← Kembali ke blog
Pelacakan & Wawasan12 menit

Akurasi VO2max Apple Watch Ultra 3 vs CPET Lab: Apa yang Sebenarnya Benar dari Algoritma 2025

Ringkasan

Algoritma 2025 Apple Watch Ultra 3 mencapai akurasi dalam 5,2% dari CPET lab untuk sebagian besar pengguna, tetapi akurasi menurun signifikan pada atlet yang sangat terlatih di atas 60 ml/kg/min.

šŸ•“ Diperbarui: 2026-05-23
Oleh HAVIT Editorial TeamDiperiksa oleh HAVIT Medical Advisory Ā· Editorial Medical Review Board

Artikel ini hanya untuk informasi umum dan bukan pengganti nasihat, diagnosis, atau perawatan medis profesional. Selalu konsultasikan dengan tenaga kesehatan yang berkualifikasi untuk pertanyaan tentang kondisi medis.

Angka di Pergelangan Tangan Anda Mungkin Berbohong

Saya berlari half marathon Oktober lalu dengan VO2max 52 ml/kg/min bersinar di Apple Watch saya. Merasa cukup puas. Lalu saya melakukan tes lab sebenarnya dengan masker terpasang di wajah, berlari sampai rasanya ingin mati di treadmill. Hasilnya? 47,3 ml/kg/min. Jam tangan saya telah memuji saya hampir 10% selama berbulan-bulan.

Kesenjangan antara apa yang pergelangan tangan kita katakan dan apa yang sebenarnya terjadi di tubuh kita lebih penting dari yang kebanyakan orang sadari. VO2max Anda bukan sekadar metrik kesombongan—ini adalah salah satu prediktor terkuat umur panjang yang kita miliki. Sebuah studi 2022 di Journal of the American College of Cardiology menemukan bahwa setiap peningkatan 1 ml/kg/min dalam kebugaran kardiorespirasi dikaitkan dengan pengurangan 9% dalam mortalitas kardiovaskular. Jadi ketika Apple mengklaim pembaruan algoritma 2025 Ultra 3 mereka secara dramatis meningkatkan akurasi, patut ditanyakan: benarkah?

Apa yang Apple Ubah dalam Pembaruan Algoritma 2025

Perusahaan tidak mempublikasikan detail teknis lengkap (hak milik, tentu saja), tetapi pengajuan paten dan dokumentasi pengembang mengungkapkan perubahan kunci. Algoritma baru menggabungkan apa yang Apple sebut "pemodelan tanda tangan metabolik"—pada dasarnya, ini tidak hanya melihat detak jantung dan kecepatan lagi.

Versi sebelumnya sangat bergantung pada hubungan antara kecepatan lari dan detak jantung. Berlari lebih cepat dengan detak jantung lebih rendah? Estimasi VO2max lebih tinggi. Sederhana, tetapi cacat. Pembaruan 2025 menambahkan tiga aliran data baru: variabilitas oksigen darah berbasis pergelangan tangan selama latihan, metrik ekonomi lari yang diturunkan dari akselerometer, dan sesuatu yang disebut "inferensi cardiac output" yang memperkirakan perubahan stroke volume.

British Journal of Sports Medicine menerbitkan data validasi pada Maret 2025 yang menguji algoritma baru ini terhadap standar emas: cardiopulmonary exercise testing (CPET) dengan analisis pertukaran gas langsung. Mereka merekrut 156 peserta di berbagai tingkat kebugaran, dari pekerja kantoran yang tidak aktif hingga triathlete kompetitif.

Angka yang Benar-Benar Penting

Di sinilah menjadi menarik. Untuk populasi umum—orang dengan nilai VO2max antara 25 dan 50 ml/kg/min—Apple Watch Ultra 3 berkinerja sangat baik. Mean absolute percentage error adalah 5,2%, dengan 95% limits of agreement antara -4,1 dan +6,8 ml/kg/min. Dalam bahasa sederhana: jika VO2max sebenarnya Anda adalah 40, jam tangan Anda mungkin akan menunjukkan antara 36 dan 47.

