Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Brawijaya 4052
Alas Kaki Penimbang Berat Badan Dengan Berjalan berbasis Sensor Load Cell dan Metode Regresi Linier
Afflatuslloh Adi Salung1, Hurriyatul Fitriyah2, Dahnial Syauqy3
Program Study Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1[email protected], 2[email protected], 3[email protected]
Abstrak
Tubuh yang ideal adalah impian semua orang. Dari yang berumur remaja sampai tua sekalipun, jenis kelamin laki-laki maupun perempuan, pasti menginginkan tubuh ideal. Tubuh ideal bisa didapatkan dari olah raga yang cukup, pola makan sehat, tidur yang cukup. Kita bisa mengetahui apakah tubuh kita termasuk ideal atau tidak dengan cara mengukur tinggi badan dan berat badan, yang disesuaikan dari umur orang tersebut. Menjaga berat badan seseorang adalah salah satu kebutuhan untuk menjaga kesehatan tubuh. Berat badan harus selalu kita cek, supaya bisa mengontrol pola sehat tubuh. Kadang untuk mengukur berat badan membutuhkan waktu, bagi orang yang sibuk mungkin hal tersebut tidaklah penting. Padahal sangatlah perlu untuk selalu mengetahui berat badan. Akan sangat membantu jika ada alat pengukur berat badan yang bisa digunakan sewaktu-waktu dan tidak diharuskan berdiri diam di tempat timbangan berat badan biasa. Maka dari itu perlu adanya alat yang dapat mempermudah kita dalam memonitoring berat badan setiap saat. Bisa sambil tidur, berlari, makan, dan segala kegiatan sehari-hari. Pada penelitian kali ini, akan membuat alat wearable yang menambah fungsi dari sandal menjadi alat monitoring berat badan. Dengan menggunakan beberapa sensor Load Cell pada sandal, sensor tersebut berfungsi untuk mendapatkan nilai dari sensor Load Cell yang akan diproses dengan mikrokontroler Wemos D1. Hasil dari proses tersebut akan keluar pada perangkat android yang biasa digunakan sehari hari. Alat ini bisakita gunakan layaknya timbangan biasa, saat berdiri tegak kita bisa mendapatkan nilai berat badan, dan alat ini juga bisa digunakan saat kondisi berjalan. Pada penelitian ini akan di khususkan meneliti alat tersebut saat dalam kondisi berjalan kaki. Dengan adanya alat ini kita bisa mempermudah pengguna dalam memonitoring berat badan saat beraktifitas sehari-hari tanpa menggunakan timbangan biasa.
Kata kunci: berat badan, load cell, regresi linier, wearable device, timbangan wearable Abstract
The ideal body is everyone's dream. From teenagers to old people, both male and female, definitely want the ideal body. The ideal body can be obtained from sufficient exercise, a healthy diet, and adequate sleep. We can find out whether our bodies are ideal or not by measuring their body height and body weight, which are adjusted from the person's age. Monitoring weight is one of the needs to maintain a healthy body. We should always check our weight, so we can control the body's healthy patterns.
Sometimes measuring weight takes time, for busy people it may not be important. In fact it is very necessary to always know the weight. It will be very helpful if there is a weight meter that can be used at any time and is not required to stand still on a regular weight scale. Therefore we need a tool that can make it easier for us to monitor our weight at any time. We can check our weight when sleeping, running, eating, and all daily activities. In this study, we will create a wearable device that adds the function of sandals to a weight monitoring tool. By using several Load Cell sensors on the sandal, these sensors function to get the value of the Load Cell sensor which will be processed with the Wemos D1 microcontroller. The results of the process will come out on android devices that are commonly used every day. We can use this tool like an ordinary scale, when standing upright we can get a weight value, and this tool can also be used when walking conditions. In this study, we will focus on examining the device while walking. With this tool, we can make it easier for users to monitor their weight during daily activities without using ordinary scales.
Keywords: body weight, load cell, regresi linear, wearable device, wearable scale
1. PENDAHULUAN
Manusia era modern pasti merasakan cinta atau kenikmatan untuk kemajuan ilmu pengetahuan dan juga perkembangan teknologi.
