TEGUH, SUNNARTO (2017) IMPLEMENTASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PERINGATAN DINI DEHIDRASI MENGGUNAKAN MEDIA WEARABLE DEVICE. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.
| PDF Download (4Kb) | Preview |
Abstract
Dehidrasi merupakan berkurangnya cairan dalam tubuh yang mana kebutuhan air dalam tubuh tidak terpenuhi. Dehidrasi ringan terjadi jika kadar air berkurang sebanyak 1,5% - 2% dari berat badan. Hal ini sangat berpengaruh pada produktifitas dan akan mengganggu kegiatan keseharian, dengan bantuan wearable device yang popular dan menjadi bagian dari gaya hidup masyarakat maka dibutuhkan system pendeteksi dini dehidrasi dengan media wearable device. Gaya hidup menjadi faktor utama berkurangnya cairan dalam tubuh, maka dengan menjadikan wearable devicebagian dari gaya hidp sebagai alat bantu untuk mengatur pola hidup dan mendeteksi dini dehidrasi pada user. Artificial Neural Network (ANN) akan di implementasikan pada penelitan ini untuk melakukan klasifikasi dehidrasi pada user. Pada proses ANN dibutuhkan atribut Sex, Age, Height (cm), Weight (kg), Total Body Water (%), dan Heart Rate. Hasil dari ANN akan digunakan oleh Smartphone (Android) dan Smartwatch (Tizen), yaitu berupa aplikasi yang akan digunakan oleh user untuk melakukan klasifikasi. Hasil dari penelitian berupa hasil analisis Multi Layer Perceptron dengan membandingkan enam skenario penelitian dan menghasilkan aplikasi berbasis mobile yang diimplementasikan di Android dan Tizen untuk input data user. Hasil analisis diperoleh bahwa dengan teknik Normalized Initialization Xavier tingkat akurasi menjadi lebih baik dengan perolehan akurasi sebesar 100% dengan alfa = 0,5; jumlah neuron hidden 14; dan MSE = 0,007365758386415.
Item Type: | Article |
---|---|
Subjects: | T Technology > Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer |
Depositing User: | Psi Udinus |
Date Deposited: | 04 May 2017 15:57 |
Last Modified: | 04 May 2017 15:57 |
URI: | http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/22200 |
Actions (login required)
View Item |