## Pengendalian Kamera berdasarkan Deteksi Posisi Manusia Bergerak Jatuh berbasis Multi Sensor Accelerometer dan Gyroscope
RAHMI AGUS MELITA, SUSETYO BAGAS BHASKORO, RUMINTO SUBEKTI
Politeknik Manufaktur Bandung Email: rahmiagusmelita@gmail.com
Received 1 April 2018 | Revised 10 Mei 2018 | Accepted 31 Mei 2018

## ABSTRAK
Penelitian ini menyajikan pengembangan sistem surveillans berbasis multisensor secara portable dengan memberikan peringatan terkait aktifitas yang tidak biasa. Sistem  menginformasikan  pengguna  atau  pengasuh  melalui  email  ketika mendeteksi  aktifitas  yang  abnormal,  seperti  gerakan  jatuh  (lansia  atau  anak- anak).  Penelitian  ini  menggunakan  multisensor  antara  lain  accelerometer, gyroscope,  dan  menambahkan  sensor  kamera  untuk  membuat  informasi  lebih akurat.  Evaluasi  dibagi  menjadi  dua  kategori.  kategori  pertama  adalah  deteksi jatuh  manusia,  dan  kategori  kedua  adalah  menangkap  gambar.  Hasil  evaluasi mendeteksi gerakan jatuh adalah accuracy sebesar 88%, recall 88%, specificity 88%, dan  precision  93%. Selain  itu, hasil  evaluasi pengambilan  gambar  adalah accuracy  86%  dengan  ketepatan  pergerakan  kamera  ke  arah  objek  sebesar 51%.
Kata  kunci :  bergerak  jatuh,  kamera,  internet  of  things,  accelerometer, gyroscope, fuzzy logic.

## ABSTRACT
This  research  presents  the  development  of  multi-sensor  based  portable surveilance  system  with  intrusion  alert  notification.  The  system  will  notify  the user  or  caregiver  by  email  immediately  when  an  abnormal  activity  is  detected, such as falling motion (elderly or children). This research using multisensor there are accelerometer,   gyroscope,  and adding camera  sensor to make  information more  accurate.  The  evaluation  divided  into  two  categories.  first  category  is human falling detection,  and  second category  is  capturing  image. The  result  of falling detection are 88% for accuracy, 88% for recall, 88% for specificity, and precision is 93%. The result of capturing image are 86% for accuracy 86%, with camera motor movement precision is 51%.
Keywords : falling motion, camera, internet of things, accelerometer, gyroscope, fuzzy logic.

