| Vol. 10 | No. 1 | Halaman 105 - 117
Januari 2022

## Deteksi Gerakan Tangan menggunakan
Support

## Vector Machine pada
Dumbbell Berbasis Raspberry Pi Zero
ERWANI MERRY SARTIKA 1 , AAN DARMAWAN 1 , WILLIAM EKA JAYA 1 ,

## ELIZABETH WIANTO 2
1 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Kristen Maranatha, Indonesia 2 Program Studi Desain Komunikasi Visual, Universitas Kristen Maranatha, Indonesia Email: erwanimerry@gmail.com; erwani.ms@maranatha.ac.id
Received 6 Agustus 2021 | Revised 23 Agustus 2021 | Accepted 7 September 2021

## ABSTRAK
Olahraga yang dilakukan di mana saja, dapat menggunakan alat sederhana seperti dumbbell. Latihan yang dilakukan harus sesuai usia dan kondisi kesehatan secara umum. Sebuah sistem diperlukan untuk mendeteksi gerakan sehingga membantu pemakai dalam menggunakan dumbbell. Dumbbell dilengkapi oleh sensor Inertial Measurement  Unit (IMU), single  board  computer  Raspberry  Pi  Zero  W, dan LED RGB. Gerakan akan dideteksi oleh sensor Inertial Measurement Unit (IMU) yang dikirim  ke  Raspberry  Pi  Zero  W  untuk  dilakukan  preprocessing  data.  Algoritma Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk mendapatkan model pendeteksi gerakan olahraga pada dumbbell. Bila gerakan terdeteksi maka Raspberry Pi Zero W  akan  memberi  perintah  LED  RGB  untuk  menyalakan  warna  tertentu  sesuai dengan deteksi gerakan. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan kepada 5 orang dengan gerakan yang dideteksi sebanyak 6 gerakan, dumbbell pendeteksi gerakan memiliki tingkat keberhasilan sebesar 90%-94%.
Kata kunci : dumbbell, deteksi gerakan, Raspberry Pi Zero W, SVM

## ABSTRACT
Exercises that can be done anywhere, can use simple tools such as dumbbells. Exercises should be appropriate for age and general health conditions. A system is needed to detect motion so as to assist the wearer in using the dumbbells. The dumbbell is equipped with an Inertial Measurement Unit (IMU) sensor, a single board computer Raspberry Pi Zero W, and RGB LEDs. Movement will be detected by the Inertial Measurement Unit (IMU) sensor which is sent to the Raspberry Pi Zero W for preprocessing the data. The Support Vector Machine (SVM) algorithm is  used  to  obtain  a  sports  motion  detection  model  on  dumbbells.  If  motion  is detected,  the  Raspberry  Pi  Zero  W  will  give  an  RGB  LED  command  to  turn  on certain  colors  according  to  motion  detection.  Based  on  the  results  of  trials conducted on 5 people with 6 movements detected, motion detection dumbbells have a success rate of 90%-94%.
Keywords : dumbbell, motion detection, Raspberry Pi Zero W, SVM

