## 
Abstrak —  Perkembangan  populasi  lanjut  usia  meningkat setiap  tahunnya  berbanding  lurus  dengan  angka  potensi  jatuh pada  lanjut  usia.  Jatuh  menjadi  salah  satu  kecelakaan  yang paling  umum  terjadi  pada  lanjut  usia.  Sekitar  28-35%  orang berusia  65  atau  lebih  di  dunia  mengalami  kejadian  jatuh  setiap tahunnya.  Jatuh  dapat  berakibat  cedera  fatal  bahkan meningkatkan  risiko  kematian  jika  tidak  segera  ditangani. Untuk  meminimalkan  dampak yang ditimbulkan jatuh tersebut, telah  banyak  penelitian  yang  dilakukan  salah  satunya  dengan metode threshold . Penelitian ini bertujuan membuat suatu sistem pendeteksi jatuh untuk mendapatkan nilai akurasi sistem. Sistem ini  memanfaatkan  nilai  keluaran  dari  sensor accelerometer dan gyroscope berbasis  mikrokontroler  dengan  metode threshold. Hasil  notifikasi  jatuh  akan  dikirimkan  dan  ditampilkan  pada smartphone android.  Perangkat  ini  bersifat wearable digunakan pada  bagian  pinggang.  Penelitian  ini  menggunakan  6  jenis aktivitas  biasa:  berdiri,  jongkok,  berjalan,  berlari,  naik  dan turun tangga, juga menggunakan 4 jenis aktivitas jatuh: jatuh ke kanan,  kiri,  depan  dan  belakang.  Berdasarkan  hasil  pengujian yang  telah  dilakukan,  didapatkan  bahwa  sistem  yang  dibuat memiliki sensitivitas sebesar 82,50%, spesifisitas sebesar 91,67%, akurasinya  sebesar  88%  dan  tingkat  keberhasilan smartphone menampilkan notifikasi jatuh sebesar 96,97%.
Kata kunci:  lanjut usia, accelerometer , gyroscope , threshold , wearable

## I. I NTRODUCTION
S ESEORANG yang  telah  memasuki  usia  60  tahun  atau  lebih dapat  dikategorikan  sebagai  lanjut  usia.  Lanjut  usia merupakan  kelompok  umur  manusia  yang  telah  memasuki tahapan  akhir  dari  fase  kehidupannya.  Populasi  global  orang berusia  60  tahun  atau  lebih  berjumlah  962  juta  pada  tahun 2017.  Jumlah  tersebut  diperkirakan  akan  berlipat  ganda  pada tahun 2050 mencapai hampir 2,1 miliar jiwa [1]. Sedangkan di Indonesia,  berdasarkan  data  proyeksi  penduduk  oleh  Badan Pusat  Statistik  [2],  pada  tahun  2017  populasi  lanjut  usia mencapai  23,66  juta  jiwa.  Diperkirakan  jumlah  penduduk lanjut usia di Indonesia pada tahun 2030 mencapai 40,95 juta jiwa [3].
Jatuh  menjadi  kecelakaan  yang  paling  umum  terjadi  pada
lanjut  usia.  Menurut Centers  for  Disease  Control  and Prevention ,  satu  dari  tiga  orang  lanjut  usia  mengalami  jatuh setiap  tahunnya.  Jatuh  dapat  berakibat  fatal  jika  tidak  segera ditangani  karena  dapat  menyebabkan  patah  tulang,  cedera kepala,  cacat  bahkan  meningkatkan  risiko  kematian  [4]. Pengawasan  dan  penanganan  segera  terhadap  lanjut  usia  oleh orang  terdekat  atau  anggota  keluarganya  penting  dilakukan, untuk  meminimalkan  dampak  yang  ditimbulkan  oleh  jatuh tersebut.  Namun,  tidak  semua  anggota  keluarga  dapat  terus menemani  dan  berada  di  dekat  lanjut  usia,  karena  memiliki aktivitas  lainnya.  Sehingga  dibutuhkan  suatu  perangkat  atau sistem  sebagai  solusi  yang  dapat  memberikan  notifikasi  jika terjadi jatuh pada lanjut usia.
Saat  ini  sistem  pendeteksi  jatuh  sedang  dikembangkan. Sebagian  besar  didasarkan  pada  sensor  optik  (kamera), accelerometer dan kombinasi accelerometer dengan gyroscope. Beberapa  metode  untuk  mendeteksi  orang  jatuh telah  ada  seperti  ambang  batas  ( threshold )  dan machine learning .  Metode machine  learning memiliki  akurasi  yang baik.  Namun,  membutuhkan  biaya  komputasi  yang  tinggi, ukuran  fisik  yang  besar  dan  konsumsi  energi  yang  tinggi  [5]. Meski  akurasi  dari  metode threshold tidak  sebaik machine learning ,  namun  metode  ini  lebih  cocok  digunakan  pada perangkat  yang  dapat  dipakai  dan  konsumsi  energi  yang rendah.  Karena  perhitungan  metode  ini  sederhana  dan  dapat diimplementasikan pada perangkat dengan  ukuran  kecil [5,6]. Pada penelitian ini kami membuat suatu perangkat yang dapat mendeteksi jatuh yang harapannya dapat digunakan oleh lanjut usia  menggunakan  sensor accelerometer dan gyroscope berbasis  mikrokontroler.  Sistem  ini  memanfaatkan  nilai keluaran  dari  sensor  berupa  percepatan  dan  kecepatan  sudut dari  pengguna.  Hasil  penelitian  ini,  sistem  mudah  untuk digunakan,  karena  didesain wearable dan  dapat  mendeteksi aktivitas  biasa  dan  jatuh.  Sistem  ini  juga  dilengkapi  dengan beberapa  fitur  seperti  menggunakan  baterai  dengan  konsumsi daya rendah, memberikan alert pada perangkat berupa buzzer dan  dapat  mengirimkan  hasil  notifikasi  jatuh  ke smartphone orang  terdekat  atau  anggota  keluarganya  untuk  segera dilakukan penanganan.

