PREDIKSI WAKTU OPTIMAL PADA RENANG GAYA BEBAS DAN GAYA PUNGGUNG
Nidaul Hidayah, Dadan Mulyana, Mulyana FPOK UPI
Abstrak
Tujuan penelitian ini untuk mencoba menemukan model prediksi waktu optimal pada renang gaya bebas dan gaya punggung berdasarkan data-data rekor waktu sebelumnya. Metode penelitian yang dgunakan adalah metode eksperimen dengan studi kasus. Kasus yang diujicobakan untuk atlet renang gaya bebas dan gaya punggung 50m,100m, 200m putera dan puteri Jawa Barat dengan sampel sesuai dengan kelompok umur .
Dengan bantuan SPSS diperoleh 10 model prediksi waktu optimal. Berdasarkan pengujian statistik dan ujicoba model, model prediksi waktu untuk nomor gaya punggung 50m putera adalah model yang paling signifikan.
Pendahuluan
Model prediksi waktu optimal yang dicapai pada cabang olahraga renang berdasarkan rekor-rekor waktu yang dicapai pada kejuaraan nasional ataupun internasional, perlu dikaji mengingat ketatnya persaingan prestasi cabang olahraga renang terutama pada gaya bebas dan gaya punggung. Selain itu juga kebutuhan pelatih dalam meningkatkan prestasi atlet berdasarkan prestasi-prestasi yang telah dicapai baik pada tingkat nasional atau internasional sangat penting untuk
menentukan target-target latihan yang optimal. Menurut Santoso bahwa “melatih olahraga prestasi hakekatnya adalah meningkatkan kemampuan fungsional raga sesuai tuntutan penampilan maximal cabang olahraga, pada aspek kemampuan dasar maupun pada aspek keterampilan tekniknya. Data awal, data acuan serta data kemajuan atlet harus selalu tercatat untuk dapat meramal pencapaian prestasi”.
Melihat gejala dan fakta seperti itu, maka peneliti merasa perlu untuk melakukan penelitian tentang model prediksi waktu optimal pada cabang olahraga renang khususnya gaya bebas dan gaya punggung berdasarkan data-data prestasi yang telah dicapai pada atlet Jawa Barat sesuai kelompok umur. Dalam penelitian ini ingin diketahui bagaimana model prediksi waktu optimal pada cabang olahraga renang berdasarkan data-data rekor waktu dengan memanfaatkan metode matematika dalam hal ini metode least square sehingga menghasilkan persamaan trendline yang cocok. Penelitian ini merupakan salah satu upaya untuk meningkatkan mutu pelatihan dan pembelajaran serta memberikan wawasan kajian ilmu keolahragaan ditinjau dari matematika.
Metodologi Penelitian
Metode penelitian yang dgunakan dalam penelitian ini adalah
metode eksperimen dengan studi kasus . Dimana dicobakan untuk beberapa kasus dalam hal ini hasil kejuaraan tingkat propinsi Jawa Barat (PORDA) berdasarkan kelompok umur.
Subyek penelitian adalah atlet-atlet renang Jawa Barat, sedangkan obyek penelitiannya terdiri dari waktu-waktu terbaik untuk setiap gaya (gaya bebas, gaya punggung) untuk 50 m, 100 m, 200 m. Instrumen penelitian yang digunakan dalam memperoleh data adalah hasil kejuaraan
tingkat propinsi Jawa Barat (PORDA) berdasarkan
kelompok umur. dimana 50 m, 100 m, 200 m untuk gaya bebas putra dan putri , 50m dan 100m gaya punggung putra dan putri.
Analsis data dilakukan dengan salah satu metode matematika yaitu metode kuadrat terkecil (Least Square) dan metode peramalan (forecasting) melalui bantuan program microsoft exel dan SPSS untuk menentukan persamaan trendline yang cocok..
Hasil dan Pembahasan
Tabel. 1 Model-model prediksi waktu Nomor
pertandingan
Model prediksi t Sig R2 F Sig F
Gaya bebas 50m Pa Y=30,173 -1,275X 66,161 0,000 0,966 85,977 0.003 Gaya bebas 100m Pa Y= 63,632-2,86X 64.08 0,000 0,951 58,255 0,005 Gaya bebas 200m Pa Y= 134,49-4,098X 101,5 0,000 0,972 105,22 0,002 Gaya punggung 50m Pa Y=37,138-2,214X 51,310 0,000 0,972 102,92 0,002 Gaya Punggung 100m Pa Y=75,904-3,622X 52,420 0,000 0,958 68,827 0,004 Gaya bebas 50m Pi Y=29,563-0,395X 101,180 0,000 0,87 20,104 0,021 Gaya bebas 100m Pi Y=63,899-0,927X 47,113 0,000 0,631 5,139 0,108 Gaya bebas 200m Pi Y=136,624-1,622X 31,082 0,000 0,333 1,498 0,108 Gaya punggung 50m Pi Y=34,84-0,584X 28,616 0,000 0,458 2,531 0,21 Gaya Punggung 100m Pi Y=72,616-1,030X 46,58 0,000 0,615 4,802 0,116
Model yang dihasilkan adalah model trendline linear. Model linear ini bentuknya
Y = a + b X, dimana a adalah konstanta dan b adalah koefisien variabel bebas X yang menyatakan seberapa besar penambahan atau pengurangan nilai Y setiap satu satuan nilai X. Pada kolom t menunjukkan t hitung pada taraf kepercayaan 95% maupun 99%. Nilai ini digunakan untuk menguji koefisien regresi , apakah variabel bebas X berpengaruh secara nyata atau tidak, dengan cara membandingkan nilai t hitung dengan t tabel atau probabilitasnya (Sig) dengan taraf kesalahan (α) . Dapat dilihat jika nilai probabilitasnya sebesar 0,000 < 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel bebas berpengaruh secara signifikan (nyata) terhadap variabel terikat Y.
