IDENTIFIKASI BIOMETRIK GAYA BERJALAN PENYANDANG DISABILITAS MENGGUNAKAN KNN - nata, Pramudya Cipta Panatagama; Resty Wulanningrum; Siti Rochana (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2025)
Analisis gaya berjalan pada anak disabilitas penting untuk mendeteksi gangguan motorik dan merancang intervensi rehabilitasi yang tepat. Metode konvensional seperti sensor wearable atau sistem kamera 3D mahal dan terbatas penggunaannya. Penelitian ini mengusulkan sistem klasifikasi pola berjalan berbasis MediaPipe Pose dan algoritma K-Nearest Neighbor untuk identifikasi gaya berjalan normal, disabilitas tanpa tongkat, dan disabilitas dengan tongkat. Data diambil dari dataset terbuka dan diolah melalui ekstraksi fitur dari 22 titik tubuh bagian atas dan bawah. Sistem diuji menggunakan pembagian data pelatihan dan pengujian dengan rasio 80:20. Hasil menunjukkan akurasi tinggi dalam klasifikasi, menunjukkan efektivitas pendekatan non-invasif ini. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi pengembangan sistem pemantauan rehabilitasi yang lebih murah dan mudah diimplementasikan.