## Wearable System untuk Mendeteksi Aktivitas Fisik menggunakan Nilai Ambang Batas Akselerasi

## (Wearable System for Detecting Physical Activity using Acceleration Threshold)
Made Liandana [1]*
[1] Fakultas Informatika dan Komputer Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali, Denpasar, Indonesia
E-mail: liandana@stikom-bali.ac.id

## KEYWORDS:
ABSTRACT Wearable device, Threshold, Walking, Sitting, Laying Wearable devices can be used to detect activities. The size of the wearable device is relatively small and easy to wear on clothing so it does not complicate the movement of its users. In this study wearable devices or wearable systems were developed using a three-axis accelerometer sensor.  The  detected  activities  are  walking,  sitting  and  lying  down.  The  technique  used  to detect activity is to use a threshold value. For walking activities use the y axis acceleration whose  value  has  been  reduced  from  the  influence  of  gravity.  The  threshold  value  for  the current activity consists of two, namely: the lower threshold value and the upper threshold value, the lower threshold value is between -1 to -2 and for the upper threshold value ranges from 1 to 2. The sitting and lying activity uses the value acceleration on the x, y, and z axes. For sitting activity the x-axis threshold value is between -0.5 to 0.5, the y-axis value is between 9 and 10, and the z-axis value is -0.5 to 0.5. The threshold value of lying activities on the x- axis is between -0.5 and 0.5, the y-axis is between -0.5 and 0.5, while the z-axis is between 9 and 10. The test results on wearable devices used to detect walking, sitting and lying activities show, the percentage of results of running activities by 60%, for testing sitting activity by 65, while for lying down activity by 60%, each test is carried out 20 times. KATA KUNCI: ABSTRAK Wearable system, Ambang batas, jalan, Duduk, Berbaring. Wearable device dapat digunakan untuk melakukan deteksi aktivitas. Ukuran wearable device yang  relatif  kecil  dan  mudah  dikenakan  pada  pakaian  sehingga  tidak  menyulitkan pergerakan dari penggunanya. Pada penelitian ini telah dikembangkan wearable device atau wearable system yang menggunakan sensor accelerometer dengan tiga sumbu. Aktivitas yang dideteksi  yaitu  berjalan,  duduk,  dan  berbaring.  Teknik  yang  digunakan  untuk  mendeteksi aktivitas  adalah  dengan  menggunakan  nilai  ambang  batas.  Untuk  aktivitas  berjalan menggunakan akselerasi sumbu y yang nilainya telah direduksi dari pengaruh gravitasi. Nilai ambang batas untuk aktivitas berjalan terdiri dari dua, yaitu: nilai ambang batas bawah dan nilai ambang batas atas, ambang batas bawah nilainya antara -1 hingga -2 dan untuk ambang batas atas nilainya berkisar dari  1 hingga 2. Aktivitas duduk dan berbaring menggunakan nilai akselerasi pada sumbu x, y, dan z. Untuk aktivitas duduk nilai ambang batas sumbu x antara -0.5 hingga 0.5, nilai sumbu y antara 9 hingga 10, dan nilai sumbu z antara -0.5 hingga 0.5. Nilai ambang batas untuk aktivitas berbaring pada sumbu x antara -0.5 hingga 0.5, nilai sumbu y antara -0.5 hingga 0.5, sedangkan sumbu z antara 9 hingga 10. Hasil pengujian pada wearable device yang digunakan untuk mendeteksi aktivitas berjalan, duduk, dan berbaring menunjukkan,  presentase  hasil  aktivitas  berjalan  sebesar  60%,  untuk  pengujian  aktivitas duduk  sebesar  65,  sedangkan  untuk  aktivitas  berbaring  sebesar  60  %,  masing-masing pengujian dilakukan sebanyak 20 kali.

