…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN 2798-3471 (Cetak)
Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3641 (Online)

## MANFAAT PERANGKAT ELEKTRONIK PADA GAYA BERJALAN DAN PENGKAJIAN RISIKO JATUH
Oleh Rusjini 1) , Sigit Mulyono 2)
Fakultas Ilmu Keperawatan Universitas Indonesia, Depok Email: 1 rusjini@gmail.com

## Abstrak
Risiko tinggi cidera pada dewasa tua terjadi saat jatuh, dan merupakan salah satu penyebab utama kematian dan cedera tidak fatal. Kemajuan teknologi telah memungkinkan pemantauan aktivitas kehidupan sehari-hari menggunakan perangkat yang dapat dipasang di dada, pinggang, betis, dan pergelangan  kaki  atau  ponsel.  Tinjauan  pustaka  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  manfaat perangkat elektronik pada gaya berjalan dan pengkajian risiko jatuh. Penelitian ini menggunakan metode  literature  review.  Basis  data  yang  digunakan  adalah  Scopus,  PROQUEST,  PubMed, ScienceDirect,  SpringerLink,  dan  Artikel  Cendekia  dengan  beberapa  kata  kunci,  seperti perangkat  elektronik,  gaya  berjalan,  dan  pengkajian  risiko  jatuh  dan  tidak  membatasi  metode penelitian  yang  digunakan.  Hasil  studi  ini  menunjukkan  penggunaan  sensor  atau  perangkat elektronik  yang  dipakai  oleh  pengguna,  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  gaya  berjalan  dan memprediksi  risiko  jatuh.  Perlu  adanya  studi  lebih  lanjut  terkait  sensor  atau  perangkat  yang murah  dan  mudah  digunakan  sehingga  kejadian  jatuh,  baik  di  pelayanan  kesehatan  maupun dirumah dapat diminimalisir.
Kata kunci: perangkat elektronik, gaya berjalan, dan jatuh

## PENDAHULUAN
Risiko tinggi cidera pada dewasa tua terjadi saat jatuh, dan merupakan salah satu penyebab utama  kematian  dan  cedera  tidak  fatal. Laporan  kejadian  jatuh  untuk  menilai  risiko jatuh  membutuhkan  pemantauan  yang  lama (berminggu-minggu  hingga  berbulan-bulan). Sebaliknya,  kehilangan  keseimbangan  lebih sering  terjadi  daripada  jatuh  dan  meningkatan risiko  jatuh.  Pada  orang  dewasa  tua,  sebagian besar jatuh terjadi saat berjalan dan disebabkan oleh  terpeleset  dan  tersandung(9).  Takut  jatuh (setelah  jatuh)  membuat  seseorang  membatasi aktivitas  hidup  sehari-hari  dan  menyebabkan keluhan  fisik,  isolasi  social,  dan  penurunan kualitas  hidup.  Memprediksi  risiko  jatuh  akan memberikan  intervensi  pencegahan  jatuh, sehingga  berpotensi  mengurangi  kejadian jatuh,  biaya  terkait  jatuh,  dan  ketakutan  akan jatuh.  Peralatan  berbasis  laboratorium  dapat digunakan  untuk  menilai  risiko  jatuh  secara kuantitatif,  sementara  sensor  yang  dikenakan dapat dengan cepat dan mudah mengumpulkan
data  terkait  risiko  jatuh  di  titik  perawatan(4). Kemajuan  teknologi  telah  memungkinkan pemantauan  aktivitas  kehidupan  sehari-hari menggunakan  perangkat  yang  dapat  dipasang di dada, pinggang, betis, dan pergelangan kaki atau ponsel(2).

## LANDASAN TEORI
Tinjauan  pustaka  ini  bertujuan  untuk mendeskripsikan manfaat perangkat elektronik pada gaya berjalan dan pengkajian risiko jatuh.

