## Klasifikasi Aktivitas Manusia Menggunakan Extreme Learning Machine dan Seleksi Fitur Information Gain

## (Classification of Human Activities Using Extreme Learning Machine and Information Gain Feature Selection)
Fitra A. Bachtiar 1 , Fajar Pradana 2 , Issa Arwani 3
Abstract—Human  activity  recognition  has  various  benefits  in daily lives. However, research in this area is still facing problems which  are  unobtrusive  data  gathering,  high  dimensionality features,  and  the  algorithm  used  to  classify  human  activities. Those problems could impact the result of the developed model. This paper is a preliminary study in human activity recognition. Five  common  human  activities  will  be  recognized,  namely, walking,  walking  upstairs,  walking  downstairs,  sitting,  and standing. The dataset used in this study consists of 1,500 data rows and  561  features.  Feature  selection  is  performed  prior  to  the modeling step. Information Gain is used as the feature selection in which  the  percentile  method  is  used  to  subset  the  number  of features in the dataset. The features are then normalized and will be classified using ELM. A number of the optimal hidden neuron will  be  searched  to  yield  high  predictive  accuracy.  The  results show 420 feature subsets return the higher accuracy. A number of 100 hidden neurons results in the highest predictive classification of  human  activity  recognition.  The  classification  result  yields accuracy, precision, recall, and an F1-score of 0.85.
Intisari—Pengenalan  aktivitas  manusia  dalam  kehidupan sehari-hari dapat memberikan manfaat yang cukup besar. Akan tetapi,  penelitian  terkait  pengenalan  aktivitas  manusia  masih menghadapi  beberapa  permasalahan,  yaitu  pengambilan  data yang bersifat unobtrusive, banyaknya fitur yang digunakan dalam pemodelan,  dan  pengunaan  algoritme  pemodelan  untuk mengenali aktivitas manusia. Hal tersebut akan berdampak pada hasil  penelitian  dan  hasil  klasifikasi  dari  algoritme  yang diusulkan.  Pada  makalah  ini,  dilakukan  studi  awal  klasifikasi aktivitas manusia. Pengenalan aktivitas manusia dilakukan untuk memprediksi lima aktivitas manusia, yaitu berjalan, naik tangga, turun  tangga,  duduk,  dan  berdiri.  Data  yang  digunakan  adalah data  sekunder  dengan  jumlah  1.500  baris  data  dan  561  fitur. Seleksi fitur dilakukan terlebih dahulu menggunakan Information Gain dengan pemilihan fitur menggunakan pendekatan persentil. Subset  dari  data  tersebut  kemudian  dinormalisasi  dan diklasifikasi  menggunakan  ELM.  Parameter  berupa  jumlah hidden neuron optimum pada model ELM dicari terlebih dahulu untuk dapat menghasilkan nilai akurasi yang tinggi. Hasil seleksi fitur  yang  didapatkan  yaitu  sejumlah  420  subset  fitur  terbaik. Parameter  sejumlah  100  hidden  neuron  menghasilkan  akurasi tertinggi  untuk  pengenalan  aktivitas  manusia.  Hasil  pemodelan
menggunakan ELM memperoleh akurasi, presisi, recall, dan F1- score sebesar 0,85.
Kata  Kunci—Klasifikasi,  Aktivitas  Manusia,  Seleksi  Fitur,  IG, ELM.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan ubiquitous  sensing membuat  penelitian  di bidang  ini  banyak  dilakukan  oleh  para  ilmuwan. Ubiquitous sensing adalah  sebuah  mekanisme  untuk  mengetahui  sebuah keadaan  atau  lingkungan  dengan  penempatan  sensor  yang tertanam  pada  sebuah  alat  atau  penempatan  sensor  yang tersebar.  Pada  dasarnya,  bidang  penelitian  pada  bidang ubiquitous sensing mencoba untuk mengekstraksi pengetahuan dari  data  yang  diperoleh  dari pervasive  sensors [1],  yang banyak  diterapkan  untuk Human  Activity  Recognition atau pengenalan  aktivitas  manusia.  Penelitian  pada  bidang ubiquitous  sensing telah  banyak  dilakukan  untuk  dapat mengembangkan suatu sistem yang dapat mengenali aktivitas manusia  dengan  model  sederhana  [2].  Selain  peneliti,  pihak komersial  juga  telah  ikut  bagian  dalam  penelitian  tentang aktivitas manusia  [3].  Pengenalan aktivitas manusia memiliki manfaat  dalam  mengenali  keadaan  psikologis,  fisiologis, maupun interaksi antarmanusia. Pengenalan aktivitas manusia dapat memberikan informasi dari seseorang tersebut, misalnya kepribadian  maupun  kondisi  psikologis  seseorang  [4].  Salah satu  contoh  penerapan  pengenalan  aktivitas  manusia  pada kehidupan  sehari-hari  adalah  pendeteksian Office  Workers Syndrome (OWS)  [5].  Dalam  bidang  kesehatan,  pengenalan aktivitas  manusia  juga  dapat  digunakan  untuk  memonitor pasien dalam perawatan [6], [7].
