PEMBACA AKTIFITAS MANUSIA DENGAN SENSOR GYRO
Transcript of PEMBACA AKTIFITAS MANUSIA DENGAN SENSOR GYRO
TUGAS AKHIR
PEMBACA AKTIFITAS MANUSIA DENGAN
SENSOR GYRO
Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat
memperoleh gelar Sarjana Teknik pada
Program Studi Teknik Elektro
Jurusan Teknik Elektro
Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma
disusun oleh :
GRASEO GRANTEO PUTRA
NIM : 155114011
PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
2019
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
FINAL PROJECT
HUMAN ACTIVITY RECOGNITION USING GYRO
SENSOR
In a partial fulfilment of the requirements
for the degree of Sarjana Teknik
Department of Electrical Engineering
Faculty of Science and Technology, Sanata Dharma University
GRASEO GRANTEO PUTRA
NIM : 155114011
DEPARTMENT OF ELECTRICAL ENGINEERING
FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
SANATA DHARMA UNIVERSITY
YOGYAKARTA
2019
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
vi
HALAMAN PERSEMBAHAN
MOTTO :
“STEP BY STEP...
SELALU BERDOA, YAKIN DAN PERCAYA...”
Persembahan :
Tugas Akhir ini kupersembahkan untuk
Tuhan Yesus Kristus yang selalu menyertai setiap langkahku.
Papa dan Mama tercinta yang selalu memberi semangat dan
mendoakan yang terbaik, hingga aku bisa sampai dititik ini.
Kakak, Abang, Adik, dan keluarga besar yang selalu mendukung
dan mendoakanku dalam proses pembelajaranku.
Para Dosen serta teman-teman yang sudah berdinamika
bersama selama masa perkuliahan.
Perempuan yang selalu aku sebut dalam doa.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
viii
INTISARI
Tujuan dari penelitian ini adalah menciptakan suatu alat monitoring aktivitas tubuh
manusia dengan menggunakan sensor gyro. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk
pengenalan gerakan pada MATLAB adalah metode jarak Euclidean. Metode Jarak Euclidean
adalah perhitungan jarak antara satu data terhadap sekelompok data (basis data). Pada jarak
Euclidean metode yang paling sering digunakan untuk menghitung kesamaan 2 vektor. Jarak
Euclidean menghitung akar dari kuadrat perbedaan 2 vektor.
MPU-6050 prototipe untuk perekaman data gerakan dan RTC sebagai catatan waktu
perekaman gerakan kemudian data dari MPU-6050 dan RTC akan disimpan di SD Card dan
dengan GUI MATLAB sebagai interface untuk memudahkan user sebagai prototipe sistem
peroses pengenalan gerakan menggunakan metode jarak Euclidean sebagai pusat proses dan
menggunakan GUI. GUI digunakan sebagai interface untuk memfasilitasi user untuk
mengatur dan melihat kondisi hasil perekaman gerakan secara offline dan perekaman data
gerakan pada MATLAB akan ditampilkan dalam bentuk data mentah dan hasil perhitungan
menggunakan metode jarak Euclidean serta grafik yang dapat dipilih oleh user.
Berdasarkan hasil penelitian, perubahan pengenalan gerakan variasi gerakan, variasi
waktu, dan variasi subject pada data gerakan masukan sangat berpengaruh terhadap tingkat
pengenalan nama gerakan dengan metode jarak Euclidean. Secara keseluruhan pengenalan
nama gerakan, variasi gerakan, variasi waktu, dan variasi subject menurunkan unjuk kerja
pengenalan. Pada pengujian pengenalan nama gerakan tunggal dan gerakan ganda terlihat
bahwa variasi waktu dengan persentase rata-rata pengenalan paling rendah.
Kata kunci: MPU-6050, RTC, SD Card, jarak Euclidean, MATLAB
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
ix
ABSTRACT
The purpose of this study is to create a monitoring tool for human body activity using
gyro sensors. One method that can be used for motion recognition in MATLAB is the
Euclidean distance method. Euclidean Distance Method is a calculation of the distance
between one data to a group of data (database). At Euclidean distance the method most often
used to calculate the similarity of 2 vectors. The Euclidean distance calculates the root of the
square of the difference of 2 vectors.
MPU-6050 prototype for recording movement data and RTC as a time record of
motion recording then data from MPU-6050 and RTC will be stored on the SD Card and
with MATLAB GUI as an interface to facilitate the user as a prototype of the movement
recognition process system using the Euclidean distance method as the center of the process
and using a GUI. The GUI is used as an interface to facilitate the user to manage and view
the condition of the results of offline motion recording and the movement data recording in
MATLAB will be displayed in the form of raw data and the calculation results using the
Euclidean distance method and graphs that can be selected by the user.
Based on the results of the study, changes in movement recognition of movement
variations, time variations, and subject variations in the input motion data greatly affect the
level of movement recognition by the Euclidean distance method. Overall recognition of
movement names, movement variations, time variations, and subject variations decrease the
performance of the introduction. In testing the recognition of the name of a single motion
and multiple movements seen that the time variation with the lowest average percentage
recognition.
Keywords: MPU-6050, RTC, SD Card, Euclidean distance, MATLAB
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
x
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas berkat rahmat
kasih-Nya yang telah dilimpahkan-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir
yang berjudul Pembaca Aktifitas Manusia Dengan Sensor Gyro.
Tugas Akhir ini disusun sebagai salah satu syarat kelulusan untuk memperoleh gelar
Sarjana Teknik pada Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi,
Universitas Sanata Dharma Yogyakarta. Penulisan Tugas Akhir ini tidak lepas dari campur
tangan dan bantuan dari banyaknya pihak, baik secara langsung maupun tidak langsung.
Penulis menyadari bahwa banyak pihak yang telah memberi dukungan, semangat,
bimbingan dan arahan serta bantuan materil. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis
ingin mengucapkan terima kasih kepada :
1. Tuhan Yesus Kristus yang selalu menyertai setiap langkahku.
2. Bapak Sudi Mungkasi, S.Si., M.Math.Sc.,Ph.D., selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi Universitas Sanata Dharma.
3. Bapak Petrus Setyo Prabowo, S.T., M.T., selaku Ketua Program Studi Teknik
Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Sanata Dharma, serta selaku
dosen penguji tugas akhir.
4. Bapak Djoko Untoro Suwarno, S.Si., M.T., selaku Dosen Pembimbing Tugas Akhir
yang selalu memberikan masukan dan dorongan, kepada penulis untuk berkembang
dan berproses, selalu sabar dan meluangkan waktunya untuk bimbingan sehingga
tugas akhir dapat diselesaikan dengan hasil yang memuaskan.
5. Bapak Dr. Ir. Linggo Sumarno, M.T., selaku Dosen Pembimbing Akademik yang
selalu memberikan masukan dan dorongan, kepada penulis untuk berkembang dan
berproses selama berkuliah sehingga bisa sampai ditahap sekarang ini.
6. Ibu Ir. Theresia Prima Ari Setiyani, M.T., selaku dosen penguji tugas akhir yang telah
memberi masukan, bimbingan serta saran untuk menyempurnakan penulisan tugas
akhir ini.
7. Bapak dan Ibu dosen yang mengajarkan banyak hal dan memberikan pengalaman
dalam proses pembelajaran selama penulis menempuh pendidikan di Program Studi
Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Sanata Dharma.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xii
DAFTAR ISI
TUGAS AKHIR ..................................................................................................................... i
FINAL PROJECT ................................................................................................................. ii
LEMBAR PERSETUJUAN ................................................................................................. iii
HALAMAN PENGESAHAN .............................................................................................. iv
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA .............................................................. v
HALAMAN PERSEMBAHAN ........................................................................................... vi
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN .................................................................... vii
INTISARI ........................................................................................................................... viii
ABSTRACT ......................................................................................................................... ix
KATA PENGANTAR ........................................................................................................... x
DAFTAR ISI ....................................................................................................................... xii
DAFTAR GAMBAR .......................................................................................................... xiv
DAFTAR TABEL .............................................................................................................. xvi
BAB I PENDAHULUAN ..................................................................................................... 1
1.1. Latar Belakang ........................................................................................................ 1
1.2. Tujuan dan Manfaat Penelitian ............................................................................... 3
1.3. Batasan Masalah ..................................................................................................... 3
1.4. Metodologi Penelitian ............................................................................................. 4
BAB II DASAR TEORI ........................................................................................................ 5
Motion Capture ....................................................................................................... 5
2.2. Arduino Nano Menggunakan ATMEGA 328 [8] ................................................... 6
2.2.1. Pengertian ...................................................................................................... 6
2.2.2. Sumber Tegangan .......................................................................................... 6
2.5.3. Spesifikasi ..................................................................................................... 6
2.5.4. PIN.................................................................................................................7
2.5.5. Memori .......................................................................................................... 8
2.5.6. Komunikasi ................................................................................................... 8
2.3. Sensor MPU-6050 ................................................................................................... 9
2.4. DC-DC Step Down ............................................................................................... 12
2.5. Data Logger .......................................................................................................... 14
2.5.1. Kartu Memori .............................................................................................. 14
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xiii
2.5.2. Real Time Clock (RTC) .............................................................................. 17
2.6. Template Matching ............................................................................................... 18
2.6.1. Basis Data .................................................................................................... 18
2.7. Metode Statistik .................................................................................................... 18
2.8. Jarak Euclidean ..................................................................................................... 19
BAB III PERANCANGAN ................................................................................................. 21
3.1. Proses Perancangan Pengambilan Data Gerakan Manusia ................................... 21
Proses Pengambilan Data Gerak Manusia ............................................................ 24
3.2.1. Proses Fungsi Jarak ..................................................................................... 25
3.2.2. Penentuan Keluaran ..................................................................................... 25
Penentuan Data Ajuan .......................................................................................... 26
Rancangan Pengambilan Data .............................................................................. 27
Perancangan Tampilan GUI Matlab ..................................................................... 28
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................................. 31
4.1. Implementasi Perangkat Lunak............................................................................. 31
4.2. Implementasi Perangkat Keras ............................................................................. 32
4.3. Hasil Pengujian dan Analisis Data ........................................................................ 33
4.3.1. Pengujian Pengaruh Variasi Gerakan Terhadap Pengenalan Gerakan ........ 33
4.3.2. Pengujian Pengaruh Variasi Subject Terhadap Pengenalan Gerakan ......... 35
4.3.3. Pengujian Pengaruh Variasi Waktu Terhadap Pengenalan Gerakan........... 36
4.3.4. Tingkat Pengenalan Terbaik dan Terburuk ................................................. 39
4.3.5. Pengujian Tambahan Pengenalan Gerakan Diluar Basis Data .................... 49
4.4. Beberapa Catatan .................................................................................................. 53
4.5. Hasil Perbandingan Penelitian .............................................................................. 54
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN .............................................................................. 55
5.1. Kesimpulan ........................................................................................................... 55
5.2. Saran ..................................................................................................................... 56
DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................................... 57
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xiv
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1. Diagram Blok Sistem Pengukuran Akifitas Menggunakan Sensor Gyro ......... 4
Gambar 2.1. Gerakan Manusia (a) Berjalan (b) Berlari ........................................................ 5
Gambar 2.2. Board Arduino Nano Beserta PIN .................................................................... 6
Gambar 2.3. Tampilan Awal Program Arduino .................................................................... 9
Gambar 2.4. Sensor MPU-6050 .......................................................................................... 10
Gambar 2.5. DC-DC Step Down ......................................................................................... 12
Gambar 2.6. XL1509 ........................................................................................................... 13
Gambar 2.7. Function Block Diagram of XL1509 ............................................................. 13
Gambar 2.8. XL1509 Typical Application Circuit 12V-5V/2A .......................................... 14
Gambar 2.9. Keterangan Penomoran Terminal SD ............................................................. 15
Gambar 2.10. Modul SD Card ............................................................................................. 16
Gambar 2.11. Rangkaian SD Card ...................................................................................... 16
Gambar 2.12. Modul RTC DS3231 ..................................................................................... 17
Gambar 2.13. Rangkaian RTC DS3231 .............................................................................. 17
Gambar 3.1. Blog Diagram Proses Pengambilan Data Gerak Manusia .............................. 21
Gambar 3.2. Sketsa Perancangan Alat................................................................................. 22
Gambar 3.3. Wiring Perancangan Alat ................................................................................ 22
Gambar 3.4. Diagram Alir Keseluruhan Sistem Pengambilan Data Gerak Manusia .......... 23
Gambar 3.5. Diagram Alir Subrutin Pengambilan Data Gerak Manusia ............................ 24
Gambar 3.6. Diagram Alir Subrutin Fungsi Jarak Euclidean .............................................. 25
Gambar 3.7. Diagram Alir Penentuan Keluaran.................................................................. 26
Gambar 3.8. Diagram Alir Perancangan Basis Data ........................................................... 27
Gambar 3.9. Grafik Yang Dihasilkan Saat Aktivitas Lari ................................................... 28
Gambar 3.10. Grafik Yang Dihasilkan Saat Aktivitas Jalan Santai .................................... 28
Gambar 3.11. Diagram Alir Sistem Pengenalan Tekstur GUI ............................................ 29
Gambar 3.12. Sketsa Perancangan GUI Pengenalan Gerakan ............................................ 30
Gambar 4.1. Tampilan GUI Pengenalan Gerakan.................................................................31
Gambar 4.2. Kondisi Pengambilan dan Pengenalan Data Gerakan .................................... 32
Gambar 4.3. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Dengan Pengaruh Variasi Gerakan ...... 34
Gambar 4.4. Grafik Pengaruh Variasi Subject Terhadap Pengenalan Gerakan Jalan ......... 35
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xv
Gambar 4.5. Grafik Pengaruh Variasi Subject Terhadap Pengenalan Gerakan Lari .......... 36
Gambar 4.6. Pengaruh Variasi Waktu 10 Detik .................................................................. 37
Gambar 4.7. Pengaruh Variasi Waktu 15 Detik .................................................................. 38
Gambar 4.8. Pengaruh Variasi Waktu 20 Detik .................................................................. 38
Gambar 4.9. Pengaruh Variasi Waktu 30 Detik ................................................................. 39
Gambar 4.10. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Jalan dan Gerakan Lari ...................... 40
Gambar 4.11. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Ganda Per 10 Detik ............................ 41
Gambar 4.12. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Ganda Per 15 Detik ............................ 41
Gambar 4.13. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Ganda Per 20 Detik ............................ 42
Gambar 4.14. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Ganda Per 30 Detik ............................ 42
Gambar 4.15. Data Gerak Ganda Keseluruhan ................................................................... 43
Gambar 4.16. Grafik Data Gerak Ganda Keseluruhan ........................................................ 44
Gambar 4.17. Pengujian I Data Gerak Ganda ..................................................................... 44
Gambar 4.18. Perbandingan I Data Uji dan Basis Data ...................................................... 45
Gambar 4.19. Grafik Pengujian I Data Gerak Ganda .......................................................... 45
Gambar 4.20. Hasil I Data Uji Gerak Ganda ....................................................................... 46
Gambar 4.21. Pengujian II Data Gerak Ganda .................................................................... 47
Gambar 4.22. Perbandingan II Data Uji dan Basis Data ..................................................... 47
Gambar 4.23. Grafik Pengujian II Data Gerak Ganda ........................................................ 47
Gambar 4.24. Hasil II Data Uji Gerak Ganda ..................................................................... 48
Gambar 4.25. Jumlah Waktu Pengujian .............................................................................. 49
Gambar 4.26. Pengaruh Pengenalan Gerakan Jalan Ditempat ............................................ 50
Gambar 4.27. Pengaruh Pengenalan Gerakan Berdiri – Duduk .......................................... 50
Gambar 4.28. Pengaruh Pengenalan Gerakan Squat Jump ................................................. 51
Gambar 4.29. Pengaruh Pengenalan Gerakan Jumping Jack .............................................. 51
Gambar 4.30. Grafik Pengaruh Pengenalan Gerakan Diluar Basis Data ............................ 52
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xvi
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1. Spesifikasi Arduino Nano..................................................................................... 7
Tabel 2.2. Konfigurasi PIN Pada Arduino Nano ................................................................... 7
Table 2.3. Spesifikasi Sensor MPU-6050 ............................................................................ 10
Tabel 2.4. Data Mentah Dari MPU-6050 ............................................................................ 11
Table 2.5. Hasil Persamaan Gyro dan Accel ....................................................................... 12
Table 2.6. Spesifikasi DC-DC Step Down .......................................................................... 13
Table 2.7. Keterangan Terminal Kartu SD .......................................................................... 15
Tabel 3.1. Keterangan GUI Pengenalan Gerakan................................................................ 30
Tabel 4.1. Hasil Pengenalan Gerakan Diluar Basis Data.......................................................52
Table 4.2. Hasil Perbandingan Penelitian ............................................................................ 54
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pada abad ke-21 ini semakin pesat
setiap tahunnya. Perkembangan ilmu pengetahuan ini membawa manusia kepada tingkat
yang lebih baru dan lebih canggih. Bermula dari penerapan rangkaian elektronika analog,
digital dan kini hampir semua peralatan menggunakan sistem mikroprosesor. Sistem
mikroprosesor banyak digunakan untuk kepentingan militer, bisnis, komunikasi, pendidikan,
dan kesehatan. Mikroprosesor telah menempatkan dirinya sebagai salah satu teknologi yang
dapat digunakan dari berbagai tempat tanpa dibatasi oleh ruang dan waktu. Mikroprosesor
dapat digunakan untuk melakukan akuisisi data rotasi dengan memanfaatkan sensor
gyroscope yang dijual bebas dipasaran sehingga memungkinkan teknologi canggih seperti
komunikasi nirkabel dan teknik biomedis merekam sinyal fisiologis dan gerakan selama
kegiatan sehari-hari[1].
Perkembangan mikroprosesor khususnya di bidang kesehatan dapat digunakan untuk
sistem monitoring. Berdasarkan penelitian Kailas[2], teknologi ini dapat diterapkan untuk
melacak dan memantau pergerakan orang tua ketika mereka bangun, mendeteksi jatuh, atau
untuk memantau gerakan kursi roda listrik sehingga membantu orang tua menjadi lebih
nyaman hidup mandiri di rumah mereka sendiri. Namun dalam penerapannya perkembangan
teknologi ini masih belum banyak digunakan.
Berdasarkan permasalahan tersebut penyusun berupaya mengembangkan sebuah alat
agar dapat diterapkan untuk melakukan monitoring pergerakan aktivitas manusia dengan
sensor gyro. Perkembangan sensor gyro sejauh ini banyak diterapkan dalam teknologi
animation, handphone, smartwatch dan remote control.
Menurut penelitian Shi et al.,[3] dalam produksi animasi tiga dimensi menggunakan
sistem animasi penangkapan gerak melibatkan teknologi penginderaan inersia, bluetooth,
jaringan sensor dan pengembangan perangkat lunak dari model penangkapan gerakan tubuh
manusia. Jaringan sensor digunakan untuk mengumpulkan data gerak dari setiap sendi pada
tubuh manusia, dan hasil data dikirim ke tempat penyimpanan melalui bluetooth, kemudian
perangkat lunak pada tempat penyimpanan akan mengolah data menggunakan algoritma
kinematik inversi analitis untuk menganalisis data gerak. Sistem untuk perekaman gerak
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
2
tubuh manusia melibatkan desain model tubuh manusia dan sensor inersia secara real-time.
