## Klasifikasi Aktivitas Manusia menggunakan metode Ensemble Stacking berbasis Smartphone
Firman Aziz
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pancasakti Universitas Pancasakti Makassar, Indonesia Firman.aziz@unpacti.ac.id

## Abstrak
Dengan  perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat,  kini  smartphone  dapat  mengenali aktivitas  manusia  menggunakan  sensor  accelerometer  dan  gyroscope  yang  telah  tertanam didalamnya  dengan  menghasilkan  ratusan  bahkan  ribuan  record  dan  membutuhkan  metode data  mining  untuk  melakukan  pengelompokkan  berdasarkan  output  tersebut.  Metode  data mining  yang  memiliki  kinerja  lebih  baik  dibandingkan  metode  lainnya  adalah  SVM  tetapi sensitif  terhadap  parameter  setting  dan  training  sample  yang  menyebabkan  performa  tidak maksimal  maka  ensemble  adalah  solusinya.  Penelitian  ini  mengusulkan  penerapan  metode ensemble  Stacking  untuk  melakukan  klasifikasi  aktivitas  manusia  berbasis  sensor accelerometer dan gyroscope. Hasil menunjukkan kinerja ensemble Stacking dengan akurasi 99.2%, sensitivity 99.6% dan specificity 98.7%.
Kata Kunci: Klasifikasi, Accelerometer, Gyroscope, SVM, Ensemble Stacking.

## Abstract
With the rapid development of technology, now the sophistication of cellphones can identify human activities using sensors that have been embedded in them by producing data records. The  resulting  data  output  will  be  grouped  using  machine  learning.  One  method  with  better performance than other methods is SVM, but it is sensitive to setting parameters and training samples that cause performance to be not optimal, so ensemble is the solution. This research proposes  using  the  ensemble  stacking  method  to  classify  human  activities  based  on accelerometer  and  gyroscope  sensors.  The  results  show  the  ensemble  stacking  has  an accuracy of 99.2%, a sensitivity of 99.6%, and 98.7% specificity.
Keywords: Classification, Accelerometer, Gyroscope, SVM, Ensemble Stacking.

