## Pemodelan Ritme Kalori Terbakar Setiap Waktu Selama Bersepeda dengan
Feedforward Neural Network

## MUHAMMAD ICHWAN, SALMAN FATHUL ALFARISYI
Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung, Indonesia Email: ichwan@itenas.ac.id
Received 14 Agustus 2023 | Revised 15 September 2023 | Accepted 5 Oktober 2023

## ABSTRAK
Pemanfaatan teknologi dalam bidang kesehatan dan olahraga telah berkembang dengan  pesat.  Aplikasi  dan  smartwatch  dapat  menghitung  total  kalori  terbakar selama  berolahraga  namun  tidak  memberikan  rincian  kalori  terbakar  setiap detiknya. oleh karena itu, penilitian ini bertujuan untuk memodelkan ritme kalori terbakar setiap detikanya selama bersepeda. Terdapat usulan mengenai metode yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  metode  Feedforward Neural  Network  untuk  memprediksi  jumlah  kalori  yang  terbakar  pada  saat berolahraga  sepeda. Masukan jaringan  saraf  tiruan adalah  detak jantung (HR t ), kecepatan kayuh (Cad t ), berat badan(m) dan suhu (c). Pada penelitian ini yaitu menggunakan jaringan syaraf tiruan Feedforward Neural Network mendapatkan nilai  59  neuron  pada  lapisan  tersembunyi  dan  mendapatkan  nilai  akurasi keberhasilan sebesar 93 % .
Kata kunci : feedforward neural network, sepeda, kalori terbakar, detak jantung, berat badan, kecepatan kayuh

## ABSTRACT
The use of technology in the field of health and sports has grown rapidly. Apps and  smartwatches  can  calculate  total  calories  burned  during  exercise  but  don't provide a breakdown of calories burned per second. Therefore, this research aims to model the rhythm of calories burned every second during cycling. In this study, it  is  proposed  to  use  the  Feedforward  Neural  Network  method  to  predict  the number of calories burned while exercising a bicycle. The inputs to the artificial neural network are heart rate (HRt), pedaling speed (Cadt), body weight (m) and temperature (c). In this study using a Feedforward Neural Network artificial neural network  to  get  a  value  of  59  neurons  in  the  hidden  layer  and  get  a  success accuracy score of 93%.
Keywords : feedforward neural network, cycling, calories, heart rate, weight

