## Jurnal Informatika Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT ISSN ONLINE : 2460-8998

## PENERAPAN ALGORITMA MULTICLASS ENSEMBLE SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN FUNGSI KERNEL UNTUK KLASIFIKASI HUMAN ACTIVITY
Firman Aziz 1 , Syahrul Usman 2 , Jeffry 3 , Nur Ayu Asrhi 4 , M Rezky Armansyah 5
1,2,3,4,5 Ilmu Komputer, Universitas Pancasakti Makassar Makassar, Indonesia 90121 firman.aziz@unpacti.ac.id , syahrul.usman@unpacti.ac.id , jeffry@unpacti.ac.id , asrynurayu@gmail.com , rezkyeki86@gmail.com

## Abstract
Human Activity Recognition is a technology that introduces human body movement using an accelerometer, gyroscope, global positioning system, and camera. The early emergence of the support vector machine method was used to classify 2 classes, so development was needed to overcome multiclass problems and a large number of large-scale datasets resulted in suboptimal performance. The purpose of this paper is to apply the ensemble Support Vector Machine method in classifying the movement of  walking,  running,  and  climbing  stairs  based  on  accelerometer  and  gyroscope  sensors  on  smartphones.  And  see  the performance of the Ensemble Support Vector Machine method when using linear kernels and RBF. The results of the Support Vector Machine linear kernel accuracy of 79.66% and an increase of 88.01% after using the ensemble. While the accuracy for the Support Vector Machine kernel RBF is 79.51 and an increase of 88.04% after using the ensemble.

## Keywords: Classification, Multiclass Ensemble SVM, Physical Activity, Sensor, Smartphone

## Abstrak
Human  Activity  Recognition adalah  teknologi  yang  memperkenalkan  gerakan  tubuh  manusia  menggunakan accelerometer, giroskop ,  global  positioning  system ,  dan  kamera.  Awal  munculnya  metode support  vector  machine digunakan  untuk mengklasifikasi 2 kelas, sehingga diperlukan pengembangan untuk mengatasi permasalahan multikelas dan banyaknya dataset yang  berskala  besar  mengakibatkan  kinerja  menjadi  tidak  optimal.  Tujuan  kertas  ini  adalah  menerapkan  metode ensemble Support  Vector  Machine dalam  mengklasifikasikan  gerakan  berjalan,  berlari,  dan  naik  tangga  berdasarkan  sensor accelerometer dan gyroscope pada smartphone .  Serta  melihat  kinerja  metode ensemble  Support  Vector  Machine ketika menggunakan  kernel  linear  dan  RBF.  Hasil  akurasi Support  Vector  Machine kernel  linear  sebesar  79.66%  dan  mengalami peningkatan sebesar 88.01% setelah menggunakan ensemble . Sedangkan akurasi untuk Support Vector Machine kernel RBF sebesar 79.51 dan mengalami peningkatan sebesar 88.04% setelah menggunakan ensemble .
Kata kunci: Klasifikasi, Multiclass Ensemble SVM, Physical Activity , Sensor, Smartphone

## 1. PENDAHULUAN
Sekitar  95%  populasi  dunia  pada  akhir  tahun  2019  telah memiliki  ponsel  pintar  yang  sebagian  besar  penggunanya berada  di  negara  maju.  Di  Indonesia,  pengguna  ponsel pintar pada era 2000-an masih sangat kurang karena banyak kalangan  yang  menganggap  bahwa  ponsel  pintar  sebagai kebutuhan  sekunder.  Tetapi  saat  ini  ponsel  pintar  menjadi kebutuhan  primer  yang  harus  dipenuhi  hampir  seluruh kalangan.  Ponsel  pintar  saat  ini  telah  menjadi  kebutuhan masyarakat  untuk  menunjang  kegiatannya.  Di  samping sebagai alat komunikasi ponsel pintar juga dapat digunakan untuk mengetahui aktivitas penggunanya melalui
pembelajaran  yang  hasilnya  membantu  pengguna  untuk membuat  keputusan  yang  lebih  baik  mengenai  tindakan yang  dilakukan  pengguna  di  masa  mendatang  [1]. Pengenalan  aktivitas  manusia  merupakan  salah  satu permasalahan  dalam  pengembangan smart  environment terutama penggunaannya yang praktis. Aktivitas dikelompokkan  ke  dalam  dua  kategori,  yaitu  aktivitas sederhana dan kompleks [2]. Perkembangan teknologi saat ini membuat sistem dapat mendeteksi aktivitas atau kegiatan yang dilakukan  manusia  menggunakan  sensor  [3],  kamera [4], dan GPS [5].
