## Optimasi Kinerja Artificial Neural Network Menggunakan
Ekstraksi Fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Untuk Monitoring Gerakan Lansia
Nur Ani
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia nur.ani@mercubuana.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-05-15 Revised, 2024-06-30
Accepted, 2024-06-07
Metode machine  learning digunakan  untuk  mendeteksi  kecelakaan  lansia sedangkan  image  processing  digunakan  untuk  mendukung  kinerja  machine learning agar kinerja deteksi dapat lebih baik. Penelitian ini menggunakan dua metode yang digunakan secara bersamaan yaitu GLCM dan ANN. Penelitian terdiri dari persiapan dataset human gesture, tahap preprocessing, penerapan GLCM, analisis hasil feature extraction, klasifikasi menggunakan ANN dan analisis  hasil  deteksi  kelas  gerakan.  Secara  keseluruhan,  metode  GLCM dengan  parameter  homogeneity  dan  ANN  sebagai  klasifier  mendapatkan akurasi 24,32%. Metode GLCM dengan parameter contrast dan ANN sebagai klasifier  mendapatkan  akurasi  99,84%.  Metode  GLCM  dengan  parameter mean  dan  ANN  sebagai  klasifier  mendapatkan  akurasi  99,99%.  Metode GLCM  dengan  parameter  dissimilarity  dan  ANN  sebagai  klasifier  untuk mengklasifikasikan  citra  gerakan  tangan  mendapatkan  akurasi  paling  baik yaitu 100%. Kata Kunci: human computer interaction elderly GLCM ANN

## ABSTRACT
Keywords:
human computer interaction elderly GLCM ANN Machine learning methods are used to detect elderly accidents while image processing is used to support machine learning performance so that detection performance can be better. This study used two methods used simultaneously, namely GLCM and ANN. The study consisted of preparation of human gesture datasets,  preprocessing  stage,  application  of  GLCM,  analysis  of  feature extraction  results,  classification  using  ANN  and  analysis  of  motion  class detection results. Overall, the GLCM method with homogeneity parameters and ANN as a classifier obtained an accuracy of 24.32%. The GLCM method with contrast parameters and ANN as a classifier gets an accuracy of 99.84%. The GLCM method with mean parameters and ANN as the classifier gets an accuracy  of  99.99%.  The  GLCM  method  with  dissimilarity  parameters  and ANN as a classifier to classify hand movement images gets the best accuracy of 100%.
This is an open access article under the CC BY-SA license. Penulis Korespondensi:
Nur Ani Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana, Indonesia Email: nur.ani@mercubuana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Sejak tahun 2015, jumlah populasi dunia sebesar 7,2 miliar diproyeksikan akan meningkat lebih dari 1 miliar dalam waktu 12 tahun dan mencapai jumlah sebanuak 9,6 miliar pada tahun 2050. Dari peningkatan populasi tersebut diprediksikan populasi lansia akan meningkat menjadi 11,1% -18,6% selama 30 tahun ke depan.  Fakta  ini  mendorong  munculnya  topik  penelitian  yang  berkaitan  dengan  sistem  pengawasan  lansia secara real-time [1], [2], [11], [3]–[10].
Semakin banyak kecelakan pada lansia maka ini akan menyebabkan biaya perawatan medis meningkat. Selain  itu,  kecelakaan  pada  lansia  dapat  menyebabkan  kematian  dan  cedera  serius  jika  mereka  tidak mendapatkan pertolongan secara tepat dan cepat. Berdasarkan hal ini, sistem pengawasan lansia diperkenalkan untuk  mengawasi  kegiatan  lansia  untuk  mencegah  risiko  kecelakaan  [12]–[15].  Misalnya  jika  sistem pengawasan lansia dapat mendeteksi gerakan yang terjadi pada lansia, risiko cedera serius berkurang terutama bagi  orang  tua  yang  tinggal  sendirian.  Tujuan  menggunakan  sistem  pengawasan  lansia  adalah  untuk mendeteksi  gerakan  yang  dilakukan  lansia  dan  mengirim  sinyal  untuk  memperingatkan  orang-orang  yang memantau untuk mengurangi risiko kecelakaan [16]–[19].
Penelitian terkait dengan riset optimasi kinerja artificial neural network (ANN) menggunakan ekstraksi fitur gray level co-occurrence matrix (GLCM) untuk monitoring gerakan lansia telah dilakukan oleh beberapa peneliti [20], [21]. Penelitian oleh Purushothaman and Palaniswamy (2020) ini menggunakan metode support vector machine (SVM) untuk klasifikasi gerakan yang ada. Gerakan yang dikenali adalah gerakan up-down, 90-degree  rotation,  left-right dan Z motion. Ada 64 sample gambar yang digunakan untuk eksperimen ini. Penelitian ini mendapatkan akurasi sebesar 98.44% untuk klasifikasi gerakan [22].
Penelitian ini bertujuan untuk mengenali gerakan tangan berupa gerakan front/forward , rear , left , right , stop/steady . Data yang dikumpulkan dan diproses berasal dari perangkat MPU 6050 module. Sebagai hasil penelitian, riset ini mendapatkan akurasi sebesar 93.8% [23]. Penelitian menggunakan dataset citra dengan resolusi gambar 640×480 pixel. Gambar yang digunakan adalah gambar hand gesture 1–5. Metode klasifikasi hand  gesture  yang  digunakan  adalah  metode  k- nearest  neighbors  algorithm (kNN)  dan euclidian  distance . Penelitian ini mendapatkan hasil eksperimen berupa akurasi klasifikasi sebesar 88% [21], [24]. Penelitian ini mengusulkan model machine learning dan image processing untuk memantau deteksi gerakan  manusia.  Machine  learning  digunakan  untuk  mendeteksi  kejatuhan  manusia  sedangkan image processing digunakan untuk mendukung kinerja machine learning agar kinerja deteksi dapat lebih baik. Selain itu,  metode  ini  dapat  mengklasifikasikan  gerakan  yang  didapatkan  dari  kamera  video.  Penelitian  ini menggunakan dua metode yang digunakan secara bersamaan yaitu GLCM dan ANN.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan model GLCM dan ANN terhadap dataset citra human gesture untuk memonitoring aktivitas lansia. Penelitian terdiri dari persiapan dataset human gesture, tahap preprocessing, penerapan GLCM, analisis hasil feature extraction , klasifikasi menggunakan ANN dan analisis hasil deteksi kelas gerakan seperti yang terlihat pada Gambar 1 .

