## Perekaman Jumlah Langkah Harian Menggunakan Perangkat Yang Dikenakan Dan/Atau Ponsel Pintar
Soni Rudi Hartanto 1 , Wandy 2
Universitas Respati Indonesia Email: soni.rudi@fti.urindo.ac.id 1 , wandy@fti.urindo.ac.id 2

## ABSTRAK
Perangkat  yang  Dikenakan  (Wearable  Device)  lekat  penggunaannya  dengan  Ponsel  Pintar (Smartphone). Keduanya memiliki fitur merekam jumlah langkah. Dirasa perlu mencatat jumlah langkah beserta  teknologi  guna  mendapatkan  informasi  berapa  banyak  jumlah  langkah  yang  direkam  harian sebagai inisiatif untuk hidup lebih sehat.
Kata Kunci: Perangkat yang Dikenakan, Ponsel Pintar, Aplikasi berbasis Ponsel, Langkah.

## ABSTRACT
Wearable Device and Smartphone are closely related to each other. Both are having feature to record number of foot steps. It is necessary to record these steps with technologies to earn information how many steps recorded on daily basis as an initiative to live healtier.
Keywords: Wearable Device, Smartphone, Mobile App, Steps.

## PENDAHULUAN
Teknologi Wearable Device telah banyak ditemukan  di  pasar  Indonesia  dengan  ragam merek,  tipe  dan  harga  yang  bervariasi  dan semakin  terjangkau.  Keberadaan  teknologi  ini sangat membantu aktivitas pengguna, salah satu dari  ragam  fungsi  dasar  yang  tersedia  adalah kemampuan  perangkat  untuk  merekam  jumlah aktivitas melangkah.
Jumlah  langkah  ini  terekam  pada Wearable  Device  yang  kemudian  disinkronisasi dengan Aplikasi bawaan, menghasilkan informasi yang direpresentasikan dalam bentuk dasbor.  Smartphone  dengan  Aplikasi  yang terinstalasi  juga  memiliki  kemampuan  serupa, dapat merekam jumlah langkah dan memvisualisasikan informasi.
Data jumlah langkah harian dalam skala nasional atau skala yang lebih kecil saat ini minim dan  dirasa  perlu  untuk  dikumpulkan  untuk diteliti  sebagai  langkah  awal  atensi  pengguna
Wearable  Device  dan  Smartphone  dalam memperhatikan fitur yang tersedia perangkat.

## METODE
Berikut  adalah  metode  yang  digunakan pada penelitian ini:

## Survei
Sebanyak 19 orang pengguna Wearable Device dan/atau Smartphone yang berdomisili di sejumlah  kota  di  Indonesia  lebih  spesifik  pulau Jawa,  diambil  rekam  langkah  harian  selama  1 bulan (31 hari), khususnya periode Januari 2019 dengan  cara  mengambil  tangkapan  layar  pada aplikasi yang digunakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pendefenisian Kalender
Januari 2019 memiliki 31 hari Kalender, dengan:
1  hari  Libur  Nasional  (1  Januari,  Tahun  Baru Masehi), 8 hari akhir pekan Sabtu-Minggu (5, 6, 12, 13, 19, 20, 26, 27 Januari) dan 22 hari kerja (Senin-Jumat).
Gambar 1. Jumlah Hari di Januari 2019
Kemudian  distribusi  Hari  dalam  bulan Januari 2019 lebih rinci terbagi atas: 4 hari Senin, 5  hari  Selasa,  5  hari  Rabu,  5  hari  Kamis,  4  hari Jumat, 4 hari Sabtu, dan 4 hari Minggu
Gambar 2. Jumlah Hari di Januari 2019 Berdasarkan Tipe Hari

## Katagori Pengguna
Pengguna saat ini hanya dikatagorikan berdasarkan  Gender  Pria  (58%)  atau  Wanita (42%).
Gambar 3. Distribusi Pengguna Berdasarkan Gender
Pengguna berdomisili di Indonesia lebih khusus  di  pulau  Jawa  dengan  rincian:  Jakarta Timur  (36,8%),  Jakarta  Selatan  (21%),  Jakarta Barat (21%), Tangerang Selatan (5,3%), Surabaya (5,3%), Bogor (5,3%) dan Depok (5,3%).

## Gambar 4. Distribusi Pengguna Berdasarkan Kota

## Kategori Perangkat dan Aplikasi
Perangkat  yang  dikenakan  pengguna pada  penelitian  ini  terbagi  atas  Jam  Tangan Pintar  (Smartwatch)  (26,3%),  Jam  Tangan Olahraga  (Sportwatch)  (21,1%),  Gelang  Pintar (Smartband)  (15,8%)  dan  Ponsel  Pintar (Smartphone) (36,8%)  dari  beragam merek  dan tipe  dengan  Aplikasi  bawaan  yang  telah terinstalasi.

## Gambar 5. Distribusi Pengguna Berdasarkan
Jenis Perangkat
Adapun Aplikasi yang digunakan adalah Apple Health (57,1%), Garmin Connect (19,1%), Polar  Flow  (4,8%),  Xiaomi  Mi  Fit  (9,5%),  Yoho Sport (4,8%) dan Fitbit (4,8%).
Gambar 6. Distribusi Pengguna Berdasarkan Aplikasi

## Temuan Hasil Survei
Usai  31  hari  kalender  berlalu  pada Januari 2019 lalu, data dikumpulkan dan setelah itu  diteliti.  Data  dikelompokkan  berdasarkan gender  kemudian  diambil  rata-rata  untuk  tiap tanggal.