Manusia menggabungkan dua kejadian tersebut menjadi suatu yang dinamakan teknologi dan sains. Membuat suatu software aplikasi atau alat modern yang membantu meningkatkan kelayakan hidup manusia era sekarang. Contoh alat yang sangat berguna bagi kehidupan manusia yang telah dibuat dengan adanya teknologi adalah alat ukur yang berfungsi dapat menentukan besarnya nilai yang sangat berguna untuk menghitung kehidupan sehari-hari.
Timbangan berat badan sering dijumpai di tempat yang bernuansa kesehatan seperti dokter, rumah sakit, gym. Alat pengukur berat badan dan tinggi badan di era sekarang masih menggunakan alat secara manual, sehingga sangat ribet dalam mengetahui suatu berat badan seseorang apakah sudah termasuk berat ideal atau belum. Masih banyak manusia yang tidak mengetahui berapa berat badan yang dimilikinya, dan hanya menerka nerka saja dalam menentukan nilai berat badannya yang dilihat dari bentuk gemuk tubuh seseorang , berapa kemungkinan nilai berat badannya dengan tubuh seperti yang dilihatnya.(Thomas, 2008).
Pada perkembangan teknologi jaman sekarang, banyak sekali orang yang menghabiskan waktu bersama smartphone, mulai dari bekerja hingga mengisi waktu santainya, tidak luput dari smartphone. Ada beberapa aspek dari penggunaan smartphone, yaitu durasi, frekuensi, aktifitas. Faktor penggunaan smartphone yaitu murah, praktis, menghilangkan kebosanan, mudah bersosial, dan ketergantungan (Wardhana, 2015). Banyak kegiatan sehari-hari manusia dengan berjalan kaki. Sebagian besar manusia melakukan olah raga jalan kaki dengan alasan kesehatan.
Memang jalan kaki itu sangat besar manfaat kesehatan bagi tubuh manusia. Antara lain, kesehatan jantung, otot, sendi, tulang, serta dapat mempengaruhi kesehatan otak manusia (Jenny Gichara, 2009).
Pembuatan alat ukur berat badan telah dilakukan sebelumnya oleh (Afdali et al., 2018).
Penelitian yang dilakukan merupakan penelitian mengenai perancangan suatu sistem penimbang berat badan dan juga tinggi badan, keluaran berupa suara. Penelitian lain juga dilakuka oleh
(Agusli et al., 2021). Penelitian yang dilakukan yaitu mengenai pengukuran berat badan tubuh dan tinggi badan tubuh secara bersamaan menggunakan rumus IMT (Indeks Massa Tubuh). Kedua penelitian yang dilakukan memiliki output bentuk perancangan perangkat keras seperti halnya timbangan pada umumnya.
Dalam membuat suatu perancangan alat maka, diperlukan suatu alat yang dapat mengukur keakuratan suatu sensor. Alat matematis berupa analisis regresi linier yang biasa digunakan. Analisis regresi linier sederhana adalah pendekatan matematis yang berfungsi memodelkan hubungan dari variabel terikat y dan variabel bergantung x. Kegunaan dari analisis regresi adalah melakukan suatu prediksi terhadap tingkat eror suatu data.
(RIFANTI et al., 2020).
Berdasarkan beberapa permasalahan diatas maka, dalam penelitian ini akan di buat suatu alat yang bisa mengukur berat badan yang bersifat mudah digunakan, nyaman, dan juga presisi.