128 | Jurnal Informatika Terpadu Vol. 8 No. 2 September 2022
Sensor akselerometer, sensor giroskop, dan sensor gravitasi tergolong  teknologi wearable  device [6]  yang  dikenakan pada beberapa bagian tubuh pengguna. Namun penggunaan wearable device cukup banyak menimbulkan ketidaknyamanan  dalam  penggunaan device tersebut  dan menyebabkan baterai lebih cepat habis [7]. Smartphone saat ini  telah  memiliki  sensor  akselerometer  sensor  giroskop, dan sensor  gravitasi yang telah menjadi fitur standar yang membuat  penggunaannya  sangat  efisien  terutama  dalam penggunaannya  untuk  mengumpulkan  data  aktivitas manusia. Output dari  data  sensor  tersebut  menghasilkan ribuan hingga jutaan record sehingga membutuhkan metode data  mining untuk  mengklasifikasikan  aktivitas  manusia. Data  mining merupakan  sekumpulan  data  yang  diproses melalui  komputasi  sehingga menggambarkan sebuah  pola. Rata-rata komputasi menggunakan metode seperti statistik, mesin learning , dll [8], [9].
Penelitian  [10]  menggunakan smartphone  (accelerometer) untuk  mengetahui  beberapa  pergerakan  manusia  secara sederhana  misalnya  berdiri,  berjalan,  berlari  dan  duduk. Algoritma K-Nearest Neighbor digunakan untuk mengklasifikasikan output dari sensor accelerometer . Hasil penelitian  menunjukkan  tingkat  akurasi  100%  namun terbatas pada dua aktivitas manusia yaitu berdiri dan duduk serta data dalam jumlah kecil. Penelitian [11] mengusulkan Multiclass  Support  Vector  Machine (SVM)  untuk mengklasifikasikan  aktivitas  manusia.  Kinerja  terendah adalah  88%  untuk  sensitivitas  dan  90%  untuk  presisi. Namun  terdapat  tumpang  tindih  antara  aktivitas  “duduk” dan “berdiri” terkait lokasi perangkat sehingga sulit untuk menentukan aktivitas tersebut. Penelitian [12] menempatkan empat sensor di bagian tubuh manusia yaitu lengan  kanan,  paha  kiri,  pinggang,  dan  pergelangan  kaki kanan. Output sensor accelerometer diklasifikasikan menggunakan  metode Random  Forest dan  pohon keputusan.  Hasilnya  menunjukkan  akurasi  99,8%  dan 99,9%  untuk  lima  aktivitas  yang  berbeda.  Namun,    kedua metode memiliki kendala pada waktu komputasi. Penelitian [13]  melakukan  pengenalan  aktivitas  manusia  untuk menemukan kinerja terbaik secara keseluruhan dan aktivitas tertentu  menggunakan  tujuh  metode  pengklasifikasi  yaitu NB, SVM, KNN, J48, Multilayer Perceptron, Bagging dan kStar.  Hasil  menunjukkan  bahwa  kinerja  pengklasifikasi terbaik yaitu K-Nearest Neighbor dan kStar. Penelitian [14] melakukan  pengenalan  aktivitas  manusia  menggunakan lima metode pengklasifikasi yaitu DT, RF, LR, KNN, dan SVM.  Hasil  menunjukkan  bahwa  kinerja  pengklasifikasi terbaik  yaitu Support  Vector  Machine .  Tetapi  pengukuran kinerja  pada  masing-masing  aktivitas.  SVM  merespon dengan baik pada keempat dataset dengan akurasi masing- masing  77%,  99%,  98%,  dan  99%.  Penelitian  [15] mengusulkan mengklasifikasi aktivitas manusia berdasarkan sensor akselerometer dan giroskop. Perangkat sensor diletakkan pada paha kanan karena efek akurasi yang memiliki  nilai  maksimal  dibandingkan  posisi  lainnya. Ensemble  support  vector  machine digunakan  untuk
