## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3222

## Klasifikasi Physical Activity Berbasis Sensor Accelorometer, Gyroscope, dan Gravity menggunakan Algoritma Multi-class Ensemble GradientBoost
Firman Aziz * , Syahrul Usman, Jeffry
Fakultas MIPA, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pancasakti, Makassar, Indonesia Email: 1 firman.aziz@unpacti.ac.id, 2 syahrul.usman@unpacti.ac.id, 3 jeffry@unpacti.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.aziz@unpacti.ac.id
Abstrak− Generasi  smartphone  saat  ini  semakin  canggih  dengan  dilengkapi  beberapa  sensor  seperti  accelerometer,  gravity sensor, dan gyroscope yang dapat digunakan untuk mengenali aktivitas manusia misalnya naik tangga, turun tangga, berlari dan berjalan. Untuk mendapatkan sebuah informasi, data akan dikelompokkan menggunakan metode statistik. Kinerja metode statistik memiliki kekurangan dalam mengelompokkan data karena prosedur yang harus dipenuhi. Untuk menutupi kekurangan tersebut digunakan teknik ensemble. Dalam paper ini, kami mengusulkan untuk menerapkan algoritma Multi-Class Ensemble Gradientboost untuk meningkatkan kinerja metode logistic regression dalam melakukan klasifikasi misalnya naik tangga, turun tangga,  berlari  dan  berjalan.  Proses  pengambilan  data  menggunakan  smartphone  dengan  merancang  System  .apk  berbasis android. Kemudian,  keseluruhan  dataset dipisahkan kedalam data latih dan data uji dengan persentase perbandingan 70:30. Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  algoritma Multi-Class  Ensemble  Gradientboost berhasil  meningkatkan  kinerja  logistic regression sebesar 27.93%.
Kata Kunci: Klasifikasi; Ensemble; Gradientboost; Logistic Regression; Smartphone
Abstract− The  current  generation  of  smartphones  is  increasingly  sophisticated,  equipped  with  several  sensors  such  as accelerometer, gravity sensor, and gyroscope that can be used to recognize human activities such as going up stairs, going down stairs, running and walking. To get information, the data will be grouped using statistical methods. The performance of statistical methods has shortcomings in classifying data because of the procedures that must be met. To cover this shortcoming, the  ensemble  technique  is  used.  In  this  paper,  we  propose  to  apply  the  Multi-Class  Ensemble  Gradientboost  algorithm  to improve the performance of the logistic regression method in classifying such as climbing stairs, descending stairs, running and walking. The process of taking  data  using  a  smartphone by designing  an Android-based  .apk  system.  Then,  the  entire dataset was separated into training data and test data with a comparison percentage of 70:30. The results obtained show that the Multi-Class Ensemble Gradientboost algorithm succeeded in increasing the logistic regression performance by 27.93%.
Keywords : Classification; Ensemble; Gradientboost; Logistic Regression; Smartphone

