SISTEM EVALUASI GERAKAN PUSH-UP YANG BENAR DAN SALAH MENGGUNAKAN SHAPE CONTEXT

Andriawan, Riko (2025) SISTEM EVALUASI GERAKAN PUSH-UP YANG BENAR DAN SALAH MENGGUNAKAN SHAPE CONTEXT. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full Text) RAMA_55201_2113020187.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (4MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2113020187_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2113020187_0701107802_0708028704_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (725kB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2113020187_0701107802_0708028704_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (394kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2113020187_0701107802_0708028704_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2113020187_0701107802_0708028704_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (556kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2113020187_0701107802_0708028704_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (38kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2113020187_0701107802_0708028704_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (167kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2113020187_0701107802_0708028704_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis web yang mampu mendeteksi dan mengevaluasi gerakan Push-Up secara otomatis menggunakan kombinasi MediaPipe, Shape Context, dan Convolutional Neural Network (CNN) berarsitektur MobileNet. MediaPipe digunakan untuk mendeteksi pose tubuh dan menghasilkan koordinat titik-titik kunci (keypoints), yang kemudian diolah menggunakan Shape Context menjadi fitur berbasis histogram spasial. Fitur ini dinormalisasi menggunakan MinMax Scaler sebelum diklasifikasikan oleh CNN menjadi dua kelas utama dan satu output tambahan yaitu, Push-Up Benar, Push-Up Salah, dan Direkomendasikan. Sistem dirancang agar pengguna dapat mengunggah video latihan melalui antarmuka website yang responsif dan user-friendly, lalu memperoleh hasil klasifikasi secara langsung disertai dengan pratinjau video dan fitur “Clear” untuk mengatur ulang input. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki akurasi terbaik sebesar 92,58% pada skenario pelatihan terbaik, dengan precision, recall, dan F1-score yang seimbang serta waktu respon kurang dari 0,5 detik per frame, yang membuktikan kelayakannya untuk penggunaan realtime. Pengujian fungsional dan non-fungsional menyatakan bahwa sistem berjalan sesuai harapan, dan berdasarkan evaluasi pengguna, sistem ini dianggap bermanfaat, layak diterapkan, dan memiliki potensi sebagai alat bantu latihan mandiri yang efektif dan dukatif.

Actions (login required)

View Item