## PENDEKATAN BIOMEKANIKA PADA ANALISA PENGARUH USIA TERHADAP KARAKTERISTIK GERAK BERJALAN UNTUK INDIVIDU USIA LANJUT
Irma Nur Afiah 1
1) Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Muslim Indonesia Jalan Urip Sumoharjo KM. 5, Makassar, Sulawesi Selatan 90231
E-mail: afiah.irma@gmail.com

## Abstrak
Tren perkembangan penelitian dari keilmuan Teknik Industri saat ini tidak hanya terfokus pada  sektor  manufaktur,  pengembangan  desain  produk,  ataupun  sistem  rekayasa.  Hal  ini dapat  dilihat pada tren perkembangan penelitian  dari salah satu  lingkup keilmuan Teknik Industri,  yakni  Ergonomi  dan  Biomekanika,  yang  saat  ini  banyak  berkontribusi  pada bidang  kedokteran,  khususnya  yang  berkaitan  dengan  berkurangnya  kemampuan  fisik dalam aktifitas sehari-hari atau yang lebih dikenal dengan istilah ADLs (Activities of Daily Living) .Sebagai  bentuk  penerapan  teknologi,  penilaian  karakteristik  berjalan  pada  lansia juga  dituntut  untuk  menggunakan  teknologi  yang  tepat  guna.  Salah  satu  bentuk penggunaan  teknologi  yang  menerapkan  kaidah  esensial  dari  ilmu  Ergonomi  dan Biomekanika  adalah three-dimensional (3D) motion  analysis  sytem .  3D motion  analysis system dapat  digunakan  untuk  menganalisa  parameter-parameter  yang  berbeda  dari  gerak berjalan  dan  parameter-parameter  ini  dapat  dipengaruhi  oleh  kecepatan  berjalan.  Oleh karena  itu,  untuk  mengembangkan  penilaian  dari  gerak  berjalan,  sangatlah  penting  untuk mengukur  beberapa  parameter  dari  gerak  berjalan  tesebut.  Pada  penilitian  ini,  parameter dasar  dan  parameter  siklus  dari  gerak  berjalan  dianalisa  untuk  mendapatkan  karakteristik dasar dari gerak berjalan bagi individu usia lanjut.
Kata Kunci : Biomekanik, analisa gerak berjalan, lansia, karakteristik gerak berjalan.

## Abstract
The development of scientific study of engineering industry is not currently only focus on the manufacturing sector , the development of the product design , or engineering system .This can be seen in the research development of one scope of science technique industry , namely ergonomics and biomekanika , currently widely contribute to medicine, Especially with regard to a reduced ability physical in daily activities which is known more with the term ADLs  ( Activities of  Daily Living ) .sebagai the form of application of technology , Assessment characteristic of running at elderly must be to using technology proper to .One form of the use of technology who apply essential rules of the ergonomics and biomekanika is three-dimensional ( 3D ) motion analysis sytem. 3D motion analysis system can be used to analyze parameters different of the motion walk and parameters this can be influenced by  the  speed  of  walking.Hence,  to  develop  assessment  of  the  motion  walk,  are  important for  some  measure  the  parameters  of  motion  walk  tesebut.In  penilitian  this,  parameter primary  and  parameter  cycle  of  motion  walk  were  analysed  to  get  characteristic  of  the basis of motion in place for individual age.
Keywords : Biomekanik, motion walk analysis, old persons, motion walk characteristic.

