## 
Abstrak —Permasalahan  utama  pada  penelitian  ini  merujuk kepada  semakin  menurunnya  daya  tahan  tubuh  lanjut  usia (lansia). Hal ini membutuhkan sistem monitoring aktivitas lansia secara real  time .  Untuk  mendeteksi  kegiatan  para  lansia, dirancang sebuah perangkat monitoring dengan accelerometer 3- sumbu  dan gyroscope 3-sumbu.  Data  sensor  diperoleh  dari  lima partisipan.  Setiap  partisipan  melakukan  lima  gerakan  yaitu terjatuh,  duduk,  tidur,  rukuk  dan  sujud.  Gerakan  yang  dipilih adalah gerakan yang menyerupai gerakan jatuh. Total data yang diperoleh  dari  partisipan  adalah  75  data  yang  terbagi  menjadi training data dan testing data . Penelitian ini menggunakan metode transformasi Wavelet untuk mengenali fitur dari gerakan. Untuk pengklasifikasian  setiap  gerakan,  digunakan  metode K-nearest neighbors (KNN).  Hasil  klasifikasi  gerakan  menggunakan  lima kelas menghasilkan nilai root mean square sebesar 0.0074 dengan akurasi 100%.
Kata kunci: Klasifikasi gerakan, Wavelet, K-nearest neighbors

## I. P ENDAHULUAN
PERMASALAHAN  utama  yang  menjadi  landasan  dalam penelitian  ini  adalah  penurunan  fisik  lanjut  usia  (lansia)  yang berisiko  terjadinya  kecelakaan  dalam  kegiatan  sehari-hari. Penurunan  fisik  memiliki  kemungkinan  besar  terjadinya kecelakaan  yang  dapat  mengakibatkan  semakin  buruknya kondisi  lansia.  Kecelakaan  yang  sering  terjadi  dapat  berupa terjatuh ketika menjalankan aktivitas.
Untuk meminimalisir terjatuhnya lansia, dibutuhkan pengawasan yang dilakukan keluarga lansia. Pengawasan perlu dilakukan  selama  24  jam  untuk  menghindari  terjatuh. Pengawasan  harus  dilakukan  secara  intensif.  Terkadang  jika dilihat  terjadinya  jatuh  pada  lansia  tidak  mengakibatkan kematian,  namun  efek  yang  terjadi  di  kemudian  hari  sering berakibat fatal pada kemampuan  fisik lansia. Oleh karena  itu, pengawasan  lansia  tidak  dapat  dianggap  tidak  berisiko  besar [1].
Selama  ini  pengawasan  para  lansia  dilakukan  oleh  pihak keluarga  ataupun  dengan  bantuan  perawat.  Pengawasan  yang
dilakukan oleh keluarga dan perawat ini membutuhkan waktu, biaya,  dan  tenaga;  begitu  juga  dengan  pengawasan menggunakan tenaga perawat. Terkadang tidak semua anggota keluarga dan perawat dapat fokus dalam hal mengawasi lansia selama 24 jam. Hal ini menjadikan pengawasan oleh keluarga maupun oleh perawat ini dianggap kurang efektif. Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan sebuah perangkat monitoring  aktivitas  lansia.  Prinsip  kerja  dari  perangkat monitoring  dinilai  lebih  efektif  dan  efisien  karena  mampu melakukan pengawasan selama 24 jam.
Perancangan sistem pengawasan telah banyak dikembangkan  oleh  beberapa  peneliti.  Perangkat  pengawasan dapat  menggunakan  sensor,  kamera, wireless ataupun menggunakan  smartphone.  Beberapa  penelitian  sebelumnya menggunakan accelerometer dan gyroscope pada smart phone untuk  deteksi  jatuh.  Percobaan  yang  dilakukan  meliputi gerakan  pada  kegiatan  sehari-hari  seperti  duduk,  sholat,  tidur dan gerakan jatuh [2], [3]. Selain itu, beberapa alat pendeteksi terjatuh  menggunakan  teknologi computer  vision dan kecerdasan  buatan.  Dengan  bantuan  kamera  dan  pengolahan citra,  diperoleh  citra  gambar  gerakan  yang  akan  di  klasifikasi menggunakan convolution  neural  network (CNN).  Penelitian ini  menghasilkan  klasifikasi  gerakan  dengan  akurasi  sebesar 95,64 % [4].
Penelitian  sebelumnya  telah  melakukan  percobaan  pada gerakan sholat. Terdapat kekurangan dari peneltian sebelumnya,  sehingga  diperlukan  pembaruan.  Salah  satu pembaruan  tersebut  adalah  dalam  hal  ekstraksi  fitur.  Pada penelitian  ini,  diusulkan  metode  pengenalan  gerakan  jatuh lansia  yang  akurat  dengan  ekstraksi  fitur  menggunakan transformasi  Wavelet.  Data  diklasifikasi  menggunakan K- nearest neighbors ( KNN).

