Individualisasi ambang batas kecepatan GPS: Tantangan dan kompleksitas

Penggunaan teknologi GPS untuk memantau beban eksternal atlet dalam latihan dan kompetisi telah menjadi hal yang umum, khususnya dalam olahraga profesional.

Seiring perkembangan teknologi GPS selama dekade terakhir, pengguna kini memiliki banyak metrik yang dapat digunakan untuk mengevaluasi beban eksternal dan, bersama dengan pelatih, menginformasikan proses latihan dengan lebih baik. Belakangan ini, para peneliti telah memperkenalkan konsep-konsep seperti mengukur jarak dalam pita akselerasi, menggabungkan data akselerasi dan kecepatan (yang dikenal sebagai 'daya metabolik'), dan zona kecepatan tradisional untuk setiap pemain.

Volume metrik bisa sangat banyak dan pengguna menghadapi tantangan untuk memilih mana yang paling tepat untuk konteks olahraga, dan nilai tambah apa yang dapat diberikan oleh suatu pendekatan terhadap interpretasi data analisis gerakan-waktu. Mengingat peran kebugaran dalam memoderasi kapasitas dan respons dosis terhadap beban eksternal, tampaknya intuitif untuk mengevaluasi data GPS atlet dalam kaitannya dengan profil kebugaran mereka.

Di sini kami menyoroti tantangan dan kerumitan yang terlibat dalam menyesuaikan data GPS menurut karakteristik kebugaran, dan memberikan beberapa rekomendasi bagi pengguna yang tertarik.

Makalah penelitian berbasis industri yang berasal dari liga rugby (Gabbett, 2015), rugby union (Clarke, Anson, & Pyne, 2015; Reardon, Tobin, & Delahunt, 2015), sepak bola aturan Australia (Colby, Dawson, Heasman, Rogalski, & Gabbett, 2014), dan sepak bola (Hunter dkk., 2015; Lovell & Abt, 2013) telah menyesuaikan zona kecepatan individu pemain sesuai dengan satu atau lebih karakteristik fisik. Para peneliti ini telah menggunakan berbagai atribut kebugaran fisik untuk menentukan zona kecepatan secara individual, seperti ukuran ambang batas anaerobik yang berasal dari laboratorium, kecepatan aerobik maksimal, dan kecepatan lari puncak.

Penelitian dalam sepak bola telah menunjukkan bahwa individualisasi ambang batas kecepatan dapat menambah nilai pada interpretasi data GPS (Hunter et al., 2015; Lovell & Abt, 2013), yang secara intuitif mengingat bahwa distribusi "intensitas" beban eksternal atlet kemungkinan besar dipengaruhi oleh kemampuan kebugaran mereka sendiri. Namun, menggunakan penilaian berbasis laboratorium memiliki kelayakan yang rendah mengingat hambatan ekonomi dan logistik.

Baru-baru ini, penggunaan kecepatan lari puncak untuk menentukan beberapa zona kecepatan telah menjadi hal yang umum dalam literatur penelitian (Colby dkk., 2014; Gabbett, 2015; Reardon dkk., 2015) karena kemudahannya dalam pengumpulan data di lapangan latihan. Sayangnya, individualisasi zona kecepatan tidak sesederhana itu, dan pengguna diperingatkan bahwa mengadopsi pendekatan ini bisa jadi lebih banyak merugikan daripada menguntungkan!

Ambil contoh dongeng kura-kura dan kelinci.

Kelinci adalah atlet yang cepat dan bertenaga dengan kecepatan puncak yang tinggi (katakanlah kecepatan tertinggi 35 kmh-1), tetapi ia tidak dapat mempertahankannya dalam waktu lama, seperti yang tercermin dari kapasitas daya tahan intermitennya (Yo-Yo, 30:15, dan lain-lain). Jika kita mengambil pendekatan dalam literatur penelitian dengan menggunakan fraksi acak dari kecepatan puncak Hare, katakanlah 50% untuk lari kecepatan tinggi (HSR; yang tidak memiliki alasan fisiologis!), ini memberi kita ambang batas HSR sebesar 17,5 kmh-1.

Bandingkan dengan kura-kura yang memiliki kecepatan puncak hanya 25 kmh-1, menghasilkan ambang batas HSR 12,5 kmh-1. Tetapi kura-kura memiliki skor tes ketahanan intermiten yang relatif lebih tinggi, yang memungkinkannya untuk berkeliling lapangan secara efisien; lebih sering memasuki zona kecepatan tinggi, dan pemulihan yang lebih cepat.

