RANCANG BANGUN HUMAN ACTIVITY RECOGNIZER SEBAGAI CLASSIFIER SINYAL GEMPA BUMI DAN AKTIVITAS MANUSIA PADA AKSELEROMETER SMARTPHONE
Haryas Subyantara Wicaksana Program Studi Instrumentasi MKG Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Email: haryassubyan@gmail.com
Hapsoro A. Nugroho Program Studi Instrumentasi MKG Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Email: hapsoro.agung@bmkg.go.id

## ABSTRAK
Akselerometer pada s martphone dapat merekam sinyal gempa bumi guna mendukung mitigasi kebencanaan di  Indonesia.  Aktivitas  manusia  menghasilkan noise yang  cukup  signifikan  terhadap  data  akselerometer  pada smartphone . Human Activity Recognizer (HAR) diimplementasikan memilah sinyal aktivitas manusia dari sinyal gempa  bumi  yang direkam akselerometer smartphone . Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sinyal percepatan linier aktivitas manusia dengan sinyal percepatan gempa bumi pada akselerometer smartphone Android melalui Human Activity Recognizer (HAR) berbasis algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) . Metode penelitian terdiri dari penghimpunan data, pra pengolahan data, segmentasi data, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Berdasarkan hasil pengujian HAR sebagai classifier sinyal gempa bumi dan sinyal aktivitas manusia menggunakan algoritma K-NN secara umum mampu memilah sinyal akselerometer smartphone akibat aktivitas manusia dan sinyal gempa bumi dengan rentang akurasi 66,9% hingga 100%. Algoritma tipe Fine K-NN memiliki akurasi tertinggi sebesar 100%.
Kata kunci: akselerometer; smartphone ; gempa bumi; human activity recognizer ; k-nearest neighbor .

## ABSTRACT
Smartphone accelerometers can be used to record earthquake signals to resolve disaster mitigation in Indonesia. Human activity produces significant noise towards accelerometer data on smartphones. One branch of artificial intelligence, namely Human Activity Recognizer (HAR), is very likely to be implemented to sort signals of human activity from earthquake signals recorded by smartphone accelerometers. This study aims to classify linear acceleration signals of human activity with accelerated earthquake signals on the Android smartphone accelerometer through the Human Activity Recognizer (HAR) based on the K- Nearest Neighbor (K-NN) algorithm. The research method consists of data collection, data preprocessing, data  segmentation,  feature  extraction,  and  classification.  Based  on  the  results  of  HAR  testing  as  an earthquake signal classifier and signal of human activity obtained that the K-NN algorithm is generally able  to  sort  smartphone  accelerometer  signals  due  to  human  activity  and  earthquake  signals  with  an accuracy range of 66.9% to 100%. The Fine K-NN type algorithm has the highest accuracy of 100%.
Keywords: accelerometer; smartphone; earthquake; human activity recognizer; k-nearest neighbor.

## 1. PENDAHULUAN
Sensor  akselerometer smartphone Android  dapat  dimanfaatkan  sebagai  instrumen  perekam  parameter kegempaan  di  Indonesia.  Namun,  gagasan  ini  memiliki  kendala,  terutama  terkait  noise.  Aktivitas  manusia menghasilkan noise yang cukup signifikan terhadap data akselerometer pada smartphone . Salah satu cabang artificial intelligence , yaitu Human Activity Recognizer (HAR) , sangat mungkin diimplementasikan memilah sinyal aktivitas manusia dari sinyal gempa bumi yang direkam akselerometer smartphone .
Gempa bumi adalah peristiwa bergetarnya permukaan bumi di area tertentu karena pergeseran atau pergerakan lapisan batuan pada litosfer akibat penyesaran [1]. Percepatan merupakan perubahan kecepatan dalam rentang waktu tertentu akibat adanya perpindahan posisi dari suatu objek. Sinyal gempa bumi yang direkam akselerometer adalah berupa sinyal percepatan tanah.
