Süt sığırı yetiştiriciliğinde verimlilik ve ekonomik durumu etkileyen başlıca faktör üreme performansıdır. Üreme performansına etkili en önemli faktör ise kızgınlığın doğru olarak belirlenmesidir. Kızgınlığın zamanında belirlenememesi tohumlamanın gecikmesine, gebelik oranının düşmesine ve doğum aralığının uzamasına yol açmaktadır. Pedometre kullanılarak atılan adımın ölçülmesi kızgınlık belirlenmesinde tercih edilen en yaygın uygulamadır. Bu çalışmada yüksek hassasiyet, düşük enerji tüketimi, üç eksenli ölçüm imkanı sunmasından dolayı dijital ivmeölçer kullanılmıştır. Verilerin bilgisayara aktarılmasında RF haberleşme yöntemi kullanılmıştır. RF alıcı-verici ve ivmeölçer sensör yazılımları için başlık dosyaları ve kütüphane kodları oluşturulmuştur. Tüm kodlar CCS üzerinden C programlama dilinde yazılmıştır. İvmeölçerden elde edilen verilerin değerlendirildiği yazılımda, statik eşik değer ve dinamik eşik değer yöntemleri uygulanmıştır. En iyi hata oranı statik eşik değer yönteminde %3, dinamik eşik değer yönteminde ise %8 olarak belirlenmiştir The main factor affecting efficiency and economic situation in dairy cattle breeding is the semination performances of cows. The most important factor on the effect of semination performance is to determine the of oestrus on time. If the oestrus cannot be determined on time, it will causes delays in insemination, decline of pregnancy rates and the birth interval prolongation. Measuring steps of each cow with using the pedometer is the most commonly preferred method in determining oestrus. In this study, a new pedometer having a digital accelerometer with high sensitivity, low power consumption was designed and manufactured to have the opportunity for the three – axis measurement. A RF communication module was used to transfer data from the pedometer to the computer. Header files and library code for both the RF transceiver and accelerometer sensor software were created. All the codes were written over CCS in the C programming language. A program was developed to interpret the mobility data by using static and dynamic thresholds. The most good error rates were determined to be 3% for the static threshold method and 8% for the dynamic threshold method