## II. M ETODE P ENELITIAN
Alur  penelitian  ini  dijelaskan  dalam  diagram  alir  pada Gambar 1.

## Klasifikasi Gerakan Jatuh Berbasis
Accelerometer dan Gyroscope Menggunakan

## K-Nearest Neighbors
Adlian Jefiza * , Indra Daulay, Jhon Hericson Purba
Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
* Email: adlianjefiza@polibatam.ac.id
Gambar 1. Diagram alir penelitian

## A. Perancangan Alat
Alat-alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  SD card , modul SD card , Arduino Nano, MPU-6050, kabel serial, baterai  Lipo,  dan  kabel  penghubung.  Alat  yang  telah  dirakit dipasang pada sebuah tas pinggang. Gambaran alat dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Alat yang digunakan

## B. Akuisisi Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang sudah diperoleh dari sensor accelerometer . Data tersebut terdiri atas  tiga  gerakan:  jatuh,  rukuk,  dan  sujud.  Setiap  gerakan dilakukan sebanyak tiga kali oleh 16 orang partisipan.
Gambar 3.  Pengambilan data terjatuh

## C. Ekstraksi Fitur
Setelah  mendapatkan data dari sensor,  kemudian dilakukan ekstraksi  fitur  berdasarkan time  domain . Sampling data berdasarkan time domain ini menggunakan metode transformasi  Wavelet.  Data  gerakan  akan  di- filter dan  di hilangkan noise -nya.  Transformasi  sinyal  merupakan  bentuk lain  dari  penggambaran  sinyal  yang  tidak  mengubah  isi infomasi  dalam  sinyal  tersebut.  Transformasi  Wavelet menyediakan penggambaran frekuensi waktu dari sinyal. Mula- mula,  transformasi  wavelet  digunakan  untuk  menganalisis sinyal  bergerak  ( non-stationary  signals ).  Sinyal  bergerak  ini dianalisis  dalam  transformasi  wavelet  dengan  menggunakan teknik multi-resolution  analysis .  Secara  umum,  teknik  ini adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  frekuensi dengan  cara  frekuensi  yang  berbeda  dianalisis  menggunakan resolusi yang berbeda. Resolusi dari sinyal merupakan ukuran jumlah informasi di dalam sinyal  yang dapat berubah  melalui operasi filtering [5].
Penelitian  ini  menggunakan  Wavelet  Haar  dengan  level  5. Tujuan dari proses ini adalah untuk mendapatkan data yang ter- denoise dengan  baik  agar  saat thresholding diperoleh  fitur terbaik.  Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam  metode Transformasi Haar Wavelet:
1) Transpose matriks input .
2) Kalikan filter low dan high yang  sudah  digabung dengan matriks input.
3) Lakukan  proses transpose matriks  hasil  dari  langkah no. 2.
4) Kalikan filter  low dan high yang  sudah  digabung dengan hasil transpose langkah no. 3.
5) Tampilkan output yang  terdiri  dari  langkan  no.  4  ke dalam sub-bidang LL, HL, LH, LL.
6) Jika  lebih  dari  satu  level,  ulangi  lagi  langkah  1-5 dengan  input  matriks  sub-bidang  LL  dari  level sebelumnya.
Contoh sinyal gerakan terjatuh dapat dilihat pada Gambar 4 dan  5.  Berdasarkan  sinyal  tersebut,  terlihat  perubahan  sinyal secara  drastis  ditemukan  pada  saat  gerakan  terjatuh.  Sinyak tersebut kemudian di- filter dengan menggunakan Wavelet Haar level 5 seperti pada Gambar 6.
Akuisisi Data Ekstraksi Fitur (Transformasi Wavelet) Mulai Klasifikasi Menggunakan KNN Selesai Perancangan Alat
Gambar 4.  Data accelerometer pada gerakan terjatuh
Gambar 5.  Sinyal gyroscope pada gerakan terjatuh
Gambar 6.  Sinyal denoising Wavelet Haar
Untuk  menentukan  fitur  data  sensor accelerometer dan gyroscope terhadap  gerakan  jatuh,  data  tersebut  diberikan threshold nilai  maksimumnya.  Nilai  maksimum  dari  data tersebut  merupakan  nilai  fitur  dari  setiap  gerakan.  Lihat Gambar 7.
Gambar 7. Threshold data sensor accelerometer gerakan terjatuh