## 1. PENDAHULUAN
Physical activity merupakan gerakan tubuh yang menggunakan energi seperti naik tangga, turun tangga, berlari dan berjalan yang manfaatnya sangat baik untuk kesehatan. Saat ini, naik tangga, turun tangga, berlari dan berjalan sangat populer  untuk  menjaga  kesehatan  dan  sangat  mudah  untuk  diadopsi  karena  sangat  cocok  dengan  kehidupan perkotaan modern yang menghabiskan hampir keseluruhan aktivitasnya didalam  ruangan. Penerapannya sangat mudah dalam kehidupan sehari-hari dan hanya perlu biasakan untuk dilakukan secara berulang agar mendapatkan manfaat kesehatan yang signifikan. Peningkatan detak jantung dengan berjalan, berlari, memanjat dan menuruni tangga  dapat  membantu  melindungi  dari  tekanan  darah  tinggi,  penambahan  berat  badan  dan  penyumbatan pembuluh  darah.  Selain  itu,  juga  melatih  tulang  dan  otot  untuk  meningkatkan  kekuatan,  kepadatan tulang,  dan tonus otot.
Perkembangan  teknologi  saat  ini,  memungkinkan  sebuah  system  untuk  mengklasifikasi  aktivitas  fisik manusia  menggunakan  kamera,  sensor  dan  smartphone.  Kecanggihan  smartphone  yang  telah  memiliki Accelerometer, Gravity sensor, dan Gyroscope dapat digunakan untuk mengenali aktivitas fisik manusia dengan menempatkan smartphone pada kepala, dada, lengan, dan paha. untuk mengenali data aktivitas fisik manusia yang dihasilkan  oleh  sensor  dapat  menggunakan  data  mining  and  data  analytics  yang  merupakan  proses  komputasi dengan memahami pola suatu data menggunakan statistik, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan dll [1].
Barna  dkk,  menganalisis  peranan  sensor Accelerometer,  Gyroscope,  Humidity  and  Temperature pada smartphone dalam pengenalan sepuluh aktivitas yaitu sepuluh aktivitas manusia meliputi duduk, berjalan, jogging, berbaring, berjalan di lantai atas dan di lantai bawah, bersepeda, berdiri, jongkok di toilet dan jatuh yang dievaluasi menggunakan  empat  model  yaitu K-Nearest  Neighbor,  Random  Forest,  Support  Vector  Machines,  dan Conventional  Deep  Neural  Networks .  Hasil  keseluruhan  metode  yang  diusulkan  menunjukkan  bahwa Pengklasifikasi dengan Kinerja terbaik di keseluruhan aktivitas adalah Random Forest [2] . Asmita dkk, melakukan evaluasi terhadap kombinasi akselerometer dan fitur hart rate berbasis smartphone dalam mengenali aktivitas fisik manusia  menggunakan  beberapa  metode  klasifikasi  yaitu Linier  Regression,  Decision  Tree,  Bagged  Trees,  K- Nearest-Neighbors,  Multilayer  Perceptron,  Gaussian  Naïve  Bayes,  dan  Support  Vector  Machine .  Hasil menunjukkan  bahwa  keseluruhan  metode  klasifikasi  dasar  memberikan  hasil  yang  lebih  tinggi  jika  diterapkan dengan  klasifikasi ensemble yaitu  94,61%  dan error 3,65%.[3].  Kadri  dkk,  melakukan  pengenalan  aktivitas berdasarkan  sensor  akselerometer smartphone pada  aktivitas  keseharian  pengguna.  Penelitian  ini  melakukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3222
perbandingan  antara  Klasifikasi  Machine  Learning  (Confusion  Matrix  menggunakan  Decision  Tree)  dan Algoritma  Deep  Learning  (Confusion  Matrix  menggunakan  Bidirectional  Long-Short  Term  Memory)  dengan enam  aktivitas yaitu turun tangga, joging, duduk, berdiri,  naik  tangga, dan berjalan. Hasil menunjukkan bahwa Klasifikasi Machine Learning lebih baik dibandingkan dengan Algoritma Deep Learning [4]. Sakom dan Anuchit, menganalisis kinerja Decision Tree dan Multilayer Perceptron . Kedua metode tersebut dievaluasi pada tiga data sensor  aktivitas  fisik  yaitu  akselerometer,giroskop  dan  sensor  elektomiografi  permukaan.  Hasil  menunjukkan bahwa  kedua  metode  memberikan  kinerja  terbaik  dimana Decision  tree memiliki  akurasi  99,99%  sedangkan Multilayer Perceptron 99,97% [5]. Masum  dkk,  mengusulkan  pendekatan Dense  Neural  Network ,  dengan  mengenali  aktivitas  manusia menggunakan  sensor tri-axial  accelerometer dan tri-axial  gyroscope. Pendekatan  yang  diusulkan  kemudian dibandingkan dengan klasifikasi standar yang diuji pada dua dataset yaitu dataset pria dan Wanita. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa,  pendekatan  yang  diusulkan  yaitu  DNN  memiliki  akurasi  94,38%  pada  dataset  pria  dan 93,35% pada dataset wanita[6].
Nematallah  dkk,  melakukan  pengenalan  aktivitas  berdasarkan  sensor tri-axis  accelerometer ,  dan gyroscope. Penelitian ini membandingkan metode Logistic Model Trees, Random Forest dan Logistic Regression yang  diuji  coba  pada  dua  dataset  yaitu  WISDM  dan  UCI  HAR.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  LMT memiliki  rentang  akurasi  antara  88,70%  hingga  89,82%  [7].  Shan  dkk,  melakukan  pengenalan  aktivitas  pada dataset UCI dan WISDM berdasarkan sensor akselerometer smartphone. Penelitian ini mengadopsi metode CNN dengan  Bi-directional  LSTM.  Hasil  menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan  memiliki  akurasi  90%  pada dataset UCI dan 87% pada dataset WISDM [8]. Su dkk, melakukan pengenalan aktivitas manusia menggunakan sensor smartphone pada dataset UCI. Metode yang diusulkan adalah HDL (Hierarchical Deep Learning) Networks yang  merupakan  kombinasi  dari  DBLSTM  ( Deep  Bidirectional  Long  Short-Term  Memory )  dan  CNN ( Convolutional  Neural  Network ).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  HDL  yang  diusulkan  memiliki akurasi  97,95%  [9].  Uddin  dan  Torresen,  melakukan  pengenalan  aktivitas  manusia  berdasarkan  data  sensor akselerometer  dan  giroskop  pada  12  aktivitas.  Penelitian  ini  dievaluasi  menggunakan  tiga  pendekatan  yaitu Artificial  Neural  Networks,  Support  Vector  Machine,  dan  Recurrent  Neural  Networks.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode RNN memiliki performa yang lebih baik dengan keseluruhan akurasi sebesar 97%, ANN 89% dan SVM 94% [10]. Zhang melakukan penelitian terhadap aktivitas berjalan manusia berdasarkan data sensor smartphone . Penelitian ini mengusulkan kerangka kinerja dengan menggunakan klasifikasi LSTM ( Long Short-term Memory ), K-NN dan RF. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa LSTM memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan metode klasifikasi lain dengan 95,38% pada dataset UCI dan 97.52% pada dataset WISDM [11].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  menyangkut  physical  human  activity  rata-rata  kinerja  terbaik  ketika menggunakan metode machine learning dengan hasil kinerja yang sangat baik. Berbeda dengan metode statistik yang memberikan hasil kurang baik dikarenakan adanya prosedur-prosedur yang harus dipenuhi seperti jumlah populasi harus memiliki varian yang sama, pengukuran variabel dalam skala interval, dan data yang linear. Tetapi dengan  perkembangan  penelitian  beberapa tahun terakhir  kelemahan  dari  metode  statistik  dapat  diatasi  dengan melakukan teknik ensemble [12] ini dibuktikan dengan penelitian [13] yang menerapkan teknik ensemble Bagging dengan klasifikasi tunggal menggunakan SVM (Support Vector Machine) untuk melakukan klasifikasi aktivitas manusia  yaitu  berjalan  dan  berlari  berdasarkan  sensor  akselerometer  dan  giroskop.  Hasil  yang  diperoleh menunjukkan  ensemble  Bagging  berhasil  meningkatkan  kinerja  dari  metode  Support  Vector  Machine  ±  2%. Penelitian  [14]  menerapkan  teknik  ensemble  GradientBoost  dengan  klasifikasi  tunggal  menggunakan  metode Logistic Regression untuk mengklasifikasikan aktivitas manusia yaitu naik dan turun tangga berdasarkan sensor accelerometer,  gyroscope,  dan  gravity.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  peningkatan  kinerja  dari  metode Logistic  Regression  ±  12.90%  setelah  dilakukan  teknik  ensemble  GradientBoost.  Penelitian  [15]  menerapkan teknik  ensemble  Stacking  dengan  klasifikasi  tunggal  menggunakan  SVM (Support  Vector  Machine) untuk melakukan  klasifikasi  aktivitas  manusia  yaitu  berjalan  dan  berlari  berdasarkan  sensor  accelerometer  dan gyroscope.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  ensemble  Stacking  berhasil  meningkatkan  kinerja  dari  metode Support Vector Machine ± 1%.
Berdasarkan beberapa penelitian tersebut, kami mengusulkan penerapan  algoritma Multi-class Ensemble GradientBoost  dengan  klasifikasi  tunggal  menggunakan  metode  Logistic  Regression  untuk  mengklasifikasikan aktivitas manusia yaitu naik tangga, turun tangga, berlari dan berjalan berdasarkan sensor accelerometer, gyroscope, dan gravity pada smartphone.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 merupakan tahapan penulis dalam melakukan penelitian.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3222
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap  Persiapan  Penelitian yaitu,  mencari  Literatur  mengenai  metode Logistic  Regression dan Multi-class Ensemble  GradientBoost . Tahap Perancangan  Sistem  Pengenalan  Pola  Physical  Activity  berbasis  Android (.apk) yaitu merancang sebuah sistem dalam penelitian pengenalan pola physical activity berdasarkan data sensor berbasis android  (.apk). Tahap Pengambilan Data menggunakan  akselerometer, sensor gravitasi  dan giroskop pada  smartphone  dengan  sistem  android  (.apk).  Smartphone  diletakkan  pada  paha  sebelah  kanan.  Waktu pengambilan data  ±60 detik. Data akselerometer, sensor gravitasi dan giroskop secara otomatis akan tersimpan diruang penyimpanan smartphone (Berjalan, berlari, naik dan turun tangga). Ketiga sensor tersebut, menghasilkan ribuan record yang digunakan sebagai dataset untuk proses klasifikasi. Tahap Perancangan Sistem Klasifikasi Physical Activity yaitu merancang sistem klasifikasi physical activity menggunakan metode Logistic Regression dan Multi-class  Ensemble  GradientBoost . Tahap  Uji  Coba  Sistem  dan  Analisa yaitu  melakukan  uji  coba terhadap metode yang diusulkan untuk melihat hasil maupun kinerja yang didapatkan. Tahap Evaluasi metode Multi-class  Ensemble  GradientBoost yaitu  mengevaluasi  dan  menganalisis  hasil  dari  data  yang  diteliti berdasarkan metode Multi-class Ensemble GradientBoost .
2.2 Rancangan Sistem

