ABSTRAK
Pengidentifikasian aktivitas manusia masih jarang dilakukan,
saat ini identifikasi aktivitas manusia seperti berdiri, duduk, jongkok
dan berbaring masih dilakukan secara manual oleh manusia sendiri.
Hal ini dianggap kurang efektif karna aktivitas manusia dapat
berubah-ubah setiap saat, sehingga mengharuskan proses
pengidentifikasian aktivitas dilakukan secara terus menerus terhadap
manusia tersebut. Untuk itu diperlukan suatu sistem yang dapat
melakukan identifikasi aktivitas manusia. Sistem ini menggunakan IP
camera untuk mengambil citra digital sebagai inputan aplikasi.
Dengan menggunakan template matching melalui proses ekstraksi ciri
untuk mendapatkan variabel-variabel seperti rasio tinggi dan lebar dari
citra input, kemudian proses klasifikasi menggunakan algoritma kNearest Neighbors. Algoritma k-Nearest Neighbors digunakan untuk
melakukan pengklasifikasian aktivitas yang sedang dilakukan
manusia berupa berdiri, duduk, jongkok dan berbaring. Berdasarkan
pengujian yang dilakukan, sistem memiliki tingkat akurasi sebesar
78%. Dengan tingkat keakurasian sistem sebesar 78%, sistem dapat
digunakan untuk mengidentifikasi aktivitas manusia di dalam ruangan
dengan kondisi aktivitas berupa berdiri, duduk, jongkok dan
berbaring.
Kata kunci: Aktivitas manusia, IP Camera, Template Matching,
klasifikasi k-Nearest Neighbo