ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika
Vol 10, No 1 (2022): ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektr

Deteksi Gerakan Tangan menggunakan Support Vector Machine pada Dumbbell Berbasis Raspberry Pi Zero

ERWANI MERRY SARTIKA (Universitas Kristen Maranatha)
AAN DARMAWAN (Universitas Kristen Maranatha)
WILLIAM EKA JAYA (Universitas Kristen Maranatha)
ELIZABETH WIANTO (Universitas Kristen Maranatha)



Article Info

Publish Date
14 Jan 2022

Abstract

ABSTRAKOlahraga yang dilakukan di mana saja, dapat menggunakan alat sederhana seperti dumbbell. Latihan yang dilakukan harus sesuai usia dan kondisi kesehatan secara umum. Sebuah sistem diperlukan untuk mendeteksi gerakan sehingga membantu pemakai dalam menggunakan dumbbell. Dumbbell dilengkapi oleh sensor Inertial Measurement Unit (IMU), single board computer Raspberry Pi Zero W, dan LED RGB. Gerakan akan dideteksi oleh sensor Inertial Measurement Unit (IMU) yang dikirim ke Raspberry Pi Zero W untuk dilakukan preprocessing data. Algoritma Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk mendapatkan model pendeteksi gerakan olahraga pada dumbbell. Bila gerakan terdeteksi maka Raspberry Pi Zero W akan memberi perintah LED RGB untuk menyalakan warna tertentu sesuai dengan deteksi gerakan. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan kepada 5 orang dengan gerakan yang dideteksi sebanyak 6 gerakan, dumbbell pendeteksi gerakan memiliki tingkat keberhasilan sebesar 90%-94%.Kata kunci: dumbbell, deteksi gerakan, Raspberry Pi Zero W, SVM ABSTRACTExercises that can be done anywhere, can use simple tools such as dumbbells. Exercises should be appropriate for age and general health conditions. A system is needed to detect motion so as to assist the wearer in using the dumbbells. The dumbbell is equipped with an Inertial Measurement Unit (IMU) sensor, a single board computer Raspberry Pi Zero W, and RGB LEDs. Movement will be detected by the Inertial Measurement Unit (IMU) sensor which is sent to the Raspberry Pi Zero W for preprocessing the data. The Support Vector Machine (SVM) algorithm is used to obtain a sports motion detection model on dumbbells. If motion is detected, the Raspberry Pi Zero W will give an RGB LED command to turn on certain colors according to motion detection. Based on the results of trials conducted on 5 people with 6 movements detected, motion detection dumbbells have a success rate of 90%-94%.Keywords: dumbbell, motion detection, Raspberry Pi Zero W, SVM

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

elkomika

Publisher

Subject

Electrical & Electronics Engineering Engineering

Description

Jurnal ELKOMIKA diterbitkan 3 (tiga) kali dalam satu tahun pada bulan Januari, Mei dan September. Jurnal ini berisi tulisan yang diangkat dari hasil penelitian dan kajian analisis di bidang ilmu pengetahuan dan teknologi, khususnya pada Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, dan Teknik ...