Akselerometer merupakan sensor yang berfungsi mendeteksi nilai percepatan suatu objek. Akselerometer tipe LSM6DSL tergolong sensor inersia yang terpasang dalam smartphone Android menggunakan teknologi Micro-
Electro-Mechanical-System (MEMS).  Sensor  ini  mengukur  nilai  percepatan  linear  pada  tiga  sumbu  koordinat kartesian yaitu x, y dan z. Terdapat beberapa jenis input sinyal akselerometer tipe MEMS antara lain sinyal percepatan gravitasi, percepatan akibat aktivitas manusia, offset dan noise [6].
Setiap  hari,  manusia  selalu  beraktivitas  secara  fisik.  HAR  adalah  salah  satu  cabang  berbasis artificial intelligence yang bertujuan mengenali aktivitas manusia melalui pendekatan komputasi perangkat teknologi yang dimanfaatkan oleh manusia [3]. HAR memiliki berbagai metode antara lain menggunakan visualisasi kamera atau sensor inersia seperti akselerometer dan giroskop [4]. Sensor inersia dapat dipasang di area dada, pergelangan tangan, pinggang, maupun paha [5].
K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah classifier yang bekerja dengan menghitung jarak suatu input data baru terhadap K-data model pembelajaran. Algoritma ini disebut juga mencari tetangga terdekat dari suatu input data baru [6]. Jarak kedekatan data input baru terhadap data model umumnya dihitung menggunakan persamaan Euclidean Distance [7] sebagai berikut:
𝐸(𝐴, 𝐵) = ∑ (𝐴 − 𝐵 ) (1)
Pada persamaan tersebut, E merupakan jarak input dengan tetangga terdekat, A merupakan data input baru, sedangkan B merupakan data model pembelajaran. Proses perhitungan menggunakan aplikasi MATLAB. Data input baru diuji terhadap setiap titik data pembelajaran, kemudian dicari urutan tetangga dengan nilai jarak terkecil sesuai bilangan K. K-NN memiliki beberapa jenis algoritma pengerjaan [8], yaitu:
a. Fine K-NN, algoritma K-NN menggunakan satu tetangga terdekat (K=1).
b. Medium K-NN, algoritma K-NN menggunakan sepuluh tetangga terdekat (K=10).
c. Coarse K-NN, algoritma K-NN menggunakan seratus tetangga terdekat (K=100).
d. Cosine K-NN, algoritma K-NN yang menggunakan perhitungan jarak tetangga terdekat berbasis cosine distance metrix .
e. Cubic K-NN, algoritma K-NN  yang  menggunakan perhitungan jarak tetangga  terdekat berbasis cubic distance metrix .
Penelitian ini bertujuan  untuk mengklasifikasikan sinyal percepatan linier aktivitas manusia dengan sinyal percepatan gempa bumi pada akselerometer smartphone Android melalui HAR berbasis algoritma K-NN. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas informasi pasca-gempa dalam bidang mitigasi bencana.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Perancangan  HAR  berbasis  sensor  akselerometer  triaksial  tunggal  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yaitu penghimpunan data, data preprocessing , segmentasi data, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Gambar 1 menunjukkan diagram alir HAR secara umum. Tahap awal perancangan adalah melakukan penghimpunan data untuk setiap jenis klasifikasi sinyal. Tahap berikutnya adalah menerapkan high pass filter untuk memisahkan sinyal yang dihimpun dari sinyal  percepatan  gravitasi.  Selanjutnya,  sinyal  dibagi  menjadi  beberapa  segmen.  Setelah  itu,  sistem  akan mengekstraksi fitur setiap segmen sinyal dalam domain waktu serta domain frekuensi. Setiap segmen sinyal tersebut kemudian diklasifikasikan sesuai jenis sinyal menggunakan K-NN melalui serangkaian proses training data. Nilai akurasi yang memiliki nilai akurasi tertinggi diekspor menjadi pemodelan prediktor sinyal input yang baru. Tahap akhir perancangan HAR adalah menampilkan hasil klasifikasi sinyal

