## ISSN 2085-4552

## Pengenalan Aktivitas Manusia Melalui Analisis Data Gerakan Smartphone
Eunike Endariahna S 1 , Andes Suciani 2 , Philipus Silaen 3 , Septian Adiwibowo 4
1,2,3,4 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Magister Teknologi Informasi, Universitas Indonesia, Jakarta, Indonesia
1 Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
1 eunike.endahriana@umn.ac.id, 2 andes.suciani@ui.ac.id, 3 philipus.silaen@ui.ac.id, 4 septian.adibowo@ui.ac.id
Diterima 18 Mei 2021 Disetujui 16 Juni 2021
Abstract— Technology whose benefits are felt by humans from the development of cellular telephones is the birth of  smart  phones  or  smartphones.  .  The  development  of smartphone integration is growing very rapidly. Today's smartphones  are  not  only  communication  tools  but  now offer  many  features  and  deployment  of  sensors. Smartphones  are  also  designed  to  track  the  user's  daily activities,  learn  and  then  help  the  user  to  make  better decisions  about  what  the  user  will  take  in  the  future. Applications that utilize the movement of a smartphone to analyze human activity are used by the Moves app, Fitbit Charge,  Nike  Fuelband,  Apple  Watch  Health  app.  To perform  human  motion  recognition  activities,  data  is generated  and  collected  from  smartphones  such  as iPhones  and  Androids,  or  wearables  such  as  the  Apple Watch  smartwatch,  Nike  Fuelband,  and  Fitbit  Charge. Today  the  technology  industry  has  succeeded  in producing  good  quality  devices  at  low  prices.  Sensors commonly used to collect data include an accelerometer, gyroscope,  heart  rate  monitor,  and  thermometer.  This study collects and manages data from the use of sensors on  smartphones.  The  resulting data also  combines  these sensors  with  a  magnetometer  and  GPS.  So  that  we  can find out the position, distance and number of points from using smart devices. The resulting data is very large, fast and real time data or what is called big data. Then these large  data  sets  can  produce  complex  and  unstructured data.  The  processing  requires  more  difficult  and  large computations  and  storage  to  produce  useful  data  sets. The  resulting  benefits  can  provide  problem  solutions, business  benefits  and  even  new  business  opportunities. The resulting data can be used to seek opportunities for the  benefits  of  human  movement.  The  tangible  benefits that  can  be  provided  are  Monitoring  city  prisoners  for government, community grouping, city density detection and  distribution  maps  that  can  be  used  by  business opportunities such as retail or banks.
Index  Terms—Accelerometer,  Big  Data  Analytics, Human  Movement  Recognition  Activity,  Gyroscope, Heart Rate Monitor, Thermometer.

## I. P ENDAHULUAN
Tujuan  dari  diciptakannya  teknologi  adalah memberikan  kemudahan  dan  kenyaman  untuk membantu  manusia.  Salah  satu  teknologi  yang
manfaatnya  sangat  dirasakan  oleh  manusia  dari perkembangan telepon seluler adalah lahirnya telepon pintar  atau smartphone .  Di  awal  tahun  2000,  belum banyak  yang  memiliki  telepon  pintar  di  Indonesia. Ketika  itu,  telepon  pintar  masih  dianggap  sebagai keperluan  sekunder  bahkan  tersier  oleh  sebagian kalangan.  Kini  keadaannya  telah  berbeda,  telepon pintar  telah  berubah  menjadi  kebutuhan  primer  yang dimiliki oleh setiap orang. Di Indonesia sendiri, negara ini  berada  di  urutan  ke  enam  dengan  jumlah penduduknya diperkiraan sebanyak 261 juta jiwa, telah menggunakan telepon sebanyak 236 juta unit [1].
Telepon pintar kini menawarkan banyak fitur lain seperti  multitasking  dan  penyebaran  berbagai  sensor, di  samping  sebagai  alat  komunikasi.  Integrasi perangkat mobile ini dalam kehidupan kita sehari-hari berkembang  pesat. Smartphone juga  dirancang  untuk melacak kegiatan penggunanya setiap hari, belajar dan kemudian  membantu  pengguna  untuk  membuat keputusan  yang  lebih  baik  mengenai  tindakan  yang dilakukan  pengguna  di  masa  mendatang  [2].  Dengan memanfaatkan  gerakan  dari smartphone untuk menganalisa  aktivitas  manusia  yang  digunakan  oleh Moves  app,  Fitbit  Charge,  Nike  Fuelband,  Apple Watch Health app.