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini prevalensi penduduk obesitas dan kegemukan selalu meningkat (Riskesdas, 2018) . Padahal obesitas merupakan penyebab timbulnya berbagai macam penyakit mematikan. Maka dari itu, menjaga berat padan agar tetap ideal adalah suatu hal yang tidak bisa diremehkan karena sangat penting, hal tersebut bisa dengan cara mengontrol kalori pada tubuh. Kalori merupakan  takaran  energi  dalam  makanan (Adrian,  2017) .  Kalori  yang  masuk  dapat diperoleh  dari  makanan  sedangkan  kalori  yang  keluar  dapat  dicapai  dengan  melakukan aktivitas fisik seperti olahraga sepeda. Salah satu yang berkaitan erat dengan badan yang ideal yaitu kesehatan pada tubuh manusia, tetapi banyak anggapan salah dari beherapa orang yaitu bahwa yang idela itu yang kurus dan kurus, bahkan banyak orang yang menganggap berat badan tidak ideal berapa lama itu normal. Jika sehat tentu ada standar idealnya, seperti halnya berat badan, berat badan yang ideal itu tidak bisa disamaratakan karena berat badan ideal itu dilihat dari tinggi badan pada masing- masing orang (Setiadi, dkk, 2020) .
Dengan bersepeda, kinerja kardiovaskular dan otot bekerja secara optimal (Adrian, 2019) . Selain  itu,  olahraga  sepeda  juga  sedang  menjadi  tren  saat  ini.  Dikutip  dari  tempo.com (Wibowo, 2020) , Salah satu bentuk kegiatan rekreasi atau olahraga yaitu bersepeda, yidak hanya itu bersepeda juga merupakan alat transportasi jalan raya. Tidak sedikit orang-orang yang terbiasa melakukan segala aktivitasnya dengan bersepeda, juga dengan berbagai macam medan yang dilaluinya, misalnya diperbukitan, jalan raya, medan yang sulit ataupun hanya sekedar bersepeda biasa (Hafizah, dkk, 2021) .
Kegemukan  dan  obesitas  yaitu  merupakan  yang  termasuk  beban  masalah  pada  gizi  yang terjadi di Indonesia, di samping kekurangan gizi dan kekurangan zat gizi mikro. Menurut Riset Kesehatan  Dasar (Riskesdas,  2018) .  Hingga  21,8%  penduduk  dewasa  di  Indonesia mengalami  obesitas.  Prevalensi  obesitas  pada  orang  dewasa  lebih  banyak  terjadi  pada masyarakat perkotaan, yaitu sebesar 25,1% dibandingkan dengan 17,8% di pedesaan. Terjadi karena  apa  yang  masuk  pada  tubuh  manusia  seperti  makanan  atapun  minuman  yang dikonsumsi,  manusia  tidak  bisa  menghitung  berapa  kalori  yang  masuk  bersama  makanan ataupun minuman tersebut (Tirasirichai, dkk, 2018) .
Pada  penelitian (Ansari,  2016) membahas  tentang  perkiraan  mengenai  tingkat  kelulusan yang  terjadi  pada  mahasiswa  dengan  jaringan  syaraf  tiruan,  penelitian (Pujianto,  dkk, 2018) membahas  tentang  penggunaan  metode neural  network  backpropagation,  untuk merancanakan  sebuah  sistem  demi  pendukung  sebuah  keputusan  mengenai  prediksi penerimaan beasiswa. Lalu pada penelitian (Yanu & Bursah, 2017) membahas cara untuk mengoptimasi  suatu  akurasi  yaitu  pada  prediksi  financial  distress  perusahaan dengan menggunakan  backpropagation  neural  network (Harumy,  dkk,  2022) membahas pengembangan  model prostis  Neural  Network  untuk  prediksi  dan  klasifikasi  data,  pada prosding seminar (Hammaines, dkk, 2021) membahas tentang sebuah metode feedforward neural network yaitu digunakan untuk memprediksi penggunaan pada energi listrik.
Maka dari itu, Feedforward Neural Network  adalah metode yang diambil pada penelitian ini yaitu  agar  dapat  memprediksi  berapa  besar  kalori  yang  terbakar  pada  saat  seseorang bersepeda. Ada juga sejumlah penelitian yang melibatkan penggunaan jaringan saraf maju untuk  prediksi,  yaitu  salah  satunya  pada  prediksi  detak  jantung  yang  ada  2  prediksi  yaitu berdasarkan  aktivitas  fisik  dan  kecepatan  pedal (Utami  &  Ichwan,  2016) .  Terdapat  3 lapisan yang berada di Arsitektur Feedforward Neural Network yaitu ada input layer, hidden layer dan juga output layer. Djantung (HRt), kecepatan pedal (Cadt), berat badan (m) dan suhu lingkungan (c) itu merupakan input dari detak jantung tiruan.

## 2. METODE

## 2.1 Prediksi Kalori Terbakar
Dalam  penelitian  ini,  denyut  jantung,  kecepatan  putaran  kaki,  berat  badan,  dan  suhu lingkungan  digunakan  untuk  memprediksi  pengeluaran  kalori  selama  bersepeda.  Detak jantung (HRt) diukur dengan sensor detak jantung yang dapat dikenakan. Kecepatan rotasi kaki  (Cadt)  diukur  dengan  sensor  irama lalu  untuk  berat  badan  diukur  menggunakan timbangan  sedangkan  suhu  diukur  menggunakan  suhu  sekitar.  keempat  hasil  yang  sudah didapatkan dari pengukuran untuk setiap detiknya digunakan sebagai inputan dari jaringan syaraf tiruan model FFNN. Hasil dari Feedforward neural network ini yaitu nilai prediksi kalori yang terbakar pada saat bersepeda pada detik tersebut (Cal t ) (Utami & Ichwan, 2016) . Untuk  mengukur  tingkat  akurasi  hasil  prediksi,  maka  dihitung  nilai  error  (et+1)  dari  hasil prediksi kalori terbakar pada detik tersebut (Cal t ). Diagram blok sistem prediksi kalori terbakar dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Blok Sistem Prediksi Kalori Terbakar