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Setelah  preprocessing  dilakukan,  parameter  fitur  diekstraksi  dengan  menerapkan  algoritma  GLCM.  Setiap parameter  diekstraksi  dari  masing-masing  dari  wilayah  citra human  gesture ,  dan,  informasi  ukuran digabungkan untuk menentukan total parameter input. Metode artificial neural network (ANN) dengan hidden layes dibangun, dan outputnya dirancang untuk diklasifikasikan menjadi kelas gerakan yang ada pada dataset. Adapun eksperimen yang dilakukan adalah sebanyak empat kali eksperimen yang dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 Daftar Eksperimen Ekstraksi Fitur Klasifier Paramater GLCM ANN homogeneity GLCM ANN contrast GLCM ANN mean Original Dataset Human Gesture Preprocessing Penerapan GLCM Feature Extraction Klasifikasi menggunakan ANN Hasil Deteksi Kelas Gerakan
GLCM ANN dissimilarity

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Penelitian ini menggunakan dua metode yang digunakan secara bersamaan yaitu GLCM dan ANN. Algoritma ANN digunakan untuk mendeteksi kecelakaan lansia sedangkan metode GLCM digunakan untuk mendukung kinerja  machine  learning  agar  kinerja  deteksi  dapat  lebih  baik.  Pada  eksperimen  pertama,  penelitian  ini menerapkan  metode  GLCM  dengan  parameter homogeneity dan  ANN  sebagai  klasifier  untuk mengklasifikasikan citra gerakan tangan. Parameter homogeneity lebih sensitif terhadap keberadaan elemen diagonal dekat dalam GLCM. Nilai homogeneity maksimum ketika elemen dalam citra yang sama. Parameter contrast dan homogeneity berkorelasi kuat tetapi berbanding terbalik, yang berarti homogeneity menurun ketika contrast meningkat. Adapun hasil evaluasi dari eksperimen menggunakan parameter homogeneity dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Eksperimen Menggunakan Parameter Homogeneity
Pada  eksperimen  kedua,  penelitian  ini  menerapkan  metode  GLCM  dengan  parameter contrast dan  ANN sebagai  klasifier  untuk  mengklasifikasikan  citra  gerakan  tangan.  Paramater contrast mengukur  frekuensi spasial  gambar.  Parameter  ini  mengukur  perbedaan  antara  nilai  tertinggi  dan  terendah  dari  set  piksel  yang berdekatan.  Tekstur  kontras  mengukur  variasi  lokal  yang  ada  dalam  gambar.  Citra  dengan  kontras  rendah menyajikan istilah konsentrasi GLCM di sekitar diagonal utama dan menampilkan frekuensi spasial rendah. Adapun hasil evaluasi dari eksperimen menggunakan parameter contrast dapat dilihat pada Gambar 3 .

