Volume 4 Nomor 2 Januari 2024 JURNAL DUNIA PENDIDIKAN https://jurnal.stokbinaguna.ac.id/index.php/JURDIP E-ISSN: 2746-8674
Klasifikasi  Aktivitas  Fisik  Berbasis  Data Accelerometer  ActivPAL dan ActiGraph : Metode Analisis dengan Machine Learning
Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8 1,2,3,4,5,6,7,8 Universitas Pendidikan Indonesia, Jawa Barat, Indonesia Jl. Dr. Setiabudi No.229, Isola, Kec. Sukasari, Kota Bandung, Jawa Barat 40152 Email: 06agum@upi.edu

## Abstrak
Aktivitas fisik secara teratur dapat memberikan dampak positif terhadap kesehatan pada semua golongan usia. Saat ini sudah banyak penelitian terkait pengukuran aktivitas fisik yang diakukan dengan  memanfaatkan  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence )  salah  satunya  menggunakan machine  learning dalam  mengklasifikasi  aktivitas  fisik.  Studi  ini  bertujuan  menganalisis klasifikasi  aktivitas  fisik  menggunakan machine  learning dengan  sumber  data  accelerometer ActivPAL dan ActiGraph GT3X. Partisipan dalam penelitian ini 105 siswa Sekolah Menengah Atas berusia  antara  17-19  Tahun.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Machine  learning  Decision tree .  Hasil  analisis  data  menunjukan  akurasi  sebesar  56,25%  pada  instumen  ActivPAL  dan 93,33%  pada  instrumen  ActiGraph.  Performa  akurasi  decision  tree  sangat  baik  dalam mengklasifikasi aktivitas fisik yang bersumber dari data accelerometer ActiGraph dibandingkan dengan accelerometer ActivPAL.  Selain  waktu  aktivitas  fisik  dan  sedentary,  jenis  kelamin merupakan predictor lain untuk mengklasifikasi aktif atau tidaknya seseorang.
Kata Kunci: Artificial Intelligence, Decision Tree, Sedentari

## PENDAHULUAN
Semakin berkembangnya zaman yang diikuti oleh teknologi modern ini memberi dampak positif dan negatif terhadap kehidupan ( Bosamia, M. 2013). Dilihat dari dampak positif  banyaknya  kegiatan  yang  menjadi  lebih  mudah  dan  instan  seperti  penggunaan gadget yang memberi fitur berbelanja tanpa harus berpergian keluar ( Hertzog, C. et al., 2008). Sedangkan  dampak  negatifnya  yaitu  orang-orang  akan  menjadi  malas  untuk bergerak dan hanya berfokus pada gadgetnya sehingga akan membawa pengaruh buruk terhadap kemampuan bersosialisasi nya ( Naser Olimat, S. 2013). Dan ternyata semakin berkembangya  teknologi  semakin  banyak  juga  dampak  yang  diberikan,  baik  dari  sisi positif maupun negatif terhadap aktifitas fisik dan kebugaran jasmani seseorang.
Melakukan Aktifitas fisik dapat memberikan dampak positif terhadap kebugaran jasmani ( Ratey, J. J., & Loehr, J. E., 2011) . Selain itu melakukan aktifitas fisik secara teratur juga memiliki manfaat terhadap kesehatan pada semua golongan usia ( Warburton, D. E. et al., 2006). Dibalik dari dampak positif melakukan aktifitas fisik secara teratur, ternyata
Klasifikasi Aktifitas Fisik Berbasis Data Accelorometer ActivPal dan ActiGraph: Metode Analisis dengan Machine Learning Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8
ada juga dampak dari kurangnya melakukan aktifitas fisik khususnya pada anak yaitu kebugaran  jasmani  akan  terganggu,  pengalaman  dan  keterampilan  geraknya  juga berkurang, baik dari sisi gerak lokomotor maupun nonlokomotor ( Tanha, T et al., 2011). Kurangnya aktifitas fisik juga merupakan faktor yang mendorong seseorang mengidap penyakit kronis seperti penyakit jantung, stroke, diabetes melitus tipe 2, obesitas dan kanker payudara yang secara keseluruhan diperkirakan dapat menyebabkan kematian secara  global  ( Booth,  F.  W.  et  al.,  2012). Selain  akibat  dari  penyakit  kronis,  kematian tertinggi di dunia di sebabkan oleh kurangnya melakukan aktifitas fisik (WHO, 2020). Hal ini menunjukan bahwa melakukan aktivitas fisik penting untuk menjaga kesehatan dan menghindari seseorang terkena berbagai penyakit.
