Faturrahman, Dean Ghifari (2023) Pembangunan Aplikasi Deteksi Gerakan Workout Memanfaatkan Pose Detection Api. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.
1.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_COVER.pdf - Published Version
Download (96kB) | Preview
19.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version
Download (101kB) | Preview
17.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version
Download (70kB) | Preview
20.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf - Published Version
Download (74kB) | Preview
4.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_KATA PENGANTAR_compressed.pdf - Published Version
Download (51kB) | Preview
5.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_DAFTAR ISI.pdf - Published Version
Download (118kB) | Preview
11.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_BAB 1.pdf - Published Version
Download (153kB) | Preview
12.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_BAB 2.pdf - Published Version
Download (461kB) | Preview
13.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_BAB 3.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (1MB) | Request a copy
14.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_BAB 4.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (703kB) | Request a copy
15.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_BAB 5.pdf - Published Version
Download (113kB) | Preview
10.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version
Download (138kB) | Preview
18.UNIKOM_DEAN GHIFARI FATURRAHMAN_LEMBAR KONTAK PENULIS _ KONTRIBUTOR.pdf - Published Version
Download (8kB) | Preview
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk membantu pelaku aktivitas workout, terutama pemula agar tahu gerakannya sudah benar atau belum dan membantu pelaku aktivitas workout untuk mengingatkan kapan harus ber-workout. Metode yang digunakan adalah metode pengembangan software waterfall. Penelitian dilakukan dengan memanfaatkan teknologi Pose Detection API untuk mendeteksi 8 gerakan yaitu push-up, plank, squat, leg raises, lunges, glute bridge, mountain climbers, dan v-hold lalu memberikan umpan balik terhadap gerakan yang dilakukan. Selain itu terdapat juga notifikasi untuk mengingatkan kapan harus ber-workout. Berdasarkan hasil kuesioner dari penggunaan aplikasi pendeteksi gerakan latihan, sebanyak 87.5% responden merasa bahwa aplikasi deteksi gerakan latihan membantu dalam mengetahui dan memahami gerakan yang benar dan sebanyak 70,6% responden merasa bahwa aplikasi deteksi gerakan membantu dalam mengingarkan kapan harus ber-workout.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Latihan, Deteksi Pose, Aplikasi. |
| Subjects: | 000 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS > 004 Data Processing & Computer Science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | S1 Skripsi > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mia Hayati Kosasih |
| Date Deposited: | 07 Oct 2024 04:49 |
| Last Modified: | 08 Oct 2024 00:11 |
| URI: | http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/9325 |