Ketika keduanya berlomba, mereka menempuh jarak yang sama tetapi dengan cara yang berbeda. Menggunakan kecepatan puncak saja dengan cara ini untuk menentukan ambang batas kecepatan akan menghasilkan HSR kelinci yang terlalu rendah, dan kura-kura yang terlalu tinggi (Lihat Hunter dkk., 2015 untuk contoh yang lebih rinci).

Menggunakan satu kapasitas kebugaran untuk menjangkar beberapa zona kecepatan dengan cara ini mengasumsikan bahwa pemain yang lebih cepat juga memiliki kecepatan lari yang tinggi yang terkait dengan kapasitas daya tahan mereka, dan sebaliknya (Lihat Gambar 1).

Informasi yang keliru ini mungkin tidak terlalu berdampak jika diukur dalam satu kali lomba, tetapi jika kita ingin mengevaluasi dan meresepkan rejimen latihan kronis berdasarkan data GPS ini, kita mungkin akan mengalami kesalahan beban latihan yang berakibat pada persiapan performa yang kurang optimal atau peningkatan risiko cedera (Gabbett, 2016).

Gambar 1: Penggambaran penggunaan kecepatan puncak yang keliru untuk menentukan ambang batas kecepatan GPS pada 'kura-kura dan kelinci'. sIFT = kecepatan akhir yang dicapai dalam tes kebugaran ketahanan intermiten hipotetis.

Pada kenyataannya, menentukan ambang batas kecepatan secara individual dipersulit oleh jenis tes yang digunakan untuk menentukan karakteristik performa atlet.

Penilaian daya tahan intermiten yang umum dilakukan dalam olahraga tim tidak memungkinkan ilmuwan olahraga atau pelatih kebugaran untuk menentukan kecepatan lari saat atlet bertransisi ke dalam domain intensitas latihan (rendah, sedang, tinggi, berat). Praktisi juga perlu mempertimbangkan seberapa sering tes kebugaran dapat diberikan selama jadwal kompetisi yang padat untuk memperhitungkan perubahan kebugaran akibat penyakit, cedera, atau intervensi latihan.

Kerumitan dan tantangan ini memberikan hambatan yang signifikan terhadap penerapan zona kecepatan individual, dan dapat membantu menjelaskan rendahnya penggunaan praktik ini oleh pengguna GPS (Akenhead & Nassis, 2015).

Namun, individualisasi tidak perlu terlalu sulit. Pada tahun 2013, Alberto Mendez-Villanueva dan rekan-rekannya mempresentasikan pendekatan yang praktis, mudah digunakan, dan berbasis bukti untuk analisis GPS yang disesuaikan dengan individu (Mendez-Villanueva, Buchheit, Simpson, & Bourdon, 2013).

Mereka menerapkan kecepatan aerobik maksimal setiap pemain dari tes lapangan VAM-EVAL, bersama dengan kecepatan puncak mereka yang tercatat dalam penilaian sprint 40 m, untuk mengevaluasi beban eksternal dengan mengacu pada kapasitas fisik masing-masing individu. Pendekatan ini memberikan representasi yang lebih baik dari dosis eksternal para pemain pada pertandingan sepak bola yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan pemrograman fisik. Selain itu, hasil kecepatan aerobik maksimal dapat digunakan untuk menyesuaikan resep latihan interval intensitas tinggi (HIIT) para pemain dengan menggunakan teknik latihan yang sudah mapan (misalnya Dupont, Akakpo, & Berthoin, 2004).

Sayangnya, baik resep HIIT maupun individualisasi zona kecepatan GPS tidak dapat dicapai dengan menggunakan tes lapangan daya tahan intermiten komposit yang dilakukan lebih dari 20m shuttle run, yang sering kali sangat dipengaruhi oleh perubahan arah dan kapasitas akselerasi atlet (Castagna dkk., 2006; Berthoin dkk., 2014).

Singkatnya, menentukan zona kecepatan khusus atlet dapat menambah nilai interpretasi data GPS (Hunter dkk., 2015; Lovell & Abt, 2013; Mendez-Villanueva dkk., 2013), selama pengguna mempertimbangkan kompleksitas penerapannya.