## 1. PENDAHULUAN
Olahraga  perlu  menjadi  bagian  dari  kehidupan  setiap  orang.  Kondisi  Pandemi  Covid-19 menyebabkan  kegiatan  olahraga  hanya  dilakukan  di  rumah  dan  tanpa  bantuan  instruktur. Namun latihan yang dilakukan tetap harus sesuai dengan usia dan kondisi kesehatan secara umum. Jika dirancang dengan tepat, program latihan untuk lansia dapat memberikan manfaat dan meningkatkan kualitas hidup secara keseluruhan. Selain itu program latihan juga dapat meningkatkan  kekuatan  tubuh,  meningkatkan  kesehatan,  keseimbangan,  stabilitas  sendi, peningkatan  kebugaran  metabolik  (termasuk  toleransi  glukosa  dan  kontrol  kolesterol), mengontrol berat badan, dan pemeliharaan kepadatan tulang (Fisher, dkk, 2017) .
Menjaga kesehatan dengan berolahraga yang dapat dilakukan di mana saja, salah satunya adalah dengan menggunakan alat sederhana seperti dumbbell. Latihan yang dilakukan harus sesuai  dengan  usia  dan  kondisi  kesehatan  secara  umum.  Jika  dirancang  dengan  tepat, program latihan beban untuk lansia dapat meningkatkan kekuatan tubuh, keseimbangan dan stabilitas sendi (Nasrulloh, dkk, 2018) .
Maka diperlukan sistem untuk mendeteksi gerakan sehingga dapat membantu pemakai dalam menggunakan dumbbell.  Melalui  sistem  tersebut,  olahraga  beban  menggunakan  dumbbell dapat  dilakukan  dengan  benar  sesuai  gerakan  yang  dipilih.  Salah  satu  metode  untuk mendeteksi gerakan adalah dengan aplikasi algoritma pengklasifikasi Support Vector Machine (SVM) .  SVM  adalah  sebuah  metode  pembelajaran  mesin  yang  termasuk  dalam  kategori supervised  learning (Somvanshi,  dkk,  2017) .  Salah  satu  keunggulan  SVM  adalah penggunaan kernel  trick  yang  dapat  mengatur  parameter  regularisasi  dan  error  klasifikasi secara eksplisit (Kumar, dkk, 2020) . Pada kasus gait recognition, algoritma Support Vector Machine dan Back Propagation menghasilkan tingkat akurasi klasifikasi yang tinggi (Wang, dkk,  2019) .  Algoritma  lain  yang  telah  digunakan  adalah  algoritma Random  Forrest  telah berhasil  untuk  mendeteksi  lima  gerakan  dengan  kinerja  sebesar  78,2% (Velloso,  dkk, 2013) . Maka pada penelitian ini algoritma SVM akan digunakan untuk meningkatkan kinerja deteksi gerakan dari hasil penelitian sebelumnya.
Proses aplikasi algoritma  SVM  dilakukan  pada sebuah Single  Board Computer  Raspberry  Pi Zero  W (Sukvichai,  dkk,  2018) .  Alasan  penggunaan  Raspberry  Pi  Zero  W  karena ketersediaan tools yang umum digunakan untuk aplikasi machine learning seperti python dan scikit-learn, selain itu ukuran yang kecil memungkinkan untuk dapat diletakkan pada sebuah dumbbell. Sensor yang digunakan sebagai input data adalah sensor Inertial Measurement Unit (IMU) yang dapat membaca nilai accelerometer, gyroscope, dan magnetometer (Wang, dkk, 2018) . Dumbbell yang di dalamnya telah terpasang Raspberry Pi Zero W  dan berisi algoritma SVM  akan  dilatih  dan  diuji  menggunakan  satu  tangan.  Karena  kondisi  Pandemi  Covid-19, referensi gerakan untuk data latih masih mengacu dari literatur dan video. Pada penelitian ini diberikan indikator berupa warna LED untuk mengetahui keberhasilan eksekusi gerakan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian pada penelitian ini dimulai dengan pemilihan enam gerakan olahraga yang akan dideteksi. Ide perancangan keseluruhan sistem pendeteksi gerakan pada alat olahraga dumbbell  dijelaskan  terlebih  dahulu,  dilanjukan  dengan  langkah-langkah  perancangan algoritma  SVM  untuk  mendapatkan  parameter  terbaik  berdasarkan  nilai accuracy. Perancangan hardware  dari  sistem  pendeteksi  gerakan  juga  ditunjukkan  termasuk  sensor, pengontrol yang digunakan, dan indikator yang menunjukkan gerakan terdeteksi.

## 2.1 Gerakan Olahraga Menggunakan Dumbbell
Penelitian dilakukan pada laboratorium, data latih seharusnya diambil dari gerakan seorang insruktur olahraga. Namun pada kondisi Pandemi Covid-19 saat ini data hanya dapat diambil dari  orang  amatir.  Program  latihan dumbbell  adalah  cara  yang  mudah  dan  murah  untuk melatih kekuatan di rumah tanpa perlu pergi ke sebuah gym. Program dasar yang baik dapat melibatkan  enam  gerakan  berikut,  yaitu dumbbell  curl,  lateral  raise,  military  press,  seated rows, skull crusher dan forward punch (Nasrulloh, dkk, 2018) . Ilustrasi jenis-jenis gerakan dalam  program  latihan dumbbell  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Gambar  1  (a)  menunjukkan gambar  gerakan dumbbell  curl,  Gambar  1(b)  menunjukkan  gambar  gerakan  lateral  raise, Gambar 1(c) menunjukkan gambar gerakan military press, Gambar 1(d)  menunjukkan gambar gerakan seated rows, Gambar 1(e) menunjukkan gambar gerakan tricep extension, Gambar 1(f) menunjukkan gambar gerakan forward punch.
(a) (b)                                          (c)
(d)                                              (e)                         (f)
Gambar 1. (a) Dumbbell Curl  (b) Gerakan Lateral Raise (c) Gerakan Military Press (d) Gerakan Seated Rows (e) Gerakan Tricep Extension (f) Gerakan Forward Punch