Aktivitas  fisik  adalah  segala  kegiatan  atau  aktivitas  yang  menyebabkan peningkatan  energi  oleh  tubuh  dan  melampaui  energi  istirahat    (Haskell  et  al.,  2007). Aktifitas fisik yang dapat dilakukan setiap golongan usia yaitu aktifitas fisik ringan seperti berjalan,  berlari,  bersepeda  dan  naik-turun  tangga  yang  manfaatnya  baik  untuk kesehatan ( Powell, K. E., et al., 2011).
Untuk  melakukan  aktifitas  fisik  yang  memerlukan  energi  berbeda-beda tergantung  dari  jenis  aktifitas  fisik  yang  dilakukan  mulai  dari  aktifitas  fisik  ringan, sedang, berat dan sangat berat ( Long, X., Yin, B., & Aarts, R. M., 2009).
Beberapa penelitian terkait pengukuran aktifitas fisik sudah dilakukan, salah satu instrumen yang digunakan adalah accelerometers ActivPAL dan ActiGraph . Peneliti saat ini  lebih  sering  menggunakan accelerometer sebagai  alat  pengukur  aktifitas  fisik seseorang karena dapat menghasilkan data yang akurat serta pengunaannya yang efektif ( Lee, I. M., & Shiroma, E. J., 2014). Accelerometer merupakan suatu alat yang berfungsi mengubah gerakan fisik agar sebanding dengan kekuatan otot saat melakukan gerakan (Melanson & Freedson, 1996). Accelerometers ActivPAL merupakan accelerometer yang sudah  banyak  digunakan  untuk  mengukur  aktivitas  fisik  ( Arvidsson,  D.,  et  al.,  2019). Seperti perubahan postur tubuh, merekam banyaknya jumlah langkah dan irama jalan serta mengestimasi pengeluaran energi dalam satuan METs ( Bussmann, J. B . et al, 2009). Selain untuk mengukur aktifitas fisik Accelerometer ActivPAL juga dapat mengukur durasi tidur  dan  perilaku sedentary ( Dowd,  K.  P.  et  al.,  2012). Saat  ini  peneliti  lebih  sering menggunakan accelerometer sebagai alat pengukur aktifitas fisik seseorang karena dapat menghasilkan data yang akurat serta pengunaannya yang efektif ( Murphy, S. L. 2009).
Klasifikasi Aktifitas Fisik Berbasis Data Accelorometer ActivPal dan ActiGraph: Metode Analisis dengan Machine Learning Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8
Accelerometer ini biasa digunakan pada bagian paha, pergelangan tangan ataupun pada pinggang (Rainham et al., 2012; Sara et al., 2020; Xi Long, 2009).
Accelerometer ActivPAL juga  memiliki  kekurangan  yaitu  tidak  akurat  dalam mengukur beberapa aktivitas seperti bersepeda dan aktivitas di dalam air ( Harrington, D. M et al., 2011) . Berbeda dengan accelerometer ActiGraph yang dirancang khusus untuk mengukur  intensitas  aktivitas  fisik  dan  pola  tidur  seseorang  ( Quante,  M.  et  al.,  2015 ). Accelerometer  ini  digunakan  pada  pergelangan  tangan  dan  mampu  merekam  gerakan tubuh dengan akurasi yang tinggi ( Yang, C. C., & Hsu, Y. L. 2010) . Dalam accelerometer ini ada  potensi  ketidakakuratan  pada  saat  pengukuran,  jika  pemasangannya  tidak  benar maka  pada  saat  terkena  guncangan  dan  getaran  akan  menghasilkan  data  yang  tidak akurat.
Saat ini banyak peneliti yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk melakukan pengolahan data termasuk untuk pengukuran aktivitas fisik, salah satunya yaitu machine learning. Machine  learning merupakan  aplikasi  buatan Artificial  Intelligence (AI)  yang memberikan  fitur  untuk  meningkatkan  kemampuan  secara  otomatis  dari  pengalaman tanpa  harus  diprogram  secara  sistematis  ( Cioffi,  R.  et  al.,  2020). Machine  learning ini memiliki  kelebihan  yaitu  dapat  memperoleh  hasil  yang  murni  dan  spesifik  juga  dapat memecahkan berbagai masalah dalam penelitian (Ellis et al., 2014., Roihan et al., 2019).
