Zainudin, Akhmad (2019) Sistem Pendeteksi Kondisi Terjatuh Berbasis Sensor Posisi Dan Suara Menggunakan Fuzzy PSO (Particle Swarm Optimization). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
02311645000041_Undergraduate_theses.pdf - Accepted Version Download (3MB) | Preview |
Abstract
Jatuh adalah faktor kecelakaan yang membahayakan bagi semua kalangan manusia termasuk orang yang lanjut usia(lansia). Lansia yang terjatuh menjadi perhatian yang serius karena bisa mengakibatkan kematian. Dalam mengurangi resiko kematian maka dibuatlah alat yang bisa mendeteksi jatuh orang yang terjatuh. Dengan mengetahui secara dini tentang jatuhnya seseorang akan meminimalisir tingkat kematian seseorang. Dalam peneletian sebelumnya alat pendeteksi jatuh yang dibuat hanya menggunakan 1 sensor yaitu accelerometer serta dalam metode pengambil keputusannya menggunakan adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) dan mempunyai kekurangan yaitu tidak dapat mendeteksi jatuh orang yang jatuh kebelakang. Oleh karena itu dalam penelitian ini alat pendeteksi jatuh yang digunakan menggunakan dua jenis sensor, yaitu sensor accelerometer dan mic. Pada alat pendeteksi ini mempunyai kelebihan dibanding alat pendetsi sebelumnya yaitu bisa mendeteksi orang yang jatuh kebelakang. Untuk Hasil simulasi fuzzy PSO meningkatkan sensitifitas sebesar 7%. Pada pengujian alat dengan percobaan jatuh dengan pengambilan data pada posisi alat berada di dada dan perut menunjukkan nilai sensitifitasnya adalah 100% dan nilai spesitifitasnya adalah 100%. Namun hasilnya berbeda dengan posisi alat berada di paha dengan menghasilkan nilai sensitifitas 72% dan dan nilai spesitifitasnya adalah 100%.
================================================================================================
Falling is an accident factor that is dangerous for all people
including the elderly (elderly). Elderly people who fall into serious
attention because it can lead to death. In reducing the risk of death
a tool can be made that can detect falling people who fall. Knowing
early about someone's fall will minimize a person's death rate. In
the previous research, the fall detector was made using only 1
sensor, namely the accelerometer, and in the decision-making
method using adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) and
had the disadvantage of not being able to detect falling people who
fall behind. Therefore in this study the fall detector used uses two
types of sensors, namely accelerometer and mic sensors. This
detector has advantages over previous detectors which can detect
people who fall backwards. For fuzzy PSO simulation results
increase sensitivity by 7%. In testing the tool with the fall
experiment with data retrieval at the position of the device in the
chest and abdomen, the sensitivity value is 100% and the specificity
value is 100%. But the results are different from the position of the
tool in the thigh by producing a sensitivity value of 72% and the
specificity value is 100%
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSF 621.384 56 Zai s-1 2019 |
| Uncontrolled Keywords: | Jatuh, Accelerometer, Fuzzy |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T58.62 Decision support systems |
| Divisions: | Faculty of Industrial Technology and Systems Engineering (INDSYS) > Physics Engineering > 30201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Akhmad Zainudin |
| Date Deposited: | 05 Jan 2022 03:52 |
| Last Modified: | 19 Sep 2024 05:40 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/61920 |
Actions (login required)
 |
View Item |