## 1. PENDAHULUAN
Jatuh  merupakan  kejadian  yang  sering  terjadi  pada  usia  lanjut  yang  telah  mengalami penurunan daya tahan tubuh, anak-anak yang sedang mengalami perkembangan, dan orang yang  memiliki  gangguan  kesehatan.  Fakta  terkait  dengan  jatuh  dari World  Health Organization  (WHO)  menyebutkan  bahwa  jatuh  merupakan  penyebab  kematian  kedua terbesar  di  dunia,  yaitu  sebesar  424.000  kali  per  tahun.  Besarnya  angka  kematian  akibat jatuh  ini  disebabkan  oleh  beberapa faktor, antara lain lemahnya  kemampuan untuk berdiri kembali, tidak  adanya  pertolongan pertama, korban  kesulitan menghubungi  keluarga. Oleh karena  itu,  penelitian  yang  terkait  dengan body  sensor  network  berkembang  dan diperuntukkan untuk monitoring kesehatan (N, Z, Gravina, & Fortino, 2017). Penelitian monitoring  kesehatan  salah  satunya  adalah  melakukan  pengawasan  terhadap  manusia secara jarak jauh yang memiliki potensi jatuh cukup besar. Sistem pengawasan ini bekerja secara  otomatis,  terus  menerus  dan  memberikan  reminder  melalui  email  apabila  terdapat perubahan kondisi dan posisi gerak seseorang yang dimonitor.
Penelitian Dedy (Nur Arifin, Wibisono, & Adi Pratomo, 2013) dan Mardi (Hardjianto, Rony,  &  Trengginas,  2016) memanfaatkan  sensor accelerometer  dan  gyroscope  yang terdapat  pada smartphone  uzntzuk  mendetekszi  gerakan  jatuh.    Penelitian  Tang (Tang, Ong,  &  Ahmad,  2015) hanya  memanfaatkzan  sensor accelerometer  yang  juga  terdapat pada smartphone.  Saat  jatuh  terdeteksi,  alarm  akan  berbunyi  dan  emergency  SMS  pun dikirimkan.  sKendala  terkait  dengan  jaminan  informasi  dilengkapi  di  penelitian  Wasis (Wasis,  Kurniawan,  &  Muttaqin,  2015) menggunakan  sensor accelerometser  yang dikemas  dalam  sebuah  sabuk,  serta  tiga  buah  kamera  yang  dipasang  pada  tiga  ruangan yang berbeda. Selain itu, aplikasi Android digunakan sebagai notifikasi. Saat jatuh terdeteksi, kamera  akan  mengambil  gambar  ruangan,  kemudian  notifikasi  akan  dikirimkan  kepada smartphone keluarga.
Dari  penelitian  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  pemanfaatan  sensor accelerometer  dan gyroscope  serta  penggunaan  kamera  sebagai  sistem  pendeteksi  jatuh  akan  menghasilkan hasil yang lebih baik. Penelitian ini membahas  tentang  sebuah  sistem  yang  memanfaatkan sensor dengan melakukan modifikasi sinyal accelerometer dan gyroscope untuk mendeteksi jatuh dan mengontrol pergerakan motor kamera serta mengambil gambar objek berdasarkan posisi koordinat terdeteksi jatuh. Sistem ini juga memanfaatkan email sebagai notifikasi saat jatuh terdeteksi.

## 2. PERANCANGAN SISTEM
Perancangan  sistem  pengendalian  kamera  berdasarkan  deteksi  posisi  manusia  bergerak jatuh berbasis sensor accelerometer dan gyroscope seperti pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Gambar 2. Diagram alir sistem
Berdasarkan Gambar 1, sistem yang
dikembangkan  di  penelitian  ini  membutuhkan perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang digunakan  untuk  melakukan  pengambilan (akuisisi),  pengolahan,  dan  pengiriman  data, menggerakkan kamera dan mengambil gambar objek.  Pembahasan  lebih  lengkap  terkait dengan  perangkat  lunak  dan  perangkat  keras dibagi  menjadi  beberapa  bagian  yaitu  akuisisi data  gerakan  objek, base  station  (pengolahan data), dan bagian penggerak kamera.
Sensor accelerometer  dan  gyroscope  adalah sensor yang sering digunakan untuk
menentukan  jenis  gerakan (Hidayatno  &
Wahyudi,  2011) dan  posisi  sudut (Perkasa & Rachmat, 2017) . Cara kerja dari sistem ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Berdasarkan  diagram  alir  Gambar  2,  keluaran dari kedua sensor sebelumnya akan dimanfaatkan  untuk  sensor  lainnya  yaitu kamera. Terlihat bahwa kamera akan bergerak ke arah objek apabila objek tersebut terdeteksi jatuh.  Setelah  kamera  diarahkan  ke  objek, kamera  akan  mengambil  gambar  objek  dan selanjutnya
sistem akan mengirimkan
notifikasi.

## 2.1. Akuisisi data gerakan objek
Gerakan yang dilakukan oleh objek menghasilkan perubahan statis dan dinamis. Perubahan ini  menjadi  parameter  penting  dalam  pemilihan  sensor  untuk  mengakuisisi  data  gerakan objek.  Beberapa  alternatif  pilihan  sensor  pendeteksi  gerakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  1 seperti berikut.