## Gambar 2. Rancangan Sistem
Berdasarkan gambar  di atas, maka tahap awal adalah melakukan input data  akselerometer, sensor gravitasi dan giroskop.  Kemudian  di  lakukan pre-processing untuk  menghilangkan  data  yang  redundan.  Selanjutnya  data dipisahkan kedalam data latih dan data uji. Data latih akan masuk ke dalam proses klasifikasi untuk menghasilkan model  klasifikasi.  kemudian  dimasukkan  kedalam  dataset  dan  akan  digunakan  untuk  melakukan  prediksi berdasarkan data uji untuk menghasilkan output atau keputusan dalam hal tingkat akurasi, sensitivity, dan presisi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3222

## 2.3 Sensor Smartphone
2.3.1 Accelerometer
Perangkat yang memiliki fungsi untuk melakukan pengukuran akselerasi tepat dengan mengidentifikasi fenomena yang  dialami  oleh  massa  uji  [16].  Namun,  akselerometer  tidak  memiliki  keakuratan  koordinat  saat  mengukur akselerasi  tepat  [17]  akselerometer  pada  smartphone  memiliki  fungsi  untuk  menentukan  kemiringan  derajat smartphone  berdasarkan  proses perekaman data dari  arah berbeda pada  sumbu x, y, dan z. Gambar  3. Ilustrasi akselerometer pada smartphone.

## Gambar 3. Sumbu akselerometer

## 2.3.2 Gravity Sensor
Sensor virtual yang berasal  dari sensor akselerasi  3-sumbu. Komponen gravitasi  3-sumbu  menyediakan ukuran efek  gravitasi  Bumi  yang  diamati  pada  sumbu  referensi  perangkat.  Komponen  gravitasi  yang  diukur  pada perangkat bervariasi berdasarkan pada perubahan orientasi perangkat, dan karenanya memberikan ukuran rotasi yang menjadi sasaran perangkat tersebut [18].
Gravity  sensor menampilkan  4  nilai:  3  nilai  sumbu  Kartesius  dan  cap  waktu. Gravity  sensor mengukur  dan mengembalikan nilai sumbu dalam "m/s 2 " (meter per detik kuadrat). Ketika perangkat diputar ke arah ± X, ± Y, atau ± Z, output yang sesuai akan meningkat (+) atau menurun (-).

