## Sistem Deteksi Jatuh dan Peringatan Dini Pada Manusia Berbasis Android

## Ade Hendi*, Hermanto, Abdur Rozaaq
Fakultas Teknik, Prodi Teknik Informatika, Universitas Qomaruddin, Gresik, Indonesia Email: 1 adehendi@uqgresik.ac.id, 2 hermanto25@uqgresik.ac.id, 3,* jak.kojak98@gmail.com Email Penulis Korespondensi: hendi.ade@gmail.com Submitted: 15/03/2022 ; Accepted: 31/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak –Jatuh merupakan kejadian yang sudah sering terjadi pada manusia di lingkungan sekitar, dan hampir setiap manusia pernah mengalami kejadian jatuh. Kondisi jatuh pada manusia bisa memberikan dampak yang sangat serius, seperti luka dan bahkan  bisa  saja  meningkatkan  resiko kematian.  Penyebab  kematian  karena peristiwa jatuh  bisa disebabkan  oleh  beberapa faktor, diantaranya karena lemahnya kemampuan seseorang untuk berdiri kembali setelah terjatuh, ketika terjatuh tidak ada pertolongan pertama, seseorang yang terjatuh kesulitan untuk menghubungi pihak keluarga atau orang terdekatnya. Tujuan dari penelitian  ini  yaitu  membangun  sistem  deteksi  jatuh  pada  manusia.  Sistem  ini  memanfaatkan  sensor accelerometer pada smartphone untuk mendeteksi gerakan pada manusia. Sistem deteksi jatuh bisa berjalan dengan berbagai kondisi posisi gerak jatuh dengan tingkat akurasi yang didapat sebesar 87,27% dari total 110 percobaan, dan sensitifitas sebesar 77,5% sehingga cukup baik digunakan dalam mendeteksi gerak jatuh.
Kata Kunci: Deteksi Jatuh; Peringatan Dini; Accelerometer; Android; GPS
Abstract– Falling is an event that has often happened to humans in the surrounding environment, and almost every human being has experienced a fall. The condition of falling in humans can have very serious effects, such as injuries and may even increase the risk of death. The cause of death due to a fall can be caused by several factors, including the weakness of a person's ability to stand back up after a fall, when he falls there is no first aid, someone who falls has difficulty contacting his family or closest people. The purpose of this study is to build a fall detection system in humans. This system utilizes the accelerometer sensor on a smartphone to detect human movement. The fall detection system can run with various conditions of falling motion position with  an  accuracy  level  of 87.27%  from  a total  of  110 trials,  and  a sensitivity of 77.5%  so  it is  properly to use in detecting falling motion.
Keywords : Fall Detection; Alert System; Accelerometer; Android; GPS