## Gambar 3 Eksperimen Menggunakan Parameter Contrast
Pada eksperimen ketiga, penelitian ini menerapkan metode GLCM dengan parameter mean dan ANN sebagai klasifier untuk mengklasifikasikan citra gerakan tangan. Adapun hasil evaluasi dari eksperimen menggunakan parameter mean dapat dilihat pada Gambar 4 .

## Gambar 4 Eksperimen Menggunakan Parameter Mean
Pada eksperimen keempat, penelitian ini menerapkan metode GLCM dengan parameter dissimilarity dan ANN sebagai klasifier untuk mengklasifikasikan citra gerakan tangan. Paramater dissimilarity adalah ukuran linier variasi lokal dalam suatu citra. Adapun hasil evaluasi dari eksperimen menggunakan parameter dissimilarity dapat dilihat pada Gambar 5 .

## Gambar 5 Eksperimen Menggunakan Parameter Dissimilarity
Secara keseluruhan, metode GLCM dengan parameter homogeneity dan ANN sebagai klasifier mendapatkan akurasi 24,32%. Metode GLCM dengan parameter contrast dan ANN sebagai klasifier mendapatkan akurasi 99,84%. Metode GLCM dengan parameter mean dan ANN sebagai klasifier mendapatkan akurasi 99,99%. Metode  GLCM  dengan  parameter  dissimilarity  dan  ANN  sebagai  klasifier  untuk  mengklasifikasikan  citra gerakan tangan mendapatkan akurasi paling baik yaitu 100% seperti yang terlihat pada Gambar 6 .

## Gambar 6 Hasil Akurasi Eksperimen
Pada penelitian ini, metode GLCM dengan parameter dissimilarity dan ANN sebagai klasifier untuk mengklasifikasikan citra gerakan tangan mendapatkan akurasi paling baik yaitu 100%.  Adapun hasil confusion matrix dari eksperimen menggunakan parameter dissimilarity dapat dilihat pada Gambar 7 .
homogeneity contrast mean dissimilarity Akurasi 24,32% 99,84% 99,99% 100% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% Akurasi

## Gambar 7 Confusion Matrix Parameter Dissimilarity

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengusulkan  model  machine  learning  dan  image  processing  untuk  memantau  deteksi gerakan manusia. Metode machine learning digunakan untuk mendeteksi kecelakaan lansia sedangkan image processing digunakan  untuk  mendukung  kinerja  machine  learning  agar  kinerja  deteksi  dapat  lebih  baik. Penelitian ini menggunakan dua metode yang digunakan secara bersamaan yaitu GLCM dan ANN. Penelitian terdiri  dari  persiapan dataset human  gesture ,  tahap  preprocessing,  penerapan  GLCM,  analisis  hasil feature extraction , klasifikasi menggunakan ANN dan analisis hasil deteksi kelas gerakan. Secara keseluruhan, metode GLCM  dengan  parameter  homogeneity  dan  ANN  sebagai  klasifier  mendapatkan  akurasi  24,32%.  Metode GLCM dengan parameter contrast dan ANN sebagai klasifier mendapatkan akurasi 99,84%. Metode GLCM dengan  parameter  mean  dan  ANN  sebagai  klasifier  mendapatkan  akurasi  99,99%.  Metode  GLCM  dengan parameter dissimilarity dan ANN sebagai klasifier untuk mengklasifikasikan citra gerakan tangan mendapatkan akurasi paling baik yaitu 100%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tim peneliti mengucapkan terima kasih kepada Universitas Mercu Buana yang telah memberikan pendanaan penelitian skema Penelitian Internal Kerjasama Dalam Negeri (KDN).

