Titik buta Anda, teratasi: Bagaimana latihan berbasis kecepatan menciptakan atlet yang lebih baik.

Olahraga elit adalah tentang selisih yang sangat tipis. Kesuksesan dan kegagalan dapat ditentukan oleh sentimeter atau milidetik. 

Saat Mikaela Shiffrin meluncur di lereng-lereng Italia pada Olimpiade Musim Dingin, ia tahu bahwa selisih tipis ini mungkin akan menentukan apakah ia akan meraih medali emas atau gagal. Setiap atlet di level elit telah mempersiapkan diri selama bertahun-tahun untuk memberikan diri mereka peluang terbaik untuk sukses. 

Di situlah Velocity Based Training (VBT) berperan. Dengan memanfaatkan teknologi pelacakan video melalui kamera pintar, kecepatan dan kekuatan yang dihasilkan oleh atlet diukur selama proses angkat beban, memberikan data real-time kepada pelatih dan atlet untuk membantu mengevaluasi, memodifikasi, atau mengubah program latihan mereka secara langsung.

Penggunaan data pergerakan atlet di ruang angkat beban dapat menghilangkan subjektivitas dan bias, serta memperkenalkan fakta dan kebenaran objektif.

Jika diterapkan dengan benar, VBT merupakan tambahan yang berharga dalam toolkit pemantauan yang tidak hanya meningkatkan performa atlet melalui data objektif, tetapi juga membangun budaya kompetitif di dalam organisasi elit. Membantu menutup kesenjangan antara persiapan dan performa.  

“VBT yang diterapkan dengan benar pada atlet elit dapat secara pasti meningkatkan performa mereka,” jelas Matteo Magagnin, ilmuwan olahraga dan mahasiswa program doktoral. “Saya yakin VBT dapat memberikan dorongan tambahan bagi atlet yang berkompetisi di level tertinggi.” 

"Bahkan peningkatan kinerja sebesar 1–2% dapat menjadi pembeda antara kesuksesan dan kegagalan pada tingkat ini."

Selisih yang tipis pun penting.

Seperti yang dikatakan Al Pacino dalam ‘Any Given Sunday,’ “hidup adalah permainan yang ditentukan oleh selisih tipis.” 

Itu bisa jadi 11 milimeter yang memisahkan bola melewati garis gawang saat John Stones melakukan penyelamatan luar biasa di garis gawang untuk Manchester City melawan Liverpool pada 2019, yang memastikan kemenangan penting dalam musim juara City. Atau bisa jadi lima ribu sekon yang membuat Noah Lyles meraih medali emas di lomba lari 100 meter putra pada Olimpiade Paris 2024.

Selisih tipis seringkali menentukan momen-momen krusial dalam olahraga elit. Hal ini sering didukung oleh persiapan yang dilakukan baik di dalam maupun di luar arena kompetisi. 

Salah satu pilar utama dalam persiapan atlet untuk kompetisi adalah latihan di gym – yang umumnya dikenal sebagai latihan kekuatan. Banyak penelitian menunjukkan adanya korelasi antara latihan kekuatan yang efisien dan peningkatan dalam hasil kinerja. 

Ambil contoh lari jarak jauh, di mana peningkatan kekuatan dapat meningkatkan daya tahan atlet dan memperpanjang waktu hingga kelelahan. Atau dalam Rugby League, di mana kekuatan bagian bawah tubuh dan daya maksimal menjadi indikator tingkat permainan seorang atlet. Persiapan atletlah yang dapat membantu menentukan selisih tipis yang penting ini.

Salah satu metode yang digunakan pelatih untuk mempersiapkan atlet dalam hal kekuatan dan output daya adalah dengan memanfaatkan VBT. Berbeda dengan beberapa metode tradisional dalam meresepkan dan memantau program latihan (misalnya Repetition Maximum), VBT telah terbukti secara konsisten akurat saat digunakan untuk meresepkan set dan repetisi atlet. Keuntungan ini memungkinkan penyesuaian yang akurat pada program atlet secara real-time. 

VBT menggunakan teknologi perekaman video yang ditingkatkan untuk melacak pergerakan atlet dan beban yang diangkat, serta kecepatan pergerakan tersebut. Sistem ini juga memanfaatkan pembelajaran mesin yang kompleks untuk terus meningkatkan akurasi datanya. Secara khusus, VBT berfokus pada profil kecepatan beban, yaitu kurva yang menunjukkan seberapa cepat seorang atlet mengangkat berbagai beban. 

Kurva – yang menggambarkan kecepatan dan kekuatan – dapat menyoroti performa atlet dengan menunjukkan seberapa cepat mereka dapat mengangkat beban yang ditentukan atau kecepatan yang seharusnya mereka gunakan saat mengangkat beban yang lebih berat atau lebih ringan. 

Dalam jangka panjang, VBT memungkinkan program latihan yang sangat disesuaikan secara individual, meningkatkan performa di ruang angkat beban, dan meningkatkan kemampuan atletik yang penting secara objektif berdasarkan data.

“Keuntungan utama dari latihan berbasis kecepatan adalah bahwa intensitas dan volume dapat disesuaikan secara otomatis berdasarkan pengukuran objektif dan sensitif atau kinerja,” kata Bas Van Hooren, asisten profesor dan atlet elit.

