© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika with CC BY NC licence

## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 105/E/KPT/2022 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI
ANALISIS  AKURASI  PREDIKSI  PERUBAHAN  AKTIVITAS  PADA  SISTEM MONITORING  AKTIVITAS  JARAK  JAUH  PASIEN  ISOLASI  MANDIRI BERBASIS IOT
Annisaa Sri Indrawanti 1) , Muchammad Husni 2) , Khakim Ghozali 3)
1 Departemen Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 2 Departemen Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 3 Departemen Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
email: 1 annisaaindrawanti@gmail.com, 2 mhusni43@gmail.com, 3 zidan.z2004@gmail.com
ARTICLE INFO ABSTRACT Article History: Recieved   :  28 April 2022 Accepted   :  25 June 2022 Published  :  30 June 2022 Patients who contract the disease should avoid contact with other people. One way to do this is to self-isolate at home. The family of the patient who cares for the activities that are carried out in self- isolation  to  find  out  the  condition  of  the  patient's  condition,  his condition  is  improving  or  deteriorating.  To  avoid  direct  contact, the patient's activity, independently, can be monitored by remotely predicting changes in patient activity using an Internet of Things- based  remote  monitoring  system  for  self-isolating  patient activities.  This  cellular-based  monitoring  system  uses  an accelerometer sensor to retrieve data on changes in patient activity and analyzes the effect of several variations in the number of data samples  and  sliding-windows  on  the  accuracy  of  the  system  in predicting changes in patient activity. Variations in the number of N  samples  tested  were  4,6,8,10,20,30,40,50,60,70,80,90  and  100 samples,  while  the  sliding-window  N  variation  tested  was  1 ,2,3,4,5,6,7,8,9 and 10 samples where there is a change in activity every 30 seconds for 330 seconds (10 changes in activity) for each number of N samples and N sliding windows. The results shown are  N  sample  data  =  6  providing  the  highest  activity  change prediction  accuracy,  amounting  to  90.15%,  while  N  sliding window data = 6 providing the highest activity change prediction accuracy, amounting to 92.72%.

## Keywords:
Internet of Things Mobile Computing sistem monitoring
IEEE style in citing this article: A.  S.  Indrawati,  M.  Husni and K.  Ghozali ,  “ Analisis  Akurasi Prediksi  Perubahan  Aktivitas Pada Sistem Monitoring Aktivitas  Jarak  Jauh  Pasien
Isolasi  Mandiri  Berbasis  IOT ”, Jurnal.ilmiah.informatika ,  vol.  7, no. 1, pp. 13-20, Jun. 2022.
Corresponding Author: Annisaa Sri Indrawanti Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember
© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  Pandemi  Covid-19  sudah menyebar  ke  seluruh  dunia.  Di  beberapa daerah, rumah sakit penuh dengan pasien COVID-19  dan  kapasitas  rumah  sakit terbatas  untuk  pasien  rawat  inap.  Karena situasi itu, rumah sakit akan lebih selektif untuk  pasien  COVID-19  yang  dirawat  di rumah sakit berdasarkan keadaan daruratnya.  Jika  penderita  COVID-19 dalam  keadaan  darurat  tinggi,  maka penderita  akan  dirawat  di  rumah  sakit. Namun,  jika  pasien  COVID-19  memiliki tingkat darurat yang rendah, maka pasien tidak  akan  dirawat  di  rumah  sakit,  dan pihak  rumah  sakit  akan  menyarankan pasien untuk menjalani isolasi mandiri di rumahnya. Selama pasien menjalani isolasi mandiri  di  rumah,  pasien  akan  dirawat oleh anggota keluarga yang lain yang tidak terinfeksi Covid-19. Hal ini akan meningkatkan probabilitas anggota keluarga  yang  tidak  terinfeksi  Covid-19 untuk melakukan kontak dengan anggota keluarga  yang  terinfeksi  Covid-19.  Untuk meminimalisasi  kontak  antara  anggota keluarga  yang  tidak  terinfeksi  dengan pasien isolasi mandiri, dibutuhkan sistem yang  dapat  memantau  pasien  isolasi mandiri  dari  jarak  jauh.  Berdasarkan penelitian  [1],  virus  Covid-19  menyebar dengan  cepat  melalui  kontak  dengan orang  yang  terinfeksi.  Ketika  orang  sehat melakukan  kontak  dengan  orang  yang terinfeksi maka akan meningkatkan risiko penularan Covid-19. Untuk meminimalisasi  kontak  dengan  pasien Covid-19,  perlu  dikembangkan  sistem pemantauan  aktivitas  pasien  dari  jarak jauh.
Y. Liu, dkk [2] menjelaskan bahwa data pengenalan  aktivitas  dapat  diambil  dari sensor.  Salah  satu  sensor  yang  dapat digunakan  adalah  akselerometer.  Studi penelitian  lain  [3]  juga  menjelaskan pengenalan aktivitas berbasis sensor yang
berfokus pada biaya rendah, daya rendah yang  sesuai  dengan mobile  environment. Ada pre-processing dari data accelerometer yang  diambil  sebelum  proses  klasifikasi untuk  mengekstraksi  data  accelerometer. Untuk  mendapatkan  detail  aktivitas pasien, data accelerometer disegmentasikan  ke  dalam fixed  window seperti  yang  ditunjukkan  dalam  studi penelitian  [4]  -  [6].  Perubahan  satu aktivitas ke aktivitas yang lain dari pasien dapat diperoleh dengan menggeser window tersebut.
Perubahan  aktivitas  pasien,  dari  satu aktivitas  ke  aktivitas  yang  lain  dapat diprediksi  dengan  melihat  kemiripan sampel  data  sebelum  terjadi  perubahan dengan  sampel  data  setelah  terjadi perubahan  aktivitas.  Beberapa  penelitian [6]  memprediksi  perubahan  aktivitas dengan  melihat  kemiripan  data  sebelum perubahan  dengan  sampel  data  setelah perubahan  menggunakan analysis  of variance .  Namun,  menurut  [7]  variasi jumlah  sampel  yang  digunakan  untuk memprediksi  perubahan  aktivitas  dan pergeseran sampel data menentukan besar akurasi prediksi perubahan aktivitas.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini dilakukan  analisis  mengenai  pengaruh variasi  jumlah  N  sampel  dan  variasi  N sliding window terhadap akurasi prediksi perubahan aktivitas pada sistem monitoring aktivitas pasien isolasi mandiri jarak jauh.

