Volume 6, Nomor 2, Juli-Desember 2024 e-ISSN: 2684-8988 p-ISSN: 2684-8996 DOI     : https://doi.org/10.31539/joting.v6i2.10781

## PEMANFAATAN TEKNOLOGI DAN INTERVENSI DIGITAL DALAM PENCEGAHAN RISIKO JATUH PADA LANSIA
Blandina Easter Grace Wairata 1 , Retno Indarwati 2 , Dianis Wulan Sari 3
Universitas Airlangga 1,2,3
blandina.easter.grace-20222@fkp.unair.ac.id 1

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  intervensi  digital  dalam  mencegah terjadinya jatuh pada individu berusia 65 tahun ke atas. Metode yang digunakan adalah literatur review dengan menilai efektivitas berbagai teknologi dalam mengurangi risiko jatuh  serta  mengidentifikasi  kelebihan  dan  kelemahan  dari  masing-masing  pendekatan tersebut.  Penelitian  ini  melibatkan  partisipan  lanjut  usia  yang  menggunakan  teknologi atau  intervensi  digital  dibandingkan  dengan  kelompok  kontrol  yang  menerima perawatan  standar  atau  tidak  ada  intervensi.  Outcome  yang  dipertimbangkan  adalah pengurangan risiko jatuh, insiden jatuh, atau keparahan cedera terkait jatuh. Studi yang memenuhi kriteria inklusi meliputi desain eksperimental ( randomized controlled trials , controlled trials ) atau studi observasional dengan kontrol yang memadai, tersedia dalam bahasa Inggris. Basis data PubMed, Scopus, dan IEEE Xplore digunakan hingga 19 Juni 2024,  dengan  pencarian  referensi  tambahan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dari 608  artikel  yang  diidentifikasi,  10  studi  memenuhi  kriteria  inklusi  setelah  proses penyaringan.  Studi-studi  ini  menggunakan  teknologi  yang  beragam  seperti  aplikasi mobile , realitas virtual (VR), realitas tambahan (AR), pembelajaran mesin, dan robotika. Studi  ini  dilakukan  di  berbagai  negara  yang  menunjukkan  aplikasi  yang  berbeda. Misalnya,  studi  dari  Inggris  menggunakan  aplikasi mobile dan  permainan  3D  untuk kesadaran jatuh, studi dari Tiongkok menggunakan VR untuk rehabilitasi, dan studi dari Jerman  mengeksplorasi  robotika  untuk  pencegahan  jatuh.  Simpulan,  penelitian  ini menyoroti  potensi  teknologi  seperti  VR,  AR,  pembelajaran  mesin,  dan  robotika  dalam mengurangi risiko jatuh pada lanjut usia, sehingga meningkatkan praktik kesehatan dan kualitas hidup.
Kata Kunci: Lanjut Usia, Pencegahan, Risiko Jatuh, Teknologi

## ABSTRACT
The  aim  of  this  research  is  to  evaluate  digital  interventions  aimed  at  preventing  falls among individuals aged 65 and older. The methodology employed involves a literature review assessing the effectiveness of various technologies in reducing fall risks, as well as  identifying  the  strengths  and  weaknesses  of  each  approach.  The  study  includes elderly  participants  using  digital  technology  or  interventions  compared  to  a  control group  receiving  standard  care  or  no  intervention.  Outcomes  considered  include reduced  fall  risk,  fall  incidents,  or  severity  of  fall-related  injuries.  Studies  meeting inclusion  criteria  encompass  experimental  designs  (randomized  controlled  trials, controlled trials) or observational studies with adequate controls, available in English. PubMed,  Scopus,  and  IEEE  Xplore  databases  were  utilized  up  to  June  19,  2024,  with
additional  reference  searches.  Research  findings  indicate  that  out  of  608  identified articles, 10 studies  met inclusion criteria following screening processes. These studies utilized  a  variety  of  technologies  such  as  mobile  applications,  virtual  reality  (VR), augmented  reality  (AR),  machine  learning,  and  robotics.  Conducted  in  various countries, these studies demonstrate diverse applications; for instance, UK studies used mobile  apps  and  3D  games  for  fall  awareness,  Chinese  studies  employed  VR  for rehabilitation, and  German studies explored robotics for fall prevention. The research concludes by highlighting the potential of technologies like VR, AR, machine learning, and  robotics  in  reducing  fall  risks  among  the  elderly,  thereby  enhancing  healthcare practices and quality of life.
