Penelitian yang dilakukan oleh Fahrizal Akbar Herbhakti bersama Africo Ramadhani, Erny Amalia Lestari, Azry Ayu Nabilah, dan Muhamad Ihsan Hufadz dari Institut Teknologi Sumatera menyoroti fondasi penting bagi ekosistem keselamatan atlet modern dan sistem pendukung keputusan tim medis di lapangan.
Dilema Ketahanan Struktur vs Sensitivitas Sinyal
Pelindung kaki konvensional umumnya terbuat dari busa polimer Ethylene-Vinyl Acetate (EVA) yang bersifat pasif. Busa ini hanya berfungsi meredam energi benturan tanpa bisa memberikan data kuantitatif mengenai kekuatan, frekuensi, atau akumulasi beban benturan yang diterima atlet. Absennya data objektif ini menyulitkan pelatih maupun tim medis dalam mengambil keputusan terkait pencegahan cedera, dosis latihan, atau pergantian pemain. Transformasi pelindung kaki menjadi perangkat pintar dilakukan dengan menanamkan sensor tekanan fleksibel Force Sensitive Resistor (FSR) ke dalam matriks busa EVA. Saat terjadi benturan, perubahan mekanis pada busa akan menekan sensor FSR dan mengubah resistansi listriknya menjadi sinyal analog yang kemudian diproses oleh mikrokontroler. Namun, penggabungan ini menghadapi kendala stiffness mismatch ketidakcocokan tingkat kekakuan antara substrat sensor polimida yang kaku (2,5 GPa) dengan busa EVA yang sangat fleksibel (kurang dari
0 MPa). Jika sensor ditanam terlalu dangkal, sensor akan cepat rusak atau lepas (delaminasi) akibat teka
an geser yang ekstrem. Sebaliknya, jika ditanam terlalu dalam, sensitivitas sensor akan melemah karena energi benturan sudah terlanjur habis diserap oleh busa EVA.
Simulasi Digital Twin: Menguji Tiga Variasi Kedalaman
Untuk menemukan solusi ilmiah tanpa metode coba-coba (trial-and-error), tim peneliti ITERA menggunakan metode eksperimen kuantitatif berbasis komputasi in silico (Digital Twin). Simulasi dilakukan menggunakan perangkat lunak COMSOL Multiphysics dengan menguji interaksi dinamis antara mekanika benda padat dan arus listrik secara bersamaan. Model pelindung kaki ini diuji dengan simulasi pulsa benturan Gaussian dengan beban puncak sebesar 1.500 Newton selama 20 milidetik—menyerupai karakteristik kinetika tendangan asli dalam olahraga. Peneliti kemudian menyapu parameter kedalaman penanaman sensor (dFSR) pada tiga variasi titik, yaitu 2 mm, 5 mm, dan 8 mm.
Temuan Utama: Kedalaman 5 Milimeter Menjadi Sweet-Spot
Berdasarkan analisis parametrik, penelitian ini mengungkap adanya trade-off atau konsekuensi langsung dari setiap variasi kedalaman sensor:
- Kedalaman 2 mm (Dangkal): Menghasilkan sensitivitas sinyal yang sangat tinggi dengan perubahan resistansi ($\Delta R$) mencapai -85%. Namun, tegangan geser di area antarmuka melonjak hingga tingkat kritis 42,5 MPa. Kondisi ini sangat berbahaya karena mendekati batas elastisitas bahan polimida yang memicu keretakan mikro dan kerusakan sensor dalam jangka panjang. Selain itu, rasio sinyal terhadap bising (Signal-to-Noise Ratio/SNR) menjadi rendah akibat gangguan noise mekanis.
- Kedalaman 8 mm (Dalam): Sangat aman bagi ketahanan fisik sensor karena tegangan geser teredam hingga 12,4 MPa. Meski begitu, ketebalan busa EVA di atas sensor menyerap terlalu banyak energi benturan, menyebabkan sinyal perubahan resistansi melemah drastis hingga hanya -25%. Sinyal ini terlalu redup dan sulit dibedakan dari bising elektronik sistem.
- Kedalaman 5 mm (Optimal): Menjadi titik keseimbangan sempurna (sweet-spot). Pada kedalaman ini, tegangan geser berada di batas aman sebesar 24,8 MPa (memiliki faktor keamanan >2), sementara sensitivitas sinyal tetap solid di angka -62%. Sinyal yang dihasilkan terbukti bersih, linear, memiliki SNR tinggi, dan sangat ideal untuk diproses oleh mikrokontroler.
Keberhasilan formula kedalaman 5 mm ini membuka jalan bagi implementasi penuh smart shin guard ke dalam ekosistem IoT olahraga terintegrasi:
- Akuisisi Data: Sensor FSR yang tertanam mendeteksi benturan, dan mikrokontroler (seperti ESP32 atau Arduino) mengonversi sinyal analog tersebut, menerapkan algoritma kompensasi latensi 2,5 ms, dan menghitung estimasi gaya benturan aktual.
- Transmisi Cloud: Modul komunikasi nirkabel mengirimkan data mentah secara real-time ke platform awan seperti AWS IoT atau Firebase.
- Sistem Pendukung Keputusan (DSS): Data diolah untuk menghitung akumulasi beban mekanis sesi latihan, mendeteksi pola kelelahan atlet melalui pemelajaran mesin sederhana, serta mencatat rekam medis digital jangka panjang.
Teknologi ini memberikan nilai tambah yang besar bagi dunia olahraga. Pelatih mendapatkan peringatan dini di tablet atau ponsel pintar untuk melakukan pergantian pemain demi mencegah cedera. Atlet memperoleh kesadaran objektif atas beban tubuh mereka, dan tim medis mengantongi data kuantitatif yang valid untuk diagnosis berbasis bukti (evidence-based) serta program rehabilitasi yang presisi.
Profil Peneliti
Fahrizal Akbar Herbhakti, S.T., M.T. Dosen dan Peneliti di Program Studi Rekayasa Keolahragaan, Institut Teknologi Sumatera (ITERA). Memiliki keahlian di bidang pemodelan komputasi multifisika, mekanika material, dan pengembangan instrumen teknologi olahraga pintar.
Africo Ramadhani, Erny Amalia Lestari, Azry Ayu Nabilah, Muhamad Ihsan Hufadz Tim Peneliti dari Institut Teknologi Sumatera (ITERA) yang berfokus pada integrasi material hiperelastis dan sistem sensor tertanam (embedded system) untuk proteksi olahraga.
Sumber Penelitian
Herbhakti, F. A., Ramadhani, A., Lestari, E. A., Nabilah, A. A., & Hufadz, M. I. (2026). Transient Analysis of EVA Foam Damping and Spatial Optimization of FSR Sensors on Shin Guards. Formosa Journal of Computer and Information Science (FJCIS), 5(1), 187-200.
DOI:
0 Komentar