## 1. Pendahuluan
Human  Activity  Recognition  merupakan  teknologi  pengenalan  aktivitas  manusia  yang memungkinkan  sebuah  sistem  mendeteksi  aktivitas  sederhana  yang  dilakukan  manusia,  seperti duduk,  berdiri,  berjalan,  berlari,  melompat,  naik  tangga,  turun  tangga  dan  lain-lain menggunakan  kamera  ataupun  sensor.  Seiring  perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat, aktivitas  manusia  dapat  diidentifikasi  menggunakan  sensor  accelerometer  dan  gyroscope  yang telah tertanam pada smartphone (Su, Xing, Hanghang Tong, and Ping Ji) .
Sensor  accelerometer  dan  gyroscope  menghasilkan  ratusan  bahkan  ribuan  record  dan membutuhkan  sebuah  metode  data  mining  yang  dapat  mengelompokkan  aktivitas  manusia berdasarkan  output  tersebut.  Data  mining  merupakan  pencarian  pola  melalui  proses  komputasi pada  kumpulan  data  menggunakan  metode  seperti  kecerdasan  buatan,  pembelajaran  mesin, statistik dll (Chen, Ming-Syan, Jiawei Han, and Philip S. Yu) . Penelitian (Kaghyan,  Sahak,  and  Hakob  Sarukhanyan) ,  melakukan  clustering menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  memanfaatkan  sensor  accelerometer  dan  gyroscope
Vol. 2 No. 1 Januari 2021
pada  smartphone  untuk  mengidentifikasi  berbagai  aktivitas  manusia  seperti;  duduk,  berdiri, berjalan  dan  berlari.  Untuk  mengidentifikasi  aktivitas  manusia  dibutuhkan  data  yang  diambil menggunakan  sensor  di  letakkan  pada  bagian  tubuh  yang  melakukan  pergerakan.  Penelitian (Putra,  Suryadi,  Istianah  Muslim,  and  Muhammad  Ihsan  Zul) ,  mengolah  data  gambar  berupa citra  yang  diproses  untuk  mengidentifikasi  aktivitas  manusia.  Metode  pengenalan  aktivitas manusia  berbasis  citra  mempunyai  kekurangan  yaitu  tidak  adaptif  terhadap  cahaya,  sehingga akurasi sistem menurun apabila pencahayaan ruangan gelap ataupun terang. Penelitian (Zubair, Muhammad,  Kibong  Song,  and  Changwoo  Yoon) ,  menempatkan  sensor  accelerometer  pada empat bagian tubuh yaitu pinggang, paha kiri, pergelangan kaki kanan dan lengan kanan untuk mengklasifikasi  aktivitas  manusia.  Metode  random  forest  dan  decision  tree  digunakan  sebagai klasifikasi  tetapi  kedua  metode tersebut  membutuhkan waktu  komputasi  yang lama.  Penelitian (Agus Setiyandi) , melakukan penerapan algoritma K-Means menggunakan aplikasi HumanMove dalam pengenalan pergerakan aktivitas manusia. Hasil menunjukkan aplikasi dianggap berhasil mengenali aktivitas manusia tetapi penelitian ini hanya membaca data dari sensor accelerometer dan gyroscope sesuai dengan aktivitas yang dilakukan dan tidak melakukan uji performa dalam hal keakuratan algoritma yang diusulkan. Penelitian (Rahmah, Fadhilatur, Hurriyatul Fitriyah, and  Issa  Arwani) mengidentifikasi  aktivitas  manusia  menggunakan  sensor  accelerometer  dan gyroscope pada lima bagian tubuh yaitu kepala, lengan, pinggang, paha dan kaki bagian bawah. Metode  klasifikasi  menggunakan  metode  k-Nearest  Neighbor.  Hasil  menunjukkan  bahwa akurasi  tertinggi  sebesar  93,75%  untuk  posisi  sensor  berada  di  paha.  Sedangkan  akurasi terendah sebesar 53,75% dengan posisi sensor berada di kepala. Penelitian (Hardiyanti, Nurul, Armin Lawi, and Firman Aziz) mengusulkan penerapan teknik ensemble svm untuk melakukan klasifikasi  aktivitas  manusia  berdasarkan  sensor  accelerometer  dan  gyroscope.  Hasil menunjukkan teknik ensemble SVM memiliki performansi terbaik ketika partisi data 70% data latih  dan  30%  data  uji  dengan  akurasi  99,1%,  sensitivitas  99,6%  dan  spesifisitas  98,7%. Penelitian (Lawi,  A.,  F.  Aziz,  and  S.  L.  Wungo) mengusulkan  penerapan  metode  ensemble gradientboost  untuk  mengklasifikasikan  naik  dan  turun  tangga.  Dataset  dipartisi  menjadi  70% data  latih  dan  30%  data  uji.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kinerja  metode  ensemble gradientboost  menghasilkan  mencapai  akurasi  81,82%,  sensitivitas  86,11%,  dan  spesifisitas 77,50%.
Penelitian  ini  mengusulkan  klasifikasi  aktivitas  manusia  berbasis  sensor  accelerometer dan  gyroscope  yang  dipasang  pada  paha  manusia  menggunakan  metode  Support  Vector Machine  karena  memiliki  kinerja  terbaik  berdasarkan  penelitian  sebelunya.  Data  dipartisi menjadi  70%  data  latih  dan  30%  data  uji.  Berbeda  dengan  penelitian  ensemble  lainnya, penelitian ini menerapkan metode ensemble Stacking untuk melihat peningkatan kinerja metode Support Vector Machine.