Keywords: Elderly, Falls Risk, Prevention, Technology

## PENDAHULUAN
Populasi  lansia  di  seluruh  dunia  terus  mengalami  peningkatan  yang  signifikan. Menurut  data  dari  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO),  pada  tahun  2020,  terdapat sekitar  727  juta  orang  berusia  65  tahun  ke  atas,  dan  diperkirakan  akan  meningkat menjadi  1,5  miliar  pada  tahun  2050.  Peningkatan  ini  disebabkan  oleh  berbagai  faktor, termasuk  kemajuan  dalam  perawatan  kesehatan,  penurunan  angka  kelahiran  di  banyak negara, dan peningkatan usia harapan hidup secara umum. Seiring dengan peningkatan jumlah  lansia,  risiko  terkait  kesehatan  seperti  jatuh  juga  menjadi  masalah  utama  yang perlu ditangani (Iida et al., 2024).
Diperkirakan setiap tahun, sekitar 28-35% lansia mengalami jatuh, dan insiden ini dapat menyebabkan cedera parah, bahkan kematian (World Health Organization, 2020). Data menunjukkan bahwa antara 28 hingga 35 persen lansia mengalami kejadian jatuh setiap  tahunnya,  yang  sering  kali  menyebabkan  cedera  yang  mempengaruhi  kualitas hidup  dan  kemandiriannya  (Dewi,  2024).  Jatuh  juga  merupakan  salah  satu  penyebab utama  cedera  fatal  pada  lansia,  menyoroti  pentingnya  intervensi  yang  tepat  waktu  dan efektif untuk mengurangi risiko ini (Wibowo & Prastowo, 2024).
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  teknologi  dan  intervensi  digital  telah  menjadi fokus  utama  dalam  upaya  pencegahan  risiko  jatuh  pada  lansia.  Berbagai  perangkat seperti  sensor  gerakan,  sistem  peringatan  jatuh,  aplikasi  kesehatan  digital,  dan  solusi telemedicine  telah  dikembangkan  untuk  memantau  aktivitas  sehari-hari,  mengevaluasi risiko jatuh, dan memberikan intervensi yang sesuai secara personal (Nurhasanah et al., 2022;  Oh-Park  et  al.,  2021).  Teknologi  ini  tidak  hanya  memungkinkan  deteksi  dini potensi  bahaya,  tetapi  juga  meningkatkan  respons time-to-intervention yang  dapat mengurangi dampak jatuh pada lansia.
Beberapa  penelitian  terdahulu  seperti  yang  dilakukan  oleh  Diener  et  al.  (2022) dalam  " Effectiveness  and  Acceptability  of  e-  and  m-Health  Interventions  to  Promote Physical Activity and Prevent Falls in Nursing Homes " menunjukkan bahwa teknologi e-  dan  m-health,  seperti  exergaming,  efektif  dalam  mengurangi  risiko  jatuh  di  panti jompo.  Studi  ini  menggunakan  eksergaming  sebagai  bagian  dari  intervensi  yang  dapat mengurangi jumlah kejadian jatuh dan risiko jatuh pada penghuni panti jompo. Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berfokus  pada  efektivitas  dan  penerimaan teknologi  e-  dan  m-health  dalam  meningkatkan  aktivitas  fisik  serta  mencegah  jatuh. Tonga  et  al.  (2022)  dalam  " Components,  design  and  effectiveness  of  digital  physical rehabilitation interventions for older people " menemukan bahwa meskipun ada banyak aplikasi  digital  untuk  rehabilitasi  lansia,  bukti  tentang  efektivitasnya  masih  terbatas.
Penelitian  ini  menyoroti  perlunya  lebih  banyak  penelitian  untuk  mengevaluasi efektivitas intervensi digital dalam meningkatkan fungsi fisik dan kualitas hidup lansia.
Aspek kebaruan dari penelitian ini adalah berbeda dengan studi-studi sebelumnya yang  seringkali  berfokus  pada  satu  jenis  teknologi  saja,  tinjauan  ini  mengintegrasikan berbagai  teknologi  digital  seperti  sensor  gerakan,  aplikasi  kesehatan  digital,  solusi telemedicine,  realitas  virtual  (VR),  realitas  tambahan  (AR),  pembelajaran  mesin,  dan robotika.  Pendekatan  holistik  ini  memungkinkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang bagaimana berbagai teknologi tersebut dapat secara sinergis berkontribusi pada pencegahan jatuh.