## Gambar 4. Sumbu sensor gravitasi

## 2.3.3 Gyroscope
Perangkat  yang  memiliki  fungsi  untuk  mengukur  orientasi  berdasarkan  momentum  sudut  [19].  Prinsip  kerja giroskop adalah ketika sumbu Z berotasi searah dengan jarum jam maka hasil tegangan output akan mengecil (- Z),  sedangkan  apabila  sumbu  Z  berotasi  berlawanan  dengan  arah  jarum  jam  maka  hasil  tegangan  output  akan membesar  (+Z)  dan  jika  dalam  keadaan  diam  maka  nilai  tegangan  outputnya  sesuai  dengan offset  gyrosensor tersebut. Gambar 5. Menunjukkan ilustrasi giroskop pada smartphone.
Gambar 5. Sumbu giroskop

## 2.4 Metode

## 2.4.1 Logistic Regression
Merupakan  suatu  pendekatan  yang  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antara  variabel  respon  dengan sekumpulan variabel prediktor yang bersifat biner [20]. Prediksi parameter pada model Logistic Regression dapat dilakukan dengan metode MLE ( Maximum Likelihood Estimation ). Model umum Logistic Regression adalah :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3222
𝜋(𝑥) = exp⁡(𝛽 0 +∑ 𝛽 𝑘 𝑥 𝑘 ) 𝑝 𝑘=1 1+⁡exp⁡(𝛽 0 +∑ 𝛽 𝑘 𝑥 𝑘 ) 𝑝 𝑘=1 (1)
dengan 0 ≤ 𝜋 ( 𝑥 ) ≤ 1 dan 𝑌 mempunyai nilai 0 dan 1. Fungsi 𝜋 ( 𝑥 ) merupakan fungsi non-linear sehingga perlu dilakukan transformasi logit untuk memperoleh fungsi yang  linear  agar  dapat  dilihat  hubungan  antara  variabel  respon  ( 𝑦 )  dengan  variabel  prediktornya  ( 𝑥 ).  Dengan melakukan transformasi dari logit 𝜋 ( 𝑥 ), maka dapat dinyatakan sebagai 𝑔 ( 𝑥 ), yaitu:
𝑔(𝑥) = 𝑙𝑛 ( 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) ) (2)
Dimana
𝑙𝑛 ( 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) ) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + 𝛽 2 𝑥 2 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑥 𝑘 (3)

## 2.4.2 Multi-class Ensemble GradientBoost
Ensemble adalah  proses  penggabungan  beberapa  set  model  untuk  mendapatkan  suatu  model  yang lebih  akurat dengan melakukan pembelajaran dan pelatihan dari kumpulan data asli dan membangun hipotesis dari data yang dilatih. proses training set dipilih berdasarkan performansi dari classifiers sebelumnya. Dimana, sampel yang tidak diprediksikan dengan benar oleh classifiers akan dipilih dibandingkan sampel yang diprediksikan dengan benar. Dengan demikian, ensemble mencoba menghasilkan base classifiers baru yang lebih baik untuk memprediksikan sampel yang pada base classifiers sebelumnya memiliki performansi yang buruk [12].
Multi-class Ensemble GradientBoost adalah teknik machine learning untuk masalah regresi dan klasifikasi dengan mencocokkan fungsi parameter sederhana yang menghasilkan model prediksi dalam bentuk ensemble dari model yang lemah. Dalam masalah fungsi estimasi salah satu sistem terdiri dari sebuah random ‘output’ atau ‘respon’ variabel  y  dan  satu  set  random  ‘input’  variable 𝑥 = {𝑥 1 , … , 𝑥 𝑛 } .  Diberi  ‘pelatihan’  sampel {𝑦 𝑖 , 𝐗 𝑖 } 1 𝑁 yang diketahui nilai (x;y) , tujuannya adalah untuk menemukan fungsi 𝐹 ∗ (𝑥) yang memetakan x ke y, sehingga melalui distribusi ke seluruh nilai (y;x) [17]. Algoritma Multi-class Ensemble GradientBoost
𝐹 0 (𝐱) = arg min 𝛾 ∑ Ψ(𝑦 𝑖 , 𝛾). 𝑁 𝑖−1
for⁡𝑚 = 1⁡to⁡𝑀⁡do:
𝑦̃ 𝑖𝑚 = − [ ∂Ψ(y 𝑖 ,𝐹(x 𝑖 )) 𝜕𝐹(x 𝑖 ) ] 𝐹(x)=𝐹 𝑚−1 (x) , 𝑖 = 1, 𝑁 {𝑅 𝑙𝑚 } 1 𝐿 = 𝐿 − terminal⁡node⁡𝑡𝑟𝑒𝑒({𝑦̃ 𝑖𝑚 , 𝐱 𝑖 } 1 𝑁 ) 𝛾 𝑙𝑚 = arg min 𝛾 ∑ Ψ(y 𝑖 , 𝐹 𝑚−1 (x 𝑖 ) + 𝛾) 𝐱 𝑖 ∈𝑅 𝑙𝑚 𝐹 𝑚 (x) = 𝐹 𝑚−1 (x) + 𝑣. 𝛾 𝑙𝑚 1(𝐱 ∈ 𝑅 𝑙𝑚 ) endfo

