Sistem Monitoring Postur Membungkuk dan Bersandar Dengan Algoritma CNN Sebagai Subsistem Monitoring Postur Duduk

Zihnan, Aihaf Nathiqa (2026) Sistem Monitoring Postur Membungkuk dan Bersandar Dengan Algoritma CNN Sebagai Subsistem Monitoring Postur Duduk. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (01. Cover & Abstrak) 01. Cover & Abstrak.pdf - Published Version Download (245kB)
	Text (02. BAB I) 02. BAB I.pdf - Published Version Download (369kB)
	Text (03. BAB V) 03. BAB V.pdf - Published Version Download (270kB)
	Text (04. Daftar Pustaka) 04. Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (186kB)
	Text (05. Skripsi Fulltext) 05. Skripsi Fulltext.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Duduk dalam waktu lama dengan postur tubuh yang buruk merupakan salah satu penyebab utama gangguan muskuloskeletal di kalangan pekerja kantoran, pelajar, dan pendidik. Penelitian ini mengembangkan sistem perangkat yang dapat dikenakan (wearable) yang murah dan non-invasif, yang mendeteksi postur duduk yang buruk secara real-time dan memberikan umpan balik langsung melalui aplikasi. Sebuah unit perangkat yang dapat dikenakan, yang dibangun berdasarkan unit pengukuran inersia (IMU) BNO055 dan mikrokontroler ESP32, dipasang di punggung bagian atas menggunakan tali pengaman rompi. Sudut Euler pitch dan roll digunakan untuk mengklasifikasikan lima kondisi postur dengan algoritma CNN yang dilatih pada dataset utama berisi lebih dari 3.900 sampel. Data postur dikirimkan melalui Bluetooth ke aplikasi seluler berbasis Flutter yang menampilkan status secara real-time serta memberikan notifikasi getar dan pop-up. Algoritma CNN mencapai akurasi 99,97% (3.954/3.955 benar). Algoritma memicu peringatan postur dengan latensi rata-rata 1,407 detik, di bawah ambang batas desain 2 detik. Perangkat ini mengonsumsi daya sekitar 2,7 W dan dapat beroperasi selama kurang lebih 3–4 jam dengan baterai Li-ion 3,7 V/2.500 mAh. Sistem perangkat yang dapat dikenakan berbasis IMU yang diusulkan ini secara andal mendeteksi dan mengkomunikasikan postur duduk yang buruk secara real-time dengan biaya rendah, sehingga menawarkan alat pencegahan praktis terhadap gangguan muskuloskeletal pada pekerjaan berbasis komputer.

Actions (login required)

View Item