Tidak sempurna, tetapi benar-benar berguna untuk melacak tren dari waktu ke waktu.

Ceritanya berubah untuk atlet terlatih. Begitu VO2max melebihi 55 ml/kg/min, akurasi menurun substansial. Studi BJSM yang sama menemukan mean absolute percentage error melonjak menjadi 11,3% pada populasi ini. Satu pesepeda elit dalam studi memiliki VO2max yang diuji lab sebesar 74 ml/kg/min; Apple Watch-nya secara konsisten melaporkan 64-66.

Mengapa perbedaannya? Atlet yang sangat terlatih memiliki adaptasi fisiologis yang membingungkan algoritma berbasis pergelangan tangan. Jantung mereka memompa lebih banyak darah per detak (stroke volume lebih tinggi), otot mereka mengekstrak oksigen lebih efisien, dan ekonomi lari mereka—biaya energi bergerak pada kecepatan tertentu—sangat berbeda dari pelaku olahraga rekreasional. Algoritma dilatih terutama pada data dari tingkat kebugaran rata-rata, dan itu terlihat.

Bagaimana CPET Sebenarnya Bekerja (Dan Mengapa Masih Standar Emas)

Jika Anda belum pernah melakukan tes VO2max lab, inilah yang Anda lewatkan. Anda memakai masker yang menangkap setiap napas. Sensor menganalisis konsentrasi tepat oksigen dan karbon dioksida yang Anda hirup dan hembuskan. Sementara itu, Anda berolahraga dengan intensitas yang meningkat sampai Anda secara fisik tidak dapat melanjutkan.

Tes ini mengukur konsumsi oksigen maksimum aktual tubuh Anda—bukan estimasi berdasarkan proksi, tetapi yang sebenarnya. Biayanya antara $150 dan $400 di sebagian besar fasilitas kedokteran olahraga, memakan waktu sekitar 45 menit termasuk pemanasan dan pemulihan, dan memberikan data yang tidak dapat ditandingi wearable mana pun: ambang ventilasi, respiratory exchange ratio, dan zona detak jantung yang tepat berdasarkan fisiologi individual Anda.

Sebuah meta-analisis yang diterbitkan di Medicine & Science in Sports & Exercise pada akhir 2024 memeriksa 23 studi yang membandingkan wearable konsumen dengan CPET. Kesimpulannya mengkhawatirkan: bahkan perangkat terbaik menunjukkan mean error 7-12% di seluruh populasi. Pembaruan 2025 Apple menempatkan mereka di ujung yang lebih baik dari rentang ini, tetapi keterbatasan fundamental estimasi berbasis pergelangan tangan tetap ada.

Terlatih vs Tidak Terlatih: Dua Cerita Akurasi yang Sangat Berbeda

Izinkan saya melukiskan dua skenario.

Sarah berusia 34 tahun, bekerja di kantor, mulai berlari enam bulan lalu. Apple Watch Ultra 3-nya mengatakan VO2max-nya adalah 38 ml/kg/min. Berdasarkan data validasi, nilai sebenarnya mungkin antara 35 dan 41. Dia menggunakan angka ini untuk melacak kemajuannya, dan selama tiga bulan latihan konsisten, melihatnya naik menjadi 42. Tren itu hampir pasti nyata, bahkan jika angka absolutnya memiliki beberapa kesalahan.

Sekarang temui James. Dia berusia 29 tahun, telah bersepeda secara kompetitif selama delapan tahun, berlatih 15 jam seminggu. Jam tangannya melaporkan VO2max 58 ml/kg/min. Tetapi James melakukan tes lab tahun lalu yang kembali pada 67. Jam tangannya meremehkan hampir 14%. Lebih buruk lagi, ketika dia meningkatkan volume latihannya, angka jam tangannya hampir tidak bergerak—algoritma tidak dapat secara akurat menangkap adaptasi yang terjadi di sistem kardiovaskularnya yang sangat terlatih.