Tinjauan  sistematis  ini  bertujuan  untuk  menyajikan  gambaran  komprehensif tentang  pemanfaatan  teknologi  dan  intervensi  digital  dalam  pencegahan  risiko  jatuh pada  lansia.  Secara  khusus,  review  ini  akan  menganalisis  berbagai  jenis  teknologi  dan intervensi  yang  digunakan,  efektivitasnya  dalam  mengurangi  risiko  jatuh,  serta mengidentifikasi  kelebihan  dan  kelemahan  masing-masing  pendekatan.  Diharapkan hasil  tinjauan  ini  dapat  memberikan  wawasan  baru  yang  diperlukan  bagi  para profesional  kesehatan  dalam  meningkatkan  praktik  pencegahan,  memandu  pembuat kebijakan  dalam  mengembangkan  strategi  pencegahan  yang  lebih  efektif,  dan memberikan arahan bagi penelitian lebih lanjut dalam bidang ini.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  adalah  tinjauan  literatur  yang  mengikuti  panduan  PRISMA  untuk menyajikan  gambaran  pemanfaatan  teknologi  dan  intervensi  digital  dalam  pencegahan risiko  jatuh  pada  lansia.  Kriteria  PICOS  digunakan  untuk  menentukan  kriteria  inklusi dan  eksklusi  artikel.  Kriteria  inklusi  mencakup  lansia  (berusia  65  tahun  ke  atas), penggunaan  teknologi  atau  intervensi  digital,  kelompok  kontrol  yang  tidak  menerima intervensi teknologi atau menerima intervensi standar, pengurangan risiko jatuh, insiden jatuh,  atau  tingkat  keparahan  cedera  akibat  jatuh,  serta  penelitian  yang  tersedia  dalam bahasa Inggris. Kriteria eksklusi meliputi artikel yang tidak relevan atau tidak memiliki data  lengkap.  Basis  data  yang  digunakan  adalah PubMed,  Scopus ,  dan IEEE  Xplore , dengan  tanggal  pencarian  terakhir  pada  19  Juni  2024,  menggunakan  kombinasi  kata kunci terkait pencegahan jatuh pada lansia. Proses seleksi dilakukan oleh tiga reviewer melalui  penyaringan  judul,  abstrak,  dan  teks  penuh,  dengan  penyelesaian ketidaksepakatan melalui diskusi atau konsensus. Data dikumpulkan oleh dua reviewer secara  independen  dan  mencakup  penulis,  tahun,  negara,  karakteristik  partisipan, karakteristik  intervensi,  hasil  efektivitas  teknologi,  serta  kelebihan  dan  kelemahan intervensi.  Mendeley  digunakan  sebagai  alat  manajemen  referensi  untuk  memfasilitasi seleksi  dan  pengumpulan  data.  Data  dianalisis  secara  sistematis  dalam  bentuk  tabel, dengan  penilaian  bias  pelaporan  untuk  mengidentifikasi  potensi  bias.  Penilaian  risiko bias  dilakukan  menggunakan  JBI’s critical  appraisal  tools oleh  dua  reviewer  secara independen, dengan penyelesaian ketidaksepakatan melalui diskusi atau konsensus.

## HASIL PENELITIAN
Sebanyak  608  artikel  diidentifikasi  dari  PubMed  (409  artikel),  Scopus  (188 artikel),  dan  IEEE  Xplore  (11  artikel).  Setelah  menghilangkan  duplikat  sebanyak  5 artikel, dilakukan proses screening  terhadap 603 artikel. Dari proses ini, sebanyak 588 artikel  dikeluarkan  karena  tidak  relevan  berdasarkan  judul  dan  abstrak.  Kemudian,  25 laporan  diidentifikasi  untuk  diambil,  tetapi  10  di  antaranya  tidak  berhasil  diperoleh.
Sebanyak  15  laporan  dievaluasi  untuk  memenuhi  kriteria  kelayakan,  dan  akhirnya  10 studi masuk dalam tinjauan ini setelah melewati proses seleksi (Gambar 1).
Artikel yang terkumpul dari berbagai negara menunjukkan beragam pendekatan dalam mengatasi risiko jatuh pada lansia. Di United Kingdom, penelitian menggunakan aplikasi  mobile  dan  permainan  eksplorasi  3D  untuk  meningkatkan  kesadaran  terhadap bahaya jatuh.  Di  China, pelatihan realitas  virtual,  algoritma  pembelajaran  mesin  untuk identifikasi  risiko  jatuh,  dan  sistem  permainan  exergame  berbasis  augmented  reality digunakan.  Di  Jerman,  algoritma  pada  perangkat  yang  dapat  dipakai  dan  penggunaan robot  dalam  pelatihan  pencegahan  jatuh  diterapkan.  Di  Taiwan,  teknologi stacked autoencoder digunakan  untuk  memantau  mobilitas  dan  risiko  jatuh.  Terakhir,  di Spanyol, sistem pemantauan posisi tidur  dengan deteksi  jatuh otomatis dikembangkan, sedangkan di Portugal, platform berbasis teknologi untuk deteksi dan pencegahan jatuh pada lansia di rumah diimplementasikan.
Penelitian-penelitian ini menunjukkan upaya lintas negara dalam memanfaatkan teknologi  untuk  meningkatkan  keamanan  dan  kualitas  hidup  lansia  dalam  menghadapi risiko jatuh.
Gambar 1.
Records identified from PubMed (n=409), Scopus (n=188), dan IEEE Xplore (n= 11): Databases (n = 608)
Records removed before screening :
Duplicate records removed
(n = 5) Records screened (n = 603) Records excluded by irrelevant title and abstract (n = 588) Reports sought for retrieval (n = 25)
Reports not retrieved
(n = 10) Reports assessed for eligibility (n = 15) Reports excluded (n = 5)
Studies included in review
(n = 10)
Identification of studies via databases Identifikasi Screening Included
PRISMA flow chart pencarian artikel
Tabel 1.
