Skripsi

Deteksi gerak anak berbasis fisioterapi pada upper body menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF) / Muhamad Luthfi Alanshori

Abstrak
Disabilitas adalah keterhubungan antara lingkungan fisik dan faktor biologis yang dapat menghambat individu untuk melakukan kegiatan sehari-hari karena memiliki kelainan fisik. Terdapat beberapa jenis kelainan fisik yaitu a) anak dengan gangguan penglihatan (tunanetra). b) anak dengan gangguan pendengaran (tunarungu). c) dan cerebral palsy (CP). Terdapat beberapa metode untuk mengatasinya salah satunya adalah dengan melakukan terapi. Fisioterapi telah terbukti dapat meningkatkan daya tahan dan kekuatan otot serta jangkauan gerak sendi khususnya untuk anak dengan CP. Semakin berkembangnya teknologi pada saat ini mendukung juga dilakukannya penelitian ini. Penelitian tentang implementasi metode klasifikasi machine learning yaitu penelitian dengan topik Deteksi Gerak Anak Berbasis Fisioterapi pada Upper Body menggunakan Support Vector Machine dan Random Forest. Penelitian ini telah dilakukan oleh beberapa peneliti terdahulu. Penelitian ini merupakan jenis penelitian terapan yang prosesnya terbagi menjadi dua tahap. Pertama adalah tahap perancangan pembuatan dan evaluasi. Terdiri dari studi literatur penentuan spesifikasi alat klasifikasi gerak anak perancangan dan evaluasi. Tahap yang kedua adalah implementasi sistem uji coba dan analisa yang bertujuan untuk mencari metode klasifikasi machine learning terbaik. Tujuan penelitian ini untuk membangun salah satu media bantu terapi berupa pendeteksi gerak anak untuk membantu seorang terapis dengan aktuator berupa robot lengan. Hasil dari penelitian ini yaitu didapat best model dengan akurasi 96.75% menggunakan klasifikasi Random Forest dengan tuning parameter nilai N tree 50 Criterion Log_loss dan nilai Max Dept 100 yang dicari menggunakan metode GridSearch.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Elektro, 2024.

Deskripsi Fisik

xii, 54 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

1932/RS/24

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2024

Subjek

Pembimbing

1. Dr. Eng Anik Nur Handayani, S.T., M.T

Lampiran Berkas