Budimartono, Tobias Nagata
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Studi Klasifikasi Gerakan Semaphore menggunakan Fuzzy Mamdani dari Data IMU Sensor Budimartono, Tobias Nagata; Widodo, Romy Budhi
Intelligent System and Computation Vol 5 No 1 (2023): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v5i1.263

Abstract

Sering dijumpai di komunikasi antar kapal dan dikepramukaan penggunaan bendera semaphore untuk media komunikasi jarak jauh. Pembelajaran semaphore umumnya dilakukan secara manual dan menggunakan pendeteksian dengan citra digital. Namun keduanya memiliki keterbatasan yaitu ketersediaan tenaga ahli/tutor dan permasalahan pencahayaan. Mengingat pentingnya semaphore untuk komunikasi jarak jauh maka ahli semaphore memerlukan guidance system yang dapat menilai gerakan latihan. Penelitian ini menggunakan fuzzy logic dengan mamdani inference system. Metode yang digunakan adalah memasang sensor inersial pada kedua pergelangan tangan untuk mendapatkan data sudut gerakan tangan. Sensor inersial yang digunakan menghasilkan tiga sudut orientasi yaitu roll, pitch, dan yaw; namun dalam penelitian ini digunakan sudut roll. Gerakan semaphore pada penelitian ini berporos hanya pada satu sumbu sehingga data sudut roll yang digunakan untuk analisis. Sensor inersial secara nirkabel memberikan data ke komputer yang telah berisi perangkat lunak fuzzy system. Pada dasarnya gerakan semaphore memiliki delapan titik sudut, namun dalam penelitian ini telah ditemukan metode baru menggunakan lima area untuk mengelompokkan sudut kedua tangan. Pengelompokan pada lima area bermanfaat untuk penciptaan rule fuzzy. Output fuzzy berupa skor sesuai atau tidak sesuai. Eksperimen menggunakan lima orang subjek yang diminta melakukan delapan karakter yang mewakili huruf A-Z, dan spasi. Hasil pengujian menunjukkan sistem berhasil mendeteksi gerakan dengan akurasi 67.5%. Hasil umpan balik analisis menunjukkan bahwa kedepannya diperlukan sebuah sensor yang dapat mendeteksi kemiringan torso untuk mengkompensasi postur tubuh yang kurang tegak saat subjek melakukan eksperimen.