Dilihat dari fungsinya Machine learning digunakan untuk menganalisis prediksi, klasifikasi,  kuantifikasi  dan  lainnya.  Berdasarkan sumber  data  dan  instrumen  yang digunakan, hasilnya cukup bervariatif. Hal ini menunjukan bahwa sumber data dan jenis instrumen  yang  digunakan  untuk  mengukur  aktivitas  fisik  akan  menentukan  tingkat akurasi  prediksi  aktivitas  fisik.  Di  Indonesia  sendiri  penelitian  tentang  perbandingan klasifikasi  aktivitas  fisik  berbasis  data accelerometer ActivPAL  dan  ActiGraph  dengan analisis machine  learning hampir  tidak  ada  dan  kebanyakan  penelitian  di  Indonesia hanya menggunakan kuesioner. Oleh karena itu, penelitian ini menganalisis klasifikasi aktivitas  fisik  menggunakan machine learning dengan  sumber  data accelerometer ActivPAL dan ActiGraph GT3X .

## METODE PENELITIAN
Studi ini menganalisis perbedaan performa machine learning decision tree dalam mengklasifikasi  aktivitas  fisik,  antara  data  dari  accelerometer  ActivPAL  dengan
Klasifikasi Aktifitas Fisik Berbasis Data Accelorometer ActivPal dan ActiGraph: Metode Analisis dengan Machine Learning Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8
ActiGraph. Perbedaan performa diuji dengan analisis confusion matrix yang terdiri atas akurasi, sensitifitas, dan spesifisitas.
Data set aktivitas fisik yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Kelompok Bidang  Keilmuan  (KBK)  aktivitas  fisik  pada  program  studi  Ilmu  Keolahragaan, Universitas Pendidikan Indonesia. Salah satu kajian KBK yaitu aktivitas fisik keseharian ( daily  physical  activity )  masyarakat  pada  berbagai  jenjang  usia.  Instrument  yang digunakan  untuk  mengukur  aktivitas  fisik  keseharian  diantaranya  kuesioner  dan accelerometer .
Sesuai dengan permasalahan penelitian, data set aktivitas fisik yang digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  data  aktivitas  fisik  keseharian  yang  diukur  dengan accelerometer ActivPAL  dan  ActiGraph  GT3X.  Jumlah  partisipan  penelitian  yaitu  181 orang  siswa  Sekolah  Menengah  Atas  berusia  antara  17-19  Tahun.  Berdasarkan  hasil verifikasi  data  hasil  perekaman  accelerometer,  jumlah  data  yang  valid  yaitu  54  orang partisipan  untuk  data accelerometer ActivPAL,  dan  51  orang  partisipan  untuk  data accelerometer ActiGraph.  Hasil  perekaman  selanjutnya  diunduh  dan  dianalisis  dengan menggunakan  PAL  Analysis  untuk  ActivPAL  (Gambar  1)  dan  ActiLife  untuk  ActiGraph (Gambar 2).
Gambar 1. Hasil Analisis Aktivitas Fisik dengan Software PAL Analysis
Klasifikasi Aktifitas Fisik Berbasis Data Accelorometer ActivPal dan ActiGraph: Metode Analisis dengan Machine Learning Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8
Gambar 2. Hasil Analisis Aktivitas Fisik dengan Software ActiLife
Level  aktivitas  fisik  merupakan  variabel  utama  dalam  penelitian  ini.  Level aktivitas yang diuji diklasifikasikan menjadi dua, yaitu aktif dan tidak aktif melakukan aktivitas fisik. Klasifikasi aktif dan tidak aktif mengacu pada pedoman aktivitas fisik dan perilaku sedentari yang dikeluarkan oleh World Health Organization (WHO). Klasifikasi dibagi ke dalam dua kategori yaitu aktif dan tidak aktif. Sebagaimana rekomendasi WHO bahwa untuk remaja setidaknya harus melakukan aktivitas fisik moderat hinggi kuat 60 menit  perhari,  sementara  untuk  aktivitas  sedentari  tidak  lebih  dari  60  menit  secara berturut-turut (WHO, 2020).
Variabel prediktor yang digunakan untuk mengklasifikasi aktivitas fisik dari data accelerometer ActivPAL yaitu gender, waktu berdiri, waktu melangkah, waktu duduk, dan waktu  rebahan  ( laying  time ).  Sementara  prediktor  untuk  data  dari accelerometer ActiGraph  yaitu  gender,  waktu  aktivitas  sedentari,  waktu  aktivitas  fisik  ringan,  waktu aktivitas  fisik  sedang,  dan  waktu  aktivitas  fisik  tinggi.  Kalkulasi  waktu  dari  masing- masing variabel prediktor diperoleh dari hasil unduhan dan analisis software masing- masing accelerometer sebagaimana dijelaskan.
Data dalam penelitian ini diperoleh dengan cara melakukan eksperimen pada usia remaja  dengan  menggunakan accelerometer  ActivPAL dan ActiGraph . Accelerometer ActivPAL dan ActiGraph sudah banyak digunakan untuk mengukur aktifitas fisik karena menghasilkan data yang akurat dan penggunaan nya yang efektif (Anggunadi & Sutarina, 2017; Kurniawan et al., 2019). Accelerometer ActivPAL ini biasa digunakan pada bagian paha  kanan  sedangkan accelerometer  ActiGraph pada  bagian  pinggang  selama  5  hari,
Klasifikasi Aktifitas Fisik Berbasis Data Accelorometer ActivPal dan ActiGraph: Metode Analisis dengan Machine Learning Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8
kedua  instrument  accelerometer  tersebut  akan  menghasilkan  rekaman  aktifitas  fisik yang dilakukan oleh sampel.
Algoritma machine  learning yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu decision tree .  Pada  beberapa  penelitian  sebelumnya,  algoritma decision  tree diyakini  memiliki akurasi yang baik dalam mengklasifikasi aktivitas fisik (Biswas et al., 2021; Maswadi et al., 2021; Trost et al., 2016; Zhang et al., 2021). Selain menghasilkan performa akurasi prediksi  maupun  klasifikasi, decision  tree menghasilkan  pohon  keputusan  mengenai atribut  atau  prediktor  apa  saja  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasi  aktivitas  fisik. Analisis dan pengujian dilakukan dengan menggunakan software Rapidminer yang telah banyak digunakan dalam analisis machine learning.
Untuk  melatih  model  data  peneliti  menggunakan  data  yang  telah  diproses sebelumnya. Jumlah data yang digunakan yaitu sebanyak 54 data ActivPAL dan 51 data untuk  ActiGraph.  Jumlah  data  traini  yaitu  sebesar  70%  untuk  masing-masing  data, sedangkan data uji sebesar 30% dari masing-masing data. Pembagian data latih dan data uji dilakukan secara otomatis dengan aplikasi Rapidminer yang prosesnya sebagaimana pada gambar 3.
Gambar 3. Proses Split Data dan Pengujian Decision Tree dengan Rapidminer
Klasifikasi Aktifitas Fisik Berbasis Data Accelorometer ActivPal dan ActiGraph: Metode Analisis dengan Machine Learning Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Gambar 1 menyajikan pohon keputusan yang dihasilkan dari algoritma machine learning  decision  tree dari  data  accelerometer  ActivPAL.  Waktu  melangkah  ( stepping time ) berada pada posisi paling atas sebagai root dari algoritma yang dihasilkan. Artinya bahwa waktu melangka menjadi indikator utama decision tree dalam mengklasifikasikan apakah seseorang aktif atau tidak aktif melakukan aktivitas fisik. Jika waktu melangkah lebih dari 95,66 menit, maka untuk melihat seseorang aktif dan tidak selanjutnya dilihat waktu  berdirinya  ( standing  time ).  Jika  waktu  berdirinya  >162  menit  maka diklasifikasikan aktif. Selain waktu melangkah, waktu rebahan (laying time) dan gender juga  menjadi  factor  penentu  dari  algoritma  decision  tree  dalam  mengklasifikasikan seseorang aktif atau tidak.
Gambar 4. Hasil Pohon Keputusan Klasifikasi Aktivitas Fisik Data ActivPAL
Berbeda  dengan  data  yang  bersumber  dari accelerometer ActivPAL,  pohon keputusan  algoritma machine  learning  decision  tree yang  dihasilkan  dari  data accelerometer ActiGraph lebih sederhana. Sebagaimana pada gambar 4, klasifikasi aktif dan tidak aktif hanya didasarkan pada waktu aktivitas moderat saja. Jika waktu aktivitas fisik moderat > 109,167 menit maka diklasifikasikan aktif, dan jika waktu aktivitas fisik moderat < 109,167 menit maka diklasifikasikan tidak aktif oleh decision tree .