## 2.2 Perancangan Sistem Pendeteksi Gerakan
Pada  sistem  ini dumbbell  digerakkan  mengikuti  gerakan  olahraga  yang  diusulkan  (enam gerakan dasar dumbbell). Pada dumbbell dipasang sistem pendeteksi gerakan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2. Gerakan akan dideteksi oleh sensor Inertial Measurement Unit (IMU)  dan  membaca  nilai  akselerasi  dan  kecepatan  sudut (Sartika,  dkk.,  2020) .  Data gerakan  dikirim  ke Raspberry  Pi  Zero  W  untuk  dilakukan  preprocessing  data  agar  data dikonversi menjadi format yang sesuai melalui ekstraksi fitur untuk mengkombinasi variabel agar dapat mendeskripsikan data lebih akurat. Pada penelitian ini ekstraksi fitur berdasarkan maximum,  minimum, range,  median,  dan  standar  deviasi  untuk  mendeteksi  gerakan.  Hasil preprocessing data inilah yang digunakan sebagai input pemodelan algoritma SVM.
Sensor Accelerometer & Gyroscope Preprocessing Data Pemodelan Algoritma SVM Gerakan Olahraga I2C LED RGB

## GY-BNO055
Gambar 2. Blok Diagram Sistem Pendeteksi Gerakan
Raspberry Pi Zero W diprogram agar dapat mengolah data hasil preprocessing menggunakan algoritma  SVM    untuk  mendapatkan  model  deteksi  gerakan  olahraga  pada dumbbell.  Bila gerakan  terdeteksi  maka Raspberry Pi  Zero W  akan memberi perintah  LED  RGB (Tanaka, dkk.,  2011) untuk  menyalakan  warna  tertentu  sesuai  dengan  deteksi  gerakan.  Sistem pendeteksi gerakan terdiri dari dua bagian, hardware dan software. Pada bagian hardware terdapat sensor IMU GY-BNO055 (Sensortec, 2016) , Single Board Computer Raspberry Pi Zero W, dan LED RGB, sedangkan pada bagian software terdapat proses preprocessing data dan pemodelan algoritma SVM.

## 2.3 Perancangan Sistem Pendeteksi Gerakan menggunakan SVM

## Gambar 3. Sistem Pendeteksi Gerakan menggunakan SVM
Sistem pendeteksi gerakan menggunakan SVM ditunjukkan pada Gambar 3. Data dari sensor IMU akan dilakukan proses preprocessing data yang mencakup normalisasi feature dan feature selection dengan tujuan agar data yang akan dimasukkan ke dalam model menjadi format yang sesuai untuk tahap selanjutnya. Setelah itu, dilakukan train-test split untuk memecah data menjadi train data dan test data. Train data adalah data yang akan dimasukan ke dalam model, sedangkan test data adalah data yang akan digunakan untuk pengetesan model yang dilakukan untuk mengetahui performa dari model yang dibuat. Setelah itu dilakukan training model menggunakan algoritma dalam Machine Learning yaitu SVM (Sam & Chatwin, 2015) . Pengujian dilakukan untuk menentukan fungsi kernel dan parameter dari algoritma SVM. Dari berbagai  jenis  fungsi  kernel  dan  parameter  dari  algoritma  yang  dipakai,  akan  dilakukan evaluasi untuk memilih performa dari model berdasarkan nilai accuracy (Medar, dkk, 2018) .

