Sistem Deteksi Pose Servis Bulutangkis Berbasis Computer Vision

Sindhikara, Legaspie Aura (2025) Sistem Deteksi Pose Servis Bulutangkis Berbasis Computer Vision. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_2113020179.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2113020179_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2113020179_0706118101_0703018704_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (606kB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2113020179_0706118101_0703018704_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (260kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2113020179_0706118101_0703018704_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (201kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2113020179_0706118101_0703018704_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (664kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2113020179_0706118101_0703018704_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (15kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2113020179_0706118101_0703018704_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (72kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2113020179_0706118101_0703018704_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 mengembangkan sistem deteksi otomatis pose servis bulutangkis menggunakan computer vision untuk menilai kesesuaian teknik dan memberikan umpan balik akurat secara real-time. Sistem ini dirancang sebagai alat bantu objektif dan efisien dalam pelatihan atlet. Penilaian servis bulutangkis manual sering subjektif dan rawan kesalahan. Kebutuhan akan sistem deteksi otomatis muncul untuk meningkatkan objektivitas penilaian. Metodologi menggunakan desain pengembangan. Proses meliputi pra-pemrosesan video (OpenCV), deteksi keypoints tubuh (MediaPipe Pose), analisis sudut (trigonometri), dan klasifikasi validitas servis (KNN). Sistem diimplementasikan dengan antarmuka Streamlit yang intuitif. Pengujian fungsional berhasil menunjukkan semua fitur inti beroperasi: aplikasi terbuka normal, pengunggahan dataset CSV valid, dan pengunggahan video servis yang valid memicu analisis. Analisis servis mampu mendeteksi pose, mengukur ketinggian (misal: 98.1 cm, memenuhi ≤1.15m), dan mengidentifikasi pegangan, menyimpulkan "BENAR" atau "SALAH". Validasi input juga robust, menolak file melebihi 200MB atau format tidak didukung. Pengujian non-fungsional menunjukkan akurasi klasifikasi keseluruhan 91.35%. Namun, beberapa video 'Benar' memiliki akurasi rendah (misal: 0% untuk F10 Benar.mp4). Analisis ini mengindikasikan tantangan deteksi landmark oleh MediaPipe akibat oklusi (misal: tangan menutupi, tumit tertutup) atau posisi tubuh ambigu. Confusion Matrix mengkonfirmasi model efektif mendeteksi servis "Salah" (Recall 0.9960) dan akurat memprediksi "Benar" (Precision 0.9954). Tujuan penelitian tercapai, yaitu membuat sistem pendeteksi kesalahan servis bulutangkis dan meningkatkan objektivitas penilaian. Sistem ini menawarkan keunggulan objektivitas, konsistensi, dan umpan balik kuantitatif. Meskipun ada tantangan deteksi landmark akibat oklusi, implementasi ini adalah langkah penting dalam penerapan computer vision untuk peningkatan performa atlet bulutangkis. Saran ke depan meliputi peningkatan robustness deteksi pose, ekspansi dataset, pengembangan analisis gerakan dinamis, dan optimasi performa.

Actions (login required)

View Item