Aplikasi-aplikasi ini mendapatkan data dari jenis sensor terdapat pada smartphone seperti accelerometer , gyroscope ,  sensor  tekanan,  sensor cahaya. Accelerometer merupakan sensor yang sudah menjadi fitur standar atau harus ada dari smartphone . Accelerometer merupakan  elemen  sensor  yang mengukur  percepatan,  sudut  kemiringan,  tanjakan, rotasi,  benturan,  vibrasi  dan  gravitasi.  Kegunaannya bisa  mendukung  berbagai  kegiatan  pengguna  seperti: membaca,  bermain  game,  olahraga  dan  berbagai aktivitas  lainnya.  Contohnya  adalah  Moves  app  dari gerakan  yang  dihasilkan  pengguna,  aplikasi  ini  bisa mengetahui  pengguna  sedang  jalan,  lari  pelan,  lari sprint,  bersepeda,  naik  tangga,  turun  tangga,  naik kendaraan  bermotor  atau  sedang  dalam  perjalanan  di pesawat. Keuntungan dari data yang diolah aplikasi ini
membantu  pengguna  dalam  meningkatkan  kesehatan seperti  menghitung  jumlah  langkah  setiap  hari. Pengguna  dapat  melacak  area  yang  sudah  ditempuh saat berolahraga atau pun lokasi yang dia datangi setiap harinya.  Berikut  Gambar  1.  adalah  perbandingan Moves app dengan aplikasi fitnes lainnya:
Gambar 1. Perbandingan Moves App dengan Aplikasi Fitnes Lainnya [3]
Dalam  penelitian  ini,  kami  akan  meneliti  lebih lanjut perkembangan data yang bisa dimanfaatkan dari gerakan smartphone oleh  pengguna  setiap  harinya. Aktivitas manusia setiap harinya akan terus bertumbuh dan  menjadi  big  data.  Cara  mendapatkan  data  dari sensor smartphone kemudian  diolah  menggunakan metode machine learning agar menghasilkan informasi yang lebih berguna untuk kedepannya.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Untuk  melakukan  aktivitas  pengenalan  gerakan manusia, data dihasilkan dan dikumpulkan dari telepon pintar seperti iPhone dan Android, atau peralatan yang dapat dipakai seperti jam tangan pintar Apple Watch, Nike  Fuelband,  dan  Fitbit  Charge  (Gambar  2)  [4]. Sensor  yang  biasa  digunakan  untuk  mengumpulkan data  di  antaranya  adalah accelerometer , gyroscope , monitor  detak  jantung,  dan  termometer.  Metode  lain juga  mengkombinasikan  sensor-sensor  ini  dengan magnetometer dan GPS ( Global Positioning System ).
[2]
Data  yang  dihasilkan  dari  peralatan  sensor  ini berbentuk time series data, yaitu data yang berbentuk banyak  titik  data  yang  diurutkan  berdasarkan  ukuran waktu. Time  series data  ini  diambil  secara  berurutan dengan  rentang  waktu  atau  frekuensi  yang konsisten. Agar  bisa  mendapatkan  konteks  informasi,  data  jenis ini harus diperlakukan sebagai sebuah urutan data dan tidak  bisa  diperlakukan  sebagai  titik-titik  data  yang terpisah  [6].  Contoh  bentuk time  series data  yang umum  digunakan  adalah  data  pergerakan  harga  stok saham  yang  konteks  informasinya  baru  bisa didapatkan  apabila  data  ditampilkan  dan  diurutkan dalam suatu periode (Gambar 3).
Bab  ini  akan  menjelaskan  mengenai  dua  alat sensor  utama  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan data  gerakan  manusia,  yaitu accelerometer dan gyroscope beserta  contoh  format  data  dari  masing- masing  peralatan  tersebut.  Berikutnya  teknik-teknik pembersihan  data  ( data  cleaning )  dan  persiapan  data ( data preparation ) yang umum dilakukan untuk kedua sensor  ini  akan  dijabarkan.  Pembahasan  akan menitikberatkan ke riset utama yang dibahas di tulisan ini, yaitu penelitian dari Anguita, Ghio, Oneto, Llanas- Parra, & Reyes-Ortiz [2].
