Prediktor waktu lomba
Prediksi waktu Anda di jarak lain dari hasil lomba terbaru, dengan rumus Riegel.
Waktu setara
1.500 m 06:01 Mil 06:29 3.000 m 12:33 5 km 21:35 10 km 45:00 15 km 1:09:09 10 mil 1:14:31 Half marathon 1:39:17 Maraton 3:27:00
Asal informasi ini
- Aturan
- T₂ = T₁ × (D₂ ÷ D₁) pangkat 1.06
- Sumber
Masukkan hasil lomba terbaru dan lihat nilainya di jarak lain mana pun. Rumusnya adalah rumus Pete Riegel, dipublikasikan di Runner's World pada 1977 dan masih dipakai hampir semua prediktor, disajikan di sini bersama rentang data yang dipakai untuk menyesuaikannya.
Cara kerja
Prediksinya adalah waktu lama dikalikan rasio jarak yang dipangkatkan 1,06. Eksponen itulah inti rumusnya: dengan 1,0, rumus akan menganggap pace bertahan seberapa jauh pun Anda menambah jarak, yang tidak terjadi pada siapa pun. Dengan 1,06, menggandakan jarak mengalikan waktu sekitar 2,08, bukan 2.
Riegel menyesuaikannya dengan data lomba dan time trial atlet terlatih dan memberinya rentang berguna sekitar tiga setengah menit sampai dua ratus tiga puluh menit: dari 1.500 m sampai maraton. Prediksi di luar rentang itu ditandai, karena aritmetikanya tetap berjalan di sana tetapi maknanya berkurang.
Ia juga mengamati eksponen yang lebih dekat ke 1,08 pada pelari elite dan lebih dekat ke 1,05 pada pelari amatir yang lebih tua. Satu eksponen untuk semua orang adalah penyederhanaan utama rumus ini, dan satu alasan lagi untuk membaca hasilnya sebagai perkiraan.
Contoh
| Kasus | Masukan | Hasil |
|---|---|---|
| Dari 10 km | 10k dalam 45:00 | half marathon 1:39:17, maraton 3:27:00 |
| Dari 5 km | 5k dalam 20:00 | 10 km 41:41, maraton 3:11:49 |
Pertanyaan umum
Mengapa prediksi maraton selalu terlalu cepat?
Karena rumus ini menganggap Anda sudah berlatih untuk jarak yang Anda prediksi. Rumus ini mengonversi kebugaran antarjarak; ia tidak bisa tahu apakah volume latihan Anda cukup untuk mempertahankan kebugaran itu selama tiga jam. Memprediksi maraton dari 5 km adalah saat anggapan itu paling merugikan.
Apa arti eksponen 1,06?
Seberapa cepat pace menurun seiring jarak. Angka itu disesuaikan dari data, bukan diturunkan secara teori: Riegel menemukan 1,06 pada lari, renang, dan bersepeda dengan atlet terlatih. Eksponen yang lebih kecil berarti pace lebih bertahan seiring jarak, dan yang lebih besar berarti pace turun lebih cepat.
Adakah rumus yang lebih baik?
Ada yang lain — rumus Cameron dan tabel VDOT Daniels — dan semuanya berbeda dengan Riegel maupun satu sama lain, terutama di ujung-ujung rentang. Tidak ada yang otoritatif. Yang lebih penting daripada pilihannya adalah menyadari bahwa semuanya perkiraan yang disesuaikan dengan lomba orang lain.
Apa arti “di luar rentang penyesuaian”?
Artinya prediksi lebih pendek dari sekitar tiga setengah menit atau lebih panjang dari sekitar tiga jam lima puluh menit, jendela yang dipakai Riegel. Aritmetikanya tetap menghasilkan angka di sana. Hanya saja angka itu tidak punya dasar apa pun.
Perlu diketahui
- Perkiraan nilai sebuah hasil di jarak lain, bukan target atau janji. Alat ini tidak tahu apa pun tentang latihan Anda, rutenya, cuaca, atau kondisi Anda hari itu.