Alat ukur yang akan dibuat yaitu berupa timbangan berbentuk sendal. Sandal di pilih karena dianggap akan dapat memberikan nilai yang lebih akurat karena tumpuhan kaki pada sensor akan lebih akurat. Keunggulan sistem ini, bisa digunakan pada saat berjalan kaki. Tentu ini sangat berguna bagi manusia jaman teknologi seperti sekarang, yang pada aktifitasnya dipenuhi dengan teknologi modern. Pada saat banyak aktifitas pun manusia tidak jauh dari smartphone yang akan digunakan sebagai keluaran nilai dari sandal timbangan ini. Juga tidak akan banyak membuang waktu saat menggunakan alat ini, dikarenakan saat berjalan, juga bisa mengukur berat badan seseorang. Yang pada dasarnya semua kegiatan manusia banyak yang dilakukan dengan berjalan kaki. Penelitian akan dilakukan menggunakan Mikrokontroler berupa arduino wemos D1 mini serta menggunakan sensor berat badan yaitu sensor load cell. Keluaran dari sistem penelitian ini menggunakan tampilan pada android. Dengan metode analisis regresi linier pada sistem penelitian, akan didapatkan perhitugan keakuratan sensor.
2. LANDASAN KEPUSTAKAAN
2.1. Penelitian Terkait
Pertama dari (Maulana & Yendri, 2018) yang berjudul RANCANG BANGUN ALAT UKUR TINGGI DAN BERAT BADAN IDEAL
BERDASARKAN METODE BROCHA BERBASIS MIKROKONTROLER. Tinggi dan berat badan manusia biasanya diukur dengan alat lain tanpa mengetahui indeks massa tubuh ideal.
BMI yang ideal berkaitan dengan kesehatan kita, terutama bagi mereka yang berolahraga.
Biasanya orang hanya menebak IMT dari keadaan visual yang terkadang memberikan hasil pengukuran yang salah. Metode Brocha berdasarkan mikrokontroler diusulkan untuk mengukur peralatan BMI yang ideal. Tinggi badan akan diukur menggunakan sensor ultrasonik, dan massa badan akan diukur dengan modul load cell. Dari penelitian diatas, dapat diambil suatu kesimpulan yaitu, perangkat yang diusulkan bisa memprediksi IMT dengan bagus.
Tingkat keberhasilan pengukuran tinggi badan adalah 80%.
Penelitian kedua dari (Widodo et al., 2018) yang berjudul PEMBUATAN ALAT PENGUKUR TINGGI DAN BERAT BADAN
BERBASIS MIKROKONTROLLER
ATMEGA8. Proses ini dilakukan ketika ada orang yang dideteksi di sekitar alat. Akan mengaktifkan sensor ultrasonik yang berfungsi mendapatkan nilai tinggi badan, yang mengaktifkan sensor ultrasonic adalah sensor berat badan. Dan hasil dari sensor akan dikeluarkan melalui LCD. Hasil yang ditentukan dari bobot ideal atau tidak akan dikeluarkan melalui suara notifikasi dari speaker aktif. Alat ini juga dibangun dengan perangkat keras dan juga perangkat lunak. Ada beberapa bagian dari perangkat keras yaitu perangkat masukan antara lain beberapa sensor berat, modul MTV020-SD- 16P, sensor ultrasonic dan alat pengolah data berupa alat kendali yang berpusat pada mikrokontroler ATMega8, dan perangkat keluaran tersusun. LCD dan eXtreme Burner AVR dan speaker software BASCOM AVR dan Diptrace Perangkat lunak memasukkan program sebagai seperangkat perintah yang dirancang ke dalam mikrokontroler ATMega8.
Penelitian ketiga dari (Afdali et al., 2018) penelitian dengan judul PERANCANGAN ALAT UKUR DIGITAL UNTUK TINGGI DAN BERAT BADAN DENGAN OUTPUT SUARA BERBASIS ARDUINO UNO. Dari alat ini telah dibuat dan juga diimplementasikan dengan alat pengukur berat dan tinggi badan sekaligus, juga memberi informasi tentang ideal atau tidak timbangan yang diukur. Pemroses data yang dipakai untuk alat ini yaitu Arduino uno , dalam pengukuran tinggi badan menggunakan sensor ultrasonik, dan untuk pengukuran berat
badan menggunakan sensor strain gauge. Dari data tersebut lalu diolah oleh Arduino untuk mendapatkan data berat badan ideal dan indeks massa tubuh. Kemudian LCD memberi keluaran berupa angka hasil dari berat badan, tinggi badan, dan berat badan idealnya. Kondisi berat saat ini akan dikeluarkan dari modul speaker yang akan mengeluarkan suara tentang kondisi berat badan sekarang, apakah ideal, gemuk atau kurus. Hasil presentase pengujian sistem, rata- rata hasil dari pengukuran tinggi badan bernilai 96,80%, kemudian untuk berat badan mendapatkan hasil nilai rata-rata 99,04%. Untuk keberhasilan mendeteksi kondisi tubuh berupa keluaran suara mendapatkan nilai 95%.