## 2.2 FeedForward Neural Network
Feedforward  neural  network  merupakan  seuatu  model  pada  jaringan  syaraf  yang  relatif sederhana arsitekturnya dengan memiliki bebeapa lapisan tersembunyi yang pastinya dapat diterapkan untuk peramalan pada data deret waktu (Azam, dkk, 2018) . FFNN menggunakan penurunan  gradien  untuk  meminimalkan  keluaran  kesalahan  kuadrat.  Pelatihan  jaringan memiliki tiga fase. fase maju, fase mundur, dan bobot variabel dan fase bias. Arsitektur FFNN terbagi  atas  3  arsitektur  yaitu input  layer,  hidden  layer,  dan  output  layer (Sutojo,  dkk, 2011) .  Jaringan  saraf  umpan  maju  tidak  menghasilkan  umpan  balik  ketika  output  setiap neuron  berbeda,  sehingga  neuron  lain  di  lapisan  yang  sama  tidak  terpengaruh.  Penelitian tersebut menggunakan empat input yaitu detak jantung, kecepatan putaran kaki, berat badan, suhu sekitar, dan kalori yang terbakar saat berolahraga sepeda. Mutilayer perceptron (MLP) merupakan  jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  yaitu  dengan  3  lapisan  masukan, diantaranya yaitu lapisan masukan, tersembunyi, dan keluaran. Model three-tier terpilih yaitu dengan berdasakak penelitian yang telah dilakukan oleh (Utami & Ichwan, 2016) .

## 2.3 Jaringan Syaraf Tiruan
Menurut (Fausett, 1994) jaringan  saraf  tiruan (JST)  adalah  sistem  pemrosesan  informasi dengan karakteristik yang mirip dengan saraf organisme hidup. JST dikembangkan sebagai model matematis yang menyerupai keadaan mental manusia atau jaringan saraf organisme hidup, dengan asumsi sebagai berikut (Warsito, 2009) .
1. Pemrosesan informasi berlangsung di banyak elemen sederhana yang disebut neuron.
2. Sinyal ditransmisikan antar neuron melalui koneksi tertentu.
3. Setiap tautan antar neuron memiliki bobot yang sesuai, dengan mengalikan sinyal yang dikirim.
4. Setiap  neuron  menggunakan  fungsi  aktivasi  pada  input  (jumlah  bobot  dari  sinyal ditransmisikan) untuk mengetahui sinyal output dan fluktuasi data yang terus menerus di sekitar rata-rata.
2.4 Skenario Pengujian Setelah merancang forward neural network untuk memprediksi kalori yang terbakar, dilakukan pelatihan metode FFNN untuk memprediksi kalori yang terbakar menggunakan matlab. Selama proses pelatihan, gunakan dataset pelatihan yang sudah disiapkan sebelumnya. Pembelajaran jaringan menggunakan fungsi pengenalan sebagai fungsi aktivasi, batas epoch adalah 10.000 MSE adalah 0,01 dan tingkat pembelajaran adalah 0,001. Juga, proses mengidentifikasi neuron tersembunyi  (hidden  layer)  dengan  mencobanya  dengan  kelipatan  10  terlebih  dahulu.  Jika hasilnya  masih  jauh,  tambahkan  kelipatan  10  hingga  nilai  prediksi  mencapai  nilai  data pelatihan.  Jika  nilainya  mendekati,  coba  dengan  kelipatan  1  hingga  nilainya  benar-benar mendekati  data  training. Selain  itu, pada saat pengujian  digunakan sampel  data  pengujian dimana data pengujian berbeda dengan data, kemudian mean absolute error (MAE) dihitung antara hasil pengukuran kuantitatif dengan data pengujian kalori yang terbakar dan prediksi kalori yang terbakar hasil untuk menentukan akurasi model prediksi kalori yang terbakar .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Dalam dunia yang semakin sering menggunakan smartphone dan sensor wearable, banyak pengendara sepeda yang memanfaatkan banayak sekali aplikasi olahraga yang menggunakan smartphone seperti mi fitness, garmin dan lain sebagainya. tujuan dari aplikasi tersebut yaitu untuk memantau olahraga yang sudah dilakukan yang didapat dalam aplikasi tersebut. Hasil olahraga yang  sudah dilakukan  dapat  digunakan untuk melakukan  penelitian.  Penelitian ini memanfaatkan  dataset  yang  telah  dimanfaatkan  oleh  peneliti  sebelumnya  dalam  domain olahraga.  Dataset  ini  diambil  dari  link  https://www.kaggle.com/code/mpwolke/lazy-sunday- riding-with-tcx-file/data. Dataset mencakup berbagai hasil pengukuran dalam olahraga yang dilakukan oleh beberapa pesepeda menggunakan sensor wearable. Data ini diekspor dari akun mi fitness atau Garmin. Dalam dataset ini, terdapat informasi tentang lokasi GPS, durasi, jarak tempuh, detak jantung, kecepatan pedal, dan beberapa data lain yang memberikan informasi tentang  power  yang  dihasilkan.  Tipe  garmin  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  dataset diatas yaitu Garmin Instinct 2S – Graphite yang mempunyai spesifikasi sensor yaitu Sensor GPS,  Glonass,  Garmin  elevate  wrist  heart  rate  monitor,  barometric  altimeter,  compass, accelerometer, thermometer didalam dataset tidak ada data kalori yang terbakar pada saat berolah raga sepeda, tapi pada dataset terdapat kalori yang digunakan pada saat berolahraga sepeda. sehingga dalam penelitian untuk kalo yang terbakar, nilai energy yang sudah diapat pada saat berolahraga sepeda dikonversi menjadi kalori dengan menggunakan rumus pada Persamaan (1) untuk contoh dari hasil yang sudah  dikonversi dapat dilihat pada Gambar 3. 25%  adalah  nilai  yang  tepat  dan  4,17  adalah  nilai  yang  sudah  dikonversi  dari  1kkal  sama
dengan 4,17kj.
𝑐𝑎𝑙 = ∗ ∗ 𝑥 % 𝑥 , (1)
P = Energi yang digunakan selama bersepeda (watt) T = Waktu bersepeda (jam)
(a)
(b)
Gambar 2. (a) Gambar Power (Watt) Selama Bersepeda; (b) Gambar Kalori yang Sudah