## 1. PENDAHULUAN
Jatuh  merupakan  kejadian  yang  sudah  sering  terjadi  pada  manusia  di  lingkungan  sekitar,  dan  hampir  setiap manusia pernah mengalami kejadian jatuh, baik itu pada balita, anak-anak, remaja ataupun lansia.  Proses penuaan pada  manusia  juga  berdampak  pada  aspek  kehidupan,  baik  sosial,  ekonomi  dan  juga  kesehatan.  Dikarenakan semakin  bertambahnya  usia,  maka  kemampuan  fisiknya  akan  mengalami  penurunan,  baik  itu  karena  faktor alamiah  ataupun  faktor  penyakit,  sehingga  bisa  berpotensi  terjadi  jatuh  [1].  Kondisi  jatuh  pada  manusia  bisa memberikan  dampak  yang  sangat  serius,  seperti  luka  dan  bahkan  bisa  saja  meningkatkan  resiko  kematian. Penyebab  kematian  karena  peristiwa  jatuh  bisa  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  diantaranya  karena  lemahnya kemampuan  seseorang  untuk  berdiri  kembali  setelah  terjatuh,  ketika  terjatuh  tidak  ada  pertolongan  pertama, seseorang yang terjatuh kesulitan untuk menghubungi pihak keluarga atau orang terdekatnya [2].
Dengan adanya kondisi tersebut, maka perlu adanya pengawasan pada manusia secara jarak jauh. Lewat pengawasan  tersebut,  apabila  terjadi  peristiwa  jatuh,  maka  respon  penanganan  bisa  dilakukan  secara  cepat. Pengawasan  bisa  dilakukan  anggota  keluarganya  secara  langsung,  akan  tetapi  pengawasan  secara  langsung memiliki keterbatasan yaitu perlu  usaha dan tenaga yang lebih karena harus dilakukan 24 jam. Karena kondisi tersebut,  maka  pengawasan  bisa  dilakukan  secara  tidak  langsung  dengan  memanfaatkan  teknologi  yaitu smartphone. Memilih smartphone karena  didalamnya  sudah  tertanam  beberapa  sensor  diantaranya  sensor accelerometer dan gyroscope . Jadi, dengan teknologi yang bekerja secara otomatis bisa jadi salah satu solusi yang efektif untuk melakukan pengawasan [1]. Menurut N. Noury, lebih dari 33% orang yang berusia di atas 65 tahun jatuh setiap tahun [3]. Bahaya yang timbul akibat jatuh seperti luka ringan, luka berat, dehidrasi bahkan kematian jika  tidak  segera  dilakukan  tindakan.  Jatuh  adalah  masalah  umum,  tetapi  cukup  sulit  untuk  mendefinisikannya secara akurat. Karena jatuh biasanya ditandai dengan percepatan yang lebih besar daripada aktivitas sehari-hari, metode yang digunakan untuk mengukur percepatan biasanya hanya terjadi dengan menggunakan akselerometer [3].
Pemantauan diperlukan untuk manusia  dengan potensi resiko jatuh yang lebih tinggi. Pemantauan dapat dilakukan oleh anggota keluarga atau kerabat. Tentunya untuk mengawasi  seseorang harus selalu dekat  dengan mereka, sehingga ketika itu akan terjadi segera dapat membantu. Tapi ini sulit bagi seseorang yang peduli 24 jam sehari.  Oleh  karena  itu,  pemantauan  dapat  dilakukan  secara  tidak  langsung  dengan  memanfaatkan  teknologi komunikasi  saat  ini  yaitu  smartphone.  Pengambilan  sampel  secara  adaptif  adalah  salah  satu  cara  yang  paling komprehensif dalam pengumpulan data [4].
Smartphone dengan sistem operasi android dipilih sebagai media pendeteksi jatuh karena memiliki ukuran yang relatif kecil dan ringan. Ini menjadi nilai tambah karena tidak mengganggu kenyamanan orang tua, cukup
dimasukkan  ke  dalam  saku  atau  celana.  Smartphone  tidak  memerlukan  perangkat  elektronik  tambahan,  karena sudah disematkan berbagai macam sensor seperti accelerometer, gyroscope , GPS, microphone , kamera dan lain- lain[5].  Dengan  adanya  teknologi gyroscope yang  disematkan  pada  smartphone,  diharapkan  penggunaan accelerometer  yang  digabungkan  dengan gyroscope dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik. Gyroscope digunakan untuk mengukur sudut ketika seseorang jatuh, sedangkan akselerometer digunakan untuk melihat percepatan yang terjadi ketika suatu kondisi jatuh. Selain itu, dari segi harga smartphone relatif terjangkau [6].
GPS merupakan sebuah sistem navigasi berbasiskan radio yang menyediakan tentang informasi kecepatan, koordinat posisi, dan waktu kepada pengguna diseluruh dunia. Satelit ini dikelola oleh Amerka Serikat. Pengguna membutuhkan  GPS receiver untuk  bisa  mengetahui  tentang  informasi  koordinat  lokasi.  Untuk  keakuratan  dari koordinat  lokasi  tergantung  pada  tipe  GPS  receiver  [ 7 ].  Sistem  GPS  mempunyai  tiga  segmen  yaitu:  satelit, pengontrol, dan penerima pengguna. Satelit GPS yang mengorbit bumi, dengan orbit dan kedudukan yang tetap (koordinatnya  pasti),  seluruhnya  berjumlah  24  buah  dimana  21  buah  aktif  bekerja  dan  buah  sisanya  adalah cadangan  [4]. Nantinya GPS akan memberikan informasi  yang berupa koordinat latitude dan longitude dengan toleransi keakuratan posisi berbeda dengan lokasi yang sebenarnya maksimal 10 M. Sebagai gambaran dari GPS [7], [8].
Penelitian ini menggunakan smartphone dengan sistem operasi Android. Sedangkan sensor yang digunakan adalah  sensor accelerometer dan gyroscope . Accelerometer merupakan  komponen  elektronik built-in yang berguna untuk  mengukur kemiringan dan gerak. Sensor accelerometer juga bisa mendeteksi  rotasi dan gerakan seperti getaran atau berayun [12]. Sensor ini berfungsi mengukur akselerasi dengan tepat. Jenis akselerasi yang bisa diukur oleh accelerometer adalah akselerasi gaya gravitasi [5], [12].
Banyak  aplikasi  pendeteksi  jatuh  yang  dijual  di  pasaran,  seperti  gelang  tangan  atau  liontin  yang mengharuskan pengguna untuk mengaktifkan tombol alarm jika jatuh [3], namun pada kenyataannya alat tersebut tidak banyak digunakan. Ada beberapa alasan mengapa penelitian tentang biomedis meningkat dalam  beberapa tahun terakhir. Khusus untuk pendeteksi jatuh masih kurang diperhatikan [2].