## 2.1 Penghimpunan Data
Penghimpunan  data  dilakukan  dengan  merekam  sinyal  akselerometer smartphone saat  subjek melakukan aktivitas. Jumlah subjek penelitian sebanyak 4 orang, dengan variasi jenis kelamin laki-laki 2 orang dan perempuan 2 orang dengan usia 12 - 22 tahun. Setiap subjek melakukan aktivitas berupa berdiri, berjalan, berlari, duduk, berbaring, melompat, naik tangga, turun tangga, dan bersepeda. Setiap aktivitas diujikan untuk peletakkan smartphone pada saku baju bagian dada dan saku celana bagian paha dengan orientasi  peletakan  vertikal.  Sinyal  pemindahan  posisi smartphone oleh  tangan  juga  direkam  dengan gerakan  bebas  sebagaimana  penggunaan smartphone sehari-hari.  Perekaman  sinyal  ini  selanjutnya diklasifikasikan  sebagai  sinyal  non-HAR.  Sementara  itu,  sinyal  input  gempa  bumi  yang  dihimpun bervariasi dengan magnitudo 4,5 Mw hingga 7 Mw.

## 2.2 Penerapan High Pass Filter Sinyal Percepatan Gravitasi
High pass filter dirancang untuk memisahkan sinyal percepatan linier pergerakan aktivitas subjek dari sinyal percepatan gravitasi. Filter ini merupakan highpass filter tipe Butterworth orde 3 dengan frekuensi cut-off 0,1 Hz. Orde 3 dianggap cukup efektif dalam mereduksi sinyal percepatan gravitasi yang memiliki frekuensi dominan berkisar 0,1 Hz – 0,5 Hz [5].

## 2.3 Segmentasi Data
Segmentasi data untuk ekstraksi HAR menggunakan 100 sampel tanpa overlapping [9]. Segmentasi tanpa overlapping memiliki akurasi  yang lebih baik dibanding dengan overlapping . Frekuensi sampling akselerometer tipe LSM6DSL sebesar 100 Hz, sehingga terdapat 100 sampel per detik. Pada penelitian ini, segmentasi  data  dilakukan  dengan  membagi  sinyal  akselerometer  smartphone  dengan  100  sampel  atau durasi per segmen sepanjang 1 detik tanpa overlapping .

## 2.4 Ekstraksi Fitur Sinyal
Fitur setiap segmen sinyal pada ketiga sumbu akselerometer smartphone akan diekstraksi. Fitur sinyal dalam domain waktu meliputi mean, median, maksimum, minimum, signal magnitudo area , skewness dan kurtosis.  Fitur  sinyal  dalam  domain  frekuensi  meliputi  energi  spektral, spectral  centroid ,  entropi  dan frekuensi dominan.

## 2.5 Klasifikasi Sinyal
Klasifikasi sinyal output percepatan linier aktivitas manusia pada akselerometer triaksial smartphone menggunakan classifier berbasis  K-NN.  Sebanyak  70%  data  digunakan  sebagai  data  model,  sedangkan 30% data digunakan sebagai data validasi melalui proses training. Hasil akurasi classifier tertinggi akan dijadikan sebagai prediktor HAR untuk sinyal input yang baru. Akurasi model classifier dapat ditentukan melalui persamaan berikut [10]:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑥100% (2) Keterangan :
TP  = True Positive (jumlah data positif yang diprediksi benar) TN   = True Negative (jumlah data negatif yang benar diprediksi benar) FP  = False Positive (jumlah data positif yang salah diprediksi) FN  = False Negative (jumlah data positif yang salah diprediksi)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penghimpunan data menunjukkan bahwa sinyal akselerometer smartphone memiliki pola tertentu untuk setiap  jenis  aktivitas  manusia.  Pola  ini  bersifat  identik  untuk  subjek  yang  berbeda,  tetapi  tidak  identik  untuk penempatan smartphone yang  berbeda.  Sinyal  percepatan  linear  akselerometer smartphone pada  saku  celana memiliki amplitudo yang lebih besar dibandingkan dengan sinyal pada saku baju. Hal ini disebabkan oleh pergerakan kaki  yang  lebih  dominan  dibandingkan  dengan  pergerakan  dada  saat  manusia  beraktivitas.  Gambar  2  dan  3 membuktikan analisis tersebut.