Penelitian keempat dari (Nurlette &
Wijaya, 2018) yang berjudul PERANCANGAN ALAT PENGUKUR TINGGI DAN BERAT BADAN IDEAL BERBASIS ARDUINO.
Mengetahui berat badan ideal tubuh dari mengukur tinggi badan dan berat badan, akan sangat berguna bagi orang banyak. Maka dari itu, ada sebuah penelitiian yang dirancang dan diimplementasikan pada timbangan sekaligus pengukur tinggi badan yang yang bias memberikan informasi tentang berat badan yang diukur sudah termasuk idea atau belum.
Penelitian ini menggunakan mikroprosesor berupa Arduino uno untuk memroses data dari alat tersebut. Dan menggunakan dua sensor sebagai pengukur ketinggian tubuh dan berat badan tubuh, sensor yang pertama yaitu sensor load cell sebagai pengukur berat badan tubuh, dan sensor ultrasonic untuk mendeteksi tinggi badan. Dari data yang didapatkan melalui sensor tersebut, akan diolah oleh Arduino uno untuk mendapatkan nilai indeks massa tubuh dan berat badan ideal. Untuk keluaran nilainya akan ditampilkan melalui layar LCD, berupa nilai berat badan, tinggi badan, dan berat ideal.
2.2. Alat Ukur Berat Badan
Timbangan adalah suatu alat ukur yang digunakan untuk mengukur berat atau masa suatu benda menggunakan gaya grafitasi yang ada di suatu benda. Awalnya timbangan ini dibuat dengan prinsip penyeimbangan gaya pada sebuah tuas dengan dua benda bermassa sama.
Contohnya timbangan yang memiliki prinisip ini adalah dacin dan neraca yang telah digunakan oleh jaman kuno sebagai perdagangan (Firmansyah et al., 2019).
Selain itu prinsip pembuatan timbangan adalah lebih menyeimbangkan gaya pada tuas
yang bisa menimbang benda dengan berbagai nilai massa yang memiliki bobot yang sama, seperti timbangan meja dan nilai massa lebih besar dari massa beban. Kemudian dengan keberadaan pegas, dikembangkan juga timbangan berdasarkan prinsip pegas yang meregang yang sebanding dengan massa benda.
Ini adalah sedikit perkembangan dari timbangan mekanik. Dengan perkembangan teknologi, timbangan sudah seperti sekarang yang dibuat secara digital atau timbangan elektronik (Firmansyah et al., 2019)
2.3. Wemos D1 Mini Board
ESP 8266 ini adalah modul WiFi yang menggunakan platform SOC. Wemos D1 adalah mikrokontroler hasil pengembangan berbasis ESP 8266. ESP 8266 ini dapat menghubungkan perangkat dengan mikrokontroler seperti arduino dengan internet melalui WiFi. Modul ESP 8266 telah terpasang pada mikrokontroler Wemos D1 mini. Wemos D1 sudah bisa diprogram menggunakan Arduino IDE yang mempermudah pengguna untuk upload firmware. Wemos D1 mini juga bisa diuji coba dengan ESPlorer, tetapi direkomdasikan menggunakan Arduino IDE untuk mempermudah programming (Bella et al., 2018)
2.4. Sensor Load Cell
Sensor load cell ini berfungsi sebagai pengubah tekanan dari suatu bobot yang akan dijadikan sinyal elektrik. Resistor planar sebagai bentuk pengaturan mekanis pada sensor load cell, berdasarkan deformasi dari strain gauges atau disebut matrik pengukur regangan akan terdeteksi gaya tekanannya. Ada hambatan efektif yang akan dirubah melalui regangan yang terdiri dari 4 pengukur regangan bridge. Dan wheatstone akan dibaca berupa tegangan yang berbeda (Maulana & Yendri, 2018)
Kerja sensor load cell adalah dengan cara memberi beban pada sensor yang akan mengaktifkan elemen-elemen logam yang terdapat pada sensor, yang akan mengakibatkan gaya elastis. Strain gauge atau bisa disebut pengukur tegangan ini terdapat pada sensor load cell, akan melakukan konversi pada sinyalelektrik yang dihasilkan dari regangan.