Pengambilan data berfokus pada pergerakan tubuh manusia yang dipasang sensor inersia di
17 sendi kunci yang mempengaruhi pergerakan manusia, dan penempatan sensor inersia
diletakkan pada setiap titik sendinya bertujuan untuk mengukur data gerakan.
Perkembangan teknologi sensor gyro di handphone yang diteliti oleh Incel[4],
membandingkan efisiensi sensor accelerometer dan sensor gyro yang dieksplorasi melalui
perubahan posisi telepon yang dapat dideteksi dengan akurasi tinggi dengan menganalisis
perubahan gerakan, orientasi dan rotasi. Dampak dari perubahan ini pada kinerja dianalisis
secara individual dan dalam kombinasi untuk mengeksplorasi fitur mana yang lebih efisien.
Penelitian ini menggunakan tiga dataset yang berbeda, dikumpulkan dari 35 orang dari
delapan posisi yang berbeda dan dieksplorasi kinerja algoritmanya dengan klasifikasi yang
berbeda.
Penelitian Siradj[5] yang meneliti teknologi sensor berukuran kecil berpeluang besar
menambah jajaran produk wearles inovatif yang bisa menyokong kesehatan manusia. Dalam
penelitiannya Smartwatch Group membagi 4 kategori dari peluang penerapan smartwatch
untuk kesehatan manusia yaitu monitoring berkelanjutan untuk mencegah suatu gangguang
kesehatan, terapi, alat untuk digunakan pasien dengan penyakit tertentu dan rekam medik
pasien. Beberapa perusahaan teknologi kesehatan sudah mendesain dan membuat prototype
smartwatch yang diperuntukkan khusus untuk pasien dengan penyakit tertentu. Healthcare
Originals sedang mendesain dan memproduksi Intelligent Asthma Management untuk
mentransfer data real time mengenai waktu untuk memonitoring asma. Alat dan aplikasi
yang dibangun akan memberi peringatan ketika pengguna mengalami asma, langkah –
langkah pengobatan, tracking dan informasi mengenai penanganan gejala asma. Sebuah
smartwatch yang inovatif bernama Smart Stop dikeluarkan oleh Chrono theurapeutics yang
bisa membantu perokok aktif untuk berhenti merokok. Aplikasi pendamping Smart Stop
akan memberi penggunanya informasi tentang cara berhenti merokok dan memberikan
tuntunan cara melakukannya. Sensor pada Smart Stop akan mengindra perubahan di tubuh
dan pergerakan pengguna saat ingin mengonsumsi rokok. Smart Stop kemudian akan
menginjeksi obat sehingga keinginannya merokok dapat ditahan. Produk lainnya yang juga
sudah sedang dikembangkan antara lain Smart Monitor Epilepsi Watch untuk mendampingi
pengidap epilepsi dan Smartwatch untuk penderita penyakit demensia.
Pada penelitian ini penulis akan mengembangkan sebuah alat monitoring pergerakan
manusia yang dipasang pada 1 titik bagian tubuh. Perekaman pergerakan aktivitas manusia
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
3
dilakukan menggunakan sensor gyro secara tidak real time namun hasil data perekaman akan
disimpan di media penyimpanan kemudian selanjutnya akan dikelola dalam bentuk grafik
dan dimonitoring dalam GUI secara keseluruhan pada waktu tertentu. Peneltian ini
menggunakan sensor gyro karena sensor gyroscope memiliki kelebihan dibandingkan
dengan sensor yang lainnya yaitu sensor ini tidak bersentuhan langsung secara fisik dengan
lingkungan sekitar sehingga sangat cocok digunakan pada benda atau objek yang
bergerak[6].
1.2. Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah menciptakan suatu alat monitoring aktivitas tubuh
manusia dengan menggunakan sensor gyro.
Manfaat penelitian ini bagi dunia kesehatan adalah menyediakan suatu instrumen yang
dapat dipergunakan untuk memonitoring aktivitas pergerakan manusia dengan sensor gyro.
1.3. Batasan Masalah
Agar Tugas Akhir ini bisa mengarah pada tujuan dan untuk menghindari terlalu
kompleksnya permasalahan yang muncul, maka perlu adanya batasan-batasan masalah yang
sesuai dengan judul dari tugas akhir ini. Adapun batasan masalah adalah :
1. Menggunakan mikrokontroler Arduino nano sebagai pengolah data dari sensor
gyro, modul rtc dan modul sd card.
2. Sensor yang digunakan adalah sensor gyro MPU-6050 sebagai pembaca aktifitas
gerak manusia.
3. Modul yang digunakan adalah modul rtc DS3231 sebagai pencatatan waktu dan
modul sd card sebagai media penyimpanan data.
4. Pengambilan data aktifitas gerak manusia 2 aktifitas pergerakan yaitu jalan normal
dan berlari dengan 4 objek yang berbeda.
5. Pengenaan alat pada manusia pada diselempangkan.
6. Menggunakan metode Template Matching dan fungsi jarak Euclidean.
7. Menggunakan penampil GUI pada Matlab sebagai penampil dan pengolahan data.
8. Keluaran berupa teks dan grafik pada layar monitor.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
4
1.4. Metodologi Penelitian
Berdasarkan pada tujuan yang ingin dicapai metode-metode yang digunakan dalam
penyusunan tugas akhir ini adalah:
1. Studi literatur, yaitu dengan cara mendapatkan data dengan membaca buku-buku
dan jurnal-jurnal, sumber internet, program Matlab, dan Euclidean yang terpercaya
dan berkaitan dengan permasalahan yang dibahas dalam tugas akhir ini.
2. Eksperimen, yaitu dengan langsung melakukan praktek maupun pengujian terhadap
hasil pembuatan alat dalam pembuatan tugas akhir ini.
3. Perancangan sistem hardwere, tahap ini bertujuan untuk mencari bentuk model
yang optional dari sistem yang akan dibuat dengan mempertimbangkan dari
berbagai faktor-faktor permasalahn dan kebutuhan yang telah ditentukan. Pada
gambar 1.1 memperlihatkan blok model yang akan dirancang.
Gambar 1.1. Diagram Blok Sistem Pengukuran Akifitas Menggunakan Sensor Gyro
4. Pembuatan sistem hardwere berdasarkan gambar 1.1, rangkaian akan bekerja saat
sensor gyro dan modul rtc mendapat kan sumber. Gerakan tubuh manusia sebagai
input sensor gyro dan modul rtc.
5. Proses pengambilan data. Pengambilan data dilakukan dengan cara masukan data
dari hasil gerakan lalu akan disimpan di modul sd card. Data yang diambil adalah
gyro, accelometer dan waktu.
6. Analisis dan penyimpulan percobaan. Analisis dan penyimpulan dilakukan dengan
mendeteksi setiap gerakan manusia dengan melihat durasi waktu, menganalisa
performance alat. Penyimpulan hasil dilakukan untuk mengetahui pengaruh inovasi
gerakan, skala(jarak) dan translasi terhadap gerakan.
Arduino nano Supply
Modul RTC Sensor Gyro
Modul sd card
Laptop Matlab
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
5
BAB II
DASAR TEORI
Motion Capture
Motion capture adalah proses perekaman gerakan secara langsung dan
menerjemahkannya ke dalam istilah matematika yang dapat digunakan dengan melacak
sejumlah titik kunci dalam ruang dari waktu ke waktu dan menggabungkannya untuk
mendapatkan representasi tiga dimensi (3D). Singkatnya, motion capture adalah teknologi
yang memungkinkan proses interpretasi gerakan langsung ke dalam digital. Subjek yang
ditangkap dapat berupa semua benda yang digerakan dan makhluk hidup, titik kuncinya
adalah area-area yang paling mewakili gerakan subjek. Untuk manusia, misalnya beberapa
titik kunci adalah sendi yang bertindak sebagai titik pivot dan koneksi untuk tulang. Lokasi
masing-masing titik ini diidentifikasi oleh satu atau lebih sensor, penanda, atau
potensiometer yang ditempatkan pada subjek dan memiliki fungsi yang berbeda satu dengan
lain[7]. Adapun gerakan yang digunakan pada penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.1.
(a)
(b)
Gambar 2.1. Gerakan Manusia (a) Berjalan (b) Berlari
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
6
2.2. Arduino Nano Menggunakan ATMEGA 328 [8]
2.2.1. Pengertian
Arduino Nano adalah salah satu papan pengembangan mikrokontroler yang
berukuran kecil, lengkap dan mendukung penggunaan breadboard. Arduino Nano diciptakan
dengan basis mikrokontroler ATmega328 (untuk Arduino Nano versi 3.x) atau ATmega 168
(untuk Arduino versi 2.x). Arduino Nano kurang lebih memiliki fungsi yang sama dengan
Arduino Duemilanove, tetapi dalam paket yang berbeda. Arduino Nano tidak menyertakan
colokan DC berjenis Barrel Jack, dan dihubungkan ke komputer menggunakan port USB
Mini-B.
2.2.2. Sumber Tegangan
Arduino Nano dapat diaktifkan melalui koneksi USB Mini-B, atau melalui catu daya
eksternal dengan tegangan belum teregulasi antara 6-20 Volt yang dihubungkan melalui pin
30 atau pin VIN, atau melalui catu daya eksternal dengan tegangan teregulasi 5 volt melalui
pin 27 atau pin 5V. Sumber daya akan secara otomatis dipilih dari sumber tegangan yang
lebih tinggi. Chip FTDI FT232L pada Arduino Nano akan aktif apabila memperoleh daya
melalui USB, ketika Arduino Nano diberikan daya dari luar (Non-USB) maka Chip FTDI
tidak aktif dan pin 3.3V pun tidak tersedia (tidak mengeluarkan tegangan), sedangkan LED
TX dan RX pun berkedip apabila pin digital 0 dan 1 berada pada posisi HIGH.
2.5.3. Spesifikasi
Board Arduino Nano dapat dilihat pada Gambar 2.2.
Gambar 2.2. Board Arduino Nano Beserta PIN
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
7
Spesifikasi dari Arduino Nano dapat dilihat pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1. Spesifikasi Arduino Nano
No. Spesifikasi
1. Mikrokontroler Atmel ATmega168 atau ATmega328
2. Tegangan Operasi 5V
3. Input Voltage (disarankan) 7-12V
4. Input Voltage (limit) 6-20V
5. Pin Digital I/O 14 (6 pin digunakan sebagai output PWM)
6. Pins Input Analog 8
7. Arus DC per pin I/O 40 mA
8. Flash Memory 16KB (ATmega168) atau 32KB (ATmega328) 2KB
digunakan oleh Bootloader
9. SRAM 1 KB (ATmega168) atau 2 KB (ATmega328)
10. EEPROM 512 byte (ATmega168) atau 1KB (ATmega328)
11. Clock Speed 16 MHz
12. Ukuran 1.85cm x 4.3cm
2.5.4. PIN
Pada Tabel 2.2. dibawah ini merupakan konfigurasi PIN pada Arduino nano.
Tabel 2.2. Konfigurasi PIN Pada Arduino Nano
Arduino Nano
Pin Keterangan Pin Pin Keterangan Pin
1 Digital Pin 1 (TX) 15 Digital Pin 12 (MISO)
2 Digital Pin 0 (RX) 16 Digital Pin 13 (SCK)
3 & 28 RESET 17 3,3Volt Output
4 & 29 GND 18 Analog Reference
5 Digital Pin 2 19 Analog Input 0
6 Digital Pin 3 (PWM) 20 Analog Input 1
7 Digital Pin 4 21 Analog Input 2
8 Digital Pin 5 (PWM) 22 Analog Input 3
9 Digital Pin 6 (PWM) 23 Analog Input 4
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
8
Lanjutan Tabel 2.2. Konfigurasi PIN Pada Arduino Nano
Arduino Nano
Pin Keterangan Pin Pin Keterangan Pin
10 Digital Pin 7 24 Analog Input 5
11 Digital Pin 8 25 Analog Input 6
12 Digital Pin 9 (PWM) 26 Analog Input 7
13 Digital Pin 10 (PWM – SS) 27 VCC 5Volt
14 Digital Pin 11 (PWM – MOSI) 30 VIN
2.5.5. Memori
Atmega328 memiliki flash memori sebesar 32 KB, (dengan 2 KB digunakan untuk
bootloader). Juga ATmega328 memiliki 2 KB memory pada SRAM dan 1 KB pada
EEPROM.
2.5.6. Komunikasi
Arduino Nano memiliki sejumlah fasilitas untuk berkomunikasi dengan komputer,
dengan Arduino lain, atau dengan mikrokontroler lainnya. ATmega168 dan ATmega328
menyediakan komunikasi serial UART TTL (5 Volt), yang tersedia pada pin digital 0 (RX)
dan pin 1 (TX). Sebuah chip FTDI FT232RL yang terdapat pada papan Arduino Nano
digunakan sebagai media komunikasi serial melalui USB dan driver FTDI (tersedia pada
software Arduino IDE) yang akan menyediakan COM Port Virtual (pada Device komputer)
untuk berkomunikasi dengan perangkat lunak pada komputer. Perangkat lunak Arduino
termasuk didalamnya serial monitor memungkinkan data tekstual sederhana dikirim ke dan
dari papan Arduino. LED RX dan TX yang tersedia pada papan akan berkedip ketika data
sedang dikirim atau diterima melalui chip FTDI dan koneksi USB yang terhubung melalui
USB komputer (tetapi tidak untuk komunikasi serial pada pin 0 dan 1).
Sebuah perpustakaan SoftwareSerial memungkinkan komunikasi serial pada
beberapa pin digital Nano. ATmega168 dan ATmega328 juga mendukung komunikasi I2C
(TWI) dan SPI. Perangkat lunak Arduino termasuk perpustakaan Wire digunakan untuk
menyederhanakan penggunaan bus I2C. Tampilan dari program arduino dapat dilihat pada
Gambar 2.3.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
9
Gambar 2.3. Tampilan Awal Program Arduino
2.3. Sensor MPU-6050
Sensor MPU-6050 sendiri adalah chip dengan 3-axis Accelerometer (sensor
percepatan) dan 3-axis Gyroscope (pengatur keseimbangan), atau dengan kata lain 6 degrees
of freedom (DOF) IMU. Inertial Measurement Unit (IMU) merupakan alat yang
memanfaatkan sistem pengukuran seperti gyroskop dan akselerometer untuk
memperkirakan posisi relatif, kecepatan, dan akselerasi dari gerakan motor. Ada beberapa
macam IMU yang biasa digunakan yaitu IMU gimbaled dan IMU strap down IMU strap
down lebih umum dipakai saat ini. IMU mempertahankan 6 degree of freedom (DOF) yang
memperkirakan gerakan yaitu posisi (X Y Z) dan orientasi (roll, pitch, yaw). Selain itu,
MPU-6050 sendiri sudah memiliki Digital Motion Processors (DMP), yang akan mengolah
data mentah dari masing-masing sensor. DMP pada MPU6050 juga berfungsi
meminimalisasi error yang dihasilkan. chip IC inverse yang didalamnya terdapat sensor
Accelerometer dan Gyroscope yang sudah terintergrasi. Accelerometer digunakan untuk
mengukur percepatan, percepatan gerakan dan juga percepatan gravitasi. Accelerometer
sering digunakan untuk menghitung sudut kemiringan, dan hanya dapat melakukan dengan
nyata ketika statis dan tidak bergerak. Untuk mendapatkan sudut akurat kemiringan, sering
dikombinasikan dengan satu atau lebih gyro dan kombinasi data yang digunakan untuk
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
10
menghitung sudut. Gyroscope adalah perangkat untuk mengukur atau mempertahankan
orientasi, yang berlandaskan pada prinsip-prinsip momentum sudut[9]. Spesifikasi dari
Sensor MPU-6050 dapat dilihat pada Gambar 2.4 dan Tabel 2.3.
Gambar 2.4. Sensor MPU-6050
Table 2.3. Spesifikasi Sensor MPU-6050 [10]
No. Spesifikasi
1 Mikroprosesor Berbasis Chip MPU-6050
2 Power Supply Supply tegangan berkisar 3-5V
3 Gyroscope range + 250 500 1000 2000 ° / s
4 Acceleration range ± 2 ± 4 ± 8 ± 16 g
5 Tipe Communication Communication standard I2C
6 Tipe Chip Chip built-in 16 bit AD converter, 16 bits data output
8 Size Dimensi modul 20.3mm x 15.6mm
Data yang berasal dari sensor gyro berupa data AccX, AccY, AccZ dan gyroX,
gyroY, gyroZ. Nilai percepatan dan gyro total diperoleh dari persamaan (2.1) dan (2.2)
𝐴𝑐𝑐𝑒𝑙 = √𝐴𝑐𝑐𝑋2 + 𝐴𝑐𝑐𝑌2 + 𝐴𝑐𝑐𝑍2 (2.1)
𝐺𝑦𝑟𝑜 = √𝐺𝑦𝑟𝑜𝑋2 + 𝐺𝑦𝑟𝑜𝑌2 + 𝐺𝑦𝑟𝑜𝑍2 (2.2)
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
11
Tabel 2.4 dan Tabel 2.5. dibawah ini merupakan contoh ilustrasi hasil operasi nilai
percepatan dan gyro menggunakan persamaan (2.1) dan (2.2).
Tabel 2.4. Data Mentah Dari MPU-6050
GyroX GyroY GyroZ AccX AccY AccZ
1 16576 1020 2296 -784 -648 -943
2 16024 -352 2004 -400 83 -2013
3 15080 4684 2384 -240 -1527 -317
4 18060 320 2360 -80 -495 -1442
5 15540 2452 3232 -32 -2029 622
6 15440 -968 2912 64 -720 -1678
7 16840 1112 1556 80 -629 -756
8 15840 -720 1916 144 -109 -1248
9 15652 1152 1480 192 -817 -374
10 18084 -244 1988 240 496 -347
1. 𝐺𝑦𝑟𝑜 = √165762 + 10202 + 22962 𝐴𝑐𝑐𝑒𝑙 = √7842 + 6482 + 9432
= 1.6765 = 1.3870
2. 𝐺𝑦𝑟𝑜 = √160242 + 3522 + 20042 𝐴𝑐𝑐𝑒𝑙 = √4002 + 832 + 20132
= 1.6153 = 2.0540
3. 𝐺𝑦𝑟𝑜 = √150802 + 46842 + 23842 𝐴𝑐𝑐𝑒𝑙 = √2402 + 15272 + 3172
= 1.5970 = 1.5779
4. 𝐺𝑦𝑟𝑜 = √180602 + 3202 + 23602 𝐴𝑐𝑐𝑒𝑙 = √802 + 4952 + 14422
= 1.8216 = 1.5267
5. 𝐺𝑦𝑟𝑜 = √155402 + 24522 + 32322 𝐴𝑐𝑐𝑒𝑙 = √322 + 20292 + 6222
= 1.6061 = 2.1224
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
12
Table 2.5. Hasil Persamaan Gyro dan Accel
Gyro Accel
1 1.6765 1.3870
2 1.6153 2.0540
3 1.5970 1.5779
4 1.8216 1.5267
5 1.6061 2.1224
6 1.5742 1.8271
7 1.6948 0.9867
8 1.5972 1.2610
9 1.5764 0.9188
10 1.8195 0.6512
2.4. DC-DC Step Down
DC-DC Step Down sendiri merupakan module IC yang berfungsi menurunkan power
DC sehingga dapat sesuai dengan perangkat penerimanya, modul ini memiliki soket USB.
