PERANCANGAN SISTEM ON/OFF PADA KURSI RODA MENGGUNAKAN SENSOR ELECTROOCULOGRAPHY DENGAN METODE DECISION TREE UNTUK MENGHINDARI KESALAHAN NAVIGASI PADA MATA

Muhammad, Abrar A Boestari (2024) PERANCANGAN SISTEM ON/OFF PADA KURSI RODA MENGGUNAKAN SENSOR ELECTROOCULOGRAPHY DENGAN METODE DECISION TREE UNTUK MENGHINDARI KESALAHAN NAVIGASI PADA MATA. Diploma thesis, Universitas Andalas.

[img] Text (Cover dan Abstrak)
cover dan abstrak.pdf - Published Version

Download (935kB)
[img] Text (BAB 1)
bab1.pdf - Published Version

Download (1MB)
[img] Text (BAB 5)
bab 5.pdf - Published Version

Download (606kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
dapus2.pdf - Published Version

Download (1MB)
[img] Text (Skripsi Full Text)
1910953028_FULLTA.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mencegah kesalahan navigasi pada sistem kursi roda EOG (electrooculography) yang disebabkan oleh pendeteksian sinyal kedip sadar (ON/OFF) dan lirik atas (maju) yang kurang tepat. Hal ini karena sinyal lirik atas, kedip sadar, dan kedip tidak sadar memiliki polaritas yang sama. Oleh karena itu, dirancang klasifikasi 3 gerakan mata, yaitu lirik atas, kedip sadar, dan kedip tidak sadar menggunakan metode decision tree. Sistem kursi roda ini memanfaatkan fitur puncak sinyal yang diklasifikasikan menggunakan decision tree pada kedip sadar untuk ON/OFF, kedip tidak sadar untuk diam, dan lirik atas untuk berjalan maju, serta menggunakan fitur polaritas sinyal pada lirik kiri untuk berbelok ke kiri, lirik kanan untuk berbelok ke kanan, dan lirik bawah untuk mundur. Klasifikasi menggunakan decision tree menghasilkan tiga buah model, dengan model klasifikasi yang digunakan, yaitu model dengan post-pruning yang memiliki akurasi terbaik dengan 92% pada data latih dan 91% pada data uji. Sistem yang telah dibuat diujikan menggunakan 15 responden. Hasil pengujian ketepatan klasifikasi decision tree kursi roda diperoleh akurasi 95,93% dan ketepatan gerakan kursi roda diperoleh akurasi 98,89%. Penelitian ini berhasil memperbaiki kesalahan navigasi pada sistem sebelumnya, sehingga memiliki akurasi ketepatan gerakan kursi roda tertinggi dibandingkan tiga penelitian sebelumnya (Bhuyain, Fityah, dan Rahman).

Item Type: Thesis (Diploma)
Primary Supervisor: Prof. Dr. Eng. Ir. Muhammad Ilhamdi Rusydi, S.T., M.T.
Uncontrolled Keywords: Decision tree, electrooculography, klasifikasi, kursi roda
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Fakultas Teknik > Elektro
Depositing User: S1 Teknik Elektro
Date Deposited: 01 Mar 2024 02:08
Last Modified: 01 Mar 2024 02:08
URI: http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/464599

Actions (login required)

View Item View Item