Analisis Model Machine Learning Terhadap Pengenalan Aktifitas Manusia

Rizki Rino Pratama

doi:10.30812/matrik.v19i2.688

Rizki Rino Pratama Universitas Nusa Putra

DOI: https://doi.org/10.30812/matrik.v19i2.688

Keywords: Machine Learning, Linear Regression, SVM, Decision Tree, Linear SVC

Abstract

Aktivitas-aktivitas manusia diklasifikasikan dengan menggunakan sensor responsif dari gerakan manusia yang disebut pengguna. Karya ilmiah ini berfokus pada penggunaan model klasifikasi pendekatan pembelajaran mesin yang berbeda. Dalam penelitian ini, data yang digunakan diambil dari open source yang diklasifikasikan untuk mengenali aktivitas manusia di mana percobaannya telah dilakukan dengan sekelompok 30 sukarelawan dalam berbagai kelompok usia. Setiap orang melakukan enam aktivitas mengenakan smartphone di bagian pinggang. Dengan menggunakan accelerometer dan gyroscope yang tertanam, ditangkap akselerasi linear 3-aksial dan kecepatan sudut 3-aksial pada kecepatan konstan 50Hz. Dataset yang diperoleh telah dipartisi secara acak menjadi dua set, di mana 70% sukarelawan dipilih untuk menghasilkan data training dan 30% untuk data uji. Hasil pendekatan yang digunakan dibandingkan dalam hal efisiensi akurasi dan presisi. Model yang digunakan adalah regresi logistik, linear SVC, rbf SVM classifier, decision tree, dan random forest.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] C. M. Bishop, Pattern Recoginiton and Machine Learning. 2006.
[2] J. H. Friedman, “Data Mining and Statistics: What’s the connection?,” Statistics (Ber)., 1997.
[3] S. Russell dan P. Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach Third Edition. 2010.
[4] M. Mohri, A. Rostamizadeh, dan A. Talwalkar, Foundations of Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series). 2012.
[5] T. Mitchell, Machine Learning. McGraw Hill, 1997.
[6] V. Roman, “Unsupervised Machine Learning: Clustering Analysis -- Towards Data Science,” Towar. Data Sci., 2019.
[7] D. A. Freedman, Statistical models: Theory and practice. 2009.
[8] H. J. Scudder, “Probability of Error of Some Adaptive Pattern-Recognition Machines,” IEEE Transactions on Information Theory. 1965, doi: 10.1109/TIT.1965.1053799.
[9] H. L. Seal, “Studies in the History of Probability and Statistics. XV: The Historical Development of the Gauss Linear Model,” Biometrika, 1967, doi: 10.2307/2333849.
[10] C. Cortes dan V. Vapnik, “Support-Vector Networks,” Mach. Learn., 1995, doi: 10.1023/A:1022627411411.
[11] L. Rokach dan O. Maimon, Data mining with decision trees : theroy and applications. 2008.