## Kelengkapan Data
Data  dihimpun  harian  saat  pengguna mengenakan perangkat dalam aktivitas,
terdapat  kesempatan  juga  pengguna  tidak menghimpun data untuk beberapa alasan. Tiap data yang terhimpun dihitung kelengkapan data di  jumlah  31  hari  kalender,  kemudian  dirata- ratakan berdasarkan gender. Hasil menunjukkan bahwa kelengkapan data Pria adalah 80,65% dan Wanita adalah 96,77%.

## Gambar 7. Rata-Rata Kelengkapan Data Berdasarkan Gender
Rata-Rata Jumlah Langkah Harian berdasarkan Gender
Gambar 8. Rata-Rata Jumlah Langkah Harian Berdasarkan Gender
Ditemukan  bahwa  Wanita  rata-rata melangkah  lebih  banyak  35,6  setiap  hari  bila dibandingkan  Pria,  di  mana  Pria  melangkah
80,65% 96,77% 70,00% 75,00% 80,00% 85,00% 90,00% 95,00% 100,00% Pria Wanita 4063,5 4099,1 4040,0 4050,0 4060,0 4070,0 4080,0 4090,0 4100,0 4110,0 Pria Wanita
sebanyak  rata-rata  4063,5  langkah  dan  Wanita sebanyak 4099,1 langkah.

## Rata-Rata Jumlah Langkah Harian berdasarkan Tipe Hari
Sesuai dengan grafik berikut, ditemukan bahwa  pada  hari  Libur  Nasional  pengguna memiliki  aktivitas  melangkah  lebih  sedikit  bila dibandingkan  dengan  saat  Hari  Kerja  dan  Akhir Pekan baik Pria maupun Wanita.

## Gambar 9. Rata-Rata Jumlah Langkah Harian Berdasarkan Tipe Hari

## Rata-Rata Jumlah Langkah Harian berdasarkan Hari
Grafik berikut menunjukkan bahwa rata- rata  jumlah  langkah  harian  pada  hari  Minggu ditemukan  Pria  dan  Wanita  memiliki  rentang sangat dekat.
Gambar 10. Rata-Rata Jumlah Langkah Harian Berdasarkan Hari

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
 Pengguna mengetahui fitur menghitung langkah  yang  telah  tersedia  pada perangkat yang dikenakan.
 Rata-rata jumlah langkah harian pengguna di kurang lebih 4000 langkah.
 Wanita melangkah lebih banyak dibandingkan Pria.
 Pada  hari  Libur  Nasional  pengguna melangkah  lebih  sedikit  dibandingkan hari kerja dan akhir pekan.
 Persentase  rata-rata  kelengkapan  data Wanita lebih tinggi dibandingkan Pria

## Saran
 Penelitian akan semakin baik bila jumlah pengguna  semakin  banyak  dan  domisili pengguna dipersempit.
 Penelitian  dapat  lebih  fokus  pada kesehatan pengguna.
 Penelitian  selanjutnya  dapat  mengarah ke Wearable Device yang lebih spesifik.
 Sensor  yang  terdapat  pada  Wearable
Device dapat dioptimalkan penggunaannya  untuk  data  yang  lebih beragam.
 Aspek  teknologi  pada  Wearable  Device dapat  menjadi  hal  yang  menarik  untuk diteliti di kemudian hari.

## DAFTAR PUSTAKA
Crandall, Tom. 2015. 10000 Steps History Dr. Yoshiro Hatano. http://10kstepsdaily.com/10000-steps-history- dr-yoshiro-hatano/ . Diakses 25-Feb-2019.
Activity Inequality Project Team. 2018. Activity Inequality. http://activityinequality.stanford.edu/ . Diakses 25-Feb-2019
Althoff, Tim. 2018. Research Supplementary Information. http://activityinequality.stanford.edu/docs/acti
vity-inequality-althoffetal-nature-si.pdf . Diakses 25-Feb-2019
Althoff, Tim. 2018. Research Data. https://github.com/timalthoff/activityinequality /blob/master/data/countries_by_steps.csv . Diakses 25-Feb-2019
Graziano, Dan. 2015. How accurate is the Apple Watch's step counter and distance tracking?. https://www.cnet.com/news/smartwatch-step- counter-and-distance-tracker-accuracy/ . Diakses 24-Feb-2019
Woodford, Chris. 2018. Pedometer. https://www.explainthatstuff.com/how- pedometers-work.html . Diakses 24-Feb-2019 Rose Brent. 2015. No, Phones Aren't More Accurate Than Fitness Wearables. https://www.wired.com/2015/03/fitness- tracking-test/ . Diakses 24-Feb-2019
Korkiakangas, Eveliina E. et al. 2010. Pedometer Use Among Adults at High Risk of Type 2 Diabetes, Finland, 2007-2008.
https://www.cdc.gov/pcd/issues/2010/mar/pdf /09_0035.pdf . Diakses 24-Feb-2019
Genovese, Vincenzo, et al. 2017. A Smartwatch Step Counter for Slow and Intermittent Ambulation. IEEE Access Vol. 5 2017.