Gambar 3. Time Series Data Pergerakan Harga Saham [7]
A. Accelerometer
Accelerometer adalah  alat  untuk  mengukur akselerasi  atau  percepatan,  yaitu  menghitung  berapa banyak  kecepatan  suatu  benda  berubah  dalam  suatu rentang  waktu  [8].  Menggunakan  prinsip  tersebut, accelerometer bisa  memberikan  informasi  mengenai perubahan arah dan pergerakan suatu benda.
Pada  awalnya, accelerometer digunakan  di pesawat luar angkasa ( space shuttle ) untuk mengukur perubahan kecepatan roket pesawat, mengukur apogee (ketika  pesawat  berada  di  titik  terjauh  dari  bumi sehingga  pengaruh  akselerasi  karena  gravitasi  berada di titik paling rendah), dan mengukur orientasi pesawat dengan  cara  mendeteksi  sisi  tekanan  gravitasi  bumi ketika pesawat berubah arah.
Penggunaan  lain accelerometer di  kehidupan sehari-hari  antara  lain  di  sistem  kantung udara  mobil untuk  menyelamatkan  supir  dan  penumpang  dari kecelakaan.  Ketika  mobil  mengalami  tabrakan,  maka accelerometer akan  mendeteksi  perubahan  kecepatan yang  sangat  mendadak  dan  memicu  dibukanya kantung  udara  untuk  mencegah  benturan  penumpang ke sisi dashboard mobil.
Gambar 4. Digital Accelerometer [9]
Gambar  4  menunjukkan  digital accelerometer yang biasa digunakan di smartphone dan smartwatch . Sensor  akselerasi  di  dalam  digital accelerometer menggunakan silicon wafer yang ditopang oleh silicon spring .  Apabila  terjadi  perubahan  gerakan,  maka silicon wafer ini akan mendapatkan tekanan dari arah sumbu X, Y, atau Z. Tekanan ini akan diterjemahkan ke  dalam  perbedaan  kapasitansi,  dan  dapat  diukur dalam  perubahan  satuan  tegangan.  Dari  pengukuran ini, accelerometer akan  memberikan  perubahan informasi dari tiga arah, yaitu sumbu X, Y, dan Z [9].
Sebagai penghasil time series data, accelerometer mengenal  konsep  frekuensi,  yaitu  setiap  berapa periode  waktu  sensor  ini  menangkap  data.  Semakin besar  frekuensi  maka  akan  semakin  akurat  data akselerasi yang dihasilkan, namun akan menghasilkan jumlah  data  yang  lebih  banyak.  Gambar  5 menunjukkan  contoh  data  set  yang  dihasilkan  oleh sebuah accelerometer dengan frekuensi 400 Hz, yang artinya sensor ini akan menangkap data sebanyak 400 kali  dalam  setiap  detiknya.  Data  yang  dihasilkan adalah perubahan percepatan dari sisi sumbu X, Y, dan Z,  sehingga  setiap  titik  data  yang  dihasilkan  oleh accelerometer selalu  menghasilkan  tuplet  berisi  tiga nilai angka.
Gambar 5. Data Accelerometer [9]
Tantangan  utama  dalam  mengolah  data  dari accelerometer selain  besarnya  jumlah  data  adalah banyaknya noise dari data yang dihasilkan [10]Beberapa  teknik  pengurangan noise untuk  data yang  dihasilkan  dari accelerometer adalah  Kalman
Filtering
Algorithm [11]), Singular Value
Decomposition  dikombinasikan  dengan  Savitzky- Golay Filter [12]atau Low Pass Filter [13]
B. Gyroscope Gyroscope
adalah alat sensor yang memanfaatkan  gravitasi  bumi  untuk  menentukan orientasi  benda. Gyroscope didesain  menggunakan cakram yang bisa berputar secara bebas (disebut juga rotor) yang dipasang di cakram yang lebih besar lagi. Ketika sumbu gyroscope berputar, rotor ini tetap diam di  tempatnya  dan  tetap  stabil  menunjuk  ke  arah  di mana  gravitasi  berasal.  Secara  singkat,  tujuan  utama gyroscope adalah menunjukkan ke mana arah “bawah” [14].  Prinsip gyroscope tradisional  ditunjukkan  di Gambar  6.  di  mana  pergerakan  apapun  akan  tetap mengarahkan rotor ke posisi dari mana gravitasi bumi berasal.
