Mengungkap Ilmu di Balik Zona Pelatihan yang Efektif

Mencapai performa puncak dalam olahraga bukan hanya tentang kerja keras, dedikasi, dan teknik yang efisien—tetapi juga tentang menguasai sistem energi dan jalur metabolisme tubuh. Dengan memahami proses yang rumit ini, atlet dan pelatih dapat mengoptimalkan program latihan dan meningkatkan performa secara signifikan. Dalam artikel ini, kami mengungkap konsep-konsep penting ini dan menjelaskan bagaimana konsep-konsep tersebut memengaruhi perencanaan latihan dan desain zona.

Dalam artikel kami sebelumnya, "Zona Latihan Renang: Memajukan Resep Intensitas – Kebutuhan akan Alat yang Lebih Baik," kami menyoroti pentingnya resep intensitas yang dipersonalisasi. Meskipun teknologi baru seperti AI menawarkan potensi besar, teknologi tersebut tidak dapat menyelesaikan semua masalah dalam latihan olahraga sendirian. Sekadar memberi AI makalah dan data ilmiah saja tidak cukup. AI belum dapat mengevaluasi dan mengintegrasikan semua teori olahraga yang bernuansa secara efektif. Oleh karena itu, penting untuk terlebih dahulu menyempurnakan model konseptual kami, seperti zona latihan, untuk menyediakan landasan yang kokoh tempat AI dapat membangun strategi latihan yang lebih tepat dan efektif.

Kebutuhan untuk Merevisi Zona Latihan

Zona latihan adalah rentang intensitas latihan tertentu yang dirancang untuk memandu dan mengoptimalkan latihan atletik. Didefinisikan oleh penanda fisiologis seperti denyut jantung (HR), konsentrasi laktat, persepsi tenaga, dan persentase VO2 maks, setiap zona menargetkan adaptasi fisiologis tertentu dan sesuai dengan berbagai tingkat upaya. Zona-zona ini didasarkan pada penelitian fisiologi latihan, yang menyoroti bagaimana tubuh merespons berbagai intensitas latihan. Seiring berjalannya waktu, konsep zona latihan telah berkembang, dipengaruhi oleh ilmu olahraga, kedokteran, dan pelatihan. Penanda fisiologis utama seperti ambang laktat, VO2 maks, dan variabilitas denyut jantung telah berperan penting dalam mendefinisikan zona-zona ini, karena zona-zona ini memunculkan respons dan adaptasi fisiologis yang berbeda pada berbagai intensitas latihan.

Meskipun zona latihan sangat penting untuk menyusun dan mengevaluasi program latihan yang efektif, banyak sistem yang ada tidak memenuhi kebutuhan unik perenang. Zona latihan umum, khususnya yang memiliki lima zona atau kurang atau yang hanya didasarkan pada data denyut jantung, sering kali tidak memiliki ketepatan yang diperlukan untuk peningkatan performa yang optimal. Zona latihan sangat penting karena beberapa alasan:

• Kekhususan: Zona ini memungkinkan atlet untuk menargetkan sistem energi dan serat otot tertentu, yang mengarah pada adaptasi latihan yang lebih efektif.

Optimalisasi: Latihan dengan intensitas yang tepat membantu atlet mengoptimalkan performa dan menghindari latihan yang berlebihan atau kurang.

• Pemantauan: Zona latihan menyediakan kerangka kerja untuk memantau dan menyesuaikan intensitas latihan, memastikan atlet berlatih pada level yang tepat untuk mencapai tujuan mereka.

• Pemulihan: Zona latihan membantu merencanakan sesi pemulihan, yang penting untuk mencegah cedera dan meningkatkan perkembangan atletik jangka panjang.

• Individualisasi: Zona latihan dapat disesuaikan untuk masing-masing atlet berdasarkan respons fisiologis unik mereka, sehingga latihan menjadi lebih personal dan efektif.

Sistem zona latihan yang komprehensif dapat meningkatkan pengembangan dan implementasi perangkat AI untuk latihan olahraga secara signifikan dengan cara berikut:

• Wawasan Berbasis Data: Perangkat AI dapat menganalisis sejumlah besar data dari sesi latihan, yang memberikan wawasan tentang bagaimana atlet merespons berbagai zona latihan. Ini membantu menyempurnakan program latihan untuk performa yang optimal.

• Personalisasi: AI dapat menggunakan data dari sistem zona latihan yang komprehensif untuk membuat rencana latihan yang dipersonalisasi yang memenuhi respons fisiologis unik masing-masing atlet.

• Pemantauan dan Umpan Balik: Alat AI dapat terus memantau intensitas dan volume latihan, memberikan umpan balik waktu nyata kepada atlet dan pelatih. Ini memastikan atlet berlatih pada intensitas yang tepat dan melakukan penyesuaian yang diperlukan.