## 2. METODE PENELITIAN
Prediksi perubahan
aktivitas
merupakan  proses  untuk  memprediksi adanya  perubahan  nilai  pada  sejumlah kelompok data tertentu. Prediksi perubahan  aktivitas  tujuannya  untuk memprediksi adanya perubahan dari satu aktivitas  ke  aktivitas  yang  lain.  Prediksi perubahan aktivitas tersebut dapat memberikan  sebuah  prediksi  ada  atau tidaknya  perubahan  aktivitas . Proses
prediksi  perubahan  aktivitas  diawali dengan melakukan sampling data accelerometer.  Sampling  data  dalam interval waktu  tertentu  menunjukkan sampling aktivitas dengan data accelerometer  pada mobile  user dalam interval waktu tertentu. Perubahan aktivitas mobile  user dapat  dilihat  dalam interval waktu  tersebut.  Ketika  sistem m end apatkan  N  sampel  data,  perubahan event dapat  diprediksi  menggunakan p end ekatan  rasio  kedekatan  N/2 previous data dan N/2 current data .
Perangkat mobile  user mengambil  raw data accelerometer yang terdiri dari nilai X, Y dan Z. kemudian, raw data accelerometer tersebut diambil sebanyak N raw  data  dan  menjadi  sebuah  kelompok current data.  Kelompok current data tersebut dan kelompok data yang diambil sebelumnya  dicari  kemiripan  datanya
menggunakan analisis variansi. Jika F ratio >  F table,  maka  kedua  kelompok  data tersebut  berbeda  yang  artinya  terjadi perubahan aktivitas Ketika kedua kelompok data tersebut dianalisis. Namun, jika  F  ratio  <=  F  tabel,  maka  terjadi kemiripan  data  antara  kedua  kelompok data  tersebut  yang  artinya  tidak  terjadi perubahan aktivitas.
Jika  kedua  kelompok  data  tersebut berbeda,  maka  sistem  akan  mengecek apakah perubahan yang terjadi signifikan (misal  :  berdiri  ke  tidur).  Kondisi perubahan signifikan menandakan adanya perubahan  aktivitas  yang  tidak  normal (kondisi  darurat).  Jika  perubahan  yang terjadi  tidak  signifikan,  maka  perubahan aktivitas  tersebut  merupakan  perubahan aktivitas  yang  normal  dan  data  yang dikirimkan merupakan data yang diagregasi (digabungkan).
Mulai Prediksi Perubahan Aktivitas Sampling Data Accelerometer (x,y,z) Rasio > threshold Berubah signifikan? Mengambil sampel data N/2 terakhir Agregasi data Kirim Data Menerima data Menampilkan pada user Selesai
Gambar 1. Diagram alir prediksi perubahan aktivitas
Sedangkan  jika  perubahan  antara kedua  kelompok  data  tersebut  signifikan (kondisi signifikan : berdiri ke terlentang), maka  data  yang  dikirimkan  ke  server merupakan detail data sebanyak N/2 data terakhir  ( current data )  untuk  mengetahui kondisi detail aktivitas user. Hal bertujuan agar user yang  menerima  data  perubahan
aktivitas  pasien  bisa  terus  mendapatkan detil data terbaru dari perubahan aktivitas user (pasien). Setelah itu, user pemantau pasien yang menerima update data perubahan aktivitas pasien  dapat  memantau  melalui  website. Tampilan  website  bagi user pemantau pasien ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 2. Tampilan user pemantau perubahan aktivitas pasien pada sistem monitoring perubahan aktivitas pasien

