KLASIFIKASI AKTIVITAS FISIK BERBASIS DATA ACCELEROMETER ACTIVPAL DAN ACTIGRAPH: Metode Analisis dengan Machine Learning

Agum Sholahuddin, - (2024) KLASIFIKASI AKTIVITAS FISIK BERBASIS DATA ACCELEROMETER ACTIVPAL DAN ACTIGRAPH: Metode Analisis dengan Machine Learning. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text TA_ART_S_IKOR_2005229_ART.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (756kB)
	Text TA_ART_S_IKOR_2005229_SK.pdf Download (748kB)

Abstract

Abstrak Aktivitas fisik secara teratur dapat memberikan dampak positif terhadap kesehatan pada semua golongan usia. Saat ini sudah banyak penelitian terkait pengukuran aktivitas fisik yang diakukan dengan memanfaatkan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) salah satunya menggunakan machine learning dalam mengklasifikasi aktivitas fisik. Studi ini bertujuan menganalisis klasifikasi aktivitas fisik menggunakan machine learning dengan sumber data accelerometer ActivPAL dan ActiGraph GT3X. Partisipan dalam penelitian ini 105 siswa Sekolah Menengah Atas berusia antara 17-19 Tahun. Penelitian ini menggunakan algoritma Machine learning Decision tree. Hasil analisis data menunjukan akurasi sebesar 56,25% pada instumen ActivPAL dan 93,33% pada instrumen ActiGraph. Performa akurasi decision tree sangat baik dalam mengklasifikasi aktivitas fisik yang bersumber dari data accelerometer ActiGraph dibandingkan dengan accelerometer ActivPAL. Selain waktu aktivitas fisik dan sedentary, jenis kelamin merupakan predictor lain untuk mengklasifikasi aktif atau tidaknya seseorang.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	https://scholar.google.com/citations?user=K4QTFFEAAAAJ&hl=id ID SINTA Dosen Pembimbing : Jajat: 6002301 Imas D: 6137276
Uncontrolled Keywords:	Artificial Intelligence, decision tree, sedentari
Subjects:	G Geography. Anthropology. Recreation > GV Recreation Leisure Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Fakultas Pendidikan Olahraga dan Kesehatan > Jurusan Pendidikan Kesehatan dan Rekreasi > Program Studi IKOR
Depositing User:	Agum Sholahuddin
Date Deposited:	26 Mar 2024 03:11
Last Modified:	26 Mar 2024 03:13
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/116416

Actions (login required)

View Item