Pada gambar 1 adalah prinsip kerja dari sensor load cell yang didasarkan dari rangkaian wheatstone
Gambar 1. Jembata wheatstone tanpa beban
Selanjutnya gambar 1 semua tegangan yang mengalir di R1, R2, R3, R4 memiliki nilai yang sama, karena pada titik 1 dan titik 2 memiliki tegangan yang sama dan merupakan rangkaian yang seimbang, karena nilai pada resistor yang sama, nilai R = 350Ω
Gambar 2. Jembatan wheatstone dengan beban
Jika diberikan beban, maka akan merubah nilai R. Yang mengakibatkan kondisi load cell tidak seimbang, maka, akan terjadi beda potensial sebagai output. Nilai R1=R4=350,7 Ω R2=R3=349,3 Ω (Maulana & Yendri, 2018)
2.5. Regresi Linier
Pengertian metode regresi adalah cara analisa statistika yang dapat dipakai dalam menggambarkan suatu hubungan satu variable respon dengan satu variable penjelas, juga bisa lebih dari satu variable penjelas. Regresi linear jika dilihat dari bentuk hubungan persamaan linier eksplisit, suatu analisa statistik yang bisa memodelkan lebih dari satu variable. Persamaan linier yang berbentuk eksplisit, merupakaan persamaan yang menempatkan perubahan tunggal di persamaan salah satunya.
Macam-macam metode regresi adalah sebagai berikut:
1. Regresi Linear
Memiliki model yang variable bebas. Bisa satu variable bebas dan regresi linier berganda yang menggunakan lebih dari satu variable
bebas.
2. Regresi Non Linear
Untuk regresi non linier, memiliki beberapa model persamaan, yaitu persamaan berpangkat (log) dan exponensial (ln).
Pembentukan persamaan regresi membutuhkan bahan data dari metode regresi linier sederhana, yang ditunjukan pada penjelasan 2.8. Garis regresi memiliki persamaan berikut 𝑦2= 𝑎 + 𝑏𝑥
Dimana : a = konstanta
𝑦2 = variabel dependen x = variabel independen b = koefisien variabel x
Gambar 3. Persamaan Gari Regeresi
Konstantan diperoleh dari persamaan a dan b berikut
𝑎 = 𝑦̅ − 𝑏𝑥̅
(1) 𝑏 = 𝑛 ∑ 𝑥𝑖 𝑦𝑖− ∑ 𝑥𝑖 ∑ 𝑦𝑖
𝑛 ∑(𝑥𝑖)2 − 𝑛 ∑(𝑥𝑖)2
(2)
data sebelumnya yang dijadikan dalam bentuk sample kita bisa mendapatkan nilai x dan y.
Jika titik semuanya menyebar mendekati garis regresi kita bisa melihat ketepatan garis regresi. Standart error of estimate adalah persebaran dan penyimpanan dari banyak titik dengan garis regresi, cara mengetahui standart error of estimate (SEE), adalah :
𝑆𝑒= √∑(𝑦− 𝑦́)𝑛−2 2
(3) atau
𝑆𝑒= √∑ 𝑦2− 𝑎 ∑ 𝑦 − 𝑏 ∑ 𝑥𝑦 𝑛−2
(4)
3. METODOLOGI PENELITIAN
Alat ukur berupa alas kaki yang akan dilakukan penelitian berbasis sensor load cell
dan mikrokontroler wemos d1 yang pada prosesnya akan dijelaskan di bab selanjutnya.