## I. PENDAHULUAN
Wearable device atau wearable system merupakan perangkat  elektronik  yang  memiliki  ukuran  kecil sehingga mudah dikenakan pada bagian tubuh tanpa mengganggu  pergerakan  penggunanya [1][2].
Penetrasi smartphone yang  mengalami  titik  jenuh, sehingga wearable device menjadi trend baru dalam teknologi mobile [3],  pengguna wearable  device diperkirakan  mencapai  929  juta  pada  2021  [4]. Wearable  system telah  berkembang  menjadi teknologi yang mampu membantu manusia menjadi
288   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 1, No. 4, Februari 2020, hlm. 287-293
lebih  mudah,  lebih  aman,  lebih  sehat,  dan  lebih nyaman [5]. Wearable system dapat diterapkan untuk berbagai aplikasi, seperti pendidikan  [5], kesehatan [6],  olahraga  [7],  pertanian  [8],  transportasi  [9], hingga fashion [10]. Smart watch, wrist band, smart glass,  smart  jewellery,  electronic  garment,  skin patch adalah beberapa contoh dari wearable device [3].
Penerapan wearable system untuk berbagai bidang tentunya  tidak  terlepas  dari  penggunaan  sensor, perangkat  komunikasi,  dan  perangkat  untuk pemrosesan.  Sensor  berfungsi  untuk  melakukan sensing  terhadap  lingkungan  dari wearable  device . Data  hasil  pembacaan  sensor  dapat  diproses  secara langsung  pada wearable  device oleh  bagian pemroses , atau dikirim ke bagian pemrosesan akhir melalui  perangkat  komunikasi.  Sensor  yang  dapat diterapkan dalam wearable device seperti: accelerometer [11][6], gyroscope [6]  [12],  dan kamera  [9]. Wearable  device yang  dikenakan diharapkan  tidak  mengganggu  pergerakan  dari penggunanya  oleh  karena  itu  komunikasi  nirkabel mutlak diperlukan, ada beragam teknologi komunkasi  yang  dapat  diterapkan  pada wearable device ,  seperti:  Bluetooth  [1],  WiFi  [13],  ZigBee [14],  dan  LoRa  [15].  Dalam  hal  pemrosesan  data, wearable device dapat menggunakan mikrokontroler [16]  atau  mikrokomputer[17]    sebagai  unit  utama pemrosesnya.
Data  dari  sensor  yang  dihasilkan  oleh wearable device dapat  dimanfaatkan  untuk  berbagai  bidang tergantung dari ragam sensor dan teknik pengolahan data  yang  digunakan.  Salah  satu  pemanfaatan  data sensor wearable  device yang  banyak  mendapat perhatian  dari  peneliti  adalah  untuk  melakukan deteksi  aktivitas  [16][18][19][20][21][22].  Contoh aktivitas  yang  dapat  dideteksi  seperti:  berjalan, duduk,  dan  terjadinya  jatuh  [23][24][25].  Untuk mendeteksi  aktivitas, wearable  device dapat menggunakan  sensor accelerometer dan gyroscope [26][27] . Pada  penelitian  ini  menggunakan  sensor accelerometer ,  untuk  pemrosesan  data  awal menggunakan  mikrokontroler,  sarana  komunikasi menggunakan  teknologi  LoRa,  dan  pemrosesan akhir  dilakukan  dengan  menggunakan  komputer. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan wearable  system yang  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  aktivitas  fisik,  seperti berjalan, duduk, dan berbaring. W earable device ini dikembangkan  dengan  memanfaatan  nilai  ambang
batas  akselerasi  yang  telah  dihasilkan  dari  hasil percobaan  dibandingkan  dengan  nilai  akselerasi terkini yang diakibatkan oleh aktivitas fisik.

## II. METODOLOGI
Alur  dari  pengembangan wearable  device pada penelitian  ini  ditunjukkan  seperti  Gbr  1.  Hal  yang pertama  dilakukan  adalah  melakukan  kajian terhadap  sejumlah  pustaka  yang  terkait  dengan wearable  device. Setelah  didapatkan  gambaran mengenai wearable  system yang  dikembangkan, langkah  berikutnya  adalah  mendesain  perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan.