## METODE PENELITIAN
Tinjauan pustaka ini menggunakan PRISMA  untuk  mendeskripsikan  manfaat perangkat  elektronik  pada  gaya  berjalan  dan pengkajian risiko jatuh.
1. Kriteria kelayakan Penulis  menggunakan  berbagai  jenis desain penelitian diantaranya
eksperimental dan non-eksperimental untuk mendeskripsikan manfaat perangkat

## …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation Research and Knowledge
elektronik  pada  gaya  berjalan  dan pengkajian risiko jatuh.
2. Strategi Pencarian Penulis  melakukan  beberapa  proses
pencarian untuk mendapatkan artikel yang relevan tentang perangkat elektronik yang berhubungan  dengan  gaya  berjalan  dan pengkajian  risiko  jatuh.  Selama  proses pencarian, penulis menggunakan beberapa kata kunci,
seperti; "perangkat elektronik", "gaya berjalan” dan “jatuh".
3. Seleksi Studi Enam  database  yang  terdiri  dari Scopus, PROQUEST, PubMed,
ScienceDirect,  SpringerLink,  dan  Artikel Cendekia dimasukkan dalam penelitian ini. Seluruh  metode  penelitian  digunakan dalam  tinjauan  ini  meliputi  kohort,  cross- sectional,  maupun  eksperimental.  Penulis membaca  beberapa  artikel  relevan  yang diterbitkan  dalam  versi  bahasa  Inggris. Setelah menghilangkan beberapa penelitian  serupa,  penulis  mengumpulkan artikel yang relevan.
4. Sintesis Hasil
Temuan  tinjauan  ini  menggambarkan dan menjelaskan manfaat perangkat elektronik pada gaya berjalan dan pengkajian risiko jatuh.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil review ini dijelaskan sebagai berikut:
1. Deskripsi Studi
Gambar  1  menggambarkan  proses pemilihan studi. Enam  database elektronik menyediakan  51  referensi  terkait  topik tersebut.  Di  sisi  lain,  beberapa  artikel dikeluarkan  karena  judul  dan  abstraknya tidak sesuai dengan kata kunci, topik yang tidak terkait dengan penelitian (review dan bukan  artikel  penelitian),  dan  tidak menyediakan teks lengkap (hanya abstrak) Oleh karena itu, hanya delapan belas studi teks lengkap yang ditinjau.
Gambar  1.  Proses  seleksi  tinjauan  pustaka diadaptasi dari PRISMA (2020) 2. Hasil Studi Hasil studi menunjukkan bahwa perangkat  yang  digunakan  untuk  penilaian gaya  berjalan  dan  keseimbangan  layak digunakan.  Selain  itu,  sebagai  prediksi penilaian,  perkembangan  dan  penanda respon pengobatan(1). Selain itu peningkatan yang signifikan secara statistik pada  kelima  ukuran  hasil  (berjalan  10 meter,  tes  TUG,  Berg  Balance  Scale, Functional  Gait  Assessment,  dan  Stroke Spesific  Quality  of  Life)  dari  sebelum perawatan  hingga  satu  minggu  setelah perawatan  terakhir(5).  Dari  delapan  belas jurnal, dibahas kegunaan perangkat elektronik pada gaya berjalan dan pengkajian  risiko  jatuh,  dengan  desain penelitian, populasi, sensor yang digunakan, metode  dan  borang  penilaian  yang  berbeda pula.
3. Pembahasan
Literatur  saat  ini  telah  mengidentifikasi berbagai fitur berbasis perangkat elektronik yang  terpasang,  tetapi  tanpa  konsensus mengenai  variabel  optimal  untuk  diperiksa dari data yang diperoleh. Fitur yang dipilih, atau  cara  ekstraksi,  dan  penempatan perangkat  elektronik  sering  berbeda  di antara  studi.  Menurut  studi  tbaru-baru  ini, frekuensi  fitur  yang  dilaporkan  dari berbagai kombinasi tugas fungsional, penempatan  sensor,  dan  kategori  fitur sangat  bervariasi.  Pemodelan  prediktif
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
ISSN 2798-3641 (Online)
adalah  alat  penggalian  data,  digunakan untuk  mengkorelasikan  variabel  respons dengan sekumpulan variabel prediktor (13).
Penilaian gaya berjalan dan
keseimbangan  klinis  rutin  yang  dilengkapi dengan  evaluasi  lengkap  parameter  geriatri di  departemen  neurologis  di  rumah  sakit universitas.  Sejauh  pengetahuan  kami,  ini adalah  studi  cross-sectional  berbasis  sensor pertama  di  lingkungan  klinis  rumah  sakit universitas, yang mencakup berbagai penyakit  neurologis.  Penerimaan  penilaian berbasis  unit  sensor  sangat  tinggi,  mudah, dan  cepat  untuk  diterapkan,  tidak  ada  efek samping.  Frekuensi  defisit  gaya  berjalan dan  keseimbangan  pada  pasien  rawat  inap neurologis lebih tinggi dibandingkan dengan  masyarakat  dan  di  klinik  rawat jalan.
Dalam  studi  berbasis  komunitas  yang menyelidiki  467  peserta,  prevalensi  defisit gaya  berjalan  adalah  14%  pada  mereka yang  berusia  antara  67  dan  74  tahun,  29% pada mereka yang berusia antara 75 dan 84 tahun,  dan  49%  pada  mereka  yang  berusia 85  tahun  ke  atas.  Dalam  investigasi  cross- sectional  dari  488  komunitas  yang  tinggal orang  dewasa  berusia  antara  60  dan  97 tahun,  32%  dari  kohort  disajikan  dengan gangguan  gaya  berjalan  dan  prevalensi meningkat  seiring  bertambahnya  usia. Namun,  38%  dari  subyek  berusia  80  tahun dan lebih tua masih memiliki gaya berjalan yang  normal.  Di  klinik  rawat  jalan,  defisit kiprah terjadi pada 35% pasien, kebanyakan dari mereka memiliki penyebab neurologis(1).  Gaya  berjalan  yang  tidak seimbang  memiliki  usia  yang  sama  dengan kontrol.
Ini menunjukkan bahwa keterlambatan kecepatan gaya berjalan tidak disebabkan  oleh  penurunan  kinerja  secara keseluruhan  karena  penuaan,  melainkan karena proses  penyakit yang mendasarinya. Penelitian lanjutan dapat dilakukan mengingat  studi  ini  menyelidiki  kecepatan kiprah sebagai parameter hasil yang relevan untuk penyakit dan kecacatan(1).
Secara  komprehensif  membahas  fitur terkait  dengan  keseimbangan  fungsional dalam  hal  kepentingan  variabel.  Nilai kepentingan  relatif  yang  lebih  tinggi menunjukkan  semakin  pentingnya  fitur  ini untuk  estimasi  keseimbangan.  Identifikasi mendalam  dari  variabel-variabel  sangat membantu  untuk  menentukan  penyebab yang  mendasari  defisit  keseimbangan. Panjang langkah merupakan indikator klinis yang berguna untuk mobilitas, keseimbangan, dan risiko jatuh pada lansia.. Ini  memiliki  kekuatan  diskriminatif  yang sangat baik untuk membedakan.