Penggunaan  sensor  accelerometer  yang  paling  umum  yaitu  digunakan  untuk  mengaktifkan  rotasi  layar otomatis  di  perangkat  mobile  ketika  orientasi  perangkat  di  ubah  pengguna  dari  portrait  ke  landscape  atau sebaliknya. Fitur pada smartphone yang popular berdasarkan accelerometer yaitu turn-to-mute . Ini memungkinkan pengguna untuk menonaktifkan panggilan masuk, mematikan alarm atau menghentikan sementara pemutar music hanya dengan memutar pernagkat ke bawah [5]. Accelerometer pada smartphone memiliki tiga sumbu koordinat, yaitu sumbu x, y, dan sumbu z. Sumbu x merupakan sumbu dengan posisi horizontal dari smartphone. Sumbu y merupakan sumbu dengan posisi vertikal dari smartphone , sedangkan sumbu z merupakan sumbu yang mengarah keluar dari layar smartphone [14]. lebih jelasnya ada pada gambar 1
Gambar 1. Koordinat Tri-Axial sensor Gyroscope dan Accelerometer
Sedangkan Gyroscope merupakan sensor yang memberikan tingkat perubahan pada posisi sudut dari waktu ke waktu. Dengan kata lain sensor gyroscope disebut juga sebagai perangkat yang dipakai untuk mempertahankan orientasi dari sebuah sudut supaya bisa tetap stabil. Pada aktivitas memutar atau memiringkan smartphone , sensor gyroscope tidak  bisa  bekerja  sendiri,  melainkan  dengan  bantuan  sensor accelerometer .  Pada  intinya gyroscope akan  mendeteksi  gerakan  gravitasi  penggunanya  [13]. Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  menggabungkan  data accelerometer bersama dengan data gyroscope untuk menentukan arah pengguna [12].
Dengan demikian, dalam artikel ini, metode kami bertujuan untuk pengambilan sampel untuk tujuan deteksi jatuh  terhadap  seseorang  dengan  melihat  indikator  fluktuasi  yang  terkirim  dari  data accelerometer untuk mengindentifikasi  apakah seseorang tersebut  dalam  aktivitas, bergerak seperti  berjalan, berjongkok, berdiri dan kondisi jatuh dengan meneliti mekanisme kerja dari sensor accelerometer dan gyroscope terhadap sistem deteksi jatuh .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Deteksi Jatuh
Fokus penelitian ini adalah deteksi jatuh pada manusia dengan memanfaatkan sensor accelerometer dan sensor gyroscope yang  ada  pada  smartphone.  Sistem  ini  akan  mendeteksi  gerakan  pada  manusia,  dan  sistem  akan menentukan  apakah  gerakan  tersebut  termasuk  jatuh  atau  tidak  dengan  menggunakan  nilai  akselerasi  yang dihasilkan oleh sensor accelerometer yang kemudian dibandingkan dengan nilai threshold yang sudah ditentukan [15].
Pada sistem ini menggunakan smartphone untuk mendeteksi gerakan pada manusia dengan memanfaatkan sensor accelerometer yang sudah ada pada smartphone . Apabila nanti terdeteksi suatu gerakan maka sistem akan memproses data tersebut apakah gerakan itu stabil atau tidak. jika keadaan stabil berarti pengguna bergerak secara normal, sedangkan apabila sensor mendeteksi Gerakan yang tidak stabil berarti sedang terjadi gerakan yang tidak normal  atau  telah  terjadi  kondisi  jatuh,  dan  sistem  akan  mengambil  titik  koordinat  lokasi  terjatuh  kemudian mengirimkan notifikasi bahwa telah terjadi peristiwa jatuh pada pihak keluarga, alur ini seperti yang ditunjukkan pada gambar 2. Skenario pada Sistem deteksi jatuh ini secara sederhana yaitu apabila terjadi gerakan maka sensor accelerometer  akan  mengakuisisi  data  percepatan  gravitasi  dari  gerakan  yang  telah  terjadi.  Data  tersebut selanjutnya  akan  diproses,  apakah  gerakan  tersebut  termasuk  jatuh  atau  tidak,  apabila  nanti  gerakan  tersebut termasuk kondisi terjatuh maka sistem akan memberikan notifikasi bahwa telah terjadi peristiwa jatuh  penjelasan seperti  pada  gambar  3.  Nantinya  dalam  pengujian  sistem  akan  dilakukan  pengambilan  data  utuk  mengetahui percepatan pada sensor accelerometer ditiap gerakan, seperti gerakan jatuh kedepan, kebelakang, kesamping dan juga gerakan sehari-hari. Hasil dari percobaan ini nantinya akan digunakan untuk menentukan nilai threshold yang berguna untuk membedakan aktivitas jatuh atau tidak [15].
Gambar 2. flowchart Sistem deteksi jatuh.
Penjelasan alur dari gambar 2. adalah dalam proses scanning accelerometer berlaku secara terus menerus, sehingga  ketika  proses  deteksi  pada  kondisi  bergerak  akan  mengindentifikasi  apakah  dalam  kondisi  stabil  dan tidak stabil. Apabila suatu kondisi terdeteksi tidak stabil maka, sistem akan mengindentifikasi pada kondisi jatuh, sehingga GPS akan mencatat suatu titik koordinat, dan akan mengirimkan informasi suatu peringatan kondisi tidak stabil tersebut berikut dengan koordinat latitude dan longitude, penjelasn notifikasi peringatan seperti pada gambar 3.
Karena aplikasi berjalan secara terus menerus, ada perhatian khusus dalam penggunaan daya baterai yang efisien. Oleh karena itu, hanya sinyal accelerometer tri-aksial yang dikumpulkan, terlepas dari potensial pada data
sensor dan posisi  untuk  mendeteksi  jatuh. Sensor accelerometer adalah sensor yang paling optimal terkait  data paling informatif untuk deteksi jatuh. Salah satu optimasi kinerja baterai lain yang diterapkan adalah pengurangan frekuensi sampling accelerometer saat pengguna tidak bergerak dan tidak berdiri hingga 4 Hz. Dalam kondisi lain, frekuensi  pengambilan  sampel accelerometer diatur  ke  67  Hz,  untuk  menstandardisasi  sinyal  dari smartphone dengan spesifikasi berbeda [17].