Gbr. 1 Alur Pengembangan Wearable System
Perangkat lunak yang sudah dirancang selanjutnya  diimplementasikan  ke  dalam  perangkat keras sehingga dihasilkan purwarupa dari wearable system. Agar wearable  system dapat  digunakan untuk mendeteksi aktivitas, seperti aktivitas berjalan, duduk,  dan  berbaring,  pola  dari  aktivitas  tersebut perlu  direkam  sehingga  akan  diperoleh  nilai akselerasi sensor accelerometer yang sesuai dengan aktivitas  yang  direkam.  Nilai  pola  yang  sudah direkam  selanjutnya  akan  dianalisis,  hasil  analisis tersebut digunakan untuk menentukan nilai ambang batas  untuk  setiap  aktivitas.  Ambang  batas diimplementasikan  ke  dalam wearable  system kemudian  proses  terakhit  adalah  melakukan pengujian terhadap purwarupa wearable system.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Arsistektur Wearable System
Arsitektur wearable system ditunjukkan pada Gbr. 2. Wearable system yang telah dirancang  terdiri dari bagian pengirim dan penerima data. Bagian pengirim merupakan wearable  device yang  dikenakan  pada pakaian  pengguna,  seperti  ditunjukan  pada  Gbr.  3. Sedangkan  untuk  bagian  penerima  dihubungkan  ke komputer pemroses akhir.
Gbr. 2 Arsitektur Wearable System
Bagian pengirim terdiri dari sensor accelerometer ADXL345, unit pra pemrosesan berupa mikrokontroler ATmega328, dan modul komunikasi LoRa dengan tipe SX1278. Bagian penerima terdiri dari tiga bagian penting, yaitu: Modul LoRa SX1278, antarmuka  pemrosesan  berupa  mikrokontroler Atmega328, dan komputer pemroses akhir.
Pada  bagian  Pengirim  akselerasi  yang  dideteksi oleh sensor accelerometer akan dibaca oleh unit Pra Pemrosesan,  selanjutnya  nilai  akselerasi  tersebut diteruskan  ke  modul  Pengirim  (LoRa)  untuk ditransmisikan ke Bagian Penerima. Akselerasi yang telah  ditransmisikan  oleh  bagian  Pengirim  akan diterima  oleh  modul  Penerima  (LoRa) dan diteruskan  ke  unit  Antarmuka  Pemrosesan.  Unit Antarmuka  Pemrosesan  akan  mengirim  data akselerasi  tersebut  ke  komputer  Pemroses  Akhir menggunakan komunikasi serial.
Wearable device yang dikenakan  oleh pengguna seperti  ditunjukkan  pada  Gbr.  3  memiliki  sensor accelerometer dengan tiga sumbu (x, y, z). Wearable device tersebut  dikenakan  disekitar  dada  sebelah kanan.  Sumbu  x  diposisikan  secara  horisontal, sumbu  y  diposiskan  secara  vertikal,  dan  sumbu  z mengarah ke depan.
Gbr. 3 Pemasangan wearable device

## B. Filtrasi Derau
Akselerasi dari sensor accelerometer dipengaruhi oleh  percepatan  gravitasi.  Setiap  sumbu  yang menghadap  ke  bumi  akan  dikenakan  percepatan gravitasi sebesar 9.81 m/s 2 . Pada penelitian ini, nilai akselerasi  tanpa  ada  pengaruh  gravitasi  digunakan untuk  mendeteksi  aktivitas  berjalan,  terutama  nilai yang dihasilkan oleh sumbu y sensor accelerometer . Untuk  menghilangkan  pengaruh  gravitasi  bumi maka  dilakukan  proses  filter,  proses  tersebut menggunakan persamaan [28].
