Menggunakan VBT untuk Memprediksi 1RM

Menentukan 1RM seorang atlet merupakan bagian penting dalam menyusun program latihan. Nilai 1RM dapat membantu pelatih merancang beban latihan yang tepat selama siklus latihan. Mereka kemudian dapat menguji ulang 1RM atlet tersebut untuk mengetahui apakah atlet tersebut menjadi lebih kuat. Dengan teknologi baru, kini dimungkinkan untuk memprediksi 1RM atlet secara akurat. Hal ini memungkinkan pelatih untuk mengevaluasi atlet selama sesi angkat beban dan menghemat waktu yang biasanya dialokasikan untuk hari pengujian. Ada beberapa cara untuk melakukannya, tetapi ini adalah cara favorit kami.

MASALAH DALAM UJI 1RM

Secara tradisional, beban maksimum yang dapat diangkat seorang atlet tanpa gagal ditentukan dengan cara berikut: atlet melakukan latihan dengan beban yang semakin berat sambil mengerahkan tenaga maksimal hingga tidak mampu lagi melakukannya. Hal ini menimbulkan tiga masalah utama:

  1. Waktu: Pelatihan yang dilakukan pelatih untuk menguji semua atlet dalam tim membutuhkan waktu. Setiap atlet harus terus mengangkat beban yang semakin berat hingga mereka tidak sanggup lagi. Meskipun suasana di ruang angkat beban memang sangat bersemangat, hal ini mengharuskan para pelatih untuk menyisihkan hari-hari latihan yang berharga demi menguji performa, alih-alih melakukan penilaian saat sesi latihan berlangsung.
  2. Risiko Cedera: Ketika atlet berusaha melampaui 1RM mereka, risiko terjadinya postur tubuh yang buruk dan cedera terbukti meningkat, terutama pada atlet pemula atau yang belum terlatih [1].
  3. Fluktuasi: Angka 1RM dapat berubah hingga ±18% dari hari ke hari akibat faktor-faktor seperti stres, kelelahan, kurang tidur, atau kondisi fisik yang sedang prima. Persentase fluktuasi biasanya jauh lebih kecil dari itu, namun fluktuasi tersebut tetap dapat signifikan dalam skema besar. Selain itu, seorang atlet seharusnya menjadi lebih kuat sepanjang program latihan, sehingga beban yang ditentukan berdasarkan 1RM yang diukur pada awal program tidak lagi akurat. Menentukan program latihan berdasarkan 1RM awal tidak akan memperhitungkan fluktuasi harian atau peningkatan kekuatan, yang berpotensi menyebabkan latihan yang kurang atau berlebihan [1].

CARA MEMPERKIRAKAN 1RM

VBT menawarkan solusi untuk semua masalah ini. Perkiraan 1RM dapat dihitung dengan cepat dan mudah selama sesi pemanasan. Latihan ini HARUS dilakukan dengan upaya maksimal agar hasilnya akurat. Penelitian yang dilakukan oleh Mladen Jovanovic dan Dr. Eamonn P. Flanagan telah menetapkan model linier sederhana yang dapat memprediksi 1RM berdasarkan beban yang lebih ringan:

Gaya = m(Kecepatan) + b

Dalam persamaan ini, kecepatan sama dengan kecepatan rata-rata untuk satu set pada beban yang ditentukan, sedangkan m dan b masing-masing merupakan kemiringan dan titik potong sumbu y. Dengan menggunakan rumus ini, seorang atlet dapat melakukan beberapa set pemanasan pada kecepatan maksimumnya dan menggunakan nilai kecepatan rata-rata yang dihasilkan oleh Perch menyelesaikan persamaan [1]. Hal ini dapat dilakukan dengan mudah menggunakan sedikit aljabar, atau dengan perangkat lunak grafik. Fitur ini juga akan segera tersedia di Perch . Untuk menentukan 1RM, masukkan kecepatan yang diharapkan untuk 1RM, lalu selesaikan. Voila – perkiraan 1RM!

LALU APA MASALAHNYA JIKA SAYA TIDAK TAHU 1RM SEORANG ATLET?

Jika kecepatan 1RM seorang atlet tidak diketahui, ada dua pilihan:

  1. Lakukan satu set di bawah 1RM hingga kegagalan menggunakan Perch. Salah satu hal menarik dari VBT adalah bahwa ambang batas kecepatan minimal (MVT) untuk suatu latihan tertentu cukup standar terlepas dari beban yang digunakan [1]. Artinya, kecepatan pada repetisi terakhir sebelum kegagalan pada beban apa pun merupakan prediktor yang baik untuk kecepatan pada repetisi dengan beban 1RM.
  2. Gunakan MVT yang umum diterima untuk suatu latihan. Untuk bench press, MVT rata-rata adalah 0,15 m/s, sedangkan untuk back squat, kecepatan yang umum diterima adalah 0,3 m/s [1]. Jelaslah bahwa angka-angka ini hanyalah nilai rata-rata, dan fluktuasi antar atlet memang wajar terjadi.

KESIMPULAN

Rumus Jovanovic dan Flanagan merupakan perkiraan yang akurat untuk 1RM. Rumus ini juga mudah diterapkan di ruang latihan setiap hari untuk menyesuaikan program latihan atlet dengan 1RM mereka pada hari itu. Rumus ini dapat memperhitungkan peningkatan kekuatan atau kondisi atlet yang sedang dalam performa terbaiknya, maupun faktor-faktor yang membuat atlet tidak berada dalam kondisi puncaknya pada sesi latihan tertentu.

Meskipun demikian, tidak ada salahnya untuk sesekali melakukan pengukuran 1RM yang akurat. Lakukan hal ini dengan salah satu dari dua cara berikut:

  1. Seorang atlet mengangkat beban yang lebih ringan hingga mencapai titik kegagalan, sambil mengukur kecepatan, dan menggunakan prediktor 1RM. ATAU
  2. Seorang atlet mengangkat beban yang semakin berat hingga ia tidak sanggup lagi [1].

Melakukan kedua hal tersebut akan membantu memastikan keakuratan rumus dan memastikan para atlet mendapatkan manfaat yang mereka butuhkan dari program latihan [1]. Terakhir, dan tetap sangat penting, pengujian 1RM dapat menciptakan suasana latihan yang menyenangkan dan kompetitif untuk mempererat kekompakan tim serta meningkatkan performa maksimal!

IKUTI KAMI!

Jangan lupa untuk terus mengunjungi situs ini untuk mendapatkan konten, tips, trik, dan alat bantu latihan berbasis kecepatan lainnya. Jangan lupa juga untuk mengikuti kami di Twitter, Instagram, dan LinkedIn, serta memberikan suka di Facebook. Dan masih banyak lagi di saluran YouTube kami !

Baca selengkapnya tentang Perch di sini! Lihat juga Video Produk di sini. Dan kunjungi situs web dukungan kami di sini.

Kembali ke dasar? Simak asal-usul VBT dan Latihan Kekuatan!

SUMBER:

  1. Jovanovic M, Flanagan EP. Penerapan Penelitian Latihan Kekuatan Berbasis Kecepatan. Jurnal Kekuatan dan Kondisi Fisik Australia. 2014;21(1):58-69.
  2. Baechle, T., Earle, R., & National Strength & Conditioning Association (AS). (2008). Dasar-dasar Latihan Kekuatan dan Kondisi Fisik (edisi ke-3). Champaign, IL: Human Kinetics.

Siap Mendapatkan Keunggulan Kompetitif?