Analisis Model Machine Learning Terhadap Pengenalan Aktifitas Manusia
DOI:
https://doi.org/10.30812/matrik.v19i2.688Keywords:
Machine Learning, Linear Regression, SVM, Decision Tree, Linear SVCAbstract
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
References
[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.
Downloads
Published
Issue
Section
How to Cite
Similar Articles
- Gustin Setyaningsih, Muhamad Awiet Wiedanto Prasetyo, Debby Ummul Hidayah, Penerapan Aplikasi Media Pembelajaran pada SMP N 1 Nusawungu Berbasis Smartphone Android , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 2 (2019)
- Yarza Aprizal, Rabin Ibnu Zainal, Afriyudi Afriyudi, Perbandingan Metode Backpropagation dan Learning Vector Quantization (LVQ) Dalam Menggali Potensi Mahasiswa Baru di STMIK PalComTech , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 2 (2019)
- Muhammad Rizki, Arief Hermawan, Donny Avianto, Learning Accuracy with Particle Swarm Optimization for Music Genre Classification Using Recurrent Neural Networks , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 2 (2024)
- Yuniansyah Yuniansyah, Andri Saputra, PENGEMBANGAN MULTIMEDIA PEMBELAJARAN UNTUK MATAKULIAH GRAFIK KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE ADDIE , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 17 No. 1 (2017)
- Irawan Afrianto, Andri Heryandi, Sufa Atin, Blockchain-based Trust, Transparent, Traceable Modeling on Learning Recognition System Kampus Merdeka , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- Bambang Krismono Triwijoyo, Model Fast Tansfer Learning pada Jaringan Syaraf Tiruan Konvolusional untuk Klasifikasi Gender Berdasarkan Citra Wajah , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 2 (2019)
- Rofik Rofik, Roshan Aland Hakim, Jumanto Unjung, Budi Prasetiyo, Much Aziz Muslim, Optimization of SVM and Gradient Boosting Models Using GridSearchCV in Detecting Fake Job Postings , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 2 (2024)
- Inna Novianty, Walidatush Sholihah, Yudawan Aditama, Aplikasi Virtual Reality Atom Kimia di Seamolec , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 19 No. 2 (2020)
- Didih Rizki Chandranegara, Faras Haidar Pratama, Sidiq Fajrianur, Moch Rizky Eka Putra, Zamah Sari, Automated Detection of Breast Cancer Histopathology Image Using Convolutional Neural Network and Transfer Learning , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
- Matrissya Hermita, Budi Hermana, Suryadi Harmanto, Adang Suhendra, Munawir Pasaribu, Social Media Engagement and Student’s Intention in Indonesian Higher Education Using Unified Theory of Acceptance and Use of Technology , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
You may also start an advanced similarity search for this article.
.png)