Klasifikasi Aktifitas Fisik Berbasis Data Accelorometer ActivPal dan ActiGraph: Metode Analisis dengan Machine Learning Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8
Gambar 2. Hasil Pohon Keputusan Klasifikasi Aktivitas Fisik Data ActiGraph
Selanjutnya yaitu  menguji  performa  yang  dihasilkan  dari  kedua  sumber  data accelerometer ActivPAL  dan  ActiGraph.  Tabel  1  merupakan confusion  matrix hasil pengujian performa untuk data dari accelerometer ActivPAL, dan tabel 2 hasil pengujian data accelerometer ActiGraph. Hasil pengujian menunjukkan akurasi algoritma machine learning decision tree data accelerometer ActivPAL dalam mengklasifikasi aktivitas fisik sebesar  56,25%,  sementara  sensitifitas  40%  dan  spesitifitas  63,64%.  Hasil  pengujian data  dari  accelerometer  ActiGraph  pada  tabel  2  menunjukkan  performa  akurasi  lebih tinggi 93,33%, dengan sensitifitas 90% dan spesifisitas 100%.
Tabel 1. Evaluasi Akurasi, Sensitifitas, dan Spesifisitas Klasifikasi Aktivitas Fisik Decision Tree Data ActivPAL
Tabel 2. Evaluasi Akurasi, Sensitifitas, dan Spesifisitas Klasifikasi Aktivitas Fisik Model Machine Learning Data ActiGraph
Klasifikasi Aktifitas Fisik Berbasis Data Accelorometer ActivPal dan ActiGraph: Metode Analisis dengan Machine Learning Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8

## PEMBAHASAN
Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  faktor-faktor  yang  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasi seseorang aktif atau tidak dalam melakukan aktivitas fisik. Hasil analisis menunjukkan  bahwa  waktu  melangkah,  waktu  berdiri,  dan  waktu  tiduran/berbaring ( laying time ) menjadi faktor-faktor yang mengklasifikasi aktivitas fisik. Selain itu, waktu aktivitas  fisik  moderat  dan  jenis  kelamin  juga  menjadi  salah  satu  faktor  penentu klasifikasi aktivitas fisik. Penelitian sebelumnya menemukan bahwa perilaku sedentari (duduk, tiduran/berbaring) berhubungan dengan perilaku aktivitas fisik (Mansoubi et al., 2014). Lebih lanjut bahwa anak laki-laki lebih aktif secara fisik dibandingkan dengan perempuan  (Pearson,  2009).  Artinya  faktor-faktor  perilaku  sedentari  dan  gender merupakan salah satu penentu yang mempengaruhi aktivitas fisik.
Penelitian ini juga membandingkan performa akurasi decision tree berdasarkan dua  jenis  instrumen  aktivitas  fisik  accelerometer  ActivPAL  dan  ActiGraph.  Hasil pengujian  dengan confusion  matrix menunjukkan  bahwa  performa  algoritma machine learning  decision  tree untuk  data  accelerometer  ActiGraph  lebih  tinggi  daripada  data ActivPAL. Selain itu, sensitifitas, dan spesifisitas pengujian dari data ActiGraph jauh lebih unggul  dibandingkan  dengan  ActivPAL.  Penelitian  sebelumnya  yang  membandingkan performa accelerometer ActivPAL  dan  ActiGraph  menunjukkan  bahwa  data ActiGraph dapat  menentukan  perilaku sedentary dengan  akurasi  sedang  hingga  tinggi  jika dibandingkan  dengan ActivPAL (Koster  et  al.,  2016).  Temuan  lainnya  bahwa  software ActivPAL memperkirakan aktivitas fisik ringan ditaksir terlalu tinggi dan aktivitas sedang hingga tinggi diestimasi lebih kecil, sedangkan machine learning Artificial Neural Network (ANN) memperkirakan waktu aktivitas sedentary dan aktivitas fisik ringan berbeda dari kriteria dan aktivitas fisik sedang hingga tinggi ditaksir terlalu tinggi (Felez-Nobrega et al.,  2018).  Penelitian  lainnya  secara  statistik  menemukan  perbedaan  kecil  namun signifikan  antara  ActivPAL  dan  ActiGraph  dalam  mengukur  perilaku  sedentary  dan aktivitas fisik (Martin et al., 2011).
