakan ofensif dan defensif. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan beberapa ukuran performa, yaitu accuracy, precision, recall, F1-score, serta confusion matrix. Penggunaan beberapa metrik tersebut memungkinkan penilaian kemampuan model secara lebih menyeluruh dalam melakukan klasifikasi setiap kategori teknik.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan hybrid deep learning mampu mengenali dan mengklasifikasikan teknik Thai boxing dengan tingkat akurasi yang tinggi. Model yang dikembangkan mencapai akurasi sebesar 98% dalam mengidentifikasi manuver ofensif dan defensif. Hasil evaluasi menggunakan precision, recall, F1-score, dan confusion matrix juga mendukung efektivitas model dalam membedakan pola-pola gerakan yang dipelajari.
Keberhasilan tersebut menunjukkan bahwa metode deep learning dapat digunakan untuk menginterpretasikan gerakan dinamis Muay Thai yang direkam dalam bentuk video. Sistem pengenalan otomatis seperti ini memiliki potensi untuk digunakan dalam analisis performa atlet, membantu pelatih mengevaluasi teknik, serta mendukung proses judging atau penilaian dalam olahraga bela diri. Dengan demikian, integrasi computer vision dan hybrid deep learning dapat membuka peluang baru dalam pengembangan sports analytics.
Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa hybrid deep learning merupakan pendekatan yang efektif untuk behavioral recognition dan classification pada teknik Thai boxing. Kemampuan model dalam mencapai akurasi 98% menunjukkan potensi penerapan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis gerakan olahraga yang kompleks. Pengembangan lebih lanjut dapat diarahkan pada pengenalan seluruh 15 pola Mae Mai Muay Thai, penggunaan dataset dari lebih banyak atlet dan kondisi pengambilan video, serta pengembangan sistem yang dapat melakukan pengenalan teknik secara lebih luas dan robust.
Penulis: Shujaat Ali Zaidi, Varin Chouvatut, Cicik Alfiniyah, Mudasir Younis, Farzana Hussain
Title: Behavioral Recognition and Classification of Thai Boxing Techniques Using Hybrid Deep Learning Models
Publisher: IGI Global
Pages: 107–152 (46 pages)
Publication: January 2026
DOI: 10.4018/979-8-3373-5062-2.ch004
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada: Universitas Airlangga Research Portal dan DOI artikel.