## D. Klasifikasi Gerakan
Pada penelitian ini, KNN [6] digunakan untuk klasifikasi gerakan.  KNN  adalah  suatu  metode  yang  menggunakan algoritma supervised ,  di  mana  hasil  dari query  instance yang baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  label  kelas pada KNN. Tujuan dari algoritma KNN adalah mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan training data . KNN ini dapat mengelompokkan data berdasarkan kelas- kelas  yang  dibutuhkan.  Penelitian  ini  membagi  kelas-kelas tersebut ke dalam tiga kelas, yaitu jatuh, rukuk, dan sujud.
Algoritma  KNN  bekerja  berdasarkan  jarak  terpendek  dari query  instance ke  training  data  untuk  menentukan  KNN-nya. Salah  satu  cara  untuk  menghitung  jarak  dekat  atau  jauhnya tetangga adalah metode Euclidean distance . Euclidean distance ( 𝑑 )  berfungsi  menguji  ukuran  yang  bisa  digunakan  sebagai interpretasi kedekatan jarak antara dua obyek. Rumus Euclidian distance dapat dilihat pada (1):
𝑑 = √∑(𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 ) 2 𝑚 𝑘=1 (1)
di mana: 𝑥 𝑖𝑘 = nilai 𝑥 pada training data 𝑥 𝑗𝑘 = nilai 𝑥 pada testing data 𝑚 = banyaknya data
Jika 𝑑 besar,  maka  akan  semakin  jauh  tingkat  keserupaan antara training data dan testing data . Sebaliknya, jika 𝑑 kecil, maka  akan  semakin  dekat  tingkat  keserupaan  antara training data dan testing data .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengujian Gerakan Jatuh
Pengujian gerakan jatuh diambil berdasarkan data sensor accelerometer dan gyroscope sesuai data pada Gambar 4 dan 5. Berdasarkan data gerakan jatuh, diperoleh nilai fitur yang dijabarkan pada Tabel I.
TABEL I N ILAI FITUR GERAKAN JATUH Data ke- Data accelerometer Data gyroscope ( o ) 1 5426 88 2 5315 86 3 5489 88 4 5586 87 5 5486 90 6 5403 85 7 5645 85 8 5398 87 9 5646 88 10 5468 89 11 5564 88 12 5609 86 13 5493 87 14 5379 90 15 5543
88
0 5000 10000 15000 20000 25000 1 21 41 61 81 101 121 141 161 181 201 221 241 261 281 N ilai a cc elerom ete r waktu (detik) 0 20 40 60 80 100 120 1 17 33 49 65 81 97 113 129 145 161 177 193 209 225 241 Su d u t (d era ja t)
Waktu (detik)
Berdasarkan  data  pada  Tabel  I,  diperoleh  nilai  fitur  dari gerakan jatuh untuk setiap data sensor. Data yang diperoleh dari sensor accelerometer memiliki  nilai  fitur  berada  pada  5315 sampai  5649.  Sedangkan  fitur  gerakan  jatuh  untuk  data gyroscope berada pada nilai 85 ° sampai 90 ° .

## B. Pengujian Gerakan Duduk
Pengujian  gerakan  duduk  diambil  berdasarkan  data  sensor accelerometer dan gyroscope yang diambil dari lima partisipan. Setiap  partisipan  melakukan  gerakan  sebanyak  tiga  kali, sehingga total jumlah data yang diperoleh untuk gerakan duduk adalah 15 data. Data gerakan duduk dapat dilihat pada Gambar 8 dan 9.
Gambar 8.  Data accelerometer gerakan duduk
Gambar 9.  Data gyroscope gerakan duduk
Gambar 8 dan 9 dapat memperlihatkan perubahan nilai yang signifikan dari data sensor accelerometer dan gyroscope pada saat gerakan duduk. Berdasarkan data tersebut, kemudian dicari nilai fitur sebagai ciri khas dari gerakan duduk. Hasil threshold dapat dilihat pada Gambar 10. Fitur data sensor accelerometer dan  gyroscope  dapat  dilihat  pada  Tabel  II.  Berdasarkan  data fitur  pada  Tabel  II,  diperoleh  data  fitur  accelerometer  untuk gerakan duduk berada pada nilai gravitasi 5046 sampai 5189. Sedangkan untuk data gyroscope memiliki fitur pada nilai sudut 168 ° sampai 181 ° .
Gambar 10. Threshold data sensor accelerometer gerakan duduk
TABEL II N ILAI FITUR GERAKAN DUDUK Data ke- Data accelerometer Data gyroscope ( o ) 1 5107 176 2 5189 169 3 5046 181 4 5147 181 5 5091 180 6 5194 185 7 5225 175 8 5057 187 9 5053 168 10 5146 180 11 5128 179 12 5102 176 13 5046 177 14 5109 179 15 5178 180