## PENDAHULUAN
Tren  perkembangan  penelitian  dari  keilmuan  Teknik  Industri  saat  ini  tidak  hanya terfokus  pada  sektormanufaktur,  pengembangan  desain  produk,  ataupun  sistem  rekayasa. Hal  ini  dapat  dilihat  pada  tren  perkembangan  penelitian  dari  salah  satu  lingkup  keilmuan Teknik  Industri,  yakni  Ergonomi  dan  Biomekanika,  yang  saat  ini  sebanyak  berkontribusi pada bidang kedokteran  (Gefen et  al (2001),  Dirgantara et  al (2012), Afiah et  al (2016), Endo  dan  Herr  (2014),  dan  Schulz  (2012)),  khususnya  yang  berkaitan  dengan berkurangnya kemampuan fisik dalam aktifitas sehari-hari atau yang lebih dikenal dengan istilah ADLs(Activities  of  Daily  Living) .  Berjalan  merupakan  aktivitas  fundamental  dalam kehidupan sehari-hari. Penurunan kemampuan berjalan sangat erat kaitannya dengan proses penuaan,  yang merupakan isu  paling utama terkait berkurangnya kemampuan independen seseorang  dalam  melakukan  aktivitas  harian  (Kirkwood  (2007),  Kimura et  al (2007), Demura et  al (2013).  Sehingga,  keterlibatan  ilmu  Ergonomi  dan  Biomekanika  menjadi terobosan baru dari kontribusi teknologi dalam bidang kedokteran.
Proporsi jumlah penduduk usia lanjut di dunia tumbuh dengan pesat, baik di negara maju  maupun  negara  berkembang  (Afiah et  al, 2016),  dan  Jepang  merupakan  negara dengan  populasi  lansia  aktif  yang  representatif.  Di  tahun  2012,  persentasi  penduduk perempuan dan laki-laki Jepang berturut-turut dengan usia ≥ 65 tahun mencapai 28,3% dan 22,5%  dari  total  populasi  (MIAC  Japan,  2014).  Tambahan  pula,  di  tahun  yang  sama, Jepang  tercatat  sebagai  negara  dengan  tingkat  pengharapan  hidup  tertinggi  di  dunia, terkhusus  pada  perempuan  Jepang  dengan  rata-rata  tingkat  pengharapan  hidup  mencapai 85.9 tahun (ILC Japan, 2013).
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menilai  karakteristik  gerak  berjalan pada  dua  kondisi  kecepatan  yang  berbeda  pada  lansia  perempuan  Jepang.  Selain  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  hubungan  antara  usia  lanjut  dan  parameter gerak berjalan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Berjalan  merupakan  aktifitas  manusia  yang  sangat  fundamental  dalam  kehidupan sehari-hari, dan perubahan pola berjalan berasosiasi dengan proses penuaan (Kerrigan et al (1998),  Perry  and  Burnfield  (2010),  dan  Baker  (2013).  Kemampuan  berjalan  juga dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  penting,  diantaranya;  perbedaan  jenis  kelamin,  kondisi fisik,  dan  juga  aktifitas  rutin  harian  ((Afiah et  al, 2016)  dan  Whittle  (2007)).  Dengan demikian,  penilaian  pola  berjalan  dipandang  perlu  sebagai  tindakan  pencegahan  dari penurunan drastis kemampuan berjalan yang disebagkan oleh proses penuaan (Afiah et al, 2016). Hal ini diperkuat dengan penemuan dari Callisaya et al. (2010) bahwa kemampuan berjalan  yang  efisien  dan  aman  dipandang  sangatpenting  bagi  individu  usia  lanjut  untuk menjaga  independensi  mereka  dalam  beraktifitas  dan  menghindari  potensi  terjatuh. Beberapa penelitian sebelumnya pun menekankan pentingnya mendefinisikan karakteristik berjalan  dengan  penerapan  teknologi  berkelanjutan  yang  sesuai  dengan  kaidah  Ergonomi dan  Biomekanika  ((Hageman  dan  Blanke  (1986),  Nigg et  al (1994),  Watelain et  al (2000)).
Sebagai  bentuk  penerapan  teknologi,  penilaian  karakteristik  berjalan  pada  lansia juga dituntut untuk menggunakan teknologi yang tepat guna. Salah satu bentuk penggunaan teknologi  yang  menerapkan  kaidah  esensial  dari  ilmu  Ergonomi  dan  Biomekanika  adalah three-dimensional(3D)motion analysis  sytem . 3D motion  analysis  system dapat  digunakan untuk  menganalisa  parameter-parameter  yang  berbeda  dari  gerak  berjalan  dan  parameter- parameter  ini  dapat  dipengaruhi  oleh  kecepatan  berjalan.  Oleh  karena  itu,  untuk
mengembangkan penilaian dari gerak berjalan, sangatlah penting untuk mengukur beberapa parameter  dari  gerak  berjalan  tesebut.  Pada  penelitian  ini,  parameter  dasar  dan  parameter siklus dari gerak berjalan dianalisa untuk mendapatkan pemahaman dari karakteristik gerak berjalan pada lansia perempuan Jepang.