Gambar 2. Sinyal Aktivitas Berjalan

## Gambar 3. Sinyal Aktivitas Berlari
Berdasarkan hasil ekstraksi, diperoleh fitur-fitur sinyal percepatan linier untuk penempatan smartphone dalam saku baju dan saku sisi celana. Tabel 1 menunjukkan hasil ekstraksi fitur domain waktu sinyal untuk penempatan smartphone dalam saku celana, sedangkan tabel 5 menunjukkan hasil ekstraksi fitur domain frekuensi.
Tabel 1. Hasil Ekstraksi Sinyal Domain Waktu Pada Saku Celana Fitur Duduk  Berdiri Ber baring Berjalan Berlari Lompat Naik tangga Turun tangga Ber sepeda Gempa bumi meanX 1,965 1,725 1,951 0,782 0,906 1,047 0,913 0,668 0,732 0,003 meanY 2,180 2,081 2,773 0,845 1,147 1,741 1,353 1,055 0,992 0,010 meanZ 1,437 2,272 1,992 0,689 0,920 1,341 1,363 0,785 0,639 0,009 medianX 2,007 1,682 1,879 0,891 1,190 1,135 0,946 0,647 0,799 0,004 medianY 2,122 2,119 2,869 0,832 2,674 2,111 1,491 0,827 1,099 0,013 medianZ 1,454 2,256 1,948 0,707 1,065 1,587 1,631 0,965 0,651 0,010 maxX 3,302 2,450 4,401 7,314 14,382 17,267 5,451 6,383 5,678 0,018 maxY 3,040 2,970 3,881 7,878 20,349 18,925 8,906 9,630 5,588 0,038
Tabel 2. Hasil Ekstraksi Sinyal Domain Frekuensi Pada Saku Celana
maxZ 2,579 3,302 3,832 8,416 18,474 19,272 7,677 8,069 3,375 0,032 minX 3,141 -2,898 4,332 7,166 -14,725 17,091 -6,509 5,984 5,097 -0,016 minY 3,029 2,796 4,223 -8,117 19,129 17,651 8,385 9,587 -5,598 -0,024 minZ -3,285 2,883 -4,186 8,063 17,680 15,653 6,850 -8,463 -3,764 -0,017 skewnessX 0,941 0,643 0,701 0,621 0,603 0,664 0,925 0,859 0,372 -0,062 skewnessY 0,493 0,666 0,593 0,654 0,708 0,992 0,679 1,373 0,407 -0,103 skewnessZ 0,837 0,715 0,709 0,607 0,825 0,663 1,013 0,944 0,349 -0,019 kurtosisX 4,342 3,311 4,174 3,962 3,834 5,098 5,568 4,868 2,929 1,126 kurtosisY 2,867 3,145 3,171 4,387 3,164 4,617 4,087 5,958 2,937 1,228 kurtosisZ 4,706 3,848 4,048 4,277 6,328 5,732 5,256 6,556 3,250 1,088
Tabel 4 memperlihatkan perbedaan karakteristik yang cukup signifikan antara sinyal aktivitas manusia dan sinyal gempa bumi dalam domain waktu. Sinyal percepatan linier akibat aktivitas manusia memiliki nilai yang lebih besar untuk semua fitur dibandingkan dengan sinyal gempa bumi. Distribusi sinyal percepatan aktivitas manusia cenderung  bersifat leptokurtic (puncak  distribusi  runcing),  sedangkan  sinyal  gempa  bumi  cenderung  bersifat platykurtic (puncak distribusi tumpul). Sebagian besar sinyal aktivitas manusia  memiliki amplitudo yang lebih besar dibanding sinyal gempa bumi. Hal ini ditunjukkan oleh fitur nilai maksimum untuk semua sumbu akselerometer pada sinyal aktivitas manusia.
