Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Menggunakan Algoritma Learning Vector Quantization untuk Klasifikasi Arah Kursi Roda
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Putera Batam
Author
Sihombing, Zefxson Vrima
Subject
006.3 Kecerdasan Buatan
Datestamp
2022-11-25 12:26:36
Abstract :
Untuk dapat meningkatkan kualitas hidup Penyandang Disabilitas dengan gangguan mobilitas dapat dibangun sistem yang dapat mengendalikan kursi roda dengan gelombang otak. Dengan memanfaatkan kemajuan teknologi dan ilmu pengetahuan, pada penelitian ini akan dibangun sistem yang dapat mengendalikan kursi roda berdasarkan gelombang otak. Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan algoritma Learning Vector Qantization (LVQ) akan digunakan untuk mengklasifikasi arah kursi roda. Proses ini akan dijalankan di Android. Masukan yang digunakan untuk proses klasifikasi ini yaitu nilai Attention dan Meditation yang di dapatkan dari MindWave Mobile 2 melalui sambungan bluetooth. Keluaran dari proses klasifikasi yang merupakan nilai arah dari kursi roda akan dikirim ke Arduino melalui sambungan Wifi. Nilai Blink yang juga didapatkan dari MindWave Mobile 2 digunakan memicu Android untuk mengirimkan perintah ke Arduino untuk mengalihkan arus listrik yang akan menentukan pergerakan dari kursi roda. Nilai Blink akan mengalihkan nilai arus dari nol menjadi nilai arus sesuai dengan masukan yang diberikan oleh pengguna. Hasil pengujian menunjukkan JST dengan algoritma LVQ dapat digunakan untuk mengklasifikasikan arah kursi roda dengan akurasi sebesar 93.33% pada data yang diuji.
Untuk dapat meningkatkan kualitas hidup Penyandang Disabilitas dengan gangguan mobilitas dapat dibangun sistem yang dapat mengendalikan kursi roda dengan gelombang otak. Dengan memanfaatkan kemajuan teknologi dan ilmu pengetahuan, pada penelitian ini akan dibangun sistem yang dapat mengendalikan kursi roda berdasarkan gelombang otak. Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan algoritma Learning Vector Qantization (LVQ) akan digunakan untuk mengklasifikasi arah kursi roda. Proses ini akan dijalankan di Android. Masukan yang digunakan untuk proses klasifikasi ini yaitu nilai Attention dan Meditation yang di dapatkan dari MindWave Mobile 2 melalui sambungan bluetooth. Keluaran dari proses klasifikasi yang merupakan nilai arah dari kursi roda akan dikirim ke Arduino melalui sambungan Wifi. Nilai Blink yang juga didapatkan dari MindWave Mobile 2 digunakan memicu Android untuk mengirimkan perintah ke Arduino untuk mengalihkan arus listrik yang akan menentukan pergerakan dari kursi roda. Nilai Blink akan mengalihkan nilai arus dari nol menjadi nilai arus sesuai dengan masukan yang diberikan oleh pengguna. Hasil pengujian menunjukkan JST dengan algoritma LVQ dapat digunakan untuk mengklasifikasikan arah kursi roda dengan akurasi sebesar 93.33% pada data yang diuji.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