## METODE PENELITIAN

## Pengambilan Data
Data partisipan  dikumpulkan dari 40  lansia perempuan  Jepang  yang dikategorikan sehat dengan rata-rata usia adalah 73.9 ± 4.8 tahun. Karakteristik dari partisipan dijabarkan pada  Tabel  1.  Pemeriksaan  kesehatan  awal  dan  wawancara  dilakukan  sebelum pengambilan data untuk  menjamin bahwa partisipan tidak memiliki cedera atau gangguan pada sistem muskuloskeletal dan dapat berjalan independen tanpa menggunakan alat bantu.
Tabel 1. Karakterisitik partisipan Usia (tahun) 73.9 ± 4.8 Tinggi badan (cm) 151.2 ± 5.4 Berat badan (cm) 49.7 ± 7.7 Panjang lower-limb (cm) 68.3 ± 3.4

## Prosedur
Keseluruhan pengukuran dilakukan di Experimental house dari Universitas Kyushu, Jepang. Data kinematik tiga dimensi didapatkan dengan menggunakan 3D motion analysis system ;  termasuk  di  dalamnya  adalah  9  kamera  infra-merah  dam  perangkat  lunak  Cortex ( Motion Analysis Corporation , Santa Rosa, CA, USA).
Untuk  mendapatkan  data  yang  tepat,  partisipan  diharuskan  mengenakan  pakaian  khusus dengan bahan pakaian yang menempel dengan kulit. 31 penanda khusus dipasangkan pada beberapa segmen utama dari tubuh partisipan.

## Eksperimen
Partisipan  diminta  untuk  berjalan  di  atas  lintasan  sepanjang  10  meter  yang  telah disediakan dengan menggunakan dua kecepatan berjalan  yang berbeda; kecepatan normal yang  dipilih  sendiri  dan  kecepatan  ketika  berjalan  cepat  pada  aktivitas  harian.  Sebelum pelaksanaan eksperimen, partisipan diminta latihan terlebih dahulu. Dalam eksperimen ini, setiap kecepatan berjalan diulangi sebanyak 3 kali untuk mendapatkan rata-rata kecepatan yang handal.

## Parameter Pola Gerak Berjalan
Seluruh parameter  yang  digunakan dalam  eksperimen penelitian ini menggunakan standar  parameter  yang  dituliskan  oleh  Afiah et  al. (2016).  9  parameter  dasar  (kecepatan berjalan, panjang langkah rata-rata, panjang langkah kaki kiri, panjang langkah kaki kanan, perbedaan panjang langkah kaki kiri dan kaki kanan, rasio dari panjang langkah dan tinggi badan,  rasio  dari  panjang  langkah  dan  panjang lower-limb , cadence atau  ritme  langkah, dan rasio berjalan) dan 5 parameter siklus berjalan (durasi fase ayun, durasi fase langkah, durasi 1 siklus, persentase fase ayun, dan persentase fase langkah) diukur dalam penelitian ini.
Kecepatan  berjalan  dihitung  dari  ritme  langkah  dan  panjang  langkah.  Panjang langkah kaki kiri dan kaki kanan dihitung dari jarak antara posisi kontak dari satu kaki dan
posisi kontak dari kaki yang berlawanan, dan kemudian dihitung rata-rata panjang langkah kaki  kiri  dan  kaki  kanan.  Selanjutnya,  rasio  panjang  langkah  dan  tinggi  badan  serta panjang langkah dan panjang lower-limb dihitung dengan membandingkan panjang langkah dengan  tinggi  badan  dan  juga  panjang  langkah  dengan  panjang lower-limb ,  secara berurutan.
Sementara itu, durasi fase ayun dikalkulasikan sebagai durasi rata-rata saat kaki kiri dan  kaki  kanan  tidak  menyentuh  lantai  (terayun)  dan  durasi  fase  sentuh  merupakan  rata- rata  dari  durasi  saat  kaki  terpijak  di  lantai.  Kemudian,  durasi  1  siklus  berjalan  dihitung sejak  pertama  kali  tumit  mulai  berpijak,  berayun,  hingga  kembali  melakukan  kontak dengan  landasan  berjalan.  Persentase  fase  ayun  dikalkulasikan  menggunakan  durasi  fase ayun  dan  durasi  1  siklus  berjalan  sementara  persentase  fase  langkah  dikalkulasikan menggunakan durasi fase langkah dan durasi 1 siklus berjalan.