Hasil Sintesis 10 Artikel Terpilih Penulis, Tahun, Negara Metode Penelitian Hasil Penelitian Hamm, J., Money, A. G., & Atwal, A. (2019). Enabling older adults to carry out paperless falls-risk self- assessments  using  guidetomeasure- 3D: A mixed methods study .
Studi mixed-mehod dengan  34  lansia, aplikasi  3D mobile dibandingkan dengan panduan kertas 2D Akurasi lebih baik, efisiensi tugas lebih tinggi, usabilitas lebih baik;
meningkatkan visualisasi, panduan lebih  jelas,  instruksi  audio real-time .
Tidak ada kelemahan signifikan dilaporkan.
Money,  A.  G.,  Atwal,  A.,  Boyce,  E.,
Gaber, S., Windeatt, S., & Alexandrou,  K.  (2019). Falls  Sensei:
A  serious  3D  exploration  game  to enable the detection of extrinsic home fall hazards for older adults . Eksperimen dengan  15  lansia, penggunaan permainan eksplorasi 3D Falls Sensei Skor  SUS  77.5/100,  peningkatan kesadaran  bahaya  jatuh  di  rumah, persepsi positif; menarik dan informatif,  meningkatkan  kesadaran bahaya  rumah,  mudah  digunakan  oleh berbagai  usia.  Perlu  penelitian  lebih lanjut  untuk  perbandingan  dengan intervensi lain. Ruiz,  J.  F.  B.,  Chaparro,  J.  D., Romero,  M.  J.  S.,  Molina,  F.  J.  V.,
García, X. D. T., Peño, C. B., Solano, H. L., Colantonio, S., Flórez- Revuelta,  F.,  &  López,  J.  C.  (2022).
Bedtime Monitoring for Fall Detection  and  Prevention  in  Older Adults . Eksperimen dengan lansia, sistem  pemantauan posisi  tempat  tidur dan  deteksi  jatuh otomatis Akurasi deteksi jatuh 93,51%, sensitivitas 92,04%, spesifisitas 95,45%; solusi berbiaya rendah, menjaga  privasi,  akurasi  tinggi  dalam mendeteksi  risiko  keluar  tempat  tidur. Divalidasi dengan orang dewasa muda,
perlu validasi pada lansia.
Zhao,  R.,  Zhao,  X.,  Guan,  J.,  Zhang, C.,  &  Zhu,  K.  (2023). The  effect  of virtual  reality  technology  on  anti-fall ability  and  bone  mineral  density  of the  elderly  with  osteoporosis  in  an elderly care institution . Eksperimen dengan  50  lansia dengan osteoporosis, pelatihan rehabilitasi  realitas virtual (VR) Peningkatan BBS, FGA, BMD;
penurunan TUGT; insiden jatuh stabil; peningkatan  BMD  dan  kemampuan anti-jatuh,  pelatihan  menarik.  Tidak ada perbedaan signifikan dalam insiden kejadian buruk antara kelompok.
Haescher,  M.,  Chodan,  W.,  Höpfner,
F., Bieber, G., Aehnelt, M.,
Srinivasan,  K.,  &  Murphy,  M.  A. (2020). Automated fall risk assessment  of  elderly  using  wearable devices . Eksperimen dengan  13  lansia, algoritma  otomatis menggunakan perangkat wearable Kesesuaian  tinggi  dengan  penilaian observasional, mengurangi risiko kesalahan manusia; mengurangi kebutuhan  penilaian  observasi  yang memakan waktu, meningkatkan efisiensi  penilaian.  Tidak  ada  satu  tes yang  dapat  memprediksi  risiko  jatuh secara keseluruhan, memerlukan model yang lebih kompleks.
Lyu, Z., Wang, L., Gao, X., & Ma, Y. (2023). The  Identification  of  Elderly People  with  High  Fall  Risk  Using Machine Learning Algorithms . Eksperimen dengan  46  lansia, algoritma multifraktal dan pembelajaran mesin Pengklasifikasi Gradient Boosting Decision  Tree menunjukkan  kinerja terbaik; identifikasi faktor risiko individual, intervensi jatuh yang disesuaikan.  Memerlukan  model  yang kompleks  dan  data  koordinat  tiga dimensi yang akurat.
Morat,  T.,  Snyders,  M.,  Kroeber,  P.,
De  Luca,  A.,  Squeri,  V.,  Hochheim,
M., Ramm, P., Breitkopf, A., Hollmann,  M.,  &  Zijlstra,  W.  (2023).