## C. Pengujian Gerakan Tidur
Pengujian  gerakan  tidur  diambil  berdasarkan  data  sensor accelerometer dan gyroscope . Pengambilan data gerakan tidur ini dilakukan pada lima partisipan. Setiap partisipan melakukan gerakan  sebanyak  tiga  kali,  sehingga  total  jumlah  data  yang diperoleh  untuk  gerakan  duduk  adalah  15  data.  Data  gerakan tidur dapat dilihat pada Gambar 11 dan 12.
Gambar 11. Data accelerometer gerakan tidur
0 10000 20000 30000 40000 50000 1 26 51 76 101 126 151 176 201 226 251 276 301 326 351 376 N ilai a cc elerom ete r Waktu (detik) 0 50 100 150 200 250 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 Su d u t (d era ja t) waktu (detik) 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267
N ilai a cc elerom ete r
Waktu (detik)
Gambar 12. Data gyroscope gerakan tidur
Gambar 13. Thresholding gerakan tidur
Gambar  11  dan  Gambar  12  memperlihatkan  perubahan nilai  yang  signifikan  dari  data  sensor accelerometer dan gyroscope pada saat gerakan tidur. Berdasarkan data tersebut, kemudian dicari nilai fitur sebagai ciri khas dari gerakan tidur. Hasil threshold dapat dilihat pada Gambar 13. Fitur data sensor accelerometer dan gyroscope dapat dilihat pada Tabel III.
TABEL III
N ILAI FITUR GERAKAN TIDUR Data ke- Data accelerometer Data gyroscope ( o ) 1 7910 71 2 7856 75 3 7812 68 4 7846 69 5 7957 70 6 7845 65 7 7798 72 8 7785 61 9 7963 68 10 7956 64 11 7842 70 12 7791 73 13 7809 69 14 7864 71 15 7987 68
Berdasarkan  data  fitur  pada  Tabel  III,  diperoleh  data  fitur accelerometer untuk gerakan duduk berada pada nilai gravitasi 7785 sampai 7963. Sedangkan untuk data gyroscope memiliki fitur pada nilai sudut 61 ° sampai 75 ° .

## D. Pengujian Gerakan Rukuk dan Sujud (Gerakan Sholat)
Pengujian gerakan rukuk dan sujud bertujuan untuk melihat kemiripan  gerakan  tersebut  dengan  gerakan  terjatuh.  Dari gerakan  tersebut  diharapkan  nantinya  dapat  dibedakan  agar adanya fall detection. Nilai fitur dari gerakan rukuk dan sujud dapat dilihat pada Tabel IV.
TABEL IV
N ILAI FITUR GERAKAN RUKUK DAN SUJUD Data Ke- Data accelerometer Data gyroscope ( o ) Rukuk Sujud Rukuk Sujud 1 -14514 -55371 27 43 2 -13684 -50426 26 46 3 -12548 -54268 27 45 4 -14539 -56132 28 46 5 -12968 -50246 25 44 6 -13645 -54268 26 48 7 -14026 -53014 28 44 8 -15047 -54216 27 45 9 -13640 -56048 25 47 10 -14246 -54972 28 45 11 -12978 -50146 24 43 12 -13904 -53246 26 48 13 -13569 -51346 28 46 14 -14697 -51876 27 47 15 -13074 -50928 26 45
Berdasarkan data pada Tabel IV, diperoleh range fitur data rukuk  dan  sujud  berdasarkan  sensor accelerometer dan gyroscope . Nilai fitur data accelerometer pada gerakan rukuk berada pada range -12546 sampai -15407. Sedangkan nilai fitur gerakan sujud berada pada range -50246 sampai -56132. Untuk data  sensor gyroscope ,  diperoleh  fitur  gerakan  rukuk  pada range 24  sampai  28.  Sedangkan  gerakan  sujud  berada  pada range 43 sampai 48. Nilai fitur data accelerometer mengalami perubahan  yang  besar  disebabkan  karena  gerakan  rukuk  dan sujud membuat posisi sensor berubah drastis jika dibandingkan gerakan  lainnya.  Sebaliknya,  sensor gyroscope memiliki  nilai yang  rendah  karena  perubahan  sudut  yang  terjadi  selama gerakan  rukuk  dan  sujud  memiliki  waktu  yang  relatif  lambat sehingga perubahan sudut tidak bergitu signifikan.