Meskipun  bidang  ini  banyak  diteliti,  tetapi  masih  banyak tantangan-tantangan  pada  penelitian  pengenalan  aktivitas manusia. Tantangan-tantangan tersebut di antaranya adalah 1) pemilihan  atribut  yang  akan  diukur;  2)  peralatan  yang  akan digunakan  dalam  mengukur  aktivitas  manusia  tidak  secara langsung  diketahui  oleh  partisipan  dan  mudah  dalam pengambilan  data;  3)  desain  dalam  seleksi  fitur  yang  akan digunakan  dan  model  inferensi  yang  digunakan  untuk menentukan  aktivitas  manusia;  4)  pengambilan  data  pada kondisi yang riil; 5) fleksibilitas dalam penambahan pengguna tanpa  proses training kembali  model  inferensi;  serta  6) penggunaan alat yang dapat hemat energi [8]. Selain itu, untuk mengenali aktivitas manusia tersebut, terdapat tantangan yang cukup tinggi untuk dapat mengekstraksi informasi [4].
Penggunaan metode Machine Learning juga telah digunakan pada  bidang  ini.  Penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan
1 Jurusan  Teknik  Informatika,  Universitas  Brawijaya  Malang,  Jl. Veteran  Malanng,  65145  (tlp:  0341-577911;  fax:  0341-577911;  e- mail: 1 fitra.bachtiar@ub.ac.id)
2,3 Jurusan  Sistem  Informasi,  Universitas  Brawijaya  Malang,  Jl. Veteran  Malanng,  65145  (tlp:  0341-577911;  fax:  0341-577911;  e- mail: 2 fajar.p@ub.ac.id, 3 issa.arwani@ub.ac.id)
menggunakan  algoritme Naïve  Bayes dan Decision  Tree [9]. Dua  algoritme  tersebut  digunakan  untuk  mengenali  enam aktivitas manusia dengan durasi waktu yang cukup lama. Hasil penggunaan  algoritme tersebut menunjukkan bahwa Decision Tree lebih unggul dibandingkan dengan Naïve Bayes , dengan akurasi  95,12%.  Kemudian,  telah  dibandingkan  juga  tiga algoritme  untuk  mengenali  enam  aktivitas  manusia,  yaitu berdiri, berjalan, lari, naik tangga, turun tangga, dan berbaring [10].  Algoritme  yang  digunakan  adalah J48 , Logistic Regression ,  dan Support  Vector  Machine (SVM),  dengan parameter  algoritme  yang  belum  dicari  nilai  parameter terbaiknya.  Hasil  eksperimen  tersebut  menunjukkan  bahwa Regressi  Logistic memberikan  hasil  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  algoritme  lainnya,  dengan  nilai  akurasi 96%.  Meskipun  sudah  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi, penelitian-penelitian  ini  masih  memiliki  kekurangan,  yaitu parameter  algoritme  yang  belum  dicari  nilai  parameter terbaiknya.  Permasalahan  lainnya  adalah  penggunaan  sensor pada bidang ini cenderung memiliki fitur dengan dimensi yang tinggi. Hal ini berdampak pada penurunan akurasi. Fitur-fitur dengan  dimensi  tinggi  akan  berdampak  pada  model  inferensi yang tidak dapat maksimal dalam proses klasifikasi [11]. Selain akurasi, pemilihan metode klasifikasi juga perlu mempertimbangkan  segi  waktu  komputasi.  Dari  penelitian sebelumnya, diketahui bahwa k -NN mudah diimplementasikan, tetapi memiliki kebutuhan penyimpanan yang tinggi dan waktu komputasi  yang  lama  [12].  Di  sisi  lain,  pada  penelitian sebelumnya  belum  ada  peneliti  yang  menggunakan  algoritme berbasis Neural  Network .  Dari  penelitian-penelitian  tersebut belum  didapatkan  hasil  yang  maksimal  tentang  klasifikasi aktivitas  manusia,  padahal  penelitian  aktivitas  manusia memiliki kebermanfaatan dalam kehidupan sehari-hari.
Dari  uraian  yang  telah  disampaikan  di  atas  tentang permasalahan-permasalahan yang ada, makalah ini mengusulkan  penelitian  untuk  mengenali  aktivitas  manusia dengan menggunakan seleksi fitur dan eksplorasi penggunaan algoritme Neural  Network .  Algoritme  seleksi  fitur  yang digunakan  pada  makalah  ini  adalah Information  Gain dan algoritme  klasifikasinya  adalah Extreme  Learning  Machine (ELM).  Data  yang  digunakan  adalah  data  sensor  yang didapatkan dari sensor smartphone . Tujuan makalah ini adalah membuat model  klasifikasi yang  dapat  memprediksi  aktivitas manusia.  Studi  dan  pemodelan  awal  ini  diharapkan  dapat digunakan sebagai basis awal untuk pengembangan perangkat perangkat  lunak  yang  dapat  digunakan  untuk  mengenali aktivitas  manusia  yang  dapat  diterapkan  untuk monitoring maupun personalisasi dalam berbagai bidang, khususnya dalam bidang psikologi dan kesehatan.