• Pencegahan Cedera: Dengan menganalisis data tentang beban latihan dan pemulihan, alat AI dapat mengidentifikasi pola yang dapat menyebabkan latihan berlebihan dan cedera, yang memungkinkan penyesuaian proaktif pada program latihan.

• Pengoptimalan Performa: AI dapat menggunakan data dari sistem zona latihan yang komprehensif untuk mengidentifikasi strategi latihan yang paling efektif untuk meningkatkan performa, termasuk mengoptimalkan keseimbangan antara berbagai zona latihan untuk mencapai tujuan tertentu.

• Kemampuan Beradaptasi: Alat AI dapat dengan cepat beradaptasi dengan perubahan kondisi atau performa atlet, memberikan penyesuaian dinamis pada program latihan untuk memastikan latihan tetap efektif dan relevan.

Dengan merevisi dan memperluas sistem zona latihan, kita dapat memanfaatkan alat AI untuk membuat program latihan yang lebih tepat, individual, dan efektif yang meningkatkan performa atletik dan mendorong pengembangan jangka panjang.

Fondasi Zona Latihan

Memahami interaksi sistem energi sangat penting untuk mengembangkan program latihan olahraga dan kebugaran yang efektif. Secara tradisional, resintesis ATP—mata uang energi utama dalam otot—dikaitkan dengan tiga sistem terintegrasi: sistem ATP-PCr, glikolisis anaerobik, dan sistem aerobik. Akan tetapi, penelitian terkini menyoroti kompleksitas dan tumpang tindih sistem ini selama latihan, yang menantang pandangan yang disederhanakan ini.

Sistem ATP-PCr menyediakan energi langsung untuk upaya singkat dan berintensitas tinggi, tetapi cepat habis. Saat latihan berlanjut, glikolisis anaerobik menjadi sumber ATP yang dominan, yang menyebabkan akumulasi laktat. Bertentangan dengan anggapan lama bahwa sistem aerobik hanya menjadi relevan selama latihan yang lama, sistem ini mulai berkontribusi pada produksi energi jauh lebih awal dan jauh lebih banyak daripada yang diperkirakan sebelumnya. Keterlibatan awal sistem aerobik ini membantu mempertahankan upaya berintensitas tinggi dan menunda kelelahan.

Penelitian oleh Swanwick dan Matthews (2018) dan Gastin (2001) menekankan bahwa semua aktivitas fisik mengaktifkan setiap sistem energi pada tingkat yang berbeda-beda berdasarkan intensitas dan durasi latihan. Interaksi ini memastikan pasokan ATP yang berkelanjutan dan menyoroti pentingnya melatih semua sistem energi untuk mengoptimalkan kinerja. Misalnya, selama latihan intensitas tinggi yang berlangsung selama 60-120 detik, terdapat keterlibatan substansial dari jalur anaerobik dan aerobik, yang menunjukkan bahwa penyerapan oksigen puncak (VO2max) dapat dicapai bahkan dalam aktivitas anaerobik tradisional.

Dengan mengakui interaksi dinamis sistem energi, pelatih dan atlet dapat merancang program pelatihan yang menargetkan jalur metabolisme tertentu, yang mengarah pada adaptasi yang lebih efektif dan peningkatan kinerja. Pemahaman yang komprehensif ini menggarisbawahi keterbatasan model denyut jantung 5 zona tradisional, yang terlalu menyederhanakan kontribusi energi dan tidak memiliki spesifisitas yang dibutuhkan untuk pelatihan kompetitif. Mengadopsi pendekatan yang lebih bernuansa, seperti sistem multi-zona yang terperinci, dapat lebih baik mengatasi tuntutan energi unik dari berbagai olahraga dan mengoptimalkan perkembangan atletik.

Kontribusi persentase setiap sistem energi terhadap total pasokan energi selama latihan habis-habisan, berdasarkan data dari Swanwick & Matthews (2018).

Mengapa Tidak Menggunakan Zona Pelatihan yang Ada?

Sistem zona pelatihan yang ada sering kali tidak memiliki spesifisitas dan kemampuan beradaptasi yang diperlukan untuk pelatihan yang komprehensif. Sebagian besar dirancang dengan mempertimbangkan kebugaran umum dan tidak memperhitungkan tuntutan fisiologis yang berbeda dari pelatihan olahraga tertentu. Zona generik dapat menyebabkan rangsangan pelatihan yang tidak memadai, pemborosan tenaga, dan peningkatan risiko cedera, dan tidak sesuai untuk mendukung pengembangan dan penerapan alat AI untuk pelatihan olahraga yang dipersonalisasi.