acc_HPavg = acc_new  * 0.1 + acc_HPavg * 0.9 (1)
acc_HPFilter = acc_new – acc_HPavg (2)

## C. Alur Deteksi Aktivitas
Alur deteksi aktivitas ditunjukkan seperti pada Gbr. 4, proses ini dilakukan di bagian komputer penerima. Data  akselerasi  yang  telah  dikirim  oleh  modul pengirim data ke modul penerima data diteruskan ke komputer  menggunakan  komunikasi  serial.  Data komunikasi  serial  tersebut  dibaca  dalam  bentuk sumbu x, y, dan z. Selanjutnya untuk proses deteksi aktvitas  berjalan  hanya  menggunakan  sumbu  y, karena  aktvitas  berjalan  yang  dideteksi  hanya  arah maju  [29].  Nilai  akselerasi  sumbu  y  sebagai  akibat dari aktivitas difilter untuk menghilangkan pengaruh gravitasi, filter hanya  dilakukan pada proses deteksi aktivitas berjalan.
Alur  deteksi  aktivitas  masih  menggunakan  nilai ambang  batas.  Penentuan  nilai  ambang  batas dilakukan  dengan  melakukan  percobaan  secara
290   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 1, No. 4, Februari 2020, hlm. 287-293
berulang-ulang untuk aktivitas berjalan, duduk, dan berbaring. Untuk aktivitas berjalan hanya menggunakan  sumbu  y  yang  nilai  akselerasinya telah  di filter dengan  menggunakan  persamaan  (1) dan (2). Nilai ambang batas untuk aktivitas berjalan terdiri  dari  dua  yaitu  batas  bawah  dan  batas  atas, untuk batas bawah nilai minimalnya sebesar -2 dan maksimalnya  -1,  untuk  batas atas  nilai  minimalnya sebesar  1  dan  maksimalnya  sebesar  2.  Sedangkan untuk  aktivitas  duduk  dan  berbaring  menggunakan nilai  akselerasi  untuk  ketiga  sumbu  (x,  y,  dan  z). Nilai  ambang  batas  untuk  mendeteksi  aktivitas duduk dan berbaring ditunjukkan pada Tabel I.

## TABEL I. AMBANG BATAS DUDUK DAN BERDIRI
Aktivitas Sumbu X Sumbu Y Sumbu Z Min Max Min Max Min Max Duduk -0.99 0.99 9 11 -2.5 5 Berbaring -2 1 -5 2.5 9 11
Nilai ambang batas seperti pada Tabel I tersebut selanjutnya  akan  diimplementasikan  ke  dalam program yang terdapat di komputer pemroses. Alur penggunaan nilai ambang batas tersebut ditunjukkan pada Gbr. 4 dan Gbr. 5.
Gbr. 4 Alur Deteksi Aktivitas
Gbr. 5 Sub Proses Deteksi Aktivitas Berjalan
Langkah-langkah deteksi aktvitas sebagai berikut. 1) Baca data serial simpan ke  dalam variabel x, y, dan z.
2) Filter  akselerasi  y  untuk  menghilangkan pengaruh  gravitasi  dan  inisialisasi  nilai  list (senarai).
3) Tambahkan nilai akselerasi sumbu y yang sudah di-filter    ke  dalam  list,  inisialisasi  nilai  awal  i dan counter.
4) Ulangi  ke    langkah  1  jika  panjang  dari list(senarai) belum mencapai 10.
5) Jika panjang list mencapai 10, telusuri nilai list satu  persatu  dari  indeks  ke-0  sampai  indeks terakhir  dengan  menaikkan  variabel  i.  Jika terdapat  nilai  akselerasi  antara  1  (batas  atas minimal) hingga 2 (batas atas maksimal) atau -1 (batas bawah maksimal) hingga -2 (batas bawah minimal) nilai counter dinaikkan.