Pada DC-DC Step Down ini terdapat XL1509, XL1509 adalah regulator tegangan dropout
rendah efisiensi tinggi. Module ini beroperasi hingga 2V menjadikannya komponen yang
ideal untuk digunakan dengan aplikasi baterai portabel. Memiliki kemampuan penanganan
arus maksimum 2A dan dapat beroperasi pada tegangan input maksimum 40V. Spesifikasi
dari DC-DC Step Down dapat dilihat pada Gambar 2.5. dan Tabel 2.6.
Gambar 2.5. DC-DC Step Down [16]
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
13
Table 2.6. Spesifikasi DC-DC Step Down [16]
No. Spesifikasi
1. Push Button 1 ON / OFF Switch
2. Push Button 2 USB output enable
3. Indicator LED Power Indicator
4. Input Voltage 4.5 V - 40 V (DC)
5. Output Voltage 5 V USB (if input 6.5V – 40V)
6. Maximum Output Current 2A (if input 6.5V – 40V)
7. Size 58 × 21 x 10mm
Gambar 2.6. XL1509
Berikut Function Block Diagram XL1509 dan Typical Application Circuit yang
digunakan dapat dilihat dilihat pada Gambar 2.7 dan Gambar 2.8.
Gambar 2.7. Function Block Diagram of XL1509
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
14
Gambar 2.8. XL1509 Typical Application Circuit 12V-5V/2A
2.5. Data Logger
Data Logger adalah suatu perangkat khusus yang mampu menyimpan data dalam
jangka waktu tertentu. Data yang disimpan memiliki jumlah karakter tertentu untuk
disimpan dalam media penyimpanan seperti pada kartu memori. Proses penyimpanan data
ini biasa disebut data logging. Data yang disimpan dapat dari berbagai masukan, yang
kemudian data masukan tersebut diperlukan dalam sebuah penelitian. Dalam merekam data
ini, data logger memerlukan waktu yang akurat, maka dari itu diperlukan suatu Real Time
Clock (RTC), dan format data yang akan disimpan dalam memori, diperlukan sebuah
memori untuk menyimpan data.
2.5.1. Kartu Memori
Kartu SD adalah kartu memori yang dirancang khusus untuk membantu keamanan,
kapasitas, kinerja, dan kebutuhan yang erat kaitannya pada peralatan elektronik audio dan
video. Kartu SD harus meliputi mekanisme perlindungan konten yang sesuai dengan standar
keamanan SDMI dan lebih cepat serta memiliki kapasitas penyimpanan lebih besar. Kartu
SD memiliki kecepatan trasfer data yang tinggi, dan memerlukan konsumsi daya yang
rendah. Kartu SD menyediakan enkripsi konten-konten yang dilindungi untuk memastikan
distribusi yang aman. Dalam perkembngannya, kartu SD diproduksi juga dalam ukuran yang
lebih kecil seperti Mini SD dan Micro SD[11].
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
15
Gambar 2.9. Keterangan Penomoran Terminal SD [12]
Table 2.7. Keterangan Terminal Kartu SD [12]
Pin Nama Tipe Keterangan
1 CD/DAT3 I/O/PP Card Detect/Data Line [Bit 3]
2 CMD I/O/PP Command/Response
3 VSS1 S Supply Voltage Ground
4 VDD S Supply Voltage; Typical 3,3 Volt
5 CLK I Clock
6 VSS2 S Supply Voltage Ground
7 DAT0 I/O/PP Data Line [Bit 0]
8 DAT1 I/O/PP Data Line [Bit 1]
9 DAT2 I/O/PP Data Line [Bit 2]
Kartu SD dapat bekerja dengan menggunakan catu daya tegangan sebesar 2,7 Volt
hingga 3,6 Volt. Pada Gambar 2.9 menunjukan standar penomoran terminal dan bentuk kartu
SD keterangan terminal kartu SD dapat dilihat pada Tabel 2.7. Pada Gambar 2.10 dan
Gambar 2.11 ditunjukan gambar modul micro SD Card serta rangkaian modul micro SD
Card yang digunakan untuk penyimpanan data pada penelitian ini.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
16
Gambar 2.10. Modul SD Card
Gambar 2.11. Rangkaian SD Card [12]
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
17
2.5.2. Real Time Clock (RTC)
IC DS3231 adalah IC Real Time Clock (RTC) yang digunakan untuk menyimpan
waktu, khususnya digunakan dalam sistem pwncatat data yang memerlukan data wajtu yang
cukup akurat. IC ini dapat menyimpan data waktu, mulai dari detik, menit, jam, maupun
tangga, bulan, tahun. IC DS3231 bekerja dengan menggunakan komunikasi serial I2C.
Semua data yang diterima dari IC DS3231 sudah berupa data Binary Coded Decimal (BCD).
Pertukaran data menggunakan antarmuka I2C, untuk memulai pertukaran data, master
device harus menginisialisasi keadan START dan diakhiri dengan keadaan STOP.
Rangkaian RTC DS3231 dilengkapi dengan catuan dari Lithium Cell CR 2032 3Volt.
Ketika catu daya utama aktif maka RTC DS3231 ini akan secara otomatis akan berpindah
ke catu Lithium Cell CR 2032 3Volt [13]. RTC DS3231 dapat dilihat pada Gambar 2.12 dan
Gambar 2.13.
Gambar 2.12. Modul RTC DS3231
Gambar 2.13. Rangkaian RTC DS3231 [13]
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
18
2.6. Template Matching
Template Matching merupakan metode pengolahan citra digital yang berfungsi untuk
menemukan tiap-tiap bagian dari citra yang cocok dengan citra yang menjadi acuan.
Sehingga pada teknik ini ukuran citra input harus disesuikan dengan ukuran citra yang ada
pada basis data. Metode ini sering digunakan untuk mengidentifikasi citra angka, huruf,
benda, sidik jari (fingetprint), dan aplikasi pengenalan citra lainnya.
Prinsip metode ini adalah membandingkan antara citra objek yang akan dikenali
dengan citra yang menjadi acuan (basis data). Citra yang akan dikenali, diukur tingkat
kemiripannya dengan masing-masing citra yang terdapat pada basis data. Adapun kelebihan
dan kekurangan. Kelebihan template matching algoritmanya mudah direpresentasikan ke
dalam bahasa program dan mudah untuk mempersiapkan data basis datanya. Kekurangannya
metode ini membutuhkan basis data yang banyak untuk mendapatkan hasil yang optimal.
2.6.1. Basis Data
Basis data adalah kumpulan informasi yang akan menjadi acuan dan disimpan dalam
komputer secara sistematik sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu program komputer
untuk memperoleh informasi dan basis data objek referensi yangan akan disimpan. Dalam
penelitian ini basis data objek referensi diperlukan pada proses perhitungan jarak.
Pembuatan basis data objek referensi ini menggunakan 35 data dari masing-masing gerakan
manusia, penulis mengambil 35 data ada 6 data dari sensor gyro masing-masing gerakan
tubuh manusia dan 1 data dari rtc.
2.7. Metode Statistik
Metode statistik ada dua, yaitu statistik deskriptif dan statistik induktif. Pada penelitian
ini metode yang digunakan ialah statistik deskriptif menjelaskan karakteristik dari data,
seperti rata-rata, median, modus, simpangan baku, dan berbagai karakteristik data lainnya.
Statistik deskriptif juga menjelaskan data dalam bentuk grafik agar data lebih mudah
dipahami oleh pengguna data. Berikut metode-metode yang sering digunakan yaitu mean,
standar deviasi, varian [17].
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
19
Rumus dari Mean :
Mean(�̅�) =1
𝑛∑ 𝑋𝑖
𝑛
𝑖 = 1
Keterangan : n = banyaknya data.
𝑋𝑖 = nilai X ke-i
Rumus dari Standar Deviasi :
𝑆𝐷 = √1
𝑛∑(𝑋𝑖 − �̅�)2
𝑛
𝑖 = 1
Keterangan : n = banyaknya data.
𝑋𝑖 = nilai X ke-i
X̅ = rata-rata
Rumus dari Varian :
𝑆𝐷2 = 1
𝑛∑(𝑋𝑖 − �̅�)2
𝑛
𝑖 = 1
Keterangan : n = banyaknya data.
𝑋 𝑖 = nilai X ke-i
X̅ = rata-rata
2.8. Jarak Euclidean
Jarak digunakan untuk membandingkan dua buah vektor. Perbandingan suatu nilai
dikatakan sama atau tidak berdasarkan dari tingkat kemiripan yang tinggi dan nilai dua
vektornya. Dengan menggunakan metode jarak Euclidean dapat digunakan untuk mengukur
tingkat kemiripan dua buah vektor tersebut. Jarak Euclidean adalah perhitungan jarak antara
satu data terhadap sekelompok data (basis data). Pada jarak Euclidean metode yang paling
sering digunakan untuk menghitung kesamaan 2 vektor. Jarak Euclidean menghitung akar
dari kuadrat perbedaan 2 vektor [14].
(2.5)
(2.6)
(2.7)
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
20
Rumus dari Euclidean distance :
𝑗(𝑉1 , 𝑉2) = √∑(𝑉1(𝑘) − 𝑉2(𝑘))2
𝑛
𝑘=1
Keterangan : 𝑉1(𝑘) = citra basis data.
𝑉2(𝑘) = citra masukan.
Contoh terdapat 2 vektor ciri berikut :
V1 = [ 1 6 7 6 5]
V2 = [ 1 6 1 5 3]
Jarak Euclidean dari vektor A dan B adalah:
j(𝑉1, 𝑉2) = √(1 − 1)2 + (6 − 6)2 + (7 − 1)2 + (6 − 5)2 + (5 − 3)2
= √0 + 0 + 36 + 1 + 4 = 6.4031
(2.10)
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
21
BAB III
PERANCANGAN
3.1. Proses Perancangan Pengambilan Data Gerakan Manusia
Proses perancangan software pengambilan data gerakan manusia terdiri dari beberapa
proses, yaitu pengambilan data gerak, fungsi jarak, dan penentuan keluaran. Proses
perancangan sistem perangkat elektronika dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1. Diagram Proses Pengambilan Data Gerak Manusia
Pengambilan data
gerakan manusia Proses pada
Matlab
Keluaran berupa teks dan
grafik pada monitor
Kontroler Sensor Gyro
RTC SD Card
Step Down
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
22
Sketsa perancangan alat dan wiring perancangan alat dapat dilihat pada Gambar 3.2 dan
Gambar 3.3.
Gambar 3.2. Sketsa Perancangan Alat
Gambar 3.3. Wiring Perancangan Alat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
23
Proses pengambilan data menggunakan rangkaian arduino. Dalam tahap ini alat akan
dikenakan pada manusia untuk melakukan pengambilan data gerakan. Selanjutnya, hasil
data gerak berupa data angka nantinya akan disimpan pada SD Card. Kemudian menjadi
masukan untuk tahap selanjutnya yaitu tahap pengenalan.
Pada tahap pengenalan terdiri dari 3 tahap yaitu akses data pada SD Card,
perhitungan fungsi jarak, dan data acuan gerak. Terakhir dari proses sistem ini yaitu tahap
penentuan keluaran. Hasil penentuan keluaran sistem ini berdasarkan jarak minimum yang
diperoleh dari hasil perbandingan antara data referensi dengan hasil uji. Untuk diagram alir
keseluruhan sistem dapat digambarkan pada Gambar 3.4.
Gambar 3.4. Diagram Alir Keseluruhan Sistem Pengambilan Data Gerak Manusia
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
24
Proses Pengambilan Data Gerak Manusia
Proses pengambilan data gerak manusia adalah proses pengambilan data gerak dengan
menggunakan arduino, sensor gyro, dan rtc yang nanti akan disimpan di SD Card. Sensor
gyro dan rtc akan dihubungkan ke arduino nano beserta modul SD Card. Data gerak yang
telah diambil dan yang sudah disimpan di SD Card akan diolah kembali ke laptop. Sehingga
data hasil gerak selanjutnya akan diproses di Matlab. Berdasarkan Gambar 3.4 dapat dilihat
diagram alir subrutin pengambilan data gerak manusia pada Gambar 3.5.
Gambar 3.5. Diagram Alir Subrutin Pengambilan Data Gerak Manusia
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
25
3.2.1. Proses Fungsi Jarak
Proses fungsi jarak merupakan proses selanjutnya setelah pengambilan data gerak.
Fungsi jarak yang digunakan yaitu jarak Euclidean. Jarak Euclidean berfungsi sebagai
pembanding antara hasil data gerak uji dengan data gerak pada basis data. Hasil proses fungsi
jarak ini mencari nilai selisih minimum antara hasil data gerak uji dengan data gerak pada
basis data. Proses fungsi jarak dapat dilihat pada diagram alir Gambar 3.6.
Gambar 3.6. Diagram Alir Subrutin Fungsi Jarak Euclidean
3.2.2. Penentuan Keluaran
Hasil pengenalan perangkat elektronika ini ditentukan berdasarkan jarak minimal
dari hasil perbandingan antara keluaran dari data ujingerakan dengan data acuan, dengan
menggunakan fungsi jarak Euclidean. Hasil dari proses ini yaitu berupa teks dan grafik yang
akan ditampilkan pada layar monitor. Proses penentuan keluaran digambarkan pada diagram
alir Gambar 3.7.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
26
Gambar 3.7. Diagram Alir Penentuan Keluaran
Penentuan Data Ajuan
Sistem perancangan data gerak manusia ini memerlukan data ajuan untuk digunakan
sebagai referensi atau acuan. Penentuan data ajuan bertujuan untuk mendapatkan data
ekstraksi ciri tekstur yang akan dikenali. Hasil ekstraksi ciri pada data acuan akan menjadi
referensi bagi hasil ekstraksi ciri citra masukan yang diambil data geraknya saat pengujian.
Hasil ekstraksi ciri tersebut akan disimpan dalam bentuk matriks. Data ajuan ini berisi hasil
ekstraksi ciri 2 gerakan manusia. Diagram alir penentuan data ajuan dapat dilihat pada
Gambar 3.8.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
27
Gambar 3.8. Diagram Alir Penentuan Data Acuan
Rancangan Pengambilan Data
Perancangan metode pengambilan data untuk sistem pembacaan aktivitas manusia
dengan sensor gyro adalah alat ini nantinya akan dipasang pada bagian tubuh manusia dan
objek manusia akan melalukan gerakan yang akan direkam oleh sensor gyro. Data hasil
rekaman akan disimpan di SD Card dalam bentuk numerik. Langkah selanjutnya SD Card
akan dipasang ke PC untuk melakukan pengolahan data menggunakan Matlab. Berikut
contoh grafik gerakan dari pemasangan sensor gyro pada bagian pergelangan kaki
berdasarkan penelitian Kusuma et al.,[15] dapat dilihat pada Gambar 3.9 dan Gambar 3.10.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
28
Gambar 3.9. Grafik Yang Dihasilkan Saat Aktivitas Lari
Gambar 3.10. Grafik Yang Dihasilkan Saat Aktivitas Jalan Santai
Perancangan Tampilan GUI Matlab
Perancangan tampilan sistem pengenalan tekstur menggunakan Graphical User
Interface (GUI) pada Matlab untuk membantu pengguna dalam proses pengenalan gerakan.
Sistem pengenalan tekstur pada GUI mengacu pada diagram alir sistem pengenalan tekstur
GUI seperti pada Gambar 3.11. Sketsa perancangan GUI dapat dilihat pada Gambar 3.12.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
29
Gambar 3.11. Diagram Alir GUI Sistem Pengenalan Geakan
Mulai
Keluaran:
File data gerakan
diterima dan ditampilkan
Preprocessing
Tombol “PROSES”
memberi perintah
untuk mengolah file
data gerakan uji
Pengiriman File Gerakan
Tombol “SELECT FILE” memberi
perintah untuk mengambil file data gerakan
uji
Keluaran:
Ciri data
gerakan uji
Keluaran:
Ciri data gerakan
data acuan
Ekstraksi Ciri
Menghitung hasil ekstraksi ciri
dengan metode euclidian
Keluaran:
Hasil Perhitungan
dan teks nama
gerakan
Keluaran:
Tombol “CHECK
BOX”memberi perintah
memilih keluaran hasil grafik
Selesai
Reset:
Tombol “CLEAR ALL” berfungsi
mengulang proses pengenalan gerakan
dengan menghapus data masukan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
30
Gambar 3.12. Sketsa Perancangan GUI Pengenalan Gerakan
Mengacu pada Gambar 3.5 proses menjalankan sistem pada Gambar 3.12 dimulai
dengan menekan tombol “Select File” file yang dipilih akan ditampilkan pada Text 1 untuk
menjadi file yang akan diolah di Matlab. Selanjutnya setelah file terpilih data uji akan
otomatis tertampil pada Uitable 1, user memasukan range awal dan memilih jumlah detik
data yang ingin dikenali, kemudian menekan tombol “Proses”. Untuk melihat hasil data
gerak, akan ditampilkan pada TextHasil. Langkah selanjutnya pengguna dapat memilih
output grafik gelombang apa yang ingin dilihat pada Output yang akan tertampil pada Axes.
Tombol “Clear All” berfungsi untuk membersihkan semuanya proses yang sedang
berlangsung. Keterangan GUI dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1. Keterangan GUI Pengenalan Gerakan
No. Nama Bagian Keterangan
1. Tombol “Select File” Untuk membuka file yang akan diolah pada Matlab
2. Tombol “Proses” Untuk memulai proses pembaca aktivitas gerak manusia
3. Tombol “Clear All” Untuk mengclearkan semua proses yang sedang berlangsung
4. Check Box Untuk memilih ingin melampilkan grafik pada Axes
5. Text 1 Untuk menapilkan file yang akan diproses di Matlab
6. Text Hasil Untuk menampilkan nama gerakan yang akan dikenali
7. Axes Untuk menampilkan hasil grafik gerakan
8. Uitable 1 Data mentah gerakan uji
Text 1
PROSES
Axes
HASIL GRAFIK
Text Hasil
KELUARAN
Uitable 1
FILE
CLEAR ALL
SELECT FILE
CHECK BOX
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
31
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk mengetahui alur kerja pengenalan gerakan dengan metode euclidian dapat
dilihat pada lampiran 1. Pengujian sistem pengenalan gerakan menghasilkan data
pengenalan yang berguna untuk pembahasan pada bab ini. Pengujian sistem pengenalan
gerakan bertujuan untuk mengetahui sistem yang telah dirancang dapat bekerja dengan baik
sesuai dengan perancangan.