## Dikonversi dari Power Menjadi Kalori
Gambar  2(a)  adalah  gambar  sampel  data  tenaga  yang  didapat  dari  data  yang  diambil sedangkan  Gambar  2(b)  adalah  hasil  konversi  dari  tenaga  ke  kalori  dengan  menggunakan rumus Persamaan (1).

## 3.2 Hasil Percobaan
Mencari  nilai  neuron  tersembunyi  diperlukan  untuk  mencari  nilai  MAE  terendah  percobaan mencari nilai neuron tersembunyi ( hidden layer) dengan cara mencobanya dengan kelipatan 10 terlebih dahulu jika hasil yang didapat masih jauh maka ditambah lagi dengan kelipatan 10 sampai  nilai  prediksi  mendekati  nilai  data  latih,  jika  nilai  sudah  mendekati  coba  dengan kelipatan 1 sampai nilai benar-benar mendekati data latih.
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 Po w er (w at t) Waktu bersepeda (detik) 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 Ka lo ri (c al ) waktu bersepeda (detik)

## Tabel 1. Nilai MAE dari Hasil Prediksi FFNN
Dataset Neuron Tersembunyi 10 50 55 56 57 58 59 60 Data Latih 0.123 0.062 0.068 0.063 0.055 0.054 0.047 0.053 Data Uji 1 0.082 0.081 0.075 0.068 0.063 0.052 0.045 0.052 Data Uji 2 0.065 0.085 0.092 0.081 0.074 0.075 0.061 0.072
Pada Tabel 1 ini menjelaskan percobaan pada saat mencari nilai Neuron tersembunyi pada jaringan  syaraf  tiruan  model Feedforward  Neural  Network.  Langkah  pertama  lakukan percobaan  pada  kelipatan  10  jika  nilai MAE  masih  jauh  maka  gunakan  kelipatan  100  lalu apabila  nillai MAE  sudah  mendekati  hasil  maka  gunakan  kelipatan  1.  Pertama  melakukan percobaan menggunakan data latih menggunakan 10 Neuron tersembunyi lalu mendapatkan nilai MAE  0.1231  lalu  pada  saat  percobaan  kedua  menggunakan  50  Neuron  tersembunyi mendapatkan nilai MAE 0.0621 lalu pada percobaan 3 menggunakan 55 Neuron tersembunyi mendapatkan nilai MAE 0.0682 lalu pada percobaan 4 menggunakan 56 Neuron tersembunyi mendapatkan  nilai MAE  0.0637  lalu  pada  percobaan  ke  5  menggunakan  59  Neuron tersembunyi mendapatkan nilai MAE 0.0479  . Percobaan ini dilakukan hingga mendapatkan nilai MAE yang kecil karena semakin kecil nilai MAE maka nilai tersebut mendekati nilai asli.
Tabel 2. Perbandingan Suhu Dataset Suhu 22 o C 23 o C 24 o C 25 o C 26 o C 27 o C Data latih 165,431 kal  173,312 kal  180,951 kal  190,285 kal  201,212 kal 207,651 kal