Evaluation  of  a  novel  technology-
Eksperimen dengan  48  lansia dengan risiko jatuh,  penggunaan robot hunova untuk Potensi  mengurangi  jumlah  jatuh  dan pelaku  jatuh;  menyediakan  pelatihan berbasis  teknologi  yang  efektif.  Perlu penelitian  lebih  lanjut  untuk  menilai efektivitas biaya dan implementasi.
Penulis, Tahun, Negara Metode Penelitian Hasil Penelitian supported fall prevention intervention –  study  protocol  of  a  multi-centre randomised  controlled  trial  in  older adults at increased risk of falls . pelatihan pencegahan jatuh
Chen, M., Tang, Q., Xu, S., Leng, P., &  Pan,  Z.  (2020). Design  and evaluation  of  an  augmented  reality- based exergame system to  reduce fall risk in the elderly . Eksperimen dengan  25  lansia, exergame berbasis augmented reality (AR) Skor  kualitas  pragmatik:  1.652  ± 0.868, kualitas hedonic: 1.880 ± 0.962, skor  keseluruhan:  1.776  ±  0.819; memberikan  pengalaman  pengguna yang  positif,  kategori  baik  untuk kualitas  pragmatik  dan  sangat  baik untuk kualitas hedonic. Studi dilakukan  pada  populasi  kecil,  perlu validasi lebih lanjut. Chen, S. H.,  Lee, C.  H., Jiang, B. C., & Sun, T. L. (2021). Using a Stacked Autoencoder  for  Mobility  and  Fall
Risk  Assessment  via  Time–Frequency Representations  of  the  Timed  Up  and Go Test . Eksperimen dengan  44  lansia dengan  gangguan mobilitas, algoritma pembelajaran DNN berbasis SAE untuk penilaian risiko jatuh Akurasi  prediksi:  89.1%  (vertikal), 93.4% (mediolateral), 94.1% (anteroposterior);  metode  cocok  untuk pemantauan  jarak  jauh  dan  jangka panjang  tanpa  memerlukan  ahli.  Perlu validasi  lebih  lanjut  dengan  populasi yang lebih besar.
Araújo, F., Nogueira, M. N., Silva, J., &  Rego,  S.  (2021). A  technological- based  platform  for  risk  assessment, detection,  and  prevention  of  falls among  home-dwelling  older  adults: Protocol  for  a  quasi-experimental study . Studi Kuasi- eksperimental dengan  30  lansia tinggal  di  rumah, penggunaan Otago Exercise  Program (OEP) melalui platform teknologi Penggunaan  teknologi  untuk  deteksi dan  pencegahan  jatuh,  peningkatan fungsionalitas lansia; intervensi diintegrasikan  dengan  solusi  teknologi canggih,  dapat  dilakukan  di  rumah. Rekrutmen  tertunda  karena  pandemi COVID-19,  perlu  validasi  hasil  dalam populasi yang lebih luas.
Tabel ini menguraikan berbagai penelitian tentang teknologi dan intervensi digital untuk  pencegahan  risiko  jatuh  pada  lansia.  Penelitian  menemukan  bahwa  aplikasi  3D mobile lebih akurat dan efisien dibandingkan panduan kertas 2D dalam penilaian risiko jatuh,  dan  permainan  eksplorasi  3D  meningkatkan  kesadaran  bahaya  jatuh  di  rumah. Sistem  pemantauan  posisi  tempat tidur  menunjukkan akurasi tinggi  dalam  mendeteksi jatuh,  sementara  pelatihan  realitas  virtual  (VR)  meningkatkan  kemampuan  anti-jatuh dan  kepadatan  mineral  tulang.  Penggunaan  perangkat wearable membantu  penilaian risiko  jatuh  dengan  akurasi  tinggi,  dan  algoritma  pembelajaran  mesin  efektif  dalam identifikasi  risiko  jatuh.  Penelitian  juga  mengevaluasi  pelatihan  pencegahan  jatuh berbasis  robot, exergame berbasis augmented  reality (AR),  dan algoritma DNN  untuk penilaian risiko jatuh dengan hasil yang menjanjikan. Platform teknologi untuk deteksi dan  pencegahan  jatuh  di  rumah  menunjukkan  peningkatan  fungsionalitas  lansia. Meskipun  penelitian  ini  menunjukkan  efektivitas  teknologi,  masih  diperlukan penelitian lebih lanjut untuk validasi hasil dan peningkatan model intervensi.

## PEMBAHASAN
Penelitian oleh Hamm et al. (2019) menunjukkan bahwa aplikasi mobile panduan pengukuran  3D  lebih  akurat  dan  efisien  dibandingkan  panduan  kertas  2D  dalam penilaian  risiko  jatuh.  Money  et  al.  (2019)  mengembangkan  permainan  eksplorasi  3D yang  meningkatkan  kesadaran  terhadap  bahaya  jatuh  di  rumah.  Ruiz  et  al.  (2022) memperkenalkan  Sistem  Pemantauan  Posisi  Saat  Tidur  dengan  deteksi  jatuh  otomatis
yang  akurat.  Zhao  et  al.  (2023)  menemukan  bahwa  pelatihan  VR  meningkatkan kemampuan anti-jatuh dan kepadatan tulang pada lansia dengan osteoporosis.
