Studi Algoritma Klasifikasi untuk Mengenal Pola Activity Daily Living (ADL) menggunakan K-nearest Neighbor pada Orang Dewasa Sehat

ASKAWATI

Informasi Dasar

90 kali
19.04.623
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Activity Daily Living (ADL) merupakan kegiatan dalam melakukan perkejaan rutin sehari-hari. Penelitian terhadap ADL telah banyak dilakukan oleh peneliti. Hal ini bertujuan untuk memberikan rasa aman, nyaman dan mandiri terhadap lansia dalam menjalankan aktivitas sehari-harinya. Penelitian sebelumnya, yang telah dilakukan oleh Senol Zafer Erdogan tahun 2010 mendapatkan akurasi yang belum optimal pada algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Oleh karena itu, penelitian ini akan membangun prototype untuk mendeteksi ADL menggunakan algoritma klasifikasi KNN. Untuk mencapai objektif, penelitian ini melakukan studi literatur terkait ADL, melakukan eksperimen terhadap beberapa algoritma klasifikasi berbasis KNN, dan menerapkan hasil KNN terbaik yang diperoleh dari tahap sebelumnya pada prototype. Hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa metode Chebyshev Distance adalah metode pengukuran jarak terbaik pada KNN dengan rata-rata akurasi 90.404%, sensitivitas 90%, dan spesifisitas 90.001%.

Subjek

Biomedical Engineering
 

Katalog

Studi Algoritma Klasifikasi untuk Mengenal Pola Activity Daily Living (ADL) menggunakan K-nearest Neighbor pada Orang Dewasa Sehat
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

ASKAWATI
Perorangan
SATRIA MANDALA, IRMA RUSLINA DEFI
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini