Haq, Fahmy Thoriqul (2016) Aplikasi Pendeteksi Jatuh Menggunakan Microsoft Kinect Dan Decision Tree. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
5112100037-undergraduate-theses.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview |
Abstract
Jatuh pada lansia adalah masalah serius karena berisiko
berujung pada kematian dini jika terjadi cedera atau pendarahan
pada otak. Beberapa penelitian juga menyebutkan terjadinya
masalah fisik dan psikis berkaitan ketidakmampuan berdiri setelah
jatuh yang berujung terbaring di lantai begitu lama.. Seperti lansia
yang tinggal sendiri di apartemen atau rumah akan cenderung
memiliki dampak yang lebih parah disebabkan kesusahan
mendapat pertolongan. Faktanya, menolong lansia sesaat setelah
jatuh dapat meningkatkan taraf bertahan hidup dan kemauan
untuk kembali beraktivitas secara normal.
Berbagai metode penelitian dilakukan untuk menawarkan
pencegahan terhadap jatuh yang dialami lansia yang telah
dipasarkan secara komersial. Kebanyakan dari produk tersebut
merupakan sistem yang membutuhkan sebuah alat yang harus
digunakan/ditempel pada lansia yang membutuhkan aksi dengan
menekan tombol pada alat tersebut secara manual ketika terjadi
jatuh. Solusi tersebut dirasa kurang optimal karena mengabaikan
kemungkinan hilangnya kesadaran sesaat setelah jatuh.
Tugas akhir kali ini membangun sistem pendeteksi jatuh
yang mampu mendeteksi jatuh secara otomatis, dengan
memanfaatkan sensor pada Kinect yang akan mendeteksi dan
menangkap pergerakan sesaat ketika terjadi jatuh. Aplikasi ini
diujikan dengan menggunakan aktor untuk melakukan adegan
x
jatuh dengan beberapa skenario jatuh yang berbeda-beda. Hasil
uji coba akurasi menunjukkan bahwa aplikasi telah berhasil
mendeteksi jatuh dengan tingkat akurasi 97,7%.
==========================================================
Fall experienced by the elderly could be so dangerous
which can lead to premature death of injury or bleeding in the
brain. Several studies mentioned the occurence of physical and or
psychological problems related to inability to get up after a fall
resulted lying on the floor for long time. All of these risks are
increasing with the environment around. Such as the elderly who
live alone in an apartment or house will tend to have a more severe
impact due to difficulties getting help around. In fact, give the
elderly some helps shortly after fall could increase their survival
rate and increase the willingness to move back to normal.
Various methods of research undertaken to offer the
prevention of falls system which some of them actually have been
produced commercially. Most of the product is a system that
requires a tool that should be used / affixed to the elderly who need
action by pressing the button on the tool manually when it happens
to fall. The solution is less optimal because it ignores the possibility
of loss of consciousness shortly after the fall.
This final project develop fall detector system application
using Kinect as the main sensor to capture the tracked body
movement few moments before fall occurred. The application
tested using actors to demonstrate realistic fall events with various
scenarios. The result in accuration test shows the algorithm succed
to detect fall accurately with 97,7% rate.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSIf 005.269 Haq a-1 |
| Uncontrolled Keywords: | Kinect, Jatuh, Lansia. |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.6 Computer programming. |
| Divisions: | Faculty of Information and Communication Technology > Informatics > 55201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | EKO BUDI RAHARJO |
| Date Deposited: | 19 Nov 2019 06:20 |
| Last Modified: | 19 Nov 2019 06:20 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/71871 |
Actions (login required)
 |
View Item |