Sistem Pengaturan Nyala Lampu Berbasis Gerakan Tangan Melalui Wearable Device dengan Metode K-Nearest Neighbor

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Abdul Rahman Halim Dahnial Syauqy Wijaya Kurniawan

Abstrak

Pengenalan gerakan merupakan teknologi yang memungkinkan suatu sistem untuk mengenali gerakan yang dilakukan pada bagian tubuh manusia dengan menggunakan kamera, suara dan sensor. Bagian tubuh manusia yang dapat digunakan sebagai indikator antara lain sepeti, tangan, kaki, kepala, dan lain lain. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem yang dapat melakukan klasifikasi dari gerakan tangan dengan menggunakan sensor MPU6050 pada wearable device yang digunakan pada tangan. Metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan dalam penelitian ini karena memiliki kecepatan pengolahaan data yang cepat dalam melakukan klasifikasi. Data uji didapatkan melalui wearable device yang memiliki perangkat untuk melakukan pembacaan data sensor akselerometer, kemudian dikirim menggunakan modul nirkabel RF24 kepada Arduino Uno sebagai perangkat penerima untuk masuk kedalam proses klasifikasi gerakan dan menampilkan hasil klasifikasi pada kondisi LED. Pengujian pada penelitian ini memberikan hasil tingkat akurasi pengenalan gerakan sebesar 100% pada gerakan tangan melambai ke atas untuk menyalakan lampu, 100% pada gerakan tangan melambai ke kiri untuk meredupkan lampu, dan 100% pada gerakan tangan ke bawah untuk mematikan lampu.  Selain itu dilakukan pengujian waktu komputasi untuk melakukan klasifikasi gerakan dengan metode KNN pada penelitian ini. waktu komputasi dari pengujian memberikan waktu rata – rata sebesar 94,3 milisecond pada 30 pengujian gerakan atau 10 pengujian pada 3 jenis gerakan.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Cara Sitasi
Halim, A., Syauqy, D., & Kurniawan, W. Sistem Pengaturan Nyala Lampu Berbasis Gerakan Tangan Melalui Wearable Device dengan Metode K-Nearest Neighbor. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 8, p. 7657-7665, agu. 2019. ISSN 2548-964X. Tersedia pada: <http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5978>. Tanggal Akses: 12 des. 2019
Bagian
Artikel