Pada Tabel  2 ini menjelaskan  perbandingan  suhu  yang  berbeda-beda  dari suhu 22  derajat sampai  29  derajat,  dapat  disimpulkan  bahwa  jika  berolahraga  pada  siang  hari  atau  cuaca panas dapat membekar kalori lebih banyak dibandingkan dengan pagi hari atau cuaca dingin.
Gambar 3. Arsitektur Jaringan Syaraf
Pada Gambar 3, neural network FFNN memiliki 3 layer sebagai input layer, hidden layer dan output  layer.  Dalam  penelitian  ini  memiliki  4  input  yaitu  heart  rate  (HR),  kecepatan  kayuh (Cad),  suhu lingkungan (c) dan  berat  badan (m), hidden  layer  memiliki 59 hidden neuron.
Berdasarkan  arsitektur neural  network  untuk  memprediksi  kalori  yang  terbakar,  nilai  Calt merupakan penjumlahan dari seluruh input perkalian dan bobot dari setiap layer pada artificial neural network seperti yang ditunjukkan pada Persamaan (2).
𝑐𝑎𝑙   =   𝑏 + ∑ (𝑡𝑎𝑛ℎ(𝐻𝑅 . 𝑤 , + 𝐶𝑎𝑑 . 𝑤 , +  𝑐. 𝑤 , + 𝑚. 𝑤 , +   𝑏 )). 𝑤 (2) Keterangan b = Nilai bobot bias Cad   = Nilai kecepatan kayuh (rpm) Cal = Nilai kalori yang terbakar (kal)
HR = Nilai detak jantung selama bersepeda (bpm)
m = Berat badan (kg)
c = Suhu Lingkungan ( o c) W = nilai bias b y
Perbandingan  kalori  dari  alat  ukut  smartwatch  dan  hasil  dari  prediksi FFNN  yang  sudah dilakukan pengujian terdapat pada Gambar nomor 4 sampai 6. Gambar empat ini adalah hasil dari  percobaan  dengan  metode FFNN  dengan  smartwatch  yang  menggunakan  data  latih sebanyak  6.072.  Gambar  5  ini  adalah  hasil  dari  uji  coba  dengan  metode FFNN  dengan smartwatch pada pesepeda pertama yang menggunakan data sebanyak 2.074. Gambar 6 ini adalah hasil dari uji coba dengan metode FFNN dengan smartwatch pada pesepeda kedua yang  menggunakan  data  sebanyak  3.674.  Dari  Gambar  4,  5  dan  6  hasil  dari  alat  ukut smartwatch dan dari prediksi menggunakan FFNN hasil yang didapatkan tidak terlalu berbeda jauh dengan kesalah 7%.
Gambar 4. Hasil Pengujian Prediksi FFNN dan Smartwatch pada Data Latih
Pada Gambar 4 ini adalah hasil dari uji coba aplikasi dengan smartwatch yang sudah digunakan untuk  mengukur  kalori  yang  terbakar  pada  saat  menggunakan  sepeda  dimana  hasil  yang didapat tidak terlalu jauh dengan hasil yang dari smartwatch, dari gambar 4 diatas terdapat 7% nilai kesalahan akurasi dan mendapatkan nilai MAE sebesar 0,0479.
-0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 1 14 27 40 53 66 79 92 10 5 11 8 13 1 14 4 15 7 17 0 18 3 19 6 Kalori dari alat ukur smartwatch kalori dari prediksi FFNN waktu selama bersepeda (detik) ka lo ri te rb ak ar (c al )