Penelitian akan dilakukan dari studi literatur sampai dengan kesimpulan sesuai dengan gambar 4. Pertama adalah studi literatur atau tinjauan pustaka yang diambil dari teori dan penelitian terdahulu yang dilakukan sebelum penelitian ini diambil yang disesuaikan dengan topik penelitian. Kemudian dalam mengetahui kemampuan sistem dan kelengkapannya saat nanti setelah sistem selesai dibuat, maka diperlukan analisa kebutuhan. Kerangka dan sistematika dari sistem yang dibuat, serta cara sistem berjalan dengan perangkat lunak dibutuhkan adanya perancangan sistem. Setelah perancangan sistem selesai, dilanjutkan ke tahap implementasi yang akan menjelaskan tentang cara kerja sistem supaya dapat diimplementasikan untuk pengujiannya nanti.
Setelah implementasi dilanjutkan ke tahap pengujian dan analisis yang akan menguji kesesuaian sistem dalam perancangan yang kemudian akan melakukan analisis terhadap hasil pengujian sistem. Setelah semua selesai, maka akan ditarik sebuah kesimpulan dari hasil analisis.
Gambar 4. Tahapan metode umum penelitian
3.1. Objek dan Lokasi Penelitian
Untuk objek yang digunakan dalam pembuatan sistem penelitian ini menggunakan objek berat badan manusia. Karena alat yang digunakan sebagai implementasi sistem ini adalah sandal yang biasa digunakan oleh manusia pada umumnya. Penelitian ini berlokasi di rumah dan kontrakan peneliti, dan tidak banyak keluar tempat tersebut karena masih
dalam kondisi pandemic.
3.2. Perancangan Sistem
Dan ditahapan ini dilakukan dua perancangan yaitu User Interface aplikasi android dan diagram alir sistem. Pada Gambar berikut akan dijelaskan tentang diagram alir sistem.
Gambar 5. Diagram Alir Sistem
Proses pertama dari diagram alir diatas adalah proses input data dari android, kemudian akan dilakukan proses pembacaan dari sensor load cell dan akan diproses oleh mikrokontroler Wemos D1. Jika nilai dari sensor load cell tidak bisa terbaca, maka akan mengulang proses pembacaan dari sensor load cell, jika nilai terdeteksi maka hasil akan dikeluarkan melalui android dan disimpan di database.
Gambar 6. Peletakan sensor load cell
Gambar diatas menunjukan tentang peletakan dari beberapa sensor load cell pada sandal jepit yang digunakan dalam penelitian.
3.3. Data Latih Berjalan
Data yang latih pada penelitian ini dibutuhkan 7 orang sedang berjalan dan data timbangan asli. Berikut data yang digunakannya:
Tabel 1 Data latih berjalan
Uj i
Langka h ke -
Kaki Kana n (kg)
Kak i kiri (kg)
Rata- Rata berat Kedua
Kaki (kg)
Berat di timbangan
biasa (kg)
1
1 6 19
24,2 27
2 7 17
3 8 16
4 5 20
5 7 18
6 6 17
7 8 17
8 4 18
9 5 19
10 8 17
2
1 20 8
31,5 33
2 22 10
3 23 12
4 21 10
5 23 9