## II. P ENGENALAN A KTIVITAS M ANUSIA
Pengenalan  aktivitas  manusia  adalah  suatu  bidang  yang sedang  marak  dikembangkan  dalam  berbagai  bidang.  Sistem pengenalan  aktivitas  manusia  berfokus  pada  sekumpulan aktivitas yang dilakukan oleh manusia tertentu [12]. Aktivitas manusia  dapat  dikelompokkan  menjadi  beberapa  jenis,  yaitu aktivitas  sederhana,  aktivitas  kompleks,  aktivitas  kesehatan, aktivitas  hidup,  dan  aktivitas  kerja.  Aktivitas  sederhana  yang
dilakukan  manusia  di  antaranya  berjalan,  duduk,  berdiri,  dan joging,  sedangkan  aktivitas  yang  kompleks  pada  umumnya berhubungan  dengan  aktivitas  lain  dalam  waktu  yang  cukup lama,  misalnya  berbelanja  dan  mengemudi  [13].  Pengenalan aktivitas  manusia  dimanfaatkan  di  antaranya  dalam  bidang kesehatan, yaitu untuk memonitor aktivitas pasien yang sedang menjalani  terapi  [14].  Pengenalan  aktivitas  manusia  juga mencakup  transisi  perpindahan  aktivitas  yang  dilakukan, contohnya pengenalan aktivitas manusia dari gerakan berjalan ke duduk atau berdiri ke duduk atau sebaliknya [15].

## III. K LASIFIKASI A KTIVITAS M ANUSIA
Terdapat  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  untuk membangun klasifikasi aktivitas manusia dengan seleksi fitur Information Gain dan ELM. Tahapan tersebut dilakukan secara berurutan,  dimulai  dari  studi  literatur,  pengumpulan  data  dan ekstraksi  fitur,  seleksi  fitur,  normalisasi,  klasifikasi  aktivitas manusia,  analisis  hasil,  dan  yang  terakhir  adalah  penarikan kesimpulan. Alur penelitian diilustrasikan pada Gbr. 1.

## A. Studi Literatur
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  memahami  kajian  secara teoretis  dan  kajian  secara  empiris  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Dasar  teori  tentang  aktivitas  manusia,  sensor giroskop,  sensor  akselerometer,  ekstraksi  fitur,  seleksi  fitur, dan ELM ditelaah untuk dipelajari tahapan-tahapannya. Selain itu, kajian-kajian penelitian sebelumnya juga dilakukan untuk mengetahui permasalahan pada penelitian tentang pengenalan aktivitas  manusia  serta  metode-metode  yang  sudah  pernah diusulkan untuk mengatasi permasalahan tersebut.

## B. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  makalah  ini  adalah  data sekunder dari penelitian yang telah dilakukan [16]. Total data yang ada pada penelitian  ini berjumlah 10.299 baris data dan
Gbr. 1 Tahapan penelitian.
terdiri  atas  561  fitur. Dataset ini  didapatkan  dari  eksperimen yang melibatkan tiga puluh responden dengan rentang umur 19- 48  tahun.  Setiap  responden  melakukan  enam  aktivitas,  yaitu berjalan,  naik  tangga,  turun  tangga,  duduk,  berdiri,  dan berbaring.  Data  aktivitas  tersebut  direkam  menggunakan perangkat  Samsung  Galaxy  S  II  yang  merekam  sensor akselerometer  dan  giroskop pada  3- axial  linear  acceleration dan 3- axial angular velocity pada frekuensi 50 Hz. Perangkat tersebut  diletakkan  pada  pinggang  responden.  Data  yang digunakan dari penelitian tersebut kemudian disampling secara acak sejumlah 1.500 data. Dari data tersebut, 1.000 data akan digunakan untuk pelatihan dan 500 data akan digunakan untuk pengujian.  Kelas  label  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berjumlah  lima  kelas  label,  yaitu  berjalan,  naik  tangga,  turun tangga,  duduk,  dan  berdiri.  Jumlah  fitur  yang  digunakan sejumlah 561 fitur.

## C. Ekstraksi Fitur
Data sekunder yang digunakan telah melalui ekstraksi fitur dari pengambilan data awal. Fitur utama yang didapatkan dari sensor smartphone , yaitu: body acc , gravity acc , body acc jerk , body  angular  speed , body  angular  ac c, body  acc  magnitude , gravity acc mag , body acc jerk mag , body angular speed mag , body  angular  acc  mag .  Dari  fitur  data  tersebut,  kemudian dilakukan  pemetaan  fitur  dengan  fungsi  pengukuran,  yaitu mean value , standard deviation , median absolute value , largest value in array , smallest value in array , signal magnitude area , average sum of the squares , interquartile range , signal entropy , autoregression  coefficients , correlation  coefficient , largest frequency  component , frequency  signal  weighted  average , frequency signal skewness , frequency signal kurtosis , energy of a  frequency  interval ,  dan angel  between  two  vectors .  Dari pemetaan fitur tersebut, dihasilkan total 561 fitur data.

