Implementasi Rule Based pada Sistem Deteksi Gerakan Triceps Kickback

Authors

  • Revan Fajar Diwangkara Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Rony Heri Irawan Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Umi Mahdiyah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/ybr8a769

Abstract

Triceps kickback merupakan latihan isolasi otot trisep yang membutuhkan teknik gerakan yang tepat agar latihan dapat dilakukan secara efektif dan aman. Kesalahan gerakan seperti underextension dan overextension dapat mengurangi kualitas latihan serta meningkatkan risiko cedera. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode rule-based pada sistem deteksi gerakan triceps kickback berbasis MediaPipe. Sistem memanfaatkan koordinat landmark tubuh pada bahu, siku, dan pergelangan tangan untuk menghitung sudut siku sebagai dasar klasifikasi gerakan. Gerakan dikategorikan menjadi benar, underextension, atau overextension berdasarkan batas sudut yang telah ditentukan. Pengujian dilakukan terhadap 60 repetisi yang dilakukan oleh tiga subjek dengan variasi gerakan benar dan salah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan gerakan dengan akurasi 96,67%, presisi 100%, recall 93,33%, dan F1-score 96,55%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pendekatan rule-based mampu digunakan secara efektif untuk mendeteksi kualitas gerakan triceps kickback secara waktu nyata tanpa memerlukan proses pelatihan model machine learning yang kompleks.

Keywords:

Evaluasi gerakan, MediaPipe, Rule-based, Triceps kickback, Visi komputer

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] H. Chen, R. Feng, S. Wu, H. Xu, F. Zhou, and Z. Liu, “2D Human Pose Estimation: A

Survey,” Apr. 2022, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2204.07370

[2] Y. Mishra, “AI Human Fitness Tracker using Computer Vision with MediaPipe,” Int. J.

Res. Appl. Sci. Eng. Technol., vol. 13, no. 5, pp. 1659–1669, May 2025, doi:

10.22214/ijraset.2025.70547.

[3] M. Mansour, K. Serbest, and M. Ç. Kutlu, “Rapid Estimation of Elbow Joint Moment and

Triceps Force During Triceps Dumbbell Kickback,” Politeknik Dergisi, pp. 1–1, Oct. 2025,

doi: 10.2339/politeknik.1681703.

[4] W. Simoes, L. Reis, C. Araujo, and J. Maia, “Accuracy Assessment of 2D Pose Estimation

with MediaPipe for Physiotherapy Exercises,” in Procedia Computer Science, Elsevier

B.V., 2024, pp. 446–453. doi: 10.1016/j.procs.2024.11.132.

[5] K. R. K. Dyansah, S. D. Purwantoro, M. Ilmi, and R. Wulanningrum, “Penggunaan

Computer Vision untuk Estimasi Pose Squat sebagai Solusi Alternatif Latihan Kebugaran

di Gym,” Jan. 2025.

[6] S. Vaishali, P. Hare, A. Goyal, and O. Ahire, “Gym Tracker System Using AI-Driven Pose

Estimation and Real-Time Exercise Correction”, doi: 10.51244/IJRSI.

[7] Y. Kwon and D. Kim, “Real-Time Workout Posture Correction using OpenCV and

MediaPipe,” The Journal of Korean Institute of Information Technology, vol. 20, no. 1,

pp. 199–208, Jan. 2022, doi: 10.14801/jkiit.2022.20.1.199.

[8] K. Swee Sim, S. Wei Wong, A. Low, A. Prademon Yunus, and C. Peng Lim, “Real-Time

Digital Assistance for Exercise: Exercise Tracking System with MediaPipe Angle

Directive Rules,” Dec. 2024. [Online]. Available: www.joiv.org/index.php/joiv

[9] T. Hachaj and M. R. Ogiela, “Rule-based approach to recognizing human body poses and

gestures in real time,” Multimed. Syst., vol. 20, no. 1, pp. 81–99, 2014, doi:

10.1007/s00530-013-0332-2.

[10] W. Zhao, M. A. Reinthal, D. D. Espy, and X. Luo, “Rule-Based Human Motion Tracking

for Rehabilitation Exercises: Realtime Assessment, Feedback, and Guidance,” IEEE

Access, vol. 5, pp. 21382–21394, Oct. 2017, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2759801.

Downloads

Published

2026-07-20

How to Cite

Implementasi Rule Based pada Sistem Deteksi Gerakan Triceps Kickback. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(3), 2238-2246. https://doi.org/10.29407/ybr8a769