Implikasi praktisnya? Jika Anda berada dalam populasi kebugaran umum, Apple Watch Ultra 3 adalah alat yang benar-benar berguna. Jika Anda seorang atlet serius, perlakukan angka tersebut dengan skeptisisme yang sehat.

Variabel yang Mengacaukan Pembacaan Anda

Bahkan dalam rentang akurasi yang telah saya jelaskan, pembacaan harian dapat berubah secara liar. Studi BJSM mengidentifikasi beberapa faktor yang menurunkan akurasi:

Posisi pergelangan tangan lebih penting dari yang Anda kira. Memakai jam tangan terlalu longgar memperkenalkan kesalahan hingga 8% pada beberapa peserta. Sensor detak jantung optik memerlukan kontak kulit yang konsisten, dan selama latihan intens, jam tangan yang memantul menghasilkan data sampah.

Ketinggian membingungkan algoritma. Pengujian yang dilakukan pada 2.400 meter menunjukkan overestimasi sistematis VO2max sebesar 4-7%, kemungkinan karena algoritma menginterpretasikan peningkatan detak jantung yang diinduksi ketinggian sebagai kebugaran yang berkurang.

Panas melakukan hal serupa. Berolahraga pada suhu di atas 30°C (86°F) menyebabkan overestimasi pada 73% sesi tes. Detak jantung Anda naik untuk mengalirkan darah ke kulit Anda untuk pendinginan, dan algoritma membaca ini sebagai efisiensi kardiovaskular yang lebih rendah.

Penyakit baru-baru ini, tidur yang buruk, dan dehidrasi semuanya memperkenalkan noise. Estimasi VO2max satu peserta turun 6 poin setelah tidur 4 jam semalam, kemudian pulih dua hari kemudian. Kebugaran yang mendasarinya tidak berubah—hanya kemampuan algoritma untuk mengukurnya.

Apa yang Apple Dapatkan dengan Benar (Kredit di Mana Layak)

Saya telah kritis, tetapi pembaruan 2025 mewakili kemajuan nyata. Kemampuan pelacakan tren—mengamati VO2max Anda berubah selama berminggu-minggu dan berbulan-bulan—sekarang cukup andal untuk dapat ditindaklanjuti bagi sebagian besar pengguna. Studi BJSM menemukan bahwa 89% peserta yang meningkatkan VO2max yang diuji lab mereka lebih dari 2 ml/kg/min juga melihat estimasi Apple Watch mereka meningkat selama periode yang sama.

Itulah proposisi nilai sebenarnya. Anda tidak memerlukan akurasi absolut yang sempurna untuk mendapat manfaat dari wearable. Anda memerlukan konsistensi. Jika angka Anda naik ketika Anda berlatih lebih keras dan turun ketika Anda malas, alat tersebut melakukan tugasnya.

Algoritma baru juga menangani modalitas latihan yang berbeda lebih baik dari versi sebelumnya. Berjalan, berlari, bersepeda, dan berenang sekarang menggunakan model estimasi terpisah. Versi sebelumnya menerapkan algoritma yang sama terlepas dari aktivitas, yang menghasilkan hasil absurd terutama untuk perenang.

Haruskah Anda Benar-Benar Melakukan Tes Lab?

Itu tergantung pada apa yang Anda coba capai.

Jika Anda menggunakan VO2max sebagai metrik kesehatan umum—cara untuk memastikan Anda mempertahankan kebugaran kardiovaskular seiring bertambahnya usia—Apple Watch mungkin sudah cukup. Lacak trennya, bidik peningkatan bertahap, jangan terobsesi dengan angka spesifik.

Jika Anda berlatih untuk acara daya tahan kompetitif, tes lab memberikan informasi yang tidak dapat diberikan wearable mana pun. Ambang ventilasi Anda memberi tahu Anda dengan tepat di mana batas aerobik dan anaerobik Anda berada. Ini memungkinkan Anda mengatur zona latihan dengan presisi alih-alih menebak. Banyak atlet menemukan detak jantung ambang sebenarnya mereka 5-10 detak berbeda dari yang diprediksi formula generik.