## 2.5 Evaluasi Kinerja
Evaluasi metode klasifikasi yang diusulkan dihitung berdasarkan tingkat kesalahan klasifikasinya menggunakan confusion matrix [21].
Tabel 1. Confusion Matrix Aktual Prediksi Berjalan Berlari Naik Tangga Turun Tangga Berjalan T 0 F 01 F 02 F 03 Berlari F 10 T 1 F 12 F 13 Naik Tangga F 20 F 21 T 2 F 23 Turun Tangga F 30 F 31 F 32 T 3
Kinerja dari setiap klasifikasi dievaluasi berdasarkan Akurasi, Sensitivity, dan presisi dengan persamaan sebagai berikut:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑇 𝑖 𝑗⁡ 𝑁 (4)
𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = ⁡ 𝑇 𝑖 𝑇 𝑖 +∑ 𝐹 𝑗𝑖 𝑗⁡ (5)
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = ⁡ 𝑇 𝑖 𝑇 𝑖 +∑ 𝐹 𝑖𝑗 𝑗⁡
(6)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3222

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, proses pengambilan data menggunakan akselerometer, sensor gravitasi dan giroskop pada smartphone  dengan  sistem  android  (.apk)  yang  telah  dirancang  untuk  membaca  sensor  tersebut.  Smartphone diletakkan pada bagian paha sebelah kanan dengan durasi waktu pengambilan data  ±60 detik. Data akselerometer, sensor gravitasi dan giroskop secara otomatis tersimpan diruang penyimpanan smartphone (berjalan = 0, berlari = 1, naik tangga = 2, turun tangga = 3). Ketiga sensor tersebut, menghasilkan ribuan record yang digunakan sebagai dataset untuk proses klasifikasi. Pengurangan record dalam keseluruhan data dilakukan untuk merepresentasikan kelas yang sama antara kelas ‘berjalan’, ‘berlari’, ‘naik tangga’, ‘turun tangga’. Total data 18300 record dengan representasi  masing-masing  kelas 4575 record. Dari  keseluruhan  data (18300 record)  akan  dipisahkan kedalam data latih dan data uji dengan persentase perbandingan 70:30.
Proses klasifikasi menggunakan dua metode yaitu metode Logistic Regression dan Multi-class Ensemble GradientBoost yang  diusulkan  untuk  meningkatkan  performa  dari  metode  Logistic  Regression  dengan  Bahasa pemprograman python 2.7 untuk memperoleh keseluruhan hasil klasifikasi kedua metode tersebut.
Tabel 2. Hasil klasifikasi keseluruhan metode Logistic Regression Kelas Prediksi Sensitivity Kelas Aktual Aktivitas Berjalan Berlari Naik Tangga Turun Tangga Berjalan 721 214 140 272 53.53 Berlari 381 595 160 234 43.43 Naik Tangga 317 216 596 254 43.09 Turun Tangga 251 262 231 646 46.47 Presisi 43.17 46.23 52.88 45.95 46.59 Multi-class Ensemble GradientBoost Kelas Prediksi Sensitivity Kelas Aktual Aktivitas Berjalan Berlari Naik Tangga Turun Tangga Berjalan 1057 25 87 178 78.47 Berlari 72 1082 80 136 78.98 Naik Tangga 186 60 886 251 64.06 Turun Tangga 120 75 129 1066 76.69 Presisi 73.66 87.12 74.96 65.36 74.52
Gambar 6. Peningkatan akurasi
Gambar 7. Peningkatan sensitivity untuk setiap aktivitas
46.59 74.52 40 50 60 70 80 Logistic Regression Multi-class Ensemble GradientBoost Peningkatan Akurasi 53.53 43.43 43.09 46.47 78.47 78.98 64.06 76.69 0 20 40 60 80 100 Berjalan Berlari Naik Tangga Turun Tangga Peningkatan Sensitivity
Logistic Regression Multi-class Ensemble GradientBoost