## D. Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  dilakukan  setelah  tahapan  pengumpulan  data sekunder  dan  ekstraksi  data  selesai.  Seleksi  fitur  yang digunakan  pada  makalah  ini  adalah  seleksi  fitur Information Gain .  Persamaan  seleksi  fitur Information  Gain dapat  dilihat pada (1).
𝐼𝐺(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | 𝑆 𝑛 𝑖=1 × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) (1)
dengan 𝑆 adalah himpunan data pengenalan aktivitas manusia, 𝑛 adalah jumlah partisi dari atribut 𝐴 , |𝑆 𝑖 | adalah jumlah kasus partisi  ke- 𝑖 ,  dan 𝑆 adalah  jumlah  kasus  dari  data  pengenalan aktivitas manusia.
Fitur-fitur  diseleksi  menggunakan  pendekatan  pemilihan persentil.  Hasil  dari Information  Gain pada  setiap  fitur diurutkan  mulai  dari  fitur  dengan  nilai Information  Gain tertinggi  ke  terendah.  Nilai  persentil  yang  digunakan  yaitu persentil  ke-25,  persentil  ke-50,  dan  persentil  ke-75. Penggunaan  seleksi  fitur  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan akurasi serta mempercepat waktu komputasi.

## E. Normalisasi Min-Max
Normalisasi fitur data dilakukan sebelum data hasil seleksi fitur dengan persentil digunakan untuk  memodelkan klasifikasi
aktivitas  manusia.  Normalisasi  dilakukan  untuk  menghindari fitur  yang  memiliki  rentang  nilai  yang  berbeda.  Fitur  data dengan  rentang  nilai yang besar  akan berpengaruh pada hasil algoritme  dibandingkan  dengan  nilai  fitur  yang  memiliki rentang nilai yang kecil. Persamaan normalisasi min - max yang digunakan ditunjukkan pada (2).
𝑥 ′ = 𝑥−𝑚𝑖𝑛(𝑋) 𝑚𝑎𝑥(𝑋)−𝑚𝑖𝑛(𝑋) (2)
dengan 𝑥 ′ adalah hasil normalisasi data, 𝑥 adalah nilai data asli, 𝑚𝑖𝑛(𝑋) adalah nilai terkecil dari fitur 𝑋 , dan 𝑚𝑎𝑥(𝑋) adalah nilai terbesar dari fitur 𝑋.

## F. Model Klasifikasi Aktivitas Manusia
Arsitektur ELM yang diimplementasikan diperlihatkan pada Gbr.  2.  ELM  yang  diusulkan  berdasarkan  algoritme  yang diusulkan  pada  penelitian  sebelumnya  [17].  Masukan  pada arsitektur  ELM  yang  digunakan  berupa  sejumlah  fitur  yang telah  diseleksi  menggunakan  seleksi  fitur Information  Gain yang diambil sebagian dengan persentil yang dapat ditunjukkan pada (3).
𝑋 𝑖 𝑃 𝑗 = 𝑋′(𝑋 𝑖 𝑃 𝑗 ), (𝑖 = 1, ⋯ 1.500, 𝑗 = 25, 50, 75) (3)
dengan 𝑋 𝑖 𝑃 𝑗 adalah  data  yang  telah  diambil  sebagian  dari keseluruhan  dengan  persentil  dan 𝑋′(𝑋 𝑖 𝑃 𝑗 ) merupakan normalisasi  yang  dilakukan  pada  setiap subset data  persentil menggunakan (2).
Nilai  bobot  pada  arsitektur  ini  dibangkitkan  secara  acak. Jumlah hidden  neuron pada  arsitektur  ELM  dicari  terlebih dahulu  dengan  rentang {𝑛|10  ≤ 𝑛  ≤ 700} dan  interval kelipatan  nilai  10  dan  200.  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan yaitu sigmoid .  Untuk  proses  pelatihan  ELM,  digunakan sejumlah 1.000 data dan untuk proses pengujian digunakan 500 data.  Total  kelas  yang  diklasifikasikan  berjumlah  lima  kelas. Secara  singkat,  algoritme  ELM  dapat  ditunjukkan  pada pseudocode ELM berikut.