## Analisa Statistik
Penelitian ini menggunakan perangkat lunak SPSS versi 21.0 (IBM SPSS, Chicago, IL,  USA).  Keseluruhan  data  ditampilkan  sebagai  rata-rata  dan  standar  deviasi.    Untuk analisa,  digunakan paired  t-test untuk  membandingkan  parameter  berjalan  antara  dua kecepatan  yang  berbeda.  Selanjutnya,  dilakukan  analisa  korelasi Pearson untuk mengetahui  hubungan  antara  usia  lanjut  dan  parameter  berjalan.  Kedua  analisa  statistik menggunakan signifikansi p < 0.05.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisa Parameter pada Dua Kecepatan Berjalan
Untuk  semua  parameter,kondisi  kecepatan  berjalan  yang  cepat  secara  signifikan lebih  cepat  dari  kecepatan  berjalan  normal  yang  dipilih  sendiri,  kecuali  pada  parameter perbedaan antara panjang langkah kaki kiri dan kanan serta parameter rasio berjalan (Tabel 2).
Tabel 2. Perbandingan Parameter Berjalan pada Dua Kondisi Kecepatan Berjalan
Parameter Berjalan Berjalan normal Berjalan cepat t p-value Kecepatan berjalan (m/min) 72.7 ± 8.0 88.6 ± 9.4 17.08 <0.05 Panjang langkah kaki kanan (cm) 58.3 ± 4.1 63.4 ± 5.7 8.69 <0.05 Panjang langkah kaki kanan (cm) 58.6 ± 4.1 64.1 ± 5.9 9.43 <0.05 Rata-rata panjang langkah (cm) 58.4 ± 4.0 63.6 ± 5.7 9.06 <0.05 Perbedaan antara panjang langkah kaki kiri dan kaki kanan (cm) 1.4 ± 1.5 1.6 ± 1.5 0.72 NS Rasio panjang langkah dan tinggi badan 0.39 ± 0.03 0.43 ± 0.04 9.45 <0.05 Rasio panjang langkah dan panjang lower-limb 0.87 ± 0.07 0.94 ± 0.09 9.31 <0.05 Cadence atau ritme langkah (langkah/min) 122.7 ± 9.3 137.5 ± 13.5 9.86 <0.05 Rasio berjalan 0.48 ± 0.04 0.47 ± 0.07 1.37 NS Durasi fase ayun (detik) 0.40 ± 0.03 0.37 ± 0.03  10.01 <0.05 Durasi fase langkah (detik) 0.58 ± 0.06 0.51 ± 0.06 8.35 <0.05 Durasi 1 siklus berjalan (detik) 0.98 ± 0.07 0.88 ± 0.08  12.31 <0.05 Persentasi fase ayun (%) 40.4 ± 2.7 42.3 ± 2.8 9.20 <0.05 Persentase fase langkah (%) 59.5 ± 2.8 57.7 ± 2.9 8.69 <0.05

## Parameter Dasar dari Pola Gerak Berjalan
Hasil  dari  analisa  korelasi  antara  parameter-parameter  dasar  gerak  berjalan  dan usialanjut pada dua kecepatan berjalan  yang berbeda diperlihatkan pada Tabel 3. Panjang langkah  kaki  kiri,  panjang  langkah  kaki  kanan,  dan  rata-rata  panjang  langkah memperlihatkan korelasi negatif dengan usia lanjut ( p <0.05 dan p <0.01).
Tabel 3. Koefisien Korelasi antara Parameter Dasar dari Pola Gerak Berjalan dan Usia Lanjut Parameter Dasar Berjalan Normal Berjalan Cepat Kecepatan berjalan −0.293 −0.263 Panjang langkah kaki kanan −0.496** −0.497** Panjang langkah kaki kiri −0.345* −0.383* Rata-rata panjang langkah −0.420** −0.414** Perbedaan antara panjang langkah kaki kiri dan kaki kanan 0.060 0.222 Rasio panjang langkah dan tinggi badan −0.050 −0.124 Rasio panjang langkah dan panjang lower- limb −0.007 −0.085 Ritme langkah −0.166 0.042 Rasio berjalan −0.184 −0.308 * p < 0.05, ** p < 0.01