Dari hasil di atas untuk model prediksi adalah model trendline linear dimana koefisien regresinya signifikan semuanya, t hitung besar dan Sig = 0,000 < 0,005.
Hanya model prediksi untuk nomor gaya bebas 100m, 200m puteri dan gaya punggung 50m, 100m puteri koefisien deteminasi tidak signifikan atau model trendline tidak cocok.karena sig F lebih dari 0,05 . Sedangkan untuk model prediksi lainnya signifikan .
Model yang paling cocok adalah model prediksi untuk nomor gaya bebas 200m putera dan nomor gaya punggung 50m putera karena untuk kedua nomor itu nilai R2 paling tinggi yaitu 0,972 dan F hitung paling tinggi ( 102 dan 105) serta Sig F paling rendah (0,002) .
Jika dilihat dari masing-masing nomor , model-model prediksi trendline yang paling cocok diperoleh sebagai berikut :
Nomor Pertandingan
Putera Puteri
Gaya Bebas Gaya Punggung Gaya Bebas Gaya Punggung Nomor 200m Y = 134,49-4,09X t=101,5 sig=0,000 R2=0,972, F=105,217, Sig F=0,002 Nomor 50m Y=37,138-2,214X t=51,31sig=0,000 R2=0,972, F=102,924 Sig F=0,002 Nomor 50m Y=29,563-0,395X t=101,18 sig=0,000 R2=0,87, F=20,104 Sig F=0,021 Nomor 100m Y=34,84 - 0,584X t=28,616 sig=0,000 R2=0,615, F=4,802 Sig F=0,116
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nomor 50m adalah model yang paling cocok untuk gaya punggung putera dan gaya bebas puteri sedangkan untuk gaya bebas putera nomor 200m dan gaya punggung puteri adalah nomor 100m merupakan model yang cocok. .
Kesimpulan
1. Model prediksi waktu yang dihasilkan adalah model trendline linear.
2. Semua model prediksi waktu signifikan kecuali model prediksi untuk nomor gaya bebas 100m, 200m puteri dan gaya punggung 50m, 100m puteri pada tingkat nasional koefisien deteminasi tidak signifikan atau model trendline tidak cocok.karena sig F lebih dari 0,05 . 3. Model yang paling cocok adalah model prediksi untuk nomor gaya bebas 200m putera dan
nomor gaya punggung 50m putera karena untuk kedua nomor itu nilai R2 paling tinggi yaitu 0,972 dan F hitung paling tinggi ( 102 dan 105) serta Sig F paling rendah (0,002) .
DAFTAR PUSTAKA
2. Edy Soewono, (2001), Metode Matematika Lanjut, Bandung, Departemen matematika Institut teknologi Bandung.
3. Eman Lesmana, M.Si, (1994), Metode Peramalan (Forecasting), Diktat Kuliah, Bandung , Jurusan Matematika UNPAD
4. J.R. Mureika, (1998), How Good Can You Get? Using mathematical models to predict the future of athletics, Running Megazine,
http://desert.jsd.claremont.edu/`newt/track/ultimate.html
5. Jonathan Sarwono, (2006), Panduan Cepat dan Mudah SPSS14, Yogyakarta, Andi
6. Nidaul Hidayah, (2003), Suatu Model Matematika untuk Mendapatkan Strategi Optimal Berlari pada Lintasan Tertutup dengan Kondisi Berangin, Bandung, Tesis,
Departemen Matematika ITB
7. Nidaul Hidayah, (2003), Model Matematika Sederhana untuk Lari Jarak Pendek (Sprint), Makalah Konferensi Matematika Asia Tenggara, Bandung, UNISBA
8. S.C. Bloch, ( 2005), Exel untuk Insinyur dan Ilmuwan, Jakarta, Erlangga.
9. Timothy Heazlewood, (2006), Prediction Versus Reality: The Use Of Mathematical Models To Predict Elite Performance In Swimming and Athletics at The Olympic Games, ©Journal of Sports Science and Medicine (2006) 5, 541-547
http://www.jssm.org
10..http. www.fina.org/masterswldrecord,html
