Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

Studi Algoritma Klasifikasi Sensor Accelerometer dan Gyroscope untuk Pola Activity Daily Life (ADL) pada Dewasa Sehat Andika Nugroho Putra; Satria Mandala; Irma Ruslina Defi
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Sistem klasifikasi Activity Daily Life (ADL) ini adalah sistem untuk klasifikasi aktivitas yang dilakukan seseorang dengan menggunakan wearable sensor untuk membantu lansia sehingga aman dan nyaman dalam melakukan aktivitasnya sehari-hari. Sistem klasifikasi ADL dengan menggunakan sensor accelerometer dan gyroscope banyak menggunakan berbagai algoritma untuk klasifikasinya, seperti algoritma K-Nearest Neighbour (KNN), Support Vektor Machine (SVM) dan sebagainya. Tugas akhir ini bermaksud untuk mencari tingkat akurasi yang terbaik beserta spesitifitas dan sensitivitasnya dengan membandingkan beberapa algoritma klasifikasi dengan menggunakan dataset yang telah dibuat dengan alat yang terdiri dari mikrokontroler ESP32 berbasis sensor MPU-6050 (sensor accelerometer dan gyroscope) dan akan menguji 5 ADL yaitu berjalan, naik tangga, turun tangga, berdiri, dan duduk. Data yang didapat dari alat kemudian akan diklasifikasi untuk mengenali ADL yang dilakukan. Hasil yang didapatkan adalah ketiga algoritma sudah baik melakukan klasifikasi dengan akurasi mencapai 95%. KNN menjadi algoritma terbaik untuk klasifikasi ADL dengan menghasilkan akurasi sebesar 97,33%. Kata kunci : Klasifikasi Multiclass, ADL, Accelerometer, Gyroscope, KNN Abstract Classification system for activity daily life (ADL) is a system who classified human activity using wearable sensor to help elderly doing their activity safely and comfortably. Classifier for ADL using accelerometer and gyroscope sensor usually used classification algorithm like K-Nearest Neighbour, Support Vektor Machine, and many others. This final project aims to get high accuracy by using 1 tool that using ESP32 microcontroller and MPU-6050 sensor (accelerometer and gyroscope sensor) and will test 5 ADL like walking, walking upstair, walking downstair, stading, and sitting. The data obtained from the tool will be classified to recognition ADL. The result is the three algorithm have good accuracy up to 95%. KNN get the best algorithm for ADL classification with value of 97,33% Keywords: Activity Daily Life, Multiclass Classification , Accelerometer, Gyroscope, KNN.
Co-Authors Abd. Rasyid Syamsuri Abdul Karim Adiwijaya Adly, Muhammad Ihsan Agus Alex Yanuar Akbar, Muh Aldebaran Bayu Nugroho Alwan, Maryam Hameed Andika Nugroho Putra Andreas Jonathan Silaban Annas, Aswar Ardian Rizal Arifin, Rezki Fauzan Ashydiki Malik Asmi Citra Malina, Asmi Citra Assir, Andi Azha Alvin Rahmansyah Bilal Ibrahim Bakri Budi Santosa Burchanuddin, Andi Eko Darwiyanto Endro Ariyanto Erwid Jadied Mustofa Erwid Mustofa Jadied Erwied M. Jadied Faiz Rofi Hencya Faizal Akbari Putra Fenty Alia Fikry, Maurice Fityanul Akhyar Hameed, Zainab Hasanuddin Hasanuddin Hidayatus Sholikhin Ilham Alimuddin, Ilham Indrayuni, Armi Irma Ruslina Defi Jumadil, Jumadil Juni, Juni Kusuma Adi Achmad Ledya Novamizanti M Jadied, Erwid Marmin, Hidayat Martin Halomoan Tamba Maurice Fikry Miftah Pramudyo Miftah Pramudyo Miftah Pramudyo Ming, Eileen Su Lee Mochamad Reza, Dandi Mohd Fadzil Hasssan Mohd Shahrizal Sunar Mohd Soperi Mohd Zahid Muhajir, Humaidid Muhammad Alif Akbar Muhammad Aniq Wafa Muhammad Hablul Barri Muhammad Ihsan Adly Muhammad Qomaruddin Muhammad Rafli Ramadhan Muhammad Yaumil Ihza Ihza Musfirah, Andi Nadia Ariana Nia Madu Marliana Niken Dwi Wahyu Cahyani Nugroho, Kahargyan Ario Pramudyo, Miftah Putu Harry Gunawan Raey Faldo Rafael Sebastian Rafi Ullah Rafly Athalla Ramadhan, Yusril Rifqi Syafiq Hibatul Aziz Rino Andias Anugraha Rio Guntur Utomo Rita Purnamasari Rizal, Ardian Salim M. Zaki Sobirin Sobirin Sutiyo Suyanto Suyanto Tassakka, Asmi Citra Malina A.R. Tong Boon Tang Tora Fahrudin Vera Suryani Wael M.S. Yafooz Wiyono Sutari Yafooz, Wael M.S. Yuan Wen Hau Yusril Ramadhan Zaki, Salim M. Zelmi Muhammad Adjel