Analisis Parameter Spatio-Temporal Gerak Berjalan Orang Indonesia

Proceeding Seminar Nasional Tahunan Teknik Mesin XIV (SNTTM XIV) Banjarmasin, 7-8 Oktober 2015

Analisis Parameter Spatio-Temporal Gerak Berjalan Orang Indonesia Nuha Desi Anggraeni1,a*, Tatacipta Dirgantara2,b, Andi Isra Mahyuddin1,c, Sandro Mihradi1,d 1

KK Perancangan Mesin 2

KK Struktur Ringan

Fakultas Teknik Mesin dan Dirgantara, Institut Teknologi Bandung, Indonesia a

[email protected], [email protected], [email protected], [email protected]

Abstrak Berjalan merupakan hal yang alami dilakukan oleh manusia. Berjalan juga dapat dijadikan tolok ukur kesehatan seseorang. Analisis gerakan berjalan manusia atau disebut juga dengan analisis gait, dapat membantu memberikan data kuantitatif mengenai posisi dan orientasi tubuh selama gerakan berjalan. Dengan menggunakan sistem analisis gerak 2 dan 3 dimensi, telah disusun basis data awal gerak berjalan Indonesia. Analisis statistika atas kedua basis data awal tersebut dilakukan untuk mengevaluasi validitas sistem yang dipakai dan hasil yang diperoleh. Analisis difokuskan pada parameter spatio-temporal. Dari hasil analisis data pengukuran 3 dimensi dan 2 dimensi diperoleh bahwa panjang langkah subjek pria lebih rendah secara signifikan sebesar 5%, sedangkan pada subjek wanita tidak terjadi perbedaan yang signifikan. Kecepatan berjalan subjek pria dan wanita terjadi perbedaan yang signifikan, masing-masing sebesar 26,6% dan 26,5%. Perbedaan panjang langkah pada subjek pria ini dapat disebabkan oleh karena perbedaan antropometri subjek yang diambil pada masing-masing penelitian. Orang yang memiliki tinggi badan lebih tinggi akan cenderung memiliki panjang langkah yang lebih panjang. Sebaran data subjek yang diambil sangat mempengaruhi hasil parameter gait. Hasil ini diharapkan dapat membantu dokter rehabilitasi medis dalam membantu merancang protokol terapi berjalan bagi subjek penderita kelainan gerak berjalan. Kata kunci : gerak berjalan, analisis statistika, basis data, spatio-temporal. abnormal. Pemilihan penanganan tersebut berdasarkan atas diagnosis penyakit, penilaian terhadap tingkat keparahan penyakit, memonitor kemajuan terhadap ada atau tidaknya penanganan, dan prediksi hasil dari penanganan [3]. Untuk melengkapi analisis gait yang dilakukan dokter klinik disusunlah basis data awal gerak berjalan orang Indonesia normal. Basis data awal yang telah disusun secara 2 dimensi dan tiga dimensi tersebut, kemudian dianalisis untuk mengevaluasi validitas sistem yang digunakan dan hasil yang diperoleh.

Pendahuluan Berjalan merupakan salah satu gerakan yang sangat sering dilakukan manusia dalam kehidupan sehari–hari. Analisis gait dapat didefinisikan sebagai kajian menyeluruh dari gerak berjalan manusia, dengan menggunakan pengamatan dan penerjemahan dari orang yang sudah berpengalaman. Dilengkapi dengan peralatan dan instrumen untuk mengukur mekanisme pergerakan tubuh dan aktifitas otot. Untuk orang-orang yang mengalami gangguan berjalan maka analisis gait dapat digunakan dalam mendukung diagnosa medis tradisional untuk mengetahui penyebabnya dan merencanakan upaya penyembuhannnya [1]. Analisis gait juga dapat diartikan sebagai metode yang digunakan untuk mengetahui cara orang berjalan [2]. Analisis gait digunakan oleh dokter klinik untuk membantu dalam pemilihan penanganan yang tepat untuk pasien yang