4.1. Implementasi Perangkat Lunak
Implementasi perangkat lunak sistem pengenalan gerakan mengacu pada Gambar
3.11, yaitu Diagram Alir Sistem Pengenalan Tekstur GUI. Tampilan GUI Pengenalan
Tekstur pada Gambar 4.1 dibuat berdasarkan sketsa perancangan GUI pada Gambar 3.12
dengan penyesuaian. Penambahan tombol dan tabel disesuaikan dengan permasalahan yang
ditemukan penulis mengenai program pengenalan tekstur.
Gambar 4.1. Tampilan GUI Pengenalan Gerakan
Tombol SELECT FILE digunakan untuk memilih file data gerakan yang akan
dikenali, data uji otomatis akan tertampil di kolom data uji. Tombol PROSES digunakan
untuk memproses pengenalan geraka dari data uji dibandingkan dengan basis data gerakan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
32
yang ada, sebelum menekan tombol PROSES, user harus memilih range awal data gerakan
uji yang ingin dikenali dan jumlah waktunya, pada proses tombol yang sama, data tersebut
akan diolah untuk dicari hasil ekstrasi ciri gerakan dengan menggunakan metode statistik
dan ditampilkan pada GUI dalam bentuk tabel dan data hasil ekstrasi ciri basis data akan
ditampilkan. Hasil keluaran nama gerakan berupa teks ditentukan dari nili perhitungan
dengan metode fungsi jarak euclidian dan metode statistik. Tombol CHECK BOX
digunakan untuk memilih grafik yang ingin ditampilkan pada axes. Tombol CLEAR ALL
digunakan untuk menghapus semua data dan menulang proses pengenalan gerakan dari
awal.
4.2. Implementasi Perangkat Keras
Implementasi perangkat keras ditunjukkan pada Gamar 4.2. Kondisi ini dibuat berdasarkan
perancangan hardware pada Gambar 3.1 dan Gambar 3.2.
Gambar 4.2. Kondisi Pengambilan dan Pengenalan Data Gerakan
RTC
LED
Indiktor MPU-6050
Arduino Nano
SD Card
Modul
Step Down
Baterai
(Catu daya 11,1V)
…
…
Laptop
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
33
4.3. Hasil Pengujian dan Analisis Data
Pengujian pengaruh gerakan dilakukan untuk mengetahui pengaruh variasi gerakan,
variasi subject dan variasi waktu gerakan terhadap tingkat pengenalan gerakan dengan
metode fungsi jarak Euclidean. Dalam pengujian fungsi jarak Euclidian, data masukan
diperoleh dari gerakan asli yang telah direkam dengan rentang waktu ±5menit. Data gerakan
kemudian disimpan secara otomatis pada SD Card. Gerakan yang diambil ialah gerakan
jalan dan gerakan lari yang telah ditentukan pada batasan masalah. Untuk setiap pengujian
variasi gerakan, perekaman gerakan akan diatur berdasarkan rentang waktu tertentu. Dari
pengujian ini dapat diperoleh nilai pengaruh variasi gerakan dari setiap data gerakan dengan
mencari persentase pengenalan (recognition rate) terhadap tiap variasi. Berikut akan
disampaikan grafik tingkat pengenalan gerakan dengan pengaruh variasi.
4.3.1. Pengujian Pengaruh Variasi Gerakan Terhadap Pengenalan
Gerakan
Pengujian pengaruh variasi gerakan terhadap pengenalan gerakan, data diambil
dengan 2 varian data gerakan. Variasi data gerakan ini terdiri dari gerakan jalan, gerakan lari
tingkat pengenalan gerakan masing-masing variasi didapat dengan mengambil perbandingan
jarak euiclidian dari tiap variasi gerakan pada basis data dibandingankan dengan data uji.
Secara detail, data pengenalan gerakan dapat dilihat pada lampiran 3. Secara persentase, data
pengenalan gerakan pada lampiran 3 tersebut dapat dilihat pada lampiran 4. Secara grafis,
hasil persentase pengenalan gerakan pada lampiran 4 dapat dilihat pada Gambar 4.3. Hasil
tingkat pengenalan gerakan akan dibandingkan dengan penelitian yang serupa namun
menggunakan metode yang berberda untuk melihat pengembangan penilitian yang telah
dilakukan.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
34
Gambar 4.3. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Dengan Pengaruh Variasi Gerakan
Pengembangan penelitian ini berupaya untuk melihat pengaruh variasi gerakan dengan
harapan mencapai tingkat pengenalan 100%. Pada grafik tingkat pengenalan gerakan dengan
pengaruh variasi gerakan menunjukkan bahwa variasi gerakan tetap dapat dikenali.
Sedangkan tingkat pengenalan menggunakan metode KNN (penelitian serupa) dengan
pengaruh variasi gerakan menghasilkan gerakan dapat dikenali dengan baik dengan indeks
gerakan jalan 97,63% dan gerakan lari 85,31% pada penelitian ini [18] penggunaan alat
pengujian di gunakan pada 2 posisi yaitu pada lengan kanan bawah dan pergelangan kaki
sebelah kiri. Penelitian serupa juga dilakukan oleh Casale [19] dijelaskan bahwa pada
penelitian ini menggunaan alat yang serupa seperti penelitian yang telah dilakuan yaitu alat
digunakan pada bagian dada namun pada penelitian ini metode yang digunakan hanya
metode accelometer dan hasilnya menunjukan pengaruh variasi gerakan tetap dapat dikenali
dengan indeks gerakan jalan 94% dan gerakan lari 95%.
Berdasarkan grafik tingkat pengenalan gerakan dengan pengaruh variasi gerakan,
tingkat pengenalan aktifitas menggunakan jarak euclidian dicari nilai yang paling minimal.
Kelemahan sistem, sistem harus memilih dua jenis aktifitas saja berdasarkan jarak euclidian,
untuk aktifitas jalan dan aktifitas lari saja. Sistem tetap akan memutuskan aktifitas masukan
sebagai aktifitas jalan atau aktifitas lari berdasarkan ciri yang mendekati dengan data basis
data yang ada.
Gerakan Jalan Gerakan Lari
Tingkat Pengenalan Euclidian 100% 100%
KNN [18] 97,63% 85,31%
Accelometer [19] 94% 95%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
AK
UR
ASI
(%
)
TINGKAT PENGENALAN GERAKAN DENGAN PENGARUH VARIASI GERAKAN
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
35
4.3.2. Pengujian Pengaruh Variasi Subject Terhadap Pengenalan Gerakan
Pengujian pengaruh variasi subject diambil dengan pengambilan data gerakan jalan
dan gerakan lari dilakukan 5 subject berbeda dengan pengambilan data dengan perekaman
data ±5menit. Pada pengujian ini terdapat 5 variasi subject, yaitu subject I, subject II, subject
III, subject IV dan subject V. Pengujian dilakukan sebanyak 12kali berdasarkan rentang
waktu yang telah ditentukan, data yang diperoleh dapat diolah menjadi persentase tingkat
pengenalan gerakan dengan menghitung nilai pengenalan dari 2 gerakan tunggal. Satu
gerakan memiliki 1data/detik pengenalan gerakan sebanyak ±300 data. Untuk mendapat
persentase tiap gerakan untuk variasi subject, jumlah pengujian berhasil akan dibagi dengan
total data pengenalan variasi subject dan dikali dengan 100%. Grafik pengaruh variasi
subject terhadap pengenalan gerakan ditunjukkan pada Gambar 4.4 dan Gambar 4.5. Secara
detail, data pengenalan pengaruh variasi subject gerakan dapat dilihat pada lampiran 3.
Secara persentase, data pengenalan gerakan pada lampiran 3 tersebut dapat dilihat pada
lampiran 4. Secara grafis, hasil persentase pengenalan gerakan pada lampiran 4 dapat dilihat
pada Gambar 4.4 dan Gambar 4.5.
Gambar 4.4. Grafik Pengaruh Variasi Subject Terhadap Pengenalan Gerakan Jalan
I II III IV V
Jarak Euclidian 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%
)
SUBJECT (ORANG)
PENGARUH VARIASI SUBJECT TERHADAP PENGENALAN GERAKAN JALAN
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
36
Gambar 4.5. Grafik Pengaruh Variasi Subject Terhadap Pengenalan Gerakan Lari
Pada grafik pengaruh variasi subject terhadap pengenalan gerakan jalan dan lari pada
Gambar 4.4 dan Gambar 4.5. terlihat bahwa banyaknya variasi subject tidak begitu
berpengaruh terhadap pengenalan, pengenalan gerakan tetap dapat dikenali dengan benar.
Hal ini dibuktikan dengan besarnya jarak euclidian persentase pengenalan tetap 100% untuk
gerakan jalan maupun gerakan lari. Hal tersebut dikarenakan nilai pada citra gerakan object
saat pengambilan data uji dengan citra gerakan basis data yang ada dibandingkan
menghasilkan nilai ekstraksi ciri gerakan yang didapat mendekati dengan nilai ekstraksi ciri
gerakan dari basis data. Nilai ekstraksi ciri gerakan masukan dibandingkan dengan nilai
ekstraksi ciri gerakan basis data menggunakan metode fungsi euclidian. Dari data tersebut
dapat disimpulkan bahwa variasi subject tidak berpengaruh terhadap tingkat pengenalan,
gerakan masukan tetap dapat dikenali dengan baik dengan fungsi jarak euclidian.
4.3.3. Pengujian Pengaruh Variasi Waktu Terhadap Pengenalan Gerakan
Pengujian pengaruh variasi waktu diambil dengan mengatur waktu pengenalan
gerakan dengan rentang waktu 10s/per gerakan, 15s/per gerakan, 20s/per gerakan, dan
30s/per gerakan. Pada pengujian ini terdapat 5 subject dengan data ganda (gerakan jalan –
gerakan lari) variasi waktu akan dibaca sampai gerakan ke-10. Data yang diperoleh dapat
I II III IV V
Jarak Euclidian 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%)
SUBJECT (ORANG)
PENGARUH VARIASI SUBJECT TERHADAP PENGENALAN GERAKAN LARI
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
37
diolah menjadi persentase tingkat pengenalan gerakan dengan menghitung nilai pengenalan
dari gerakan ganda (gerakan jalan – gerakan lari). Satu perekaman memiliki 1data/detik
pengenalan gerakan sebanyak ±300 data. Untuk mendapat persentase tiap gerakan untuk
variasi waktu, jumlah pengujian berhasil akan dibagi dengan total data pengenalan variasi
waktu dan dikali dengan 100%. Secara persentase, data pengenalan gerakan pada lampiran
3 tersebut dapat dilihat pada lampiran 4. Secara grafis, hasil persentase pengenalan gerakan
pada lampiran 4 dapat dilihat pada Gambar 4.6, Gambar 4.7, Gambar 4.8 dan Gambar 4.9.
Gambar 4.6. Pengaruh Variasi Waktu 10 Detik
10s Ke-1Jalan
10s Ke-2Lari
10s Ke-3Jalan
10s Ke-4Lari
10s Ke-5Jalan
10s Ke-6Lari
10s Ke-7Jalan
10s Ke-8Lari
10s Ke-9Jalan
10s Ke-10Lari
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%)
WAKTU (S)
PENGARUH VARIASI WAKTU GERAKAN GANDA 10 GERAKAN PERTAMA PER 10 DETIK
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
38
Gambar 4.7. Pengaruh Variasi Waktu 15 Detik
Gambar 4.8. Pengaruh Variasi Waktu 20 Detik
15s Ke-1Jalan
15s Ke-2Lari
15s Ke-3Jalan
15s Ke-4Lari
15s Ke-5Jalan
15s Ke-6Lari
15s Ke-7Jalan
15s Ke-8Lari
15s Ke-9Jalan
15s Ke-10Lari
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%)
WAKTU (S)
PENGARUH VARIASI WAKTU GERAKAN GANDA 10 GERAKAN PERTAMA PER 15 DETIK
20s Ke-1Jalan
20s Ke-2Lari
20s Ke-3Jalan
20s Ke-4Lari
20s Ke-5Jalan
20s Ke-6Lari
20s Ke-7Jalan
20s Ke-8Lari
20s Ke-9Jalan
20s Ke-10Lari
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%)
WAKTU (S)
PENGARUH VARIASI WAKTU GERAKAN GANDA 10 GERAKAN PERTAMA PER 20 DETIK
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
39
Gambar 4.9. Pengaruh Variasi Waktu 30 Detik
Pada grafik pengaruh variasi waktu terhadap pengenalan terlihat bahwa banyaknya
variasi waktu berpengaruh terhadap pengenalan, pengenalan gerakan tetap dapat dikenali
dengan benar dengan fungsi jarak euclidian. Hal ini dibuktikan dengan besarnya jarak
euclidian, persentase pengenalan tetap 100% untuk gerakan jalan maupun gerakan lari. Hal
tersebut dikarenakan adanya perubahan transisi perubahan gerakan dari gerakan jalan ke
gerakan lari maupun sebaliknya nilai pada citra gerakan sehingga mengakibatkan nilai
ekstraksi ciri gerakan yang didapat mendekati dengan nilai ekstraksi ciri gerakan dari basis
data sehingga hasil gerakan tetap dapat dikenali dengan benar. Dari data tersebut dapat
disimpulkan bahwa variasi waktu pada gerakan ganda tidak berpengaruh terhadap tingkat
pengenalan gerakan.
4.3.4. Tingkat Pengenalan Terbaik dan Terburuk
Hasil pengujian tiap gerakan jalan, gerakan lari dalam bentuk grafik tingkat
pengenalan tiap subject dapat dilihat pada Gambar 4.10. dan data gerakan ganda dalam
bentuk grafik dapat dilihat pada Gambar 4.11, Gambar 4.12, Gambar 4.13, serta Gambar
4.14. Pengujian yang dilakukan 5 subject berbeda yang melakukan 6 kali pengambil data
30s Ke-1Jalan
30s Ke-2Lari
30s Ke-3Jalan
30s Ke-4Lari
30s Ke-5Jalan
30s Ke-6Lari
30s Ke-7Jalan
30s Ke-8Lari
30s Ke-9Jalan
30s Ke-10Lari
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%)
WAKTU (S)
PENGARUH VARIASI WAKTU GERAKAN GANDA 10 GERAKAN PERTAMA PER 30 DETIK
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
40
gerakan yang terdiri dari gerakan jalan, gerakan lari, gerakan ganda (gerakan jalan – gerakan
lari) variasi waktu akan dibaca sampai gerakan ke-10 yang dilakukan sebanyak 4kali dalam
rentang waktu 10s/per gerakan, 15s/per gerakan, 20s/per gerakan, dan 30s/per gerakan.
Berdasarkan grafik tersebut, gerakan jalan pada subject I - subject V ialah gerakan paling
baik dengan pengenalan gerakan 100%, gerakan lari pada subject I - subject V ialah gerakan
paling baik dengan pengenalan gerakan 100%, gerakan ganda 10s, 15s, 20s, dan 30s pada
subject I - subject V ialah gerakan paling baik dengan pengenalan gerakan 100%. Hal
tersebut dapat dilihat dari tingkat persentase pengenalan gerakan yang sudah diolah menjadi
grafik.
Gambar 4.10. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Jalan dan Gerakan Lari
GerakanJalan
Subject I
GerakanJalan
Subject II
GerakanJalan
Subject III
GerakanJalan
SubjectIV
GerakanJalan
Subject V
GerakanLari
Subject I
GerakanLari
Subject II
GerakanLari
Subject III
GerakanLari
SubjectIV
GerakanLari
Subject V
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%
)
TINGKAT PENGENALAN GERAKAN JALAN DAN GERAKAN LARI
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
41
Gambar 4.11. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Ganda Per 10 Detik
Gambar 4.12. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Ganda Per 15 Detik
10s Subject I 10s Subject II 10s Subject III 10s Subject IV 10s Subject V
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%
)TINGKAT PENGENALAN GERAKAN GANDA PER 10 DETIK
15s Subject I 15s Subject II 15s Subject III 15s Subject IV 15s Subject V
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%
)
TINGKAT PENGENALAN GERAKAN GANDA PER 15 DETIK
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
42
Gambar 4.13. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Ganda Per 20 Detik
Gambar 4.14. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Ganda Per 30 Detik
20s Subject I 20s Subject II 20s Subject III 20s Subject IV 20s Subject V
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%
)TINGKAT PENGENALAN GERAKAN GANDA PER 20 DETIK
30s Subject I 30s Subject II 30s Subject III 30s Subject IV 30s Subject V
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%
)
TINGKAT PENGENALAN GERAKAN GANDA PER 30 DETIK
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
43
4.3.5. Pengujian Gerakan Ganda (Jalan -Lari) Acak
Pengujian gerakan ganda (jalan – lari) terhadap pengenalan gerakan, data diambil
dengan 2 varian data gerakan. Variasi data gerakan ini terdiri dari gerakan jalan, gerakan lari
tingkat pengenalan gerakan masing-masing variasi didapat dengan mengambil hasil
perbandingan jarak euiclidian dari tiap variasi gerakan pada basis data dibandingankan
dengan data uji dapat dilihat pada Gambar 4.15. Pada pengujian ini data uji diambil secara
acak untuk gerakan jalan maupun gerakan lari secara bergantian, hasil tingkat pengenalan
gerakan akan dilihat berdasarkan grafik data uji gerakan ganda (jalan – lari) acak dengan
menggunakan metode jarak euclidian untuk melihat nama gerakan yang telah dilakukan.
Gambar 4.15. Data Gerak Ganda Keseluruhan
Pada Gambar 4.15 data uji gerakan yang diambil ± 1menit perekaman, kemudian
data uji akan kita baca dengan melihat hasil grafik keseluruhan untuk membuktikan dari
range waktu berapa saja data menunjukkan gerakan jalan maupun gerakan lari. Pengujian
dapat dilihat pada grafik keseluruhan yang sudah direkam data uji pada Gambar 4.16.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
44
Gambar 4.16. Grafik Data Gerak Ganda Keseluruhan
Pada grafik Gambar 4.16 dapat dilihat bahwa data gerakan uji gerakan ganda saat
perekaman diambil secara acak baik itu gerakan jalan maupun gerakan lari tanpa ditentukan
range waktu pengambilan data gerakannya. Selanjutnya hasil nama gerakan akan dibaca
berdasarkan range waktu pengambilan data gerakan uji yang akan dilihat pada grafik
keseluruhan data uji, hasil pengujian detik 1 – detik 10 dapat dilihat pada gambar 4.17.
Gambar 4.17. Pengujian I Data Gerak Ganda
Waktu (s)
(s0
Dat
a
Jalan
Jalan
Lari
Jalan
Lari
Lari
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
45
Pada Gambar 4.17 pengujian data gerakan ganda acak dilakukan dengan membaca
detik 1 – detik 10 dari grafik keseluruhan, nama gerakan yang dikenali dari grafik adalah
gerakan jalan hal ini sesuai dengan pengamatan yang dilakukan. Pengujian gerakan dapat
dilihat lebih jelas pada Gambar 4.18, Gambar 4.19 dan Gambar 4.20.