## 2.2 Penentuan Posisi Gerak
Untuk dapat mendeteksi apakah terjadi peristiwa jatuh atau tidak maka digunakanlah nilai akselerasi yang di dapat dari  sensor  accelerometer.  Nilai  tersebut  akan  dibandingkan  dengan  nilai threshold .  Untuk  menentukan  nilai threshold dilakukan dengan menganalisis semua nilai akselerasi dari gerak aktivitas biasa, kemudian diambil nilai maksimalnya  untuk  dijadikan  nilai  threshold.  Nilai threshold inilah  yang  akan  digunakan  untuk  membedakan antara gerak jatuh atau gerak tidak jatuh. Apabila nilai akselerasi yang dihasilkan oleh sensor melebihi dari batas nilai threshold yang sudah ditetapkan, maka terjadi peristiwa jatuh [15]. Data yang diperoleh dari sensor accelerometer adalah data percepatan gerak dalam tiga sumbu, yaitu sumbu X, Y dan Z. Untuk menghitung nilai total akselerasi  dari ketiga nilai sumbu yaitu dengan menggunakan rumus dibawah ini [ 15 ]:
𝐴𝑇 = √𝑎 𝑥 2 + 𝑎 𝑦 2 + 𝑎 𝑧 2 (1)
AT- Total Acceleration Ax - data percepatan sumbu X Ay - data percepatan sumbu Y Az - data percepatan sumbu Z
Dalam  melakukan  pengujian  pada  sistem  ini  dilakukan  untuk  melihat  respon  dari  sistem  terhadap  nilai threshold yang  telah  dibuat  [15].  Pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  gerakan  aktivitas  jatuh  dan  aktivitas biasa. Dalam tahap pengujiannya, perlu dilakukan pengukuran mencari nilai akurasi, sensitivitas dan spesifisitas untuk  melihat  keakurasian  deteksi  jatuh.  Semakin  besar  nilai  sensitivitas  dan  spesifisitasnya,  maka  akurasinya semakin baik. Sensitivitas dan spesifisitas dapat dihitung dengan Persamaan [16]:

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁

## 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃
TP = True Positive (Kondisi jatuh dan sistem melaporkan jatuh) TN = True Negative (Kondisi tidak jatuh dan sistem melaporkan tidak jatuh) FP = False Positive (Kondisi tidak jatuh, sistem melaporkan jatuh) FN = False Negative (Kondisi jatuh dan sistem melaporkan tidak jatuh)
Skenario jatuh sangat beragam maka harus diuji dengan sejumlah gerakan jatuh dan tidak jatuh. Skenario pengujian bisa dilihat pada Table 1 [15].
Tabel 1 . Desain Pengujian Sistem Kategori Aksi Aktivitas jatuh Jatuh ke kanan Jatuh ke kiri Jatuh ke depan Jatuh ke belakang
Aktivitas Biasa
Berjalan Berdiri-jongkok Berbaring Berdiri Berlari Berdiri-Jongkok Rukuk Sujud

## 2.3 Tahapan Penelitian
Ada  beberapa  tahapan  dalam  penelitian  ini  yang  harus  dilakukan  sebelum  benar-benar  menciptakan  sistem. Berikut ini merupakan flowchart penelitian yang ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Flowchart Penelitian
Berikut ini merupakan penjelasan terkait Langkah-langkah penelitian yang ada pada gambar 3 diatas.
1. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  suatu  metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  mencari  dan mempelajari data-data yang berasal dari berbagai macam sumber, seperti buku, jurnal, artikel-artikel baik yang berasal dari perpustakaan ataupun dari internet yang berhubungan dengan system deteksi jatuh.
2. Analisa Kebutuhan Sistem
Pada  tahap  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apa  saja  yang  sekiranya  dibutuhkan  untuk  membuat  sistem, diantaranya kebutuhan hardware dan kebutuhan software.
3. Perancangan Sistem
Pada tahap ini bertujuan untuk merancang sistem yang akan dibangun, proses ini penting dilakukan jika ingin membuat suatu sistem.
4. Pembuatan Sistem
Tahap ini merupakan proses implementasi dari rancangan system yang telah dibuat pada tahap sebelumnya.
5. Uji Coba Sistem
Uji coba dilakukan untuk menguji kinerja dari keseluruhan sistem. Jika sistem yang diuji belum sesuai, maka akan kembali pada tahap pembuatan, apabila sudah sesuai maka lanjut ke tahap analisa yang dilakukan untuk menganalisa hasil pengujian dari sistem.
6. Analisa Hasil
Pada tahap ini bertujuan untuk menganalisa hasil dari pengujian sistem yang dibuat. Dengan ini maka kita bisa mengetahui kinerja dari sistem yang telah dibuat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini, kita membahas tentang hasil efisiensi sumber daya dan akurasi posisi lokasi yang diberikan oleh metode yang kami maksudkan. Kami membandingkan dan mengamati penggunaan sensor accelerometer sebagai perangkat untuk mengindentifikasi gerak jatuh pada seseorang.
Pada bagian pertama, kami akan menjelaskan lingkungan eksperimental yang digunakan dalam pengujian yang merupakan tahapan dimana sistem siap dilakukan pengujian. Sehingga dari sini bisa diketahui apakah sistem benar-benar menghasilkan output yang sesuai dari perancangan yang dibuat sebelumnya. Pada bagian kedua dari bagian  ini,  kami  akan  membandingkan  hasil  eksperimen  level  pengujian  dengan  beberapa  sekenario  sebagai pengujian terhadap sistem.