## Parameter Siklus dari Pola Gerak Berjalan
Selanjutnya,  Tabel  4  memperlihatkan  hasil  dari  analisa  korelasi  antara  parameter- parameter siklus dan usia lanjut pada dua kecepatan berjalan yang berbeda. Untuk seluruh parameter siklus, tidak ditemukan korelasi yang signifikan antara parameter siklus dan usia lanjut.
Tabel 4. Koefisien Korelasi antara Parameter Siklus dari Pola Gerak Berjalan dan Usia
Lanjut Parameter Siklus Berjalan Normal Berjalan Cepat Durasi fase ayun −0.001 −0.113 Durasi fase langkah 0.270 0.022 Durasi 1 siklus berjalan −0.086 −0.033 Persentasi fase ayun −0.126 −0.085 Persentasi fase langkah 0.122 0.078

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  memperlihatkan  perbedaan  yang  signifikan  dari  kecepatan  berjalan pada  dua  kondisi  yang  berbeda.  Hasil  ini  berada  dalam  kesimpulan  yang  sama  dengan beberapa  penelitian  sebelumnya  bahwa  kecepatan  berjalan  sangat  dipengaruhi  oleh perubahan kondisi kecepatan berjalan (Kirtley et al (1985) dan Callisaya et al (2008).
Pada  dua  kondisi  kecepatan  yang  berbeda,  beberapa  parameter  dari  pola  gerak berjalan  memperlihatkan  korelasi  signifikan  dengan  usia  lanjut.  Hal  ini  berkaitan  dengan hasil  penelitian  dari  Bohannon  (1997),  Schulz  (2012),  dan  Afiah  et  al.  (2015).  bahwa panjang  langkah  akan  berkurang  seiring  dengan  usia  yang  semakin  tua,  yang mengindikasikan  bahwa  kemampuan  berjalan  dari  lansia  perempuan  Jepang  telah menurun.  Panjang  langkah  yang  pendek  pada  lansia  perempuan  Jepang  disebabkan  oleh kemampuan  untuk  membawa  badan  sembari  melangkah  ke  depan  sudah  mulai  menurun dan  juga  dapat  diindikasikan  sebagai  akibat  menghindari  risiko  terjatuh.  Tambahan  pula, langkah yang pendek bisa juga diakibatkan oleh berat badan yang lebih ringan pada lansia perempuan Jepang. Hasil  ini sama dengan  yang dituliskan oleh Afiah et al (2015) bahwa panjang langkah sangat  dipengaruhi oleh tinggi  badan. Selain itu, hal ini juga disebabkan karena  lansia  perempuan  Jepang  membutuhkan  langkah  yang  lebih  banyak  untuk menyamai jarak tempuh dengan perempuan yang lebih muda dalam eksperimen ini.
Dalam  penelitian  ini,  karakteristik  dasar  yang  utama  pada  perubahan  kemampuan berjalan  terkait  usia  pada  lansia  perempuan  Jepang  dapat  difokuskan  untuk  penilaian panjang  langkah  kaki  kiri,  panjang  langkah  kaki  kanan,  dan  rata-rata  panjang  langkah. Namun, penelitian lebih lanjut dibutuhkan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik dan  mendalam  dari  karakteristik  pola  berjalan  dalam  kaitannya  dengan  usia  lanjut. Penelitian selanjutnya sebaiknya melakukan investigasi terhadap parameter-parameter pola berjalan  lainnya  yang  lebih  lanjut,  seperti joint  angle ataupun  akselerasi  dalam  berjalan. Sehingga  kelak  teknologi  yang  akan  digunakan  lebih  tepat  pada  sasaran  dalam  kaitannya dengan kontribusi Ergonomi terhadap peran teknologi dalam proses rehabilitasi medis.