Gambar 6. Prinsip Gyroscope Tradisional [15]
Dalam aplikasi sehari-hari, gyroscope digunakan sebagai  altimeter  di  pesawat,  helikopter,  dan  drone untuk menjaga orientasi mereka agar tetap menghadap ke atas. Stasiun ruang angkasa MIR dan teleskop ruang
angkasa  Hubble  memiliki  banyak gyroscope untuk menjaga orientasi mereka terhadap matahari [15].
Digital gyroscope (Gambar  7.)  tidak  memiliki roda  bergerak,  melainkan  menggunakan  3  buah struktur tuning  fork yang  terbuat  dari silicon  wafer . Mereka  akan  bergetar  bila  distimulasi  dengan  sinyal elektrik.  Ketika  sumbu  pergerakan  benda  diputar, tuning  fork ini  akan  merasakan  tekanan  dikarenakan gaya  Coriolis.  Perbandingan  tekanan  ini proporsional dengan  kecepatan  rotasi  benda.  Ketiga  buah tuning fork ini disusun secara ortogonal masing-masing untuk merepresentasikan  sumbu  X,  Y,  dan  Z.  Perputaran gyroscope akan direpresentasikan ke dalam data rotasi degrees-per-second untuk  masing-masing  sumbu tersebut  [9]  Sama  seperti accelerometer yang pengambilan  datanya  menggunakan  pola  frekuensi, data  yang  dihasilkan  dari gyroscope juga  berbentuk time series data.
Meskipun sekilas mirip, perbedaan utama antara accelerometer dengan gyroscope adalah accelerometer tidak dapat mendeteksi rotasi.
Accelerometer
berguna untuk mendeteksi perpindahan, tetapi gyroscope bisa mendeteksi apabila rotasi  terjadi  tanpa  perpindahan  (hal  yang  tidak  bisa dideteksi  oleh accelerometer ).  Penggunaan  keduanya secara  bersamaan  di smartphone dan smartwatch dalam frekuensi yang sama akan melengkapi satu sama lain  untuk  menghasilkan dataset yang  bisa  dianalisis dalam pengenalan aktivitas manusia.
Gambar 7. Digital Gyroscope [16]

## C. Koleksi dan Pembersihan Data
Pada  Riset  Anguita,  Ghio,  Oneto,  Llanas-Parra, &  Reyes-Ortiz  uji  coba  dilakukan  dengan  membuat dan  mengembangkan dataset pengenalan  aktivitas manusia dengan total sukarelawan yang berpartisipasi yaitu  30  orang  dengan  usia  19  hingga  48  tahun  [2]. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan rangkaian gerakan yang terdiri dari 6 usulan Activities of Daily Living  (ADL)  (berdiri,  duduk,  berbaring,  berjalan, berjalan  ke  atas  dan  berjalan  turun).  Setiap  subjek melakukan  protokol  percobaan  dua  kali,  dan  setiap aktivitas  setidaknya  dilakukan  dua  kali  pada  setiap percobaan untuk mensimulasikan pengulangan.
Tabel 1 . Protokol Percobaan [2]
Basis data yang diperoleh dipartisi menjadi data pelatihan  dan  data  tes  dalam  proporsi  70%  hingga 30%. Partisi diacak tetapi dipastikan bahwa tidak ada sampel yang berasal dari pengguna yang sama di kedua himpunan  bagian.  Data  pelatihan  digunakan  untuk melatih Multiclass    SVM  classifiers .  Percobaan diimplementasikan menggunakan smartphone Samsung Galaxy S II dilengkapi dengan baterai Li-Ion 1650 mAh dengan pengoperasian siaga hingga 610 jam dan  sistem  operasi  Android Gingerbread versi  2.3.4.
Smartphone yang digunakan menggunakan accelerometer . Sinyal akselerasi dicatat pada frekuensi konstan  50Hz  yang  cukup  cepat  untuk  memperoleh informasi  gerak  tubuh  manusia.  Proses  pelabelan dilakukan manual dengan memilih video yang direkam dari  percobaan  sebagai  kebenaran  dasar  dan membandingkannya dengan file log dari sinyal inersia.