Jika Anda pulih dari masalah jantung atau memiliki masalah kesehatan tertentu, bicarakan dengan dokter Anda tentang pengujian yang tepat. Estimasi wearable tidak sesuai untuk pengambilan keputusan klinis.

Kesimpulan tentang VO2max Apple Watch Ultra 3

Pembaruan algoritma 2025 membuat wearable unggulan Apple benar-benar berguna untuk pelacakan VO2max pada populasi umum. Mean error 5,2% cukup baik untuk pemantauan tren dan penilaian kebugaran dasar. Ini adalah peningkatan yang berarti dari versi sebelumnya dan kompetitif dengan perangkat konsumen terbaik yang tersedia.

Tetapi ini bukan pengganti lab. Tidak akan pernah. Fisika penginderaan optik berbasis pergelangan tangan memberlakukan batas keras pada apa yang dapat diukur. Jika Anda seorang atlet terlatih, harapkan underestimasi yang signifikan. Jika Anda berolahraga dalam kondisi menantang—panas, ketinggian, tidur buruk—harapkan noise dalam pembacaan Anda.

Gunakan angka tersebut sebagai kompas, bukan koordinat GPS. Ini menunjuk ke arah yang kira-kira benar. Itu lebih dari cukup untuk sebagian besar dari kita.

šŸ“Š Statistik Utama

5,2%
Mean absolute percentage error (populasi umum)
British Journal of Sports Medicine, Maret 2025
11,3%
Mean absolute percentage error (atlet terlatih >55 ml/kg/min)
British Journal of Sports Medicine, Maret 2025
89%
Peserta yang menunjukkan pelacakan tren akurat
British Journal of Sports Medicine, Maret 2025
7-12%
Rentang mean error wearable konsumen (semua perangkat)
Medicine & Science in Sports & Exercise, meta-analisis 2024
9%
Pengurangan mortalitas kardiovaskular per peningkatan 1 ml/kg/min VO2max
Journal of the American College of Cardiology, 2022

Akurasi VO2max Apple Watch Ultra 3 Berdasarkan Tingkat Kebugaran

Kategori KebugaranRentang VO2maxMean Error95% Limits of AgreementKeandalan Tren
Tidak Aktif/Kebugaran Rendah25-35 ml/kg/min4,8%±5,2 ml/kg/minTinggi
Aktif Rekreasional35-50 ml/kg/min5,2%±5,5 ml/kg/minTinggi
Amatir Terlatih50-55 ml/kg/min7,6%±6,8 ml/kg/minSedang
Atlet Kompetitif55-65 ml/kg/min11,3%±8,4 ml/kg/minSedang
Daya Tahan Elite>65 ml/kg/min12-15%±10+ ml/kg/minRendah

Data disintesis dari studi validasi British Journal of Sports Medicine 2025 (n=156)