melakukan klasifikasi gerakan manusia. Partisi data secara keseluruhan didapatkan  performa maksimal ketika perbandingan  70%  data  latih  dan  30%  data  uji  yang memberikan efek peningkatan kinerja. Namun penelitian ini masih terbatas pada dua kelas. Penelitian [16] mengusulkan untuk  mengklasifikasi  gerakan  manusia  menggunakan akselerometer,  giroskop,  dan  sensor  gravitasi.  Teknik ensemble digunakan  dengan  menggabungkan  regresi logistik  sebagai  klasifikasi  awal  dan gradientboost untuk mengoreksi  regresi  logistik  yang  salah  klasifikasi  [17]. Hasil menunjukkan bahwa performansi metode menghasilkan  akurasi  sebesar  81,82%,  spesifisitas  sebesar 77,50%, dan sensitivitas sebesar 86,11%. Namun paper ini masih  menggunakan  satu  partisi  data  dan  masih  terbatas pada  dua  kelas.  Penelitian  [18]  menggunakan ensemble SVM  dengan stacking untuk  mengklasifikasi  pergerakan manusia  yaitu  jalan  dan  lari  menggunakan gyroscope dan accelerometer . Berdasarkan hasil yang diperoleh, ensemble SVM  dengan Stacking memberikan  peningkatan  kinerja  ± 1%.  Penelitian  [19],  [20]  menggunakan Multi-class Ensemble  GradientBoost dalam  mengklasifikasi  gerakan manusia  menggunakan gyroscope,  accelorometer ,  dan gravity . Hasil klasifikasi algoritma memberikan peningkatan kinerja sebesar 27.93%.
Beberapa  metode  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi aktivitas manusia, namun kinerja terbaik didapatkan ketika menggunakan  metode machine  learning .  Berbeda  dengan metode statistik yang memberikan hasil kurang baik, tetapi ditemukan bahwa metode machine learning seperti support vector  machine memiliki  keterbatasan  ketika multi-class . Tujuan  paper  ini  menenerapkan Support  Vector  Machine untuk  mengklasifikasikan  aktivitas  manusia  berdasarkan gyroscope dan accelerometer pada smartphone . Pemilihan algoritma Support  Vector  Machine didasarkan  pada kemampuan  generalisasi  yang  dapat  meminimalkan kesalahan  pada training-set dan curse  of  dimensionality yang dapat mengestimasi parameter dan kemampuan untuk menemukan hyperplane terbaik  yang  memisahkan  dua kelas.  Awal  munculnya  metode support  vector  machine digunakan  untuk  mengklasifikasi  2  kelas,  sehingga diperlukan  pengembangan  untuk  mengatasi  permasalahan multikelas  dan  banyaknya  dataset  yang  berskala  besar mengakibatkan  kinerja  menjadi  tidak  optimal.  Untuk mengatasi  masalah  tersebut  digunakan  teknik ensemble yang  menggabungkan Support  Vector  Machine dengan algoritma bagging .  Penelitian  ini  juga  melihat  kinerja metode Ensemble  Support  Vector  Machine ketika menggunakan kernel linear dan RBF.
2. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini berisi penjelasan tentang jenis penelitian/desain penelitian.
2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  tahapan-tahapan  yang sistematis dilakukan pada penelitian ini sehingga penelitian
ini  terarah  dengan  baik.  Berikut  adalah  metodologi penelitian yang dilakukan :

## Gambar 1. Tahap Penelitian
Pertama  adalah  proses  identifikasi  permasalahan  yaitu proses  mengidentifikasi  permasalahan  penelitian  yang mendasarinya, dalam hal ini permasalahan yakni klasifikasi aktivitas  fisik  manusia.  Kedua  adalah  proses  pengambilan dataset  yang  diperoleh  melalui  sensor  ponsel  cerdas menggunakan aplikasi berbasis android. Ketiga adalah pre- processing yaitu  proses  menormalisasi  data  dengan beberapa  tahapan.  Keempat  adalah  klasifikasi Support Vector  Machine yaitu  proses  mengidentifikasi  aktivitas menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine .  Kelima adalah  klasifikasi Multi-class  Ensemble  Support  Vector Machine menggunakan kernel Linear dan RBF yaitu proses mengidentifikasi  aktivitas  menggunakan  algoritma Multi- class  Ensemble  Support  Vector  Machine .  Keenam  adalah hasil  kinerja  dan  kesimpulan  yaitu  proses  menarik kesimpulan berdasarkan hasil kinerja penelitian.
