Record Details

Regresi linier berbasis clustering untuk deteksi dan estimasi halangan pada smart wheelchair

Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Regresi linier berbasis clustering untuk deteksi dan estimasi halangan pada smart wheelchair
 
Creator Adikara, Putra Pandu
Wihandika, Randy Cahya
Utaminingrum, Fitri
Sari, Yuita Arum
Fauzi, M Ali
Syauqy, Dahnial
Maulana, Rizal
 
Subject obstacle detection; obstacle distance estimation; line laser; Linear Regression; k-Means clustering; deteksi halangan; estimasi jarak halangan; k-Means clustering; Regresi Linier; k-means; clustering; pengelompokan
 
Description  Penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan sebuah pendekatan dalam mendeteksi halangan dan memperkirakan jarak halangan untuk diterapkan pada kursi roda pintar (smart wheelchair) yang dilengkapi kamera dan line laser. Kamera menangkap sinar line laser yang jatuh di depan kursi roda untuk mengenali adanya halangan pada lintasan berdasarkan bentuk citra line laser tersebut. Estimasi jarak halangan dihitung dari hasil Regresi Linier. Metode Regresi Linier yang digunakan dalam penelitian ini adalah model bertingkat dengan k-Means clustering. Metode Regresi Linier model bertingkat digunakan untuk merepresentasikan korelasi antara jarak line laser pada citra dan jarak halangan secara aktual. Hasil metode Regresi Linier model bertingkat dengan k-Means clustering yang diujicobakan memberikan hasil yang lebih baik dengan RMSE sebesar 3.541 cm dibanding dengan Regresi Liner sederhana dengan RMSE sebesar 5.367 cm.   This research aim to propose a new approach to detect obstacles and to estimate the distance of the obstacle which is in this case applied to smart wheelchair equipped with camera and line laser. The camera capture the image of line laser reflected in front of the wheelchair to detect any existing obstacle on the wheelchair’s pathway based on the line shape of reflected line laser. Obstacle’s distance is estimated using Linier Regression. Linier Regression method used in this research is stepwise model using k-Means clustering. Linear Regression method with stepwise model will be used to represent the correlation between the distance of the line laser in the image and the actual distance of the obstacle in real world. The result of Linear Regression with stepwise model using k-Means clustering gave better result with RMSE of 3.541 cm than simple Linear Regression with RMSE of 5.367 cm.
 
Publisher Information Systems - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum
 
Contributor —
 
Date 2017-01-01
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Format application/pdf
 
Identifier https://journal.unipdu.ac.id/index.php/register/article/view/587
10.26594/register.v3i1.587
 
Source Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi; Vol 3, No 1 (2017): January; 11-16
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi; Vol 3, No 1 (2017): January; 11-16
2502-3357
2503-0477
10.26594/register.v3i1
 
Language eng
 
Relation https://journal.unipdu.ac.id/index.php/register/article/view/587/588
 
Rights Copyright (c) 2017 Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0