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3222
Gambar 8. Peningkatan presisi untuk setiap aktivitas
Keberhasilan metode yang diusulkan berdasarkan pada peningkatan kinerja dalam hal akurasi, sensitivity dan  presisi  yang  tinggi.  Gambar  6,  7,  dan  8  memberikan  informasi  tentang  peningkatan  kinerja  dari Logistic Regression menggunakan  teknik Multi-class  Ensemble  GradientBoost dengan  peningkatan  akurasi  sebesar 27.93%.  Sensitivity  kelas  berjalan  sebesar  24.94%,  kelas  berlari  sebesar  35.55%,  kelas  naik  tangga  sebesar 20.97%,  dan  kelas  turun  tangga  sebesar  30.22%.  Presisi  kelas  berjalan  sebesar  30.49%,  kelas  berlari  sebesar 40.89%,  kelas  naik  tangga  sebesar  22.08%,  dan  kelas  turun  tangga  sebesar  19.41%.  keseluruhan  kinerja  dari metode terlihat pada tabel 2.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  kami  mengusulkan Multi-class  Ensemble  GradientBoost untuk  mengklasifikasi  aktivitas fisik  manusia menggunakan sensor bawaan dari  smartphone. Logistic Regression digunakan sebagai  klasifikasi awal dan untuk memperbaiki kinerja dari klasifikasi Logistic Regression digunakan metode Multi-class Ensemble GradientBoost . Pengambilan data menggunakan pembacaan Accelerometer, Gravity sensor, dan Gyroscope dari smartphone. Hasil Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa Multi-class Ensemble GradientBoost yang diusulkan berhasil meningkatkan kinerja dengan memperbaiki kesalahan klasifikasi dari pengkalsifikasian sebelumnya dan memberikan  peningkatan  signifikan.  Hasil  dari Multi-class  Ensemble  GradientBoost menunjukkan  pencapaian kinerja sangat baik dengan meningkatkan akurasi sebesar 27.93%. Sensitivity kelas berjalan sebesar 24.94%, kelas berlari sebesar 35.55%, kelas naik tangga sebesar 20.97%, dan kelas turun tangga sebesar 30.22%. Presisi kelas berjalan sebesar 30.49%, kelas berlari sebesar 40.89%, kelas naik tangga sebesar 22.08%, dan kelas turun tangga sebesar  19.41%.  Kedepannya  akan  diselidiki  untuk  pengujian  diberbagai  partisi  data  untuk  mengetahui  kinerja dari Multi-class Ensemble GradientBoost .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  terlaksananya  penelitian  ini  terutama Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi,  Direktoral  Jenderal  Perguruan  Tinggi  yang  telah memberikan pendanaan melalui hibah penelitian tahun 2020.

## REFERENCES
[1] M.-S.  Chen,  J.  Han,  and  P.  S.  Yu,  “Data  mining:  an  overview  from  a  database  perspective,” IEEE  Transactions  on Knowledge and data Engineering , vol. 8, no. 6, pp. 866–883, 1996.
[2] A. Barna, A. K. M. Masum, M. E. Hossain, E. H. Bahadur, and M. S. Alam, “A study on Human Activity Recognition Using Gyroscope, Accelerometer, Temperature and Humidity data,” in 2019  International  Conference on Electrical, Computer  and  Communication  Engineering  (ECCE) ,  Cox’sBazar,  Bangladesh,  Feb.  2019,  pp.  1–6.  doi: 10.1109/ECACE.2019.8679226.
[3] A. Nandy, J. Saha, C. Chowdhury, and K. P. D. Singh, “Detailed Human Activity Recognition using Wearable Sensor and Smartphones,” in 2019 International Conference on Opto-Electronics and Applied Optics (Optronix) , Mar. 2019, pp. 1–6. doi: 10.1109/OPTRONIX.2019.8862427.
[4] N. Kadri, A. Ellouze, and M. Ksantini, “Recommendation system for human physical activities using smartphones,” in 2020 2nd International Conference on Computer and Information Sciences (ICCIS) , Sakaka, Saudi Arabia, Oct. 2020, pp. 1–4. doi: 10.1109/ICCIS49240.2020.9257671.
[5] S. Mekruksavanich and A. Jitpattanakul, “Exercise Activity Recognition with Surface Electromyography Sensor using Machine Learning Approach,” in 2020 Joint International Conference on Digital Arts, Media and Technology with ECTI Northern Section Conference on Electrical, Electronics, Computer and Telecommunications Engineering (ECTI DAMT & NCON) , Pattaya, Thailand, Mar. 2020, pp. 75–78. doi: 10.1109/ECTIDAMTNCON48261.2020.9090711.
43.17 46.23 52.88 45.95 73.66 87.12 74.96 65.36 0 20 40 60 80 100 Berjalan Berlari Naik Tangga Turun Tangga Peningkatan Presisi Logistic Regression Multi-class Ensemble GradientBoost

