Perancangan Sistem Pengendalian Kursi Roda Berdasarkan Gerakan Tubuh Menggunakan Sensor Gyroscope Dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN)

Illahi, Anugrah (2025) Perancangan Sistem Pengendalian Kursi Roda Berdasarkan Gerakan Tubuh Menggunakan Sensor Gyroscope Dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN). S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) 1.pdf - Published Version Download (386kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) 2.pdf - Published Version Download (363kB)
	Text (Bab 5 Kesimpulan dan Saran) 3.pdf - Published Version Download (314kB)
	Text (Daftar Pustaka) 4.pdf - Published Version Download (316kB)
	Text (Skripsi Full Text) Laporan_Anugrah_Illahi_2110951013_finish.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (9MB) | Request a copy

Abstract

Disabilitas merupakan suatu kondisi seseorang yang mengalami keterbatasan yang dapat menyebabkan tidak bisa beraktivitas secara normal. Salah satunya disabilitas fisik menghambat mobilisasi sehari-hari yang dapat dibantu dengan kursi roda. Pengguna kursi roda dengan keterbatasan ganda pada ekstremitas atas dan bawah sering kali mengalami kesulitan dalam mengendalikan alat bantu mobilitas mereka sehingga menghambat kegiatan dan keinginan para penderita untuk melakukan sesuatu hal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengendalian kursi roda berbasis gerakan tubuh dengan memanfaatkan sensor gyroscope, khususnya tipe MPU-6050. Sistem ini dirancang untuk mengenali gerakan seperti fleksi, ekstensi, lateral bending dan berhenti, di mana gerakan fleksi ini akan mendeteksi gerakan maju sehingga kursi roda akan bergerak maju, gerakan ekstensi akan mendeteksi gerakan mundur sehingga kursi roda akan bergerak mundur dan gerakan lateral bending ini terbagi atas lateral bending kanan dan lateral bending kiri di mana pada gerakan lateral bending kiri akan mendeteksi gerakan kiri sehingga kursi roda akan bergerak ke arah kiri sedangkan lateral bending kanan akan mendeteksi gerakan kanan sehingga kursi roda akan bergerak ke arah kanan serta gerakan diam sehingga kursi roda akan berhenti, yang kemudian diklasifikasikan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk meminimalisir kesalahan klasifikasi gerak saat transisi menjadi perintah gerak seperti maju, mundur, belok kiri, atau belok kanan dan berhenti. Metode KNN mengklasifikasikan data berdasarkan jarak antar data menggunakan persamaan Euclidean distance. Hasil pengenalan gestur gerakan menggunakan algoritma K-Nearest Neigbors memiliki akurasi 99.9% pada data latih dan 99.8% pada data uji. Melalui pendekatan ini, diharapkan sistem dapat memberikan solusi pengendalian kursi roda yang lebih intuitif dan mandiri bagi pengguna dengan keterbatasan fisik.

Actions (login required)

View Item