Haescher  et  al.  (2020)  mengembangkan  algoritma  penilaian  risiko  jatuh menggunakan  perangkat wearable dengan  akurasi  tinggi.  Lyu  et  al.  (2023) mengaplikasikan  algoritma  pembelajaran  mesin  untuk  identifikasi  dini  risiko  jatuh. Morat et al. (2023) mengevaluasi robot hunova dalam pelatihan pencegahan jatuh, yang mengurangi jumlah jatuh pada lansia. M. Chen et al. (2020) mengembangkan exergame AR untuk pencegahan jatuh dengan pengalaman pengguna yang realistis. S. H. Chen et al.  (2021)  menggunakan  stacked  autoencoder  (SAE)  untuk  pemantauan  mobilitas  dan risiko  jatuh  dengan  akurasi  tinggi.  Araújo  et  al.  (2021)  mengintegrasikan  platform teknologi  untuk  penilaian,  deteksi,  dan  pencegahan  jatuh  pada  lansia  di  rumah, menawarkan solusi komprehensif untuk pengelolaan risiko jatuh.
Hasil  tinjauan  ini  menunjukkan  bahwa  teknologi  telah  dimanfaatkan  secara  luas untuk  mencegah  risiko  jatuh  pada  lansia  dengan  berbagai  pendekatan  yang  inovatif. Aplikasi  mobile  dan  permainan  eksplorasi  3D  terbukti  efektif  dalam  meningkatkan kesadaran  lansia  terhadap  bahaya  jatuh  di  lingkungan  mereka  serta  mendorong kepatuhan  terhadap  faktor  risiko  (Hamm  et  al.,  2019;  Money  et  al.,  2019).  Hal  ini konsisten  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menekankan  pentingnya  peningkatan kesadaran  dan  edukasi  dalam  strategi  pencegahan  jatuh  pada  lansia.  Pemanfaatan teknologi  realitas  virtual  (VR)  dalam  pelatihan  pencegahan  jatuh  juga  menunjukkan hasil  yang  positif.  Zhao  et  al.  (2023)  menemukan  bahwa  pelatihan  VR  dapat meningkatkan  kemampuan  anti-jatuh  dan  kepadatan  tulang  pada  lansia  dengan osteoporosis.  Temuan  ini  sesuai  dengan  studi  sebelumnya  yang  menunjukkan  potensi VR dalam meningkatkan keseimbangan dan mobilitas pada lansia.
Teknologi  augmented  reality  (AR)  menawarkan  solusi  menjanjikan  dalam pencegahan jatuh, seperti yang dikembangkan oleh Chen et al. (2020) mengembangkan sistem permainan exergame berbasis AR yang memberikan pengalaman pengguna yang lebih  realistis  dan  imersif.  Hal  ini  didukung  oleh  penelitian  sebelumnya  yang menemukan  bahwa  AR  dapat  meningkatkan  motivasi  dan  kepatuhan  dalam  program latihan pada  lansia  (P.  J.  Chen et  al.,  2020;  Chung et  al.,  2021).  Pendekatan  lain  yang dieksplorasi  dalam tinjauan  ini adalah  pemanfaatan algoritma  pembelajaran  mesin  dan robotika.
Lyu  et  al.  (2023)  menggunakan  algoritma  pembelajaran  mesin  untuk mengidentifikasi lansia dengan risiko jatuh tinggi, memungkinkan intervensi yang lebih tepat sasaran. Sementara itu, Morat et al. (2023) mengevaluasi penggunaan robot dalam pelatihan pencegahan jatuh, yang berhasil mengurangi jumlah jatuh pada lansia. Kedua pendekatan  ini  mencerminkan  tren  pemanfaatan  teknologi  canggih  dalam  perawatan kesehatan  lansia,  yang  berpotensi  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas intervensi (Hassannataj Joloudari et al., 2022).
Selain  itu,  tinjauan  ini  juga  mengidentifikasi  pendekatan  sistem  pemantauan berbasis teknologi untuk deteksi dini dan identifikasi situasi risiko jatuh (S. H. Chen et al.,  2021;  Ruiz  et  al.,  2022).  Hal  ini  sejalan  dengan  pentingnya  pemantauan  dan penilaian  risiko  yang  akurat dalam pencegahan jatuh  pada  lansia.  Meskipun  demikian, integrasi teknologi dalam praktik klinis dan kebijakan pendukung sangat penting untuk meningkatkan  efektivitas  intervensi  pencegahan  jatuh  pada  lansia  serta  memastikan akses yang luas ke solusi teknologi ini.

