Monitoring Target Heart Rate (Thr) Untuk Optimalisasi Latihan Lari  Berbasis Internet of Things

Musayyanah, Musayyanah; Puspasari, Ira; Susanto, Pauladie

doi:10.51804/tesj.v2i2.252.87-94

Cited by 3 publications

(4 citation statements)

References 3 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Target Heart Rate (THR) merupakan parameter yang digunakan untuk capaian intensitas yang diinginkan ketika olahraga. Jumlah denyut jantung yang dihitung setelah olahraga menjadi penentu apakah intensitas yang diinginkan sudah tercapai [2]. Denyut jantung dapat juga dihitung berdasarkan denyut nadi yang dapat dirasakan pada bagian tubuh tertentu seperti pada pergelangan tangan tetapi, hal tersebut tentu tidak efektif dan tingkat akurasi perhitungan denyut jantung yang diperoleh tidak akurat.…”

Section: Pendahuluanunclassified

See 1 more Smart Citation

Sistem Monitoring Kondisi Kesehatan Sebelum dan Sesudah Olahraga Menggunakan Pulse Sensor dan Sensor DS18B20 dengan Metode Naive Bayes

Hidayah

W²,

Zubaidi³

2022

J-Cosine

View full text Add to dashboard Cite

Heart rate and body temperature are essential factors that must be considered before exercise is essential to optimize exercise and know the body's condition. The trainer conducts a health check, and management evaluates the exercise results conducted on the athlete. The Internet of Things is the solution provided to facilitate the monitoring of health conditions and measure exercise intensity. Before and after exercise, the health condition monitoring system is designed to determine the user's health condition by measuring heart rate and body temperature as parameters for decision-making by applying the Naïve Bayes method. The Naive Bayes method is rule-based with the python sci-kit-learn programming language and data communication with MQTT. From the study results, the Sports Health condition monitoring system has succeeded in providing monitoring results, condition prediction decisions, and the accuracy of the Naïve Bayes method by 75%.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

“…Penelitian pada tahun 2018 tentang Monitoring THR Untuk Optimalisasi Latihan Lari Berbasis IoT [2]. Pada penelitian ini dilakukan perancangan alat untuk monitoring nilai THR dengan metode Karvonen kemudian menggunakan sensor Grove Finger ClipHeart Rate, Modul Transmisi Wireless (Modul ESP8266) dan Arduino.…”

Section: Tinjauan Pustakaunclassified

Sistem Monitoring Kondisi Kesehatan Sebelum dan Sesudah Olahraga Menggunakan Pulse Sensor dan Sensor DS18B20 dengan Metode Naive Bayes

Hidayah

W²,

Zubaidi³

2022

J-Cosine

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…led hijau dipancarkan ke aliran darah, setelah itu memantul kembali ke optik di mana pantulan ini kemudian tiba untuk menghasilkan informasi detak jantung per detik yang akurat. [20].…”

Section: F Grove Finger Clip Heart Rateunclassified

Implementasi Smart Glove untuk Monitoring Jari Tangan dan Detak Jantung Pasien Pasca Stroke

Setiawan¹,

Akbar²

2021

JTE

View full text Add to dashboard Cite

Penyakit stroke merupakan keadaan pada saat dikala suplai darah ke otak tersumbat. Penyakit ini merupakan salah satu penyebab kematian. Salah satu akibat kelumpuhan pada lengan yakni kelainan pada sistem gerak jari tangan. Penelitian ini dirancang sebuah smart glove yang dapat mendeteksi gestur jari-jari tangan. Perancangan smart glove ini digunakan lima buah flex sensor yang diletakkan pada jari tangan, sistem melakukan pembacaan data dari sensor flex akan diproses oleh mikrokontroller arduino nano, selanjutnya data akan di kirim ke aplikasi yang dibangun menggunakan visual basic tertampil grafik secara real time. Smart glove ini juga dilengkapi dengan teknologi sensor grove finger clip heart rate digunakan untuk mendeteksi kondisi kardio atau denyut jantung pada pasien pasca stroke dengan basis IoT (Internet of Things). Sistem melakukan pembacaan oleh mikrokontroller dan ESP-8266 sebagai pengiriman data ke software blynk. Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa diperoleh data hasil 85% keberhasilan atau kemiripan data gerak jari-jari tangan dengan nilai kemiripan diatas 90% dan hasil pengujian sensor grove finger clip heart rate didapatkan tingkat akurasi sebesar 99. 05%. Kata Kunci— Stroke, Smart Glove, Sensor Flex, Sensor Grove Finger Clip Heart Rate, Grafik Real Time, Visual Basic, Blynk.

show abstract

“…Banyaknya detak jantung per menit seorang atlet maraton merupakan indikasi penting yang dapat dijadikan sebagai indikasi untuk mengukur kondisi kesehatannya [5]. Jika jantung bekerja melebihi batas normalnya maka akan menyebabkan sakit jantung yang berakibat fatal hingga dapat menyebabkan kematian karena keterlambatan mengetahui kondisi jantung yang diderita [6].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Alat Deteksi Detak Jantung Pada Atlet Maraton Menggunakan Raspberry Pi 3B

Pure

Ma’arif

Yudhana

2021

JTEV

View full text Add to dashboard Cite

Jantung adalah organ vital manusia yang berperan penting dalam kehidupan seseorang. Jantung berfungsi untuk memompa darah keseluruh tubuh melalui pembuluh darah. Pada ajang lari maraton, pelari terlatih detak jantungnya dapat naik hingga 170-180 bpm, sementara detak jantung pelari yang kurang terlatih dapat meningkat ke angka 200 bpm. Hal ini dikarenakan jantung memompa darah yang mengandung oksigen ke seluruh tubuh lebih cepat saat tubuh membutuhkan banyak oksigen untuk menghasilkan energi. Jantung yang bekerja melebihi batas normalnya akan menyebabkan sakit jantung yang berakibat fatal hingga dapat menyebabkan kematian. Pada penelitian ini penulis membuat alat deteksi detak jantung pada atlet maraton untuk dijadikan sebagai indikasi dalam mengukur kondisi kesehatannya. Sistem yang dirancang menggunakan Raspberry Pi 3B sebagai pemrosesannya dan sensor MAX30102 yang bekerja menggunakan prinsip Photoplethysmography yaitu metode non-invasive untuk mengukur detak jantung dan saturasi oksigen dengan cara mendeteksi volume aliran darah di dalam nadi yang berada sangat dekat dengan kulit.

show abstract

Monitoring Target Heart Rate (Thr) Untuk Optimalisasi Latihan Lari Berbasis Internet of Things

Cited by 3 publications

References 3 publications

Sistem Monitoring Kondisi Kesehatan Sebelum dan Sesudah Olahraga Menggunakan Pulse Sensor dan Sensor DS18B20 dengan Metode Naive Bayes

Sistem Monitoring Kondisi Kesehatan Sebelum dan Sesudah Olahraga Menggunakan Pulse Sensor dan Sensor DS18B20 dengan Metode Naive Bayes

Implementasi Smart Glove untuk Monitoring Jari Tangan dan Detak Jantung Pasien Pasca Stroke

Alat Deteksi Detak Jantung Pada Atlet Maraton Menggunakan Raspberry Pi 3B

Contact Info

Product

Resources

About