6 20 12
7 19 11
8 19 10
9 21 12
10 22 11
3
1 28 16
45 47
2 31 13
3 33 13
4 29 16
5 32 15
6 30 16
7 31 14
8 28 17
9 30 14
10 29 15
4
1 18 32
49,5 52
2 18 30
3 18 29
4 20 31
5 19 31
6 18 33
7 17 32
8 21 29
9 19 33
10 20 27
5
1 26 26
52,2 54
2 22 30
3 20 34
4 23 28
5 20 30
6 25 26
7 24 26
8 23 31
9 26 29
10 22 31
6
1 23 42
60,9 62
2 22 42
3 20 42
4 19 39
5 23 38
6 21 40
7 22 36
8 24 35
9 20 38
10 23 40
7
1 44 22
66,5 69
2 44 23
3 43 23
4 40 25
5 42 24
6 44 24
7 39 26
8 41 28
9 38 29
10 42 24
3.4. Perhitungan Manual Regresi Linier
Tabel 2 Data perhitungan nilai sandal dan timbangan
Uji ke
X (kg)
Y (kg)
X2 (kg)
Y2 (kg)
XY (kg) 1 24,2 27 585,64 729 653,4 2 31,5 33 992,25 1089 1039,
5 3 45 47 2025 2209 2115 4 49,5 52 2450,2
5
2704 2574 5 52,2 54 2724,8
4
2916 2818, 8 6 60,9 62 3708,8
1
3844 3775, 8
7 66,5 69 4422,2 5
4761 4588, 5 Jm
l
329, 8
344 16909 1825 2
17565
Dengan X = Sendal Y = Timbangan
Maka untuk mendapat nilai a bisa menggunakan persamaan (1)
𝑎 =∑ 𝑌 ∑ 𝑋2− ∑ 𝑋 ∑ 𝑋𝑌 𝑛 ∑ 𝑋2− (∑ 𝑋)^2
𝑎 = 2,478
Dan untuk mendapat nilai b bisa menggunakan persamaan (2)
𝑏 =𝑛 ∑ 𝑋𝑌 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑌 𝑛 ∑ 𝑋2− (∑ 𝑋)^2
𝑏 = 0,990
Sehingga, didapatkan model regresi linier sederhana dari data latih adalah sebagai berikut :
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 𝑌 = 2,478 + 0,990 𝑋 4. PENGUJIAN DAN ANALISIS
Pengujian dilakukan dengan menggunakan lima barang yang memiliki berat yang berbeda.
Adapun Hasil pengujian nya adalah sebaga berikut:
Tabel 3 Hasil Uji Sensor
Pengujian Ke -
Hasil Barang (kg)
Hasil Timbangan (kg)
MAPE
1 26 27 0,037
2 34 33 0,030
3 45 47 0,043
4 50 52 0,038
5 55 54 0,019
Hasil
MAPE
3,337
%
4.2. Pengujian Akurasi Prediksi Saat Berjalan
Pengujian dilakukan dengan menggunakan model regresi yang telah diketahui sebelumnya.
Adapun hasil pengujian akurasi prediksi saat berjalan.
Tabel 4 Data hasil Pengukuran
Pengu jian
Ke
Lang kah Ke -
Kak i Kan
an (kg)
Ka ki Kir i (kg
)
Juml ah rata-
rata kedu a kaki (kg)
Timban gan (kg)
8
1 33 39
71,1 72
2 31 40
3 31 42
4 34 39
5 30 41
6 32 38
7 29 41
8 30 42
9 31 38
10 32 38
9
1 29 50
79,1 80
2 27 53
3 24 55
4 28 51
5 25 53
6 24 56
7 22 55
8 29 52
9 23 54
10 24 57
10
1 51 35
85,6 88
2 51 34
3 49 34
4 49 36
5 52 34
6 50 36
7 48 39
8 50 37
9 51 34
10 53 33
Menggunakan model regresi yang telah diketahui sebeumnya maka, didapatkan hasil keakuratan sensor menggunakan MAPE adalah sebagai berikut :
Tabel 5 Data keakuratan sensor menggunakan mape
Data Ke
Hasil Regresi
Hasil Timbangan (kg)
MAP E
1 72,900 72 0,012
2 80,824 80 0,010
3 87,262 88 0,008
1,040
Sehingga, didapatkan nilai MAPE pada perhitungan keakuratan sensor adalah 1,040 %.