## SIMPULAN
Hasil  tinjauan  literatur  menunjukkan  bahwa  teknologi  seperti  aplikasi  mobile, permainan  3D,  VR,  AR,  algoritma  pembelajaran  mesin,  dan  robotika  dapat meningkatkan  kesadaran,  penilaian  risiko,  pelatihan,  dan  pemantauan  risiko  jatuh.
Dengan  dukungan  kebijakan  yang  memadai,  integrasi  teknologi  ini  berpotensi meningkatkan kualitas hidup dan kesejahteraan lansia secara signifikan.

## SARAN
Penelitian di masa depan masih diperlukan studi dengan ukuran sampel yang lebih besar  dan  desain  yang  lebih  kuat,  seperti  uji  coba  terkontrol  acak,  untuk  memperkuat bukti  efektivitas  intervensi  berbasis  teknologi.  Selain  itu,  penelitian  lebih  lanjut  juga diperlukan untuk mengeksplorasi penggunaan teknologi pada populasi lansia yang lebih beragam,  termasuk  di  negara-negara  berkembang,  serta  mengevaluasi  dampak  jangka panjang dari intervensi tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Araújo,  F.,  Nogueira,  M.  N.,  Silva,  J.,  &  Rego,  S.  (2021).  A  Technological-Based Platform for Risk Assessment, Detection, and Prevention of Falls Among Home- Dwelling  Older  Adults:  Protocol  For  A  Quasi-Experimental  Study. JMIR Research Protocols , 10 (8), e25781. https://doi.org/10.2196/25781
Chen, M., Tang, Q., Xu, S., Leng, P., & Pan, Z. (2020). Design and Evaluation  of An Augmented Reality-Based Exergame System to Reduce Fall Risk in The Elderly. International  Journal  of  Environmental  Research  and  Public  Health , 17 (19). https://doi.org/10.3390/ijerph17197208
Chen, P. J., Penn, I. W., Wei, S. H., Chuang, L. R., & Sung, W. H. (2020). Augmented Reality-Assisted  Training  with  Selected  Tai-Chi  Movements  Improves  Balance Control  and  Increases  Lower  Limb  Muscle  Strength  in  Older  Adults:  A Prospective  Randomized  Trial. Journal  of  Exercise  Science  and  Fitness , 18 (3). https://doi.org/10.1016/j.jesf.2020.05.003
Chen,  S.  H.,  Lee,  C.  H.,  Jiang,  B.  C.,  &  Sun,  T.  L.  (2021).  Using  A  Stacked Autoencoder  for  Mobility  and  Fall  Risk  Assessment  Via  Time–Frequency Representations  of  The  Timed  Up  and  Go  Test. Frontiers  in  Physiology , 12 . https://doi.org/10.3389/fphys.2021.668350
Chung,  H.  L.,  Chin,  K.  Y.,  &  Wang,  C.  S.  (2021).  Development  of  a  Head-Mounted
Mixed  Reality  Museum  Navigation  System. 4th  IEEE  International  Conference on Knowledge Innovation and Invention 2021, ICKII 2021 .
https://doi.org/10.1109/ICKII51822.2021.9574731
Dewi, S. K. (2024). Validitas dan reliabilitas Two-Level Quick-Steadi Algorithm untuk
Skrining Risiko Jatuh Lansia di Indonesia: Studi Observasional Analitik. Majalah Ilmiah Fisioterapi Indonesia , 12 (1), 81.
https://doi.org/10.24843/mifi.2024.v12.i01.p14
Diener,  J.,  Rayling,  S.,  Bezold,  J.,  Krell-Roesch,  J.,  Woll,  A.,  &  Wunsch,  K.  (2022).