## ISSN 2085-4552
Gambar 8. Pipa Proses Activity Recognition

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  dengan  judul  “ Energy  Efficient Smartphone-Based  Activity Recognition using Fixed- point Arithmetic ”  [2]    bertujuan  untuk  menerapkan aritmatika fixed-point untuk  mengusulkan  algoritma pembelajaran Multiclass Vector  Machine  yang dimodifikasi  (SVM)  yaitu  dengan  model Multiclass Hardware  Friendly  SVM  (MC-HF-SVM)  dengan dataset yang telah dibahas pada Bab 2. Berikut adalah langkah-langkah  dalam  model Multiclass HF-SVM (MC-HF-SVM):
1. Menyelesaikan masalah minimalisasi
Constrained Quadratic Programming (CQP) dengan cara menggunakan Lagrange multipliers αi. Representasi tersebut
mempunyai nama lain yaitu dual formulation dengan rumus yaitu:
min 𝛼 1 2 𝛼 𝑇 𝑄𝛼 − 𝑟 𝑇 𝛼
0 ≤ 𝛼 𝑖 ≤ 𝐶 ∀𝑖  ∈ [1, … . . , 𝑙], 𝑦 𝑇 𝛼 = 0    (1)
Dimana Q adalah matriks kernel dan sebuah semidefinite positif simetris l×l matrix dimana qij = yiyjK (xi, xj).
2. Setelah didapatkan pola yang baru maka dapat dilakukan  SVM  Feed-Forward  Phase  (FFP) dengan rumus:
𝑓(𝑥) = ∑ 𝑦 𝑖 𝛼 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖, 𝑥) + 𝑏. 𝑙 𝑖=1 (2)
3. Kemudian karena adanya isu bahwa hasil yang diperoleh tidak valid dalam penggunaan fixed- point arithmetic karena  nilai  αi  masuk  ke dalam  kelompok  bilangan  real  yang  dibatasi antara  0  dan  C,  maka  dilakukanlah  proses normalisasi tanpa mempengaruhi tanda output
dari classifier -nya  tetapi  justru  besarnya  dan membuat  akurasi  dari  SVMnya  tetap  sama. Rumus normalisasinya yaitu:
𝛽 𝑖 = 𝛼 𝑖 2 𝑘 − 1 𝐶 (3)
4. Kemudian  karena  parameter  dari dataset penelitian  ini  berupa integer dilakukanlah modifikasi rumus menjadi seperti berikut :
min 𝛽 1 2 𝛽 𝑇 𝑄𝛽 − 𝑠 𝑇 𝛽 𝑠. 𝑡. 0 ≤ 𝛽 𝑖 ≤ 2 𝑘 − 1 𝐶 ∀𝑖𝜖[1, . , 𝑙]                      (4)
5. Untuk akhirnya memiliki FFP penuh dengan hanya nilai integer , perlu dilakukan pengubahan  representasi  dari  kernel  K  (·,  ·) dan vektor input x dalam hal jumlah bit (u dan v bit masing-masing). Perubahan representasi ini menghasilkan rumus:
0 ≤ 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) ≤ 1 − 2 −𝑢 ∀𝑖 ∈ [1, … , 𝑙],
0 ≤ 𝑥 𝑖 ≤ 1 − 2 −𝑣 ∀𝑖 ∈ [1, … , 𝑚].         (5)
Jika digabungkan maka berikut rumus vektor fixed-point FPP yang sudah dimodifikasi :
𝑓(𝑥) = ∑ 𝑦 𝑖 𝛽 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖, 𝑥) 𝑙 𝑖=1 (6)
6. Untuk  memperluas  masalah  biner  menjadi masalah Multiclass , digunakan metode OVA untuk  membandingkan  masing-masing  kelas c terhadap kelas-kelas lain, tetapi sebelumnya sebuah prosedur untuk  memungkinkan perbandingan
dalam
kelompok pengklasifikasi  SVM  diperlukan.  Hasilnya, dilakukan  pengukuran  perkiraan  probabilitas

## ISSN 2085-4552
untuk setiap PC SVM (x) dan memilih kelas aktual c ∗ sebagai probabilitas output tertinggi untuk sampel uji yang diberikan
7. Kemudian probability estimation yang sudah didapatkan akan di implementasi menggunakan pendekatan dimana training set dan  model  SVM  diberlakukan  agar  sesuai dengan  nilai output FFP  f  (x)  dengan  fungsi sigmoid dari rumus berikut :
𝑝(𝑥) = 1 1 + 𝑒 (Γ𝑓(𝑥)+Δ) (7)
Dimana  p  (x)  adalah  perkiraan  probabilitas, dan  Γ  dan  Δ  adalah  parameter  fungsi  yang dipasang dengan benar pada sampel pembelajaran yang tersedia.
