Sistem klasifikasi dan perhitungan repetisi gerakan tes kebugaran jasmani menggunakan human pose estimation dan BiLSTM berbasis Android

Latar belakang. Tes kebugaran jasmani merupakan serangkaian tes yang digunakan untuk mengevaluasi kondisi kesehatan dan kemampuan fisik seseorang, yang umumnya menjadi bagian dari proses seleksi rekrutmen pada institusi yang menuntut kemampuan fisik, seperti TNI dan POLRI. Proses pengawasan tes kebugaran jasmani yang dilakukan secara manual berpotensi menimbulkan subjektivitas dan ketidakkonsistenan penilaian karena sangat bergantung pada interpretasi individu pengawas. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi gerakan dan perhitungan repetisi tes kebugaran jasmani secara otomatis dan real-time untuk mengurangi ketergantungan terhadap pengawasan manual. Metode. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi berbasis arsitektur Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) dengan inputan berupa sudut sendi tubuh yang diekstraksi menggunakan MediaPipe Pose. Evaluasi model dilakukan menggunakan metode Leave-One-Subject-Out (LOSO) cross-validation terhadap data dari 8 subjek. Sistem perhitungan repetisi dikembangkan menggunakan pendekatan rule-based berbasis threshold sudut sendi dan validasi postur. Pengujian sistem klasifikasi dan sistem perhitungan repetisi dilakukan secara real-time menggunakan 4 subjek pengujian. Hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi BiLSTM mendapatkan performa terbaik dengan rata-rata akurasi sebesar 99.81% menggunakan dataset 12 sudut sendi tubuh berbasis 2D dengan tambahan sudut torso tubuh. Pengujian real-time pada sistem klasifikasi mendapatkan akurasi sebesar 100%, sedangkan sistem perhitungan repetisi memperoleh rata-rata akurasi sebesar 86.34%. Kesimpulan. Sistem yang dikembangkan mampu melakukan klasifikasi gerakan dan perhitungan repetisi tes kebugaran jasmani secara real-time dengan performa yang sangat baik.