6) Jika  semua  nilai  yang  terdapat  pada  list  sudah ditelusuri hapus nilai list pada indeks 0.
7) Jika  nilai  counter  mencapai  2  maka  dideteksi sebagai aktivitas berjalan.
8) Jika nilai counter tidak mencapai 2, dilanjutkan ke  langkah  untuk  mendeteksi  aktivitas  duduk. Pada langkah ini, menggunakan nilai sumbu x, y,  dan  z  tanpa    di-filter.  Dinyatakan  aktivitas duduk  apabilai  nilai  x  antara  -0.5  hingga  0.5, nilai y antara 9 hingga 10, dan nilai z antara -0.5 hingga 0.5.
9) Apabila  aktivitas  duduk  tidak  dideteksi, dilanjutkan  ke  langkah  untuk  mendeteksi berbaring.  Berbaring  dideteksi  jika  nilai akselerasi untuk sumbu x antara -0.5 hingga 0.5, nilai y antara -0.5 hingga 0.5, sedangkan sumbu z antara 9 hingga 10.
10) Jika  sebua  aktivitas  tidak  ada  yang  terdeteksi maka akan kembali ke  langkah 1.

## D. Pengujian Wearable System
Wearable  device yang  telah  dibuat  digunakan untuk  mendeteksi  tiga  aktvitas,  yaitu  aktivitas berjalan,  duduk,  dan  berbaring.  Tampilan  dari aplikasi  yang  digunakan  untuk  mengolah  data akselerasi sehingga dapat berfungsi untuk mendeteksi aktivitas ditunjukkan pada Gbr. 6 hingga Gbr. 9.
Gbr. 6 Tampilan Awal Wearable System
Gbr. 7 Aktivitas Berjalan Terdeteksi
Gbr. 8 Aktivtias Berbaring Terdeteksi
Gbr. 9 Aktivitas Duduk Terdeteksi
Hasil pengujian dari aplikasi dilakukan sebanyak 20 kali untuk masing-masing pengujian ditunjukkan pada  Tabel  II.  Skenario  pengujian  dilakukan  pada subjek pengujian dilakukan pada orang dewasa yang memiliki  bobot  75  kg  dan  tinggi  170  cm.  Untuk aktivitas  berjalan  subjek  diminta  berjalan  sejauh kurang  lebih  5  m,  apabila  dalam  jarak  tersebut wearable system dapat mendeteksi aktivitas berjalan dengan benar atau salah maka akan dihitung sebagai satu  kali  pengujian.  Pengujian  aktivitas  duduk dilakukan  dengan  meminta  subjek  melakukan gerakan  dari  posisi  awal  berdiri  kemudian  duduk, ketika  posisi  duduk wearable  system dapat mendeteksi  dengan  benar  atau  salah  maka  akan dihitung sebagai satu kali pengujain. Untuk aktivitas berbaring  subjek  diminta  untuk  melakukan  posisi berbaring  yang  diawali  dengan  posisi  berdiri  atau duduk.  Ketika  subjek  sudah  berada  dalam  posisi berbaring  dan wearable  system mendeteksi  terjadi aktivitas  berbaring  dengan  benar  atau  salah  maka pengujiannya  dihitung  satu  kali.  Pada  pengujian berbaring  hanya  diuji  untuk  posisi  tengadah.  Dari hasil  pengujian  menunjukkan  presentase  hasil deteksi  aktivitas  berjalan  sebesar  60%,  untuk pengujian  aktivitas  duduk  sebesar  65,  sedangkan untuk aktivitas berbaaring sebesar 60 %.

