Studi Algoritma Klasifikasi Terbaik pada Sinyal Gyroscope dan
Accelerometer untuk Mendeteksi Pola Activity of Daily Live pada Lansia
NABIL BAGUS PRATAMA
Informasi Umum
Kode
21.04.3895
Klasifikasi
518.172 - Algorithm-Research Methods
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Telecommunication
Dilihat
117 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Sensor Gyroscope dan Accelerometer adalah alat yang dapat dipakai untuk mengukur orientasi, posisi, percepatan, kecepatan dari suatu objek. Teknologi ini dapat dimanfaatkan untuk mengenali pola aktivitas pada lansia. Hingga saat ini jarang ada penelitian yang menggunakan sinyal Gyroscope dan Accelerometer untuk membedakan pola aktivitas dengan menggunakan algoritma klasifikasi tertentu. Maka dari itu, Tugas Akhir ini akan mencari Algoritma klasifikasi yang memiliki akurasi tertinggi dari 3 algoritma yaitu K-Nearest Neighbour, Naïve Bayes, Support Vector Machine dari dataset yang telah diambil dengan menggunakan wearable device yang terbangun dari mikrokontroler ESP32 berbasis sensor MPU-6050. Akurasi tertinggi yang telah didapat dari 3 metode klasifikasi adalah klasifikasi K-Nearest Neighbour dengan akurasi sebesar 85.1%.
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | NABIL BAGUS PRATAMA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Satria Mandala, Irma Ruslina Defi |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2021 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