## Sistem Pendeteksi Jatuh Wearable untuk Lanjut Usia Menggunakan Accelerometer dan

## Gyroscope
Syifa Dzikri Tsani dan Indra Hardian Mulyadi *
Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
* Email: indra@polibatam.ac.id

## II. M ETODE
Sistem  pendeteksi  jatuh  yang  dibuat  terdiri  dari  beberapa komponen  utama  seperti  mikrokontroler,  sensor, power supply ,  dan bluetooth .  Sistem  ini  juga  terhubung  dengan smartphone melalui bluetooth, seperti  pada  diagram  blok sistem yang dapat dilihat pada Gambar 1 dan Gambar 2.
Gambar 1. Diagram blok sistem pada perangkat keras
Gambar 2. Diagram blok sistem pada smartphone

## A. Sistem
Sistem  pendeteksi  jatuh  yang  dibuat  terdiri  atas  beberapa komponen  utama  seperti  mikrokontroler,  sensor, power supply ,  dan bluetooth .  Sistem  ini  juga  terhubung  dengan smartphone melalui bluetooth, seperti  pada  diagram  blok sistem  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1,  Gambar  2,  dan realisasi  perangkat  pada  Gambar  3.  Beberapa  komponen penyusun sistem ini antara lain:

## 1) Mikrokontroler
Mikrokontroler  yang digunakan adalah  Arduino Nano  v3.1 sebagai pengontrol sistem.

## 2) Modul Sensor
Modul  MPU-6050  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai keluaran  dari  percepatan  dan  kecepatan  sudut  untuk mendeteksi jatuh.
3) Power Supply
Baterai lithium-ion digunakan  sebagai power  supply eksternal  memiliki  tegangan  sebesar  3.7  V  yang  dinaikan menjadi  5V  dengan  modul boost  converter dan  dilengkapi dengan modul charger.
4) Bluetooth
Modul bluetooth yang  digunakan  adalah  HC-05  untuk menghubungkan sistem dengan smartphone .

