Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Tropical Life Science : International Journal of Theoretical, Experimental, and Applied Life Sciences Journal of Information System SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Jurnal Tecnoscienza
Ikawati, Deasy Sandhya Elya
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Journal of Information System

 1 
Penentuan Learning Rate Terbaik CNN Pada Pengenalan Individu Berbasis Analisis Gait Sukmana, Septian Enggar; Ikawati, Deasy Sandhya Elya; Dien, Habibie Ed; Dianta, Ashafidz Fauzan
JOINS (Journal of Information System) Vol. 8 No. 1 (2023): Edisi Mei 2023
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/joins.v8i1.7806

Abstract

Trayektori tubuh manusia untuk analisis gait tidak terbatas pada kondisi permukaan medan yang rata. Hal ini berpengaruh pada analisis gait untuk penelitian pengenalan identitas individu yang terkait dengan kondisi medan yang dilalui. Pergelangan kaki menjadi bagian tubuh yang berkontribusi pada trayektori tubuh manusia terhadap medan yang dilalui melalui dua kondisi yaitu Heel-Strike (HS) dan Toe-Off (TO). HS dan TO memiliki pola trayektori yang saling berbeda untuk setiap individu sehingga membutuhkan penentuan parameter learning rate yang tepat. Penentuan learning rate terbaik merupakan salah satu langkah penting dalam menghasilkan pengenalan identitas individu terbaik. Pada kegiatan penelitian ini, data yang digunakan adalah data berformat C3D yang direkam melalui perangkat motion capture dengan skenario berjalan lurus (WS/Walking Straight) oleh enam orang sebagai partisipan. Penentuan learning rate terbaik menggunakan metode convolutional neural network (CNN) dengan pretrain pembanding adalah ResNet18 dan ResNet50. Percobaan yang dilakukan menghasilkan performa terbaik diperoleh ResNet18 baik pada pengukuran Average Position (AP) maupun pendeteksian kondisi HS dan TO.
Co-Authors Amanda, Sely Ruli Ashafidz Fauzan Dianta, Ashafidz Fauzan Dian Hanifudin Subhi Dien, Habibie Ed Endah Septa Sintiya Izzati, Afifah Nurul Luqman Affandi Pratama, Adevian Fairuz Riskitasari, Septyana Rizdania, Rizdania Septian Enggar Sukmana, Septian Enggar Sintiya, Endah Septa Trisilowati Trisilowati, Trisilowati Ulfa, Farida Wuryasari Muharini Kusumawinahyu