Gambar 4.18. Perbandingan I Data Uji dan Basis Data
Pada Gambar 4.18 menunjukan ciri gerakan data uji dan basis data yang akan
dibandingkan dengan fungsi euclidian untuk menentukan nama gerakan dari data uji. Pada
Gambar 4.19 menunjukkan hasil grafik dari data uji yang sedang dianalisa nama gerakannya.
Gambar 4.19. Grafik Pengujian I Data Gerak Ganda
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
46
Gambar 4.20. Hasil I Data Uji Gerak Ganda
Sedangkan pada Gambar 4.20 menunjukan data uji yang user pilih dengan
memasukkan range awal dan jumlah waktu yang tersedia, setelah tombol “PROSES”
ditekan nama gerakan akan diketahui dan dapat memilih output grafik yang ingin dilihat
seperti pada Gambar 4.19.
Pengujian gerakan ganda (jalan – lari) juga dilakukan pada detik 24 – detik 33 data
grafik pengujian dapat dilihat pada grafik keseluruhan yang sudah direkam data uji pada
Gambar 4.16. Proses pengujian dapat dilihat pada Gambar 4.21. Pada Gambar 4.22
menunjukan ciri gerakan data uji dan basis data yang akan dibandingkan dengan fungsi
euclidian untuk menentukan nama gerakan dari data uji. Pada Gambar 4.23 menunjukkan
hasil grafik dari data uji yang sedang dianalisa nama gerakannya serta nama hasil pengujian
Gerakan dapat dilihat pada Gambar 4.24.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
47
Gambar 4.21. Pengujian II Data Gerak Ganda
Gambar 4.22. Perbandingan II Data Uji dan Basis Data
Gambar 4.23. Grafik Pengujian II Data Gerak Ganda
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
48
Gambar 4.24. Hasil II Data Uji Gerak Ganda
Pada Gambar 4.24 menunjukkan hasil nama gerakan setelah proses pengujian selesai
dan didapat bahwa detik 24 – detik 33 pada data uji keseluruhan gerakan dikenali dengan
benar yaitu gerakan lari sesuai dengan analisa grafik pada Gambar 4.16.
Pada sistem program pengujian gerakan apabila data yang diuji pada gerakan ganda
lebih dominan data gerakan lari dibandingkan data gerakan jalan nama gerakan akan terbaca
gerakan sebagai gerakan lari. Namun, gerakan uji apabila data yang diuji pada gerakan ganda
lebih dominan data gerakan jalan dibandingkan data gerakan lari nama gerakan akan tetap
terbaca gerakan sebagai gerakan lari hal ini dikarenakan pola transisi gerakan atau berubahan
gerakan yang dapat dilihat pada Gambar 4.16 pada gerakan jalan ke gerakan lari maupun
sebaliknya memiliki grafik yang naik-turun yang bervariasi hal ini termasuk ciri gerakan lari
dibandingkan ciri gerakan jalan oleh karena itu sistem pengenalan gerakan akan tetap
membaca gerakan sebagai gerakan lari.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
49
Kelemahan lain pada program pengujian gerakan ini jumlah waktu yang dapat
dianalisa sangat terbatas hal ini dikarenakan pada perancangan program pengenalan hanya
menambahkan jumlah variasi waktu 12 saja. Variasi waktu yang ada dapat dilihat pada
Gambar 4.25, hal ini membuat pegujian data uji akan sangat terbatas berdasarkan jumlah
waktu yang tersedia saja.
Gambar 4.25. Jumlah Waktu Pengujian
4.3.6. Pengujian Tambahan Pengenalan Gerakan Diluar Basis Data
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah pengenalan gerakan dapat
mengenali gerakan diluar dari gerakan jalan ataupun gerakan lari. Pengujian ini dilakukan
dengan mengambil 4 gerakan yang terdiri dari jalan ditempat, berdiri-duduk, squat jump dan
jumping jack. Pengambil data uji dilakukan selama 1menit/gerakan. Grafik pengaruh
pengenalan pergerakan diluar basis data dapat dilihat pada Gambar 4.26, Gambar 4.27,
Gambar 4.28 dan Gambar 4.29. Secara detail, data pengenalan gerakan dapat dilihat pada
lampiran 3. Secara persentase, data pengenalan gerakan pada lampiran 4 tersebut dapat
dilihat pada lampiran 3. Secara grafis, hasil persentase pengenalan gerakan pada lampiran 4
dapat dilihat pada Gambar 4.30 dan hasil nama gerakan dapat dilihat pada Tabel 4.1.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
50
Gambar 4.26. Pengaruh Pengenalan Gerakan Jalan Ditempat
Gambar 4.27. Pengaruh Pengenalan Gerakan Berdiri – Duduk
10s 15s 20s 30s 40s 45s 50s 60s
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%
)
WAKTU (S)
PENGARUH PENGENALAN GERAKAN JALAN DITEMPAT
10s 15s 20s 30s 40s 45s 50s 60s
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%
)
WAKTU (S)
PENGARUH PENGENALAN GERAKAN BERDIRI -DUDUK
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
51
Gambar 4.28. Pengaruh Pengenalan Gerakan Squat Jump
Gambar 4.29. Pengaruh Pengenalan Gerakan Jumping Jack
10s 15s 20s 30s 40s 45s 50s 60s
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%)
WAKTU (S)
PENGARUH PENGENALAN GERAKAN SQUAT JUMP
10s 15s 20s 30s 40s 45s 50s 60s
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%)
WAKTU (S)
PENGARUH PENGENALAN GERAKAN JUMPING JACK
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
52
Gambar 4.30. Grafik Pengaruh Pengenalan Gerakan Diluar Basis Data
Tabel 4.1. Hasil Pengenalan Gerakan Diluar Basis Data
Gerakan Jalan
Ditempat
Gerakan
Berdiri - Duduk
Gerakan Squat
Jump
Gerakan
Jumping Jack
Hasil Nama Gerakan Jalan Jalan Lari Lari
Setelah dilakukan pengenalan 4 gerakan diluar basis data, penulis menemukan hasil
bahwa gerakan yang diuji dapat dikenali dengan hasil nama gerakan seperti pada Tabel 4.1.
Hal tersebut dipengaruhi oleh data pada basis data yang hanya memiliki 2 data gerakan yaitu
gerakan jalan dan gerakan lari. sistem akan mengenali gerakan uji dibandingan dengan
gerakan pada basis data (gerakan jalan dan gerakan lari) hasil pengenalan nama gerakan akan
dikategorikan gerakan jalan atau gerakan lari hal ini dipengaruhi oleh 3 metode yaitu jarak
euclidian, correlasi gyro dan correlasi accel. Kelemahan dari pengenalan gerakan ini
program hanya menguji gerakan masukan dengan membandingan 2 gerakan basis data saja
dan akan memutuskan keluaran nama gerakan berdasarkan data pada basis data (gerakan
jalan atau gerakan lari).
Gerakan JalanDitempat
Gerakan Berdiri -Duduk
Gerakan SquatJump
Gerakan JumpingJack
Jarak Euclidian 100% 100% 100% 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
AK
UR
ASI
(%
)PENGARUH PENGENALAN GERAKAN DILUAR BASIS DATA
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
53
4.4. Beberapa Catatan
Pengujian pengenalan gerakan memiliki beberapa batasan penelitian yang
mempengaruhi tingkat pengenalan gerakan. Berikut adalah batasan penelitian ini.
1. Penyimpanan gerakan sebagai basis data hanya terdiri dari gerakan jalan dan
gerakan lari saja sangat berpengaruh terhadap tingkat pengenalan gerakan uji, Oleh
karena itu penulis mengusahakan gerakan yang digunakan untuk basis data sama
dengan gerakan untuk pengujian pengenalan gerakan melakukan 2 gerakan
tersebut.
2. Variasi waktu dalam hal ini dengan data uji gerakan ganda (gerakan jalan - gerakan
lari) dibagi menjadi 4 macam variasi 10s jalan – 10s lari, 15s jalan – 15s lari, 20s
jalan – 20s lari dan 30s jalan – 30s lari yang dilakukan oleh 5 subject berbeda.
Hasil perhitungan gerakan didapat beberapa gerakan dapat dikenali dengan benar,
faktor yang mempengaruhi gerakan tidak dapat dikenali dengan benar ialah transisi
gerakan jalan - gerakan lari maupun sebaliknya. Hal tersebut mempengaruhi
tingkat pengenalan tiap gerakannya.
3. Dari hasil pengujian beberapa variasi yang telah dilakukan pengambilan lokasi
data gerakan uji tidak berpengaruh terhadap ketepatan pengenalan gerakan namun
yang sangat berpengaruh terhadap ketepatan pengenalan gerakan adalah dari
variasi subject itu sendiri, baik itu langkah kaki, gunjangan gerakan, dan transisi
gerakan yang dilakukan oleh subject itu sendiri. Hal ini tentu akan mempengaruhi
hasil ekstrasi ciri gerakan guna untuk pengenalan gerakan yang akan diuji.
4. Pada saat pengujian alat seringkali mengalami error saat pengambilan data
gerakan yang disebakan gunjangan gerakan yang berlebihan. Solusi yang
dilakukan adalah merancang dan memastikan pemasangan alat sudah kokoh dan
tepat pada posisinya pada subject agar saat pengambilan data uji gerakan data dapat
tersimpan dengan baik tanpa terjadi error.
5. Kelemahan sistem saat pengujian gerakan diluar basis data dapat dikenali oleh
sistem hal ini terjadi karena sistem hanya membandingan data uji gerakan dengan
2gerakan (jalan atau lari) pada basis data, gerakan yang memiliki hasil ekstrasi ciri
yang mendekati gerakan pada basis data akan tetap terbaca oleh sistem.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
54
6. Kelemahan pada program pengujian gerakan ini jumlah waktu yang dapat
dianalisa sangat terbatas hal ini dikarenakan pada perancangan program
pengenalan hanya menambahkan jumlah variasi waktu 12 saja.
7. Kelemahan sistem perekaman gerakan 1 gerakan uji hanya bisa disimpan dalam 1
SD Card .
4.5. Hasil Perbandingan Penelitian
Hasil penelitian ini dibandingankan dengan 2 hasil penelitian serupa yang dilakukan
oleh Kavitha [18] dan Casale [19], Hasil perbandingan dapat dilihat pada Tabel 4.2. Pada
Tabel 4.2, penelitian Kavitha melakukan penelitian mengenali 12 gerakan pada penelitian
Casale yang dilakukan mengenali 5 gerakan sedangkan penelitian ini yang dilakukan
mengenali 2 gerakan saja jalan, lari dan gerakan ganda (jalan-lari) dengan 4 variasi waktu.
Penelitian ini menggunakan metode fungsi euclidian dan correlasi sebagai penentu keluaran
nama gerakan. Pada penelitian Kavitha metode yang digunakan Algoritme k-nearest
neighbor (k-NN atau KNN) sedangkan penelitian Casale menggunakan metode
accelerometer.
Table 4.2. Hasil Perbandingan Penelitian
Penelitian Kavitha [18] Penelitian Casale [19] Penelitian ini
Pengujian mengenali 12
gerakan tunggal Pengujian mengenali 5
gerakan tunggal
Pengujian mengenali 2
gerakan tunggal dan 1
gerakan ganda
Menggunakan modul
accelerometer dan gyrometer
dari handphone
Menggunakan modul
accelerometer dari TI
OMAP
Menggunakan modul
MPU6050
Menggunakan metode
Algoritme k-nearest
neighbor (KNN), NB, Scalar
Vector Machine, Conditional
interference tree, J48, RF.
Menggunakan metode
accelerometer
Menggunakan metode
statistik dan fungsi
jarak euclidian
Penggunaan alat pada lengan
kanan bawah dan
pergelangan kaki sebelah kiri
Penggunaan alat pada
dada
Penggunaan alat pada
dada
Tingkat pengenalan gerakan
jalan : 97,63% Tingkat pengenalan
gerakan jalan : 94%
Tingkat pengenalan
gerakan jalan : 100%
Tingkat pengenalan gerakan
lari : 85,31% Tingkat pengenalan
gerakan lari : 95%
Tingkat pengenalan
gerakan lari : 100%
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
55
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil percobaan dan pengujian sistem pengenalan gerakan menggunakan
metode fungsi jarak euclidian dapat disimpulkan bahwa:
1. Berhasil menghasilkan suatu alat pengenalan gerakan yang mampu membedakan
gerakan jalan dan gerakan lari menggunakan metode fungsi jarak euclidian dengan
tingkat pengenalan gerakan fungsi euclidian 100% untuk gerakan jalan sedangkan
untuk gerakan lari fungsi euclidian 100%. Basis data yang digunakan adalah gerakan
jalan dan gerakan lari.
2. Penelitian pengujian gerakan bertujuan untuk melihat tingkat pengenalan gerakan
dengan variasi gerakan, variasi subject dan variasi waktu yang berbeda-beda. Tingkat
pengenalan variasi gerakan terbaik mencapai 100%, tingkat pengenalan variasi suject
mencapai 100% untuk gerakan jalan dan untuk gerakan lari, serta variasi waktu terbaik
mencapai 100% untuk gerakan ganda 10s, 15s, 20s, serta 30s.
3. Penelitian pengujian gerakan ganda acak bertujuan untuk melihat pengenalan gerakan
dapat bekerja dengan baik dengan data uji gerakan ganda yang diambil tanpa diketahui
variasi waktunya. Tingkat pengenalan pengujian gerakan ganda acak terbaik mencapai
100% untuk gerakan jalan dan untuk gerakan lari.
4. Pengujian gerakan ganda acak apabila data yang diuji dominan gerakan jalan
dibandingkan gerakan lari, sistem pengenalan gerakan akan membaca gerakan sebagai
gerakan lari hal ini dikarenakan transisi gerakan dari jalan ke lari maupun sebaliknya
memiliki ciri gerakan yang lebih dominan sebagai ciri gerakan lari.
5. Kelemahan pada program pengujian gerakan ini jumlah waktu yang dapat dianalisa
sangat terbatas hal ini dikarenakan pada perancangan program pengenalan hanya
menambahkan jumlah variasi waktu 12 saja.
6. Kelemahan sistem perekaman gerakan 1 gerakan uji hanya bisa disimpan dalam 1 SD
Card .
7. Perancangan alat ini dapat diterapkan sebagai alat monitoring aktivitas manusia
dengan sistem pengolahaan secara offline.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
56
5.2. Saran
Saran yang diberikan untuk pengembangan sistem pengenalan gerakan adalah :
1. Pengembangan dapat dilakukan dengan menambahkan basis data untuk beberapa
gerakan lainnya sehingga hasil ekstraksi ciri yang disimpan akan lebih banyak dan
mampu meningkatkan tingkat pengenalan (recognition rate).
2. Pengembangan sistem pengenalan gerakan dengan memperbanyak variasi gerakan
yang diuji akan membuat hasil pengenalan akan semakin optimal.
3. Perancangan sistem perekaman gerakan dapat dirancang dengan perekaman gerakan
dapat disimpan dalam 1 SD Card.
4. Perancangan sistem pengenlaman gerakan dapat menambahkan variasi waktu uji yang
lebih banyak untuk meningkatkan tingkat pengenalan gerakan uji.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
57
DAFTAR PUSTAKA
[1] Liu, J., Jeehoon S., Sukwon K., 2017, Classification of Daily Activities for the Elderly
Using Wearable Sensors, Hindawi Journal of Healthcare Engineering , Volume 2017,
hal 1-7. https://www.hindawi.com/journals/jhe/2017/8934816/ , diakses 28 September
2018.
[2] Kailas, Aravind., 2012, Basic Human Motion Tracking Using a Pair of Gyro +
Accelerometer MEMS Devices, https://ieeexplore.ieee.org/document/6379424 ,
diakses 28 September 2018.
[3] Shi, Guangtian., Yongsheng, W., Shuai, L., 2014, Development of Human Motion
Capture System Based on Inertial Sensors 2125, Sensors & Transducers, IFSA
Publishing, S. L. Volume 173, Issue 6, hal 90-97.
https://www.researchgate.net/publication/287380888_Development_of_Human_Mot
ion_Capture_System_Based_on_Inertial_Sensors_2125 , diakses 28 September 2018.
[4] Incel, O.D., 2015, Analysis of Movement, Orientation and Rotation-Based Sensing for
Phone Placement Recognition, https://www.mdpi.com/1424-8220/15/10/25474,
diakses 20 Oktober 2018.
[5] Siradj, Y., 2016, Potensi Smartwatch untuk Kesehatan Smartwatch Potentials for
Healtcare, Telekontran, Volume 4, No 1, hal 35-41.
http://telekontran.te.unikom.ac.id/jurnal/smartwatch-potentials-for.2h, diakses 20
Oktober 2018.
[6] Gani, Ruslan, Wahyudi, Iwan, S., 2011, Perancangan Sensor Gyroscope dan
Accelerometer Untuk Menentukan Sudut dan Jarak, Makalah, Dalam: Seminar Tugas
Akhir, Universitas Diponegoro, 08 Februari, http://eprints.undip.ac.id/26217/ , diakses
20 Oktober 2018.
[7] Menache, A., 2011, Understanding Motion Capture for Computer Animation,
Elsevier, USA. https://www.elsevier.com/books/understanding-motion-capture-for-
computer-animation/menache/978-0-12-381496-8 , diakses 10 November 2018.
[8] Wibisono, L.A., 2016, Pengendalian “Rollbot” Menggunakan Android Melalui
Bluetooth dan Arduino, Tugas Akhir, Jurusan Teknik Elektro, FST, Universitas Sanata
Dharma, Yogyakarta. https://repository.usd.ac.id/6363/2/125114017_full.pdf, diakses
10 November 2018.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
58
[9] Firman, B., 2016, Implementasi Sensor IMU MPU6050 Berbasis Serial I2C Pada Self-
Balancing Robot, Yogyakarta, diakses 10 November 2018.
[10] ---, Agustus 19, 2013, MPU-6000 and MPU-6050 Product Specificaion Revision 3.4,
InvenSense Inc, diakses 10 November 2018.
[11] ----, April 10, 2017, SD Specifications Part 1 Physical Layer Simplified Specification
Version 6.00, Technical Committee SD Card Association.
http://users.ece.utexas.edu/~valvano/EE345M/SD_Physical_Layer_Spec.pdf, diakses
10 November 2018.
[12] ----, 2013, Manual Micro SD Card Adapter, www.indo-ware.com, diakses 10
November 2018.
[13] ----, 2015, Extremely Accurate I2C-Integrated RTC/TCXO/Crystal DS3231, Maxim
Integrated Product, Inc, www.maximintegrated.com, diakses 10 November 2018.
