SISTEM DETEKSI CARA BERJALAN DISABLITAS MENGGUNAKAN MEDIAPIPE DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR(KNN)

Panatagama, Pramudya Cipta (2025) SISTEM DETEKSI CARA BERJALAN DISABLITAS MENGGUNAKAN MEDIAPIPE DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR(KNN). Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_2113020213.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (5MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2113020213_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2113020213_0719068702_0713028801_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (776kB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2113020213_0719068702_0713028801_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (475kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2113020213_0719068702_0713028801_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (684kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2113020213_0719068702_0713028801_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2113020213_0719068702_0713028801_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (173kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2113020213_0719068702_0713028801_06.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (152kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2113020213_0719068702_0713028801_07.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem identifikasi pola berjalan disabilitas berbasis desktop yang mengimplementasikan aplikasi Python Tkinter dengan integrasi framework MediaPipe untuk ekstraksi landmark biomekanik dan algoritma K-Nearest Neighbor untuk klasifikasi tiga pola berjalan. Permasalahan utama penelitian mencakup objektifikasi analisis gait dan perluasan jangkauan assessment yang diatasi melalui akuisisi dataset video dari repositori DisableGait dan pengembangan arsitektur multithreading yang mendukung deteksi real-time, analisis video tunggal, serta pemrosesan batch. Hasil pengujian menunjukkan akurasi model mencapai 86.67% pada data seimbang dan 80.95% pada data tidak seimbang dengan kinerja sangat baik dalam mengidentifikasi pola disabilitas dengan tongkat sementara mengalami tantangan dalam membedakan pola normal dan tanpa tongkat akibat kemiripan karakteristik gerak. Implementasi sistem ini tidak hanya berhasil mengotomatisasi proses identifikasi disabilitas gerak yang sebelumnya bergantung pada assessment subjektif terapis, tetapi juga membuka peluang integrasi dengan sistem telemedis dan platform IoT wearable device untuk pemantauan berkelanjutan.

Actions (login required)

View Item