8. Lalu  dengan  mempertimbangkan  batasan aritmatik fixed-point ,  maka  fungsi  sigmoid yang juga bekerja dengan bilangan real, tidak dapat langsung digunakan untuk memperkirakan  p  (x).  Isu  ini  dapat diselesaikan dengan menggunakan Look-Up- Tables (LUTs). Pertama, sejumlah tetap bit t harus  didefinisikan  dan  kemudian  perkiraan probabilitas p (x) dapat dipetakan dengan f (x) tanpa  perlu  aritmatika floating-point .  Proses MC-HF-SVM  secara  lengkap  diilustrasikan dalam gambar 9.
Gambar 9. MC-HF-SVM Menggunakan LUT Untuk Probability Estimates [2]
Kemudian dari langkah-langkah tersebut menunjukkan  bahwa  t  =  8  adalah  nilai  yang  cocok untuk aplikasi ini dan hanya dibutuhkan LUT dengan 256  elemen.  Lalu  dilakukan  evaluasi  dengan membandingkan hasil error rates dan hasil classification pada  test  data  dari  MC-HF-SVM  dan MC-SVM.  Berikut  perbandingan  hasil error  rates yang  didapatkan  dari  kedua  pendekatan  tersebut dengan range bits dari k antara 4 sampai 16 bits:
Gambar 17. Perbandingan Antara Tingkat Kesalahan yang Diperoleh Dengan MC-SVM (Garis Putus-Putus Merah) dan MC-HF-SVM (Garis Biru) Karena k Bervariasi [2]
Dari tes yang dilakukan pada bits ke 6 sampai 16 test error yang ada cukup stabil (hampir 1 % variasi). Ketika  test  dilakukan  pada  bits  dibawah  6  maka  test error naik secara signifikan sebanyak kira-kira dua kali lipat.  Selain  itu,  juga  terlihat  dari  grafik  bahwa beberapa  test error dengan  pendekatan fixed-point lebih  kecil  dari  yang  ditemukan  dengan  pendekatan MC-SVM Kemudian perbandingan hasil classification dari kedua pendekatan tersebut dengan menggunakan k=8bits dapat dilukiskan melalui tabel berikut:
Tabel 2. Confusion matrix Dari Hasil Classification Pada Test Data Menggunakan MC-SVM dan MC-HF-SVM

## ISSN 2085-4552
(Sumber: Anguita, Ghio, Oneto, Llanas-Parra, & Reyes-Ortiz, 2013) Tabel  2. merupakan Confusion matrix dari hasil classification pada test data menggunakan traditional floating  point MC-SVM  (kiri)  dan  MC-HF-SVM dengan k = 8 bits (kanan). Baris mewakili kelas yang sebenarnya  dan  kolom  mewakili  kelas  yang terprediksi.  Angka  yang  di  bold  secara  diagonal menunjukan  jumlah  sampel  tes  yang  dengan  benar diklasifikasikan. Pada tabel 2. dilakukan perbandingan yang mengukur keseluruhan dari accuracy , recall dan precision dari kedua pendekatan tersebut.
Variasi  kecil  diperhatikan  dalam recognition accuracy dari aktivitas dinamis dalam dua pendekatan tersebut,  seperti  dalam  kegiatan  w alking  downsta irs dan walking  upstairs ,  yang  juga  menampilkan beberapa  kesalahan classification terutama  untuk kesamaan gerakan mereka. Aktivitas statis di sisi lain berkinerja  lebih  baik,  seperti laying , classification error yang  didapat  sebesar  0%.  Selain  itu,  ada kesalahan  klasifikasi  kecil  yang  ditemukan  antara standing dan sitting, yang dikaitkan dengan lokasi fisik telepon  seluler pintar  yang  dipasang  di  pinggang  dan kesulitan untuk membedakan di antara kedua aktivitas tersebut.
Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  model Multiclass SVM  standar  yang  dapat  diubah  dengan  representasi fixed-point yang  lebih  efisien.  Keuntungan  dari penerapan model yang diusulkan dibandingkan dengan pendekatan  tradisional  SVM  yang  lain  yaitu  waktu proses yang lebih cepat, dan penggunaan sumber daya sistem yang lebih sedikit dimana hasilnya memberikan penghematan dalam konsumsi energi baterai perangkat dan juga kemungkinan untuk menggunakan pendekatan ini  pada  perangkat  dengan  harga  murah  (misalnya perangkat keras fixed-point ).

## IV. K ESIMPULAN
Sistem pengenalan
aktivitas manusia dikembangkan  sebagai  bagian  dari  kerangka  kerja untuk  memungkinkan  pemantauan  terus  menerus perilaku  manusia  di  bidang  kehidupan  dibantu lingkungan, deteksi cedera olahraga, perawatan lansia, rehabilitasi,  hiburan  dan  pengawasan  di  lingkungan rumah pintar. Proses pembelajaran mesin yang relevan adalah bagian yang paling menantang dari pengenalan aktivitas  manusia  yang  dapat  diaktifkan  dan berdasarkan  sensor.  Metode  yang  digunakan  juga berbagai macam dalam mengolah data.
Berdasarkan metode cara pembelajaran mengelola  data  aktivitas  manusia,  jika  ingin dikembangkan teknologi ini bisa diterapkan pada:
1. Monitoring tahanan  kota,  tahanan  kota  yang ditahan tidak boleh meninggalkan satu kota yang menjadi  tempat  penahanannya.  Pengawasannya, tahanan wajib melapor dua kali dalam seminggu. Dengan  memberikan  alat  pendeteksi  aktivitas
manusia  ini,  membantu  kepolisian  dalam me monitoring keberadaan tahanan setiap waktu.
2. Monitoring Orang Tanpa Gejala (OTG) penderita COVID-19  yang  melakukan  isolasi  mandiri. Dengan  pengawasan  ini,  OTG  dapat  dipantau posisinya.  Jika  keluar  dari  area  yang  di  ijinkan maka  sensor  pada smartwatch memberikan notifikasi  peringatan  awal  atau  memberitahukan tim  medis  yang  bertanggung  jawab  dalam monitoring pasien  yang  melakukan  isolasi mandiri.
3. Pendeteksian  komunitas,  adalah  cara  untuk memahami  struktur  jaringan  yang  kompleks, untuk  akhirnya  mengekstrak  informasi  yang berguna yang bisa didapatkan. Aplikasi beragam mulai  dari  perawatan,  kesehatan,  geografi regional,  interaksi  manusia,  mobilitas  hingga ekonomi [17][18].
4. Kepadatan  kota  dan  peta  distribusi,  informasi yang  diperoleh  mengetahui  titik  dimana  orang banyak  berkumpul.  Dari  aktivitas  yang  mereka lakukan,  kita  dapat  informasi  bukan  hanya gender,  tetapi  rentang  usia,  dan  kapan  tanggal aktivitas ini dilakukan. Pola yang didapatkan ini dapat  digunakan  untuk  dijual  kepada  pelaku bisnis  seperti  Warunk  Upnormal,  Indomaret, Alfamart,  pom  bensin  dan  lain  lain  dalam membuka cabang baru.
5. Di  tengah  kondisi  pandemi  ini,  kita  bisa mendeteksi  kerumunan  padat  suatu  daerah sehingga bisa dicapai langkah awal pembubaran masa.  Selain  itu  pendeteksian  suhu,  detak jantung,  tekanan  darah  dan  alat  vital  lainnya  di tubuh manusia dapat diketahui dengan penggunaan  sensor  pada smartwatch dan terintegrasi  pada smartphone .  Mendeteksi  alat vital  pasien  dengan  menggunakan  sensor  dapat mengurangi  kontak  fisik  antara  pasien  dengan dokter  dan  tim  medis.  Data  alat  vital  pasien menjadi  syarat  awal  ketika  ingin  melakukan pemeriksaan  lebih  lanjut.  Pendeteksian  ini  juga bisa  membantu  mengurangi  tingkat  penyebaran virus COVID 19.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  T.  Sahlol,  P.  Kollmannsberger,  and  A.  A.  Ewees, “Efficient Classification of  White  Blood  Cell  Leukemia with  Improved  Swarm  Optimization  of Deep Features,” Sci.  Rep. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1–11,  2020,  doi: 10.1038/s41598-020-59215-9.
