Sodiq, Rizki Wulyono Propana (2018) Implementasi Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Cedera Pada Pemain Futsal. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Cedera merupakan hal yang lumrah terjadi dalam suatu permainan olahraga. Risiko cedera merupakan keadaan ketika seseorang individu berisiko mendapat bahaya karena defisit perseptual atau fisiologis, kurangnya kesadaran tentang bahaya, atau usia lanjut. Cedera yang sering dialami oleh pemain futsal invistasi futsal antar SMA/Sederajat se-Jawa Tengah tahun 2013, yaitu cedera bagian kepala yang sering terjadi pada bagian mata 31,8%, cedera anggota badan atas yang sering terjadi pada bagian pergelangan tangan 33,3%, cedera anggota badan bawah yang sering terjadi pada bagian lutut 36% dan cedera pada togok yang sering terjadi cedera pada bagian pinggang 65,38%. Sedang persentase secara keseluruhan cedera yang paling banyak terjadi pada tubuh anggota badan bawah 47,18%, terutama pada bagian lutut 36%. Fuzzy K-NN merupakan metode klasifikasi yang menggabungkan teknik fuzzy dengan K-Nearest Neighbor Classifier. Algortima Fuzzy K-Nearest Neighbor memberikan nilai keanggotaan kelas pada data uji bukan menempatkan data uji pada kelas tertentu. FK-NN merupakan metode klasifikasi yang digunakan untuk memprediksi data uji menggunakan nilai derajat keanggotaan data uji pada setiap kelas. Variabel yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah gejala-gejala cedera. Akurasi tertinggi yang didapatkan dari hasil pengujian adalah ketika K = 5 yaitu dengan nilai 94,29%.
English Abstract
The injury is commonplace occurs in a sports game. The risk of injury is a State when the individual risk hazards due to perceptual deficit gets or physiological, lack of awareness about the dangers, or old age. Injuries that are often experienced by invistasi futsal futsal players between HIGH SCHOOL/Central Java-se Equal the year 2013, namely the head injuries that often occur in the eyes of 31.8%, upper limb injuries often occur at the wrist, 33 3%, a lower limb injury often occurs in the knee injury to 36% and togok an injury often occurs at the waist 65.38%. Being the overall percentage of injuries that happen on most body limbs down 47.18%, especially on the knees of 36%. Fuzzy KNN classification is a method that combines technique with fuzzy K-Nearest Neighbor Classifier. Algorithms of Fuzzy K-Nearest Neighbor gives value to the membership class on test data rather than putting test data on a particular class. FK-NN classification is a method used to predict the test data using the value of the degrees of membership test data on each class. The required variable in this study was injury symptoms. Highest accuracy of the test results is when K = 5 the value of 94,29%.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/820/051809708 |
| Uncontrolled Keywords: | Implementasi Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 511 General principles of mathematics > 511.3 Mathematical logic (Symbolic logic) > 511.31 Nonclassical logic > 511.313 Fuzzy logic |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 14 Mar 2019 08:33 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 06:54 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/14132 |
Preview |
Text
Rizki Wulyono Propana Sodiq.pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |