## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Pengembangan Deteksi Jatuh pada Manusia Menggunakan Metode Threshold Berbasis Data Akselerometer pada Smartphone
Mardi Hardjianto #1 , Agnes Aryasanti #2
# Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jalan. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan
1 mardi.hardjianto@budiluhur.ac.id
2 agnes.aryasanti@budiluhur.ac.id
Abstrak—Banyak  sistem  deteksi  jatuh  dikembangkan menggunakan akselerometer, giroskop atau kombinasi kedua sensor  pada  smartphone.  Deteksi  hanya  menggunakan akselerometer  banyak  digunakan  karena  hampir  semua smartphone  memiliki  sensor  akselerometer.  Alasan  lain menggunakan  satu  sensor  dapat  menghemat  daya  baterai. Metode  yang  banyak  digunakan  untuk  deteksi  jatuh  yaitu threshold.  Metode  ini  digunakan  untuk  menghindari komputasi  yang  komplek  agar  dapat  juga  menghemat  daya baterai.  Sayangnya,  metode  ini  masih  memiliki  kelemahan yang  menyebabkan  sejumlah  alarm  palsu.  Pada  penelitian kami sebelumnya, akurasi yang dihasilkan mencapai 98,1%, namun  masih  terdapat  kekurangan,  yaitu  kegagalan membedakan  gerak  jatuh  dan  berlari.  Pada  penelitian  ini, kami mencoba memperbaiki metode deteksi jatuh agar dapat membedakan  gerak  jatuh  dan  berlari.  Walaupun  belum sempurna,  namun  akurasinya  sudah  meningkat  menjadi 99,2%.
Kata kunci - akselerometer, threshold, smartphone, resultan akselerasi, akurasi

## I. P ENDAHULUAN
Jatuh  didefinisikan  peristiwa  yang  mengakibatkan seseorang tiba-tiba berhenti di tanah atau lantai atau tingkat yang lebih rendah[1]. Menurut Centers for Disease Control and Prevention (CDC), di Amerika Serikat lebih dari satu dari  empat  orang  dewasa  (28%)  berusia  65  tahun  ke  atas melaporkan  jatuh  setiap  tahun,  dan  sekitar  30  juta  orang jatuh setiap tahun[2]. Jatuh adalah penyebab utama cedera yang  berhubungan  dengan  kematian[3].  Jatuh  pada  orang lanjut usia juga menjadi penyebab paling umum dari cedera fatal dan trauma sehingga perlu mendapat perawatan medis. Seiring  bertambahnya  usia,  masalah  osteoporosis, pengeroposan  tulang,  yang  lebih  mungkin  dialami  oleh orang  berusia  lanjut.  Dari  semua  patah  tulang  yang diakibatkan  oleh  jatuh,  patah  pada  panggul  merupakan penyebab  kematian  terbanyak,  karena  mengakibatkan masalah  kesehatan  yang  paling  parah  dan  sangat mempengaruhi kualitas hidup.
Upaya  manusia  untuk  mengawasi  manusia  terjatuh terus ditingkatkan. Kemajuan teknologi saat ini memungkinkan  pengawas  dapat  segera  mengetahui  bila manusia  mengalami  peristiwa  jatuh.  Beberapa  penelitian deteksi  jatuh  menggunakan  sensor  berupa  kamera, akselerometer,  giroskop,  mikrofon,  ultrasonik,  getar  atau kombinasi  antara  sensor  yang  satu  dengan  yang  lain. Sensor-sensor  ini  dikelompokkan  dalam  3  kategori,  yaitu deteksi  berbasis  kamera,  lingkungan  dan  sensor  dipasang pada  tubuh.  Ketiga  kategori  ini,  deteksi  jatuh  berbasis sensor  yang  dipasang  pada  tubuh  yang  paling  banyak diteliti dan praktis. Sebagian besar sistem terbaru memiliki kombinasi  dari  dua  atau  lebih  sensor  termasuk akselerometer dan giroskop[4], [5]. Penggunaan lebih dari satu  jenis  sensor  cenderung  menghasilkan  akurasi  yang lebih  baik,  namun  penggunaan  komsumsi  daya  menjadi lebih  besar[6].  Selama  ini  beberapa  peneliti  telah  banyak memanfaatkan  sensor  akselerometer  untuk  deteksi  jatuh, hal  ini  disebabkan  sensor  tersebut  lebih  murah dibandingkan  dengan  giroskop  serta  terintegrasi  dengan kebanyakan smartphone [7]–[9].  Di  samping  itu,  jatuh biasanya  dicirikan  dengan  meningkatnya  akselerasi  gerak dibandingkan aktivitas biasa.
Dari  penelitian  sebelumnya,  metode  yang  banyak digunakan untuk deteksi jatuh yaitu threshold [5], [7], [8], [10],  [11].  Metode  ini  digunakan  untuk  menghindari komputasi  yang  kompleks  dan  berkesesuaian  dengan akselerometer  yang  hanya  menggunakan  konsumsi  daya yang  kecil.  Hal  ini  dapat  menghemat  daya  beterai smartphone .  Pendeteksian  jatuh  menggunakan  metode threshold yang memanfaatkan sensor akselerometer masih memiliki  kelemahan.  Kelemahan  ini  dapat  menyebabkan sejumlah alarm palsu sehingga terjadi kekurang-akuratan. Pada  gerak  berlari  sinyal  percepatan  yang  dihasilkan akselerometer  memiliki  tinggi  yang  sama  dengan  gerak jatuh, sehingga sering kali gerak berlari dilaporkan sebagai gerak jatuh.
Deteksi  jatuh  yang  dilakukan  oleh  Hardjianto[12], lokasi smartphone dapat  dipindah-pindahkan  sesuai dengan lokasi yang sudah ditentukan, yaitu saku kiri atas, saku kanan atas, saku kiri bawah, saku kanan bawah, saku kiri  celana  dan  saku  kanan  celana.  Proses  pendeteksian jatuh ini menggunakan parameter nilai resultan akselerasi. Metode yang digunakan yaitu threshold . Ada dua threshold yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu threshold atas (TH1) dan threshold bawah (TH2). Selain nilai threshold , juga  diperlukan  dua  parameter  waktu,  yaitu  T1  dan  T2. Parameter  waktu  pertama  (T1)  adalah  waktu  jeda digunakan  setelah  nilai  resultan  akselerasi  melebihi  TH1. Setelah T1 ms, nilai resultan akselerasi kembali diperiksa. Bila selama selama T2 ms nilai resultan akselerasi di bawah TH2,  maka  dilaporkan  terjadi  peristiwa  jatuh.  Walaupun akurasi yang dihasilkan mencapai 98,1%, namun terdapat kekurangan,  yaitu  adanya  kegagalan  dalam  membedakan gerak jatuh dan berlari.
Pada  penelitian  ini,  kami  memodifikasi  algoritme deteksi  jatuh  agar  dapat  membedakan  gerak  jatuh  dari berlari. Perbedaan dengan algoritme terdahulu adalah kami menghitung selama waktu T1 ms, ada berapa jumlah nilai resultan  akselerasi  yang  melebihi  nilai threshold atas setelah nilai resultan berada di bawah nilai threshold atas. Jumlah  nilai  resultan  akselerasi  yang  melebihi  nilai threshold atas disimpan dalam variabel CNT. Setelah T1 ms, nilai resultan akselerasi yang dikeluarkan akselerometer kembali diperiksa. Bila selama T2 ms nilai resultan  akselerasi  yang  dikeluarkan  accelerometer  selalu di bawah nilai threshold bawah (TH2) dan nilai CNT sama dengan  0,  maka  terjadi  peristiwa  jatuh,  namun  bila  CNT bernilai tidak nol, maka dilaporkan sebagai gerakan tidak jatuh.  Perubahan algoritme ini  menghasilkan peningkatan akurasi sebesar 1,1%, sehingga menjadi menjadi 99,2%.

## II. M ETODE

## A. Akselerometer
Akselerometer adalah sebuah perangkat elektromekanis yang  berguna  untuk  mengukur  gaya  akselerasi  atau akselerasi,  mendeteksi  dan  mengukur  getaran,  ataupun untuk  mengukur  akselerasi  akibat  gravitasi  bumi.  Gaya yang diukur bisa statis, seperti gaya gravitasi konstan yang menarik  kaki,  atau  gaya  dinamis  yang  disebabkan  oleh bergeraknya  atau  bergetarnya  akselerometer.  Dengan mengukur jumlah akselerasi statis karena adanya gravitasi, maka dapat diketahui sudut kemiringan perangkat terhadap bumi. Dengan mengukur jumlah akselerasi dinamis, maka dapat dianalisis arah pergerakan dari perangkat.
Yang  dimaksud  dengan  akselerasi  di  sini  adalah  suatu keadaan berubahnya kecepatan terhadap waktu. Perubahan menaiknya  kecepatan  dalam  suatu  rentang  waktu  disebut juga  akselerasi  ( acceleration ).  Jika  kecepatan  semakin berkurang  daripada  kecepatan  sebelumnya,  disebut decceleration (akselerasi  negatif).  Misalnya,  mobil  yang melaju dari keadaan diam sampai 60 mph dalam enam detik maka  akselerasinya  sebesar  10  mph  per  detik  (60  dibagi dengan 6)[13].
Sensor akselerometer mengeluarkan data dalam bentuk 3 sumbu. Dengan perubahan data dari tiga sumbu ini, maka sebuah benda yang dilekatkan sensor akselerometer dapat diukur akselerasi gerakannya. Gerakan ketiga sumbu yakni gerak kanan-kiri (sumbu X), gerak atas-bawah (sumbu Y) dan gerak depan-belakang (sumbu Z).
Saat  ini,  peneliti  banyak  menggunakan  akselerometer yang  terdapat  pada smartphone .  Alasan  menggunakan smartphone karena  sensor  akselerometer  hampir  ada  di semua smartphone dan  mudah  dibawa  dan  ditaruh  dalam saku setiap kali pergi ke luar rumah. Sensor akselerometer pada smartphone juga menghasilkan nilai akselerasi dalam sumbu X, Y dan Z seperti ditunjukkan pada Gambar. 1.
Gambar. 1 Smartphone dilengkapi dengan akselerometer

## B. Metode Confusion Matrix
Tahapan akhir dari suatu penelitian adalah evaluasi dari model  yang  dihasilkan.  Evaluasi  dari  model  yang dihasilkan  bertujuan  untuk  mengukur  kinerja  dari  model tersebut. Pengukuran kinerja ini melalui sebuah tes dengan sekumpulan  dataset  yang  berbeda  dengan  dataset  yang dipakai  untuk  membentuk  model  tersebut.  Salah  satu metode  untuk  menilai  kinerja  sebuah  model  adalah menggunakan confusion  matrix . Confusion  matrix atau juga dikenal sebagai matrik kesalahan  adalah sebuah alat ukur  yang  populer  digunakan  untuk  menggambarkan kinerja  model  klasifikasi  pada  sekumpulan  data  uji[14], [15]. Confusion matrix seperti ditunjukkan pada Tabel I.
T ABEL I C ONFUSION M ATRIX D ETEKSI J ATUH
Nilai Sebenarnya
Gerak Jatuh
Gerak Tidak Jatuh Nilai Prediks i Gerak Jatuh True Positive (TP) False Positive (FP) Gerak Tidak Jatuh False Negative (FN) True Negative (TN)
Berdasarkan Tabel  I bahwa True Positive (TP) adalah jumlah gerak jatuh yang diidentifikasi sebagai gerak jatuh, False Positive (FP)  adalah jumlah gerak tidak jatuh  yang diidentifikasi  sebagai  gerak  jatuh, False  Negative (FN) adalah jumlah gerak jatuh yang diidentifikasi sebagai gerak tidak jatuh, True Negative (TN) adalah jumlah gerak tidak jatuh yang diidentifikasi sebagai gerak tidak jatuh.
Kinerja  dari  model  yang  dibuat  perlu  dievaluasi. Pengevaluasian dilakukan dengan cara mengetahui tingkat akurasi,  sensitivitas  dan  spesifisitas.  Akurasi  adalah perbandingan semua data yang terklasifikasi secara benar terhadap  jumlah  data  keseluruhan,  dinyatakan  dalam persamaan  (1).  Sensitivitas  atau  disebut  juga  tingkat true
positive ,    adalah  perbandingan  jumlah  data  jatuh  yang terdeteksi  jatuh  terhadap  data  jumlah  jatuh  yang  terjadi. Perhitungannya dinyatakan pada persamaan (2). Spesifisitas atau disebut juga sebagai tingkat true negative , adalah  perbandingan  jumlah  data  tidak  jatuh  yang terdeteksi tidak jatuh terhadap data-data jumlah tidak jatuh yang terjadi dinyatakan dalam persamaan (3).

## C. Langkah Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian,  dibutuhkan  tahapan penelitian  untuk  menggambarkan  urutan  proses  kegiatan secara umum seperti yang ditunjukkan pada Gambar. 2.
Gambar. 2 Tahapan kegiatan penelitian
Langkah pertama penelitian ini mencari dan mempelajari  deteksi  jatuh  yang  menggunakan  metode akselerometer  melalui  penelitian-penelitian  sebelumnya. Hasil  dari  langkah  ini  didapatkan  bahwa  masih  adanya alarm  palsu  yang  tidak  dapat  membedakan  antara  gerak berlari  dan  jatuh.  Salah  satu  penelitian  kami  juga mengalami  hal  yang  sama.  Dari  hal  ini,  maka  kami mencoba untuk merancang model deteksi jatuh dengan cara memodifikasi atau memperbaiki kekurangan metode yang lama.  Hasil  dari  tahap  ini  diperoleh  model  deteksi  jatuh yang sudah diperbaiki. Pada metode deteksi yang baru ini, terdapat  penambahan  parameter,  yaitu  memeriksa  nilai resultan akselerasi selama waktu T1 ms. Langkah terakhir dilakukan  pengujian  terhadap  model  deteksi  jatuh  yang sudah  kami  perbaiki  untuk  mengukur  nilai  akurasi, sensitivitas dan spesifisitas.

## D. Data Penelitian
Data akselerasi gerak yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah lima data akselerasi gerak jatuh dan enam data akselerasi gerak aktivitas kehidupan sehari-hari atau gerak tidak  jatuh.  Kelima  gerak  jatuh  meliputi  gerak  jatuh  ke depan, gerak jatuh ke belakang, gerak jatuh ke kiri, gerak jatuh  ke  kanan  dan  gerak  jatuh  tegak  lurus.  Enam  gerak tidak jatuh meliputi meliputi gerak berjalan, gerak berlari, gerak  dari  berdiri  kemudian  duduk  di  kursi,  gerak  dari duduk  di  kursi  kemudian  berdiri,  gerak  dari  berdiri kemudian  membungkuk  dan  gerak  dari  berdiri  kemudian jongkok.
Data  akselerasi  gerak  ini  diperoleh  dari  enam smartphone yang  dipasang  pada  enam  lokasi  di  tubuh manusia. Adapun enam lokasi smartphone , yaitu saku kiri atas baju, saku kanan atas baju, saku kiri bawah baju, saku kanan bawah baju, saku kiri depan celana dan saku kanan depan celana, seperti ditunjukkan pada Gambar. 3.
Gambar. 3 Lokasi Smartphone
Saat relawan mau melakukan gerakan, program deteksi jatuh  yang  terdapat  di  setiap smartphone diaktifkan. Akselerometer pada masing-masing smartphone mengeluarkan data akselerasi gerak dalam tiga sumbu yaitu sumbu  X,  sumbu  Y  dan  sumbu  Z.  Data  tiga  sumbu  akan dibaca  oleh  program  deteksi  jatuh  di  masing-masing smartphone kemudian  dibagi  dengan  nilai  akselerasi gravitasi (g), yaitu 9,81 m/s 2 dan disimpan ke dalam basis data  di  masing-masing smartphone .  Pembacaan  data  dari akselerometer  ini  dilakukan  kurang  lebih  setiap  10  ms. Selain  data  akselerasi  gerak  tiga  sumbu,  setiap  program juga menyimpan jenis gerakan yang dilakukan relawan dan waktu perekaman dalam satuan milisekon.
Data  yang  diperoleh  dari smartphone adalah  data akselerasi  dalam  sumbu  X,  Y  dan  Z  serta  waktu  saat memperoleh  data  akselerasi.  Contoh  data  akselerasi ditunjukkan pada Tabel II.
T ABEL II C ONTOH D ATA A KSELERASI G ERAK J ATUH K E D EPAN
Nilai Akselerasi Sumbu X (g) Nilai Akselerasi Sumbu Y (g) Nilai Akselerasi Sumbu Z (g) Waktu (dd:ms) -0.90 -0.36 0.48 23:565 -0.88 -0.26 0.55 23:575 -0.82 -0.30 0.51 23:584 -0.78 -0.21 0.45 23:600 -0.81 -0.41 0.35 23:604 -0.76 -0.29 0.31 23:614 -0.74 -0.42 0.26 23:625 -0.71 -0.34 0.24 23:635 -0.68 -0.26 0.20 23:645 -0.68 -0.27 0.17 23:655 -0.67 -0.26 0.22 23:665
Akurasi      = 𝐓𝐏+𝐓𝐍 𝐓𝐏+𝐅𝐍+𝐓𝐍+𝐅𝐏 X 100% (1) Sensitivitas =
𝐓𝐏 𝐓𝐏+𝐅𝐍 X 100% (2) Spesifisitas =
𝐓𝐍 𝐓𝐍+𝐅𝐏 X100% (3)
-0.66 -0.23 0.24 23:677
Contoh  grafik  data  akselerasi  tiga  sumbu  X,  Y  dan  Z ditunjukkan pada Gambar 4. Setelah semua data akselerasi gerak  diperoleh,  langkah  berikutnya  adalah  menghitung nilai  resultan  akselerasi  gerak  dari  nilai  akselerasi  gerak ketiga  sumbu  X,  Y  dan  Z.  Perhitungan  nilai  resultan akselerasi  melalui  persamaan  (4).  Contoh  grafik  data resultan akselerasi ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 4. Data Akselerasi Tiga Sumbu X, Y dan Z
𝐑 = √𝐀 𝐱 𝟐 +     𝐀 𝐲 𝟐 +    𝐀 𝐳 𝟐 (4)
Di mana A x : data akselerasi gerak sumbu X A y : data akselerasi gerak sumbu Y A z : data akselerasi gerak sumbu Z
R  :  resultan akselerasi
Gambar 5. Data Resultan Akselerasi

## E. Perancangan Model Deteksi Jatuh
Penentuan terjadinya gerak jatuh atau tidak, membutuhkan  lima  parameter,  yaitu  nilai threshold atas (TH1), threshold bawah  (TH2),  waktu  yang  dibutuhkan antara pengecekan threshold atas dan threshold bawah (T1), waktu  yang  dibutuhkan  setelah  pengecekan threshold bawah  (T2),  dan  jumlah  nilai  resultan  akselerasi  yang melebihi nilai threshold atas selama waktu T1 (CNT). Bila selama nilai resultan akselerasi tidak pernah melebihi nilai threshold atas  (TH1),  maka  dianggap  gerak  tidak  jatuh. Bila  nilai  resultan  akselerasi  melampaui  nilai  TH1,  maka
selama T1 ms, akan dilakukan pemeriksaan nilai  resultan akselerasi. Pemeriksaan dilakukan dengan menghitung ada berapa jumlah nilai resultan akselerasi yang melebihi nilai threshold atas setelah nilai resultan berada di bawah nilai threshold atas. Jumlah berapa kali nilai resultan akselerasi melebihi  nilai  TH1,  disimpan  dalam  variabel  CNT.  Bila nilai  CNT  lebih  dari  0,  maka  diduga  merupakan  gerak berlari.  Setelah  T1  ms,  nilai  resultan  percepatan  yang dikeluarkan accelerometer kembali diperiksa. Bila selama T2  ms  nilai  resultan  percepatan  yang  dikeluarkan accelerometer selalu di bawah nilai threshold bawah (TH2) dan nilai CNT sama dengan 0, maka terjadi peristiwa jatuh. Parameter T1, T2, TH1, TH2, kami menggunakan data pada penelitian sebelumnya, yaitu TH1 bernilai 2,16g, TH2 bernilai 1,43g, T1 bernilai 1450 ms dan T2 bernilai 890 ms.

## F. Pengujian Model Deteksi Jatuh
Model deteksi jatuh yang dibuat perlu diuji apakah telah sesuai  yang  diharapkan  atau  tidak.  Pengujian  dilakukan oleh  delapan  relawan.  Kedelapan  relawan  ini  terdiri  dari empat laki-laki dan empat perempuan. Pengujian dilakukan dengan cara masing-masing relawan melakukan lima gerak jatuh  dan  enam  gerak  tidak  jatuh.  Kelima  gerak  jatuh  ini meliputi  gerak  jatuh  ke  depan,  ke  belakang,  ke  kiri,  ke kanan dan tegak lurus. Keenam gerak tidak jatuh meliputi gerak  berjalan,  berlari,  membungkuk,  dari  berdiri kemudian  duduk,  dari  duduk  kemudian  berdiri  dan  dari berdiri  kemudian  jongkok.  Sebelum  melakukan  gerakan, relawan dipasang enam smartphone yang diletakkan pada saku atas kiri baju, saku atas kanan baju, saku bawah kiri baju,  saku  bawah  kanan  baju,  saku  depan  kiri  celana  dan saku  depan  kanan  celana.  Pada  saat  relawan  mau melakukan  gerakan,  program  deteksi  jatuh  pada  masing- masing smartphone diaktifkan. Pada saat program deteksi jatuh  aktif,  data  yang  dikeluarkan  oleh  sensor akselerometer dibaca oleh program deteksi jatuh kemudian diproses untuk menentukan apakah terjadi jatuh atau tidak. Selama  proses  berlangsung,  setiap  program  yang  di smartphone akan  menyimpan  informasi  nilai  akselerasi gerak sumbu X, Y, Z, nilai resultan akselerasi, jenis gerak, waktu dan status jatuh atau tidak jatuh ke basis data. Alur proses pengujian ditunjukkan pada Gambar 6.
Model  deteksi  jatuh  yang  dibuat  perlu  dievaluasi. Pengevaluasian disajikan melalui nilai akurasi, sensitivitas dan  spesifisitas.  Dalam  mencari  nilai  akurasi,  sensitivitas dan spesifisitas, diperlukan data dari hasil pengujian. Ada empat kondisi yang terjadi dalam pengukuran ini. Kondisi pertama adalah bila manusia melakukan gerakan jatuh dan smartphone melaporkan jatuh, maka smartphone menghasilkan  informasi  yang  tepat.  Kondisi  demikian disebut dengan istilah True Positive (TP). Kondisi kedua adalah  bila  manusia  melakukan  gerakan  jatuh  tetapi smartphone melaporkan  tidak  jatuh,  maka smartphone tidak benar memberikan informasi. Kondisi disebut dengan istilah False  Negative (FN).  Kondisi  ketiga  adalah  bila manusia  melakukan  gerakan  tidak  jatuh  (aktivitas kehidupan  sehari-hari)  dan smartphone melaporkan  tidak jatuh, maka informasinya benar atau disebut True Negative
(TN).  Kondisi  keempat  bila  manusia  melakukan  gerakan tidak jatuh dan smartphone melaporkan terjadi jatuh, maka informasi  yang  diberikan smartphone tidak  benar  atau disebut False  Positive (FP).  Akurasi,  sensitivitas  dan spesifisitas dihitung melalui Persamaan (1)(2)(3).