Penelitian lain yang mendukung hasil penelitian ini yaitu klasifikasi aktivitas fisik menggunakan machine learning berdasarkan data berbasis kuesioner dan accelerometer menemukan  bahwa  penggunaan  model  machine  learning  dengan  metode  SVM menunjukan akurasi yang tinggi, dimana basis data accelerometer lebih signifikan dalam kondisi uji statis dibandingkan dengan kondisi uji dinamis (Rivera et al., 2023). Selain
Klasifikasi Aktifitas Fisik Berbasis Data Accelorometer ActivPal dan ActiGraph: Metode Analisis dengan Machine Learning Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8
sumber  data,  ukuran  sampel,  ukuran  fitur  serta  banyaknya  prediktor,  jenis  algoritma machine  learning yang  digunakan  juga  menghasilkan  performa  yang  bebeda-beda (Jollans  et  al.,  2019).  Kualitas  data  juga  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat mempengaruhi perbedaan performa akurasi algoritma machine learning (Budach et al., 2022). Artinya bahwa sumber data dan instrumen yang digunakan serta jenis analisis akan menentukan hasil yang mungkin berbeda-beda.
Beberapa limitasi dari penelitian ini diantaranya, jumlah partisipan yang relatif masih  terbatas  sehingga  memungkinkan  performa  akurasi  model machine  learning dipengaruhi  oleh  banyaknya  data.    Selain  jumlah,  variabilitas  karakteristik  partisipan juga  diperlukan  pada  penelitian  selanjutnya  untuk  menilai  kinerja  performa machine learning . Selanjutnya bahwa ActiGraph GT3X tidak tahan air, sehingga untuk aktivitas- aktivitas  yang  berhubungan  dengan  air  harus  dilepas  sehingga  tidak  terdeteksi. Diperlukan  daftar  ( log )  laporan  aktivitas  yang  dilakukan  oleh  partisipan  termasuk lamanya aktivitas yang dilakukan.

## KESIMPULAN
Algoritma  machine  learning  decision  tree  dapat  mengklasifikasi  aktivitas  fisik berdasarkan waktu aktivitas keseharian dan waktu sedentari. Performa akurasi decision tree  sangat  baik  dalam  mengklasifikasi  aktivitas  fisik  yang  bersumber  dari  data accelerometer ActiGraph dibandingkan dengan data dari accelerometer ActivPAL. Selain waktu  aktivitas  fisik  dan  sedentary,  jenis  kelamin  juga  menjadi  salah  satu  prediktor algoritma  machine  learning  dalam  mengklasifikasi  apakah  seseorang  termasuk  dalam kategori aktif atau tidak aktif.

## DAFTAR PUSTAKA
Bosamia, M. (2013). Positive and negative impacts of information and communication technology  in  our  everyday  life. Dostupno  na:  https://www.  Research  gate. net/publication/325570282_Positive_and_Negative_Imp acts_of_Information_and_Communication_Technology_in_our_Everyday_Life [30. kolovoza 2021.] .
Hertzog, C., Kramer, A. F., Wilson, R. S., & Lindenberger, U. (2008). Enrichment effects on adult  cognitive  development:  can  the  functional  capacity  of  older  adults  be preserved  and  enhanced?. Psychological  science  in  the  public  interest , 9 (1),  1- 65.Naser  Olimat,  S.  (2013).  Positive  and  negative  impact  of  technology  and information revolution on compiling the dictionary. American academic & scholarly research journal , 5 (3).
Klasifikasi Aktifitas Fisik Berbasis Data Accelorometer ActivPal dan ActiGraph: Metode Analisis dengan Machine Learning Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8
Naser  Olimat,  S.  (2013).  Positive  and  negative  impact  of  technology  and  information revolution  on  compiling  the  dictionary. American  academic  &  scholarly  research journal , 5 (3)
Ratey,  J.  J.,  &  Loehr,  J.  E.  (2011).  The  positive  impact  of  physical  activity  on  cognition during  adulthood:  a  review  of  underlying  mechanisms,  evidence  and recommendations.
Warburton, D. E., Nicol, C. W., & Bredin, S. S. (2006). Health benefits of physical activity: the evidence. Cmaj , 174 (6), 801-809. Tanha, T., Wollmer, P., Thorsson, O., Karlsson, M. K., Lindén, C., Andersen, L. B., & Dencker, M. (2011). Lack of physical activity in young children is related to higher composite risk factor score for cardiovascular disease. Acta paediatrica , 100 (5), 717-721. Booth, F. W., Roberts, C. K., & Laye, M. J. (2012). Lack of exercise is a major cause of chronic diseases. Comprehensive physiology , 2 (2), 1143. WHO. (2020). 10 besar penyebab kematian .
