Prediktor Waktu Lomba

Eksponen 1,06 dalam formula Riegel mewakili faktor kelelahan — seberapa lebih lambat kamu berlari per satuan jarak seiring meningkatnya jarak lomba. Pete Riegel menganalisis ribuan rekor dunia dalam penelitiannya tahun 1981 dan menemukan bahwa performa menurun secara dapat diprediksi seiring meningkatnya jarak, dengan 1,06 sebagai nilai optimal secara statistik untuk sebagian besar pelari. Ini berarti menggandakan jarak lomba menghasilkan waktu yang sedikit lebih dari dua kali lipat. Eksponen memperhitungkan penipisan glikogen, kelelahan otot yang terakumulasi, dan peralihan tubuh dari sistem energi aerobik ke anaerobik yang semakin besar. Pelari elite mungkin memiliki faktor kelelahan yang lebih rendah (sekitar 1,04–1,05), sementara pelari rekreasional sering mengalami nilai yang lebih tinggi.

Formula Riegel dikalibrasi terutama pada lomba dari 1.500 meter hingga maraton. Melampaui jarak maraton, variabel tambahan berdampak signifikan pada performa: pos istirahat wajib, manajemen nutrisi dan hidrasi, kurang tidur pada acara yang lebih panjang, dan faktor psikologis menjadi dominan. Asumsi kelelahan linier runtuh karena kerusakan otot terakumulasi secara non-linier dan masalah gastrointestinal menjadi lebih umum. Ultramaraton juga melibatkan lebih banyak berjalan kaki, navigasi medan, dan paparan cuaca. Untuk jarak di atas 50 km, prediksi mungkin meremehkan waktu penyelesaian sebesar 10–30%.

Kondisi lingkungan dapat mengubah performa lomba secara signifikan di luar apa yang diprediksi formula Riegel. Ketinggian di atas 1.500 meter mengurangi ketersediaan oksigen — perkirakan waktu 3–6% lebih lambat per 1.000 meter ketinggian. Panas berdampak besar pada performa: suhu di atas 15°C (59°F) memperlambat waktu maraton sekitar 1–2% per kenaikan 5°C. Kelembapan tinggi memperburuk stres panas dengan menghambat penguapan keringat. Hambatan angin memengaruhi lomba yang lebih pendek secara lebih proporsional. Untuk prediksi yang akurat, gunakan waktu lomba dari kondisi serupa, atau terapkan faktor penyesuaian berdasarkan kondisi yang diharapkan.

Gunakan waktu lomba terbaru dari 8–12 minggu terakhir untuk prediksi paling akurat, asalkan mencerminkan tingkat kebugaran saat ini. Rekor pribadi sepanjang masa mungkin tidak lagi mewakili kemampuanmu karena usia, perubahan latihan, atau fluktuasi kebugaran. Namun, jika lomba terakhirmu dipengaruhi penyakit, kondisi buruk, atau kesalahan pace, itu mungkin meremehkan potensimu. Masukan ideal adalah lomba yang dilaksanakan dengan baik di mana kamu finis dengan kuat dan merasa telah memaksimalkan usaha. Pertimbangkan untuk merata-ratakan 2–3 performa yang sebanding terakhir untuk stabilitas.

Beberapa faktor dapat menyebabkan performa half marathon melampaui prediksi berbasis 5K. Pertama, kamu mungkin kurang berlatih untuk tuntutan 5K — lomba yang lebih pendek membutuhkan lebih banyak latihan kecepatan dan kapasitas anaerobik daripada yang dikembangkan banyak pelari jarak jauh. Kedua, beberapa pelari secara alami "berorientasi daya tahan", dengan komposisi serat otot dan sistem aerobik yang mendukung jarak lebih jauh, menghasilkan eksponen kelelahan pribadi yang lebih rendah. Ketiga, eksekusi lomba penting: 5K lebih sulit untuk di-pace secara optimal dan lebih mudah untuk memulai terlalu cepat. Terakhir, spesifisitas latihan berperan — jika latihanmu menekankan lari jauh dan tempo daripada interval, 5K-mu tidak akan sepenuhnya mencerminkan kebugaran aerobikmu.

Formula Riegel mengasumsikan lintasan datar dan beraspal dengan perubahan ketinggian minimal. Lintasan berbukit biasanya menambahkan 12–15 detik per mil per 30 meter tanjakan, meskipun pelari bukit yang kuat mungkin kehilangan lebih sedikit. Lari trail memperkenalkan variabel tambahan: medan teknis yang membutuhkan penempatan kaki lebih lambat, permukaan lunak yang mengurangi efisiensi lari 5–10%, dan perubahan ketinggian kumulatif. Half marathon trail bisa memakan waktu 20–40% lebih lama dari padanan jalan raya. Saat menggunakan prediksi, pastikan lomba masukan dan lomba targetmu memiliki profil medan yang serupa.