## 2.4 Perancangan Perangkat Keras Sistem Pendeteksi Gerakan
Perangkat  keras  yang  digunakan  pada  sistem  deteksi  gerakan  olahraga  menggunakan dumbbell terdiri dari sensor IMU GY-BNO055, Single Board Computer Raspberry Pi Zero W, dan LED RGB. Perancangan peletakan hardware sistem pendeteksi gerakan pada dumbbell ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Perangkat Keras Sistem Pendeteksi Gerakan pada Dumbbell
Pada perancangan perangkat keras, untuk dapat mendeteksi gerakan maka dibutuhkan sensor yang dapat membaca pergerakan. Sensor IMU GY-BNO055 dapat membaca berbagai keluaran data seperti data accelerometer, gyroscope, magnetometer dan quaternion. Parameter yang digunakan  adalah accelerometer  dan  gyroscope  untuk  mendeteksi  gerakan  dumbbell. Terdapat masing-masing tiga nilai akselerasi dan kecepatan sudut yang digunakan yaitu arah x, arah y, dan arah z.  Ukuran sensor IMU cukup kecil sehingga dapat disimpan dengan mudah dalam dumbbell.
Single  Board  Computer  (SBC)  dibutuhkan  untuk  mengontrol  sensor,  mengolah  data,  dan mengaplikasikan machine learning. Agar dapat disimpan pada alat dumbbell, maka dibutuhkan SBC yang berukuran kecil, sehingga digunakan Raspberry Pi Zero W dengan spesifikasi dimensi 66.0mm x 30.5mm x 5.0mm, prosesor 1GHz, RAM 512 MB. Keuntungan Raspberry Pi Zero W adalah  ketersediaan tools  yang  umum  digunakan  untuk  aplikasi  machine  learning  seperti python  dan  scikit-learn.  Namun  karena  kemampuan  komputasi  yang  kecil  maka  terdapat keterbatasan memory dan latency untuk aplikasi machine learning. Hasil dari deteksi gerakan memerlukan indikator yang dapat mewakilkan gerakan yang terdeteksi. LED RGB digunakan untuk mengeluarkan enam warna yang berbeda sesuai enam gerakan dumbbell.
Realisasi perangkat keras sistem pendeteksi gerakan ditunjukkan pada Gambar 5 (a), terdapat Single Board Computer Raspberry Pi Zero W, yang di-stack dengan li-ion battery HAT, sensor IMU GY-BNO055, dan LED RGB.  Gambar 5 (b) menunjukkan keseluruhan dumbbell yang telah dipasang,  beban  dipasang  di  kanan  dan  di  kiri  sekaligus  untuk  menutup  perangkat  keras elektronika dari dumbbell.
(a)                                                                            (b)
Gambar 5. Realisasi Dumbbell Pendeteksi Gerakan

