Sistem Monitoring Electric-Powered Wheelchair (Epw) Berbasis Sensor Accelerometer Terintegrasi Kalman Filter Dan Auto- Encoder Machine Learning

Abstract

Abstrak
Penyandang disabilitas pada kehidupan sehari harinya membutuhkan kursi roda sebagai alat bantu dalam mobilisasi, Seiring
berjalannya waktu dan perkembangan teknologi peningkatan kursi roda sebagai alat bantu mobilitas bagi penyandang
disabilitas tidak hanya terfokus pada kuantitas, tetapi juga pada peningkatan fungsionalitas. Pengembangan sistem kontrol
mencakup penggunaan kontrol langsung berbasis joystick dan modifikasi sistem penggerak pada kursi roda manual menjadi
elektrik. Penggunaan kursi roda electric atau Electric Powered Wheelchair (EPW) harus diawasi oleh pihak ketiga agar
keamanan penyandang diabilitas lebih terjamin, tetapi pada kondisi tertentu para penyandang disabilitas membutuhkan ruang
untuk sendiri dan terkadang pengawasan oleh pihak ketiga tidak bisa dilakukan terus menerus secara langsung. Sistem
monitoring dapat menjadi sistem yang membantu dalam pengawasan penyandang disabilitas namun harus ada hal yang harus
diperhatikan yakni keakuratan sinyal dari sensor accelerometer sebagai dasar dari sistem monitoring. Hal ini dapat diatasi
dengan mengintegrasikan algoritma Kalman Filter dan Autoencoder, untuk mengevaluasi algoritma tersebut pada penelitian
ini EPW dilakukan pengujian pada pola lintasan 1 dan pola lintasan 2 dan didapatkan besar nilai akurasi (1) tanpa integrasi
Kalman Filter dan auto-encoder machine learning sebesar 16,84 % , (2) dengan integrasi Kalman Filter 93,06 , (3) dengan
integrasi auto-encoder machine learning didapatkan sebesar 95,59 %, dan (4) dengan integrasi Kalman Filter dan autoencoder
machine learning 98%. Hal ini menunjukan bahwa algoritma yang digunakan dalam upaya pengurangan noise dari
output data sensor accelerometer memiliki kapabilitas yang baik dalam mereduksi noise output data dari sensor accelerometer
yang digunakan.
Kata kunci: Kursi roda listrik, sistem monitoring, sensor MPU6050, Kalman Filter, autoencoder