Implementasi Fuzzy Mamdani Untuk Deteksi Kelelahan Pada Pengguna Treadmill Berbasis Sensor Electrocardiography
Kata Kunci:
Shimmer, Treadmill, Electrocardiography, Fuzzy Mamdani, Kelelahan.Abstrak
Treadmill merupakan alat olahraga praktis untuk berjalan, berlari ditempat, serta mudah untuk pemula. Meskipun treadmill menawarkan sebagai sebuah olahraga yang praktis, penggunaannya tetap tidak terlepas dari risiko kelelahan olahraga. Kelelahan ini terjadi akibat aktivitas fisik yang berlebihan tanpa istirahat yang cukup atau karena teknik latihan yang kurang tepat. Kelelahan olahraga ditandai dengan penurunan kekuatan otot yang diakibatkan oleh tenaga yang menipis serta meningkatnya sisa metabolism tubuh, dan karbon dioksida. Kelelahan tidak hanya menyebabkan penurunan performa, tetapi juga dapat meningkatkan risiko cedera. Oleh karena itu, pengembangan sistem deteksi kelelahan berbasis teknologi menjadi sangat penting. Teknologi seperti Shimmer Electrocardiography (ECG) dan metode fuzzy mamdani dalam sistem deteksi kelelahan dapat membantu memonitor kondisi fisiologis pengguna secara lebih objektif dan memberikan peringatan dini saat tanda-tanda kelelahan mulai muncul. Shimmer mampu memonitor kondisi jantung pengguna selama berolahraga di treadmill. Sistem ini akan mengumpulkan data dan menganalisis data secara real-time, sehingga dapat memberikan feedback yang cepat dan akurat kepada pengguna. Dalam penelitian ini, pengujian dilakukan dengan tujuan evaluasi terhadapt kinerja metode yang sudah diimplementasikan yaitu fuzzy mamdani untuk deteksi kelelahan pada pengguan treadmill berbasis shimmer electrocardiography. Untuk nilai akurasi sebesar 83,33%.
Referensi
Adeli, A., & Neshat, M. (2010). A Fuzzy Expert System for heart disease diagnosis. Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2010, IMECS 2010, March 2010, 134–139.
Amour, N., Hersi, A., Alajlan, N., Bazi, Y., & AlHichri, H. (2015). Implementation of a mobile health system for monitoring ECG signals. ASE BigData/SocialInformatics/PASSAT/BioMedCom 2014 Conference, Harvard University, 1–7.
Gaghiwu, L., Josephus, J. R., & Rompas, R. M. (2016). Analisis Beberapa Faktor Penyebab Kelelahan Kerja Pada Tenaga Kerja Bongkar Muat Di Pelabuhan Samudera Bitung. Paradigma, 4(1), 59–70.
Halomoan, J. (2013). Analisa Sinyal EKG dengan Metoda HRV (Heart Rate Variability) pada Domain Waktu Aktivitas Berdiri dan Terlentang. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 2(2), 29–35.
Mukhtar, M. A. (2021). Alat Deteksi Sinyal Elektrokardiografi Pada Jantung Menggunakan Wavelet Transform Dan Neural Network. SinarFe7, 313–316.
Photoplethysmography, S., & Lokasi, D. I. (2022). 3) 1 2. 8(1), 294–301.
Prativy, S. I., Baki, S. H., & Hikmah, N. F. (2020). Diagnostik Kelelahan dengan Sinyal Electrocardiogram (ECG) untuk Kontrol Kecepatan Treadmill Berbasis Fuzzy Logic. Jurnal Teknik ITS, 9(1). https://doi.org/10.12962/j23373539.v9i1.47751
Saputra, K. L., Tasripan, T., & Arifin, A. (2019). Rancang Bangun Kendali Kecepatan Treadmill Menggunakan ECG Yang Divisualisasikan Menggunakan Virtual Reality. Jurnal Teknik ITS, 8(1). https://doi.org/10.12962/j23373539.v8i1.38353
Simanjuntak, M., & Fauzi, A. (n.d.). Penerapan Fuzzy Mamdani Pada Penilaian Kinerja Dosen ( Studi Kasus STMIK Kaputama Binjai ). 2(2), 143–149.