## 3.1 Lingkungan Experimental
Kami melakukan eksperimen di dalam ruangan dengan perlengkapan penunjang seperti matras sebagai penopang untuk pengujian secara fisik misalnya  dalm kondisi jatuh. Spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan pada pembangunan sistem adalah sebagai berikut:
1. Laptop: Processor Intel Celeron 1007U@ 1.50GHz.
2. Smartphone dengan sistem operasi android 9.
3. Android Studio 4.2.0.

## 3.2 Implementasi Sistem
Berdasarkan  pada  analisis  dan  perancangan  sistem  yang  lami  desain,  maka  implementasi  merupakan  tahapan dimana sistem siap digunakan. Sehingga dari sini bisa diketahui apakah sistem benar-benar menghasilkan output yang sesuai dari perancangan yang dibuat sebelumnya.

## 3.2.1 Pengujian Sistem
Pada tahap ini, sistem di uji secara langsung pada smartphone dengan sistem operasi android 9 untuk mengetahui apakah berjalan dengan baik atau tidak. Pengujian juga dilakukan dengan melakukan beberapa gerakan jatuh dan gerakan aktivitas biasa seperti yang sudah dibuat pada skenario pengujian

## 3.2.1.1 Tampilan Awal Aplikasi
Pada saat aplikasi dijalankan maka akan muncul seperti pada gambar 5, jika GPS pada smartphone belum diaktifkan, aktifkan GPS untuk dapat menggunakan aplikasi.
Gambar 5. Tampilan Awal Aplikasi

## 3.2.1.2 Tampilan ketika ada Gerakan
Pada pengujian ini dapat dilihat tampilan aplikasi ketika terjadi Gerakan. Untuk vertical velocity berguna untuk melihat perubahan kecepatan yang berubah dari nilai  awalnya karena adanya percepatan gravitasi  dalam waktu yang  singkat  akibat  terjadi  peristiwa  jatuh.  Fall  impact  untuk  melihat  grafik  dari  Gerakan  biasa  atau  Gerakan terjatuh, apabila garis merah tersebut melewati batas V berarti telah terjadi peristiwa jatuh. Posture untuk melihat grafik ketika terjatuh apakah posisinya bertahan secara horizontal selama beberapa detik, ini berguna untuk sistem deteksi jatuh. Lebih lengkapnya lihat gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan ketika ada Gerakan

## 3.2.1.3 Tampilan jatuh terdeteksi
Tampilan ini muncul ketika ada Gerakan dan sistem menganggapnya kondisi jatuh. Proses mengirim notifikasi ini masih bisa dibatalkan apabila tidak benar-benar terjadi jatuh seperti yang ditunjukkan pada gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan ketika ada Gerakan