"Penelitian secara konsisten menunjukkan hubungan yang kuat antara kecepatan gerakan, beban relatif, dan jarak ke titik kegagalan, menjadikan kecepatan sebagai proxy yang praktis untuk stres neuromuskular. Hal ini berarti latihan dapat disesuaikan secara real-time untuk mempertahankan stimulus yang diinginkan, baik tujuan latihan adalah kekuatan maksimal, daya, atau kecepatan-kekuatan, sambil menghindari kelelahan yang tidak perlu." 

Sebuah pernyataan yang didukung oleh penelitian menunjukkan bahwa penggunaan penurunan kecepatan (atau ketika kecepatan turun di bawah rentang target atlet) dapat membantu mengurangi kelelahan neuromuskular sambil tetap mempertahankan adaptasi neuromuskular. 

Van Hooren tetap berhati-hati dan menekankan penggunaan VBT bekerja sama dengan metode lain untuk menggambarkan gambaran keseluruhan – “tidak semua latihan atau kualitas pelatihan dapat diukur dengan baik melalui metrik kecepatan, dan penekanan berlebihan pada hasil yang dapat diukur dapat berisiko mengabaikan faktor teknis, psikologis, atau pengembangan jangka panjang yang tetap esensial bagi kinerja atletik.”

Perubah budaya

Ruangan latihan beban adalah tempat yang menarik. Tempat ini bisa menjadi tempat kesendirian, di mana seorang atlet berlatih sendirian untuk meningkatkan kemampuannya, atau tempat yang penuh atmosfer, di mana para atlet berkumpul untuk mengasah keterampilan mereka dan menuju kesuksesan. Tempat ini juga merupakan tempat yang sarat dengan budaya dan standar, serta sering menjadi tempat pertemuan umum antara atlet dan pelatih. 

Beruntunglah, ruang angkat beban juga merupakan tempat di mana teknologi dapat berkembang. Van Hooren mencatat bahwa berdasarkan pengalamannya, “ketersediaan data secara instan membantu memotivasi baik pelatih maupun atlet dalam latihan mereka.” Pernyataan ini didukung oleh penelitian yang menunjukkan bahwa umpan balik instan dan objektif dapat meningkatkan motivasi dan kinerja dalam hal kecepatan dan output kekuatan hingga 10%.

“Pelatih dapat memperkuat niat atlet, karena atlet cenderung bergerak dengan fokus dan usaha yang lebih besar ketika mereka dapat melihat umpan balik objektif secara real-time,” katanya. “Data ini mengubah ruang latihan beban menjadi lingkungan yang lebih interaktif, di mana petunjuk dan penyesuaian pelatih didorong oleh kinerja yang dapat diukur daripada asumsi.”

Meskipun banyak organisasi olahraga elit kini menggunakan teknologi VBT Perch, salah satu di antaranya menyoroti bahwa mereka telah melihat pendekatan baru dalam persiapan berkat sifat perbandingan data yang disediakan.  

Di Universitas Maryland, penggunaan data telah mendorong sikap yang lebih kompetitif di ruang latihan beban. “Ini telah menjadi alat yang sangat berguna untuk menekankan tujuan setiap hari,” kata Wes Bordelon, pelatih kebugaran dan kekuatan. 

Hal serupa juga terjadi di institusi lain, termasuk Universitas Pennsylvania dan Universitas North Carolina, dengan tim sepak bola Universitas North Carolina menggunakan VBT dalam latihan 'Trap Bar Jump Shrug' mereka untuk meningkatkan semangat kompetitif, dengan tujuan agar tidak turun di bawah 3% dari usaha terbaik mereka. Akibatnya, tim tersebut telah menciptakan lingkungan yang mendorong setiap atlet untuk memberikan usaha maksimal, sesuatu yang mereka lihat berdampak positif di lapangan sepak bola.

Lebih cerdas, bukan lebih keras

Mungkin itu karena tidur yang buruk, atau hanya salah satu dari "hari-hari seperti itu", tapi terkadang, bahkan atlet tingkat atas pun tidak merasa dalam kondisi terbaiknya. Ketika mereka masuk ke gym untuk mengasah kemampuan mereka, mereka tidak merasa 100% siap untuk melakukannya. 

Dan hal itu didukung oleh data, dengan beberapa temuan menunjukkan bahwa meskipun seorang atlet memperkirakan variasi kinerjanya sebesar 1-3%, ternyata variasi tersebut dapat mencapai hingga 18%. ‘Hari-hari seperti itu’ kini mungkin memiliki dampak yang lebih besar daripada yang sebelumnya diperkirakan. 

Namun, bagaimana cara mengukur penurunan kinerja? Titik buta tersebut dapat diatasi sebagian oleh VBT, yang mengisi celah kinerja dengan memanfaatkan data objektif real-time untuk mendeteksi saat seorang atlet berada di luar rentang normal atau targetnya. Proksi ini untuk mengidentifikasi saat seorang atlet mungkin mengalami 'hari yang buruk' dapat dianggap kritis dalam mengelola bagaimana seorang atlet merasa dan merespons stimulus latihan. 

Mengingat keakuratan teknologi VBT dibandingkan dengan metode latihan kekuatan lainnya, menggunakan teknologi yang andal untuk mengatasi variasi atlet kini tampaknya menjadi pilihan yang logis.