Metodologi Untuk mendapatkan basis data awal gerak berjalan orang Indonesia, digunakan sistem analisis gerak 2 dimensi dan 3 dimensi. Sistem Analisis Gerak Dalam penelitian ini digunakan sistem analisis gerak 2 dimensi dan 3 dimensi yang TI-13

Proceeding Seminar Nasional Tahunan Teknik Mesin XIV (SNTTM XIV) Banjarmasin, 7-8 Oktober 2015

telah digunakan pada penelitian sebelumnya [4, 5]. Perbedaan sistem analisis gerak tersebut diperlihatkan pada tata letak ruangan pengambilan data seperti terlihat pada gambar 1 dan gambar 2. Sistem analisis gerak dua dimensi menggunakan satu kamera yang diarahkan langsung pada lintasan berjalan subjek, dengan panjang lintasan 3,8 m pengamatan dan 0,5 meter sebagai awalan dan 0,5 sebagai akhiran melangkah. Jarak kamera pengamatan ke lintasan berjalan adalah 4 m.

Pemodelan Dalam penelitian ini, digunakan modifikasi berbeda dari pemodelan Helen Hayes untuk sistem analisis gerak 2 dimensi dan 3 dimensi. Untuk sistem analisis gerak 2 dimensi digunakan pemodelan seperti pada gambar 3.

Gambar 3. Posisi penanda 2 dimensi Penanda terpasang pada titik-titik sambungan, yaitu pinggul pada Greater Throcanter, lutut kanan bagian luar pada Lateral Femoral Epicondyle, dan mata kaki kanan bagian luar atau Lateral Malleolus, sedangkan untuk kaki kiri diletakkan pada bagian dalam (medial), tetapi posisinya disejajarkan dengan penanda pada mata kaki dan lutut kaki kanan. Pada sistem analisis gerak 3 dimensi penanda dipasang pada tujuh titik pengamatan seperti pada gambar 4, yaitu yaitu pelvic, hip, midthigh, knee, tibia, maleolus, dan lateral metatarsal.

Gambar 1. Tata letak ruangan sistem analisis gerak 2 dimensi. Sedangkan pada sistem analisis gerak 3 dimensi menggunakan dua buah kamera seperti diperlihatkan pada gambar 2. Panjang lintasan berjalan pada sistem ini adalah 3 m. dua kamera digunakan disisi awal dan akhir lintasan dan sudut antara kedua kamera adalah 67° [6]. Jarak antara kamera dengan panjang lintasan adalah 3 m.

Gambar 2. Tata letak ruangan sistem analisis gerak 3 dimensi

Gambar 4. Posisi penanda 3 dimensi TI-13

Proceeding Seminar Nasional Tahunan Teknik Mesin XIV (SNTTM XIV) Banjarmasin, 7-8 Oktober 2015

sebaran atau variasi data dari nilai rata-rata. Deviasi standar yang digunakan menggunakan data sampel, bukan keseluruhan populasi [7]. Parameter spatio-temporal ini dibandingkan dengan menggunakan ANOVA (Analysis of Varians) dengan Fisher Test untuk mengetahui kedua sampel yang dibandingkan berada dalam populasi yang sama. Langkah-langkah pengujian adalah sebagai berikut: 1. Menentukan hipotesis awal yang menyatakan bahwa disperse kedua data sama.  1   2 ………………………………..(1) 2. Menentukan daerah penolakkan data (α), untuk analisis ini digunakan nilai α=0,05. 3. Pengujian hipotesis awal, menggunakan uji Fisher untuk menentukan nilai F.