Start Ambil data akselerasi X, Y, Z dari sensor
Hitung nilai Resultan percepatan (R) Apakah R>nilai Threshold atas? Hitung berapa kali nilai resultan akselerasi melewati threshold atas selama T1 ms. Simpan ke CNT Periksa nilai resultan akselerasi terhadap threshold bawah selama T2 ms Apakah nilai resultan akselerasi pernah melebihi threshold bawah ? Apakah CNT = 0 ? Terjadi Jatuh Y Y N N Y N Gambar 6. Alur Proses Pengujian Model Deteksi Jatuh III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Pengujian
Sistem  deteksi  jatuh  yang  telah  dirancang,  perlu  diuji untuk mengetahui seberapa akuratnya. Pengujian dilakukan  oleh  delapan  relawan  yang  terdiri  dari  empat laki-laki  dan  empat  perempuan  yang  memiliki  kriteria seperti ditunjukkan pada Tabel III.
T ABEL III D ATA R ELAWAN P ENGUJIAN Relawan Jenis Kelamin Berat Badan (Kg) Tinggi Badan (m) Relawan-1 Laki-Laki 53 1,70 Relawan-2 Laki-Laki 65 1,75 Relawan-3 Laki-Laki 86 1,81 Relawan-4 Laki-Laki 105 1,72 Relawan-5 Perempuan 44 1,60 Relawan-6 Perempuan 55 1,60 Relawan-7 Perempuan 76 1,65 Relawan-8 Perempuan 90 1,58
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  masing-masing relawan melakukan lima gerak jatuh dan enam gerak tidak jatuh. Kelima gerak jatuh ini meliputi gerak jatuh ke depan, ke  belakang,  ke  kiri,  ke  kanan  dan  tegak  lurus.  Keenam gerak  tidak  jatuh  meliputi  gerak  berjalan,  berlari, membungkuk,  dari  berdiri  kemudian  duduk,  dari  duduk kemudian berdiri dan dari berdiri kemudian jongkok.
B. Hasil Pengujian Hasil  pengujian  secara  keseluruhan  ditunjukkan  pada Tabel IV.
T ABEL IV H ASIL P ENGUJIAN
Jenis Gerakan Total Laporan Sensor Akurasi SAA SIA SAB SIB SAC SIC J  TJ  J  TJ  J  TJ  J  TJ  J  TJ  J TJ Tidak Jatuh Berjalan
48 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 100% Berlari 48 1 7 1 7 0 8 0 8 1 7 1 7 91.7% Dari berdiri lalu Membungkuk 48 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 100% Berdiri lalu duduk 48 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 100% Dari duduk lalu berdiri 48 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 100% Dari berdiri lalu jongkok 48 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 100% Jatuh Jatuh ke depan 48 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 100% Jatuh ke belakang 48 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 100% Jatuh ke kanan 48 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 100% Jatuh ke kiri 48 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 100% Jatuh tegak lurus 48 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 8 0 100% Rerata:   99.2%
Ket.
SAA – Saku Kanan Atas, SAI – Saku Kiri Atas, SBA – Saku Kanan Bawah, SBI – Saku Kiri Bawah, SCA – Saku Kanan Celana, SCI – Saku Kiri Celana J – Jatuh, TJ – Tidak Jatuh
C. Pengukuran Akurasi, Sensitivitas dan Spesifisitas Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  enam lokasi  sensor  dan  sebanyak  sebelas  gerakan  dari  tiap-tiap relawan, maka dapat dihitung total nilai True Positive (TP),
True  Negative (TN), False  Negative (FN)  dan False Positive (FP), seperti ditunjukkan pada Tabel V.
T ABEL V H ASIL P ENGUJIAN C ONFUSION M ATRIX Nilai Prediksi Gerak Jatuh
Gerak Tidak Jatuh Aktua l Gerak Jatuh 240 (TP) 0 (FN) Gerak Tidak Jatuh 4 (FP) 284 (TN)
Pengevaluasian sistem deteksi jatuh yang diusulkan ini, disajikan hasil melalui nilai sensitivitas, spesifisitas dan akurasi.  Pengujian sistem deteksi jatuh yang diusulkan memperoleh
Nilai Akurasi = TP+TN TP+FN+TN+FP 𝑋 100%
= 240+284 240+0+284+4 𝑋 100% = 9 9,2%
Nilai Sensitivitas  = TP TP+FN 𝑋 100%
= 240 240+0 𝑋 100% = 100%
Nilai Spesifisitas = TN TN+FP 𝑋 100%
= 284 284+4 𝑋 100%

## = 98,7%
Pengujian ini memperoleh nilai akurasi sebesar 99.2%, nilai  sensitivitas  sebesar  100  %  dan  nilai  spesifisitas sebesar 98.7% berarti lebih baik dari penelitian sebelumnya

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dalam  penelitian  ini maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Telah  berhasil  dikembangkan  sebuah  metode  deteksi jatuh  yang  dapat  membedakan  antara  gerak  berlari  dan jatuh walaupun belum sempurna.