## TABEL III. PENGUJIAN AKTIVITAS
Aktivitas Terdeteksi Jumlah Presentase (%) Ya Tidak Berjalan 12 8 20 60 Duduk 13 7 20 65 Berbaring 12 8 20 60
Persentase  aktivitas  fisik  seperti  berjalan, duduk, dan berbaring berada diangka 60%-65% dari total  masing-masing  pengujian  sebanyak  20  kali. Dari  skenario  pengujian  masih  ada  aktivitas  yang dideteksi salah. Aktivitas berjalan yang sangat pelan masih dideteksi salah, hal ini disebabkan karena nilai akselerasi sumbu saat berjalan berjalan secara pelan memiliki nilai yang sama dengan posisi berdiri atau duduk.  Gerakan  duduk  atau  berbaring  yang  agak cepat juga sering dideteksi sebagai aktivitas berjalan, hal  ini  disebabkan  karena  sumbu 𝑦 masih  berada pada  posisi  vertikal  sehingga  gerakan  yang  cukup cepat  dapat  meningkatkan  nilai  akselerasi  pada sumbu  y,  nilai  akselerasi  tersebut  memiliki  nilai yang  sama  dengan  nilai  ambang  batas  ketika aktivitas  berjalan.  Untuk  penelitian  lanjutan memperbanyak jumlah pengujian dan menguji pada subjek  yang  berbeda    tentu  menjadi  hal yang  perlu dilakukan  sehingga  hasil  pengujian  tersebut  dapat digunakan  sebagai  acuan  untuk  memperbaiki kelemahan dari wearable system ini.

## IV. P ENUTUP
Hasil  pengujian  pada wearable  device yang digunakan untuk mendeteksi aktivitas, menunjukkan persentase  hasil  deteksi  aktivitas  berjalan  sebesar 60%,  untuk  pengujian  aktivitas  duduk  sebesar  65, sedangkan untuk aktivitas berbaaring sebesar 60 %. Beberapa  kelemahan  dari wearable  system ini, seperti  aktivitas  berjalan  yang  sangat  pelan  tidak dapat  dideteksi  dengan  benar,  penyebabnya  adalah nilai  akselerasi  sumbu  sebagai  akibat  dari  aktivitas berjalan pelan memiliki nilai yang sama dengan nilai akselerasi  sumbu  pada  posisi  berdiri  atau  duduk. Selain itu, gerakan duduk atau berbaring yang agak cepat  akan  dideteksi  sebagai  aktivitas  berjalan,  ini disebabkan karena sumbu y masih berada pada posisi vertikal  sehingga  gerakan  yang  cukup  cepat  dapat meningkatkan nilai akselerasi sumbu y yang nilainya sama dengan nilai ambang batas berjalan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  semua pihak  yang  telah  mendukung  penelitian  ini.  Bapak Dr. Dadang Hermawan selaku Rektor ITB STIKOM BALI.  Bapak Dian Pramana S.Kom, M.Kom selaku Dekan  Fakultas  Informatika  dan  Komputer  ITB STIKOM BALI. Bapak Padma Nyoman Crisnapati, S.Kom., M.Pd. selaku Ketua Program Studi Sistem Komputer.  Rekan-rekan  Institut  Teknologi  dan Bisnis (ITB) STIKOM BALI, yang telah membantu dukungan  dan  semangat.  Seluruh  pihak  yang  telah membantu  dalam  menyelesaikan  laporan  ini  yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu.

## R EFERENSI
[1] H.  Kim,  M.  Ahn,  S.  Hong,  S.  Lee,  and  S.  Lee, “Wearable  device  control  platform  technology  for network application development,” Mob. Inf. Syst. , vol. 2016, 2016.
[2] R. M. Al-Eidan, H. Al-Khalifa, and A. M. Al-Salman, A  Review  of  Wrist-Worn  Wearable:  Sensors,  Models, and Challenges . Hindawi Limited, 2018, p. 20.
[3] S. Seneviratne et al. , “A Survey of Wearable Devices and Challenges,” IEEE  Communications  Surveys  and Tutorials ,  vol.  19,  no.  4.  Institute  of  Electrical  and Electronics  Engineers  Inc.,  pp.  2573–2620,  01-Oct- 2017.