Tabel 5 juga memperlihatkan perbedaan karakteristik yang signifikan antara sinyal aktivitas manusia dan sinyal gempa bumi dalam domain frekuensi. Sebagian besar fitur domain frekuensi menunjukkan perbedaan nilai yang menonjol, kecuali nilai entropi dan frekuensi rerata. Perbedaan arakteristik yang sangat signifikan ditunjukkan oleh fitur  frekuensi  dominan  dan  energi  sinyal.  Frekuensi  dominan  sinyal  aktivitas  manusia  cenderung  lebih  kecil dibanding frekuensi dominan sinyal gempa bumi bermagnitudo kuat, tetapi energi sinyal aktivitas manusia jauh lebih besar dibanding energi sinyal gempa bumi yang terekam oleh akselerometer.

## Tabel 3. Hasil Ekstraksi Sinyal Domain Waktu Pada Saku Baju
Fitur Duduk  Berdiri Ber baring Berjal an Berlari Lompat Naik tangga Turun tangga Ber sepeda Gempa bumi meanX 0,396 0,379 0,382 0,431 0,384 0,360 0,471 0,454 0,500 0,003 meanY 1,019 0,649 0,754 0,571 0,473 0,504 0,569 0,716 0,927 0,010 meanZ 0,668 0,580 0,564 0,796 0,417 0,508 0,576 0,504 0,652 0,009 medianX 0,490 0,510 0,443 0,719 0,478 0,669 0,643 0,660 0,621 0,004 medianY 1,658 1,175 1,376 1,187 1,618 1,734 2,024 2,328 2,475 0,013 medianZ 0,837 0,878 0,803 1,158 0,753 0,911 1,263 1,280 1,389 0,010 maxX 2,035 2,194 2,922 2,986 2,721 3,288 4,219 5,304 5,504 0,018 maxY 5,958 5,830 7,695 5,716 6,279 5,699 13,263  8,207 10,58 0,038
Fitur Duduk Berdiri Ber baring Berjalan Berlari Lompat Naik tangga Turun tangga Ber sepeda Gempa bumi fdomX 0,143 0,189 0,196 0,420 1,060 0,910 0,462 0,512 0,898 2,900 fdomY 0,187 0,128 0,144 0,560 1,222 0,627 0,499 0,506 0,533 2,348 fdomZ 0,277 0,091 0,219 0,703 2,104 1,091 0,495 0,524 0,771 2,322 energyX 104,174 76,507 121,372 104,512 446,819 460,488 66,465 66,279 74,192 0,006 energyY 90,372 81,647 131,405 131,676 1077,408  835,306  180,424  179,515 86,075 0,367 energyZ 57,859 104,276 99,338 119,497 402,179 461,418  114,307 89,271 32,177 0,193 centroidX 6,338 5,956 7,566 9,953 12,482 12,841 11,117 11,644 10,624 43,546 centroidY 5,102 4,359 5,483 9,762 10,384 9,830 8,921 9,298 8,833 40,669 centroidZ 6,451 4,823 8,002 10,962 16,679 15,047 11,043 12,392 12,946 44,262 entropyX 1,640 1,693 1,813 1,957 1,538 1,695 2,060 2,264 1,943 1,210 entropyY 1,070 1,324 0,728 1,947 1,340 1,501 1,556 1,959 1,762 1,227 entropyZ 1,807 1,239 1,274 2,036 1,638 1,632 1,566 1,942 2,390 1,176 meanfreqX 1,898 1,863 2,543 5,041 6,686 7,455 5,489 5,999 5,427 2,900 meanfreqY 1,402 1,398 1,279 5,170 4,848 4,980 3,944 4,542 3,580 2,348 meanfreqZ 2,384 1,321 2,677 5,370 11,514 9,833 4,582 7,396 7,523 2,322