Algoritme ELM Input : 𝑤 𝑖 (𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 bobot) 𝑏 𝑖 (𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 bias [1 × 𝑁]) 𝑁 (jumlah ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛 𝑙𝑎𝑦𝑒𝑟) 𝑔(𝑥) (fungsi aktivasi sigmoid)
𝑦 (𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠)
Ouput : Hasil prediksi kelas 𝑥 1. Set nilai parameter hidden node secara acak (𝑤 𝑖 , 𝑏 𝑖 ) 2. Hitung matriks keluaran H , dimana 𝐇 = {ℎ 𝑖𝑗 } (𝑖 = 1, … , 𝑥, 𝑑𝑎𝑛 𝑗 = 1, … , 𝑁) dan ℎ 𝑖𝑗 = 𝑔(𝑤 𝑗 . 𝑥 𝑖 + 𝑏 𝑗 ) Gbr. 2 Arsitektur ELM. f 1 f 2 f 3 f s h 1 h 2 h n … … c 1 c 1 c 5 …
3. Hitung matriks bobot keluaran sebagai 𝛃 ̂ = 𝑯 † 𝑻 , dimana 𝑯 † adalah  generalisasi  dari  invers  matriks Moore- Penrose H 4. Hitung keluaran actual o sesuai dengan 𝒚 5. Label( 𝒚 ) = argmax( o )

## G. Rancangan Pengujian
Pengujian dilakukan  untuk mendapatkan  hasil kemampuan prediksi klasifikasi secara maksimal. Pengujian pertama yang dilakukan  adalah  menentukan  jumlah subset fitur  yang digunakan untuk tahapan klasifikasi. Subset fitur persentil (25, 50, 75) terbaik ditentukan menggunakan parameter 100 hidden neuron dan fungsi aktivasi sigmoid dengan acuan nilai akurasi. Pengujian  kedua  dilakukan  untuk  menentukan  jumlah hidden neuron yang  memberikan  nilai  prediksi  tertinggi.  Jumlah hidden neuron yang diujikan adalah 10, 20, 30, 50, 70, 90, 100, 300,  500,  dan  700.  Pengujian  keseluruhan  dilakukan  setelah didapatkan  nilai-nilai  parameter  dari  seleksi  fitur  dan  jumlah hidden neuron terbaik. Pengujian  ini dilakukan sebanyak dua kali  untuk  mendapatkan  generalisasi  rata-rata  terbaik.  Hal  ini dilakukan karena bobot pada ELM dibangkitkan secara acak.

## H. Metode Evaluasi
Evaluasi dilakukan untuk mengetahui keandalan dari metode yang diusulkan. Evaluasi ini dilakukan pada tahap seleksi fitur dan  evaluasi  model  klasifikasi.  Persamaan  evaluasi  yang digunakan  yaitu  akurasi,  presisi, recall ,  dan F1-score pada kasus klasifikasi multikelas, ditunjukkan pada (4) sampai (7).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (4) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6) 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2× 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∙ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (7) IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  dari  pengujian  pada  bagian  ini  dibagi  menjadi  dua bagian,  yaitu  pengujian  seleksi  fitur  dan  hasil  klasifikasi aktivitas manusia. Penjelasan masing-masing bagian dijabarkan pada subbagian selanjutnya.

## A. Hasil Seleksi Fitur
Pada tahap seleksi fitur, tahap awal yang dilakukan adalah menghitung nilai Information Gain pada setiap fitur yang ada. Nilai Information  Gain pada  setiap  fitur  kemudian  diurutkan dari  nilai  terbesar  ke  nilai  terkecil.  Semakin  tinggi  nilai Information Gain pada sebuah fitur menandakan fitur tersebut akan  berpengaruh  terhadap  klasifikasi  aktivitas  manusia. Sebaliknya, semakin kecil nilai Information Gain pada sebuah fitur  menandakan  fitur  tersebut  tidak  berpengaruh  terhadap klasifikasi  aktivitas  manusia.  Dari  nilai  fitur  tersebut, didapatkan bahwa nilai fitur tertinggi bernilai 0,921, yaitu fitur fBodyAccMag-std() ,  sedangkan  nilai  fitur  terrendah  yaitu  0, pada tBodyGyroJerk-arCoeff()-X,4 , tBodyGyroMag- arCoeff()4 ,  dan tBodyGyroMag-arCoeff()3 .  Cuplikan  nilai Information Gain pada  fitur yang  ada  disajikan  pada Tabel  I. Secara visual, distribusi nilai Information Gain pada setiap fitur diperlihatkan pada Gbr. L1 pada lampiran.
Pada  tahap  ini,  seleksi  fitur  dilakukan  dengan  mengambil nilai  persentil  dari  nilai Information  Gain yang  sudah didapatkan. Nilai persentil yang digunakan adalah persentil ke- 25,  persentil  ke-50,  dan  persentil  ke-75.  Fitur  diambil  dan diurutkan  dari  fitur  yang  memiliki  nilai Information  Gain tertinggi  sampai  pada  fitur  yang  memiliki  nilai  terrendah. Informasi  fitur  yang  terseleksi  dengan  nilai  persentil  tersebut ditunjukkan pada Tabel II.