Pengguna dapat merefleksikan baterai uji fisik mereka, dan apakah baterai tersebut mendukung pendekatan holistik untuk resep pelatihan dan evaluasi beban eksternal (pembaca diarahkan ke Mendez-Villanueva & Buchheit [2013] untuk detail lebih lanjut mengenai hal ini).

Diperlukan lebih banyak penelitian untuk menentukan kegunaan dan potensi nilai tambah dari analisis GPS individual, tetapi sampai kita mengetahui lebih lanjut, disarankan untuk menggunakan prosedur yang sudah mapan dan berbasis bukti (lihat Mendez-Villanueva dkk., 2013; Hunter dkk., 2015), atau menghindari praktik ini sepenuhnya.

Tertarik untuk mengetahui bagaimana Catapult dapat membantu tim Anda menemukan keunggulan kompetitifnya? Hubungi kami, hari ini.

Referensi

Akenhead, R., & Nassis, G. P. (2015). Beban Latihan dan Pemantauan Pemain dalam Sepak Bola Tingkat Tinggi: Praktik dan Persepsi Saat Ini. Jurnal Internasional Fisiologi dan Performa Olahraga. http://doi.org/10.1123/ijspp.2015-0331

Berthoin, S., Gerbeaux, M., Turpin, E., Guerrin, F., Lensel-Corbeil, G., & Vandendorpe, F. (1994). Perbandingan dua tes lapangan untuk memperkirakan kecepatan aerobik maksimum. Jurnal Ilmu Keolahragaan, 12(4), 355-362.

Clarke, A. C., Anson, J., & Pyne, D. (2015). Zona kecepatan GPS berbasis fisiologis untuk mengevaluasi kebutuhan berlari dalam Rugby Sevens Putri. Jurnal Ilmu Keolahragaan, 33(11), 1101-1108.

Colby, M., Dawson, B., Heasman, J., Rogalski, B., & Gabbett, T. J. (2014). Beban latihan dan pertandingan serta risiko cedera pada pesepakbola elit Australia. Journal of Strength and Conditioning Research, 28(8), 2244-2252.

Castagna, C., Impellizzeri, FM, Chamari, K., Carlomagno, D., & Rampinini, E. (2006). Kebugaran aerobik dan performa tes yo-yo kontinu dan intermiten pada pemain sepak bola: studi korelasi. Journal of Strength and Conditioning Research, 20(2), 320-325.

Dupont, G., Akakpo, K., & Berthoin, S. (2004). Efek dari latihan interval intensitas tinggi dalam satu musim pada pemain sepak bola. Jurnal Penelitian Kekuatan dan Pengkondisian, 18(3), 584-589.

Gabbett, T. J. (2015). Penggunaan Zona Kecepatan Relatif Meningkatkan Lari Kecepatan Tinggi yang Dilakukan dalam Permainan Pertandingan Olahraga Tim. Journal of Strength and Conditioning Research, 29(12), 3353-3359.

Gabbett, T. J. (2016). Paradoks latihan-pencegahan cedera: haruskah atlet berlatih lebih cerdas dan lebih keras? British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273-280.

Hunter, F., Bray, J., Towlson, C., Smith, M., Barrett, S., Madden, J., dkk. (2015). Individualisasi analisis waktu-gerak: perbandingan metode dan seri laporan kasus. International Journal of Sports Medicine, 36(1), 41-48.

Lovell, R., & Abt, G. (2013). Individualisasi analisis waktu-gerak: contoh kasus-kelompok. Jurnal Internasional Fisiologi dan Performa Olahraga, 8(4), 456-458.

Mendez-Villanueva, A., & Buchheit, M. (2013). Tes kebugaran khusus sepak bola: menambah nilai atau mengonfirmasi bukti? Jurnal Ilmu Keolahragaan, 31(13), 1503-1508.

Mendez-Villanueva, A., Buchheit, M., Simpson, B., & Bourdon, P. C. (2013). Distribusi intensitas pertandingan dalam sepak bola usia muda. International Journal of Sports Medicine, 34(2), 101-110.

Reardon, C., Tobin, D. P., & Delahunt, E. (2015). Penerapan Ambang Batas Kecepatan Individual untuk Menafsirkan Tuntutan Lari Spesifik Posisi di Elite Professional Rugby Union: Sebuah Studi GPS. PLoS ONE, 10(7), e0133410.