## 3.2.1.4 Notifikasi Terjatuh
Apabila sIstem mendeteksi gerakagn jatuh maka sistem akan mengirimkan suatu notifikasi berupa sms yang berisi bahwa telah terjadi peristiwa jatuh beserta link maps tempat terjadi jatuh kepada pihak keluarga. Lebih lengkapnya lihat gambar 8 dan 9.
Gambar 8. Tampilan ketika pesan terkirim
Gambar 9. Tampilan ketika pesan terkirim

## 3.3 Hasil Pengujian
Pada tahap ini menjelaskan tentang hasil uji coba sistem deteksi jatuh yang sudah dibuat. Karena dalam melakukan uji coba sistem ini terdapat kontak fisik seperti pada posisi jatuh dengan beralaskan matras, maka uji coba tidak melibatkan  pihak  lain. Total  pengujian  yang  sudah  dilakukan  sebanyak  110  kali  dengan  rincian  40  kali  untuk kategori gerak jatuh dan sebanyak 70 kali untuk kategori aktivitas biasa. Untuk hasil pengujian sistem yang sudah dilakukan dapat dilihat pada Table 2 dan Table 3.
Tabel 2 . Hasil Pengujian Jatuh Kategori Jumlah  Terdeteksi Jatuh  Akurasi Ya Tidak Jatuh ke belakang 10 9 1 90% Jatuh ke depan 10 7 3 70% Jatuh ke kiri 10 8 2 80% Jatuh ke kanan 10 7 3 70%
Pada  table  2  menunjukan  pada  kategori  jatuh  ke  bekanagn  dengan  jumlah  pengujian  10  kali  dengan terdeteksi jatuh sebanyak 9 kali dan tidak terdeteksi sebanyak 1 kali. Kemudaian pengujian jatuh ke depan dengan jumlah pengujian 10 kali terdeteksi jatuh sebanyak 7 kali dan tidak terdeteksi jatu sebanyak 3 kali. Pengujian jatuh ke kiri dilakukan pengujian sebanyak 10 kali, terdeteksi jatuh sebanyaj 8 kali dan tidak terdeteksi sebanyak 2 kali. Selanjutnya pengujian jatuh ke kanan dilakukan sebanyak 10 kali dan terdeteksi jatuh sebanyak 7 kali dan tidak terdeteksi sebanyak 3 kali.
Tabel 3 . Hasil Pengujian Jatuh Kategori Jumlah   Terdeteksi Jatuh Ya Tidak Berjalan 10 - 10 Berdiri-Duduk 10 1 9 Berlari 10 2 8 Berbaring-Berdiri 10 1 9 Berdiri-Jongkok 10 - 10 Rukuk 10 - 10 Sujud 10 1 9
Berdasarkan pada  tabel  3  hasil pengujian diatas, masih  terdapat  beberapa aktivitas biasa yang terdeteksi sebagai gerak jatuh, begitu sebaliknya ketika gerak jatuh dan sistem tidak menganggapnya jatuh
Tabel 4 . Parameter pengujian Parameter Pengujian Jumlah True Positive (TP) 31 True Negative (TN) 65 False Positive (FP) 5 False Negative (FN) 9
Setelah  didapatkan  hasil  parameter  pengujian  maka  selanjutnya  menghitung  akurasi  (ketepatan  sistem dalam mendeteksi), sensitifitas (kemampuan sistem dalam mendeteksi jatuh), dan spesifitas (kemampuan sistem dalam mendeteksi aktivitas biasa)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 31 + 65 31 + 5 + 9 + 65 𝑥100% = 87,27% 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 = 31
31 + 9 𝑥100% = 77,5%
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 = 65 65 + 5 𝑥100% = 92,85%
Dari  percobaan  yang  sudah  dilakukan  sebanyak  110  kali  didapatkan  akurasi  sebesar  87,27%  dengan sensitifitas sebesar 77,5%, serta spesifitas dari sistem ini sebesar 92,85%

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  penulis  mengambil  kesimpulan  bahwa  penggunaan  sistem  deteksi  jatuh  setelah  dilakukan proses  pengujian  diperoleh  nilai  dengan  tingkat  akurasi  sistem  sebesar  87,27%  dari  total  110  percobaan,  dan sensitifitas  sebesar  77,5%  sehingga  cukup  baik  digunakan  dalam  mendeteksi  gerak  jatuh.  Sistem  ini  juga  bisa berjalan  dengan  berbagai  kondisi  posisi  gerak  jatuh  untuk  dilakukan  pengujian.  Pada  sistem  yang  kami  uji memanfaatkan sensor accelerometer yang ada pada smartphone untuk mendeteksi gerakan.

