Perpustakaan Digital ITB

Berjalan merupakan salah satu pola gerak tubuh bersiklus dalam aktivitas manusia sehari-hari. Setiap manusia memiliki parameter spatiotemporal, kinetik, dan kinematik pola berjalan yang berbeda-beda. Hingga sekarang ini, penelitian mengenai analisis data pola gerak tubuh berkembang sangat pesat. Terdapat dua basis pengukuran data pola gerak tubuh, yaitu pengukuran berbasis non-wearable dan wearable. Pada pengukuran berbasis non-wearable, digunakan instrumen berukuran besar seperti kamera/motion capture, dan force plate. Pada pengukuran berbasis wearable, digunakan sensor dengan dimensi yang kecil dan diletakkan pada permukaan tubuh secara non-invasive. Keunggulan dari pengukuran berbasis wearable adalah segi harga lebih murah dan dapat digunakan sambil melakukan kegiatan sehari-hari. Rancang bangun peralatan analisis pola gerak tubuh berbasis wearable sudah banyak dilakukan sebelumnya. Beberapa penelitian yang ada menggunakan jumlah sensor kurang dari 7 dan terbatas untuk analisis pola gerak tubuh bagian bawah (lower limb) saja. Selain itu, terdapat beberapa penelitian menggunakan suplai daya baterai tidak isi ulang dibanding isi ulang. Dari segi komunikasi data sistem wearable, terdapat dua macam metode yang ada, yaitu dengan kabel atau nirkabel. Pada sistem pengiriman nirkabel dengan jumlah sensor lebih dari 1, terdapat masalah umum yang terjadi yaitu data hasil akuisisi data tidak sinkron antara satu dengan lainnya. Ketidaksinkronnya data menyebabkan proses olah data pada tahap selanjutnya menghasilkan data yang buruk. Berbagai penelitian menggunakan metode sinkronisasi yang bervariasi. Algoritma yang ada menghasilkan data sinkron dengan akurasi yang cukup bagus, namun beban komputasi yang tinggi perlu dipertimbangkan khususnya pada Wireless Sensor Network (WSN). Berdasarkan permasalahan yang ada, penelitian ini merancang sistem pengukuran pola gerak tubuh berbasis wearable dengan jumlah modul sensor sebanyak 11 yang diletakkan pada area tubuh meliputi lengan atas kanan (RUA), lengan bawah kanan (RLA), lengan atas kiri (LUA), lengan bawah kiri (LLA), tubuh (B), paha kanan (RT), betis kanan (RS), paha kiri (LT), betis kiri (LS), telapak kaki kanan (RF), dan telapak kaki kiri (LF). Setiap modul sensor terdiri dari mikrokontroler ESP32 untuk menjalankan rutinitas program, dan terdapat sensor Inertial Measurement Unit ii (IMU) yang berguna mendeteksi posisi segmen tubuh berdasarkan akselerasi sensor accelerometer dan kecepatan sudut sensor gyroscope. Kedua nilai sensor ini dilakukan prapemrosesan dengan LPF dengan frekuensi cut-off (fc) sebesar 10Hz untuk reduksi derau, lalu dilakukan fusi dengan complementary filter untuk mendapatkan satu hasil sudut yang akurat. Pada dua modul sensor (RF dan LF), terdapat proses akuisisi 6 sensor tekan/FSR yang diletakkan pada alas sepatu bertujuan untuk mendeteksi gaya reaksi terhadap permukaan ketika subjek berjalan. Data gaya reaksi berguna untuk mendeteksi periode serta fase berjalan. Pada rancangan sistem ini, digunakan baterai isi ulang yaitu LiPo 3.7V yang dihubungkan pada IC penurun tegangan HT7833 sebelum dihubungkan pada pin 3.3 ESP32. Berdasarkan hasil pengujian, ESP32 mampu bekerja dengan baik ~2 jam 25 menit. Durasi ini jauh lebih lama dibandingkan dengan pengujian menggunakan baterai kotak 9V dimana ESP32 mampu bekerja dengan baik hanya ~11 menit. Selain durasi penggunaannya yang lama, kelebihan lain baterai isi ulang adalah dimensi yang kecil, bisa diisi ulang (tidak sekali pakai). Selain itu, keseluruhan rangkaian dari segi biaya terbilang murah (Rp. 3.393.500,00). Komunikasi data rancangan sistem dilakukan secara nirkabel menuju PC menggunakan jaringan WiFi dengan router. Sinkronisasi data dilakukan menggunakan topologi bintang (star network) dengan pengiriman data tidak realtime. Pada metode ini, PC bertindak sebagai master berguna mengirimkan parameter waktu menuju modul sensor yang bertindak sebagai slave. Slave akan mengirim balik parameter waktu untuk proses sinkronisasi data pada PC. Penggunaan metode ini mampu menghasilkan nilai delay dalam orde puluhan/ratusan ms, sehingga metode ini masih kurang akurat jika dibandingkan dengan penelitian yang ada. Namun, metode ini memiliki beban komputasi yang lebih ringan karena metode sinkronisasi hanya membutuhkan satu variabel penyimpanan data pada memori ESP32, sehingga cocok digunakan untuk pengiriman data tidak realtime dengan mikrokontroler berkapasitas memori yang rendah. Hasil keseluruhan data sensor yang sudah sinkron, digunakan untuk masukan proses ekstraksi parameter pola berjalan. Penggunaan dua sensor FSR pada satu sisi alas sepatu mampu mengekstraksi 21 total parameter yang terdiri dari 20 parameter pada kedua sisi (kanan dan kiri) dan 1 parameter dihitung berdasarkan data sensor di kedua sisi. Jika dibandingkan dengan penelitian yang ada, jumlah parameter hasil ekstraksi ini sudah cukup banyak dan tidak kalah dengan penggunaan sensor tekan tekstil dengan titik deteksi yang banyak.