Analisis  awal  pemodelan  klasifikasi  dilakukan  untuk mengetahui  jumlah  fitur  persentil  yang  terbaik  yang  akan digunakan  ke  tahapan  pemodelan.  Fitur  yang  dipilih  dibagi menjadi empat subset fitur, yaitu persentil ke-25, persentil ke- 50, persentil ke-75, dan semua fitur. Akurasi digunakan sebagai metode  evaluasi  untuk  memilih subset fitur.  Parameter  yang digunakan  pada  pemodelan  untuk  pemilihan  fitur  adalah  100 hidden neuron dan fungsi aktivasi sigmoid .
Hasil  evaluasi  pemilihan  fitur  diperlihatkan  pada  Gbr.  3. Dari gambar tersebut, secara umum terlihat bahwa nilai akurasi tertinggi  didapatkan  dari subset fitur  persentil  ke-75,  yaitu 89,1%. Nilai ini lebih tinggi sekitar 4% daripada persentil ke- 25,  persentil  ke-50,  dan  seluruh  fitur  yang  digunakan. Subset fitur persentil ke-75 juga lebih tinggi daripada subset fitur yang lainnya, dilihat dari nilai evaluasi presisi, recall , dan F1-score . Hasil  dari  evaluasi  ini  adalah subset fitur  persentil  ke-75 memberikan  nilai  klasifikasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan subset fitur yang lainnya, sehingga subset fitur persentil ke-75 akan digunakan pada tahap pemodelan klasifikasi selanjutnya.

## B. Hasil Klasifikasi Aktivitas Manusia
ELM  digunakan  pada  tahap  ini  untuk  mengklasifikasikan aktivitas  manusia.  Jumlah hidden  neuron terbaik  sekaligus dicari pada tahapan ini. Jumlah hidden neuron yang dianalisis dimulai  dari  nilai  rendah  sampai  nilai  yang  cukup  tinggi.
T ABEL I
H ASIL I NFORMATION G AIN PADA S ETIAP F ITUR YANG D IURUTKAN No Nama Fitur IG 1 fBodyAccMag-std() 0,92127016 2 fBodyAccMag-energy() 0,91912127 3 tGravityAccMag-std() 0,91807319 4 tBodyAccMag-std() 0,91807319 5 fBodyAcc-bandsEnergy()-1,16 0,91037796 6 fBodyAccMag-mad() 0,90848717 7 tBodyAcc-max()-X 0,90116932 … … … … … … 559 tBodyGyroJerk-arCoeff()-X,4 0 560 tBodyGyroMag-arCoeff()4 0 561 tBodyGyroMag-arCoeff()3 0
T ABEL II
I NFORMASI F ITUR B ERDASARKAN P ERSENTIL
Persentil ke- 25 50 75 Jumlah fitur 140 280 420 Min 0,748 0,697 0,296 Max 0,919 0,919 0,919 Average 0,797 0,760 0,682 Standard Dev. 0,044 0,049 0,144
Masukan  yang  digunakan  pada  tahap  ini  adalah  hasil  seleksi fitur  yang  didapatkan  di  tahapan  sebelumnya,  yaitu  sejumlah 420  fitur.  Pemodelan  dilakukan  sebanyak  dua  kali  eksekusi untuk mendapatkan generalisasi hasil klasifikasi pada ELM.
Hasil  eksekusi  evaluasi  model  dengan  pencarian  jumlah hidden  neuron terbaik  ditunjukkan  pada  Tabel  III.  Dari  tabel tersebut  dapat  diketahui  bahwa  semakin  besar  jumlah hidden neuron ,  semakin  tinggi  pula  akurasi  yang  didapatkan  untuk mengklasifikasikan aktivitas manusia. Akan tetapi, nilai yang semakin besar juga tidak menjamin nilai akurasi semakin baik. Hal  ini  terlihat  dari  Tabel  III,  yaitu  ketika hidden  neuron berjumlah  300,  akurasi  yang  didapatkan  menurun  sejumlah 10%.  Tren  semakin  turunnya  kemampuan  model  untuk mengklasifikasikan  aktivitas  berlanjut  ketika  jumlah hidden neuron dinaikkan.  Secara  visual,  data  pada  Tabel  III  dapat diilustrasikan dalam Gbr. 4.
Dari hasil tersebut, rata-rata nilai dari eksekusi dapat dilihat pada Tabel IV. Tampak bahwa jumlah hidden neuron terbaik didapatkan pada nilai 100 hidden neuron dengan nilai akurasi, presisi, recall , dan F1-score sebesar, berturut-turut, 0,85, 0,85, 0,85, dan 0,85.
Beberapa informasi yang didapatkan dari hasil percobaan ini adalah  sebagai  berikut.  Dalam  kasus  pengenalan  aktivitas manusia dengan menggunakan 1.500 subset data, fitur terbaik didapatkan pada fitur dengan persentil ke-75 atau sejumlah 420 fitur.  Kemudian,  jumlah hidden  neuron terbaik  untuk klasifikasi  lima  aktivitas  manusia  adalah  100 hidden  neuron .