## Gambar 5. Hasil Pengujian Prediksi FFNN dan Smartwatch pada Pesepeda 1
Pada Gambar 5 ini adalah hasil data uji yang dilakukan smartwatch dengan prediksi FFNN yaitu mendapatkan nilai akurasi sebesar 93% dan mendapat nilai MAE 0,0618 yang dimana nilai ukur smartwatch dengan nilai prediksi hasilnya tidak terlalu jauh.
Gambar 6. Hasil Pengujian Prediksi FFNN dan Smartwatch pada Pesepeda 2
Gambar 6 menunjukkan hasil pengujian aplikasi dengan smartwatch yang digunakan untuk mengukur kalori yang terbakar saat bersepeda, dimana hasilnya tidak jauh berbeda dengan hasil smartwatch.  Kinerja  jaringan  saraf  prediktif  dalam  memprediksi  kalori  yang  terbakar dapat dihitung menggunakan nilai MAE dari setiap kumpulan data. Nilai MAE tiap kumpulan data bisa dilihat pada Tabel 2. Nilai MAE data latih adalah 0,0479 lalu MAE rata-rata data uji 0,0455 dan 0,0618 dengan MAE rata-rata 0,0517.
-0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 1 12 23 34 45 56 67 78 89 10 0 11 1 12 2 13 3 14 4 15 5 Kalori dari alat ukur smartwatch Kalori dari prediksi FFNN waktu lama bersepeda (detik) ka lo ri te rb ak ar (c al ) 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 1 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 10 0 10 9 11 8 12 7 13 6 Kalori dari alat ukur smartwatch Kalori dari prediksi FFNN waktu lama bersepeda (detik) ka lo ri te rb ak ar (c al )
Pada Persamaan (3) dibawah ini adalah cara perhitungan untuk mencari nilai kesalahan akurasi dan perhitungan untuk penelitian ini.
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 = rata−rata nilai MAE
Nilai maksimum kalori 𝑥 100% (3)
Sehingga,
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 = , , 𝑥 100% = 7 %
Ini  adalah  hasil  dari  perhitungan  untuk  mencari  nilai  kesalahan  untuk  penelitian  ini  yaitu sebesar 7% sehingga mempunyai akurasi kebenaran sebanyak 93%.
Tabel 3. Nilai MAE Dari Setiap Dataset Dataset Pesepeda Total data MAE Data Latih 1 6072 0,0479 Data Uji 2 2072 0,0455 3 3674 0,0618
Dari Tabel 3 terlihat bahwa rata – rata MAE sebesar 0,0517 kal dari nilai kalori maksimum pada kumpulan data adalah 0,8 kal sehingga tingkat kesalahan yang diperoleh adalah 7%. Dari hasil yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa mode Feedforward Neural Network yang diimplementasikan pada penelitian ini cukup optimal untuk memprediksi kalori yang terbakar per detik dengan akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 93%.

## 4. KESIMPULAN
Input dari jaringan syaraf tiruan ada 4 yaitu detak jantung ( HR t ), kecepatan pedal ( Cad t ), berat badan ( kg) dan suhu sekitar (c). Pada penelitian ini didapatkan lapisan tersembunyi sebanyak 59  neuron  tersembunyi.  Hasil  dari  jaringan  syaraf  tiruan  adalah  nilai  prediksi  kalori  yang terbakar ( Calt). Metode prediksi kalori FFNN ini memiliki nilai error sebesar 7%. Semakin tinggi suhu maka kalori yang terbakar semakin besar. Berdasarkan perancangan dan pengujian yang telah dilaksanakan, dapat disimpulkan bahwa Feedforward Neural Network yang digunakan pada penelitian ini cukup optimal untuk memprediksi kalori yang terbakar per detik dengan akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 93%.

