Fermin Aldeguer Manfaatkan Data Ducati Marc Marquez di Gresini untuk Tingkatkan Performa!

Fermin Aldeguer: Belajar dari Data Ducati Marc Marquez untuk Meningkatkan Performa di Gresini

Fermin Aldeguer, rookie tim Gresini Racing, menunjukkan potensi menjanjikan di MotoGP Qatar dengan finis di posisi kelima. Ini merupakan hasil terbaiknya sejauh ini. Aldeguer mengungkapkan bahwa ia memanfaatkan data dari para pembalap Ducati lainnya, termasuk Marc Marquez, untuk meningkatkan performanya di atas Desmosedici.

Pembalap berusia 20 tahun ini mengakui bahwa ia mempelajari data pengereman dan kecepatan di tikungan dari Marc Marquez, Francesco Bagnaia, Alex Marquez, Franco Morbidelli, dan Fabio Di Giannantonio. Tujuannya adalah untuk beradaptasi lebih cepat dengan gaya balap yang dibutuhkan oleh motor Ducati.

Fokus pada Pengereman dan Kecepatan di Tikungan

“Saya fokus pada diri sendiri dan beradaptasi dengan gaya yang dibutuhkan Desmosedici,” ujar Aldeguer, seperti dikutip dari GPOne. “Saya melihat data pembalap [Ducati] lain hanya untuk mendapatkan referensi tentang titik pengereman dan kecepatan yang dibutuhkan di tikungan.”

Aldeguer mengakui bahwa ia kadang terlalu memperhatikan pembalap lain saat balapan, yang dapat memengaruhi hasilnya. Namun, belajar dari data pembalap Ducati lainnya, terutama juara enam kali MotoGP, Marc Marquez, terbukti sangat bermanfaat.

Data Marquez dan Bagnaia Jadi Acuan

Menganalisis data Marc Marquez, terutama dalam melibas tikungan kiri, menjadi keuntungan besar bagi Aldeguer. Selain itu, mempelajari data pengereman Francesco Bagnaia, yang dikenal sebagai salah satu late braker terbaik di MotoGP, juga sangat membantunya.

Hanya Pedro Acosta dari KTM yang sering kali mampu menandingi Bagnaia dalam hal pengereman telat.

Target Podium Pertama di MotoGP

Dengan memanfaatkan data Ducati yang kaya, tantangan berikutnya bagi Fermin Aldeguer adalah meraih podium pertamanya sebagai pembalap MotoGP. Hasil positif di Qatar menjadi modal berharga baginya untuk terus berkembang dan bersaing di level tertinggi.