Yunus, Ahmad Haykal and Dahnial Syauqy, S.T., M.T., M.Sc. and Edita Rosana Widasari, S.T., M.T (2024) Sistem Wearable Untuk Training One Arm Overhead Triceps Extension Menggunakan Modul MPU6050 Dengan Metode Random Forest. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Olahraga dapat memberikan manfaat bagi tubuh manusia, namun dapat berdampak negatif jika tidak dilakukan dengan benar. Salah satu olahraga yang bermanfaat, tetapi berpotensi merugikan jika tidak dilakukan dengan benar, adalah olahraga angkat beban. Angkat beban memiliki risiko, terutama bagi pemula tanpa bimbingan langsung oleh orang berpengalaman. Dalam hal ini, penelitian fokus pada latihan one arm overhead triceps extension, yang sering dilakukan oleh pemula. Kelebihan gerakan ini adalah kemudahan akses karena hanya memerlukan dumbbell, memungkinkan pelaksanaannya di berbagai tempat. Dengan kemajuan teknologi, kesalahan dalam olahraga angkat beban dapat dihindari dengan menggunakan perangkat wearable. Pada penelitian ini dikembangkan sistem untuk mengklasifikasikan gerakan benar atau salah pada gerakan one arm overhead triceps extension menggunakan modul MPU6050 dengan metode random forest dan berhasil mendapatkan akurasi sistem sebesar 83% dari 30 sampel pengujian. Komunikasi data dalam sistem ini dibuat dengan menggunakan mikrokontroller ESP32 yang memiliki kemampuan komunikasi secara nirkabel dan berhasil mendapatkan tingkat keberhasilan komunikasi data sebesar 100%. Sistem juga berhasil mendapatkan ratarata waktu komputasi selama 1,47 ms yang nilai kecepatan komputasi menjadi penting karena sistem harus cepat mengklasifikasikan gerakan benar atau salah dari penggunanya.
English Abstract
Sports offer numerous benefits to the human body, yet they can have adverse effects if not performed correctly. Weightlifting is one such beneficial but potentially harmful activity, especially for beginners without direct guidance. This research focuses on the one arm overhead triceps extension exercise, commonly practiced by novices. The advantage of this exercise lies in its accessibility, requiring only a dumbbell and enabling execution in various locations. With technological advancements, errors in weightlifting can be mitigated using wearable devices. The study develops a system to classify the one arm overhead triceps extension movement using the MPU6050 module and the random forest method, achieving an accuracy of 83% from 30 trials. Data communication is facilitated through the ESP32 microcontroller with a success rate of 100%. Additionally, the system attains an average computation time of 1.47 ms, emphasizing the critical computational speed for user movement classification.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 0524150008 |
| Uncontrolled Keywords: | Sistem Wearable, ESP32, MPU6050, Random Forest, Olahraga, Angkat Beban-Wearable System, ESP32, MPU6050, Random Forest, Sports, Weight Lifting |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Komputer |
| Depositing User: | Sugeng Moelyono |
| Date Deposited: | 02 Feb 2024 08:27 |
| Last Modified: | 02 Feb 2024 08:27 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/214192 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
Ahmad Haykal Yunus.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |