## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.2, No.1, Juli 2018, pp. 1~6 e-ISSN: 2548-6861
Pengenalan Aktivitas Berkendara Berbasis Sensor Accelerometer Pada Smartphone Dengan Fitur Auto Feedback Menggunakan Algoritma k- Nearest Neighbour
Tri Ramadani Arjo 1 , Reipki Anbeni 2 Teknik Multimedia Jaringan, Politeknik Negeri Batam ramadani@polibatam.ac.id 1 , reipki.anbeni@gmail.com 2
Article Info ABSTRAK Article history: Received 2018-04-30 Revised 2018-06-12 Accepted 2018-07-01
Penggunaan handphone merupakan salah satu penyebab kecelakaan lalu lintas. Hal ini sangat memprihatinkan mengingat penggunaan handphone merupakan salah satu aktivitas manusia yang saat ini sering dilakukan. Penelitian ini berusaha memberikan solusi  untuk  mengurangi  penyebab  kecelakaan  lalu  lintas  yang  disebabkan penggunaan  handphone  saat  sedang  berkendara  dengan  cara  memanfaatkan  sensor accelerometer  yang  terdapat  pada  smartphone.  Data  pada  sensor  accelerometer diklasifikasikan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighboar  untuk mengetahui  apakah  pengguna  handphone  sedang  berkendara  atau  sedang  tidak berkendara. Penelitian ini juga membuat aplikasi auto feedback yang dapat membalas pesan  secara  otomatis  apabila  pengguna  smartphone  sedang  berkendara  sehingga diharapkan  dapat  menciptakan  kondisi  berkendara  yang  aman.  Dalam  rangka mengetahui  ketepatan  algoritma  dalam  mengklasifikasikan  aktivitas  berkendara, maka  dilakukan  pengujian  pada  aplikasi  auto  feedback  dengan  cara  mengirimkan beberapa pesan saat pengguna handphone sedang berkendara dan saat sedang tidak berkendara.
Keyword:
Accelerometer , kecelakaan lalu lintas, K-Nearest Neighboar, KNN, smartphone .
.
Copyright © 2017 Journal of Applied Informatics and Computing. All rights reserved.

## I. P ENDAHULUAN
Berdasarkan  data  pada  Global  Status  Report  on  Road Safety  2015  yang  dirilis  oleh  WHO  (World  Health Organization),  Indonesia  menempati  urutan  ke-4  dunia dengan  angka  kecelakaan  lalu  lintas  berkendara  [1].  Salah satu penyebab kecelakaan dalam berkendara disebabkan oleh penggunaan  telepon  pintar  secara  berlebihan  seperti  adanya telepon masuk, pesan masuk, bahkan notifikasi sosial media secara  massif  dengan  tingkat  kepentingan  yang  berbeda. Penggunaan  telepon  pintar  ketika  berkendara  menjadi masalah yang serius dan harus dikurangi, mengingat saat ini penggunaan  telepon  pintar  merupakan  salah  satu  aktivitas yang sering dilakukan oleh manusia.
Di  tengah  perkembangan  teknologi  yang  semakin  maju, aktivitas manusia tidak hanya dapat dikenali oleh manusia itu sendiri.  Kini  aktivitas  manusia  juga  dapat  dikenali  oleh sensor.  Salah  satu  sensor  yang  dapat  digunakan  untuk mengenali  aktivitas  manusia  yang  ditanamkan  pada  telepon pintar  adalah  sensor  accelerometer.  Data  pada  sensor accelerometer  akan  menunjukkan  pola  gerakan  yang
disebabkan  oleh  aktivitas  manusia  dalam  jangka  waktu tertentu.
Agar  dapat  mengklasifikasikan  sebuah  gerakan  yang dihasilkan  dari  sensor  accelerometer  ke  dalam  aktivitas manusia,  diperlukan  sebuah  algoritma  klasifikasi  yang bercabang  dari  bidang  ilmu  data  mining.  Penelitian  ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor atau yang biasa disebut  dengan  kNN  pada  proses  pengenalan  aktivitas manusia. Algoritma kNN mengklasifikasikan objek atau data baru berdasarkan atribut dan traning sample. Algoritma kNN mengukur  jarak  antara  data  baru  dengan  training  sample dengan menggunakan Euclidean Distance.
Melihat  permasalahan  kecelakaan  lalu  lintas  yang  telah dipaparkan  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  berusaha memberikan solusi untuk  mengurangi  kecelakaan lalu lintas yang  disebabkan  oleh  penggunaan  telepon  pintar  ketika berkendara.  Adapun  solusi  yang  ditawarkan  yaitu  dengan memanfaatkan sensor accelerometer pada handphone. Sensor accelerometer  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  aktivitas berkendara,  serta  sebuah  aplikasi  untuk  membalas  pesan secara  otomatis,  maka  diharapkan  mampu  menciptakan kondisi berkendara yang aman.
2

## II. LANDASAN TEORI

## A. Aktivitas Manusia
Aktivitas manusia diwujudkan melalui suatu tindakan dari individu-individu yang berpartisipasi di dalamnya. Aktivitas dapat dikelompokkan ke dalam beberapa jenis. Pertama, ada aktivitas sederhana yang dilakukan manusia seperti; berjalan, jogging,  menuruni  tangga,  mengambil  lift,  dan  lain-lain. Kedua, ada aktivitas kompleks yang biasanya mengkombinasikan aktivitas menjadi aktivitas dengan waktu yang  lama,  seperti:  menaiki  bus,  mengemudi,  dan  lain-lain. Lalu  yang  ketiga  terdapat  aktivitas  yang  dapat  dilakukan hanya  dengan  beberapa  anggota  tubuh  seperti;  mengetik, melambaikan tangan, dan lain-lain [2].
Aktivitas manusia juga dapat dikenali menggunakan sensor seperti;  Accelerometer,  Gyroscope,  Camera,  dan  GPS. Smartphone  merupakan  perangkat  yang  kecil  dan  mudah dibawa  kemana-mana.  Pada  penelitian  ini  smartphone digunakan untuk mengumpulkan data sensor accelerometer . Performa smartphone saat  ini  juga  sudah  cukup  untuk melakukan penelitian ini.

## B. Sensor Accelerometer
Sensor Accelerometer merasakan  percepatan  akibat gravitasi  bumi.  Pembacaan  sensor  accelerometer  termasuk pembacaan  tiga  sumbu  dari  arah  yang  berbeda  [4].  Sensor accelerometer telah dimanfaatkan diberbagai bidang, seperti: transportasi,  medis, science  and  engineering ,  dan  perangkat elektronik.

## C. K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest  Neighbor atau  yang  biasa  disebut KNN  pertama  kali  dikenalkan  pada  awal  tahun  1950-an. Metode  ini  bekerja  sangat  baik  dengan  data training yang besar,  metode  ini  belum  begitu  dikenal  hingga  tahun  1960 dimana teknologi komputer semakin berkembang. Metode ini banyak digunakan di bidang pengenalan pola [8].
Cara kerja algoritma KNN sangat sederhana, yaitu bekerja berdasarkan  jarak  terpendek/terdekat  dari query instance ke training sample untuk menentukan KNN-nya. Pada penelitian ini,  dekat  atau  jauhnya  tetangga  dihitung  berdasarkan Euclidean  Distance . Euclidean  distance memiliki  fungsi untuk  menguji  ukuran  yang  bisa  digunakan  sebagai interpretasi kedekatan jarak antara dua obyek. Adapun rumus untuk  menghitung  jarak  e uclidean  distance dapat  dilihat dibawah ini.
√∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑘 𝑖=1
(1)
Pada rumus diatas, x merupakan atribut dari data training , sedangkan y merupakan atribut dari data yang baru.

## D. Android
Android  merupakan  sebuah  sistem  operasi  perangkat mobile berbasis  Linux  yang  mencakup  sistem  operasi, middleware ,  dan  aplikasi [7].  Pada  penelitian  ini,  aplikasi pengambilan  data  sensor accelerometer dan  aplikasi auto feedback akan  dikembangkan  pada  sistem  operasi  Android. Sistem  operasi  Android  dipilih  sebagai  platform  untuk aplikasi  yang  akan  dikembangkan  karena  sistem  operasi Android  yang open  source ,  dukungan  komunitas  yang banyak,  serta  penggunanya  yang  banyak  dapat  membuat aplikasi dapat digunakan oleh banyak orang.

## III. METODOLOGI PENELTIAN

## A. Perancangan Sistem
Berikut ini adalah tahapan-tahapan penelitian secara garis besar  yang  disajikan  dalam  bentuk flowchart yang  dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini:

## Gambar 1. Flowchart Tahapan-Tahapan Penelitian
Tahap pertama adalah mengumpulkan data accelerometer menggunakan smartphone .  Data  yang  telah  dikumpulkan kemudian  dihilangkan noice -nya.  Setelah  itu  lakukan klasifikasi  aktivitas  berkendara  berdasarkan  data  yang  telah dihilangkan  noise-nya  menggunakan  algoritma  KNN. Aktivitas  yang  telah  dilasifikasikan  kemudian  digunakan untuk membuat aplikasi auto feedback pada Android. Aplikasi auto  feedback message berfungsi  untuk  membalas sms  secara  otomatis  ketika  pengguna handphone sedang berkendara.
Gambar 2: Flowchart aplikasi Auto Feedback Android
Berikut ini adalah penjelasan flowchart di atas. Ketika ada pesan  masuk  ke handphone , maka  aplikasi  akan  melakukan input data sensor accelerometer handphone tersebut. Setelah itu data sensor accelerometer akan dibandingkan dengan data aktivitas  berkendara  yang  telah  dibuat.  Jika  data  sensor accelerometer termasuk  ke  dalam  kategori  “Berkendara”, maka notifikasi pesan akan dimatikan dan akan mengirimkan pesan  secara  otomatis  ke  pengirim  pesan.  Namun  Jika  data sensor accelerometer termasuk  ke  dalam  kategori  “Tidak Berkendara”, maka notifikasi pesan akan aktif dan pesan akan diterima.

## B. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,  teknik  pengumpulan  data  yang digunakan  adalah  kualitatif,  yaitu  dengan  melakukan observasi  secara  langsung.  Data  yang  diambil  berupa  data sensor accelerometer yang  berasal  dari smartphone. Pada aktivitas berkendara, smartphone diletakkan pada setir mobil dan stang motor. Sedangkan pada aktivitas tidak berkendara, smartphone diletakkan  di  saku  depan  celana.  Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan program Accelerometer Capturer yang dijalankan pada smartphone Android.
Pada  aktivitas  berkendara,  pengambilan  data  dilakukan dengan melakukan perjalanan menggunakan mobil dan motor dengan  rute  yang  sama  dengan  kisaran  waktu  ±30  menit. Kemudian untuk aktivitas tidak berkendara, pengambilan data dilakukan  dengan  melakukan  aktivitas  sederhana  seperti: duduk, berjalan, dan naik & turun tangga.
Data sensor Accelerometer akan secara otomatis tersimpan di ruang  penyimpanan smartphone dengan  format *.txt .  Data tersebut  terdiri  dari:  kordinat x ,  kordinat y ,  kordinat z ,  dan waktu pengambilan data.

## C. Pengolahan Data
Pada  penelitian  ini,  ada  3  proses  yang  dilakukan  untuk mengolah  data  sensor Accelerometer .  Pengolahan  data
dilakukan  dengan  menggunakan software Microsoft  Excel. Berikut  ini  adalah  proses-proses  yang  dilakukan  pada pengolahan data.
1) Kombinasi Data: Kombinasi data merupakan proses mengkombinasikan  kordinat  x,  y,  dan  z  pada  data  sensor accelerometer.  tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk memudahkan  dalam  mencari  baris  data  kordinat  x,  y,  dan  z yang memiliki duplikat.
2) Mencari  Data  Duplikat: Pencarian  data  duplikat dilakukan  dengan  menggunakan  formula  IF  dan  COUNTIF pada  Microsoft  Excel.  Data  yang  dihasilkan  dari  proses Kombinasi  Data  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  akan dijadikan sebagai  ukuran untuk  mencari data  yang duplikat. Berikut ini adalah formula IF dan COUNTIF yang digunakan .
3) Acak Data: Data pada masing-masing aktivitas tidak akan digunakan seluruhnya.  Oleh  karena itu  masing-masing aktivitas akan diambil beberapa datanya secara acak. Untuk mengambil data secara acak, formula yang digunakan adalah =RAND() yang akan menghasilkan angka acak. Angka acak tersebut selanjutnya diurutkan secara ascending .

## D. Penyajian Data
Setelah  data  dari  beberapa  jenis  aktivitas  dijadikan  satu kesatuan, data tersebut kemudian dibagi menjadi data training sebanyak 80% dan data testing sebanyak 20%. Presentase dari data  training  lebih  banyak  dikarenakan  algoritma  KNN tangguh terhadap data training yang banyak.
Pada  pembagian  data  training  dan  data  testing,  data dikelompokkan  menjadi  2  kelas,  yaitu  kelas  “Berkendara” dan kelas “Tidak Berkendara”. Untuk data berkendara mobil dan  berkendara  motor  akan  masuk  ke  dalam  kelas “Berkendara”.  Kemudian  untuk  data  duduk  di  kursi,  duduk sila,  berjalan,  naik  dan  turun  tangga  akan  masuk  ke  dalam kelas “Tidak Berkendara”.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Implementasi
Hasil implementasi pada penelitian ini merupakan sebuah aplikasi auto  feedback yang  berjalan  pada  sistem  operasi Android. Aplikasi auto feedback akan melakukan klasifikasi aktivitas  berkendara  secara  terus  menerus  menggunakan algoritma  KNN.  Data  yang  dikalkulasi  menggunakan algoritma KNN disimpan pada sebuah database . Aplikasi auto  feedback akan  merubah  profil smartphone menjadi silent  mode dan  membalas  pesan  secara  otomatis apabila mendeteksi pengguna smartphone sedang berkendara. Namun,  apabila  pengguna  sedang  tidak  berkendara,  maka pesan akan diterima seperti biasa.
1) Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor:
Implementasi  algoritma  KNN  pada  penelitian  ini diterapkan pada data set yang telah dipersiapkan sebelumnya pada  Microsoft  Excel.  Berikut  ini  adalah  langkah-langkah implementasi algoritma KNN pada penelitian ini:
4
 Menentukan  nilai k pada  algoritma  KNN.  Nilai k yang digunakan adalah k = 7.
 Menghitung  jarak euclidean  distance antara sebuah data testing dengan seluruh data training .  Mengurutkan  jarak euclidean  distance secara ascending .
 Menghitung  jumlah  kelas  terbanyak  dari  7  jarak euclidean  distance teratas  karena  pada  penelitian ini  nilai k yang  digunakan  pada  algoritma  KNN adalah k = 7.
 Jumlah kelas terbanyak menentukan kelas dari data yang  baru.  Jika  jumlah  kelas  “Berkendara”  >  3, maka data yang baru akan diklasifikasikan sebagai kelas  “Berkendara”.  Namun,  jika  jumlah  kelas “Tidak Berkendara” > 3, maka data yang baru akan diklasifikasikan sebagai kelas “Tidak Berkendara”.
Dari  seluruh  percobaan  yang  dilakukan  sebanyak  jumlah data testing ,  ketepatan  algoritma  KNN  dalam  melakukan klasifikasi aktivitas berkendara adalah sebesar 87.88%.

## 2) Database
Dari  seluruh  percobaan  yang  dilakukan  sebanyak  jumlah data testing ,  ketepatan  algoritma  KNN  dalam  melakukan klasifikasi aktivitas berkendara adalah sebesar 87.88%.

## Gambar 3. Skema Database
Berikut ini adalah penjelasan tabel dan view yang terdapat pada skema database pada gambar 3 di atas.
 Tabel accelerometer Tabel  accelerometer  pada database digunakan  untuk menyimpan data accelerometer yang baru. Data pada tabel accelerometer hanya  terdiri  satu  baris  saja. Ketika  aplikasi auto  feedback dijalankan,  aplikasi hanya akan melakukan update data pada tabel ini.
 Tabel training_data Tabel  training_data  pada database yang  digunakan untuk  menyimpan  data training yang  sebelumnya telah diuji.
 View euclidean_distance View euclidean_distance merupakan view yang berisi data  jarak euclidean  distance yang  berasal  dari perhitungan  antara  tabel  accelerometer  dengan  tabel training_data.
 View KNN View KNN merupakan view yang berisi data sebanyak 7 baris yang berasal dari query view euclidean_distance  yang  diurutkan  secara ascending . Data  yang  diambil  hanya  7  baris  karena  nilai k yang ditentukan  untuk  algortima  KNN  pada  penelitian  ini adalah 7.
3) Aplikasi Auto Feedback
Aplikasi auto feedback berjalan pada background service , sehingga aplikasi auto feedback akan tetap berjalan meskipun pengguna  sedang  menjalankan  aplikasi  lain.  Berikut  ini adalah  adalah user  interface aplikasi auto  feedback yang dapat dilihat pada gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. User Interface versi Auto Feedback
Berikut  ini  adalah  penjelasan  dari user  interface aplikasi auto feedback pada gambar 4 di atas.
 Tombol Start
Tombol start merupakan  tombol  yang  digunakan untuk  menjalankan  aplikasi auto  feedback .  Ketika pengguna membuka aplikasi auto feedback , pengguna harus terlebih dahulu menekan tombol ini agar aplikasi auto feedback dapat berjalan pada background service .
 Tombol Stop
Ketika  pengguna  telah  menekan  tombol start ,  maka secara  otomatis  tombol stop akan  muncul.  Tombol Stop digunakan  untuk  mengehentikan service yang berjalan pada background .
 Tombol Exit
Tombol exit digunakan  untuk  keluar  dari  aplikasi. Ketika  program  sedang  berjalan  pada background service namun pengguna menekan tombol exit , maka service yang  sedang  berjalan  pada background akan dihentikan secara otomatis.
 Koordinat Accelerometer Koodinat accelerometer menampilkan perubahan dari koordinat  sensor accelerometer ketika smartphone digerakkan.  Terdapat  ±5  kali  perubahan  koordinat accelerometer dalam 1 detik.
 Feedback Count
JAIC e-ISSN: 2548-6861
5
Feedback count menampilan  jumlah feedback pesan yang dikirim ketika pengguna sedang berkendara.

## B. Pengujian Sistem
Pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  merupakan pengujian  aplikasi  auto  feedback  untuk  mengukur  seberapa tepat  aplikasi  tersebut  dapat  mengenali  aktivitas  berkendara dan  aktivitas  tidak  berkendara.  Peralatan  yang  digunakan pada  pengujian  sistem  yaitu: car  smartphone  holder , motorcycle smartphone holder , dan 2 buah smartphone yang berfungsi sebagai pengirim dan penerima pesan.

## 1) Pengujian Aktivitas Berkendara
Pengujian  aktivitas  berkendara  dibagi  menjadi  2,  yaitu pengujian berkendara motor dan pengujian berkendara mobil. Pengujian aktivitias berkendara dilakukan dengan melakukan perjalanan  dari  satu  tempat  ke  tempat  lain  dengan menggunakan  sepeda  motor  dan  mobil.  Pada  pengujian aktivitas  berkendara  motor, smartphone yang  berfungsi sebagai  penerima  pesan  akan  menjalankan  aplikasi auto feedback dan  diletakkan  pada  stang  motor  menggunakan perangkat motorcycle smartphone holder .
Gambar 5 . Pengujian aplikasi auto feedback pada aktivitas berkendara motor
Pada  pengujian  aktivitas  berkendara  mobil, smartphone yang  berfungsi  sebagai  penerima  pesan  akan  menjalankan aplikasi auto  feedback dan  diletakkan  pada  setir  mobil menggunakan perangkat car smartphone holder .
Gambar 6. Pengujian aplikasi auto feedback pada aktivitas berkendara mobil
Pengujian aktivitas berkendara dilakukan dengan mengirimkan pesan menggunakan smartphone yang berfungsi  sebagai  pengirim  pesan  ke smartphone penerima pesan  yang  menjalankan  aplikasi auto  feedback pada  saat pengguna smartphone sedang mengendarai motor atau mobil. Banyaknya pesan yang dikirim pada masing-masing aktivitas
berkendara  sebanyak  20  pesan,  sehingga  total  pesan  yang dikirim adalah sebanyak 40 pesan.

## 2) Pengujian Aktivitas Tidak Berkendara
Pada  pengujian  aktivitas  tidak  berkendara, smartphone yang  berfungsi  sebagai  penerima  pesan  akan  menjalankan aplikasi auto feedback dan diletakkan pada saku depan celana. Kemudian smartphone yang  berfungsi  sebagai  pengirim pesan akan  mengirimkan pesan ke smartphone yang sedang menjalankan aplikasi auto feedback .
Pengujian  dilakukan  dengan  mengirimkan  pesan  ke smartphone yang  menjalankan  aplikasi auto  feedback pada saat  pengguna smartphone sedang  melakukan  aktivitas sederhana  seperti  duduk  sila,  duduk  di  kursi,  berjalan,  dan naik  &  turun  tangga.  Banyaknya  pesan  yang  dikirim  pada masing-masing  aktivitas  tersebut  sebanyak  10  pesan, sehingga total pesan yang dikirim adalah sebanyak 40 pesan.

## C. Pembahasan
Pada  pengujian  aktivitas  berkendara,  aplikasi  dianggap berhasil  mengenali  aktivitas  berkendara  apabila  pesan diterima dengan silent mode dan akan mengirimkan feedback pesan  ke smartphone yang  mengirimkan  pesan.  Berikut  ini adalah hasil pengujian aktivitas berkendara yang dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini.
T ABEL 1.H ASIL PENGUJIAN APLIKASI AUTO FEEDBACK PADA AKTIVITAS BERKENDARA Aktivitas Pesan yang Mendapat Feedback Pesan yang Tidak Mendapat Feedback Total Pesan Berkendara Motor 17 (85%) 3 (15%) 20 Pesan Berkendara Mobil 19 (95%) 1 (5%) 20 Pesan Total 36 (90%) 4 (10%) 40 Pesan
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 1 di atas, ketepatan aplikasi auto feedback untuk mengenali aktivitas berkendara sudah  baik  dimana  presentase  ketepatan  aplikasi  untuk mengenali  aktivitas  berkendara  mencapai  90%.  Pada pengujian  aktivitas  tidak  berkendara,  aplikasi  dianggap berhasil  mengenali  aktivitas  apabila  pesan  diterima  secara normal  dan  tidak  mengirim feedback berupa  pesan  ke pengirim  pesan.  Berikut  ini  adalah  hasil  pengujian  aktivitas tidak berkendara yang dapat dilihat pada tabel 2 di bawah ini.
T ABEL 2.H ASIL PENGUJIAN APLIKASI AUTO FEEDBACK PADA AKTIVITAS
TIDAK BERKENDARA Aktivitas Pesan yang Mendapat Feedback Pesan yang Tidak Mendapat Feedback Total Pesan Berjalan 7 (70%) 3 (7.5%) 10 Pesan Naik dan turun tangga 8 (80%) 2 (5%) 10 Pesan
6 Duduk  di kursi 9 (90%) 1 (2.5%) 10 Pesan Duduk sila 10 (100%) 0 (0%) 10 Pesan Total 34 (85%) 6 (15%) 40 Pesan
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 2 di atas, ketepatan aplikasi auto  feedback untuk  mengenali  aktivitas  tidak berkendara sudah baik. Hal ini dapat dilihat dari pesan yang tidak  mendapatkan feedback mencapai  85%  dari  total keseluruhan  pesan  yang  dikirim  yang  menandakan  bahwa aplikasi  mendeteksi  bahwa  pengguna smartphone sedang tidak berkendara. Berdasarkan data pada tabel 2 di atas, pesan yang  mendapat feedback yang  merupakan  kesalahan  dalam pengenalan aktivitas tidak berkendara terdapat pada aktivitas berjalan  dan  naik  &  turun  tangga.  Hal  ini  mungkin dikarenakan  pada  kedua  aktivitas  tersebut  merupakan aktivitas  yang  lebih  banyak  melakukan  pergerakan dibandingkan dengan aktivitas duduk sila dan duduk di kursi.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pengujian  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan algoritma  K-Nearest  Neighbor  dalam  pengenalan  aktivitas berkendara  sudah  baik.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  hasil pengujian  aplikasi auto  feedback yang  dapat  mengenali aktivitas  sedang  berkendara  dengan  ketepatan  hingga  95% dan aktivitas tidak berkendara dengan ketepatan 85%.
Mengingat masih terdapat kekurangan pada penelitian ini, maka  penulis  memberikan  beberapa  saran  yang  diharapkan dapat bermanfaat untuk pengembangan dari penelitian ini.
1) Agar dapat melakukan klasifikasi lebih tepat dan akurat, dapat  ditambahkan  sensor  seperti  GPS  yang  dapat mengukur kecepatan.
2) Feedback  dikirim  tidak  hanya  sebatas  ketika  terdapat pesan masuk saja.
3) Menjaga  layar smartphone tetap  dalam  kondisi  mati ketika  terdapat  pesan  masuk,  karena  saat  ini  beberapa smartphone masih menyalakan layar ketika terdapat pesan masuk meskipun pesan diterima dengan silent mode.
4) Aplikasi auto feedback dapat dijalankan dengan sempurna pada seluruh versi sistem operasi Android, karena saat ini aplikasi auto  feedback hanya  dapat  berjalan  dengan sempurna pada Android versi 4.4.4 Kitkat.
5) Menambah  kompatibilitas  pada  aplikasi auto  feedback sehingga  dapat  berjalan  pada  sistem  operasi  mobile lainnya, seperti iOS, Windows Phone, dan lain-lain.

## D AFTAR P USTAKA
[1] World  Health  Organization.  2016.  Global  Status  Report  On  Road Safety 2015. Italy: World Health Organization, pp. 38-43.
[2] Karpatschof,  B.  2000.  Human  activity,  Contribution  to  the Anthropological  Sciences  from  a  Perspective  of  Activity  Theory. Copenhagen: Dansk Psykologisk Forlag, p. 184.
[3] Vacek, S., Steffen, K., & Rudiger, D. Classifying Human Activities in Household Environments. pp. 2-3.
[4] Su, X. 2014. Activity Recognition with Smartphone Sensors Second Exam Literature Review. pp. 5-6.
[5] Kaghyan, S. and Sarukhanyan, H. 2012. Activity Recognition Using K-Nearest  Neighbor  Algorithm  on  Smartphone  with  Tri-Axial Accelerometer.  International  Journal  "Information  Models  and Analyses" Vol.1 / 2012, pp. 150-155.
[6] Kose,  M.,  Durmaz,  O.,  &  Ersoy,  C.  2012.  Online  Human  Activity Recognition on Smart Phones. 2nd International Workshop on Mobile Sensing. Beijing, China, April 16, 2012. Pp. 1-5.
[7] Kurniawan,  D.E.,  2017.  Push  Notification  System  Pada  Prototype Kendali  Listrik  Rumah.  CESS  (Journal  of  Computer  Engineering, System and Science), 2(2), pp.89-92.
[8] Supardi,  Y. 2011.  Semua  Bisa Menjadi  Programmer  Android Basic. Jakarta: PT Elex Media Komputindo, pp. 1-6.
[9] Han, J. and Kamber, M. 2006. Data Mining Concepts and Techniques. United State of America: Diane Cerra, pp. 148-156.
[10] Kurniawan,  D.E.  and  Surur,  M.N.,  2016.  Perancangan  Sistem Pengamanan Sepeda Motor Menggunakan Mikrokontroler Raspberry Pi dan  Smartphone  Android.  Jurnal Komputer  Terapan,  2(2), pp.93- 104.