## 2.  Kajian Pustaka

## 2.1. Sensor Accelerometer
Accelerometer  adalah  perangkat  yang  berfungsi  untuk  mengukur  akselerasi  tepat. Accelerometer  tidak  memiliki  ketepatan  koordinat  (laju  perubahan  velocity)  saat  mengukur akselerasi  tepat (Tinder,  Richard  F) .  Tetapi  Accelerometer  mengidentifikasi  akselerasi  terkait dengan  fenomena  berat  yang  dialami  oleh  massa  uji  pada  kerangka  acuan  perangkat akselerometer (Rindler, Wolfgang) .
Sensor Accelerometer pada smartphone berfungsi untuk menentukan derajat kemiringan dari  smartphone  yang  melakukan  pembacaan  tiga  sumbu  dari  arah  yang  berbeda.  Gambar  1. Ilustrasi sensor accelerometer pada smartphone.
Gambar 1. Ilustrasi sensor accelerometer pada smartphone.

## 2.2. Sensor Accelerometer
Giroskop  adalah  perangkat  untuk  mengukur  atau  mempertahankan  orientasi,  yang berlandaskan  pada  prinsip-prinsip  momentum  sudut (Kabai,  Sandor) .  gyroscope  memiliki prinsip  kerja  apabila  berotasi  searah  dengan  jarum  jam  pada  sumbu  Z  maka  tegangan  output yang  dihasilkan  akan  mengecil  (-Z),  sedangkan  apabila  berotasi  melawan  arah  dengan  jarum jam  pada  sumbu  Z  maka  tegangan  output  yang  dihasilkan  akan  membesar  (+Z)  dan  saat  tidak berotasi  atau  berada  pada  keadaan  diam  maka  tegangan  outputnya  akan  sesuai  dengan  nilai offset gyrosensor tersebut. Gambar 2. Menunjukkan ilustrasi sensor gyroscope pada smartphone.
Gambar 2. Ilustrasi sensor gyroscope pada smartphone.

## 2.3. Support Vector Machine
SVM  merupakan  salah  satu  metode  dalam  masalah  klasifikasi  pola.  SVM  telah berkembang  sejak  tahun  1960-an,  tetapi  baru  diperkenalkan  oleh  Vapnik  pada  tahun  1995 (Cortes,  Corinna,  and  Vladimir  Vapnik) .  SVM  menemukan  hyperplane  optimal  yang mengkategorikan input data pelatihan ke dalam kelas. Gambar 3. menunjukkan  basic dari SVM.

## 2.4. Metode Ensemble Stacking
Metode  ensemble  adalah  penggabungan  beberapa  set  model  yang  menyelesaikan  suatu masalah  untuk  mendapatkan  suatu  model  yang  lebih  akurat.  Metode  ensemble  secara  efektif dapat  mengurangi  kesalahan  klasifikasi  dan  mampu  meningkatkan  kinerja  classifier  tunggal (Polikar, Robi) . berbeda dengan classifier tunggal yang hanya belajar dan melatih satu set data saja,  ensemble  classifiers  belajar  dan  melatih  beragam  kumpulan  data  asli,  kemudian  hasilnya akan membangun satu set hipotesis dari data yang dilatih (Kuncheva, Ludmila I) .
Stacking  merupakan  kombinasi  beberapa  model  dari  tipe  yang  berbeda  menggunakan konsep  meta-learner.  Train  learner  pertama  menggunakan  kumpulan  data  training  asli  untuk menghasilkan kumpulan data baru yang digunakan kembali untuk melatih learner tingkat kedua. Output  learner  pertama  merupakan  fitur  masukan  sementara  label  asli  masih  dianggap  sebagai label  data  training  baru.  Pembelajar  tingkat  pertama  sering  dihasilkan  dengan  menerapkan algoritma learning yang berbeda (Wolpert, David H) .

