Penemuan Pola Periodik Aktivitas Manusia Pada Smart Home Dataset Menggunakan Metode Local Fuzzy Periodic Pattern Mining

Prayitno, Adila Sekarratri Dwi (2022) Penemuan Pola Periodik Aktivitas Manusia Pada Smart Home Dataset Menggunakan Metode Local Fuzzy Periodic Pattern Mining. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 06111840000092-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Teknologi era Society 5.0 mendukung interaksi mesin dan manusia dengan tujuan membantu kegiatan manusia dengan keterbatasan yang dimilikinya. Hal tersebut sejalan dengan konsep sistem smart home yang dirancang untuk membangun lingkungan yang nyaman dan aman bagi para lansia. Untuk menunjang sistem smart home dapat dilakukan dengan memonitor aktivitas penghuni. Hasil monitoring dapat digunakan untuk peringatan dini terhadap kesehatan penghuni atau bahkan untuk masalah keamanan. Tugas Akhir ini bertujuan untuk menemukan pola periodik aktivitas penghuni dan hasil analisis pola yang diperoleh. Penemuan pola periodik aktivitas ini digunakan untuk mengetahui perilaku atau behaviour dari penghuni sehingga dapat dimanfaatkan untuk mengembangkan sistem rekomendasi serta peringatan dini pada smart home. Tugas Akhir ini mengusulkan metode local fuzzy periodic pattern mining (LFPPM) sebagai pengembangan untuk mengatasi masalah ketidakpastian nilai kontinu durasi dari pola lokal fuzzy periodik (local fuzzy periodic pattern) dengan merumuskan fungsi durasi pola lokal berdasarkan himpunan fuzzy. Evaluasi dari metode LFPPM dilakukan pada dataset sekunder CASAS WSU. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode LFPPM mampu mengekstraksi pola pergerakan aktivitas manusia secara lokal periodik atau dalam kurun waktu tertentu. Dalam aplikasi ini, ditemukan pola aktivitas manusia secara berkala dengan periode paling optimal pada interval waktu selama 6 jam.
==============================================================================================================================
Society 5.0 era technology supports machine and human interaction with the aim of helping human activities with their limitations. This is in line with the concept of a smart home system designed to build a comfortable and safe environment for the elderly by monitoring the activities of residents. The monitoring results can be used for early warning of occupant health or even for safety issues. This final project aims to discover the periodic pattern of occupant activity and the results of the pattern analysis obtained. The discovery of this periodic pattern of activity aims to determine the behavior of residents for the development of a recommendation system and early warning in smart homes. This final project proposed a local fuzzy periodic pattern mining (LFPPM) method as a development to overcome the problem of the uncertainty of the continuous value of the duration of the local fuzzy periodic pattern by formulating the local pattern duration function based on fuzzy sets. The evaluation of the LFPPM method was carried out on the CASAS WSU secondary dataset. The simulation results show that the LFPPM method is able to extract patterns of movement of human activities locally periodic or within a certain period of time. In this application, the human activity pattern was found periodically within interval 6 hour as the optimal one.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSMa 511.313 Pra p-1 2022
Uncontrolled Keywords:	Smart Home. Himpunan Fuzzy. Local Fuzzy Periodic Pattern Mining. Activity Recognition. Smart Home. Fuzzy Sets. Local Fuzzy Periodic Pattern Mining. Activity Recognition.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Faculty of Mathematics and Science > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	08 Jun 2026 07:51
Last Modified:	08 Jun 2026 07:51
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/133639

Actions (login required)

View Item