## Gambar 3. Realisasi perangkat
Sistem  ini  bersifat wearable artinya  dapat  digunakan  pada badan  penggunanya.  Perangkat  digunakan  pada  posisi pinggang seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Lokasi perangkat pada pinggang

## B. Metode Threshold
Metode  ambang  batas  ( threshold )  merupakan  salah  satu metode  yang  digunakan  dalam  algoritma  klasifikasi  aktivitas jatuh  dan  aktivitas  biasa.  [5-7].  Penentuan  nilai threshold dilakukan  dengan menganalisis  semua  nilai  total  percepatan dan  total  orientasi  dari  gerak  aktivitas  biasa  atau activity  of daily  living (ADL),  kemudian  diambil  nilai  maksimalnya untuk  dijadikan  nilai threshold [5]. Pada  metode  threshold parameter  yang  digunakan  adalah  total Accelerometer Magnitude (AM) dan total kecepatan sudut atau total orientasi Gyroscope Magnitude (GM).
Total  percepatan  dapat  dihitung  dengan  persamaan  (1), dimana 𝐴𝐶𝐶 𝑥 , 𝐴𝐶𝐶 𝑦 ,  dan 𝐴𝐶𝐶 𝑧 adalah  gravitasi  percepatan pada sumbu 𝑥 , 𝑦 , dan 𝑧 .
𝐴𝑀 = √(𝐴𝐶𝐶 𝑥 ) 2 + (𝐴𝐶𝐶 𝑦 ) 2 + (𝐴𝐶𝐶 𝑧 ) 2 (1)
Kemudian  untuk  menghitung  total  kecepatan  sudut  dapat digunakan  dalam  persamaan  (2),  dimana 𝐺𝑦𝑟𝑜 𝑥 , 𝐺𝑦𝑟𝑜 𝑦 ,  dan 𝐺𝑦𝑟𝑜 𝑧 adalah kecepatan sudut sumbu 𝑥 , 𝑦 , dan 𝑧 [5].
𝐺𝑀 = √(𝐺𝑦𝑟𝑜 𝑥 ) 2 + (𝐺𝑦𝑟𝑜 𝑦 ) 2 + (𝐺𝑦𝑟𝑜 𝑧 ) 2 (2)
Pada  penelitian  ini  terdapat  tiga threshold yang  digunakan untuk  mendeteksi  jatuh  an  yaitu  UFTacc  ( Upper  Fall Threshold ),  LFTacc  ( Lower  Fall  Threshold )  dan  UFTgy ( Upper Fall Threshold ). Pada sistem pendeteksi jatuh ini data hasil  pembacaan  sensor  akan  diolah  menggunakan  algoritma pendeteksi jatuh dengan metode threshold yang sudah ada [5] seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Flowchart algoritma pendeteksi jatuh

## C. Desain Pengujian
Pada penelitian ini kami menggunakan parameter spesifitas, sensitivitas  dan  akurasi  untuk  mengetahui  tingkat  kehandalan dari  sistem  yang  dibuat.  Untuk  menghitung  masing-masing parameter  tersebut  dengan  menggunakan  persamaan  (3),  (4) dan (5):
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 (3) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (4) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (5)
Terdapat  empat  kondisi  umum  dalam  sistem  deteksi  jatuh sebagai nilai dalam pengukuran, yaitu [5,7]:
1) True Positive (TP), kondisi sistem mendeteksi sebagai aktivitas jatuh, ketika aktivitas jatuh.
2) True Negative (TN), kondisi sistem mendeteksi sebagai aktivitas tidak jatuh, ketika aktivitas tidak jatuh.
3) False Positive (FP), kondisi sistem mendeteksi sebagai
aktivitas jatuh, ketika aktivitas tidak jatuh.
4) False  Negative (FN),  kondisi  sistem  mendeteksi  sebagai aktivitas tidak jatuh, ketika aktivitas jatuh.
Pada  penelitian  ini  pengujian  sistem  dilakukan  dengan membuat  desain  beberapa  aktivitas  yang  dibagi  menjadi kategori aktivitas jatuh dan aktivitas biasa seperti pada Table I [7,8].
TABEL I D ESAIN P ENGUJIAN S ISTEM Kategori Aksi Aktivitas Jatuh
Jatuh ke Kanan Jatuh ke Kiri Jatuh ke Depan Jatuh ke Belakang Aktivitas Biasa Berdiri Berdiri - Jongkok Berjalan Berlari Naik Tangga
Turun Tangga