Haskell, W. L., Lee, I.-M., Pate, R. R., Powell, K. E., Blair, S. N., Franklin, B. A., & Bauman, . . (2007). Physical Activity and Public Health: Updated Recommendation for Adults From the American College of Sports Medicine and the American Heart Association. Circulation , 116 (9), 1081–1093.
https://doi.org/10.1161/CIRCULATION.107.185649
Powell, K. E., Paluch, A. E., & Blair, S. N. (2011). Physical activity for health: What kind? How much? How intense? On top of what?. Annual review of public health , 32 , 349- 365.
Long,  X.,  Yin,  B.,  &  Aarts,  R.  M.  (2009,  September).  Single-accelerometer-based  daily physical activity classification. In 2009 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (pp. 6107-6110). IEEE. Lee, I. M., & Shiroma, E. J. (2014). Using accelerometers to measure physical activity in large-scale epidemiological studies: issues and challenges. British journal of sports medicine , 48 (3), 197-201.
Melanson,  E.  L.,  &  Freedson,  P.  S.  (1996).  Physical  Activity  Assessment:  A  Review  of Methods. In Critical Reviews in Food Science and Nutrition (Vol. 36, Issue 5, pp. 385– 396). Taylor and Francis Inc. https://doi.org/10.1080/10408399609527732 Arvidsson, D., Fridolfsson, J., & Börjesson, M. (2019). Measurement of physical activity in clinical practice using accelerometers. Journal of internal medicine , 286 (2), 137-153. Bussmann,  J.  B.,  Ebner-Priemer,  U.  W.,  &  Fahrenberg,  J.  (2009).  Ambulatory  activity monitoring:  Progress  in  measurement  of  activity,  posture,  and  specific  motion patterns in daily life. European Psychologist , 14 (2), 142-152.
Dowd,  K.  P.,  Harrington,  D.  M.,  Bourke,  A.  K.,  Nelson,  J.,  &  Donnelly,  A.  E.  (2012).  The measurement  of  sedentary  patterns  and  behaviors  using  the  ActivPAL™ professional physical activity monitor. Physiological measurement , 33 (11), 1887. Murphy, S. L. (2009). Review of physical activity measurement using accelerometers in older  adults:  considerations  for  research  design  and  conduct. Preventive medicine , 48 (2), 108-114.
Rainham,  D.  G.,  Bates,  C.  J.,  Blanchard,  C.  M.,  Dummer,  T.  J.,  Kirk,  S.  F.,  &  Shearer,  C.  L. (2012). Spatial classification of youth physical activity patterns. American Journal of Preventive Medicine , 42 (5). https://doi.org/10.1016/j.amepre.2012.02.011 Sara, K., Risma, R., & Sutisna, N. (2020). Hubungan Durasi Tidur dan Perilaku Sedentari dengan  Body  Mass  Index  pada  Siswa  SMA  Negeri  3  Ciamis. Jurnal  Terapan  Ilmu Keolahragaan , 5 (2), 120–127. https://doi.org/10.17509/jtikor.v5i2.27960
Klasifikasi Aktifitas Fisik Berbasis Data Accelorometer ActivPal dan ActiGraph: Metode Analisis dengan Machine Learning Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8
Xi Long. (2009). Single-Accelerometer-Based Daily Physical Activity Classification . IEEE Harrington, D. M., Welk, G. J., & Donnelly, A. E. (2011). Validation of MET estimates and step  measurement  using  the  ActivPAL  physical  activity  logger. Journal  of  sports sciences , 29 (6), 627-633.
Quante, M., Kaplan, E. R., Rueschman, M., Cailler, M., Buxton, O. M., & Redline, S. (2015). Practical  considerations  in  using  accelerometers  to  assess  physical  activity, sedentary behavior, and sleep. Sleep health , 1 (4), 275-284.
Yang,  C.  C.,  &  Hsu,  Y.  L.  (2010).  A  review  of  accelerometry-based  wearable  motion detectors for physical activity monitoring. Sensors , 10 (8), 7772-7788.
Cioffi,  R.,  Travaglioni,  M.,  Piscitelli,  G.,  Petrillo,  A.,  &  De  Felice,  F.  (2020).  Artificial intelligence  and  machine  learning  applications  in  smart  production:  Progress, trends, and directions. Sustainability , 12 (2), 492.
Ellis, K., Kerr, J., Godbole, S., Lanckriet, G., Wing, D., & Marshall, S. (2014). A random forest classifier for the prediction of energy expenditure and type of physical activity from wrist  and  hip  accelerometers. Physiological  Measurement , 35 (11),  2191–2203. https://doi.org/10.1088/0967-3334/35/11/2191 .