## 3. DATA PENGAMATAN DAN ANALISIS

## 3.1 Pengolahan Data Akselerasi dan Kecepatan Sudut pada Sensor IMU
Pada  pengujian  nilai  akselerasi  dan  kecepatan  sudut  dibaca  oleh  sensor  IMU  untuk  setiap gerakan yang dilakukan. Nilai akselerasi dan kecepatan sudut ditampilkan dalam bentuk grafik. Data tersebut merupakan data mentah yang selanjutnya akan diproses untuk dijadikan fitur untuk input pemodelan algoritma SVM.
Data setiap gerakan dari sensor IMU diberi label/kelas, terdapat tujuh kelas yaitu dumbbell curl, lateral raise, military press, seated rows, tricep extension, forward punch, dan negative. Negative  adalah  kelas  di  luar  enam  gerakan  yang  akan dideteksi  (gerakan  salah).  Starting number  ditentukan  dimulai  dari  000,  dan  durasi  gerakan  ditentukan  dalam  satuan  detik. Selanjutnya sensor merekam data dan disimpan pada Raspberry Pi Zero W. Data yang diambil sebanyak 50 kali untuk setiap label gerakan.
Gambar  6  adalah  grafik  nilai  akselerasi  dan  kecepatan  sudut  salah  satu  gerakan  olahraga tangan yaitu gerakan dumbbell curl. Grafik tersebut mendeskripsikan: posisi awal  dumbbell digenggam  dengan  tangan  lurus  dan  sisi  dalam  pergelangan  tangan  menghadap  depan, selanjutnya dumbbell digerakkan ke atas hingga sikut tertekuk lalu turun kembali ke posisi awal.
(a)
(b)
(a)                                                                    (b) Keterangan:
= Nilai akselerasi sumbu x dengan satuan m/ 𝑠 = Nilai akselerasi sumbu y dengan satuan m/ 𝑠
= Nilai akselerasi sumbu z dengan satuan m/ 𝑠
Gambar 6. (a) Grafik Nilai Akselerasi  dan (b) Kecepatan Sudut Sumbu X,Y,Z Gerakan Dumbbell Curl
Preprocessing  data  dilakukan  pada  perangkat  lunak  jupyter  notebook  yang  diawali  dengan inisialisasi library: numpy, pandas dan scikit-learn (Douglass, 2020) . Kemudian dilakukan import data yang dilanjutkan dengan normalize data untuk data accelerometer sumbu-x, y, z. dan data gyroscope sumbu-x, y,z, sehingga diperoleh satu nilai data akselerasi dan kecepatan sudut. Normalize data adalah suatu proses untuk menghitung norm dari sebuah vektor atau matriks 𝑖 ∗ 𝑗 .  Fungsi  yang  digunakan  adalah  fungsi Euclidian  Norm,  ditunjukkan  pada Persamaan (1). Gambar 7 menunjukkan grafik akselerasi dan kecepatan sudut dumbbell-curl yang sudah dinormalisasi.
|𝑨| = ∑ 𝑎𝑏𝑠 𝑎 , , (1)
Keterangan:
= Nilai akselerasi setelah dilakukan normalize data = Nilai kecepatan sudut setelah dilakukan normalize data
Gambar 7. Grafik Nilai Akselerasi  (Biru) dan Kecepatan Sudut (Merah) Sumbu X,Y,Z Gerakan Dumbbell Curl Sesudah Normalize Data
Tahap  selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur .  Fitur  yang  digunakan  adalah  nilai  minimum, maximum, range, mean dan standard deviation (Saloman, 2013) . Fitur kemudian diekstraksi ke dalam dua variabel, yaitu independent variable dan dependent variable. Gambar 8 adalah contoh fitur-fitur yang telah diekstraksi yang terdiri dari independent variabel, yaitu max_accel, min_accel,  range_accel,  mean_accel,  std_accel,  max_gyro,  min_gyro,  range_gyro, mean_gyro, std_gyro dan dependent variable yaitu output (nama gerakan). Tahap terakhir dari prepocessing data adalah pembagian data menjadi training data dan testing data dengan persentase training data 75 % dan testing data 25 %. Training data digunakan untuk melatih model algoritma sedangkan testing data digunakan untuk menguji akurasi dari model yang telah dilatih.