[14] Andjioe, F.E., 2018, Pengembangan Pengenalan Perangkat Elektronika Secara Real
Time Berbasis Ekstraksi Ciri Deskriptor Fourier, Tugas Akhir, Jurusan Teknik
Elektro, FST, Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta.
https://repository.usd.ac.id/17786/2/145114046_full.pdf, diakses 10 November 2018.
[15] Kusuma, W. A., Sari, Z., Sari, A. T., 2016, Sensor Fusion Accelerometer dan
Gyroscope untuk Pengukuran Perubahan Kinematik Pergelangan Kaki, Kinetik,
Volume 1, No 1, Mei 2016, hal 17-22, diakses 10 November 2018.
[16] ----, 2A 150KHz 40V Buck DC to DC Converter Rev 2.0, www.xlsemi.com, diakses 14
Maret 2019
[17] ----, 2014, Penggunaan metode statistik untuk penelitian, diakses 11 Juni 2019
[18] Kavitha, R. Kavitha., 2017, Human Activit Recognition Using Accelerometer and
Gyroscope Sensors, International Journal of Engineering and Technology, Christ
University, Bangalore, diakses 11 Juni 2019/
[19] Casale, Pierluigi., Pujol. O., Radeva, P., 2011, Human Activity Recognition from
Accelerometer Data Using a Wearable Devic, diakses 11 Juni 2019.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
LAMPIRAN
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-1
LAMPIRAN 1
ALUR PROSES PENGENALAN GERAKAN DENGAN METODE
EUCLIDIAN
Ekstrasi Ciri Gerakan Uji
Ekstrasi Ciri Gerakan Data Acuan
Hasil Nama Gerakan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-2
LAMPIRAN 2
LISTING PROGRAM
Listing Program GUI Basis Data (MATLAB)
function varargout = GUIBasisData(varargin)
% GUIBASISDATA MATLAB code for GUIBasisData.fig
% GUIBASISDATA, by itself, creates a new GUIBASISDATA or raises the existing
% singleton*.
%
% H = GUIBASISDATA returns the handle to a new GUIBASISDATA or the handle to
% the existing singleton*.
%
% GUIBASISDATA('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local
% function named CALLBACK in GUIBASISDATA.M with the given input arguments.
%
% GUIBASISDATA('Property','Value',...) creates a new GUIBASISDATA or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before GUIBasisData_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to GUIBasisData_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one
% instance to run (singleton)".
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES
% Edit the above text to modify the response to help GUIBasisData
% Last Modified by GUIDE v2.5 06-Aug-2019 21:11:14
% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
'gui_OpeningFcn', @GUIBasisData_OpeningFcn, ...
'gui_OutputFcn', @GUIBasisData_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [] , ...
'gui_Callback', []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-3
end
% End initialization code - DO NOT EDIT
% --- Executes just before GUIBasisData is made visible.
function GUIBasisData_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to GUIBasisData (see VARARGIN)
% Choose default command line output for GUIBasisData
handles.output = hObject;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);
% UIWAIT makes GUIBasisData wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);
% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = GUIBasisData_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;
function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles) % tempat masukan file.csv
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double
global fileName
fileName = get(handles.edit1,'string');
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-4
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),
get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
% --- Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % tombol select file
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
global fileName1 fileName2
fileName1 = uigetfile('*.csv');
set(handles.edit1,'string',fileName1);
fileName2 = uigetfile('*.csv');
set(handles.edit2,'string',fileName2);
%===============================================
data1=importdata(fileName1); %untuk akses data
data2=importdata(fileName2); %untuk akses data
data1=data1.data; %file jalan
data2=data2.data; %file lari
%===============================================
%===============================================
% Proses perhitungan gyro & accell data jalan (data 1)
gx1=data1(:,1);
gy1=data1(:,2);
gz1=data1(:,3);
ax1=data1(:,4);
ay1=data1(:,5);
az1=data1(:,6);
gyro1=sqrt((gx1.^2)+(gy1.^2)+(gz1.^2)); %mengjadikan 1 gyro
accel1=sqrt((ax1.^2)+(ay1.^2)+(az1.^2)); %menjadikan 1 accel
%===============================================
%===============================================
%===============================================
%===============================================
% Proses perhitungan gyro & accell data lari (data 2)
gx2=data2(:,1);
gy2=data2(:,2);
gz2=data2(:,3);
ax2=data2(:,4);
ay2=data2(:,5);
az2=data2(:,6);
gyro2=sqrt((gx2.^2)+(gy2.^2)+(gz2.^2)); %mengjadikan 1 gyro
accel2=sqrt((ax2.^2)+(ay2.^2)+(az2.^2)); %menjadikan 1 accel
%===============================================
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-5
%===============================================
% proses ciri data jalan (data 1)
rgyro1=mean(gyro1); % menghitung mean gyro accel
raccel1=mean(accel1);
rata1=[rgyro1;raccel1];
stdgyro1=std(gyro1); % menghitung standar deviasi gyro accel
stdaccel1=std(accel1);
stdr1=[stdgyro1;stdaccel1];
vargyro1=var(gyro1); % menghitung varian gyro accel
varaccel1=var(accel1);
varian1=[vargyro1;varaccel1];
ciri1=[rata1;stdr1;varian1];
%===============================================
%===============================================
%===============================================
%===============================================
% proses ciri data lari (data 2)
rgyro2=mean(gyro2); % menghitung mean gyro accel
raccel2=mean(accel2);
rata2=[rgyro2;raccel2];
stdgyro2=std(gyro2); % menghitung standar deviasi gyro accel
stdaccel2=std(accel2);
stdr2=[stdgyro2;stdaccel2];
vargyro2=var(gyro2); % menghitung varian gyro accel
varaccel2=var(accel2);
varian2=[vargyro2;varaccel2];
ciri2=[rata2;stdr2;varian2];
%===============================================
%===============================================
jalan = {gyro1;accel1;ciri1};
lari = {gyro2;accel2;ciri2};
basisdata = {data1;data2};
save data jalan lari basisdata
% --- Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) % tombol u/jalan
% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
load data.mat
ciri1 = jalan{3};
data1 = basisdata{1};
set(handles.uitable2,'Data',ciri1);
set(handles.uitable1,'Data',data1)%menampilkan data1 pada table
% --- Executes on button press in pushbutton6.
function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles) % tombol u/lari
% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-6
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
load data.mat
ciri2 = lari{3};
data2 = basisdata{2};
set(handles.uitable2,'Data',ciri2);
set(handles.uitable1,'Data',data2)%menampilkan data1 pada table
% --- Executes on button press in pushbutton8.
function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles) %tombol reset
% hObject handle to pushbutton8 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
global jalan lari basisdata datampujalan datampulari datampubasisdata
jalan=[];datampujalan=[];
lari=[];datampulari=[];
basisdata=[];datampubasisdata=[];
datampu=[]; %pemberian nama data mpu agar kosong pada table
ciri=[];
file='';
set(handles.uitable1,'Data',datampu)%menghapus data mpu pada table
set(handles.uitable2,'Data',ciri)%menghapus data mpu pada table
set(handles.edit1,'string',file)
set(handles.edit2,'string',file)
% --- Executes when entered data in editable cell(s) in uitable2.
function uitable2_CellEditCallback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to uitable2 (see GCBO)
% eventdata structure with the following fields (see UITABLE)
% Indices: row and column indices of the cell(s) edited
% PreviousData: previous data for the cell(s) edited
% EditData: string(s) entered by the user
% NewData: EditData or its converted form set on the Data property. Empty if Data was not
changed
% Error: error string when failed to convert EditData to appropriate value for Data
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),
get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-7
Listing Program GUI Pengenalan Gerakan (MATLAB)
function varargout = GUIPengenalanGerakan(varargin)
% GUIPENGENALANGERAKAN MATLAB code for GUIPengenalanGerakan.fig
% GUIPENGENALANGERAKAN, by itself, creates a new
GUIPENGENALANGERAKAN or raises the existing
% singleton*.
%
% H = GUIPENGENALANGERAKAN returns the handle to a new
GUIPENGENALANGERAKAN or the handle to
% the existing singleton*.
%
% GUIPENGENALANGERAKAN('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls
the local
% function named CALLBACK in GUIPENGENALANGERAKAN.M with the given
input arguments.
%
% GUIPENGENALANGERAKAN('Property','Value',...) creates a new
GUIPENGENALANGERAKAN or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before GUIPengenalanGerakan_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to GUIPengenalanGerakan_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one
% instance to run (singleton)".
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES
% Edit the above text to modify the response to help GUIPengenalanGerakan
% Last Modified by GUIDE v2.5 28-Oct-2019 08:18:43
% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
'gui_OpeningFcn', @GUIPengenalanGerakan_OpeningFcn, ...
'gui_OutputFcn', @GUIPengenalanGerakan_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [] , ...
'gui_Callback', []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-8
% End initialization code - DO NOT EDIT
% --- Executes just before GUIPengenalanGerakan is made visible.
function GUIPengenalanGerakan_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to GUIPengenalanGerakan (see VARARGIN)
% Choose default command line output for GUIPengenalanGerakan
handles.output = hObject;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);
% UIWAIT makes GUIPengenalanGerakan wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);
% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = GUIPengenalanGerakan_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function judulGUI_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to judulGUI (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% --- Executes during object deletion, before destroying properties.
function judulGUI_DeleteFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to judulGUI (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
function editfile_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to editfile (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
global fileName
fileName = get(handles.editfile,'string');
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of editfile as text
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-9
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editfile as a double
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function editfile_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to editfile (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),
get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edithasil_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edithasil (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),
get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function edithasil_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edithasil (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edithasil as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edithasil as a double
% --- Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
global fileName datetimedata mpu
fileName = uigetfile('*.csv');
set(handles.editfile,'string',fileName);
dataotomatis=importdata(fileName); % import data dari csv
% dataotomatis.data(:,1)=[] % menghilangkan data yang tidak dibutuhkan
d = dataotomatis.textdata(:,1); % memisahkan data tanggal dari data asli
mpu = dataotomatis.data; % memisahkan data pulse dari data asli
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-10
times = cell2mat(d);
for i=1:14
times(:,1)=[];
end
times(:,3)=[];
times(:,5)=[];
tgl = cell2mat(d);
for i=1:12
tgl(:,11)=[];
end
tgl(:,3)=[];
tgl(:,5)=[];
datetimedata = str2num(times);
tgl=str2num(tgl);
gabung=[tgl datetimedata mpu];
set(handles.uitable1,'Data',gabung);
% --- Executes on selection change in popupmenu1.
function popupmenu1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to popupmenu1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: contents = cellstr(get(hObject,'String')) returns popupmenu1 contents as cell array
% contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from popupmenu1
global jum_dik
contents = get(handles.popupmenu1,'Value');
switch contents
case 1
jum_dik = 10; %10 detik
case 2
jum_dik = 15; %15 detik
case 3
jum_dik = 20; %20 detik
case 4
jum_dik = 30; %30 detik
case 5
jum_dik = 40; %40 detik
case 6
jum_dik = 45; %45 detik
case 7
jum_dik = 50; %50 detik
case 8
jum_dik = 60; %1 menit
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-11
case 9
jum_dik = 120; %2 menit
case 10
jum_dik = 180; %3 menit
case 11
jum_dik = 240; %4 menit
case 12
jum_dik = 300; %5 menit
otherwise
end
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function popupmenu1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to popupmenu1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),
get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
% --- Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
global H M S jum_dik datetimedata mpu V
global gx gy gz ax ay az gyro accel %deklarasi utk plot grafik
H = get(handles.editH,'string'); %JAM AWAL
M = get(handles.editM,'string'); % MENIT AWAL
S = get(handles.editS,'string'); %DETIK AWAL
H = str2num(H); %ubah karakter ke numerik
M = str2num(M);
S = str2num(S);
waktu = (H*10000)+(M*100)+(S) %menyatukan jam menit detik
[b,k]=size(datetimedata) %mencari jumbaris jumkolom
for i=1:b
if datetimedata(i)==waktu %untuk mencocokan wkt msk dgn data wkt
mpuwkt=mpu(i,:);
for n=0:jum_dik
mpuwkt(n+1,:)=mpu(i+n,:) %ambil dtwkt sejum dik
end
end
end
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-12
%=========================================
gx=mpuwkt(:,1); %menyimpan data perkolom
gy=mpuwkt(:,2);
gz=mpuwkt(:,3);
ax=mpuwkt(:,4);
ay=mpuwkt(:,5);
az=mpuwkt(:,6);
gyro=sqrt((gx.^2)+(gy.^2)+(gz.^2)); %menjadikan 1 gyro
accel=sqrt((ax.^2)+(ay.^2)+(az.^2)); %menjadikan 1 accel
%=========================================
rgyro=mean(gyro); % menghitung mean gyro accel
raccel=mean(accel);
rata=[rgyro;raccel];
%=========================================
stdgyro=std(gyro); % menghitung standar deviasi gyro accel
stdaccel=std(accel);
stdr=[stdgyro;stdaccel];
%=========================================
vargyro=var(gyro); % menghitung varian gyro accel
varaccel=var(accel);
varian=[vargyro;varaccel];
%=========================================
ciriuji=[rata;stdr;varian]
set(handles.uitable2,'Data',ciriuji);
%=========================================
load data.mat %mengambil data DB
%=========================================
jj=distance(ciriuji,jalan{3}); %menghitung jrk E. ciri uji & DB Klm1 (jalan)
jl=distance(ciriuji,lari{3}); %menghitung jrk E. ciri uji & DB Klm2 (lari)
DB=[jalan{3} lari{3}]
jar=[jj jl]
set(handles.uitable3,'Data',DB);
%=========================================
tpil=[jar];
set(handles.uitable4,'Data',tpil); %menampilkan perhitungan jrk E. di uitable4
dbteks={'JALAN','LARI'};
jakmin=find(jar==min(jar));
y=dbteks{jakmin};
set(handles.edithasil,'string',y); %menampilkan nama grkn berdsrkn jrk E. di uitable4
Fungsi Jarak Euclidian
%=========================================
% FUNGSI EUCLIDEAN
function y=distance(a,b)
y=sqrt(sum((a-b).^2));
% --- Executes on button press in checkbox1.
function checkbox1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to checkbox1 (see GCBO)
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-13
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of checkbox1
global gx
d=get(hObject,'Value');
if d==1
axes(handles.axes);
plot(gx);
else
axes(handles.axes);
plot(0);
end
% --- Executes on button press in checkbox2.
function checkbox2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to checkbox2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of checkbox2
global gy
d=get(hObject,'Value');
if d==1
axes(handles.axes);
plot(gy);
else
axes(handles.axes);
plot(0);
end
% --- Executes on button press in checkbox3.
function checkbox3_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to checkbox3 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of checkbox3
global gz
d=get(hObject,'Value');
if d==1
axes(handles.axes);
plot(gz);
else
axes(handles.axes);
plot(0);
end
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-14
% --- Executes on button press in checkbox4.
function checkbox4_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to checkbox4 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of checkbox4
global gyro
d=get(hObject,'Value');
if d==1
axes(handles.axes);
plot(gyro);
else
axes(handles.axes);
plot(0);
end
% --- Executes on button press in checkbox5.
function checkbox5_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to checkbox5 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of checkbox5
global ax
d=get(hObject,'Value');
if d==1
axes(handles.axes);
plot(ax);
else
axes(handles.axes);
plot(0);
end
% --- Executes on button press in checkbox6.
function checkbox6_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to checkbox6 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of checkbox6
global ay
d=get(hObject,'Value');
if d==1
axes(handles.axes);
plot(ay);
else
axes(handles.axes);
plot(0);
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-15
end
% --- Executes on button press in checkbox7.
function checkbox7_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to checkbox7 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of checkbox7
global az
d=get(hObject,'Value');
if d==1
axes(handles.axes);
plot(az);
else
axes(handles.axes);
plot(0);
end
% --- Executes on button press in checkbox8.
function checkbox8_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to checkbox8 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of checkbox8
global accel
d=get(hObject,'Value');
if d==1
axes(handles.axes);
plot(accel);
else
axes(handles.axes);
plot(0);
end
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function editH_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to editH (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),
get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-16
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function editM_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to editM (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),
get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function editS_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to editS (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),
get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function editH_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to editH (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of editH as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editH as a double
function editM_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to editM (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of editM as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editM as a double
function editS_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to editS (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of editS as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editS as a double
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-17
% --- Executes when entered data in editable cell(s) in uitable2.
function uitable2_CellEditCallback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to uitable2 (see GCBO)
% eventdata structure with the following fields (see UITABLE)
% Indices: row and column indices of the cell(s) edited
% PreviousData: previous data for the cell(s) edited
% EditData: string(s) entered by the user
% NewData: EditData or its converted form set on the Data property. Empty if Data was not
changed
% Error: error string when failed to convert EditData to appropriate value for Data
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes when selected cell(s) is changed in uitable2.
function uitable2_CellSelectionCallback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to uitable2 (see GCBO)
% eventdata structure with the following fields (see UITABLE)
% Indices: row and column indices of the cell(s) currently selecteds
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function DataUji_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to datauji (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% --- Executes during object deletion, before destroying properties.
function DataUji_DeleteFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to datauji (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function BasisData_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to BasisData (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% --- Executes during object deletion, before destroying properties.
function BasisData_DeleteFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to BasisData (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function DataUji1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to DataUji1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-18
% --- Executes during object deletion, before destroying properties.
function DataUji1_DeleteFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to DataUji1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function NamaGerakan_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to NamaGerakan (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function Output_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to Output (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% --- Executes on button press in pushbutton3.