## 2.5. Evaluasi Kinerja
Evaluasi  kinerja  dari  metode  klasifikasi  dapat  dilihat  dari  tingkat  kesalahan klasifikasinya.  Untuk  menghitung  nilai  kesalahan  klasifikasi  dapat  menggunakan  confusion matrix (Provost, Foster, and Ron Kohavi) .
Tabel 1.  Confusion Matrix.
Aktual/Prediksi Berjalan Berlari Berjalan TP FN Berlari FP TN
Kinerja  setiap  klasifikasi  dievaluasi  berdasarkan  Akurasi,  Sensitivitas,  dan  Spesifitas. Pengukuran menggunakan persamaan sebagai berikut:
(1)
(2)
(3)

## 3.  Perancangan Sistem/Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  data  diambil  dengan  sensor  accelerometer  dan  gyroscope  yang telah  tertanam  pada  smartphone  menggunakan  system  berbasis  android  yang  telah  dirancang untuk  membaca  sensor  tersebut.  Smartphone  android  diletakkan  pada  bagian  kaki  kanan manusia dengan durasi waktu ±12 detik. Data sensor accelerometer dan gyroscope akan secara otomatis  tersimpan  diruang  penyimpanan  smartphone  dengan  format  *.xls  (jalan=0,  lari=1). Data berupa koordinat x, y, z dari sensor accelerometer dan gyroscope. Data terdiri dari 6 atribut sebagai  berikut  :  Accelerometer  sumbu  x,  Accelerometer  sumbu  y,  Accelerometer  sumbu  z, Gyroscope sumbu x, Gyroscope sumbu y, dan Gyroscope sumbu z.
Proses  reduksi  data  dilakukan  dengan  mengurangi  ukuran  kumpulan  data  untuk mencapai representasi kelas yang sama antara kelas ‘Berjalan’ dan ‘Berlari’ sehingga total data
Vol. 2 No. 1 Januari 2021
sebanyak 3600 record dengan perwakilan masing-masing kelas sebanyak 1800. Kemudian data akan dipartisi menjadi 70% data latih dan 30% data uji dari total keseluruhan record.

## 4.  Implementasi Sistem dan Hasil
Pada  bagian  ini,  keseluruhan  hasil  diperoleh  dari  eksperimen  menggunakan  Bahasa pemprograman python 2.7. Tabel 2 menunjukkan kinerja dari SVM dan ensemble Stacking.
Tabel 2.  Confusion Matrix.
Metode Akurasi Sensitivitas  Spesifisitas SVM 98.8 98.3 99.3 Ensemble Stacking 99.2 99.6 98.7
98.8 98.3 99.6 99.3 99.2 98.7 97.5 98 98.5 99 99.5 100 SVM Ensemble Stacking Akurasi Sensitivitas
Spesifisitas

## Gambar 4. Perbandingan hasil kinerja metode.
Pengukuran  akurasi  dan  sensitivitas  yang  tinggi  serta  pengukuran  spesifisitas  yang rendah sangat dibutuhkan untuk mendeteksi aktivitas manusia. Gambar 4. Menunjukkan akurasi dari  kedua  algoritma  yang  diusulkan  dimana  dengan  melakukan  ensemble  Stacking  dengan Support  Vector  Machine  berhasil  meningkatkan  akurasi  dan  sensitivitas  serta  menurunkan spesifisitas  dari  Support  Vector  Machine  tunggal.  Peningkatan  akurasi  metode  ensemble Stacking dengan Support Vector Machine sebesar 0.4%, peningkatan sensitivitas sebesar 1.3% dan penurunan spesifisitas sebesar 0.6%.

## 5.  Kesimpulan
Penelitian ini mengusulkan klasifikasi aktivitas manusia menggunakan sensor accelerometer dan gyroscope  dengan  metode  ensemble  Stacking.  Pengambilan  data  menggunakan  bantuan program  yang  telah  dirancang  untuk  membaca  sensor  accelerometer  dan  gyroscope  pada smartphone android yang diletakkan pada bagian kaki kanan manusia dengan durasi waktu ±12 detik. Data berupa koordinat x, y, z dari sensor accelerometer dan gyroscope. Data akan diolah menggunakan  metode  ensemble  Stacking  untuk  melakukan  klasifikasi  aktivitas  manusia. Kemudian, akan dibandingkan dengan metode tunggal SVM untuk melihat akurasi, sensitivitas, dan  spesifisitas  dari  metode  yang  diusulkan.  Hasil  menunjukkan  bahwa  kinerja  metode ensemble  Stacking  mencapai  kinerja dengan akurasi  99.2%, sensitivitas  99.6% dan spesifisitas 98.7%.  Hasil  kinerja  metode  ensemble  Stacking  berhasil  meningkatkan  akurasi  dan  sensitifity serta menurunkan specifity.

