PENERAPAN KLASIFIKASI GERAKAN KESEHATAN YOGA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERDASARKAN KOREKSI POSTUR MANUSIA

Abstract

Pola kehidupan pasca pandemi telah mengalami perubahan yang cukup banyak dari penerapan transformasi digital salah satu yang berdampak yaitu pola meditasi seperti praktik yoga yang dapat dilakukan secara mandiri dirumah tanpa harus berinteraksi secara langsung dengan instruktur Penelitian ini juga bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi gerakan yoga menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berdasarkan koreksi postur manusia. Dengan memanfaatkan model Movenet , sistem ini dapat mengenali dan mengklasifikasikan berbagai pose yoga untuk memberikan umpan balik yang akurat terkait postur yang benar. Data pelatihan dikumpulkan dari foto yoga dan diproses menjadi gambar pose yang dianalisis menggunakan CNN. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi pose yoga, yang berpotensi membantu pengguna dalam memperbaiki postur dan mengurangi risiko cedera. Sistem ini juga diterapkan dalam aplikasi mobile, sehingga memudahkan pengguna dalam mengakses koreksi postur secara real-time. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam bidang kesehatan dan teknologi dengan menawarkan solusi inovatif untuk praktik yoga yang lebih aman dan efektif