Kekurangan Sistem Pelatihan 5 Zona atau Lebih Sedikit:

• Penggunaan Intensitas yang Dominan: Sebagian besar sistem zona pelatihan, terutama yang hanya merujuk pada detak jantung, tidak mempertimbangkan variabel penting lainnya seperti durasi, istirahat, metode pelatihan, dan kepadatan. Variabel-variabel ini penting untuk meresepkan latihan secara efektif. Variasi atau penghilangan salah satu variabel ini membuat efek beban pelatihan tidak diketahui. Sistem komprehensif mengintegrasikan variabel-variabel ini untuk memberikan rejimen pelatihan yang lebih lengkap dan efektif.

• Spesifisitas Terbatas dalam Adaptasi Pelatihan: Sistem yang disederhanakan mungkin tidak memberikan spesifisitas yang diperlukan untuk menargetkan berbagai jenis serat otot dan jalur metabolisme secara efektif. Sistem komprehensif seperti model 9 zona memungkinkan adaptasi pelatihan yang lebih tepat dengan menargetkan sistem energi dan serat otot tertentu.

Pengembangan Kapasitas Aerobik dan Anaerobik yang Tidak Memadai: Sistem yang disederhanakan mungkin tidak mengembangkan kapasitas aerobik dan anaerobik secara memadai. Sistem yang komprehensif dapat lebih baik memenuhi kebutuhan spesifik atlet dengan menyediakan pelatihan yang ditargetkan untuk sistem energi aerobik dan anaerobik.

• Kemampuan yang Berkurang untuk Mengoptimalkan Performa: Sistem yang komprehensif memungkinkan kontrol yang lebih tepat atas intensitas dan volume latihan, yang mengarah pada pengoptimalan performa yang lebih baik. Sistem yang disederhanakan mungkin tidak memiliki ketelitian yang diperlukan untuk menyempurnakan latihan demi performa puncak.

• Potensi Latihan Berlebihan atau Latihan yang Kurang: Tanpa struktur terperinci dari sistem yang komprehensif, atlet mungkin berisiko lebih tinggi mengalami latihan berlebihan atau latihan yang kurang. Sistem terperinci memberikan panduan yang jelas untuk pemulihan dan intensitas, sehingga mengurangi risiko kesalahan latihan.

• Kurangnya Pemantauan dan Umpan Balik Terperinci: Sistem yang disederhanakan mungkin tidak menyediakan pemantauan dan umpan balik terperinci yang diperlukan untuk melacak kemajuan dan membuat penyesuaian yang diperlukan. Sistem yang komprehensif menawarkan metrik yang lebih tepat untuk mengevaluasi efektivitas latihan.

• Ketidakmampuan untuk Mengatasi Perbedaan Individu: Atlet memiliki respons fisiologis yang unik terhadap latihan. Sistem yang komprehensif dapat mengakomodasi perbedaan individu dengan lebih baik dengan menyediakan berbagai intensitas latihan dan protokol pemulihan.

• Kesempatan yang Hilang untuk Adaptasi Spesifik: Sistem yang komprehensif dapat menargetkan adaptasi spesifik seperti peningkatan ambang laktat, peningkatan VO2max, dan pengembangan daya anaerobik. Sistem yang disederhanakan mungkin tidak mencakup adaptasi spesifik ini karena kategorisasi yang lebih luas.

• Fleksibilitas yang Berkurang dalam Desain Latihan: Sistem yang disederhanakan dapat membatasi fleksibilitas dalam merancang program latihan yang menangani berbagai tuntutan dari berbagai acara renang dan kebutuhan atlet individu. Sistem yang komprehensif menawarkan lebih banyak fleksibilitas dalam menyesuaikan program latihan.

Untuk mengatasi masalah ini, Wise Racer mengembangkan sistem zona latihan komprehensif yang mengintegrasikan pemahaman yang lebih mendalam tentang sistem energi dan jalur metabolisme. Dengan merevisi zona latihan tradisional, kami bertujuan untuk memberikan dukungan latihan yang lebih tepat dan individual kepada pelatih, atlet, dan penggemar kebugaran. Nantikan artikel berikutnya, di mana kita akan membahas jalur metabolisme utama yang mendorong performa renang dan bagaimana jalur tersebut dapat dioptimalkan melalui pelatihan yang terarah.

Ringkasan

Memahami dan menguasai sistem energi dan jalur metabolisme tubuh sangat penting untuk mengoptimalkan performa atletik. Zona pelatihan tradisional, meskipun mendasar, sering kali tidak memiliki kekhususan yang diperlukan untuk pelatihan olahraga. Merevisi zona ini untuk menyertakan penanda yang lebih tepat memungkinkan pelatihan yang lebih terarah dan efektif. Integrasi AI dalam pelatihan menawarkan manfaat yang signifikan, termasuk rencana yang dipersonalisasi dan umpan balik waktu nyata, tetapi bergantung pada model pelatihan yang terdefinisi dengan baik. Mengenali kompleksitas sistem energi menyoroti perlunya pendekatan pelatihan yang komprehensif. Sistem yang disederhanakan dapat menghasilkan hasil yang kurang optimal, menggarisbawahi keuntungan dari sistem zona pelatihan yang lebih bernuansa dan terperinci, seperti yang dikembangkan oleh Wise Racer, yang bertujuan untuk meningkatkan performa individu dan mengurangi risiko terkait pelatihan.