## DAFTAR PUSTAKA
Afiah, I. N., Nakashima, H., Loh, P. Y. dan Muraki, S. 2016. An exploratory investigation of  changes  in  gait  parameters  with  age  in  elderly  Japanese  women. Springerplus Vol. 5, No. 1 . p. 1069.
Afiah, I. N.,  Nakashima, H. dan Muraki, S. 2015. Age-related changes in walking motion of  Japanese  females :  Basic  analysis  of  gait  motion. Proceeding  of  the  1st  Asian Conference on Ergonomics and Design . pp. 1–5. Baker,  R.  W.  2013. Measuring  walking:  A  handbook  of  clinical  gait  analysis .  UK:  Mac Keith Press.
Bohannon,  R.  W.  1997.  Comfortable  and  maximum  walking  speed  of  adults  aged  20-79 years: Reference values and determinants. Age Ageing, Vol. 26, No. 1 , pp. 15–19. Callisaya, M. L., Blizzard, L., Schmidt, M. D.., McGinley, J. L. dan Srikanth, V. K. 2010. Ageing  and  gait  variability-a  population-based  study  of  older  people. Age  Ageing , Vol. 39, No. 2, pp. 191–197.
Callisaya, M. L., Blizzard, L., Schmidt, M. D., McGinley, J. L. dan Srikanth, V. K. 2008. Sex  modifies  the  relationship  between  age  and  gait:  a  population-based  study  of older adults., J. Gerontol. A. Biol. Sci. Med. Sci., Vol. 63, No. 2 , pp. 165–170. Demura,  S.,  Shin,  S.,  Takahashi,  S.  dan  Yamaji,  S.  2013.  Relationships  between  gait properties  on  soft  surfaces,  physical  function,  and  fall  risk  for  the  elderly. Adv. Aging Res., Vol. 02, No. 2 , pp. 57–64.
Dirgantara,  T.,  Mahyuddin,  A.  I.,  dan  Mihradi,  S.  2012.  Development  of  Affordable Optical Based Gait Analysis Systems. ASEAN Engineering Journal Part  A, Vol. 2, No.1. pp. 12–29.
Endo, K. dan H. Herr. 2014. A model of muscle-tendon function in human walking at self- selected  speed. IEEE  Trans.  Neural  Syst.  Rehabil.  Eng.  Vol.  22,  No.  2 ,  pp.  352–
362Gefen,  A.,  M.,  Megido-Ravid,  dan  Y.,  Itzchak.  2001.  In  vivo  biomechanical behavior of the human heel pad during the stance phase of gait. J. Biomech., Vol. 34, No. 12 . pp. 1661–1665.
Hageman, P. A. dan Blanke, D. J. 1986. Comparison of gait of young women and elderly women,” Phys. Ther. , Vol. 66, No. 9, pp. 1382–1387. ILC  Japan.  2013. A  profile  of  older  Japanese  2013 .  [Online].  Available: http://www.ilcjapan.org/agingE/POJ13.html .
Kerrigan,  D.  C.,  Todd,  M.  K.,  Croce,  U  D.  dan  Lipsitz,  L.  A.  and  Collins,  J.  J.  1998. Biomechanical gait alterations independent of speed in the healthy elderly: Evidence for  specific  limiting  impairments. Arch.  Phys.  Med.  Rehabil.,  Vol.  79,  No.  3 ,  pp. 317–322.
Kimura, T., Kobayashi, H., Nakayama, E. dan Hanaoka., M. 2007. Effects of aging on gait patterns in the healthy elderly. Anthropol. Sci., Vol. 115, No. 1 , pp. 67–72. Kirkwood,  R.  N.,  Gomes,  H.  A.,  Sampaio,  R.  F.,  Culham,  E.  dan  Costigan,  P.  2007. Biomechanical  analysis  of hip  and knee joints  during  gait in  elderly subjects. Acta Ortopédica Bras., Vol. 15, No. 5, pp. 267–271.
Kirtley, C., Whittle, M. W. dan Jefferson, R. J. 1985. Influence of walking speed on gait parameters. J. Biomed. Eng., Vol. 7, No. 4 , pp. 282–288. MIAC Japan. 2014. Population Estimated by Age (5-Year Group) and Sex. Japan Statistics Bureau, [Online]. Available: http://www.stat.go.jp/english/data/jinsui/tsuki/index.htm.
Nigg, B. M., Fisher, V. dan Ronsky, J. L. 1994. Gait characteristics gender,” Gait Posture, Vol. 2 , pp. 213–220. Perry, J. dan Burnfield, J. M. 2010. Gait analysis: Normal and pathological function , 2nd ed. USA: SLACK Incorporated.
Schulz,  B.  W.  2012.  Healthy  younger  and  older  adults  control  foot  placement  to  avoid small  obstacles  during  gait  primarily  by  modulating  step  width, Journal  of NeuroEngineering and Rehabilitation, Vol. 9, No. 69 .
Watelain,  E.  Barbier,  F.,  Allard,    P.  Thevenon,  A.  dan  Anguè,  J.  C.  2000.  Gait  pattern classification of healthy elderly men based on biomechanical data. Arch. Phys. Med. Rehabil., Vol. 81, No. 5, pp. 579–586. Whittle, M. W. 2007. Gait analysis: An introduction , 4th ed. UK: Butterworth Heinemann Elsevier.