## Daftar Pustaka
Su,  Xing,  Hanghang  Tong,  and  Ping  Ji.  "Activity  recognition  with  smartphone  sensors." Tsinghua science and technology 19.3 (2014): 235-249.
Chen,  Ming-Syan,  Jiawei  Han,  and  Philip  S.  Yu.  "Data  mining:  an  overview  from  a  database perspective." IEEE Transactions on Knowledge and data Engineering 8.6 (1996): 866-883. Kaghyan,  Sahak,  and  Hakob  Sarukhanyan.  "Activity  recognition  using  k-nearest  neighbor algorithm  on  smartphone  with  tri-axial  accelerometer."  International  Journal  of Informatics  Models  and  Analysis  (IJIMA),  ITHEA  International  Scientific  Society, Bulgaria 1 (2012): 146-156.
Putra, Suryadi,  Istianah  Muslim, and Muhammad Ihsan Zul.  "Identifikasi  Aktifitas Manusia di dalam  Ruangan  Menggunakan  IP  Camera  dengan  Metode  Template  Matching  dan Algoritma Klasifikasi." 4th Applied Business and Engineering Conference. 2016.
Zubair,  Muhammad,  Kibong  Song,  and  Changwoo  Yoon.  "Human  activity  recognition  using wearable  accelerometer  sensors."  2016  IEEE  International  Conference  on  Consumer Electronics-Asia (ICCE-Asia). IEEE, 2016.
Agus  Setiyandi.  (2016).  “Pengenalan  Pergerakan  Aktivitas  Manusia  Berbasis  Sensor Accelerometer Dan Gyroscope Menggunakan Algoritma K-Means” 2016.
Rahmah,  Fadhilatur,  Hurriyatul  Fitriyah,  and  Issa  Arwani.  "Sistem  Klasifikasi  Aktivitas Manusia Menggunakan Sensor Accelerometer Dan Gyroscope Dengan Metode K-Nearest Neighbor  Berbasis  Arduino."  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer e-ISSN 2548 (2018): 964X.
Hardiyanti, Nurul, Armin Lawi, and Firman Aziz. "Classification of Human Activity based on Sensor  Accelerometer  and  Gyroscope  Using  Ensemble  SVM  method."  2018  2nd  East Indonesia  Conference  on  Computer  and  Information  Technology  (EIConCIT).  IEEE, 2018.
Lawi,  A.,  F.  Aziz,  and  S.  L.  Wungo.  "Increasing  accuracy  of  classification  physical  activity based on smartphone using ensemble logistic regression with boosting method." Journal of Physics: Conference Series. Vol. 1341. No. 4. IOP Publishing, 2019.
Tinder,  Richard  F.  "Relativistic  flight  mechanics  and  space  travel."  Synthesis  lectures  on engineering 1.1 (2006): 1-140.
Rindler, Wolfgang. Essential relativity: special, general, and cosmological. Springer Science & Business Media, 2012.
Kabai, Sandor. "Oldham coupling, The Wolfram Demonstrations Project." (2008). Cortes,  Corinna,  and  Vladimir  Vapnik.  "Support-vector  networks."  Machine  learning  20.3
(1995): 273-297.
Polikar, Robi.  "Ensemble learning."  Ensemble machine learning. Springer, Boston, MA, 2012. 1-34.
Kuncheva,  Ludmila  I.  Combining  pattern  classifiers:  methods  and  algorithms.  John  Wiley  & Sons, 2014.
Wolpert, David H. "Stacked generalization." Neural networks 5.2 (1992): 241-259. Provost, Foster, and Ron Kohavi. "Guest editors' introduction: On applied research in machine learning." Machine learning 30.2-3 (1998): 127-132.