<![CDATA[Latihan bicep curl merupakan salah satu bentuk latihan kekuatan yang populer untuk membentuk otot lengan atas. Namun, kesalahan dalam teknik pelaksanaan dapat menurunkan efektivitas latihan dan meningkatkan risiko cedera. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring bicep curl berbasis computer vision yang mampu mendeteksi kesalahan gerakan secara real-time dan memberikan umpan balik langsung kepada pengguna. Sistem dikembangkan menggunakan kamera untuk menangkap gerakan, dengan MediaPipe digunakan untuk ekstraksi pose dan analisis sudut sendi utama seperti bahu, siku, dan pergelangan tangan. Melalui algoritma deteksi berbasis pergeseran sudut dan posisi relatif antar sendi, sistem mampu mengidentifikasi repetisi yang benar dan salah. Evaluasi sistem dilakukan menggunakan confusion matrix terhadap 10 repetisi latihan yang seluruhnya salah, dan menghasilkan akurasi klasifikasi sebesar 80%. Meski begitu, tingkat presisi 0% menunjukkan adanya false positive yang perlu diminimalkan. Hasil ini menegaskan potensi sistem sebagai alat bantu latihan non-invasif untuk mendeteksi dan memperbaiki kesalahan gerakan. Ke depannya, pengembangan algoritma lebih presisi dan ketahanan terhadap variasi lingkungan menjadi arah penelitian selanjutnya. Sistem ini berkontribusi terhadap inovasi teknologi olahraga yang aman, mudah diakses, dan efektif dalam mendukung kebugaran fisik.]]>
Copyrights © 2025