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Prediksi  perubahan  aktivitas  pada  sistem monitoring  aktivitas  adalah  memprediksi adanya  perubahan  aktivitas  dari  pasien isolasi mandiri. Lingkungan uji coba untuk menguji  akurasi  prediksi  perubahan aktivitas  ini  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3. Lingkungan uji coba dilakukan pada mobile  device dengan  sebuah  server hosting dan data perubahan aktivitas akan
ditampilkan pada sebuah website bagi user pemantau. Modul
yang diimplementasikan  pada mobile  device meliputi  modul  prediksi  perubahan aktivitas, modul windows sampling , modul pengiriman  data  dan  modul  komunikasi. Sedangkan modul-modul yang diimplementasikan  pada  server  meliputi modul  komunikasi,  modul  pengenalan aktivitas [8,9,10,11] dan modul pembaruan data.
Modul windows sampling Modul pengiriman data Mobile source Modul komunikasi Modul prediksi perubahan aktivitas Modul komunikasi Modul Pengenalan aktivitas Server Data Modul pembaruan data
Gambar 3. Lingkungan uji coba
Skenario  pengujian  untuk  menguji akurasi  prediksi  perubahan  aktivitas  ini dengan melakukan sebanyak 10 perubahan  aktivitas  yang  dilakukan selama 330 menit.
Parameter  pengujian  yang  dilakukan, yaitu pengaruh variasi N sampel terhadap akurasi  prediksi  perubahan  aktivitas  dan pengaruh  variasi  N  window  sliding
terhadap  akurasi  prediksi  perubahan aktivitas.
Variasi  N  sampel  yang  diuji  terhadap akurasi  prediksi  adalah  4,6,8,10,20,….,90 dan  100  sampel.  Dari  setiap  N  sampel tersebut,  diuji  besar  akurasi  prediksi perubahan  aktivitas  dan  diperoleh  hasil seperti  pada  Tabel  1  dan  Gambar 4.
Tabel 1. Hasil pengujian pengaruh variasi N sampel terhadap akurasi prediksi perubahan aktivitas user N Sampel TP TN FP FN Akurasi 4 0 291 26 10 88.99 6 4 289 26 6 90.15 8 3 278 35 7 87.31 10 3 261 50 7 82.24 20 6 211 90 4 69.77 30 7 158 133 3 54.82 40 9 120 161 1 44.33 50 8 82 189 2 32.03 60 8 81 180 2 32.84 70 3 61 192 5 24.52 80 4 65 178 4 27.49 90 5 69 164 3 30.71 100 7 75 148 1 35.5
Gambar 4. Grafik Hasil pengujian pengaruh variasi N sampel terhadap akurasi prediksi perubahan aktivitas user
N  sampel  yang  memiliki  akurasi prediksi  perubahan  aktivitas  yang  paling
optimal  berada  pada  sampel  N=6  dengan akurasi  prediksi  perubahan  aktivitas sebesar 90.15%.
Sedangkan  variasi  N  Sliding  window yang  diuji  terhadap  akurasi  prediksi
peru bahan  aktivitas  adalah  1,2,3,…..10. Setiap  N  sliding  window  tersebut  diuji besar akurasi prediksi perubahan aktivitas dan diperoleh hasil seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2 dan Gambar 5.
Tabel 2. Hasil pengujian pengaruh variasi N sliding window terhadap akurasi prediksi perubahan aktivitas user N Sliding Windows TP+TN FP+FN Akurasi 1 293 32 90.15 2 147 16 90.18 3 96 13 88.07 4 74 8 90.24 5 57 8 87.69 6 51 4 92.72 7 41 6 87.23 8 37 4 90.24 9 33 4 89.19 10 30 3 90.90
Gambar 5. Grafik hasil pengujian pengaruh variasi N sliding window terhadap akurasi prediksi perubahan aktivitas user
Sampel  N  sliding  window  yang memiliki  akurasi  prediksi  perubahan aktivitas  yang  paling  optimal  adalah  N=6 dengan akurasi prediksi sebesar 92.72%