## DAFTAR RUJUKAN
Adrian,  d.  K.  (2017,  20). Mengenali  Kalori  Sebagai  Kunci  Berat  Badan  Sehat.
Https://Www.Alodokter.Com/Kalori-Kunci-Berat-Badan-Sehat .
Adrian,  d.  K.  (2019,  17). 5  Manfaat  Bersepeda  bagi  Kesehatan  Tubuh.
Https://Www.Alodokter.Com/Mari-Telaah-Manfaat-Bersepeda-Bagi-Kesehatan .
Ansari, R. (2016). Prediksi Kelulusan Mahasiswa dengan Jaringan  Syaraf Tiruan. JTIULM, 1(1),
18-23.
Azam, D.,  Ratnawati,  D., &  Adikara,  P. (2018). Prediksi Harga Emas  Batang  Menggunakan Feed  Forward  Neural  Network  Dengan  Algoritme  Genetika.  Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2(8),  2317-2322
Fausett,  L.  (1994). Fundamentals    of    Neural    Networks,    Architecture,    Algorithms,    and Applications. Prentice Hall.
Hafizah, N., Irawadi, H., & Mardela, R. (2021). Motivasi Anggota Klub Gowes Lintau Buo dalam
Berolahraga Sepeda. Jurnal Performa Olahraga, 6(1), 22–29.
https://doi.org/10.24036/jpo256019
Hammaines,  A.,  Setianingsih,  C.,  &  Murti,  M.  (2021).  Prediksi  Penggunaan  Energi  Listrik
Menggunakan Metode Feedforward Neural Network. e-Proceeding of Engineering, (pp.
12129-12134)
Harumy,  H.,  Zarlis,  M.,  &  Effendi,  S.  (2022).  Pengembangan  Model  Protis  Neural  Network Untuk  Prediksi  dan    Klasifikasi  Data  Timeseries  dan  Image.  e-Proceeding  of Engineering, (pp. 1-7)
Pujianto,  A., Kusrini, K., &  Sunyoto,  A. (2018). Perancangan Sistem  Pendukung Keputusan Untuk  Prediksi  Penerima  Beasiswa  Menggunakan  Metode  Neural  Network Backpropagation. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer,  5(2),  157.
https://doi.org/10.25126/jtiik.201852631
Riskesdas,  L.  N.  (2018).  Kementerian  Kesehatan  RI  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan
Kesehatan (2018). Hasil Utama Riskesdas 2018. Riskesdas 2018, hal. 86.
Setiadi, A., Handayani, I., & Fadilah, F. (2020). Perancangan Aplikasi Fit Your Weight Untuk Menghitung Berat Badan Ideal Berbasis Android. Technomedia Journal, 5(2), 144–154.
https://doi.org/10.33050/tmj.v5i2.1324
Sutojo, T., Mulyanto, E., & Suhartono, V. (2011). Kecerdasan  Buatan. Penerbit ANDI.
Tirasirichai, B., Thanomboon, P., Soontorntham, P., Kusakunniran, W., & Robinson, M. (2018).
Bloom  Balance:  Calorie  Balancing  Application  With  Scientific  Validation. 2018  15th International  Joint  Conference  on  Computer  Science  and  Software  Engineering (JCSSE), (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/JCSSE.2018.8457177
Utami, D., & Ichwan, M. (2016). Sistem Prediksi Kalori Terbakar Pada Pesepeda Menggunakan
Feedforward Neural Network.
Warsito, B. (2009). Kapita  Selekta  Statistika  Neural  Network. BP Undip Semarang.
Wibowo,  E.  A.  (2020).  Pesepeda  Indonesia  Naik  1000  Persen,  Negara  Ini  Alami  Lonjakan.
Https://Otomotif.Tempo.Co/Read/1361580/Pesepeda-Indonesia-Naik-1000-Persen- Negara-Ini-Alami-Lonjakan .
Yanu, R., & Bursah, Z. (2017). Backpropagation Neural Network Untuk Optimisasi Akurasi Pada Prediksi Financial Distress Perusahaan. INSTEK. 6(1), 101-110.