## Kekuatan dan Keterbatasan
Tinjauan  Pustaka  kali  ini  mengacu  pada penelitian  sebelumnya  yang  membahas  terkait perangkat  elektronik,  gaya  berjalan,  dan  jatuh tidak  pada  satu  populasi,    namun  pada beberapa sampel dengan penyakit tertentu dan pada  orang  sehat  (uji  coba  sensor).  Sebagian besar menyatakan kemudahan pengkajian gaya berjalan  dan  jatuh  menggunakan  perangkat elektronik  yang  dikoneksikan  dengan  mesi pembaca  perangkat  tersebut.  Sebagian  besar dari  Pustaka  menggunakan  studi  eksperimen (uji  coba)  dengan  atau  tanpa  menggunakan kontrol.  Ada  pula  metodologi  penelitian  non- eksperimen  lain..  Hal  ini  berlaku  juga  untuk perangkat elektronik yang digunakan beragam, sampel  tidak  spesifik,  sehingga  tinjauan pustaka sulit digeneralisasi.

## PENUTUP Kesimpulan
Pemanfaatan teknologi dengan menggunakan perangkat elektronik yang dapat dipakai  pada  bagian  tubuh  sebagai  alat  ukur gaya berjalan dan pengkajian pengkajian risiko jatuh  dapat  menjadi  alternatif  penilaian objektif. Pengkajian jatuh yang benar berbanding  lurus  dengan  perencanaan  dan pencegahan  jatuh,  sehingga  angka  kejadian jatuh  menurun.  Hal  ini  sesuai  dengan  prinsip keselamatan  pasien  dalam  hal  identifikasi pengkajian risiko jatuh. Tidak adanya kejadian jatuh  menunjukkan  salah  satu  tolak  ukur  dari