Secara keseluruhan, model yang dibuat untuk
Gbr. 3 Hasil evaluasi subset fitur.
Gbr. 4 Hasil eksekusi algoritme ELM dengan jumlah hidden neuron yang berbeda.
T ABEL III H ASIL K LASIFIKASI DENGAN J UMLAH H IDDEN N EURON YANG B ERBEDA
Eksekusi 1 Eksekusi 2 HN Ac Pr Rc F1 Ac Pr Rc F1 10 0,65 0,67 0,67 0,67 0,64 0,64 0,65 0,64 20 0,72 0,73 0,73 0,73 0,76 0,76 0,77 0,76 30 0,79 0,79 0,79 0,79 0,79 0,80 0,80 0,80 50 0,83 0,84 0,83 0,84 0,82 0,83 0,83 0,83 70 0,84 0,84 0,84 0,84 0,83 0,84 0,83 0,83 90 0,85 0,85 0,85 0,85 0,84 0,85 0,85 0,85 100  0,85 0,86 0,86 0,86 0,84 0,85 0,85 0,85 300  0,75 0,76 0,76 0,76 0,80 0,79 0,80 0,80 500  0,24 0,22 0,41 0,29 0,19 0,18 0,37 0,24 700  0,18 0,17 0,13 0,15 0,16 0,15 0,10 0,12
mengklasifikasikan aktivitas manusia dapat memberikan nilai yang cukup tinggi, yaitu 0,85.

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  diambil kesimpulan  sebagai  berikut.  Pemodelan  klasifikasi  aktivitas manusia  dilakukan  dalam  dua  tahap.  Tahap  pertama  adalah melakukan seleksi fitur data yang akan digunakan pada tahap pemodelan.  Seleksi  fitur  yang  digunakan  adalah  seleksi  fitur Information  Gain .  Jumlah  fitur  yang  diambil  menggunakan pendekatan  persentil  ke-25,  persentil  ke-50,  dan  persentil  ke- 75. Dari hasil evaluasi jumlah fitur, didapatkan nilai persentil ke-75 memberikan hasil yang terbaik, dengan mengembalikan sejumlah 420 fitur. Fitur-fitur  ini selanjutnya  digunakan pada tahap  pemodelan.  Pada  tahap  pemodelan,  parameter hidden neuron dari ELM dicari terlebih dahulu. Jumlah hidden neuron terbaik  yang  didapatkan  yaitu  sejumlah  100 hidden  neuron . Fitur yang telah terseleksi dan parameter jumlah hidden neuron yang didapatkan digunakan untuk mengklasifikasikan aktivitas manusia. Model ELM yang dibuat menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,85.
Penelitian yang dilakukan saat ini masih dalam tahap awal untuk pengembangan pengenalan aktivitas manusia selanjutnya.  Penelitian  ini  masih  memiliki  beberapa kekurangan  yang  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk memperbaiki  hasil  eksperimen,  yaitu  sebagai  berikut. Penelitian  ini  masih  menggunakan  data  sekunder  dan menggunakan subset data karena keterbatasan alat. Seleksi fitur yang  digunakan  saat  ini  dalam  proses  pencarian  fitur-fitur terbaik  dilakukan  secara  bertahap  dengan  menghitung  nilai entropy .  Pada  penelitian  selanjutnya,  metode  heuristik  dapat dilakukan untuk dapat mengevaluasi secara menyeluruh fitur- fitur yang ada, seperti fitur fBodyAccMag-std() , fBodyAccMag- energy(), dan fitur lainnya yang tercantum pada Tabel I yang memiliki  nilai Information  Gain yang  cukup  tinggi.  Bobot ELM yang dibangkitkan pada penelitian ini masih berupa bobot acak. Oleh karena itu, penggunaan metode pembangkitan bobot yang  tidak  acak  dapat  dipertimbangkan  pada  penelitian selanjutnya  untuk  mempercepat  waktu  komputasi.  Metode klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode berbasis Neural  Network saja.  Penelitian  selanjutnya  dapat mempertimbangkan untuk menggunakan pendekatan machine learning , seperti Logistic Regression , XGBoost , dan k -NN.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  dapat  terlaksana  dengan  bantuan  Dana Penerimaan  Negara  Bukan  Pajak  (PNBP)  Universitas Brawijaya, sesuai dengan Daftar Isian Pelaksanaan Anggaran (DIPA) Universitas Brawijaya Nomor DIPA- 023.17.2.677512/2020. R EFERENSI
[1] A.  Perez,  M.  Labrador,  dan  S.  Barbeau,  “G-Sense:  A  Scalable Architecture  for  Global  Sensing  and  Monitoring,” IEEE  Network ,  Vol.
24, No. 4, hal. 57–64, 2010.
[2] T.  Starner,  B.  Rhodes,  J.  Weaver,  dan  A.  Pentland,  ”Everyday-user Wearable Computers,” Int. Symp. on Wearable Comput. , 1999, hal. 1-12.