## Tabel 1. Alternatif Pilihan Sensor
Nama Sensor Accelerometer Gyroscope PIR (Passive Infra Red) Tampilan Pendeteksi Statis Dinamis √ √ √ √ x √ Orientasi 3-axis 3-axis - Output Analog Digital Digital Dimensi (mm) 21 x 16 23 x 23 32 x 24 Input voltage (V) 3 – 5 3.6 – 6.5 4.5 – 20 Kesesuaian 4 4 2
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa sensor yang sesuai untuk pendeteksi gerakan di sistem ini adalah sensor accelerometer dan gyroscope. Sensor tersebut dapat mendeteksi perubahan  gerakan  statis  dan  dinamis.  Kedua  sensor  ini  dapat  mendeteksi  gerakan berdasarkan  percepatan  dan  orientasi  yang  terjadi  saat  objek  bergerak.  Hasil  deteksi orientasi  sensor accelerometer  cenderung  patah-patah,  sedangkan  sensor  gyroscope
menghasilkan  deteksi  orientasi  yang  lebih  halus.  Oleh  sebab  itu,  untuk  menghasilkan pendeteksian yang lebih optimal kedua sensor ini perlu dikombinasikan. Modul sensor yang digunakan pada sistem ini adalah modul MPU 92/65.
Data hasil pembacaan sensor kemudian diolah oleh sebuah mikrokontroler, Arduino Pro Mini, kemudian  dikirimkan  ke base  station  menggunakan  modul  Bluetooth  HC-05.  Semua komponen  ini  kemudian  dikemas  menjadi  sebuah  sabuk  yang  akan  digunakan  oleh  objek. Komponen  penyusun  sabuk  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  3,  sedangkan  skematik rangkaiannya dapat dilihat pada Gambar 4.
MPU 92/65 ( accelerometer & gyroscope )  sebagai pembaca sinyal gerak Arduino  Pro  Mini sebagai
pengontrol
Modul Bluetooth sebagai pengirim data Lithium batrai 3.7v Belt Gambar 3. Komponen Penyusun Sabuk
Gambar 4. Skematik Rangkaian Akuisisi Data Gerakkan
2.2. Base station Perangkat  keras  yang  digunakan  sebagai base  station  adalah  PC.  Base  station  merupakan bagian utama dari sistem yang berfungsi untuk mengolah data yang dikirimkan dari sensor, sehingga  dapat  menentukan  status  objek  dan  mengendalikan  kamera  ke  arah  objek. Base station juga digunakan sebagai interface sistem berupa grafik dan gambar. Perangkat lunak yang digunakan pada base station adalah LabView.

## 2.3. Penggerak kamera
Kamera  yang  digunakan  pada  sistem  ini  adalah  kamera  dengan  lensa  standar  seperti  di Gambar 5, dengan kemampuan bekerja 60 derajat. Selain itu kamera ini dapat menghasilkan kualitas gambar yang cukup jelas (320 x 240 px). Kamera akan bergerak ke arah objek yang terdeteksi jatuh. Penggerak kamera ini adalah motor servo seperti di Gambar 6. Motor servo tersebut memiliki kecepatan yang cukup tinggi, selain itu memiliki metode kontrol close loop yang  meminimalisir  kesalahan  dalam  pergerakannya.  Motor  ini  digerakkan  oleh mikrokontroler,  yaitu  arduino  nano.  Skematik  rangkaian  penggerak  kamera  dapat  dilihat pada Gambar 7.
Gambar 5. Kamera
Logitech C270 Gambar 6. Motor Servo Gambar 7. Skematik Rangkaian Penggerak Kamera
Berdasarkan  aliran  sistem  Gambar  2,  keseluruhan  sistem  saling  berhubungan  secara sistematis. Keterhubungan seluruh sistem terlihat di Gambar 8.
Webcam Belt
User Laptop Servo Motor + Buzzer
Gambar 8. Gambaran Umum Sistem

## 3. PENGUJIAN DAN ANALISIS

## 3.1. Akuisisi data gerak
Pada  subsistem  ini  data  dari  sensor  diolah  menjadi  4  jenis  gerakan  dan  diolah  untuk mendeteksi posisi objek. Pengolahan data menjadi 4 jenis gerakan dilakukan dengan metode fuzzy  logic.  Sistem  fuzzy    yang  digunakan  adalah  Multiple  Input  –  Single  Output  (MISO), karena memiliki dua buah input yaitu percepatan dan kecepatan sudut, serta memiliki satu buah  output  yaitu  jenis  gerakan  objek.  Himpunan fuzzy  yang  digunakan  didapatkan  dari analisa  nilai  perubahan  percepatan  dan  kecepatan  sudut  yang  dihasilkan  oleh  pergerakan objek setiap 50 ms.