## E. Klasifikasi Gerakan Menggunakan KNN
Klasifikasi  gerakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  fitur KNN  yang  terdapat  pada software Weka.  Data  fitur  sensor diklasifikasi menjadi lima: jatuh, duduk, tidur, rukuk dan sujud. Total  data  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  data  adalah  75 data. Dalam klasifikasi data menggunakan metode KNN, data dibagi  menjadi training  data dan testing  data . Training  data memiliki  bobot  30  %  sedangkan testing  data memiliki  bobot 70%.
Penyebaran  data  klasifikasi  gerakan  dapat  dilihat  pada Gambar 14. Berdasarkan tahap klasifikasi, diperoleh hasil yang dapat dilihat pada Tabel V.
0 50 100 150 200 250 1 22 43 64 85 106 127 148 169 190 211 232 253 274 295 316 Su d u t (d era ja t) Waktu (detik)
Gambar 14. Penyebaran data klasifikasi gerakan
TABEL V H ASIL KLASIFIKASI Parameter Hasil Jumlah Training data (30%) 22 Jumlah Testing data (70%) 53 Akurasi 100% Root mean square error (RMSE) 0.0074 Mean absolute error (MAE) 0.0059
Berdasarkan hasil klasifikasi, diperoleh nilai RMSE sebesar 0,0074.  RMSE  mewakili  akar  kuadrat  dari  momen  sampel kedua dari perbedaan antara  nilai prediksi  dan nilai observasi atau  rata-rata  kuadrat  dari  selisih.  Berdasarkan  nilai  yang diperoleh,  disimpulkan  bahwa  nilai  prediksi  dengan  hasil klasifikasi  memiliki  selisih  yang  kecil.  Hal  ini  terlihat  dari akurasi yang mencapai 100 %.
Kekurangan  penelitian  ini  adalah  penggunaan  data  yang masih  sedikit.  Pengambilan  data  dilakukan  terbatas  karena adanya pandemi Covid-19. Penelitian lanjutan akan melibatkan partisipan lebih banyak dan gerakan yang lebih beragam.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  klasifikasi  gerakan  jatuh  mengunakan  KNN  dan berbasis  sensor accelerometer dan gyroscope ini  telah mencapai hasil yang maksimal dengan perolehan akurasi 100%. Hal ini juga diiringi dengan nilai RMSE dan MAE yang sangat kecil. Ini dihasilkan dari penggunakan Wavelet untuk filtering dan  ekstraksi  fiturnya.  Keluaran  dari  Wavelet  menghasilkan nilai yang sangat spesifik pada setiap gerakan yang dilakukan. Penelitian  akan  dilanjutkan  dengan  melibatkan  jumlah partisipan yang lebih banyak dan gerakan yang lebih beragam.
R EFERENSI
[1] Pusat Data dan Informasi - Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, “Analisis  Lansia  di  Indonesia  2017.”  [Online].  Available: https://pusdatin.kemkes.go.id/article/view/18012600001/analisis-lansia- di-indonesia-2017.html. [Accessed: 03-Nov-2020].
[2] A.  Z.  Rakhman,  L.  E.  Nugroho,  Widyawan,  and  Kurnianingsih,  “Fall detection  system  using  accelerometer  and  gyroscope  based  on smartphone,”  in 2014  1st  International  Conference  on  Information Technology, Computer, and Electrical Engineering: Green Technology and Its Applications for a Better Future, ICITACEE 2014 - Proceedings , 2015, pp. 99–104.
[3] S. D. Tsani and I. H. Mulyadi, “Sistem Pendeteksi Jatuh Wearable untuk Lanjut  Usia  Menggunakan  Accelerometer  dan  Gyroscope,” J.  Appl. Electr. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 44–48, 2019.
[4] R. Espinosa, H. Ponce, S. Gutiérrez, L. Martínez-Villaseñor, J. Brieva, and  E. Moya-Albor,  “A  vision-based  approach  for  fall  detection using multiple cameras and convolutional neural networks: A case study using the UP-Fall detection dataset,” Comput. Biol. Med. , vol. 115, p. 103520, Dec. 2019.
[5] D. Sripathi, “Efficient Implementations of Discrete Wavelet Transforms Using FPGAs,” 2003.
[6] O. Kramer, “K-Nearest Neighbors,” Springer, Berlin, Heidelberg, 2013, pp. 13–23.