Kelas / Implementasi Regresi Linier pada ESP32 untuk Prediksi Berat Badan

Implementasi Regresi Linier pada ESP32 untuk Prediksi Berat Badan

Deskripsi Konten Pembelajaran:

Pada materi ini, peserta akan mempelajari bagaimana mengimplementasikan algoritma Regresi Linier menggunakan mikrokontroler ESP32 untuk melakukan prediksi berat badan. Regresi Linier adalah salah satu teknik machine learning yang sederhana namun sangat bermanfaat, khususnya dalam kasus prediksi berbasis hubungan linier antara variabel.

Tujuan Pembelajaran:

Memahami konsep dasar Regresi Linier dan aplikasinya dalam prediksi.

Mengenal cara kerja mikrokontroler ESP32 dalam menangani algoritma berbasis machine learning.

Memahami proses pengumpulan data berat badan dan variabel-variabel terkait.

Melakukan pemrograman ESP32 untuk mengolah data dan menjalankan algoritma Regresi Linier.

Menganalisis hasil prediksi berat badan dari sensor yang terhubung ke ESP32.

Pokok Bahasan:

Pendahuluan Regresi Linier:

Pengertian dasar dan aplikasi Regresi Linier

Persamaan Regresi Linier: 

𝑦=𝑎𝑥+𝑏

y=ax+b

Pengenalan ESP32:

Spesifikasi teknis ESP32

Kelebihan ESP32 dalam pengolahan data sensor dan konektivitas

Pengumpulan Data:

Penjelasan tentang variabel yang digunakan untuk prediksi berat badan (misalnya: tinggi badan, umur, dan aktivitas fisik)

Menghubungkan ESP32 dengan sensor untuk mengukur data input

Pemrograman Regresi Linier pada ESP32:

Langkah-langkah menulis kode Regresi Linier menggunakan C/C++ di Arduino IDE

Implementasi perhitungan Regresi Linier di ESP32

Mengolah data input untuk memprediksi berat badan

Evaluasi dan Validasi Model:

Menguji keakuratan prediksi

Analisis kesalahan prediksi dan cara meningkatkan hasil

Koneksi dengan Internet (IoT):

Mengirimkan hasil prediksi ke server melalui Wi-Fi ESP32

Menyimpan data hasil prediksi dalam database berbasis IoT

Praktikum: Peserta akan dipandu untuk:

Memprogram ESP32 untuk membaca data dari sensor.

Mengimplementasikan persamaan Regresi Linier dan melakukan prediksi berat badan berdasarkan data yang didapatkan dari sensor.

Menerapkan model yang sudah dibangun ke dalam sistem IoT agar prediksi dapat dikirim dan dipantau melalui aplikasi berbasis web.

Hasil Akhir: Setelah mengikuti materi ini, peserta diharapkan mampu memahami bagaimana menggunakan Regresi Linier pada platform berbasis IoT (ESP32) untuk memprediksi variabel seperti berat badan, serta memanfaatkan hasil prediksi tersebut untuk aplikasi yang lebih luas, seperti dalam bidang kesehatan atau fitnes tracker.

Materi ini memberikan gambaran praktis dari penerapan machine learning pada perangkat kecil (ESP32) dalam kehidupan nyata, khususnya untuk analisis data kesehatan.