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


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.


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


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


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.


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


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


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


xv

Gambar 4.5. Grafik Pengaruh Variasi Subject Terhadap Pengenalan Gerakan Lari .......... 36

Gambar 4.6. Pengaruh Variasi Waktu 10 Detik .................................................................. 37



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 4.15. 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


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


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


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


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.


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


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


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


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





8

Lanjutan Tabel 2.2. Konfigurasi PIN Pada Arduino Nano

Arduino Nano

Pin Keterangan Pin Pin Keterangan Pin




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.


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


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)


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


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]


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


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].


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]



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.


16

Gambar 2.10. Modul SD Card

Gambar 2.11. Rangkaian SD Card [12]


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]


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].


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


𝑋𝑖 = nilai X ke-i

X̅ = rata-rata

Rumus dari Varian :

𝑆𝐷2 = 1

𝑛∑(𝑋𝑖 − �̅�)2

𝑛

𝑖 = 1


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)


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)


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


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


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


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


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.


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.


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.


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.


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


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


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


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


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.


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


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


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


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


38



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)


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)



39


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)



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


41

Gambar 4.11. Grafik Tingkat Pengenalan Gerakan Ganda Per 10 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


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


42




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


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


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.


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


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


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.


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


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.


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.


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


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


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


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.


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%


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.


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.


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.


https://www.hindawi.com/journals/jhe/2017/8934816/

https://ieeexplore.ieee.org/document/6379424

https://www.researchgate.net/publication/287380888_Development_of_Human_Motion_Capture_System_Based_on_Inertial_Sensors_2125

https://www.researchgate.net/publication/287380888_Development_of_Human_Motion_Capture_System_Based_on_Inertial_Sensors_2125

https://www.mdpi.com/1424-8220/15/10/25474

http://telekontran.te.unikom.ac.id/jurnal/smartwatch-potentials-for.2h

http://eprints.undip.ac.id/26217/

https://www.elsevier.com/books/understanding-motion-capture-for-computer-animation/menache/978-0-12-381496-8

https://www.elsevier.com/books/understanding-motion-capture-for-computer-animation/menache/978-0-12-381496-8

https://repository.usd.ac.id/6363/2/125114017_full.pdf

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.


http://users.ece.utexas.edu/~valvano/EE345M/SD_Physical_Layer_Spec.pdf

http://www.indo-ware.com/

http://www.maximintegrated.com/

https://repository.usd.ac.id/17786/2/145114046_full.pdf

http://www.xlsemi.com/

LAMPIRAN


L-1

LAMPIRAN 1

ALUR PROSES PENGENALAN GERAKAN DENGAN METODE

EUCLIDIAN

Ekstrasi Ciri Gerakan Uji

Ekstrasi Ciri Gerakan Data Acuan

Hasil Nama Gerakan


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{:});


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);




% 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)



% 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)



% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called


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)



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

%===============================================


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


function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) % tombol u/jalan




load data.mat

ciri1 = jalan{3};

data1 = basisdata{1};

set(handles.uitable2,'Data',ciri1);

set(handles.uitable1,'Data',data1)%menampilkan data1 pada table


function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles) % tombol u/lari




L-6


load data.mat

ciri2 = lari{3};

data2 = basisdata{2};

set(handles.uitable2,'Data',ciri2);

set(handles.uitable1,'Data',data2)%menampilkan data1 pada table


function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles) %tombol reset




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



function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)









end


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


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.




% 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);




% Get default command line output from handles structure

varargout{1} = handles.output;


function judulGUI_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to judulGUI (see GCBO)



% --- Executes during object deletion, before destroying properties.

function judulGUI_DeleteFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to judulGUI (see GCBO)



function editfile_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to editfile (see GCBO)



global fileName

fileName = get(handles.editfile,'string');

% Hints: get(hObject,'String') returns contents of editfile as text


L-9

% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editfile as a double


function editfile_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to editfile (see GCBO)








end


function edithasil_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to edithasil (see GCBO)








end

function edithasil_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to edithasil (see GCBO)



% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edithasil as text

% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edithasil as a double


function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)




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


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)



% 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


case 3


case 4


case 5


case 6


case 7


case 8

jum_dik = 60; %1 menit


L-11

case 9


case 10


case 11


case 12


otherwise

end


function popupmenu1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to popupmenu1 (see GCBO)



% Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows.





end






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


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)


L-13



% 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







global gy


if d==1

axes(handles.axes);

plot(gy);

else

axes(handles.axes);

plot(0);

end







global gz


if d==1

axes(handles.axes);

plot(gz);

else

axes(handles.axes);

plot(0);

end


L-14







global gyro


if d==1

axes(handles.axes);

plot(gyro);

else

axes(handles.axes);

plot(0);

end







global ax


if d==1

axes(handles.axes);

plot(ax);

else

axes(handles.axes);

plot(0);

end







global ay


if d==1

axes(handles.axes);

plot(ay);

else

axes(handles.axes);

plot(0);