## …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation Research and Knowledge
mutu pelayanan yang baik. Perlu dilakukan uji lebih  lanjut  terkait  perangkat  yang  paling mudah  digunakan,  didapatkan,  dan  diujikan atau diteliti dengan menggunakan uji eksperimen dengan randomisasi sehingga hasil lebih mudah digeneralisasikan.
Ucapan Terima Kasih Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Universitas  Indonesia  yang  telah memfasilitasi pencarian database untuk melakukan  tinjauan  pustaka  ini.  Terima  kasih khusus  kepada  Dr.  Sigit  Mulyono,  S.  Kp., MM. selaku fasilitator tinjauan pustaka ini.
Benturan Kepentingan Penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan dalam tinjauan pustaka ini. Tidak ada  sponsor  pendanaan  dalam  penulisan naskah  atau  keputusan  untuk  menerbitkan tinjauan pustaka ini.
Table 1. Penggunaan perangkat elektronik pada gaya berjalan dan pengkajian risiko jatuh
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
ISSN 2798-3641 (Online)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bernhard,  F.  P.,  Sartor,  J.,  Bettecken,  K., Hobert, M.  A., Arnold,  C., Weber, Y.  G., Poli,  S.,  Margraf,  N.  G.,  Schlenstedt,  C., Hansen,  C.,  Hansen,  C.,  &  Maetzler,  W. (2018).  Wearables  for  gait  and  balance assessment  in  the  neurological  ward  - study  design  and  first  results  of  a prospective cross-sectional feasibility study with 384 inpatients. BMC Neurology, 18(1). https://doi.org/10.1186/s12883-018-1111-
7
[2] Brodie,  M.  A.,  Okubo,  Y.,  Annegarn,  J., Wieching, R., Lord, S. R., & Delbaere, K. (2017).  Disentangling  the  health  benefits of  walking  from  increased  exposure  to falls  in  older  people  using  remote  gait monitoring and multi-dimensional analysis. Physiological Measurement, 38(1), 45–62.
https://doi.org/10.1088/1361-6579/38/1/45
[3] Ganz,  N.,  Gazit,  E.,  Giladi,  N.,  Dawe,  R. J.,  Mirelman,  A.,  Buchman,  A.  S.,  & Hausdorff,  J.  M.  (2021).  Automatic quantification  of  tandem  walking  using  a wearable  device:  New  insights  into dynamic  balance  and  mobility  in  older adults. Journals of Gerontology - Series A
Biological Sciences and Medical Sciences, 76(1), 101–107. https://doi.org/10.1093/GERONA/GLAA
235
[4] Hauth, J., Jabri, S., Kamran, F., Feleke, E. W., Nigusie, K., Ojeda, L. V., … Sienko, K.  H.  (2021).  Automated  loss-of-balance event  identification  in  older  adults  at  risk of  falls  during  real-world  walking  using wearable  inertial  measurement  units. Sensors,
21(14). https://doi.org/10.3390/s21144661
[5] Howcroft,  Jennifer,  Kofman,  J.,  & Lemaire,  E.  D.  (2017).  Prospective  Fall- Risk  Prediction  Models  for  Older  Adults Based  on  Wearable  Sensors.  IEEE Transactions  on  Neural  Systems  and Rehabilitation Engineering, 25(10), 1812– 1820.
https://doi.org/10.1109/TNSRE.2017.2687 100
[6] Huizenga,  D.,  Rashford,  L.,  Darcy,  B., Lundin,  E.,  Medas,  R.,  Shultz,  S.  T., DuBose,  E.,  &  Reed,  K.  B.  (2021). Wearable  gait  device  for  stroke  gait rehabilitation  at  home.  Topics  in  Stroke Rehabilitation, 28(6), 443–455. https://doi.org/10.1080/10749357.2020.18 34272
[7] Mertens,  M.,  Raepsaet,  J.,  Debard,  G., Mondelaers, M., Vanrumste, B., & Davis, J.  (2019).  Use  of  wearable  technology  to quantify  fall  risk  in  psychogeriatric environments: A feasability study.
Proceedings  of  the  Annual  International Conference  of  the  IEEE  Engineering  in Medicine  and  Biology  Society,  EMBS, 3187–3190. https://doi.org/10.1109/EMBC.2019.8856 337
[8] Meyer,  B.  M.,  Tulipani,  L.  J.,  Gurchiek, R. D., Allen, D. A., Adamowicz, L., Larie, D.,  Solomon,  A.  J.,  Cheney,  N.,  & McGinnis,  R.  S.  (2021).  Wearables  and Deep  Learning  Classify  Fall  Risk  from Gait  in  Multiple  Sclerosis.  IEEE  Journal of  Biomedical  and  Health  Informatics,
25(5),
1824–1831.
https://doi.org/10.1109/JBHI.2020.302504
9
[9] Muchna,  A.,  Najafi,  B.,  Wendel,  C.  S., Schwenk,  M.,  Armstrong,  D.  G.,  & Mohler, J. (2018). Foot  problems in older adults  associations  with  incident  falls, frailty  syndrome,  and  sensor-derived  gait, balance,  and  physical  activity  measures.
Journal of the American Podiatric Medical Association, 108(2), 126–139. https://doi.org/10.7547/15-186
[10] Nguyen,  T.  Q.,  Young,  J.  H.,  Rodriguez, A., Zupancic, S., &  Lie, D. Y. C. (2019). Differentiation  of  patients  with  balance insufficiency  (Vestibular  hypofunction) versus  normal  subjects  using  a  low-cost small  wireless  wearable  gait  sensor. Biosensors,
9(1).
https://doi.org/10.3390/bios9010029