Nilai ini tergolong sangat baik pada kelompok prediksi MAPE
5. PENUTUP
5.1. Kesimpulan dan Saran
Perancangan sistem berhasil dilakukan dengan menggunakan sensor load cell sebagai pengukur berat badan. Sensor load cell juga mendapatkan akurasi yang baik dengan tingkat error yang rendah. Untuk mikrokontroller wemos d1 mini juga bekerja dengan baik dalam pemrosesan data, modul wifi yang sudah terpasang pada mikrokontroler sangat menguntungkan dalam penelitian ini, karena tidak perlu menggunakan modul wifi external sebagai penghubung ke android sebagai outputnya. Dan aplikasi android juga berhasil dalam menampilkan nilai berat badannya. Dari hasil uji coba, didapatkan bahwa pengujian yang dilakukan, dapat melakukan perhitungan berat badan dengan baik, dengan nilai MAPE kurang dari 10%. Dari nilai mape tersebut, dapat disimpulkan bahwa tingkat errornya sangat sedikit, dan alat penimbang badan wearable ini tergolong sangat baik akurasi dalam mendapatkan nilai berat badan pengguna. Dari penelitian tadi ada bebrapa saran yang mungkin berguna pada penelitian selanjutnya adalah, Penelitian dapat menggunakan metode lain sebagai perhitungan keakuratan sensor sehingga, dapat memungkinkan memberikan nilai keakuratan yang baik dan lebih akurat dari penelitian ini.
6. DAFTAR PUSTAKA
Afdali, M., Daud, M., & Putri, R. (2018).
Perancangan Alat Ukur Digital untuk Tinggi dan Berat Badan dengan Output Suara berbasis Arduino UNO.
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, &
Teknik Elektronika, 5(1), 106.
https://doi.org/10.26760/elkomika.v5i1.1
06
Agusli, R., Tullah, R., & Karisma, N. (2021).
Alat Ukur Tinggi dan Berat Badan Berbasis Arduino Uno. Academic Journal of Computer Science Research, 3(1).
https://doi.org/10.38101/ajcsr.v3i1.328 Arfianto, D. F., Fahmi, D., & Asfani, D. A.
(2016). Pemantauan, Proteksi, dan Ekualisasi Baterai Lithium-Ion Tersusun Seri Menggunakan Konverter Buck-Boost dan LC Seri dengan Kontrol Synchronous Phase SHift. Jurnal Teknik ITS, 5(2).
https://doi.org/10.12962/j23373539.v5i2.
16053
Bella, G. K., Putra Sastra, N., & Diafari Djuni Hartawan, I. G. A. K. (2018). Prototipe Mobile Station Untuk Perekaman Kandungan Udara. Jurnal SPEKTRUM,
5(1), 164.
https://doi.org/10.24843/spektrum.2018.v 05.i01.p24
Firmansyah, D. A. D. I., Suri, S. S., & Wiratama, I. G. S. (2019). Pembuatan Prototipe Timbangan Digital Dan Alat Ukur Volume Berbasis Mikrokontroler.
Seminal Nasional Fisika.
Maulana, L., & Yendri, D. (2018). Rancang Bangun Alat Ukur Tinggi dan Berat Badan Ideal Berdasarkan Metode Brocha Berbasis Mikrokontroler. Journal of Information Technology and Computer Engineering, 2(02), 76–84.
https://doi.org/10.25077/jitce.2.02.76- 84.2018
Nurlette, D., & Wijaya, T. K. (2018).
Perancangan Alat Pengukur Tinggi Dan Berat Badan Ideal Berbasis Arduino.
Sigma Teknika, 1(2), 172.
https://doi.org/10.33373/sigma.v1i2.1515 Raban, R., Kurniawan, E., & Sunarya, U. (2015).
Desain Dan Implementasi Charger Baterai Portable Menggunakan Modul Ic Xl6009E1 Sebagai Boost Converter Dengan Memanfaatkan Tenaga Surya. E- Proceeding of Engineering, 2(2), 1900–
1908.
RIFANTI, U. M., PUJIHARSONO, H., SETIAWAN, A., & HENDRY, J. (2020).
Implementasi Moving Average Filter untuk Koreksi Kesalahan Sensor Pengukur Kedalaman Air. ELKOMIKA:
Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 8(2), 432.
Thomas, T. (2008). Sistem Pengukur Berat dan Tinggi Badan Menggunakan Mikrokontroler AT89S51. TESLA Jurnal Teknik Elektro UNTAR, 10(2), 79–84.
Widodo, A. E., Saputra, A. Q., & Suleman.
(2018). Pembuatan Alat Pengukur Tinggi Dan Berat Badan Berbasis Mikrokontroller ATMEGA8. Jurnal Evolusi, 6(1), 85–90.