Subjek Penelitian Pada penelitian ini, subjek yang berpartisipasi berusia dewasa dengan rentang umur 18-49 tahun dengan asumsi bahwa pola berjalan subjek sudah tetap, namun belum mengalami degenerasi akibat penuaan. Agar memudahkan dalam melakukan analisis statistika, maka unutk kedua sistem analisis gerak dipilih 30 subjek normal pria dan 30 subjek normal wanita. Sehingga total subjek penelitian yang berpartisipasi ada 120 orang. Data antrapometri subjek penelitian terangkum dalam tabel 1 dan tabel 2. Tabel 1. Data antopometri subjek 2D Antopometri subjek Umur (tahun) Tinggi (m) Berat (kg) BMI

Eksperimen 2D Pria Wanita (SD) (SD) 31,6 28,00 (10,13) (10,15) 1,66 1,57 (0,08) (0,07) 58,18 50,73 (8,35) (6,16) 20,98 20,63 (2,63) (2,00)

F

Nilai F hasil perhitungan dibandingkan F1 2 . terhadap nilai Apabila  F1 2  F  F1

dilakukan T-test criteria 1, jika nilai berada di luar rentang tersebut, dilakukan T-test criteria 2. 4. Pengujian perbedaan parameter dengan menggunakan T-test. T-test criteria 1 sesuai dengan persamaan 3:

Tabel 2. Data antopometri subjek 3D Antopometri subjek Umur (tahun) Tinggi (m) Berat (kg) BMI

s12 ………………………………(2) s22

Eksperimen 3D Pria Wanita (SD) (SD) 21,87 22,47 (2,62) (4,22) 1,73 1,59 (0,06) (0,06) 64,80 52,73 (9,14) (6,46) 21,63 20,75 (2,77) (1,93)

T

x1  x2  n1  n2  2

n1s12

n2 s22

2

n1n2 …………..(3) n1  n2

T-test criteria 2 mengikuti persamaan 4: T

x1  x2 s12 s2  2 n1  1 n2  1

…………………...(4)

Hasil penelitian Dalam penelitian ini diperoleh dua set data, yaitu parameter spatio-temporal menggunakan sistem analisis 2 dimensi dan sistem analisis 3 dimensi.

Analisis Statistika Untuk mendapatkan suatu basis data atau standar maka perlu dicari rata-rata (mean) dan deviasi standar dari keseluruhan data yang telah diperoleh. Hal ini dilakukan agar data dapat direpresentasikan oleh suatu nilai yang dapat dijadikan standar acuan untuk melakukan perbandingan dengan hasil dari penelitian lain. Deviasi standar menyatakan

Parameter spatio-temporal penelitian Parameter spatio-temporal subjek untuk analisis gerak berjalan 3 dimensi dirangkum pada tabel 4.

TI-13

Proceeding Seminar Nasional Tahunan Teknik Mesin XIV (SNTTM XIV) Banjarmasin, 7-8 Oktober 2015

Tabel 3. Parameter spatio-temporal 2 dimensi Parameter Spatiotemporal Kecepatan berjalan (m/s) Panjang langkah (m) Irama berjalan (Langkah/menit)

Eksperimen 2D Pria Wanita 0,970,961,23 1,16 1,101,071,32 1,23 102-116 1,041,18

Lama siklus(s)

cenderung memiliki panjang langkah yang lebih panjang [8]. Perbedaan hasil yang diperoleh disebabkan oleh perbedaan faktor psikologis ketika pegambilan data dan kebiasaan subjek penelitian [9]. Perbandingan juga dilakukan terhadap standar lain dengan rentang umur yang relatif sama yang terdapat pada referensi [1]. Perbedaan parameter spatio-temporal yang ditemukan antara percobaan eksperimen dengan referensi Whittle dapat disebabkan oleh adanya perbedaan antropometri subjek antara orang Indonesia dan orang Amerika, namun pada referensi tidak disebutkan ukuran badan rata-rata subjek yang diambil.