Kami Ingin Mendengar dari Anda!

Kami ingin mendengar pendapat Anda tentang konsep yang dibahas dalam artikel ini. Bagaimana Anda memasukkan pemahaman tentang sistem energi ke dalam praktik pelatihan atau pembinaan Anda? Pernahkah Anda mencoba berbagai sistem zona pelatihan, dan apa hasil yang Anda lihat?

Referensi

• Alghannam, A. F., Ghaith, M. M., & Alhussain, M. H. (2021). Regulation of Energy Substrate Metabolism in Endurance Exercise. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(9), 4963. https://doi.org/10.3390/ijerph18094963. Retrieved from NCBI.
• Baker, J., (McCormick) G. M. C., & Robergs, R. (2010). Interaction among Skeletal Muscle Metabolic Energy Systems During Intense Exercise. Journal of Nutrition and Metabolism, 2010, 905612. https://doi.org/10.1155/2010/905612. Retrieved from ResearchGate.
• Barclay, C. J. (2017). Energy demand and supply in human skeletal muscle. Journal of Muscle Research and Cell Motility, 38(2), 143-155. https://doi.org/10.1007/s10974-017-9467-7. Retrieved from PubMed.
• Brooks, G. A. (2018). The Science and Translation of Lactate Shuttle Theory. Cell Metabolism, 27(4), 757-785. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2018.03.008. Retrieved from PubMed.
• Garmin. (n.d.). Forerunner 245/245 Music - Heart Rate Features. Retrieved from Garmin.
• Gastin, P. B. (2001). Energy system interaction and relative contribution during maximal exercise. Sports Medicine, 31(10), 725-741. https://doi.org/10.2165/00007256-200131100-00003. Retrieved from PubMed.
• Ghosh, A. K. (2004). Anaerobic threshold: its concept and role in endurance sport. The Malaysian Journal of Medical Sciences: MJMS, 11(1), 24-36. Retrieved from NCBI.
• Hargreaves, M., & Spriet, L. L. (2020). Skeletal muscle energy metabolism during exercise. Nature Metabolism, 2(9), 817-828. https://doi.org/10.1038/s42255-020-0251-4. Retrieved from PubMed.
• Hearris, M. A., Hammond, K. M., Fell, J. M., & Morton, J. P. (2018). Regulation of Muscle Glycogen Metabolism during Exercise: Implications for Endurance Performance and Training Adaptations. Nutrients, 10(3), 298. https://doi.org/10.3390/nu10030298. Retrieved from PubMed.
• Maglischo, E. W. (1997). Swim Training Theory. Kinesiology, Volume 2, No. 1, pp. 4-8, 1997. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J. (2011). Lactate Production and Metabolism in Swimming. World Book of Swimming: From Science to Performance, 255-275. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J., & Mader, A. (2005). Individualisation of training based on metabolic measures. Retrieved from ResearchGate.
• Parolin, M. L., Chesley, A., Matsos, M. P., Spriet, L. L., Jones, N. L., & Heigenhauser, G. J. (1999). Regulation of skeletal muscle glycogen phosphorylase and PDH during maximal intermittent exercise. American Journal of Physiology, 277(5), E890-900. https://doi.org/10.1152/ajpendo.1999.277.5.E890. Retrieved from PubMed.
• Polar. (n.d.). Running Heart Rate Zones: Basics. Retrieved from Polar.
• Seifert, L., Chollet, D., & Mujika, I. (Eds.). (2011). World Book of Swimming: From Science to Performance. Rodriguez, M. Energy Systems in Swimming. Retrieved from ResearchGate.
• Swanwick, E., & Matthews, M. (2018). Energy Systems: A New Look at Aerobic Metabolism in Stressful Exercise. MOJ Sports Medicine, 2. https://doi.org/10.15406/mojsm.2017.02.00039. Retrieved from ResearchGate.
• Tanner, R., & Bourdon, P. (2006). Standardisation of Physiology Nomenclature. Retrieved from ResearchGate.
• van der Zwaard, S., Brocherie, F., & Jaspers, R. T. (2021). Under the Hood: Skeletal Muscle Determinants of Endurance Performance. Frontiers in Sports and Active Living, 3, 719434. https://doi.org/10.3389/fspor.2021.719434. Retrieved from NCBI.
• Vorontsov, A. (1997). Development of Basic and Special Endurance in Age-Group Swimmers: A Russian Perspective. Swimming Science Bulletin. Retrieved from ResearchGate.