Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Perkasa, Galang Elang
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Teknologi Pose Estimation Untuk Model Klasifikasi Gerakan Hammer-Curl Perkasa, Galang Elang; Kasih, Patmi; Helilintar, Risa
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/1h8nsj97

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem kecerdasan buatan berbasis perkiraan pose yang mampu mendeteksi dan mengevaluasi gerakan hammer-curl secara akurat. Sistem ini menganalisis pola gerakan tubuh dari video dengan memanfaatkan koordinat titik-titik tubuh (landmark), seperti bahu, siku, dan pergelangan tangan. Data landmark disusun dalam bentuk urutan berdimensi tetap sebanyak 30 frame untuk merepresentasikan satu unit gerakan, kemudian digunakan sebagai input untuk melatih model Long Short-Term Memory (LSTM). Model ini dikembangkan untuk mengklasifikasikan kualitas gerakan menjadi tiga kategori, yaitu gerakan sempurna, benar, dan salah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 94% dari total 1579 data, dengan nilai macro average dan weighted average yang tinggi. Performa klasifikasi pada masing-masing kelas juga menunjukkan hasil yang baik, dengan nilai f1-score sebesar 90% untuk gerakan sempurna, 96% untuk gerakan benar, dan 95% untuk gerakan salah. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun efektif dalam mengevaluasi kualitas gerakan hammer-curl dan berpotensi untuk diterapkan dalam pelatihan kebugaran secara otomatis dan real-time.
Co-Authors Patmi Kasih Risa Helilintar