L-15

end







global az


if d==1

axes(handles.axes);

plot(az);

else

axes(handles.axes);

plot(0);

end







global accel


if d==1

axes(handles.axes);

plot(accel);

else

axes(handles.axes);

plot(0);

end


function editH_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to editH (see GCBO)








end


L-16


function editM_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to editM (see GCBO)








end


function editS_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to editS (see GCBO)








end

function editH_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to editH (see GCBO)



% 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)



% 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)



% Hints: get(hObject,'String') returns contents of editS as text

% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of editS as a double


L-17

% --- Executes when entered data in editable cell(s) in uitable2.

function uitable2_CellEditCallback(hObject, eventdata, handles)



% 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


% --- Executes when selected cell(s) is changed in uitable2.

function uitable2_CellSelectionCallback(hObject, eventdata, handles)



% Indices: row and column indices of the cell(s) currently selecteds



function DataUji_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to datauji (see GCBO)




function DataUji_DeleteFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to datauji (see GCBO)




function BasisData_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to BasisData (see GCBO)




function BasisData_DeleteFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to BasisData (see GCBO)




function DataUji1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to DataUji1 (see GCBO)




L-18


function DataUji1_DeleteFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to DataUji1 (see GCBO)




function NamaGerakan_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to NamaGerakan (see GCBO)




function Output_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to Output (see GCBO)








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.editfile,'string',file)

set(handles.editH,'string',file)

set(handles.editM,'string',file)

set(handles.editS,'string',file)

set(handles.edithasil,'string',file)


function pushbutton3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)





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


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);


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);


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 = 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;


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);


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(",");


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

}


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


L-27



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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-28



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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-29



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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-30



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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-31



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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-32



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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-34



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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-35



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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-36



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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-37



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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-39



Subject : I

Aktifitas


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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-40



Subject : I

Aktifitas


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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-41



Subject : I

Aktifitas


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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-42

Tabel L17. Data hasil pengujian gerakan ganda 10s subject II


Subject : II

Aktifitas


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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-43



Subject : II

Aktifitas


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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-44



Subject : II

Aktifitas


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


Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-45



Subject : II

Aktifitas


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%



L-46

Tabel L21. Data hasil pengujian gerakan ganda 10s subject III


Subject : III

Aktifitas


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



Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-47



Subject : III

Aktifitas


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



Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-48



Subject : III

Aktifitas


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



Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-49



Subject : III

Aktifitas


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



Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-50

Tabel L25. Data hasil pengujian gerakan ganda 10s subject IV


Subject : IV

Aktifitas


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



Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-51


Data Uji: 15s jalan 15s lari

Subject : IV

Aktifitas


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



Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-52



Subject : IV

Aktifitas


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



Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-53



Subject : IV

Aktifitas


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



Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-54

Tabel L29. Data hasil pengujian gerakan ganda 10s subject V


Subject : V

Aktifitas


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



Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-55



Subject : V

Aktifitas


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



Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-56



Subject : V

Aktifitas


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



Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



L-57



Subject : V

Aktifitas


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



Keterangan

Keberhasilan 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%



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%



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



L-60

Tabel L35. Data hasil pengujian gerakan diluar basis data II

Data Uji : Gerakan Berdiri - Duduk

Subject : Penulis

Aktifitas


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


Hasil Gerakan Jalan Jalan Jalan Jalan Jalan Jalan Jalan Jalan

Keterangan

Keberhasilan



L-61

Tabel L36. Data hasil pengujian gerakan diluar basis data III

Data Uji : Gerakan Squat Jump

Subject : Penulis

Aktifitas


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


Hasil Gerakan Lari Lari Lari Lari Lari Lari Lari Lari

Keterangan

Keberhasilan



L-62

Tabel L37. Data hasil pengujian gerakan diluar basis data IV

Data Uji : Gerakan Jumping Jack

Subject : Penulis

Aktifitas


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


Hasil Gerakan Lari Lari Lari Lari Lari Lari Lari Lari

Keterangan

Keberhasilan



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


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


Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%


Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%


L-64

c. Gerakan ganda waktu 20s jalan – 20s lari


Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%


Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%

d. Gerakan ganda waktu 30s jalan – 30s lari


Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%


Jrk Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%

4. Tingkat pengenalan gerakan ganda

a. Gerakan ke-1 – ke-10 variasi 10s per subject


Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%

Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100%

b. Gerakan ke-1 – ke-10 variasi 15s per subject


Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%

Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100%

c. Gerakan ke-1 – ke-10 variasi 20s per subject


Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%

Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100%

d. Gerakan ke-1 – ke-10 variasi 30s per subject


Jarak Eulidian 100% 100% 100% 100% 100%

Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100%


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%


pembaca aktifitas manusia dengan sensor gyro

Documents