103-119 1,001,18

Tabel 4. Rata-rata parameter spatio-temporal 3 dimensi Parameter Spatiotemporal Kecepatan berjalan (m/s) Panjang langkah (m) Irama berjalan (Langkah/menit) Lama siklus(s)

Eksperimen 3D Pria Wanita 0,8 1,14

0,75 1,09

84,13 1,44

84,99 1,42

Kesimpulan Dapat dikatakan bahwa sistem analisis gerak yang digunakan memiliki nilai validitas yang baik, dengan demikian basis data yang dihasilkan pada penelitian sebelumnya, begitu pula dengan hasil analisis sistemnya. Sehingga sistem analisis 2 dimensi dan 3 dimensi ini dapat digunakan untuk menyusun basis data gerak berjalan orang Indonesia. Hasil yang dihasilkan sistem ini juga dapat digunakan sebagai basis data gerak berjalan normal orang Indonesia untuk membantu pihak kedokteran dalam melakukan terapi pengobatan pada kelainan gerak berjalan.

Dengan menggunakan ANOVA (Analysis of Varians) diperoleh hasil seperti pada tabel 5. Tabel 5. Perhitungan nilai F untuk kedua data Parameter Gait Panjang langkah Kecepatan berjalan

Eksperimen 3D – 2D Jenis F1 2 F Kelamin 1,86 Pria 2,25 1,86 Wanita 1,21 1,86 Pria 1,40 1,86 Wanita 1,78

Referensi [1] M. W. Whittle, Gait Analysis: An Introduction, New York: Elsevier, 2007. [2] J. Perry, Gait Analysis Normal and Pahological Function, Newjersey: SLACK Incorporated, 1992. [3] R. Baker, "Gait Analysis Methods in Rehabilitation," Journal of Neuro Engineering and Rehabilitation, vol. 3, pp. 1-10, 2006. [4] S. Mihradi, T. Dirgantara, P. N. Maulido and A. I. Mahyuddin, "Gait Parameters Determination by 2D Optical Motion Analyzer System," Applied Mechanics and Materials, vol. 83, pp. 123-129, 2011. [5] N. D. Anggraeni, Ferryanto, S. T. Atmojo, S. Mihradi, T. Dirgantara and A. I. Mahyuddin, "Gait Parameters Determination by 3D Motion Analyzer System for Initial Indoneisan Gait Database," Regional Confrence on Mecahnical and Manufacturing Engineering, pp. 315-325, 2013. [6] Ferryanto, S. Mihradi, T. Dirgantara and A. I.

Dari kedua basis data yang dianalisis, diperoleh hasil bahwa panjang langkah subjek pria lebih rendah secara signifikan sebesar 5%, sedangkan pada subjek wanita tidak terjadi perbedaan yang signifikan. Pada kecepatan berjalan subjek pria dan wanita terjadi perbedaan yang signifikan, masingmasing sebesar 26,6% dan 26,5%. Perbedaan panjang langkah pada subjek pria ini dapat disebabkan perbedaan antropometri subjek yang diambil pada masing-masing penelitian. Sebaran data subjek yang diambil sangat mempengaruhi hasil parameter gait. Orang yang memiliki tinggi badan lebih tinggi akan TI-13

Proceeding Seminar Nasional Tahunan Teknik Mesin XIV (SNTTM XIV) Banjarmasin, 7-8 Oktober 2015 Mahyuddin, "Camera Calibration Technique Improvement for 3D Optical Optical Gait Analyzer," Applied Mechanics and Materials, vol. 393, pp. 976 - 981, 2013. [7] R. Walpole, R. H. Myers, S. L. Myers and K. Ye, Probability & Statistic for Engineers & Scientists, 8 ed., New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2007. [8] T. Ryu, H. S. Choi, H. Choi and M. K. Chung, "A COmparison of Gait Characteristc Between Korean and Western People for Establishing Korean Gait Reference Data," Insternational Journal of Industrial Ergonomics, vol. 36, pp. 1023-1030, 2006. [9] N. F. Troje, Retrieving Information from Human Movement Patterns, Oxford University Press, 2008.

TI-13