Suriepto, U., & Utama, J. (2014). Telemonitoring Elektrokardiografi Portabel Portable Electrocardiograph Telemonitoring. Telekontran, 2(1).
Widaningsih, S. (2017). Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto, Mamdani dan Sugeno dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Distribusi Raskin di Bulog Sub. Divisi Regional (Divre) Cianjur. Infoman’s, 11(1), 51–65. https://doi.org/10.33481/infomans.v11i1.21
Zakariyah, M., & Sahroni, A. (2019). Komparasi Algoritma Deteksi Puncak QRS Kompleks Elektrokardiogram (EKG) Pada Pasien Penderita Stroke Iskemik. 22–27.
Adeli, A., & Neshat, M. (2010). A Fuzzy Expert System for heart disease diagnosis. Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2010, IMECS 2010, March 2010, 134–139.
Amour, N., Hersi, A., Alajlan, N., Bazi, Y., & AlHichri, H. (2015). Implementation of a mobile health system for monitoring ECG signals. ASE BigData/SocialInformatics/PASSAT/BioMedCom 2014 Conference, Harvard University, 1–7.
Gaghiwu, L., Josephus, J. R., & Rompas, R. M. (2016). Analisis Beberapa Faktor Penyebab Kelelahan Kerja Pada Tenaga Kerja Bongkar Muat Di Pelabuhan Samudera Bitung. Paradigma, 4(1), 59–70.
Halomoan, J. (2013). Analisa Sinyal EKG dengan Metoda HRV (Heart Rate Variability) pada Domain Waktu Aktivitas Berdiri dan Terlentang. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 2(2), 29–35.
Mukhtar, M. A. (2021). Alat Deteksi Sinyal Elektrokardiografi Pada Jantung Menggunakan Wavelet Transform Dan Neural Network. SinarFe7, 313–316.
Photoplethysmography, S., & Lokasi, D. I. (2022). 3) 1 2. 8(1), 294–301.
Prativy, S. I., Baki, S. H., & Hikmah, N. F. (2020). Diagnostik Kelelahan dengan Sinyal Electrocardiogram (ECG) untuk Kontrol Kecepatan Treadmill Berbasis Fuzzy Logic. Jurnal Teknik ITS, 9(1). https://doi.org/10.12962/j23373539.v9i1.47751
Saputra, K. L., Tasripan, T., & Arifin, A. (2019). Rancang Bangun Kendali Kecepatan Treadmill Menggunakan ECG Yang Divisualisasikan Menggunakan Virtual Reality. Jurnal Teknik ITS, 8(1). https://doi.org/10.12962/j23373539.v8i1.38353
Simanjuntak, M., & Fauzi, A. (n.d.). Penerapan Fuzzy Mamdani Pada Penilaian Kinerja Dosen ( Studi Kasus STMIK Kaputama Binjai ). 2(2), 143–149.
Suriepto, U., & Utama, J. (2014). Telemonitoring Elektrokardiografi Portabel Portable Electrocardiograph Telemonitoring. Telekontran, 2(1).
Widaningsih, S. (2017). Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto, Mamdani dan Sugeno dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Distribusi Raskin di Bulog Sub. Divisi Regional (Divre) Cianjur. Infoman’s, 11(1), 51–65. https://doi.org/10.33481/infomans.v11i1.21
Zakariyah, M., & Sahroni, A. (2019). Komparasi Algoritma Deteksi Puncak QRS Kompleks Elektrokardiogram (EKG) Pada Pasien Penderita Stroke Iskemik. 22–27.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2024 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