## REFERENCES
[1] J.  Rothschild,  W.  Hospital,  D.  W.  Bates,  and  W.  Hospital,  “Preventable  Medical  Injuries  in  Older  Patients,”  no. November, 2000.
[2] T.  Manyazewal,  “Using  the  World  Health Organization  health  system  building  blocks  through  survey  of  healthcare professionals to determine the performance of public healthcare facilities,” pp. 1–8, 2017.
[3] P. Barralon, N. Noury, N. Vuillerme, L. Timc-imag, and E. Afirm, “Classification of Daily Physical Activities from  a Single Kinematic Sensor,” pp. 2447–2450, 2005.
[4] V. R. Chifu et al. , “Identifying and Monitoring the Daily Routine of Seniors Living at Home,” 2022.
[5] A. Ahrabian, T. Elsaleh, Y. Fathy, and P. Barnaghi, “Detecting changes in the variance of multi-sensory accelerometer data using MCMC,” Proc. IEEE Sensors , vol. 2017-Decem, pp. 1–3, 2017.
[6] P. Goldajeyasheeli, “Energy Efficient Location Tracking For  Android Smartphones,” vol. 117, no. 22, pp. 243–246, 2017.
[7] V. S. Kushwaha, D. Yadav, A. Topinkatti, and A. Kumari, “CAR ACCIDENT DETECTION SYSTEM USING GPS AND GSM,” vol. 2, no. 1, pp. 12–17, 2015.
[8] J. Mounika, N. Charanjit, B. Saitharun, and B. Vashista, “Accident Alert and Vehicle Tracking System using GPS and GSM,” vol. 5, no. 2, pp. 81–89, 2021.
[9] J. Yu, W. Cheng, X. Cheng, T. Song, and N. Capurso, “An Android-Based Mechanism for Energy Efficient Localization Depending on Indoor/Outdoor Context,” IEEE Internet Things J. , vol. 4, no. 2, pp. 299–307, 2016.
[10] P. Sheoran, “Intelligent Mobile Human Fall Detection System,” vol. 4, no. 6, pp. 62–67, 2017.
[11] T. ; S. T. Sugino, Kyohei ; Niwa, Yusuke ; Shiramatsu, Shun ; Ozono, “Developing a Human Motion Detector using Bluetooth Beacons and its Applications,” Inf. Eng. Express , vol. 1, no. 4, p. PP.95-105, 2015.
[12] D. M. Karantonis, M. R. Narayanan, M. Mathie, N. H. Lovell, and B. G. Celler, “Implementation of a real-time human movement classifier using a triaxial accelerometer for ambulatory monitoring,” IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed. , vol. 10, no. 1, pp. 156–167, 2006.
[13] G. Trein, N. Singh, and P. Maddila, “Simple approach for indoor mapping using low-cost accelerometer and gyroscope sensors,” p. 5, 2012.
[14] W. Wibisono, D. N. Arifin, B. A. Pratomo, T. Ahmad, and R. M.  Ijtihadie, “Falls Detection and Notification System Using Tri-Axial Accelerometer and Gyroscope Sensors of A Smartphone,” 2013.
[15] A. Z. Rakhman, “Fall Detection System Using Accelerometer and Gyroscope Based on Smartphone,” pp. 99–104, 2014.
[16] B. Aguiar, T. Rocha, and J. Silva, “Accelerometer-Based Fall Detection for Smartphones,” 2014.
[17] Aguiar,  Bruno,  et  al. "Accelerometer-based  fall  detection  for smartphones." Medical Measurements and
[18] Applications (MeMeA), 2014 IEEE International Symposium on. IEEE, 2014.