## III. H ASIL DAN D ISKUSI
Berdasarkan  hasil  pengujian,  Gambar  6-9  menunjukkan nilai Accelerometer  Magnitude (AM)  dan Gyroscope Magnitude (GM) dari beberapa aktivitas sesuai dengan desain pengujian.
Gambar 6. Grafik hasil AM pada aktivitas biasa
Gambar 7. Grafik Hasil GM pada aktivitas biasa
Gambar 8. Grafik hasil AM pada aktivitas jatuh
Gambar 9. Grafik hasil AM pada aktivitas jatuh
Berdasarkan grafik pada Gambar 6-9 dan berdasarkan hasil observasi [5], maka nilai threshold LFTacc dan UFTacc yang akan  digunakan  adalah  0.48  g  dan  2,36  g.  Sedangkan  untuk UFTgy sebesar 270 deg/s.
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari  pengujian  sistem yang  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai threshold yang telah ditentukan, maka didapatkan hasil parameter pengukuran seperti pada Tabel II.
TABEL II
H ASIL P ARAMETER P ENGUJIAN S ISTEM Parameter Pengujian Jumlah
TP 33 TN 55
FP 5 FN 7
Dari 40 percobaan aktivitas jatuh, sebanyak 33 kali berhasil terdeteksi  sebagai  jatuh  dan  notifikasi  yang  ditampilkan  di android  sebanyak  32  kali.  Sehingga  persentase  keberhasilan notifikasi yang ditampilkan di android sebesar 96,97% .
Gambar 10 menunjukkan aplikasi android yang telah dibuat berhasil  menampilkan  hasil  deteksi  jatuh  ketika  perangkat mendeteksi aktivitas jatuh.
Gambar 10. Aplikasi Android menampilkan hasil deteksi jatuh

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  yang  dibuat  berhasil  mendeteksi  aktivitas  biasa  dan jatuh.  Hasil  pengujian  keseluruhan  alat  dengan  menggunakan nilai  threshold  LFTacc,  UFTac  dan  UFTgy  sebesar  0,48  g, 2,36  g.  dan  270  deg/s,  maka  didapatkan  sensitivitas  sebesar 82,50%,  spesifisitas  sebesar  91,67%,  dan  akurasinya  sebesar 88%. Hasil notifikasi jika terjadi jatuh dapat ditampilkan pada aplikasi  android  smartphone  dengan  tingkat  keberhasilan sebesar 96,97%.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  Direktorat  Jenderal  Tinggi Pendidikan, DIKTI dan Politeknik Negeri Batam.

## R EFERENCES
[1] United  Nations,  “World  Population  Ageing  2017-  Highlights (ST/ESA/SER.A/397).”in  Economic &  Social  Affairs,  Ed.  New  York: Department of Economic and Social Affairs, Population Division, 2017.
[2] Kementrian  Kesehatan  RI.  “Analisis  Lansia  di  Indonesia.”  Pusat  data informasi, 2017.
[3] World Health Organization, “WHO Global Report on Falls Prevention in  Older  Age.”  in  Ageing  and  Life  Course,  Family  and  Community Heal  th,  Ed.  Avenue  Appia,  Switzerland:  WHO  Press,  Population Division, 2017. [4] Centers  for  Disease  Control  and  Prevention.  “Important  Facts  about Falls.” Internet: https://www.cdc.gov/homeandrecreationalsafety/falls/adultfalls, Feb. 10, 2017 [Mar. 01, 2018]. [5] M.  I.  Nari,  S.  S.  Suprapto,  I.  H.  Kusumah,  "A  Simple  Design  of Wearable  Device  for  Fall  Detection  with  Accelerometer  and Gyroscope.” 2016  International  Symposium  on  Electronics  and  Smart Devices (ISESD) , November 29-30, 2016.
[6] A.  Kurniawan,  A.  R.  Hermawan,  I.K.E  Purnama  "A  Wearable  Device for  Fall  Detection  Elderly  People  Using  Tri  Dimensional Accelerometer.” 2016 International Seminar on Intellegent Technology and Its Application , 2016.
[7] S. Norhabibah, W. Andhyka K., D. Risqiwati "Rancang Bangun Sistem Monitoring  Deteksi  Jatuh  untuk  Manula  dengan  Menggunakan Accelerometer.” Journal  Of  Informatics,  Network,  and  Computer
Science , vol.1, pp.43-52, Nov. 2016.
[8] M.  Liandana,  I.  W.  Mustika,  Selo.  “Pengembangan  Sistem  Deteksi
Jatuh  pada  Lanjut  Usia  Menggunakan  Sensor  Accelerometer  pada Smartphone  Android.”  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi (SENTIKA 2014). Yogyakarta. ISSN: 2089-9813.