Effectiveness  and  Acceptability  of  E-  And  M-Health  Interventions  to  Promote Physical Activity and Prevent Falls in Nursing Homes—A Systematic Review. in Frontiers in Physiology (Vol. 13). https://doi.org/10.3389/fphys.2022.894397 Haescher,  M.,  Chodan,  W.,  Höpfner,  F.,  Bieber,  G.,  Aehnelt,  M.,  Srinivasan,  K.,  &
Murphy,  M.  A.  (2020).  Automated  fall  Risk  Assessment  of  Elderly  Using Wearable  Devices. Journal  of  Rehabilitation  and  Assistive  Technologies Engineering , 7 . https://doi.org/10.1177/2055668320946209
Hamm,  J.,  Money,  A.  G.,  &  Atwal,  A.  (2019).  Enabling  Older  Adults  to  Carry  Out Paperless  Falls-Risk  Self-Assessments  Using  Guidetomeasure-3D:  A  Mixed
Methods Study. Journal of Biomedical Informatics , 92 . https://doi.org/10.1016/j.jbi.2019.103135
Hassannataj  Joloudari,  J.,  Mojrian,  S.,  Nodehi,  I.,  Mashmool,  A.,  Kiani  Zadegan,  Z., Khanjani Shirkharkolaie, S., Alizadehsani, R., Tamadon, T., Khosravi, S., Akbari
Kohnehshari,  M.,  Hassannatajjeloudari,  E.,  Sharifrazi,  D.,  Mosavi,  A.,  Loh,  H. W.,  Tan,  R.  S.,  &  Acharya,  U.  R.  (2022).  Application  of  Artificial  Intelligence Techniques  for  Automated  Detection  of  Myocardial  Infarction:  A  Review.  In Physiological  Measurement (Vol.  43,  Issue  8).  https://doi.org/10.1088/1361- 6579/ac7fd9
Iida,  H.,  Seki,  T.,  Takegami,  Y.,  Osawa,  Y.,  Kato,  D.,  Takemoto,  G.,  Ando,  K.,
Ishizuka,  S.,  Hasegawa,  Y.,  &  Imagama,  S.  (2024).  Association  Between Locomotive  Syndrome  and  Fall  Risk  in  The  Elderly  Individuals  in  Japan:  The Yakumo Study. Journal of Orthopaedic Science , 29 (1). https://doi.org/10.1016/j.jos.2022.11.023
Lyu, Z., Wang, L., Gao, X., & Ma, Y. (2023). The Identification of Elderly People with High  Fall  Risk  Using  Machine  Learning  Algorithms. Healthcare  (Switzerland) , 11 (1). https://doi.org/10.3390/healthcare11010047
Money, A. G., Atwal, A., Boyce, E., Gaber, S., Windeatt, S., & Alexandrou, K. (2019). Falls  Sensei:  A  serious  3D  Exploration  Game  to  Enable  The  Detection  of Extrinsic  Home  Fall  Hazards  for  Older  Adults. BMC  Medical  Informatics  and Decision Making , 19 (1). https://doi.org/10.1186/s12911-019-0808-x
Morat, T., Snyders, M., Kroeber, P., De Luca, A., Squeri, V., Hochheim, M., Ramm, P., Breitkopf,  A.,  Hollmann,  M.,  &  Zijlstra,  W.  (2023).  Evaluation  of  A  Novel Technology-Supported Fall Prevention Intervention – Study Protocol of A Multi- Centre  Randomised  Controlled  Trial  in  Older  Adults  at  Increased  Risk  of  falls. BMC Geriatrics , 23 (1). https://doi.org/10.1186/s12877-023-03810-8
Nurhasanah,  A.,  Nurdahlia,  Hartini,  T.,  &  Maryam,  R.  S.  (2022).  Edukasi  Multimedia Interaktif  dan  Pendampingan  Keluarga  Meningkatkan  Kemampuan  Keluarga dalam  Deteksi  Dini  Risiko  Jatuh  pada  Lansia. Prosiding  Seminar  Nasional Poltekkes Jakarta III .
Oh-Park,  M.,  Doan,  T.,  Dohle,  C.,  Vermiglio-Kohn,  V.,  &  Abdou,  A.  (2021).
Technology  Utilization  in  Fall  Prevention.  in American  Journal  of  Physical Medicine And Rehabilitation , 100 (1). https://doi.org/10.1097/PHM.0000000000001554
Ruiz,  J.  F.  B.,  Chaparro,  J.  D.,  Romero,  M.  J.  S.,  Molina,  F.  J.  V.,  García,  X.  D.  T.,
Peño,  C.  B.,  Solano,  H.  L.,  Colantonio,  S.,  Flórez-Revuelta,  F.,  &  López,  J.  C. (2022).  Bedtime  Monitoring  for  Fall  Detection  and  Prevention  in  Older  Adults.
International  Journal  of  Environmental  Research  and  Public  Health , 19 (12). https://doi.org/10.3390/ijerph19127139
Tonga, E., Srikesavan, C., Williamson, E., & Lamb, S. E. (2022). Components, Design and  Effectiveness  of  Digital  Physical  Rehabilitation  Interventions  for  Older People:  A  Systematic  Review. Journal  of  Telemedicine  and  Telecare , 28 (3). https://doi.org/10.1177/1357633X20927587
Wibowo, H., & Prastowo, B. (2024). Program Preventif dan Kuratif untuk Menurunkan Risiko  Jatuh  pada  Lansia  oleh  Persatuan  Wredatama  Republik  Indonesia, Lamongan. Jurnal  Inovasi  Dan  Pengabdian  Masyarakat  Indonesia , 3 (1). https://doi.org/10.26714/jipmi.v3i1.205
World  Health  Organization.  (2020). Falls .  https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/falls
Zhao, R., Zhao, X., Guan, J., Zhang, C., & Zhu, K. (2023). The Effect of Virtual Reality Technology  on  Anti-Fall  Ability  and  Bone  Mineral  Density  of  The  Elderlywith Osteoporosis  in  An  Elderly  Care  Institution. European  Journal  of  Medical Research , 28 (1). https://doi.org/10.1186/s40001-023-01165-9