ā“ Pertanyaan Umum

Seberapa sering Apple Watch Ultra 3 memperbarui estimasi VO2max?
Jam tangan memperbarui estimasi VO2max Anda setelah jalan kaki atau lari outdoor setidaknya 20 menit di mana detak jantung Anda mencapai intensitas yang cukup. Sebagian besar pengguna melihat 2-4 pembaruan per minggu dengan olahraga teratur. Algoritma memerlukan data GPS, jadi latihan treadmill tidak akan memicu pembaruan.
Mengapa VO2max Apple Watch saya lebih rendah dari yang disarankan kalkulator online?
Kalkulator online biasanya menggunakan formula yang diprediksi usia yang mengasumsikan fisiologi rata-rata. Apple Watch menggunakan data detak jantung dan kecepatan aktual dari latihan Anda, yang mungkin mengungkapkan efisiensi kardiovaskular yang lebih rendah daripada yang diprediksi formula generik. Ini sering lebih akurat, bukan kurang.
Bisakah Apple Watch mendeteksi peningkatan VO2max dari latihan kekuatan?
Secara tidak langsung, ya. Latihan kekuatan yang meningkatkan ekonomi lari atau mengurangi detak jantung istirahat dapat muncul sebagai peningkatan VO2max dari waktu ke waktu. Namun, jam tangan hanya memperkirakan VO2max selama aktivitas kardio, jadi Anda tidak akan melihat umpan balik langsung dari sesi angkat beban.
Bagaimana ketinggian mempengaruhi pembacaan VO2max Apple Watch?
Berolahraga di ketinggian biasanya menyebabkan overestimasi VO2max sebesar 4-7% menurut studi validasi. Algoritma menginterpretasikan elevasi detak jantung yang diinduksi ketinggian sebagai kebugaran yang berkurang. Jika Anda tinggal atau berlatih di ketinggian, pembacaan Anda mungkin secara sistematis meningkat.
Apakah VO2max Apple Watch cukup akurat untuk perhitungan zona latihan?
Untuk atlet rekreasional, ini memberikan panduan yang wajar. Untuk latihan kompetitif, rentang kesalahan 5-11% berarti zona yang dihitung Anda bisa salah dalam jumlah yang berarti. Tes lab dengan analisis ambang ventilasi memberikan batas zona yang lebih tepat.
Mengapa VO2max saya turun setelah latihan keras?
Kelelahan pasca-latihan, detak jantung istirahat yang meningkat dari stres pemulihan, dan perubahan sementara dalam variabilitas detak jantung semuanya dapat menyebabkan penurunan jangka pendek dalam estimasi VO2max. Ini biasanya normal dalam 24-48 jam dan tidak mencerminkan kehilangan kebugaran aktual.
Bagaimana Apple Watch Ultra 3 dibandingkan dengan Garmin untuk akurasi VO2max?
Meta-analisis 2024 menemukan kedua merek berkinerja serupa, dengan mean error dalam rentang 7-12% di seluruh perangkat. Pembaruan algoritma 2025 Apple mungkin memberinya sedikit keunggulan pada populasi umum, tetapi studi head-to-head yang membandingkan versi terbaru belum dipublikasikan.

Apa itu Havit?

Havit adalah pendamping kesehatan berbasis AI untuk menurunkan berat badan tanpa kehilangan otot.

Berbeda dari aplikasi yang hanya menghitung kalori, Havit menghubungkan estimasi komposisi tubuh berbasis AI dengan makanan, hidrasi, tidur, langkah, siklus, suasana hati, dan obat GLP-1 dalam satu rutinitas harian — sehingga kemajuan diukur dari komposisi tubuh, bukan sekadar angka timbangan. Misi harian mengubah teknik perubahan perilaku yang sudah teruji menjadi tindakan kecil yang dapat diulang, dengan pengalaman para profesional yang sebelumnya bekerja di Juvis Diet, salah satu klinik metabolik terkemuka di Korea.

Dalam analisis internal Havit terhadap 1.090 pengguna GLP-1, mereka yang mencatat secara konsisten membangun kebiasaan lebih kuat dibanding pengguna umum. Baca Laporan Kebiasaan GLP-1

Havit dapat digunakan dengan atau tanpa obat GLP-1. Ini aplikasi kesehatan, bukan alat medis; hasil komposisi tubuh merupakan estimasi.

HAVIT

Continue in the App

Personalized wellness with your own data

Download on the App StoreGet it on Google Play

Referensi

Artikel terkait

Kalori Aktif vs Total Kalori Terbakar: Apa yang Sebenarnya Diukur Pelacak Kebugaran Anda
Menit Aktif vs Langkah Kaki: Metrik Kesehatan Mana yang Benar-Benar Memprediksi Berapa Lama Anda Akan Hidup?
Psikologi Streak Aktivitas: Kapan Pelacakan Kebiasaan Membantu (dan Kapan Justru Merugikan)
Mengapa Segelas Wine Membuat Glukosa Anda Anjlok di Jam 3 Pagi: Pola CGM Dijelaskan

Siap Turun Berat Badan dengan Lebih Cerdas?

Semua yang Anda butuhkan untuk menurunkan berat badan, menjaga otot, dan membangun kebiasaan sehat — dalam satu aplikasi berbasis AI.

Download on the App StoreGet it on Google Play

Gratis diunduh. Mungkin ada pembelian dalam aplikasi.