function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
hasil=[]; %pemberian nama data mpu agar kosong pada table
file='';
set(handles.uitable1,'Data',hasil)%menghapus data mpu pada table
set(handles.uitable2,'Data',hasil)
set(handles.uitable3,'Data',hasil)
set(handles.uitable4,'Data',hasil)
set(handles.editfile,'string',file)
set(handles.editH,'string',file)
set(handles.editM,'string',file)
set(handles.editS,'string',file)
set(handles.edithasil,'string',file)
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function pushbutton3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-19
Listing Program Arduino //GRASEO GRANTEO PUTRA
//NIM 155114011
//PROGRAM ARDUINO
//PEMBACA AKTIFITAS MANUSIA DENGAN SENSOR GYRO
// Wiring diagram to connect Arrduino Nano
// POWER SUPPLY MB-V2 --> ARDUINO NANO
// VCC --> VIN
// GND --> GND
// MPU6050 --> ARDUINO NANO
// VCC --> VCC(5V)
// GND --> GND
// SCL --> A5
// SDA --> A4
// AD0 --> VCC(5V)
// DS3231 --> ARDUINO NANO
// VCC --> VCC(5V)
// GND --> GND
// SCL --> A5
// SDA --> A4
// SD CARD MODUL --> ARDUINO NANO
// VCC --> VCC(5V)
// GND --> GND
// MISO --> D12
// MOSI --> D11
// SCK --> D13
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-20
// CS --> D10
// Wiring Program
//Intrrupt
int timer1_counter;
int waktu, detik;
#define aktif HIGH
//SD Card
#include <SD.h>
#include <SPI.h>
//DS3231
#include <DS3231.h>
//MPU6050
#include <Wire.h>
File myFile;
DS3231 rtc(SDA, SCL);
const int MPU_addr = 0x69;
int16_t AcX, AcY, AcZ, GyX, GyY, GyZ;
int pinCS = 10; // Pin 10 on Arduino Uno
int pinsaya = 2; // Pin 2 on LED
void setup()
{
pinMode(pinsaya,OUTPUT);
digitalWrite(pinsaya, aktif);
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-21
//aktifkan komunikasi serial
Serial.begin(250000);
// SD Card
pinMode(pinCS, OUTPUT);
// SD Card Initialization
if (SD.begin())
{
Serial.println("SD card is ready to use.");
} else
{
Serial.println("SD card initialization failed");
return;
}
// Initialize the rtc object
rtc.begin();
// The following lines can be uncommented to set the date and time
//rtc.setDOW(TUESDAY); // Set Day-of-Week to
MONDAY,TUESDAY,WEDNESDAY,THURSDAY,FRIDAY,SATURDAY,SUNDAY
//rtc.setDate(10, 9, 2019); // Set the date to January 1st, 2014
//rtc.setTime(11, 30, 00); // Set the time to 12:00:00 (24hr format)
// mpu6050
Wire.begin();
Wire.beginTransmission(MPU_addr);
Wire.write(0x6B);
Wire.write(0);
Wire.endTransmission(true);
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-22
//Interrupts
// initialize timer1
noInterrupts(); // disable all interrupts
TCCR1A = 0;
TCCR1B = 0;
//Set timer1_counter to the correct value for our interrupt interval
//timer1_counter = 65411; // preload timer 65536-16MHz/256/500Hz
//timer1_counter = 64911; // preload timer 65536-16MHz/256/100Hz
//timer1_counter = 64286; // preload timer 65536-16MHz/256/50Hz
//timer1_counter = 62411; // preload timer 65536-16MHz/256/20Hz
//timer1_counter = 59286; // preload timer 65536-16MHz/256/10Hz
//timer1_counter = 53036; // preload timer 65536-16MHz/256/5Hz
//timer1_counter = 34286; // preload timer 65536-16MHz/256/2Hz
timer1_counter = 3036; // preload timer 65536-16MHz/256/1Hz
detik = 0;
waktu = 0;
TCNT1 = timer1_counter; // preload timer
TCCR1B |= (1 << CS12); // 256 prescaler
TIMSK1 |= (1 << TOIE1); // enable timer overflow interrupt
interrupts(); // enable all interrupts
}
ISR(TIMER1_OVF_vect) // interrupt service routine
{
TCNT1 = timer1_counter; // preload timer
// digitalWrite(ledPin, digitalRead(ledPin) ^ 1);
waktu += 1;
detik += 1;
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-23
digitalWrite(pinsaya,digitalRead(pinsaya) ^ 1);
BacaRTC();
Serial.println();
// BacaMPU();
// Serial.println();
SimpanSDcard();
}
void BacaRTC()
{
// Send Day-of-Week
Serial.print(rtc.getDOWStr());
Serial.print(" ");
// Send date
Serial.print(rtc.getDateStr());
Serial.print(" -- ");
// Send time
Serial.print(rtc.getTimeStr());
Serial.print(" ");
}
// subrutin untuk baca data dari sensor MPU
void BacaMPU()
{
//MPU6050
Wire.beginTransmission(MPU_addr);
Wire.write(0x3B);
Wire.endTransmission(false);
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-24
Wire.requestFrom(MPU_addr, 14, true);
AcX = Wire.read() << 8 | Wire.read();
AcY = Wire.read() << 8 | Wire.read();
AcZ = Wire.read() << 8 | Wire.read();
GyX = Wire.read() << 8 | Wire.read();
GyY = Wire.read() << 8 | Wire.read();
GyZ = Wire.read() << 8 | Wire.read();
Serial.print("\taccX : "); Serial.print(AcX);
Serial.print("\taccY : "); Serial.print(AcY);
Serial.print("\taccZ : "); Serial.print(AcZ);
Serial.print("\tgyroX : "); Serial.print(GyX);
Serial.print("\tgyroY : "); Serial.print(GyY);
Serial.print("\tgyroZ : "); Serial.print(GyZ);
Serial.println();
}
void SimpanSDcard()
{
//SimpanSDcard
myFile = SD.open("Gerak.CSV", FILE_WRITE);
if (myFile) {
//DS3231
//myFile.print(rtc.getDOWStr());
//myFile.print(" ");
myFile.print(rtc.getDateStr());
myFile.print(" -- ");
myFile.print(rtc.getTimeStr());
myFile.print(",");
myFile.print(AcX);
myFile.print(",");
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-25
myFile.print(AcY);
myFile.print(",");
myFile.print(AcZ);
myFile.print(",");
myFile.print(GyX);
myFile.print(",");
myFile.print(GyY);
myFile.print(",");
myFile.println(GyZ);
myFile.close(); // close the file
}
//if the file didn't open, print an error:
else {
Serial.println("error opening test.CSV");
}
}
void loop()
{
BacaMPU();
delay(1000);
// 1000 > 1Hz > 1data
// 500 > 2Hz > 2data
// 200 > 5Hz > 5data
// 100 > 10Hz > 10data
// 50 > 20Hz > 20data
// 20 > 50Hz > 50data
// 10 > 100Hz > 100data
// 2 > 500Hz > 500data
}
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-26
LAMPIRAN 3
DATA YANG DIPEROLEH
Tabel L1. Data hasil pengujian 10 detik pertama
Jumlah Waktu Uji : 10 Detik Pertama
Aktifitas
Gerakan
Jalan
Subject 1
Lari Subject
1
Jalan
Subject 2
Lari Subject
2
Jalan
Subject 3
Lari Subject
3
Jalan
Subject 4
Lari Subject
4
Jalan
Subject 5
Lari Subject
5
Jarak
Euclidean
Jalan
2.6618e+07 1.3474e+08 2.2026e+07 1.4465e+08 2.1597e+07 2.2444e+08 2.1709e+07 1.5965e+08 2.3597e+07 1.1107e+08
Jarak
Euclidean
Lari
7.3914e+07 3.9317e+07 7.8760e+07 4.5809e+07 7.8626e+07 1.2436e+08 7.8963e+07 6.2588e+07 7.6629e+07 1.7148e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-27
Tabel L2. Data hasil pengujian 15 detik pertama
Jumlah Waktu Uji : 15 Detik Pertama
Aktifitas
Gerakan
Jalan
Subject 1
Lari Subject
1
Jalan
Subject 2
Lari Subject
2
Jalan
Subject 3
Lari Subject
3
Jalan
Subject 4
Lari Subject
4
Jalan
Subject 5
Lari Subject
5
Jarak
Euclidean
Jalan
1.6883e+07 1.0892e+08 1.4766e+07 1.2901e+08 1.4489e+07 2.1656e+08 1.3938e+07 1.5985e+08 1.5058e+07 8.3330e+07
Jarak
Euclidean
Lari
8.3494e+07 1.7062e+07 8.5854e+07 3.0811e+07 8.5734e+07 1.1687e+08 8.6582e+07 6.1970e+07 8.5164e+07 1.9753e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-28
Tabel L3. Data hasil pengujian 20 detik pertama
Jumlah Waktu Uji : 20 Detik Pertama
Aktifitas
Gerakan
Jalan
Subject 1
Lari Subject
1
Jalan
Subject 2
Lari Subject
2
Jalan
Subject 3
Lari Subject
3
Jalan
Subject 4
Lari Subject
4
Jalan
Subject 5
Lari Subject
5
Jarak
Euclidean
Jalan
1.2151e+07 9.1162e+07 1.0631e+07 1.4758e+08 1.0514e+07 1.8619e+08 9.8688e+06 1.7475e+08 1.0778e+07 7.7205e+07
Jarak
Euclidean
Lari
8.8164e+07 1.1246e+07 8.9908e+07 4.9627e+07 8.9709e+07 8.6037e+07 9.0576e+07 7.6952e+07 8.9448e+07 2.5121e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-29
Tabel L4. Data hasil pengujian 30 detik pertama
Jumlah Waktu Uji : 30 Detik Pertama
Aktifitas
Gerakan
Jalan
Subject 1
Lari Subject
1
Jalan
Subject 2
Lari Subject
2
Jalan
Subject 3
Lari Subject
3
Jalan
Subject 4
Lari Subject
4
Jalan
Subject 5
Lari Subject
5
Jarak
Euclidean
Jalan
7.1963e+06 8.1933e+07 6.3284e+06 1.3699e+08 6.4227e+06 1.7773e+08 5.6188e+06 1.7180e+08 6.4727e+06 7.1623e+07
Jarak
Euclidean
Lari
9.3065e+07 1.9323e+07 9.4133e+07 3.8394e+07 9.3801e+07 7.7934e+07 9.4755e+07 7.3959e+07 9.3760e+07 3.0356e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-30
Tabel L5. Data hasil pengujian 40 detik pertama
Jumlah Waktu Uji : 40 Detik Pertama
Aktifitas
Gerakan
Jalan
Subject 1
Lari Subject
1
Jalan
Subject 2
Lari Subject
2
Jalan
Subject 3
Lari Subject
3
Jalan
Subject 4
Lari Subject
4
Jalan
Subject 5
Lari Subject
5
Jarak
Euclidean
Jalan
4.7025e+06 9.9623e+07 4.0792e+06 1.3926e+08 4.3322e+06 1.6298e+08 3.4472e+06 1.7001e+08 4.2463e+06 6.3207e+07
Jarak
Euclidean
Lari
9.5545e+07 1.0220e+07 9.6356e+07 4.0981e+07 9.5890e+07 6.3143e+07 9.6910e+07 7.2216e+07 9.6014e+07 3.7627e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-31
Tabel L6. Data hasil pengujian 45 detik pertama
Jumlah Waktu Uji : 45 Detik Pertama
Aktifitas
Gerakan
Jalan
Subject 1
Lari Subject
1
Jalan
Subject 2
Lari Subject
2
Jalan
Subject 3
Lari Subject
3
Jalan
Subject 4
Lari Subject
4
Jalan
Subject 5
Lari Subject
5
Jarak
Euclidean
Jalan
3.8627e+06 1.0087e+08 3.3233e+06 1.3487e+08 3.8384e+06 1.6914e+08 2.7172e+06 1.5978e+08 3.4501e+06 5.9062e+07
Jarak
Euclidean
Lari
9.6373e+07 5.6005e+06 9.7114e+07 3.6693e+07 9.6385e+07 6.8996e+07 9.7646e+07 6.1334e+07 9.6827e+07 4.1715e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-32
Tabel L7. Data hasil pengujian 50 detik pertama
Jumlah Waktu Uji : 50 Detik Pertama
Aktifitas
Gerakan
Jalan
Subject 1
Lari Subject
1
Jalan
Subject 2
Lari Subject
2
Jalan
Subject 3
Lari Subject
3
Jalan
Subject 4
Lari Subject
4
Jalan
Subject 5
Lari Subject
5
Jarak
Euclidean
Jalan
3.2568e+06 9.6962e+07 2.6809e+06 1.3031e+08 3.1955e+06 1.6062e+08 2.1666e+06 1.4619e+08 2.7993e+06 5.7513e+07
Jarak
Euclidean
Lari
9.6977e+07 6.9227e+06 9.7756e+07 3.2323e+07 9.7033e+07 6.0523e+07 9.8185e+07 4.7885e+07 9.7488e+07 4.3226e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-33
Tabel L8. Data hasil pengujian 1 menit pertama
Jumlah Waktu Uji : 1 Menit Pertama
Aktifitas
Gerakan
Jalan
Subject 1
Lari Subject
1
Jalan
Subject 2
Lari Subject
2
Jalan
Subject 3
Lari Subject
3
Jalan
Subject 4
Lari Subject
4
Jalan
Subject 5
Lari Subject
5
Jarak
Euclidean
Jalan
2.2577e+06 8.9220e+07 1.7256e+06 1.1747e+08 2.5002e+06 1.5241e+08 1.3069e+06 1.3058e+08 1.9123e+06 5.1826e+07
Jarak
Euclidean
Lari
9.7967e+07 1.2617e+07 9.8728e+07 2.0187e+07 9.7738e+07 5.3552e+07 9.9062e+07 3.2258e+07 9.8400e+07 4.8837e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-34
Tabel L9. Data hasil pengujian 2 menit pertama
Jumlah Waktu Uji : 2 Menit Pertama
Aktifitas
Gerakan
Jalan
Subject 1
Lari Subject
1
Jalan
Subject 2
Lari
Subject 2
Jalan
Subject 3
Lari Subject
3
Jalan
Subject 4
Lari Subject
4
Jalan
Subject 5
Lari Subject
5
Jarak
Euclidean
Jalan
3.7332e+05 1.1181e+08 1.0026e+06 1.0559e+08 7.7289e+05 1.2696e+08 9.9332e+05 1.5273e+08 1.0478e+06 5.2314e+07
Jarak
Euclidean
Lari
1.0052e+08 1.1708e+07 1.0113e+08 1.1345e+07 9.9503e+07 2.7646e+07 1.0119e+08 5.4007e+07 1.0017e+08 4.8432e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-35
Tabel L10. Data hasil pengujian 3 menit pertama
Jumlah Waktu Uji : 3 Menit Pertama
Aktifitas
Gerakan
Jalan
Subject 1
Lari Subject
1
Jalan
Subject 2
Lari Subject
2
Jalan
Subject 3
Lari Subject
3
Jalan
Subject 4
Lari Subject
4
Jalan
Subject 5
Lari Subject
5
Jarak
Euclidean
Jalan
1.0591e+06 1.3190e+08 1.7517e+06 1.0142e+08 4.4459e+05 1.1465e+08 1.7703e+06 1.4692e+08 8.3353e+05 5.0831e+07
Jarak
Euclidean
Lari
1.0109e+08 3.2248e+07 1.0196e+08 1.1346e+07 1.0004e+08 1.5785e+07 1.0199e+08 4.8511e+07 1.0069e+08 4.9867e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-36
Tabel L11. Data hasil pengujian 4 menit pertama
Jumlah Waktu Uji : 4 Menit Pertama
Aktifitas
Gerakan
Jalan
Subject 1
Lari Subject
1
Jalan
Subject 2
Lari Subject
2
Jalan
Subject 3
Lari Subject
3
Jalan
Subject 4
Lari Subject
4
Jalan
Subject 5
Lari Subject
5
Jarak
Euclidean
Jalan
1.3015e+06 1.2717e+08 2.0986e+06 9.3505e+07 4.4041e+05 1.0550e+08 2.1153e+06 1.4470e+08 9.9985e+05 5.0591e+07
Jarak
Euclidean
Lari
1.0141e+08 2.7749e+07 1.0232e+08 1.2866e+07 9.9948e+07 6.5643e+06 1.0233e+08 4.6457e+07 1.0104e+08 5.0112e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-37
Tabel L12. Data hasil pengujian 5 menit pertama
Jumlah Waktu Uji : 5 Menit Pertama
Aktifitas
Gerakan
Jalan
Subject 1
Lari Subject
1
Jalan
Subject 2
Lari Subject
2
Jalan
Subject 3
Lari Subject
3
Jalan
Subject 4
Lari Subject
4
Jalan
Subject 5
Lari Subject
5
Jarak
Euclidean
Jalan
1.5492e+06 1.2861e+08 2.3494e+06 9.3319e+07 3.3498e+05 1.0237e+08 2.3493e+06 1.4356e+08 1.2158e+06 5.0444e+07
Jarak
Euclidean
Lari
1.0170e+08 2.9496e+07 1.0257e+08 1.3423e+07 1.0004e+08 3.0660e+06 1.0257e+08 4.5303e+07 1.0128e+08 5.0261e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-38
Tabel L13. Data hasil pengujian gerakan ganda 10s subject I
Data Uji : 0s jalan 10s lari
Subject : I
Aktifitas
Gerakan 10s ke-1 10s ke-2 10s ke-3 10s ke-4 10s ke-5 10s ke-6 10s ke-7 10s ke-8 10s ke-9 10s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
2.6618e+07 1.2066e+08 2.5723e+07 1.9616e+08 2.9072e+07 1.4088e+08 2.7560e+07 1.8878e+08 3.2438e+07 1.0570e+08
Jarak
Euclidean
Lari
7.3914e+07 2.2316e+07 7.4780e+07 9.6846e+07 7.1715e+07 4.4790e+07 7.3103e+07 9.0196e+07 6.7852e+07 1.4570e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-39
Tabel L14. Data hasil pengujian gerakan ganda 15s subject I
Data Uji : 15s jalan 15s lari
Subject : I
Aktifitas
Gerakan 15s ke-1 15s ke-2 15s ke-3 15s ke-4 15s ke-5 15s ke-6 15s ke-7 15s ke-8 15s ke-9 15s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
3.1862e+07 2.0350e+08 6.4036e+06 1.8220e+08 2.6718e+07 1.6274e+08 3.1534e+07 1.1771e+08 8.3350e+06 1.2045e+08
Jarak
Euclidean
Lari
6.9272e+07 1.0612e+08 9.4069e+07 8.4046e+07 7.5615e+07 6.3584e+07 6.9359e+07 2.2643e+07 9.1923e+07 2.6630e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-40
Tabel L15. Data hasil pengujian gerakan ganda 20s subject I
Data Uji : 20s jalan 20s lari
Subject : I
Aktifitas
Gerakan 20s ke-1 20s ke-2 20s ke-3 20s ke-4 20s ke-5 20s ke-6 20s ke-7 20s ke-8 20s ke-9 20s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
1.5391e+07 1.6275e+08 8.4762e+06 2.1824e+08 1.4602e+06 1.9560e+08 4.6614e+06 1.9667e+08 1.9917e+07 2.0947e+08
Jarak
Euclidean
Lari
8.4845e+07 6.5193e+07 9.1833e+07 1.1809e+08 1.0111e+08 9.5751e+07 9.5599e+07 9.6715e+07 8.0323e+07 1.1021e+08
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-41
Tabel L16. Data hasil pengujian gerakan ganda 30s subject I
Data Uji : 30s jalan 30s lari
Subject : I
Aktifitas
Gerakan 30s ke-1 30s ke-2 30s ke-3 30s ke-4 30s ke-5 30s ke-6 30s ke-7 30s ke-8 30s ke-9 30s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
6.2077e+06 1.0942e+08 3.4288e+06 1.1687e+08 2.8584e+06 1.4408e+08 2.5868e+06 1.1041e+08 6.5551e+06 1.2004e+08
Jarak
Euclidean
Lari
9.4130e+07 1.7610e+07 9.6975e+07 1.8387e+07 9.7435e+07 4.4806e+07 9.7825e+07 1.4225e+07 9.3748e+07 1.9820e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-42
