Pembangunan perangkat pendeteksi jenis gerakan raket bulu tangkis dengan algoritma K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine

Abstract

Salah satu olahraga yang sangat diminati oleh orang-orang dari dahulu adalah bulu tangkis. Untuk dapat bermain bulu tangkis dengan baik, kemampuan memukul kok dengan raket sangat diperlukan. Pada zaman dulu untuk mendapatkan pukulan yang akurat diperlukan pelatihan dari seorang yang profesional. Akan tetapi seiring dengan perkembangan zaman, dirasakan bahwa pengamatan dari pelatih belum tentu selalu akurat dan membutuhkan biaya yang cukup besar. Cara lain untuk mengatasi ini adalah dengan menggunakan alat bantu yang dapat mendeteksi jenis gerakan pukulan raket bulu tangkis untuk memeriksa apakah pukulan sudah baik. Pada penelitian ini dibangun sebuah embedded system yang diletakan pada raket yang dapat mengambil data gerakan pukulan. Data pukulan ini dikirim ke sebuah perangkat lunak yang dapat mendeteksi jenis gerakan raket bulu tangkis. Embedded system terdiri dari arduino dan sensor accelerometer dan gyroscope. Data pukulan dikirim ke dalam basis data melalui web service. Perangkat lunak dibangun dengan memanfaatkan prinsip pembelajaran mesin terarah yaitu klasifikasi. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah algoritma k-Nearest Neighbor dan membandingkan hasilnya dengan algoritma lain yaitu Support Vector Machine. Pengujian dilakukan dengan mengumpulkan data latih yang digunakan oleh algoritma klasfikasi untuk memprediksi gerakan. Kinerja dari kedua algoritma klasifikasi diukur dan dibandingkan. Dari hasil pengujian, maka disimpulkan bahwa algoritma Support Vector Machine lebih baik dari k-Nearest Neighbor karena algoritma Support Vector Machine memiliki kinerja yang lebih baik dari algoritma k-Nearest Neightbor dan klasifikasi dengan algoritma Support Vector Machine akan menghasilkan hasil yang lebih baik meskipun data latih yang digunakan lebih sedikit.