The A Pose-Based Training Monitoring Application for Sprint Athletes: APLIKASI MONITORING PELATIHAN ATLET SPRINT BERBASIS POSE - Redinand naufal azmi Azmi; Ooscar Hadikaryana (Infotronik : Jurnal Teknologi Informasi dan Elektronika, 2026)
Sprint AI Coach menghadirkan solusi berbasis web mutakhir untuk evaluasi biomekanika lari sprint menyeluruh melalui implementasi computer vision YOLOv8. Platform ini memfasilitasi penilaian gerak atletik rinci via teknologi pengenalan pose 2D canggih, menghasilkan analitik performa granular. Pemeriksaan sistematis mencakup metrik operasional aplikasi, verifikasi presisi algoritmik, dan analisis fungsionalitas sistem holistik dengan metodologi pengujian ketat. Evaluasi 20 rekaman video menunjukkan sistem mencapai akurasi identifikasi pose 97,2% dengan latensi komputasi 50ms per frame. Platform berhasil menghitung sudut sendi lutut (162,3±4,2°), interval kontak terrestrial (0,129±0,012s), dan jarak langkah (2,14±0,17m). Verifikasi teknis mengungkap korelasi substansial antara pendekatan analitik otomatis dan manual (r=0,91, p<0,001). Formulasi regresi prediksi performa dinyatakan sebagai Y = 12,78 - 0,16X₁ + 0,23X₂ - 1,70X₃, dengan koefisien determinasi R²=0,80. Asesmen sistem mengonfirmasi keandalan operasional konsisten di berbagai parameter lingkungan, memvalidasi potensi aplikasi praktis untuk evaluasi teknik sprint.