## …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation Research and Knowledge
[11] Nouredanesh,  M.,  &  Tung,  J.  (2019). IMU,  sEMG,  or  their  cross-correlation and  temporal  similarities:  Which  signal features detect lateral compensatory balance reactions more accurately? Computer  Methods  and  Programs  in Biomedicine, 182. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2019.1050 03 [12] Psarakis, M., Greene, D. A., Cole, M. H., Lord,  S.  R.,  Hoang,  P.,  &  Brodie,  M. (2018).  Wearable  technology  reveals  gait compensations,  unstable  walking  patterns and  fatigue  in  people  with  multiple sclerosis. Physiological Measurement,
39(7). https://doi.org/10.1088/1361-
6579/aac0a3
[13] Rivolta, M. W., Aktaruzzaman, M., Rizzo, G.,  Lafortuna,  C.  L.,  Ferrarin,  M.,  Bovi, G.,  Bonardi,  D.  R.,  Caspani,  A.,  &  Sassi, R.  (2019).  Evaluation  of  the  Tinetti  score and fall risk assessment via accelerometry-based  movement  analysis.
Artificial  Intelligence  in  Medicine,  95,
38–47.
https://doi.org/10.1016/j.artmed.2018.08.0
05
[14] Wang,  J.,  Gong,  D.,  Luo,  H.,  Zhang,  W., Zhang, L., Zhang, H., … Wang, S. (2020).
Measurement of step angle for quantifying the gait impairment of Parkinson’s disease by  wearable  sensors:  Controlled  study. JMIR  MHealth  and  UHealth,  8(3). https://doi.org/10.2196/16650
[15] Yu,  L.,  Zhao,  Y.,  Wang,  H.,  Sun,  T.-L., Murphy,  T.  E.,  &  Tsui,  K.-L.  (2021). Assessing elderly’s functional balance and
mobility  via  analyzing  data  from  waist- mounted tri-axial wearable accelerometers in  timed  up  and  go  tests.  BMC  Medical Informatics  and  Decision  Making,  21(1). https://doi.org/10.1186/s12911-021- 01463-4
[16] Zahiri,  M.,  Chen,  K.  M.,  Zhou,  H., Nguyen, H., Workeneh, B. T.,
Yellapragada,  S.  V.,  Sada,  Y.  H., Schwenk,  M.,  &  Najafi,  B.  (2019).  Using
wearables  to  screen  motor  performance deterioration  because  of  cancer  and chemotherapy-induced peripheral neuropathy  (CIPN)  in  adults  -  Toward  an early  diagnosis  of  CIPN.  Journal  of Geriatric  Oncology,  10(6),  960–967. https://doi.org/10.1016/j.jgo.2019.01.010
[17] Zhang,  Y.,  Wang,  H.,  Yao,  Y.,  Liu,  J.,
Sun,  X.,  &  Gu,  D.  (2021).  Walking stability in patients with benign paroxysmal positional vertigo: an objective  assessment  using  wearable accelerometers  and  machine  learning. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 18(1). https://doi.org/10.1186/s12984-021- 00854-y
[18] Zhou,  H.,  Al-Ali,  F.,  Rahemi,  H., Kulkarni,  N.,  Hamad,  A.,  Ibrahim,  R., Talal,  T.  K.,  &  Najafi,  B.  (2018). Hemodialysis  impact  on  motor  function beyond  aging  and  diabetes—objectively assessing  gait  and  balance  by  wearable technology. Sensors (Switzerland), 18(11). https://doi.org/10.3390/s18113939