Fitur Duduk  Berdiri Ber baring Berjal an Berlari Lompat Naik tangga Turun tangga Ber sepeda Gempa bumi maxZ 2,631 3,211 3,394 3,079 3,464 4,238 5,082 7,681 8,781 0,032 minX 1,938 1,937 2,227 2,493 2,658 2,687 -4,777 4,544 4,882 -0,016 minY -6,398 4,960 7,328 5,376 -6,459 -6,616 6,264 -12,26  -12,74 -0,024 minZ 2,482 2,460 -3,629 -4,026 3,343 2,914 -6,679 6,760 7,451 -0,017 skewnessX 0,666 0,470 0,765 0,594 0,979 0,879 0,795 0,737 0,922 -0,062 skewnessY 0,140 0,160 0,393 0,206 0,256 0,267 0,745 0,796 0,952 -0,103 skewnessZ 0,550 0,507 0,837 0,647 1,065 0,790 0,999 0,938 1,022 -0,019 kurtosisX 3,055 2,654 3,434 3,200 4,477 4,283 3,906 4,149 4,705 1,126 kurtosisY 1,362 1,339 1,836 1,410 1,461 1,448 2,889 3,044 3,530 1,228 kurtosisZ 2,689 2,677 3,870 3,049 4,400 3,166 4,453 4,326 5,135 1,088
Tabel 3 dan tabel 4 menunjukkan sinyal aktivitas manusia untuk smartphone yang diletakkan pada saku baju juga memiliki perbedaan karakteristik yang signifikan dibandingkan sinyal gempa bumi, baik dalam domain waktu maupun frekuensi. Namun demikian, sebagian besar nilai fitur sinyal akselerometer smartphone yang diletakkan pada saku celana memiliki nilai yang lebih tinggi dibanding yang diletakkan pada saku baju. Hal ini disebabkan oleh perpindahan posisi kaki yang lebih besar dibanding perpindahan posisi badan bagian dada saat beraktivitas.
Tabel 4. Hasil Ekstraksi Sinyal Domain Frekuensi Pada Saku Baju
Hasil ekstraksi sinyal selanjutnya diklasifisikan menggunakan algoritma K-NN. Algoritma ini diterapkan untuk masing-masing  penempatan smartphone . Tabel  5  menyatakan  nilai  akurasi  algoritma  K-NN  untuk  penempatan smartphone di saku baju dan untuk penempatan smartphone di saku sisi celana. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Fine K-NN memiliki akurasi tertinggi, baik untuk sinyal akselerometer smartphone yang diletakkan pada saku celana maupun  saku baju. Jika  nilai K atau jumlah  tetangga terdekat  semakin  banyak,  maka tingkat  akurasi  algoritma semakin  rendah.  Hal  ini  terlihat  dengan  tingkat  akurasi  yang  menurun  dari Medium  K-NN ke Coarse  K-NN . Banyaknya jumlah tetangga terdekat sebagai prediktor justru semakin menambah tingkat ambiguitas algoritma dalam menentukan kelas input sinyal. Penentuan jarak antar tetangga terdekat menggunakan Euclidean Distance lebih baik dibanding Cosine Metric Distance maupun Cubic Metric Distance . Hal ini dibuktikan dengan akurasi Fine K-NN , Medium  K-NN dan Coarse  K-NN yang  lebih  tinggi  dibanding Cosine  K-NN dan Cubic  K-NN .  Penempatan smartphone pada saku celana memiliki akurasi prediksi yang lebih tinggi dibanding penempatan smartphone pada saku baju, karena sinyal akselerometer pada saku celana memiliki karakteristik yang lebih signifikan dibanding sinyal akselerometer pada saku baju.
Fitur Duduk Berdiri Ber baring Berjalan Berlari Lompat Naik tangga Turun tangga Ber sepeda Gempa bumi fdomX 0,143 0,189 0,196 0,420 1,060 0,910 0,462 0,512 0,898 2,900 fdomY 0,187 0,128 0,144 0,560 1,222 0,627 0,499 0,506 0,533 2,348 fdomZ 0,277 0,091 0,219 0,703 2,104 1,091 0,495 0,524 0,771 2,322 energyX 104,174 76,507 121,372 104,512 446,819 460,488 66,465 66,279 74,192 0,006 energyY 90,372 81,647 131,405 131,676 1077,408  835,306  180,424  179,515 86,075 0,367 energyZ 57,859 104,276 99,338 119,497 402,179 461,418  114,307 89,271 32,177 0,193 centroidX 6,338 5,956 7,566 9,953 12,482 12,841 11,117 11,644 10,624 43,546 centroidY 5,102 4,359 5,483 9,762 10,384 9,830 8,921 9,298 8,833 40,669 centroidZ 6,451 4,823 8,002 10,962 16,679 15,047 11,043 12,392 12,946 44,262 entropyX 1,640 1,693 1,813 1,957 1,538 1,695 2,060 2,264 1,943 1,210 entropyY 1,070 1,324 0,728 1,947 1,340 1,501 1,556 1,959 1,762 1,227 entropyZ 1,807 1,239 1,274 2,036 1,638 1,632 1,566 1,942 2,390 1,176 meanfreqX 1,898 1,863 2,543 5,041 6,686 7,455 5,489 5,999 5,427 2,900 meanfreqY 1,402 1,398 1,279 5,170 4,848 4,980 3,944 4,542 3,580 2,348 meanfreqZ 2,384 1,321 2,677 5,370 11,514 9,833 4,582 7,396 7,523 2,322

## Tabel 5. Nilai Akurasi Algoritma K-NN
Tipe Algoritma K-NN Saku Celana Saku Baju True (TP+TN) False (FP+FN) Akurasi (%) True (TP+TN) False (FP+FN) Akurasi (%) Fine K-NN 1919 0 100 1838 0 100 Medium K-NN 1482 437 77,2 1246 592 67,8 Coarse K-NN 1478 441 77 1152 686 62,7 Cosine K-NN 1458 461 76 1244 594 67,7 Cubic K-NN 1470 449 76,6 1230 608 66,9
Nilai akurasi setiap tipe algoritma K-NN dianalisis melalui confusion matrix . Confusion matrix menyatakan tingkat ambiguitas algoritma dalam mengklasifikasikan sinyal menurut jenis aktivitas manusia maupun sinyal gempa bumi. Nomor kelas dari 1 hingga 10 berturut-turut adalah duduk, berdiri, berbaring, berjalan, berlari, melompat, naik tangga, turun tangga, bersepeda, dan non-HAR, sedangkan nomor kelas 11 adalah sinyal gempa bumi. Gambar 8 menunjukkan confusion matrix untuk setiap tipe algoritma K-NN.
