ANALISIS SINYAL EMG UNTUK DETEKSI KELELAHAN OTOT PADA LATIHAN FISIK

Abstract

Kelelahan otot merupakan respon fisiologis yang umum terjadi saat otot melakukan kontraksi dalam durasi lama, terutama dalam aktivitas statik. Elektromiografi (EMG) merupakan metode non-invasif yang dapat merekam aktivitas listrik otot dan digunakan untuk memantau tanda-tanda awal kelelahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sinyal EMG dari 15 subjek yang melakukan aktivitas statik, menggunakan data publik dari Zenodo (ID: 5189275) dengan frekuensi sampling 500 Hz. Fokus analisis ditujukan pada kanal pertama, dengan parameter utama berupa Root Mean Square (RMS) yang merepresentasikan intensitas kontraksi otot, serta Median Frequency (MDF) yang berkaitan dengan distribusi frekuensi akibat kelelahan otot. Hasil menunjukkan adanya variasi nilai RMS dan MDF antar subjek, tanpa pola tren yang konsisten. Hal ini mengindikasikan bahwa respons otot terhadap aktivitas statik dapat berbeda-beda antar individu. Temuan ini mendukung penggunaan EMG sebagai alat pemantauan aktivitas otot yang sensitif dan aplikatif, khususnya dalam bidang olahraga dan rehabilitasi.

Muscle fatigue is a common physiological response that occurs during prolonged physical activity, particularly under static muscle contractions. Electromyography (EMG) is a non-invasive technique that records the electrical activity of muscles and can be used to detect early signs of fatigue. This study aims to analyze EMG signals from 15 subjects performing static physical tasks, using a publicly available dataset from Zenodo (ID: 5189275) sampled at 500 Hz. The analysis focuses on the first EMG channel, with two main parameters: Root Mean Square (RMS), which reflects the intensity of muscle activation, and Median Frequency (MDF), which relates to frequency distribution changes due to fatigue. The results show variation in RMS and MDF values among subjects, with no consistent trend across individuals. These findings suggest that muscle responses to static activity differ between individuals. Nevertheless, EMG remains a valuable tool for monitoring muscle activity, with potential applications in sports science and rehabilitation.