Tabel L17. Data hasil pengujian gerakan ganda 10s subject II
Data Uji : 10s jalan 10s lari
Subject : II
Aktifitas
Gerakan 10s ke-1 10s ke-2 10s ke-3 10s ke-4 10s ke-5 10s ke-6 10s ke-7 10s ke-8 10s ke-9 10s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
2.1780e+07 1.0000e+08 2.2662e+06 1.6487e+08 2.7739e+07 2.0012e+08 1.9760e+07 1.6205e+08 1.1492e+07 1.1792e+08
Jarak
Euclidean
Lari
7.9054e+07 1.4728e+07 1.0246e+08 6.8071e+07 7.3262e+07 1.0266e+08 8.0463e+07 6.5269e+07 8.8945e+07 2.3994e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-43
Tabel L18. Data hasil pengujian gerakan ganda 15s subject II
Data Uji : 15s jalan 15s lari
Subject : II
Aktifitas
Gerakan 15s ke-1 15s ke-2 15s ke-3 15s ke-4 15s ke-5 15s ke-6 15s ke-7 15s ke-8 15s ke-9 15s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
2.3285e+07 1.1564e+08 1.1557e+07 1.4555e+08 1.4167e+07 1.3252e+08 8.2952e+06 1.5229e+08 5.4489e+06 1.0559e+08
Jarak
Euclidean
Lari
7.7425e+07 2.0878e+07 8.8938e+07 4.8117e+07 8.6162e+07 3.5175e+07 9.1953e+07 5.5380e+07 9.4832e+07 1.4898e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-44
Tabel L19. Data hasil pengujian gerakan ganda 20s subject II
Data Uji : 20s jalan 20s lari
Subject : II
Aktifitas
Gerakan 20s ke-1 20s ke-2 20s ke-3 20s ke-4 20s ke-5 20s ke-6 20s ke-7 20s ke-8 20s ke-9 20s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
2.0977e+07 1.3823e+08 1.3319e+07 1.5385e+08 5.6796e+05 1.3323e+08 1.0601e+07 1.3963e+08 9.2470e+06 1.1784e+08
Jarak
Euclidean
Lari
7.9365e+07 4.1512e+07 8.7119e+07 5.6958e+07 1.0065e+08 3.6074e+07 8.9625e+07 4.2325e+07 9.1163e+07 2.2712e+07
Hasil
Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-45
Tabel L20. Data hasil pengujian gerakan ganda 30s subject II
Data Uji : 30s jalan 30s lari
Subject : II
Aktifitas
Gerakan 30s ke-1 30s ke-2 30s ke-3 30s ke-4 30s ke-5 30s ke-6 30s ke-7 30s ke-8 30s ke-9 30s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
8.0945e+06 1.0655e+08 5.0083e+06 9.7083e+07 2.9931e+06 1.1915e+08 3.6552e+06 1.3613e+08 1.6271e+07 1.3971e+08
Jarak
Euclidean Lari 9.2236e+07 1.2418e+07 9.5217e+07 1.4016e+07 9.7429e+07 2.2852e+07 9.6576e+07 3.6172e+07 8.5221e+07 3.9606e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-46
Tabel L21. Data hasil pengujian gerakan ganda 10s subject III
Data Uji : 10s jalan 10s lari
Subject : III
Aktifitas
Gerakan 10s ke-1 10s ke-2 10s ke-3 10s ke-4 10s ke-5 10s ke-6 10s ke-7 10s ke-8 10s ke-9 10s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
4.5895e+07 1.2377e+08 3.3026e+07 1.6265e+08 9.3130e+06 8.7221e+07 7.5600e+06 1.3419e+08 9.8236e+05 1.3715e+08
Jarak
Euclidean Lari 5.5656e+07 2.7499e+07 6.8490e+07 6.4485e+07 1.0122e+08 1.4842e+07 1.0087e+08 3.5814e+07 9.9321e+07 3.8609e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-47
Tabel L22. Data hasil pengujian gerakan ganda 15s subject III
Data Uji : 15s jalan 15s lari
Subject : III
Aktifitas
Gerakan 15s ke-1 15s ke-2 15s ke-3 15s ke-4 15s ke-5 15s ke-6 15s ke-7 15s ke-8 15s ke-9 15s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
1.5049e+07 1.5400e+08 3.4688e+06 1.6685e+08 1.9989e+07 1.4818e+08 3.1601e+07 1.1720e+08 6.6641e+06 1.2043e+08
Jarak
Euclidean Lari 8.5380e+07 5.6163e+07 9.8323e+07 6.8507e+07 8.0450e+07 4.9003e+07 6.9187e+07 2.2044e+07 9.3616e+07 2.6202e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-48
Tabel L23. Data hasil pengujian gerakan ganda 20s subject III
Data Uji : 20s jalan 20s lari
Subject : III
Aktifitas
Gerakan 20s ke-1 20s ke-2 20s ke-3 20s ke-4 20s ke-5 20s ke-6 20s ke-7 20s ke-8 20s ke-9 20s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
2.2187e+07 1.4614e+08 2.3638e+06 9.8783e+07 2.1568e+06 8.1456e+07 7.6053e+06 7.3690e+07 4.2284e+06 9.7949e+07
Jarak
Euclidean Lari 7.8120e+07 4.6515e+07 1.0121e+08 1.0229e+07 1.0219e+08 1.9414e+07 9.2617e+07 2.7539e+07 9.6150e+07 1.3832e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-49
Tabel L24. Data hasil pengujian gerakan ganda 30s subject III
Data Uji : 30s jalan 30s lari
Subject : III
Aktifitas
Gerakan 30s ke-1 30s ke-2 30s ke-3 30s ke-4 30s ke-5 30s ke-6 30s ke-7 30s ke-8 30s ke-9 30s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
7.5563e+06 9.5353e+07 2.9835e+07 7.3391e+07 3.2553e+07 9.3731e+07 2.9261e+07 1.1491e+08 4.4363e+07 1.0786e+08
Jarak
Euclidean Lari 9.2730e+07 4.9341e+06 7.0751e+07 2.8780e+07 6.7696e+07 1.0476e+07 7.2515e+07 1.6155e+07 5.7678e+07 8.4094e+06
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-50
Tabel L25. Data hasil pengujian gerakan ganda 10s subject IV
Data Uji : 10s jalan 10s lari
Subject : IV
Aktifitas
Gerakan 10s ke-1 10s ke-2 10s ke-3 10s ke-4 10s ke-5 10s ke-6 10s ke-7 10s ke-8 10s ke-9 10s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
2.7169e+07 1.0142e+08 1.6623e+06 1.4426e+08 9.7025e+06 5.5515e+07 1.3492e+07 1.7822e+08 9.7059e+06 1.4503e+08
Jarak
Euclidean Lari 7.3309e+07 9.3706e+06 1.0188e+08 4.7210e+07 9.0771e+07 4.4713e+07 8.7100e+07 8.0638e+07 9.0591e+07 4.7589e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-51
Tabel L26. Data hasil pengujian gerakan ganda 15s subject IV
Data Uji: 15s jalan 15s lari
Subject : IV
Aktifitas
Gerakan 15s ke-1 15s ke-2 15s ke-3 15s ke-4 15s ke-5 15s ke-6 15s ke-7 15s ke-8 15s ke-9 15s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
1.4972e+07 1.0758e+08 1.3767e+07 1.5920e+08 1.1628e+07 1.2262e+08 1.2425e+07 1.1525e+08 9.7824e+06 1.1343e+08
Jarak
Euclidean Lari 8.5283e+07 1.0026e+07 8.6776e+07 6.1046e+07 8.8757e+07 2.8150e+07 8.7830e+07 1.6265e+07 9.0492e+07 1.3806e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-52
Tabel L27. Data hasil pengujian gerakan ganda 20s subject IV
Data Uji : 20s jalan 20s lari
Subject : IV
Aktifitas
Gerakan 20s ke-1 20s ke-2 20s ke-3 20s ke-4 20s ke-5 20s ke-6 20s ke-7 20s ke-8 20s ke-9 20s ke-10
Jarak
Euclidean Jalan 1.6089e+07 1.4764e+08 1.9349e+07 1.1871e+08 4.4434e+06 1.2267e+08 3.6579e+06 9.2263e+07 1.1068e+07 1.4208e+08
Jarak
Euclidean Lari 8.4188e+07 4.8535e+07 8.1228e+07 2.5117e+07 9.5825e+07 2.2451e+07 9.6828e+07 1.3089e+07 8.9160e+07 4.6630e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-53
Tabel L28. Data hasil pengujian gerakan ganda 30s subject IV
Data Uji : 30s jalan 30s lari
Subject : IV
Aktifitas
Gerakan 30s ke-1 30s ke-2 30s ke-3 30s ke-4 30s ke-5 30s ke-6 30s ke-7 30s ke-8 30s ke-9 30s ke-10
Jarak
Euclidean Jalan 2.5475e+07 1.0658e+08 2.1561e+06 1.0747e+08 2.8729e+06 1.1287e+08 7.5919e+06 1.3629e+08 4.4776e+06 1.0823e+08
Jarak
Euclidean Lari 7.5194e+07 1.4298e+07 1.0237e+08 1.7502e+07 1.0310e+08 2.3096e+07 9.2670e+07 4.0588e+07 9.5921e+07 1.7778e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-54
Tabel L29. Data hasil pengujian gerakan ganda 10s subject V
Data Uji : 10s jalan 10s lari
Subject : V
Aktifitas
Gerakan 10s ke-1 10s ke-2 10s ke-3 10s ke-4 10s ke-5 10s ke-6 10s ke-7 10s ke-8 10s ke-9 10s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
2.4669e+07 6.5861e+07 4.0572e+06 8.6820e+07 9.4832e+05 9.3176e+07 5.2842e+06 7.0398e+07 2.1788e+06 1.3715e+08
Jarak
Euclidean Lari 7.5620e+07 3.5315e+07 9.6265e+07 1.7542e+07 1.0117e+08 1.0797e+07 9.4938e+07 3.0033e+07 9.8118e+07 3.8609e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-55
Tabel L30. Data hasil pengujian gerakan ganda 15s subject V
Data Uji : 15s jalan 15s lari
Subject : V
Aktifitas
Gerakan 15s ke-1 15s ke-2 15s ke-3 15s ke-4 15s ke-5 15s ke-6 15s ke-7 15s ke-8 15s ke-9 15s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
1.8595e+07 7.1842e+07 2.4199e+06 6.7624e+07 6.7052e+06 1.4050e+08 6.5663e+06 1.2104e+08 1.1323e+07 1.4576e+08
Jarak
Euclidean Lari 8.1901e+07 2.9904e+07 1.0259e+08 3.3525e+07 9.3566e+07 4.2128e+07 9.3713e+07 2.5522e+07 8.8902e+07 4.7226e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-56
Tabel L31. Data hasil pengujian gerakan ganda 20s subject V
Data Uji : 20s jalan 20s lari
Subject : V
Aktifitas
Gerakan 20s ke-1 20s ke-2 20s ke-3 20s ke-4 20s ke-5 20s ke-6 20s ke-7 20s ke-8 20s ke-9 20s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
1.5431e+07 1.0227e+08 7.8856e+06 1.0082e+08 5.8106e+05 1.0443e+08 7.5688e+06 7.3690e+07 4.2284e+06 9.7949e+07
Jarak
Euclidean Lari 8.4875e+07 7.1109e+06 9.2496e+07 1.0911e+07 9.9656e+07 1.3645e+07 9.2654e+07 2.7539e+07 9.6150e+07 1.3832e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-57
Tabel L32. Data hasil pengujian gerakan ganda 30s subject V
Data Uji : 30s jalan 30s lari
Subject : V
Aktifitas
Gerakan 30s ke-1 30s ke-2 30s ke-3 30s ke-4 30s ke-5 30s ke-6 30s ke-7 30s ke-8 30s ke-9 30s ke-10
Jarak
Euclidean
Jalan
1.0354e+07 1.3117e+08 4.0955e+06 8.0987e+07 2.9188e+06 9.0389e+07 2.1449e+06 9.1228e+07 5.8493e+06 9.0285e+07
Jarak
Euclidean Lari 8.9872e+07 3.3850e+07 9.6137e+07 2.1643e+07 9.7472e+07 1.5629e+07 9.8095e+07 1.4911e+07 9.4452e+07 1.5478e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-58
Tabel L33. Data hasil pengujian gerakan ganda acak
Data Uji : Gerakan Ganda Acak
Subject : Penulis
Aktifitas
Gerakan 0s-10s 24s-33s
Jarak
Euclidean
Jalan
2.6895e+07 1.7393e+07
Jarak
Euclidean Lari 7.3381e+07 8.2851e+07
Hasil Gerakan Jalan Lari
Keterangan
Keberhasilan 100% 100%
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-59
Tabel L34. Data hasil pengujian gerakan diluar basis data I
Data Uji : Gerakan Jalan Ditempat
Subject : Penulis
Aktifitas
Gerakan 10s Pertama 15s Pertama 20s Pertama 30s Pertama 40s Pertama 45s Pertama 50s Pertama 1mnt Pertama
Jarak
Euclidean
Jalan
2.6895e+07 1.7393e+07 1.6930e+07 1.4194e+07 1.1605e+07 1.0718e+07 9.4908e+06 7.6664e+06
Jarak
Euclidean Lari 7.3381e+07 8.2851e+07 8.3293e+07 8.6030e+07 8.8644e+07 8.9553e+07 9.0813e+07 9.2718e+07
Hasil Gerakan Jalan Jalan Jalan Jalan Jalan Jalan Jalan Jalan
Keterangan
Keberhasilan
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-60
Tabel L35. Data hasil pengujian gerakan diluar basis data II
Data Uji : Gerakan Berdiri - Duduk
Subject : Penulis
Aktifitas
Gerakan 10s Pertama 15s Pertama 20s Pertama 30s Pertama 40s Pertama 45s Pertama 50s Pertama 1mnt Pertama
Jarak
Euclidean
Jalan
3.4880e+07 3.4879e+07 3.5865e+07 2.8063e+07 2.4594e+07 2.3840e+07 2.3632e+07 2.1879e+07
Jarak
Euclidean Lari 6.5648e+07 6.5766e+07 6.4820e+07 7.2564e+07 7.6517e+07 7.7120e+07 7.7359e+07 7.9197e+07
Hasil Gerakan Jalan Jalan Jalan Jalan Jalan Jalan Jalan Jalan
Keterangan
Keberhasilan
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-61
Tabel L36. Data hasil pengujian gerakan diluar basis data III
Data Uji : Gerakan Squat Jump
Subject : Penulis
Aktifitas
Gerakan 10s Pertama 15s Pertama 20s Pertama 30s Pertama 40s Pertama 45s Pertama 50s Pertama 1mnt Pertama
Jarak
Euclidean
Jalan
1.1007e+08 1.0236e+08 1.2519e+08 1.2556e+08 1.2564e+08 1.1946e+08 1.1975e+08 1.1667e+08
Jarak
Euclidean Lari 1.0294e+07 3.4350e+06 2.4971e+07 3.0400e+07 4.0959e+07 4.0320e+07 4.0630e+07 3.4738e+07
Hasil Gerakan Lari Lari Lari Lari Lari Lari Lari Lari
Keterangan
Keberhasilan
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-62
Tabel L37. Data hasil pengujian gerakan diluar basis data IV
Data Uji : Gerakan Jumping Jack
Subject : Penulis
Aktifitas
Gerakan 10s Pertama 15s Pertama 20s Pertama 30s Pertama 40s Pertama 45s Pertama 50s Pertama 1mnt Pertama
Jarak
Euclidean
Jalan
1.4008e+08 1.5809e+08 1.4186e+08 1.2488e+08 1.1685e+08 1.1896e+08 1.2799e+08 1.1981e+08
Jarak
Euclidean Lari 4.0387e+07 5.8995e+07 4.2023e+07 2.5309e+07 1.6866e+07 1.8830e+07 2.8169e+07 1.9972e+07
Hasil Gerakan Lari Lari Lari Lari Lari Lari Lari Lari
Keterangan
Keberhasilan
: Gerakan dikenali dengan tepat
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-63
LAMPIRAN 4
HASIL RERATA TINGKAT PENGENALAN GERAKAN
1. Hasil pengujian variasi gerakan terhadap pengenalan gerakan
Gerakan Jalan Gerakan Lari
Jarak Eulidian 100% 100%
2. Hasil pengujian variasi subject terhadap pengenalan gerakan
a. Gerakan Jalan
Subject I Subject II Subject III Subject IV Subject V
Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100%
b. Gerakan Lari
Subject I Subject II Subject III Subject IV Subject V
Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100%
3. Hasil pengujian variasi waktu terhadap pengenalan gerakan
a. Gerakan ganda waktu 10s jalan – 10s lari
10s ke-1 Jalan 10s ke-2 Lari 10s ke-3 Jalan 10s ke-4 Lari 10s ke-5 Jalan
Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
10s ke-6 Lari 10s ke-7 Jalan 10s ke-8 Lari 10s ke-9 Jalan 10s ke-10 Lari
Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
b. Gerakan ganda waktu 15s jalan – 15s lari
15s ke-1 Jalan 15s ke-2 Lari 15s ke-3 Jalan 15s ke-4 Lari 15s ke-5 Jalan
Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
15s ke-6 Lari 15s ke-7 Jalan 15s ke-8 Lari 15s ke-9 Jalan 15s ke-10 Lari
Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-64
c. Gerakan ganda waktu 20s jalan – 20s lari
20s ke-1 Jalan 20s ke-2 Lari 20s ke-3 Jalan 20s ke-4 Lari 20s ke-5 Jalan
Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
20s ke-6 Lari 20s ke-7 Jalan 20s ke-8 Lari 20s ke-9 Jalan 20s ke-10 Lari
Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
d. Gerakan ganda waktu 30s jalan – 30s lari
20s ke-1 Jalan 20s ke-2 Lari 20s ke-3 Jalan 20s ke-4 Lari 20s ke-5 Jalan
Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
20s ke-6 Lari 20s ke-7 Jalan 20s ke-8 Lari 20s ke-9 Jalan 20s ke-10 Lari
Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
4. Tingkat pengenalan gerakan ganda
a. Gerakan ke-1 – ke-10 variasi 10s per subject
Subject I Subject II Subject III Subject IV Subject V
Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100%
b. Gerakan ke-1 – ke-10 variasi 15s per subject
Subject I Subject II Subject III Subject IV Subject V
Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100%
c. Gerakan ke-1 – ke-10 variasi 20s per subject
Subject I Subject II Subject III Subject IV Subject V
Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100%
d. Gerakan ke-1 – ke-10 variasi 30s per subject
Subject I Subject II Subject III Subject IV Subject V
Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%
Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100%
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
L-65
5. Pengujian gerakan ganda acak
a. Gerakan jalan
0s-10s
Jarak Eulidian 100%
Rata - rata 100%
b. Gerakan lari
24s-33s
Jarak Eulidian 100%
Rata - rata 100%
6. Pengujian tambahan pengenalan gerakan diluar basis data
a. Gerakan jalan ditempat
10s 15s 20s 30s 40s 45s 50s 60s
Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
b. Gerakan berdiri – duduk
10s 15s 20s 30s 40s 45s 50s 60s
Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
c. Gerakan squat jump
10s 15s 20s 30s 40s 45s 50s 60s
Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
d. Gerakan jumping jack
10s 15s 20s 30s 40s 45s 50s 60s
Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI