Kelelahan otot merupakan kondisi dimana otot mengalami penurunan kekuatan yang terjadi sebagai respon terhadap aktivitas kontraktil. Kelelahan otot dapat mengurangi efisiensi otot dan dapat menyebabkan kerusakan sementara dan permanen hingga kelumpuhan. Gejala kelelahan otot dapat diketahui dengan menggunakan alat bernama elektromiografi (EMG), yaitu proses perekaman aktivitas dielektrik otot untuk mengetahui apakah otot sedang berkontraksi atau tidak. Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa amplitudo sinyal EMG secara bertahap meningkat dengan kelelahan dalam domain waktu. Sensor otot Myoware (AT-04-001) adalah sensor elektromiografi atau EMG terbaru dari teknologi yang lebih maju. Perusahaan telah mengembangkan sensor yang dapat digunakan secara langsung dengan memasang elektroda langsung ke modul Myoware, yang dapat dihubungkan untuk menampilkan data sinyal EMG yang diperkuat, diperbaiki, dan terintegrasi.
Penelitian ini bertujuan untuk memantau kondisi otot saat melakukan aktivitas olahraga dan merancang prototipe kondisi otot saat berolahraga menggunakan sensor Myoware (AT-04-001), menggunakan mikrokontroler Arduino Uno dan Zigbee sebagai komponen komunikasi data frekuensi radio. Data pembacaan dari sensor Myoware (AT-04-001) disimpan melalui aplikasi yang telah dibuat yang memungkinkan pengguna untuk mengambil sinyal envelope yang dapat membantu individu melihat kemampuan otot bicep brachii dalam melakukan aktivitas fisik, pemantauan kelelahan otot dapat diklasifikasikan sebagai sistem pemantauan olahraga berdasarkan sistem internet of things (IoT).
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah nilai rata-rata kesalahan relatif perbandingan pembacaan alat terhadap impuls tegangan yang dihasilkan oleh otot bisep sebesar 2,64%. Indikasi kelelahan otot bicep brachii lengan kanan lebih kuat menahan beban saat latihan dengan rata-rata durasi pengukuran lengan kanan adalah 41,87 s dari 69,67 s; 53,53 detik dari 98,90 detik dan 76,87 detik dari 98,80 detik. Dengan perbandingan lengan kiri yang cenderung cepat lelah adalah 23,53 detik dari 42,13 detik; 41,87 detik dari 51,60 detik dan 23,53 detik dari 44,73 detik.
PENULIS: Aji Akbar Firdaus
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada tulisan kami di:
Bottom of Form
Sena Sukmananda Suprapto, Vicky Andria Kusuma, Mifta Nur Farid, Muhammad Agung Nursyeha, Kharis Sugiarto, Aji Akbar Firdaus, Dimas Fajar Uman Putra.: Gym training muscle fatigue monitoring using EMG myoware and arduino with envelope and sliding window methods. International Journal of Reconfigurable and Embedded SystemsVolume 12, Issue 3, Pages 345 – 350, November 2023