[4] Statista,  “Global  connected  wearable  devices  2016- 2022  |  Statista,”  2020.  [Online].  Available: https://www.statista.com/statistics/487291/global- connected-wearable-devices/. [Accessed: 13-Jan- 2020].
[5] S. Larabi Marie-Sainte, M. S. Alrazgan, F. Bousbahi, S. Ghouzali, and  W. Abdul,  “From  Mobile to Wearable System:  A  Wearable  RFID  System  to  Enhance Teaching  and  Learning  Conditions,” Mob.  Inf.  Syst. , vol. 2016, p. 10, 2016.
[6] D. Ajerla, S. Mahfuz, and F. Zulkernine, “A real-time patient monitoring framework for fall detection,” Wirel. Commun. Mob. Comput. , vol. 2019, 2019.
[7] T.  Caporaso,  S.  Grazioso,  D.  Panariello,  G.  Di Gironimo, and A. Lanzotti, “A wearable inertial device based  on  biomechanical  parameters  for  sports performance  analysis  in  race-walking:  Preliminary results,”  in 2019  IEEE  International  Workshop  on Metrology for Industry 4.0 and IoT, MetroInd 4.0 and IoT 2019 - Proceedings , 2019, pp. 259–262.
[8] P. A. Patil, B. G. Jagyasi, J. Raval, N. Warke, and P. P. Vaidya, “Design and development of wearable sensor textile  for  precision  agriculture,”  in 2015  7th International  Conference  on  Communication  Systems and Networks (COMSNETS) , 2015, pp. 1–6.
[9] R.  E.  Ahmed,  “GPark:  Vehicle  parking  management system using smart glass,” J. Sensors , vol. 2016, 2016.
[10] J.  E.  Kim,  Y.  H.  Kim,  J.  H.  Oh,  and  K.  D.  Kim,
“Interactive  smart  fashion  using  user-oriented  visible light  communication:  The  case  of  modular  strapped cuffs  and  zipper  slider types,” Wirel.  Commun.  Mob. Comput. , vol. 2017, 2017.
[11] A. Kurniawan, A. R. Hermawan, and I. K. E. Purnama, “A  wearable  device  for  fall  detection  elderly  people using tri dimensional accelerometer,” in Proceeding  - 2016 International Seminar on Intelligent Technology and  Its  Application,  ISITIA  2016:  Recent  Trends  in
Intelligent Computational Technologies for Sustainable Energy , 2016, pp. 671–674.
[12] Q.  T.  Huynh,  U.  D.  Nguyen,  L.  B.  Irazabal,  N. Ghassemian,  and  B.  Q.  Tran,  “Optimization  of  an accelerometer  and  gyroscope-based  fall  detection algorithm,” J. Sensors , vol. 2015, 2015.
[13] Q. Mu, T. Wang, and Y. Jia, “Research on Framework of Underground Wearable Devices Framework Based on  Cloud  Computing,”  in Proceedings  -  2015  8th
International
Symposium on Computational Intelligence and Design, ISCID 2015 , 2016, vol. 1, pp. 458–461.
[14] B. V. Vishakh and M. K. Khwaja, “Wearable Device for  Hearing  Impaired  Individuals  Using  ZigBee Protocol,” in Proceedings - AMS 2015: Asia Modelling Symposium  2015  -  Asia  9th  International  Conference on Mathematical Modelling and Computer Simulation , 2016, pp. 181–184.
[15] F.  Wu,  C.  Rudiger,  J.  M.  Redoute,  and  M.  R.  Yuce, “WE-Safe:  A  wearable  IoT  sensor  node  for  safety applications  via  LoRa,”  in IEEE  World  Forum  on Internet of Things, WF-IoT 2018 - Proceedings , 2018, vol. 2018-January, pp. 144–148.