2.2 Multi-class Ensemble Support Vector Machine
a. Load Dataset
b. Identifikasi Label Atribut, class dan jumlah data
c. Menentukan jumlah data latih dan data uji
d. Membentuk klasifikasi
• Menentukan Nilai C, Kernel, Gamma, Sigma
dll.
• Inisialisasi Variabel, dan bobot awal • Model training set
• Input sequence dari model training set untuk setiap kelas
• Inisialisasi  probabilitas  keseluruhan training set
• Proses looping untuk  mendapatkan  sebuah hipotesis
• Hipotesis  akhir  dari multiclass  ensemble
SVM
e. Output model

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pendataan  keseluruhan  kelas  mendapatkan  15191 record dengan  uraian  6010 record untuk  kelas  ‘berjalan’, 4606 record untuk  kelas  ‘berlari’  dan  4575 record untuk kelas ‘naik tangga’. Proses reduksi data dilakukan dengan cara  memperkecil  ukuran  kumpulan  data  untuk  mencapai representasi  kelas  yang  sama  antara  kelas  ‘berjalan’, ‘berlari’ dan ‘naik tangga’ sehingga total data adalah 13725 record dengan 4575 perwakilan setiap kelas. 13725 record dipartisi menjadi 80% data latih dan 20% data uji.
Penelitian ini menggunakan 2 metode yaitu Support Vector Machine dan Multi-class Ensemble Support Vector Machine yang diusulkan untuk meningkatkan performa dari metode Support Vector Machine .
Tabel 1. Perbandingan Hasil SVM & Multi-Class Ensemble SVM
menggunakan Kernel Linear not Cross Validasi Akurasi SVM Akurasi Multi- Class Ensemble SVM 1 CV=1 79.27% 88.16% 2 CV=2 78.87% 87.97% 3 CV=3 79.19% 87.97% 4 CV=4 80.65% 87.57% 5 CV=5 80.10% 87.90% 6 CV=6 79.81% 87.90% 7 CV=7 78.79% 87.54% 8 CV=8 78.21% 87.86% 9 CV=9 80.87% 88.45% 10 CV=10 80.87% 88.74%
Tabel 2. Perbandingan hasil SVM & Multi-Class Ensemble SVM menggunakan Kernel RBF not Cross Validasi Akurasi SVM Akurasi Multi- Class Ensemble SVM 1 CV=1 79.27% 88.26% 2 CV=2 78.87% 88.41% 3 CV=3 79.19% 87.97% 4 CV=4 80.65% 87.90% 5 CV=5 80.10% 88.45%
not Cross Validasi Akurasi SVM Akurasi Multi- Class Ensemble SVM 6 CV=6 79.81% 87.86% 7 CV=7 78.79% 88.01% 8 CV=8 78.21% 88.08% 9 CV=9 79.38% 87.86% 10 CV=10 80.87% 87.61%
Gambar 2. Peningkatan Akurasi (Kernel Linear)
Gambar 3. Peningkatan Akurasi (Kernel RBF)
Tingkat kesuksesan metode yang diusulkan pada penelitian ini,  didasarkan  pada  peningkatan  akurasi  metode  yang tinggi.  Gambar  2  dan  3,  menggambarkan  informasi peningkatan  akurasi  metode Support  Vector  Machine menggunakan teknik Multi-class Ensemble Bagging dengan peningkatan  akurasi  tertinggi  untuk  kernel  linear  sebesar 9.10% dan peningkatan terendah sebesar 7.58%. Sedangkan untuk  kernel  rbf,  peningkatan  akurasi  tertinggi  sebesar 9.54%  dan  peningkatan  terendah  sebesar  6.74%.  Dalam penelitian  ini  juga  ditemukan  bahwa  pemilihan cross validasi  yang  tepat,  mempengaruhi  kinerja  metode  yang diusulkan.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini, diusulkan Multi-class Ensemble Support Vector  Machine .  Metode  tersebut  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  aktivitas  manusia  menggunakan ponsel  cerdas. Support  Vector  Machine merupakan klasifikasi  awal.  untuk  meningkatkan  kinerja Support Vector  Machine digunakan Multi-class  Ensemble  Support Vector  Machine .  Proses  pengambilan  data  menggunakan
