Bersepeda merupakan salah satu olahraga yang semakin populer karena manfaat kesehatannya serta kemudahan dalam pemantauan aktivitas menggunakan perangkat pintar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan aktivitas bersepeda berbasis sensor accelerometer dan gyroscope yang tertanam dalam smartphone. Data yang diperoleh dari sensor tersebut digunakan untuk mengidentifikasi pola gerakan pesepeda, seperti akselerasi, perubahan sudut, serta kestabilan. Algoritma support Vector Machine (SVM) diterapkan sebagai metode klasifikasi untuk mengenali dan membedalan berbagai kondisi bersepeda, seperti bergerak lurus, berbelok, atau berhenti. Hasil dari pengujian menunjukan bahwa model SVM mampu mengklasifikasi aktivitas bersepeda dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dengan adanya sistem ini, pengguna dapat memantau aktivitas bersepeda secara lebih akurat dan efisien, yang berpotensi diterapkan dalam aplikasi kesehatan dan pemantauan kebugaran.