[16] F.  Yang  and  L.  Zhang,  “Real-time  human  activity classification  by  accelerometer  embedded  wearable devices,”  in 2017  4th  International  Conference  on Systems and Informatics, ICSAI 2017 , 2017, vol. 2018- January, pp. 469–473.
[17] N.  R.  Sogi,  P.  Chatterjee,  U.  Nethra,  and  V.  Suma, “SMARISA:  A  Raspberry  Pi  Based  Smart  Ring  for Women  Safety  Using  IoT,”  in Proceedings  of  the International  Conference  on  Inventive  Research  in Computing Applications, ICIRCA 2018 , 2018, pp. 451– 454.
[18] F. Taffoni, D. Rivera, A. La Camera, A. Nicolò, J. R. Velasco,  and  C.  Massaroni,  “A  Wearable  System  for Real-Time  Continuous  Monitoring  of  Physical Activity,” J. Healthc. Eng. , vol. 2018, pp. 1–16, Mar. 2018.
[19] Z. Wei and T. Bao, “Research on a novel strategy for
automatic activity recognition using wearable device,” in Proceedings  of  2016  8th  IEEE  International Conference on Communication Software and Networks, ICCSN 2016 , 2016, pp. 488–492.
[20] S. I. Soraya et al. , “IoT/M2M wearable-based activity- calorie  monitoring  and  analysis  for  elders,”  in Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS , 2017, pp. 2390–2393.
[21] M.  C.  Kwon  and  S.  Choi,  “Recognition  of  Daily Human  Activity  Using  an  Artificial  Neural  Network and Smartwatch,” Wirel. Commun. Mob. Comput. , vol. 2018, 2018.
[22] W. Xiao and Y. Lu, “Daily Human Physical  Activity Recognition  Based  on  Kernel  Discriminant  Analysis and  Extreme  Learning  Machine,” Math.  Probl.  Eng. , vol. 2015, 2015.
[23] J.  Liu,  J.  Sohn,  and  S.  Kim,  “Classification  of  Daily Activities for the Elderly Using Wearable Sensors,” J. Healthc. Eng. , vol. 2017, pp. 1–7, 2017.
[24] F. Wu, H. Zhao, Y. Zhao, and H. Zhong, “Development of  a  Wearable-Sensor-Based  Fall  Detection  System,” Int. J. Telemed. Appl. , vol. 2015, pp. 1–11, 2015.
[25] X.  Xi,  W.  Jiang,  Z.  Lü,  S.  M.  Miran,  and  Z.-Z.  Luo, “Daily  Activity Monitoring and Fall Detection Based on  Surface  Electromyography  and  Plantar  Pressure,” Complexity , vol. 2020, pp. 1–12, Jan. 2020.
[26] S.  Ranasinghe,  F.  Al  MacHot,  and  H.  C.  Mayr,  “A review on applications of activity recognition systems with  regard  to  performance  and  evaluation,” Int.  J. Distrib. Sens. Networks , vol. 12, no. 8, 2016.
[27] Y.  L.  Hsu,  S.  C.  Yang,  H.  C.  Chang,  and  H.  C.  Lai, “Human Daily and Sport Activity Recognition Using a Wearable Inertial Sensor Network,” IEEE Access , vol. 6, pp. 31715–31728, May 2018.
[28] I.  Bylemans,  M.  Weyn,  and  Klepal,  “Mobile  Phone- Based  Displacement  Estimation  for  Opportunistic Localisation  System,”  in "  in  Third  International Conference on Mobile Ubiquitous Computing, System, Services  and  Technologies,  2009.  UBICOMM  ’09 , 2009, p. Pp.113-118.
[29] D.  W.  Mahandhira,  R.  V.  H.  Ginardi,  and  D.  A.
Navastara, “Penggunaan Accelerometer dan
Magnetometer pada Sistem Real Time Tracking Indoor Position  untuk  Studi  Kasus  pada  Gedung  Teknik Informatika ITS,” J. Tek. ITS , vol. 5, pp. A524–A527, 2016.