Pembangunan Perangkat Pendeteksi Jenis Gerakan Raket Bulu Tangkis Dengan Algoritma KNN dan SVM - Raymond Chandra Putra (Teknika, 2020)
Internet of Things (IoT) dapat diaplikasikan untuk banyak bidang, salah satunya pada latihan olahraga bulu tangkis. Pada olahraga bulu tangkis, terutama bagi pemain pemula mengalami kesulitan untuk mengetahui apakah gerakan yang dilakukan sudah benar atau belum. Pada penelitian ini, dibangun sebuah embedded system yang dipasang pada raket yang berfungsi mengambil data gerakan pukulan. Data pukulan ini dikirim ke sebuah perangkat lunak yang dapat mendeteksi jenis gerakan raket bulu tangkis. Embedded system terdiri dari Arduino dan sensor accelerometer dan gyroscope. Data pukulan disimpan ke dalam basis data melalui web service. Perangkat lunak dibangun dengan memanfaatkan prinsip pembelajaran mesin terarah yaitu klasifikasi. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah algoritma k-Nearest Neighbor dan membandingkan hasilnya dengan algoritma lain yaitu Support Vector Machine. Pengujian dilakukan dengan mengumpulkan data latih yang digunakan oleh algoritma klasifikasi untuk memprediksi gerakan. Kinerja dari kedua algoritma klasifikasi diukur dan dibandingkan. Dari hasil pengujian, maka disimpulkan bahwa algoritma Support Vector Machine menghasilkan kinerja yang lebih baik dari k-Nearest Neighbor dalam mendeteksi gerakan raket. Selain itu kinerja algoritma Support Vector Machine yang lebih baik tersebut dihasilkan dengan data latih yang lebih sedikit dibandingkan k-Nearest Neighbor.