Platform Fisioterapi Digital Berbasis White Hat Gamification Octalysis Dan Estimasi Pose Movenet Untuk Rehabilitasi Ekstremitas Atas Pasien Stroke

Agachi, M. Ilham Rigan (2026) Platform Fisioterapi Digital Berbasis White Hat Gamification Octalysis Dan Estimasi Pose Movenet Untuk Rehabilitasi Ekstremitas Atas Pasien Stroke. Diploma thesis, UNIVERSITAS HARKAT NEGERI.

	Text (Cover) Cover.pdf Download (1MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (328kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB III) BAB III.pdf Download (193kB)
	Text (Daftar Pustaka) Dafpus.pdf Download (182kB)
	Text (Lampiran) Lampiran.pdf Download (9MB)

Abstract

Rehabilitasi pasca-stroke membutuhkan latihan fisik rutin untuk memulihkan fungsi motorik. Namun, kejenuhan, hilangnya motivasi, serta keterbatasan pemantauan klinis menjadi kendala utama saat pasien berlatih mandiri di rumah. Penelitian ini merancang dan membangun Platform Fisioterapi Digital Berbasis White Hat Gamification Octalysis Dan Estimasi Pose Movenet Untuk Rehabilitasi Ekstremitas Atas Pasien Stroke (GEMA). Alur penelitian meliputi tahapan pengumpulan data medis, perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML), implementasi sistem menggunakan framework Flutter dan Firebase, serta tahapan pengujian. Hasil penelitian berupa ekosistem platform terintegrasi yang menghubungkan pasien, fisioterapis (melalui aplikasi Android), serta administrator (melalui portal web). Menggunakan arsitektur dual-metric feature extraction, platform mampu melacak dan memvalidasi kebenaran sudut gerakan Range of Motion (ROM) ekstremitas atas pasien secara real-time melalui on-device inference TensorFlow Lite untuk mengatasi distorsi foreshortening. GEMA juga menerapkan elemen pendorong motivasi Octalysis seperti points, levels, streaks, dan leaderboard untuk memecahkan krisis kebosanan pasien. Pengujian fungsional melalui blackbox testing dan evaluasi end-to-end menunjukkan seluruh fitur valid tanpa galat kritis, serta model AI terbukti kokoh dalam mengekstrak koordinat sendi pada berbagai kondisi lingkungan. Pengujian dengan metode System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata 81,75, yang menempatkan platform ini pada peringkat Grade B (Acceptable). Kehadiran inovasi ini diharapkan mampu meningkatkan kepatuhan latihan dan mempercepat pemulihan kemandirian pasien stroke.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software R Medicine > RC Internal medicine > RC0321 Neuroscience. Biological psychiatry. Neuropsychiatry T Technology
Divisions:	Sekolah Vokasi Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User:	M. Ilham Rigan Agachi
Date Deposited:	04 Sep 2026 02:50
Last Modified:	04 Sep 2026 02:50
URI:	http://repository.harkatnegeri.ac.id/id/eprint/7580

Actions (login required)

View Item