Gambar 8. Contoh Fitur yang Telah Diekstraksi

## 3.2 Pemilihan Kernel dan Parameter pada Model Algoritma SVM
Pengujian dilakukan untuk menentukan fungsi kernel dan parameter dari model SVM. Dari 350 data (7 kelas x 50 data), 75% digunakan untuk training yaitu sekitar 264 data dan sisanya untuk testing. Berdasarkan lima percobaan dengan kernel dan parameter yang berbeda, nilai akurasi terendah diperoleh model SVM dengan fungsi kernel RBF, nilai parameter C=1 dan Gamma=’auto’,  sedangkan  nilai  akurasi  tertinggi  tetap  diperoleh  model  SVM  yang  dengan fungsi  kernel Polynomial,  nilai  parameter  C=0.75,  Gamma=0.1  dan  Degree=3,  seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Testing Pengujian Pemilihan Kernel dan Parameter Model SVM
Percobaan Algoritma Kernel C Gamma Degree Akurasi Test 1 SVM Linear 0.75 - - 91.10% 2 SVM RBF 1 1.0 - 88.63% 3 SVM RBF 0.5 0.5 - 92.04% 4 SVM Polynomial 0.75 0.1 3 96.59% 5 SVM Polynomial 1 1.0 2 93.18%
Dari 75% data ( training data) dan 25% data (testing data) yang diambil dari satu orang, maka terpilih  model  SVM  pada  percobaan  ke-4  sebagai  model  pendeteksi  gerakan.  Hal  ini dikarenakan fungsi kernel Polynomial memiliki tingkat akurasi pengujian test data yang paling baik untuk input data yang memiliki lebih dari dua kelas/label.
Gambar 9. Hasil Pelatihan Model SVM menggunakan Training Data (Fungsi Kernel Polynomial C=0.75, Gamma=0,1, Degree=3)
Keterangan :
= Dumbbell Curl = Lateral Raise
= Military Press = Seated Rows
= Tricep Extension
= Forward Punch
Hasil training model SVM yang menggunakan training data dengan fungsi kernel Polynomial, nilai  parameter  C=0.75, Gamma=0.1,  dan  Degree=3  dapat  dilihat  pada  Gambar  9.  Hasil training yang dapat divisualisasikan terbatas, maka dari itu hanya ditampilkan hasil training enam kelas dari tujuh kelas, yaitu kelas dumbbell curl, lateral raise, military press, seated rows, tricep extension dan forward punch. Tabel confusion matrix (Marom, dkk, 2010) dari hasil training model SVM menggunakan training data dapat dilihat pada Gambar 10. Akurasi training model SVM adalah 99.61%.
Gambar 10. Tabel Confusion Matrix dari Pelatihan Model SVM menggunakan Training Data (Fungsi Kernel Polynomial C=0.75, Gamma=0,1, Degree=3)
Gambar 11. Hasil Pengujian Model SVM menggunakan Test Data (Fungsi Kernel Polynomial C=0.75, Gamma=0,1, Degree=3)
Keterangan : = Dumbbell Curl
= Lateral Raise = Military Press
= Seated Rows = Tricep Extension
= Forward Punch
Hasil  pengujian  model  SVM  menggunakan test  data  dengan  fungsi  kernel  Polynomial,  nilai parameter C=0.75, Gamma=0.1 dan Degree=3 dapat dilihat pada Gambar 11. Tabel confusion matrix  dari  pengujian  menggunakan  test  data  pada  model  SVM  dengan  fungsi  kernel Polynomial, parameter C=0.75, gamma=0,1, degree=3 ditunjukkan pada Gambar 12. Akurasi yang dihasilkan dari pengujian menggunakan test data adalah 96.59%.
Gambar 12. Tabel Confusion Matrix Dari Pengujian menggunakan Test Data (Fungsi Kernel Polynomial C=0.75, Gamma=0,1, Degree=3)