[3] P.  Dohnalek,  P.  Gajdos,  T.  Peterek,  dan  V.  Snasel,  ”An  Overview  of Classification Techniques for Human Activity Recognition,” Vibroengineering PROCEDIA , Vol. 2, hal. 117-122, 2013.
[4] M. Vrigkas, C. Nikou, dan I.A. Kakadiaris, “A Review of Human Activity Recognition Methods,” Frontiers in Robotics and AI , Vol. 2, hal. 1-28, 2015.
[5] P.  Paliyawan,  C.  Nukoolkit,  dan  P.  Mongkolnam,  “Prolonged  Sitting Detection for Office Workers Syndrome Prevention Using Kinect,” 2014 11th  Int.  Conf.  on  Elec.  Eng./Electron.,  Comput.,  Telecom.  and  Inf. Technol. (ECTI-CON) , 2014, hal. 1-6.
[6] Y. Jia, “Diatetic and Exercise Therapy against Diabetes Mellitus,” 2009 Second Int. Conf. on Intel. Net. and Intel. Sys. , 2009, hal. 693-696.
[7] J. Yin, Q. Yang, dan J. Pan, “Sensor-Based Abnormal Human-Activity Detection,” IEEE Trans. on Knowledge and Data Eng. , Vol. 20, No. 8, hal. 1082–1090, 2008.
[8] E. Kim, S. Helal, dan D. Cook, “Human Activity Recognition and Pattern Discovery,” IEEE Pervasive Comput. , Vol. 9, No. 1, hal. 48–53, 2010.
[9] T.D.  Le  dan  C.V.  Nguyen,  “Human  Activity  Recognition  by Smartphone,” 2015 2nd Nat. Found. for Sci. and Technol. Dev. Conf. on Inf. and Comput. Sci. (NICS) , 2015, hal. 219-224.
[10] W.C.  Hung,  F.  Shen,  Y.L.  Wu,  M.K.  Hor,  dan  C.Y.  Tang,  “Activity Recognition with Sensors on Mobile Devices,” 2014 Int. Conf. on Mach.
Learn. and Cybernetics , 2014, hal. 449-454.
[11] M.  Zhang,  dan  A.A.  Sawchuk,  “A  Feature  Selection-based  Framework for Human Activity Recognition Using Wearable Multimodal Sensors,” BodyNets 2011 , 2011, hal. 92-98.
[12] G. De Leonardis, R. Samanta, B. Gabriella, A. Valentina, E. Panero, G. Laura,  dan  K.  Marco,  “Human  Activity  Recognition  by  Wearable Sensors: Comparison of Different Classifiers for Real-time Applications,” 2018 IEEE Int. Symp. on Med. Meas. and Appl. (MeMeA) , 2018, hal. 1-6.
[13] X. Su, T. Hanghang, dan J. Ping, “Activity Recognition with Smartphone Sensors,” Tsinghua Sci. and Technol. , Vol. 19, No. 3, hal.  235-249, 2014.
[14] A.  Jain  dan  V.  Kanhangad,  “Human  Activity  Classification  in Smartphones  Using  Accelerometer  and  Gyroscope  Sensors,” IEEE Sensors J. , Vol. 18, No. 3, hal. 1169-1177, 2017.
[15] H. Ghasemzadeh dan J. Roozbeh, “Physical Movement Monitoring Using Body Sensor Networks: A  Phonological Approach  to Construct Spatial Decision Trees,” IEEE Trans. on Ind. Inform. , Vol. 7, No. 1, hal. 66-77, 2011.
[16] D. Anguita, G. Alessandro, O. Luca, P. Xavier, dan J.L. Reyes-Ortiz, “A Public  Domain  Dataset  for  Human  Activity  Recognition  Using Smartphones,” European Symp. on Artif. Neural Net., Comput. Intel. and Mach. Learning (ESANN) , 2013, hal. 437-442.
[17] G.B. Huang, Q.Y. Zhu, dan C.K. Siew, “Extreme Learning Machine: A New Learning Scheme of Feedforward Neural Networks,” 2004 IEEE Int. Joint Conf. on Neural Net. (IEEE Cat. No. 04CH37541) , 2004, hal. 985- 990.
T ABEL IV H ASIL R ATA -R ATA E KSEKUSI M ODEL K LASIFIKASI ELM Rata-rata Eksekusi HN Ac Pr Rc F1 10 0,65 0,66 0,66 0,66 20 0,74 0,75 0,75 0,75 30 0,79 0,80 0,79 0,79 50 0,82 0,83 0,83 0,83 70 0,83 0,84 0,84 0,84 90 0,84 0,85 0,85 0,85 100 0,85 0,85 0,85 0,85 300 0,78 0,78 0,78 0,78 500 0,21 0,20 0,39 0,26 700 0,17 0,16 0,11 0,13
Gb r. L1 Visu alisas i nilai Info rma tio n Gain . Lampira n