## REFERENSI
[1] H. Durrani, “Healthcare and healthcare systems: inspiring progress and future prospects,” Mhealth , vol. 2, 2016.
[2] E. Until, “World Population Prospects: 2012 Revision,” United Nations Dep. Econ. Soc. Aff. New York, NY, USA , 2013.
[3] A. W. Roberts, S. U. Ogunwole, L. Blakeslee, and M. A. Rabe, The population 65 years and older in the United States: 2016 . US Department of Commerce, Economics and Statistics Administration, US …, 2018.
[4] R. Hall, “Population and the future,” Geography , vol. 100, no. 1, pp. 36–44, 2015.
[5] V. Ayumi, “Mobile Application for Monitoring of Addition of Drugs to Infusion Fluids,” Int. J. Sci. Res. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol. , pp. 48–56, Nov. 2019.
[6] V. Ayumi and H. Noprisson, “Rancang Bangun Aplikasi Monitoring Pemberian Obat Bagi Pasien,” J. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 8–12, 2018.
[7] V. Ayumi and M. I. Fanany, “Distribution-sensitive learning on relevance vector machine for pose- based human gesture recognition,” Procedia Comput. Sci. , vol. 72, pp. 527–534, 2015.
[8] N. Ani, N. M. Ali, and V. Ayumi, “Human Gesture Recognition for Elderly People Using User Training Interaction Data,” in International Visual Informatics Conference , 2023, pp. 109–118.
[9] D. I. Sensuse, P. Kareen, H. Noprisson, and M. O. Pratama, “Success factors for health information system development,” in 2017 International Conference on Information Technology Systems and Innovation (ICITSI) , 2017, pp. 162–167.
[10] B. Priambodo, N. Ani, and Y. Jumaryad, “Predict Next User Location to Improve Accuracy of Mobile Advertising,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, no. 1, 2019.
[11] Y. Jumaryadi, D. Firdaus, B. Priambodo, and Z. P. Putra, “Determining the Best Graduation Using Fuzzy AHP,” in 2020 2nd International Conference on Broadband Communications, Wireless Sensors and Powering (BCWSP) , 2020, pp. 59–63.
[12] I. Azimi, A. M. Rahmani, P. Liljeberg, and H. Tenhunen, “Internet of things for remote elderly monitoring: a study from user-centered perspective,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput. , vol. 8, no.
2, pp. 273–289, 2017.
[13] S. Gates, J. D. Fisher, M. W. Cooke, Y. H. Carter, and S. E. Lamb, “Multifactorial assessment and targeted intervention for preventing falls and injuries among older people in community and emergency care settings: systematic review and meta-analysis,” Bmj , vol. 336, no. 7636, pp. 130– 133, 2008.
[14] B. Moreland, R. Kakara, and A. Henry, “Trends in nonfatal falls and fall-related injuries among adults aged≥ 65 years—United States, 2012–2018,” Morb. Mortal. Wkly. Rep. , vol. 69, no. 27, p. 875, 2020.
[15] M. Jacob Rodrigues, O. Postolache, and F. Cercas, “Physiological and behavior monitoring systems for smart healthcare environments: A review,” Sensors , vol. 20, no. 8, p. 2186, 2020.
[16] M. Nahian, T. Ghosh, M. N. Uddin, M. Islam, M. Mahmud, and M. S. Kaiser, “Towards artificial intelligence driven emotion aware fall monitoring framework suitable for elderly people with neurological disorder,” in International Conference on Brain Informatics , 2020, pp. 275–286.
[17] J. Muangprathub, A. Sriwichian, A. Wanichsombat, S. Kajornkasirat, P. Nillaor, and V. Boonjing, “A novel elderly tracking system using machine learning to classify signals from mobile and wearable sensors,” Int. J. Environ. Res. Public Health , vol. 18, no. 23, p. 12652, 2021.
[18] S. Lersilp, S. Putthinoi, P. Lerttrakarnnon, and P. Silsupadol, “Development and usability testing of an emergency alert device for elderly people and people with disabilities,” Sci. World J. , vol. 2020, 2020.
[19] A. R. Reddy, G. S. Ghantasala, R. Patan, R. Manikandan, and S. Kallam, “Smart Assistance of Elderly Individuals in Emergency Situations at Home,” in Internet of Medical Things , Springer, 2021, pp. 95–115.
[20] M. Oudah, A. Al-Naji, and J. Chahl, “Hand Gestures for Elderly Care Using a Microsoft Kinect,” Nano Biomed. Eng , vol. 12, no. 3, pp. 197–204, 2020.
[21] M. Oudah, A. Al-Naji, and J. Chahl, “Elderly Care Based on Hand Gestures Using Kinect Sensor,” Computers , vol. 10, no. 1, p. 5, 2021.
[22] A. Purushothaman and S. Palaniswamy, “Development of smart home using gesture recognition for elderly and disabled,” J. Comput. Theor. Nanosci. , vol. 17, no. 1, pp. 177–181, 2020.
[23] M. Alam and M. A. Yousuf, “Designing and implementation of a wireless gesture controlled robot for disabled and elderly people,” in 2019 International Conference on Electrical, Computer and Communication Engineering (ECCE) , 2019, pp. 1–6.
[24] S. Desai and A. Desai, “Human Computer Interaction through hand gestures for home automation using Microsoft Kinect,” in Proceedings of International Conference on Communication and Networks , 2017, pp. 19–29.