## 3.3 Uji Dumbbell  Pendeteksi Gerakan dalam Mendeteksi Gerakan
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  sistem  pendeteksi  gerakan olahraga. Hasil dari pengujian dumbbell dalam mendeteksi gerakan yang benar, ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Dumbbell dalam Mendeteksi Gerakan Benar
Responden 1 (24 thn) Responden 2 (24 thn) Responden 3 (24 thn) Responden 4 (24 thn) Responden 5 (24 thn) Rata- rata Jumlah Sampel 25 25 25 25 25 Dumbbell Curl 24/25 (96%) 23/25 (92%) 25/25 (100%) 22/25 (88%) 25/25 (100%) 95.2% Lateral Raise 24/25 (96%) 24/25 (96%) 21/25 (84%) 23/25 (92%) 21/25 (84%) 90.4% Military Press 22/25 (88%) 23/25 (92%) 23/25 (92%) 22/25 (88%) 24/25 (96%) 91.2% Seated Rows 25/25 (100%) 24/25 (96%) 25/25 (100%) 24/25 (96%) 23/25 (92%) 96.8% Tricep Extension 22/25 (88%) 19/25 (76%) 17/25 (68%) 21/25 (84%) 18/25 (72%) 77.6% Forward Punch 24/25 (96%) 24/25 (96%) 25/25 (100%) 24/25 (96%) 24/25 (96%) 96.8% Total Error 9/150 (6%) 13/25 (77%) 14/150 (9.33%) 14/150 (9.33%) 15/150 (10%) 8.6% Presentase Keberhasilan 141/150 (94%) 137/150 (91,33%) 136/150 (90.66%) 136/150 (90.66%) 135/150 (90%)
Pengujian ini dilakukan kepada lima orang dari segi umur yang berbeda sebanyak 25 kali untuk setiap  gerakan  olahraga.  Keberhasilan dumbbell  dalam  mendeteksi  gerakan  ditunjukkan dengan keberhasilan indikator warna yang menyala ketika gerakan dilakukan, daftar indikator warna untuk gerakan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.  Daftar Indikator Warna LED RGB
Warna LED  Jenis Gerakan Durasi (detik) Kode Representasi (RGB) Red Dumbbell Curl 3 100 Blue Lateral Raise 3 010 Green Military Press 3 001 Yellow Seated Rows 3 110 Cyan Tricep Extension 3 011 Pink Forward Punch 3 101
Total  presentase  keberhasilan  dari  pengujian dumbbell  ini  berada  di  atas  90%  dengan presentasi tertinggi 94% dan terendah 90%. Presentase total error dalam pengujian ini rata- rata sebesar 6-10%. Berdasarkan hasil pengujian, gerakan tricep extension memiliki tingkat keberhasilan  paling  rendah.  Hal  ini  disebabkan  karena  terdapat  kemiripan  nilai  fitur  pada gerakan dumbbell curl & tricep extension  (gerakan sama-sama memiliki posisi awal tangan lurus lalu menekuk siku).
3.4  Uji Dumbbell  Pendeteksi  Gerakan  dalam  Mendeteksi  Gerakan  menggunakan
Tangan Kiri Sebagai  pengujian  tambahan, dumbbell  diujikan  dalam  mendeteksi  gerakan  olahraga menggunakan  tangan  kiri.  Pengujian  tambahan ini  dimaksudkan  agar  bila  memiliki  2  buah dumbbell,  dapat  dilakukan  gerakan  olahraga  yang  memerlukan  dua  buah  dumbbell.  Hasil
pengujian dumbbell pendeteksi gerakan menggunakan tangan kiri ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Dumbbell menggunakan Tangan Kiri dalam Mendeteksi Gerakan Benar
No Jenis Gerakan Berhasil Error % Keberhasilan 1 Dumbbell Curl 24/25 (96%) 1/25 (4%) 135/150 (90%) 2 Lateral Raise
21/25 (84%) 4/25 (16%) 3 Military Press 23/25 (92%) 2/25 (8%) 4 Seated Rows 22/25 (88%) 3/25 (12%) 5 Tricep Extension 22/25 (88%) 3/25 (12%) 6 Forward Punch 23/25 (92%) 2/25 (8%)
Pengujian dilakukan untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari dumbbell pendeteksi gerakan ketika  menggunakan  tangan  kiri.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  25  kali  untuk  setiap  jenis gerakan. Jika dibandingkan dengan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 5 terdapat penurunan tingkat keberhasilan untuk beberapa gerakan seperti Lateral Raise, Seated Rows dan Forward Punch (terjadi penurunan sekitar 2-3%). Namun terdapat juga kenaikan tingkat keberhasilan untuk beberapa gerakan seperti Dumbbell Curl, Military Press dan Tricep Extension. Secara keseluruhan tingkat keberhasilan mencapai 90%, berdasarkan hasil ini perbedaan penggunaan tangan kanan atau tangan kiri pada dumbbell pendeteksi gerakan tidak  berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat keberhasilan deteksi gerakan.