ponsel  cerdas  yang  pembacaannya  menggunakan  .apk berdasarkan  sensor Accelerometer,  Gravity sensor,  dan Gyroscope .  Hasil Multi-class  Ensemble  Support  Vector Machine yang kami usulkan, meningkatkan kinerja metode klasifikasi  awal  dengan  melakukan  perbaikan  kesalahan klasifikasi  dengan  memberikan  peningkatan  performa secara  signifikan.  Pencapaian  kinerja  terbaik Multi-class Ensemble  Support  Vector  Machine menggunakan  kernel linear  sebesar  9.10%.  Sedangkan  ketika  menggunakan kernel  rbf  sebesar  9.54%.  Penelitian  ini  juga  memberikan informasi  bahwa  nilai cross validasi  terbaik  =  2. Kedepannya  kami  akan  membandingkan  kinerja ensemble Support  Vector  Machine dengan Least  Square  Support Vector Machine .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Syahrani,  D.  Putra,  A.  R.-J.  T.  Informatika,  and undefined  2021,  “GPS- Based  Tracking  In  Armaps: The  Effect  of  Degree  Slant  Smartphone  to  Display Augmented Reality Objects ,” jutif.if.unsoed.ac.id , vol.
2, no. 1, pp. 43–49,
2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.1.45.
[2]  A. Alruban, H. Alobaidi, N. L. preprint arXiv:2201.08688,  and    undefined  2022,  “ Physical Activity Recognition By Utilising Smartphone Sensor Signals ,” arxiv.org , Accessed: Jul. 05, 2022. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2201.08688.
[3]  S. Ranakoti et al. , “ Human Fall Detection System Over IMU  Sensors  Using  Triaxial  Accelerometer ,” Adv. Intell. Syst. Comput. , vol. 798, pp. 495–507, 2019, doi: 10.1007/978-981-13-1132-1_39.
[4]  J.  Chaochuan et  al. ,  “Human  Activity  Recognition using Support Vector Machine for Automatic Security System,” iopscience.iop.org ,  doi:  10.1088/1742- 6596/1192/1/012017.
[5]  D.  James,  J.  Lee,  and  K.  Wheeler,  “ Introduction  To Wearable  Sensors ,” SpringerBriefs  Appl.  Sci. Technol. ,  pp.  1–6,  2019,  doi:  10.1007/978-981-13- 3777-2_1.
[6]  L.  Chen  and  C.  D.  Nugent,  “ Sensor-Based  Activity Recognition  Review ,” Hum.  Act.  Recognit.  Behav. Anal. ,  pp.  23–47,  2019,  doi:  10.1007/978-3-030- 19408-6_2.
[7]  L.  Cao,  Y.  Wang,  Q.  Jin,  J.  M.-2017  I.  C.  on,  and undefined  2017,  “ Actirecognizer:  Design  and Implementation  of  A  Real-Time  Human  Activity Recognition  System ,” ieeexplore.ieee.org ,  Accessed: Jun. 15, 2022. [Online]. Available:
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/825036 8/.
[8]  A.  Dogan,  D.  B.-E.  S.  with  Applications,  and undefined 2021, “ Machine Learning and Data Mining in Manufacturing ,” Elsevier , Accessed: Jul. 05, 2022. [Online].
Available:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S09 5741742030823X.
131 | Jurnal Informatika Terpadu Vol. 8 No. 2 September 2022
[9]  D.  Z.-F.  of  image  data  mining  and    undefined  2019, “ Wavelet  transform ,” Springer ,  Accessed:  Jul.  05,
2022. [Online].
Available:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030- 17989-2_3.
[10]  S. Kaghyan, … H. S.-J. of I. M. and A., and  undefined 2012,  “ Activity Recognition Using K-Nearest
Neighbor  Algorithm  On  Smartphone  With  Tri-Axial Accelerometer ,” foibg.com ,  Accessed:  Jun.  15,  2022. [Online]. Available: http://www.foibg.com/ijima/vol01/ijima01-2- f.pdf#page=46.
[11]  D. Anguita, A. Ghio, … L. O.-P. of the, and  undefined 2013, “ A Public Domain Dataset For Human Activity
Recognition Using Smartphones ,” upcommons.upc.edu ,  Accessed:  Jun.  15,  2022. [Online]. Available: https://upcommons.upc.edu/handle/2117/20897.
[12]  M.  Zubair,  K.  Song,  C.  Y.-2016  I.  International,  and undefined 2016, “ Human  Activity  Recognition  Using
Wearable
Accelerometer
Sensors ,” ieeexplore.ieee.org ,  Accessed:  Jun.  15,  2022. [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/780473 7/.
[13]  J. Wannenburg, R. M.-I. T. on Systems, and  undefined 2016, “ Physical Activity Recognition From Smartphone  Accelerometer  Data  For  User  Context Awareness  Sensing ,” ieeexplore.ieee.org ,  Accessed:
Jun. 29, 2022. [Online]. Available:
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/747686 9/.
[14]  Y.  J.  Rakesh,  R.  Kavitha,  J.  J.-I.  D.  E.  and,  and undefined  2021,  “Human  activity  recognition  using wearable sensors,” Springer , Accessed: Jun. 29, 2022. [Online]. Available: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981- 15-5679-1_51.
[15]  N.  Hardiyanti,  A.  Lawi,  Diaraya,  and  F.  Aziz, “Classification  of  Human  Activity  based  on  Sensor
Accelerometer and Gyroscope Using Ensemble SVM method,” Proc. - 2nd East Indones. Conf. Comput. Inf. Technol.  Internet  Things  Ind.  EIConCIT  2018 ,  pp. 304–307, Nov. 2018, doi: 10.1109/EICONCIT.2018.8878627.
[16]  A.  Lawi,  F.  Aziz,  and  S.  L.  Wungo,  “Inc reasing accuracy  of  classification  physical  activity  based  on smartphone  using  ensemble  logistic  regression  with boosting method ,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1341, no. 4,
p. 042002, Oct. 2019, doi: 10.1088/1742- 6596/1341/4/042002.
[17]  A.  Lawi,  F.  Aziz,  and  S.  Syarif,  “ Ensemble GradientBoost  for  increasing  classification  accuracy of credit scoring ,” Proc. 2017 4th Int. Conf. Comput. Appl.  Inf.  Process.  Technol. CAIPT  2017 ,  vol.  2018-
January, pp. 1–4, Mar. 2018, doi: 10.1109/CAIPT.2017.8320700.
[18]  F. A.-J. of S. and C. E. (JSCE) and  undefined 2021, “Klasifikasi Aktivitas Manusia menggunakan metode Ensemble
Stacking
berbasis Smartphone ,” journal.unpacti.ac.id ,  vol.  1,  no.  2,  p.  53,  2021, Accessed:  Jun.  15,  2022.  [Online].  Available: http://journal.unpacti.ac.id/index.php/JSCE/article/vie w/171.
[19]  F.  Aziz,  S.  Usman,  J.  J.-J.  M.  INFORMATIKA,  and undefined  2021,  “Klasifikasi  Physical  Activity Berbasis Sensor  Accelorometer,  Gyroscope ,  dan
Gravity menggunakan Algoritma Multi-class
Ensemble  GradientBoost ,” stmik-budidarma.ac.id , Accessed:  Jul.  05,  2022.  [Online].  Available: http://stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/mib/article/view/3 222.
[20]  F. Aziz, "Klasifikasi Physical Activity Berbasis Sensor Accelorometer, Gyroscope dan Gravity Menggunakan Algoritma  Multi-Class  Ensemble  Gradientboost ," 2021.