## 4. UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  adalah  penelitian  skema Pengembangan Institusi ITS Sumber dana Departemen yang didanai oleh Dana Lokal ITS  tahun  2021  dengan  Surat  Perjanjian
Pelaksanaan penelitian No: 1979/PKS/ITS/2021.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis  pengaruh  N  sampel  dan  N sliding window terhadap akurasi prediksi perubahan aktivitas pada sistem monitoring aktivitas pasien isolasi mandiri. Hasil pengujian sistem
menunjukkan  bahwa  variasi  jumlah  N sampel dan sliding window mempengaruhi  tingkat  akurasi  sistem dalam  memprediksi  adanya  perubahan aktivitas pada user (pasien).

## 6. REFERENSI
[1] P. Keskinocak, B. E. Oruc, A. Baxter, J. Asplund,  and  N.  Serban,  “The  impact of  social  distancing  on  COVID19 spread:  State  of  Georgia  case  study,” PLOS ONE , vol. 15, no. 10, p. e0239798, 12 Okt 20, doi: 10.1371/journal.pone.0239798.
[2] Y.  Liu,  L.  Nie,  L.  Liu,  and  D.  S. Rosenblum,  “From  action  to  activity: Sensor- based  activity  recognition,”
Neurocomputing ,  vol.  181,  pp.  108 – 115, Mar. 2016, doi: 10.1016/j.neucom.2015.08.096.
[3] L.  Chen,  J.  Hoey,  C.  D.  Nugent,  D.  J. Cook,  and  Z.  Yu,  “Sensor -Based
Activity Recognition,” IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part C Appl. Rev. , vol. 42, no.  6,  pp.  790 – 808,  Nov.  2012,  doi:
10.1109/TSMCC.2012.2198883.
[4] M.  H.  M.  Noor,  Z.  Salcic,  and  K.  I.-K. Wang, “Adaptive  sliding  window segmentation  for  physical  activity recognition  using  a  single  tri-axial accelerometer,” Pervasive Mob. Comput. , vol.  38,  pp.  41 – 59,  Jul.  2017,  doi:
10.1016/j.pmcj.2016.09.009.
[5] C. Ma, W. Li, J. Cao, J. Du, Q. Li, and R. Gravina,  “A daptive  sliding  window based  activity  recognition  for  assisted livings,” Inf. Fusion , vol. 53, pp. 55 – 65, Jan. 2020, doi: 10.1016/j.inffus.2019.06.013.
[6] A. S. Indrawanti and W. Wibisono, “ A Change  Detection  And  Resource- Aware  Data  Sensing  Approaches  For Improving  The  Reporting  Protocol Mechanism  For  Mobile  User ,” J.  Ilmu Komput. Dan Inf. , vol. 8, no. 2, Art. no. 2, Aug. 2015, doi: 10.21609/jiki.v8i2.307.
[7] B. Sefen, S. Baumbach, A. Dengel, and S.  Abdennadher,  “Human  Activity Recognition  -  Using  Sensor  Data  of

## Smartphones  and  Smartwatches:,”  in
Proceedings  of  the  8th  International Conference  on  Agents  and  Artificial Intelligence , Rome, Italy, 2016, pp. 488 – 493, doi: 10.5220/0005816004880493.