## 4. KESIMPULAN
1. Pada  penelitian  ini  berhasil  mendeteksi  gerakan  tangan  menggunakan Support  Vector Machine pada dumbbell  berbasis Raspberry Pi Zero.
2. Berdasarkan hasil uji coba  pengaturan fungsi kernel dan parameter, terpilih model SVM dengan fungsi kernel Polynomial, nilai parameter C=0.75, gamma = 0.1 dan degree = 3, yang memiliki akurasi (96.59%)
3. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan kepada lima orang, dengan 25 sampel untuk setiap  enam  jenis  gerakan  olahraga, dumbbell  pendeteksi  gerakan  memiliki  tingkat keberhasilan 90%-94%
4. Berdasarkan hasil pengujian, gerakan tricep extension memiliki tingkat keberhasilan paling rendah. Hal ini disebabkan karena terdapat kemiripan nilai fitur pada gerakan dumbbell curl  &  tricep  extension  (gerakan  sama-sama  memiliki  posisi  awal  tangan  lurus  lalu menekuk siku).

## DAFTAR RUJUKAN
Douglass, M. J. J. (2020). Book Review: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow, 2nd edition by Aurélien Géron. In Physical and Engineering Sciences in Medicine, 43(3). https://doi.org/10.1007/s13246-020-00913-z
Fisher,  J.  P.,  Steele,  J.,  Gentil,  P.,  Giessing,  J., &  Westcott,  W.  L.  (2017).  A  minimal  dose approach  to  resistance  training  for  the  older  adult;  the  prophylactic  for  aging.
Experimental Gerontology, 99, 80–86. https://doi.org/10.1016/j.exger.2017.09.012 Kumar, G., Banerjee, R., Kr Singh, D., Choubey, N., & Arnaw. (2020). Mathematics for Machine Learning. Journal of Mathematical Sciences & Computational Mathematics, 1(2), 229– 238. https://doi.org/10.15864/jmscm.1208
Marom, N. D., Rokach, L., & Shmilovici, A. (2010). Using the confusion matrix for improving ensemble classifiers. 2010 IEEE 26th Convention of Electrical and Electronics Engineers in Israel, IEEEI 2010, (pp. 555–559). https://doi.org/10.1109/EEEI.2010.5662159
Medar, R., Rajpurohit, V. S., & Rashmi, B. (2018). Impact of Training and Testing Data Splits on  Accuracy  of  Time  Series  Forecasting  in  Machine  Learning. 2017  International Conference on Computing, Communication, Control and Automation, ICCUBEA 2017, (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/ICCUBEA.2017.8463779
Nasrulloh, A., Prasetyo, Y.,  &  Apriyanto,  K. D. (2018). Dasar-dasar  Latihan  Beban.  In UNY Press. https://docplayer.info/163394993-Dasar-dasar-latihan-beban-ahmad-nasrulloh- yudik-prasetyo-krisnanda-dwi-apriyanto.html
Saloman,  J.-B.  (2013).  Probability  and  Statistics  (Fourth  Edition).  In Chance,  26(3). https://doi.org/10.1080/09332480.2013.845457
Sam, K. M., & Chatwin, C. R. (2015). Evaluating the Effectiveness of Online Product Planning and Layout Tools in Online Apparel Shopping. In Proceedings of the 2015 IEEE IEEM Perceived, (pp. 635–639).
Sartika, E. M., Gany, A., & Yuvens, V. (2020). Implementasi Sensor IMU untuk mengetahui Sudut  Elevasi  Kendaraan  menggunakan  Metode  Least  Square. ELKOMIKA:  Jurnal Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik  Elektronika,  8(2),  301. https://doi.org/10.26760/elkomika.v8i2.301
Sensortec,  B.  (2016). BNO055:  Intelligent  9-axis  absolute  orientation  sensor.  https://ae- bst.resource.bosch.com/media/_tech/media/datasheets/BST_BNO055_ DS000_14.pdf Somvanshi, M., Chavan, P., Tambade, S., & Shinde, S. V. (2017). A review of machine learning techniques  using  decision  tree  and  support  vector  machine. Proceedings  -  2nd International  Conference  on  Computing,  Communication,  Control  and  Automation, ICCUBEA 2016. https://doi.org/10.1109/ICCUBEA.2016.7860040
Sukvichai,  K.,  Uthaisang,  P.,  Chuengsutthiwong,  P.,  &  Maolanon,  P.  (2018).  Hidden  Dot
Patterns  Recognition  using  CNNs  on  Raspberry  Pi  Zero  W. 2018  International
Conference  on  Embedded  Systems  and  Intelligent  Technology  and  International
Conference on  Information and Communication Technology for Embedded Systems,
ICESIT-ICICTES 2018, (pp. 1–5). https://doi.org/10.1109/ICESIT-
ICICTES.2018.8442050
Tanaka, M., Horiuchi, T., & Tominaga, S. (2011). Color control of a lighting system using RGBW
LEDs. Color Imaging XVI: Displaying, Processing, Hardcopy, and Applications, 7866, 78660W. https://doi.org/10.1117/12.872374
Velloso,  E.,  Bulling,  A.,  Gellersen,  H.,  Ugulino,  W.,  &  Fuks,  H.  (2013).  Qualitative  activity recognition of weight lifting exercises. ACM International Conference Proceeding Series, December 2014, (pp. 116–123). https://doi.org/10.1145/2459236.2459256
Wang, F., Yan, L., & Xiao, J. (2019). Human gait recognition system based on support vector machine algorithm and using wearable sensors. Sensors and Materials, 31(4), 1335– 1349. https://doi.org/10.18494/SAM.2019.2288
Wang, Y., Zhao, Y., Xia, G., Qiu, A., Shi, Q., & Liu, R. (2018). A Scale Factor Self-Calibration Method for a Batch of MEMS Gyroscopes Based on Virtual Coriolis Force. 2018 14th IEEE International Conference on Solid-State and Integrated Circuit Technology, (pp.
1–3). https://doi.org/10.1109/ICSICT.2018.8564926