Gambar 8. Confusion Matrix Fine K-NN
Gambar  8  menunjukkan  bahwa  algoritma  K-NN  secara  umum  mampu  memilah  sinyal  akselerometer smartphone akibat aktivitas manusia dan sinyal gempa bumi dengan baik. Sebagian besar input sinyal gempa bumi dapat  diklasifikasikan  secara  benar,  meskipun  terdapat  beberapa  kesalahan  prediksi  sebagai  sinyal  non-HAR. Kesalahan prediksi ini terjadi ketika smartphone akan dipindahkan dari atau ke saku celana. Sinyal non-HAR juga menyebabkan sebagian besar kesalahan prediksi untuk sinyal aktivitas  lainnya. Pola sinyal non-HAR ini sangat beragam serta bersifat sangat acak dan kemungkinan menyamai pola sinyal aktivitas yang lain. Hal ini menyebabkan tingkat ambiguitas algoritma K-NN terhadap kelas sinyal tersebut meningkat, sehingga menimbulkan kesalahan prediksi.  Gambar  9  menunjukkan  hasil  klasifikasi  berbagai  sinyal  aktivitas  manusia  dan  sinyal  gempa  bumi menggunakan algoritma K-NN pada Graphical User Interface .
Gambar 9. Graphical User Interface HAR

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian Human  Activity  Recognizer sebagai classifier sinyal  gempa  bumi  dan  sinyal aktivitas manusia pada akselerometer smartphone Android menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor diperoleh beberapa simpulan sebagai berikut:
a. Hasil penghimpunan data menunjukkan bahwa sinyal akselerometer smartphone memiliki pola tertentu untuk setiap jenis aktivitas manusia.
b. Perbedaan  karakteristik  sinyal  aktivitas  manusia  dan  sinyal  gempa  bumi  cukup  signifikan  baik  dalam domain waktu maupun frekuensi.
c. Algoritma K-NN secara umum mampu memilah sinyal akselerometer smartphone akibat aktivitas manusia dan sinyal gempa bumi dengan rentang akurasi 66,9% hingga 100%.
d. Algoritma  tipe Fine  K-NN memiliki  akurasi  tertinggi  dalam  perancangan Human  Activity  Recognizer menggunakan algoritma K-NN.
e. Penambahan pola peletakan smartphone pada saku baju maupun saku celana, sehingga bersifat dinamis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Agrawal, et al. 2015. “Human Activity Recognition Data Mining Project”. Scientific Article. Carnegie Mellon University .
[2]  Anguita, et al. 2013. “A Public Domain Dataset for Human Activity Recognition Using Smartphones”. ESANN 2013  proceedings,  European  Symposium  on  Artificial  Neural  Networks,  Computational  Intelligence  and Machine Learning, ISBN 978-2-87419-081-0 , 437-442.
[3]  Bayat, Pomplun dan Tran. 2014. “A Study on Human Activity Recognition Using Accelerometer Data from Smartphones”. The 11 th International Conference on Mobile Systems and Pervasive Computing (MobiSPC- 2014), Procedia Computer Science , 450-457.
[4]  BMKG. 2012. Gempa Bumi Edisi Populer . Jakarta: BMKG.
[5]  Bramer. 2007. Principles of Data Mining . London: Springer.
[6]  Cope,  Eric.  2009.  “Estimating  Human  Movement  Using  a  Three  Axis  Accelerometer”. A  Qualifying Examination  Presented  in  Partial  Fullfillment  of  the  Requirements  for  the  Degree  Doctor  of  Philosophy, Department of Electrical Engineering, Arizona State University.
[7]  Sholahudin, Hadi dan Supriana. 2010. “Penerapan Metode Liniear Discriminant Analysis Pada Pengenalan Wajah Berbasis Kamera”. Konferensi Nasional Matematika , UNIMA.
[8]  Sumarlin.  2015. “Implementasi Algoritma  K-Nearest Neighbor Sebagai Pendukung Keputusan  Klasifikasi Penerima Beasiswa PPA dan BBM”. Jurnal Sistem Informasi Bisnis, Volume I , 52-62.
[9]  Suto, Onigo dan Sitar. 2017. “Feature Analysis to Human Activity Recognition”. International Journal of Computers, Communications & Control (IJCCC), ISSN 1841-9836 , 116-130.
[10]  Vitola, et al. 2017. “A Sensor Data Fusion System Based on k-Nearest Neighbor Pattern Classification for Structural Health Monitoring Applications”. Jurnal Sensors, MDPI .