Roihan, A., Abas Sunarya, P., & Rafika, A. S. (2019). IJCIT (Indonesian Journal on Computer and  Information  Technology)  Pemanfaatan  Machine  Learning  dalam  Berbagai Bidang:  Review  paper.  In IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and  Information Technology) (Vol. 5, Issue 1).
Anggunadi, A., & Sutarina, N. (2017). MANFAAT ACCELEROMETER UNTUK PENGUKURAN AKTIVITAS FISIK . Kurniawan,  R.,  Jajat,  *,  &  Sutisna,  N.  (2019). Physical  Self-Concept  dan  Aktivitas  Fisik Remaja SMA (Vol. 78). http://ejournal.upi.edu/index.php/JTIKOR/ Koster, A., Shiroma, E. J., Caserotti, P., Matthews, C. E., Chen, K. Y., Glynn, N. W., & Harris, T. B. (2016). Comparison of Sedentary Estimates between ActivPAL and Hip- and Wrist-Worn ActiGraph. Medicine and Science in Sports and Exercise , 48 (8), 1514– 1522. https://doi.org/10.1249/MSS.0000000000000924
Zhou, M., Fukuoka, Y., Goldberg, K., Vittinghoff, E., & Aswani, A. (2019). Applying machine learning  to  predict  future  adherence  to  physical  activity  programs. BMC  Medical Informatics  and  Decision  Making , 19 (1). https://doi.org/10.1186/s12911-019- 0890-0
Felez-Nobrega,  M.,  Hillman,  C.  H.,  Dowd,  K.  P.,  Cirera,  E.,  &  Puig-Ribera,  A.  (2018). ActivPAL™  determined  sedentary  behaviour,  physical  activity  and  academic achievement in college students. Journal of sports sciences , 36 (20), 2311-2316. Pearson,  N.,  Atkin,  A.  J.,  Biddle,  S.  J.,  Gorely,  T.,  &  Edwardson,  C.  (2009).  Patterns  of adolescent  physical  activity  and  dietary  behaviours. International  Journal  of Behavioral Nutrition and Physical Activity , 6 (1), 1-7.
Mansoubi,  M.,  Pearson,  N.,  Biddle,  S.  J.,  &  Clemes,  S.  (2014).  The  relationship  between sedentary behaviour and physical activity in adults: a systematic review. Preventive medicine , 69 , 28-35.
Martin, A., McNeill, M., Penpraze, V., Dall, P., Granat, M., Paton, J. Y., & Reilly, J. J. (2011). Objective  measurement  of  habitual  sedentary  behavior  in  pre-school  children: comparison of ActivPAL With ActiGraph monitors. Pediatric exercise science , 23 (4), 468-476.
Jollans, L., Boyle, R., Artiges, E., Banaschewski, T., Desrivières, S., Grigis, A., ... & Whelan, R. (2019).  Quantifying  performance  of  machine  learning  methods  for  neuroimaging data. NeuroImage , 199 , 351-365.
Klasifikasi Aktifitas Fisik Berbasis Data Accelorometer ActivPal dan ActiGraph: Metode Analisis dengan Machine Learning Agum Sholahuddin 1 , Jajat 2 , Imas Damayanti 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Nur Indri Rahayu 6 , Yati Ruhayati 7 , Mohammad Zaky 8
Budach, L., Feuerpfeil, M., Ihde, N., Nathansen, A., Noack, N., Patzlaff, H., ... & Harmouch, H.
(2022). The effects of data quality on machine learning performance. arXiv preprint arXiv:2207.14529 .
Zhang, T., Tang, W., & Sazonov, E. S. (2012, August). Classification of posture and activities by  using  decision  trees.  In 2012  Annual  International  Conference  of  the  IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (pp. 4353-4356). IEEE.
Biswas, A., Chen, C., Dobson, K. G., Prince, S. A., Shahidi, F. V., Smith, P. M., & Fuller, D. (2023).  Identifying  the  sociodemographic  and  work-related  factors  related  to workers’  daily  physical  activity  using  a  decision  tree  approach. BMC  Public Health , 23 (1), 1853.
Maswadi, K., Ghani, N. A., Hamid, S., & Rasheed, M. B. (2021). Human activity classification using  Decision  Tree  and  Naive  Bayes  classifiers. Multimedia  Tools  and Applications , 80 , 21709-21726.
Trost, S. G., Fragala-Pinkham, M., Lennon, N., & O'Neil, M. E. (2016). Decision trees for detection of activity intensity in youth with cerebral palsy. Medicine and science in sports and exercise , 48 (5), 958.