2. Akurasi  yang  dihasilkan  99,2%,  berarti  mengalamin kenaikan sebesar 1,1% dari penelitian sebelumnnya.
R EFERENSI [1] WHO, “Falls,” World Health Organization , 2021.
https://www.who.int/en/news-room/fact-sheets/detail/falls (accessed Jul. 15, 2023).
[2] CDC, “Centers for Disease Control and Prevention. Falls Reported by State,” 2023.
[3] CDC, “Centers for Disease Control and Prevention. Fall Deaths by State,” 2023. https://www.cdc.gov/falls/data/fall-deaths.html (accessed Jul. 15, 2023).
[4] Z.  Wang,  V.  Ramamoorthy,  U.  Gal,  and  A.  Guez,  “Possible  life saver: A review on human fall detection technology,” Robotics , vol. 8, no. 3. MDPI AG, Sep. 01, 2020. doi:
10.3390/ROBOTICS9030055.
[5] 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.
[6] S.  Sarker,  A.  K.  Nath,  and  A.  Razzaque,  “Tradeoffs  between sensing  quality  and  energy  efficiency  for  context  monitoring applications,” Proc. 2016 Int. Conf. Netw. Syst. Secur. NSysS 2016 , 2016, doi: 10.1109/NSysS.2016.7400699.
[7] I.  N.  Figueiredo,  C.  Leal,  L.  Pinto,  J.  Bolito,  and  A.  Lemos, “Exploring  smartphone  sensors  for  fall  detection,” mUX  J.  Mob. User Exp. , vol. 5, no. 1, p. 2, 2016, doi: 10.1186/s13678-016-0004- 1.
[8] M. Hardjianto, M. A. Rony, and G. S. Trengginas, “Deteksi jatuh pada lansia dengan menggunakan akselerometer pada smartphone,” in Prosiding SENTIA - Politeknik Negeri Malang , Malang, 2016, pp. 284–288.
[9] G. Gumilar and H. H. Rachmat, “Sistem Pendeteksi Jatuh Wireless Berbasis Sensor Accelerometer,” TELKA ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  132– 141, 2018.
[10]  A. Hendi, H. Hermanto, and A. Rozaaq, “Sistem Deteksi Jatuh dan Peringatan Dini Pada Manusia Berbasis Android,” J. Sist. Komput. dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  3,  p.  350,  Mar.  2022,  doi: 10.30865/json.v3i3.3927.
[11]  J.  S.  Lee  and  H.  H.  Tseng,  “Development  of  an  Enhanced Threshold-Based  Fall  Detection  System Using  Smartphones with Built-In Accelerometers,” IEEE Sens. J. , vol. 19, no. 18, pp. 8293– 8302, Sep. 2019, doi: 10.1109/JSEN.2019.2918690.
[12]  M.  Hardjianto,  J.  E.  Istiyanto,  Subanar,  and  A.  E.  Putra,  “Fall Detection  On  Humans  Using  Threshold  Method  Based  On Smartphone Accelerometer Data,” Int. J. Adv. Stud. Comput. Sci.
Eng. , vol. 6, no. 10, pp. 8–13, 2017.
[13]  Britannica, “Acceleration,” 2023.
https://www.britannica.com/science/acceleration (accessed Jul. 17,
2023). [14]  D. Gupta, U. Kose, and V. E.  Balas, Deep Learning for Medical Applications with Unique Data . Elsevier, 2022. doi: 10.1016/C2020-0-00679-1.
[15]  Ajay Kulkarni, D. Chong, and F. A. Batarseh, Foundations of data imbalance  and  solutions  for  a  data  democracy .  2021.  doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2108.00071.