[2] Y.  Lecun,  Y.  Bengio,  and  G.  Hinton,  “ Deep learning,” Nature ,  vol.  521,  no.  7553,  pp.  436–444,  2015,  doi: 10.1038/nature14539.
[3] A.  S.  Lundervold  and  A.  Lundervold,  “An  overview  of deep learning  in  medical  imaging  focusing  on  MRI,” Z. Med.  Phys. ,  vol.  29,  no.  2,  pp.  102–127,  2019,  doi:
10.1016/j.zemedi.2018.11.002.
[4] L. D. Nguyen, D. Lin, Z. Lin, and J. Cao, “ Deep CNNs for microscopic  image classification by  exploiting transfer
ISSN 2085-4552
learning and  feature  concatenation,” Proc.  -  IEEE  Int. Symp. Circuits  Syst. , vol.  2018-May,  pp. 3–7,  2018, doi: 10.1109/ISCAS.2018.8351550.
[5] K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolution al networks for large-scale image recognition ,” 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2015 - Conf. Track Proc. , pp. 1–
14, 2015.
[6] K.  He,  X.  Zhang,  S.  Ren,  and  J.  Sun,  “ Deep Residual learning for image recognition ,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf.  Comput.  Vis.  Pattern  Recognit. ,  vol.  2016- December, pp. 770–778, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.90. [7] C. Szegedy et al. , “Going deep er with convolution s,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. ,
vol. 07-12-June-2015, pp. 1–9, 2015, doi: 10.1109/CVPR.2015.7298594.
[8] O.  Russakovsky et  al. ,  “ImageNet  Large  Scale  Visual Recognition Challenge,” Int. J. Comput. Vis. , vol. 115, no. 3, pp. 211–252, 2015, doi: 10.1007/s11263-015-0816-y.
[9] H.  C.  Shin et  al. , “ Deep Convolution al Neural Networks for  Computer-Aided  Detection:  CNN  Architectures, Dataset Characteristics  and Transfer  learning ,” IEEE Trans. Med. Imaging , vol. 35, no. 5, pp. 1285–1298, 2016, doi: 10.1109/TMI.2016.2528162.
[10] T.  Pansombut,  S.  Wikaisuksakul, K. Khongkraphan, and A.  Phon-On,  “ Convolution al neural networks for
recognition of  lymphoblast  cell  images,” Comput.  Intell. Neurosci. , vol. 2019, 2019, doi: 10.1155/2019/7519603.
[11] A. Çınar and S. A. Tuncer, “ Classification of lymphocyte s, monocyte s, eosinophil s,  and neutrophil s  on  white  blood cells  using  hybrid  Alexnet-GoogleNet-SVM,” SN  Appl. Sci. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  1–11,  2021,  doi:  10.1007/s42452-
021-04485-9. [12] A.  Kensert,  P.  J.  Harrison,  and  O.  Spjuth,  “ Transfer
learning with Deep Convolution al Neural Networks for Classifying  Cellular  Morphological  Changes,” SLAS Discov. ,  vol.  24,  no.  4,  pp.  466–475,  2019,  doi: 10.1177/2472555218818756.
[13] H.  M.  Ahmad,  S.  Ghuffar,  and  K.  Khurshid, “ Classification of Breast Cancer Histology Images Using Transfer  learning ,” Proc.  2019  16th  Int.  Bhurban  Conf. Appl. Sci. Technol. IBCAST 2019 , pp. 328–332, 2019, doi: 10.1109/IBCAST.2019.8667221.
[14] S. Hosseinzadeh Kassani and P. Hosseinzadeh Kassani, “A comparative  study  of deep learning  architectures  on melanoma detection,” Tissue Cell , vol. 58, no. April, pp.
76–83, 2019, doi: 10.1016/j.tice.2019.04.009.
[15] V. Maeda-Gutiérrez et al. , “Comparison of convolution al neural network architectures  for classification of  tomato plant  diseases,” Appl.  Sci. ,  vol.  10,  no.  4,  2020,  doi:
10.3390/app10041245.