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3222
[6] A. K. Muhammad Masum, S. Jannat, E. H. Bahadur, Md. Golam Rabiul Alam, S. I. Khan, and M. Robiul Alam, “Human Activity  Recognition  Using  Smartphone  Sensors:  A  Dense  Neural  Network  Approach,”  in 2019  1st  International Conference on Advances in Science, Engineering and Robotics Technology (ICASERT) , Dhaka, Bangladesh, May 2019, pp. 1–6. doi: 10.1109/ICASERT.2019.8934657.
[7] H. Nematallah, S. Rajan, and A.-M. Cretu, “Logistic Model Tree for Human Activity Recognition Using Smartphone- Based  Inertial  Sensors,”  in 2019  IEEE  SENSORS ,  Montreal,  QC,  Canada,  Oct.  2019,  pp.  1–4.  doi: 10.1109/SENSORS43011.2019.8956951.
[8] C. Y. Shan, P. Y. Han, and O. S. Yin, “Deep Analysis for Smartphone-based Human Activity Recognition,” in 2020 8th International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT) , 2020, pp. 1–5.
[9] T. Su, H. Sun, C. Ma, L. Jiang, and T. Xu, “HDL: Hierarchical Deep Learning Model based Human Activity Recognition using Smartphone Sensors,” in 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , Jul. 2019, pp. 1–8. doi: 10.1109/IJCNN.2019.8851889.
[10]  Md. Z. Uddin and J. Torresen, “Activity Recognition Using Smartphone Sensors, Robust Features, and Recurrent Neural Network,” in 2019 13th International Symposium on Medical Information and Communication Technology (ISMICT) , Oslo, Norway, May 2019, pp. 1–6. doi: 10.1109/ISMICT.2019.8743759.
[11]  M.  Zhang,  “Gait  Activity  Authentication  Using  LSTM  Neural  Networks  with  Smartphone  Sensors,”  in 2019  15th International Conference on Mobile Ad-Hoc and Sensor Networks (MSN) , Shenzhen, China, Dec. 2019, pp. 456–461. doi: 10.1109/MSN48538.2019.00092.
[12]  C. Zhang and Y. Ma, Ensemble machine learning: methods and applications . Springer, 2012.
[13]  N. Hardiyanti, A. Lawi, and F. Aziz, “Classification of Human Activity based on Sensor Accelerometer and Gyroscope Using  Ensemble  SVM  method,”  in 2018  2nd  East  Indonesia  Conference  on  Computer  and  Information  Technology (EIConCIT) , 2018, pp. 304–307.
[14]  A. Lawi, F. Aziz, and S. L. Wungo, “Increasing accuracy of classification physical activity based on smartphone using ensemble logistic regression with boosting method,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1341, no. 4, p. 042002.
[15]  F.  Aziz,  “Klasifikasi  Aktivitas  Manusia  menggunakan  metode  Ensemble  Stacking  berbasis  Smartphone,” Journal  of System and Computer Engineering (JSCE) , vol. 1, no. 2, pp. 53–58, 2021.
[16]  W. Rindler, Essential relativity: special, general, and cosmological . Springer Science & Business Media, 2012.
[17]  R. F. Tinder, “Relativistic flight mechanics and space travel,” Synthesis lectures on engineering , vol. 1, no. 1, pp. 1–140, 2006.
[18]  G. Milette and A. Stroud, Professional Android sensor programming . John Wiley & Sons, 2012.
[19]  S. Kabai, “Oldham coupling, The Wolfram Demonstrations Project.” 2008.
[20]  D. W. Hosmer Jr, S. Lemeshow, and R. X. Sturdivant, Applied logistic regression , vol. 398. John Wiley & Sons, 2013.
[21]  F. Provost and R. Kohavi, “Guest editors’ introduction: On applied research in machine learning,” Machine learning , vol. 30, no. 2, pp. 127–132, 1998.