Analisis Performa Algoritma Machine Learning pada Perangkat Embedded ATmega328P
Authors: Firdaus Jeffry Atur , Budi Agung Setia , Setiawan Eko 
Published: August 2023

<p class="Judul2"><em>Artificial intelligence </em>(AI) merupakan sistem kompleks yang meniru kecerdasan manusia untuk melakukan tugas dan dapat mengembangkan kecerdasannya menggunakan informasi yang mereka kumpulkan. <em>Machine learning </em>yang merupakan bagian dari AI, sering ditemui pada perangkat <em>embedded</em>. Beberapa algoritma <em>machine learning </em>yang banyak dikembangkan pada perangkat <em>embedded</em> adalah <em>K-Nearest Neighbor, Naive Bayes</em> dan <em>SEFR.</em> Pada tahun 2019, evaluasi pasar <em>embedded system </em>mencapai $100 miliar dan akan diprediksi jumlahnya terus meningkat sebesar enam persen setiap tahunnya. Salah satu perangkat <em>embedded</em> <em>open source</em> yang sering ditemui di pasaran adalah Arduino Nano berbasis ATmega328P. Namun tidak seperti komputer, <em>embedded system </em>memiliki sumber daya yang terbatas. Dalam mengembangkan sistem pada perangkat <em>embedded</em> perlu diperhatikan faktor seperti waktu komputasi, daya yang diperlukan dan penggunaan memori. Penelitian ini mengkaji tiga algoritma tersebut untuk mencari algoritma yang paling sesuai di perangkat <em>embedded</em>. Penelitian ini menemukan bahwa dalam melakukan klasifikasi tiga <em>dataset,</em> algoritma<em> K-Nearest Neighbor </em>mendapatkan akurasi paling baik dan paling konsisten hingga 93.3% akurat. Penggunaan sumber daya SRAM paling sedikit didapatkan pada algoritma <em>Naive Bayes </em>dengan rata-rata 764 <em>Bytes</em>. Waktu komputasi paling cepat didapatkan oleh algoritma SEFR dengan waktu yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi <em>dataset</em> dalam waktu rata-rata 1.16 mili sekon dan konsumsi daya 0.1 mili joule.</p><p> </p><p class="Judul2"><strong><em>Abstract</em></strong></p><p class="Abstract"><em><span lang="IN">Artificial intelligence (AI) is a complex system that imitates human intelligence to perform tasks and can develop their intelligence using the information they collect. </span><span>M</span><span lang="IN">achine learning, which is part of AI, is often encountered in embedded devices. Several machine learning algorithms that have been developed on embedded devices are K-Nearest Neighbor, Naive Bayes and SEFR. In 2019, the evaluation of the embedded systems market reached $100 billion and is predicted to continue to increase by six percent annually. One of the open source embedded devices that is often found in the market is the Arduino Nano based on the ATmega328P. However, unlike computers, embedded systems have limited resources. In developing systems on embedded devices, factors such as computing time, required power and memory usage must be considered. This study examines these three algorithms to find the most suitable for the embedded device. This study found that in classifying three datasets, the K-Nearest Neighbor algorithm got the best and most consistent accuracy up to 93.3% accurate. The least use of SRAM resources is found in the Naive Bayes algorithm with an average of 764 Bytes. The fastest computation time is obtained by the SEFR algorithm with the time required to classify the dataset in an average time of 1.16 milliseconds and a power consumption of 0.1 milli joules.</span></em></p>