## Gambar 9. Akuisisi Data Sensor
Nilai  rata-rata  sinyal  yang  didapatkan  dijadikan  sebagai  nilai threshold  untuk  setiap  jenis gerakan.
Gambar 10. Sinyal dari sensor (kiri ke kanan: aktifitas ringan, berat, gerak jatuh). Warna merah accelerometer dan biru gyroscope
Nilai threshold  tersebut  kemudian  dijadikan  acuan  untuk  menentukan  range  nilai  setiap gerakan untuk membuat fuzifikasi, seperti di Tabel 2 berikut ini:
Accelerometer Percepatan linear Gyroscope Kecepatan sudut

## Tabel 2. Range Nilai Setiap Gerakan
Data masukan Jenis gerakan Accelerometer (a) Gyroscope (g) a ≤ 2 g < 0.8 Istirahat 1 ≤ a ≤ 3.7 0.5 ≤ g ≤ 1.2 Aktifitas ringan 3 ≤ a ≤ 5.2 1 ≤ g ≤ 1.8 Aktifitas berat a ≥ 4.7 g ≥ 1.5 Jatuh
Setelah range  nilai  didapatkan,  maka  dilakukan  pembuatan  membership  function  input berupa kurva trapesium seperti pada Gambar 11 dan Gambar 12.
Gambar 11. Membership Function Input Accelerometer Gambar 12. Membership Function Input Gyroscope
Kedua input tersebut kemudian diolah untuk mendapatkan output dengan kategori istirahat, aktifitas ringan, aktifitas berat, dan jatuh seperti Gambar 13 berikut.

## Gambar 13. Membership Function Output
Adapun aturan yang digunakan untuk mendapatkan output di atas adalah aturan fuzzy rule based  IF-THEN.  Sedangkan  pada  proses  defuzifikasi  digunakan  metode  AND  yang menentukan output dari derajat membership dengan nilai persentase terbesar. Data sensor juga diolah untuk mengetahui posisi objek, dengan cara mengubah koordinat sensor menjadi koordinat  navigasi.  Penelitian  ini  mengusulkan  modifikasi  di  data  sensor  yang  berupa percepatan diintegralkan sebanyak dua kali untuk mendapatkan posisi, dan data kecepatan sudut diintegralkan satu kali untuk mendeteksi perubahan arah objek.

## 3.2. Kendali motor
Subsistem  pengendali  motor  servo  diawali  dengan  pengolahan  data  posisi  dari  subsistem sebelumnya. Pengolahan ini dilakukan untuk mendapatkan besar sudut putaran motor servo. Rumus yang digunakan untuk mendapatkan besar sudut dari data posisi adalah:
θ = tan 𝑆𝑦 𝑆𝑥 (1)
Besar  sudut  yang  didapatkan  dikirim  kepada  arduino  nano  yang  kemudian  akan menggerakkan  motor  servo.  Setelah  motor  servo  bergerak  mengarahkan  kamera  kepada objek, kamera akan diaktifkan untuk mengambil gambar objek dan kemudian gambar yang dihasilkan disimpan dan dikirim kepada pengguna atau perawat.
Gambar 14. Pergerakan Motor
Gambar 15. Pemodelan Sistem
Pengujian sistem dilakukan dengan
menggunakan  sebuah  pemodelan  sistem. Gambar 15 berikut adalah pemodelan sistem pendeteksi  jatuh  dan  penggerak  kamera yang telah dibuat.

## 3.3. Evaluasi
Terdapat tiga pengujian yang dilakukan untuk mengetahui kesesuaian sistem dengan tujuan penelitian, yaitu:
1. Pengujian deteksi jenis gerakan
2. Pengujian pergerakan motor
3. Pengujian waktu respon
Penelitian pengendalian kamera berdasarkan deteksi posisi manusia bergerak jatuh berbasis sensor accelerometer  dan  gyroscope  yang  telah  diintegrasikan  terlihat  pada  Gambar  16 berikut.
Gambar 16. (a)  Implementasi Aktual Objek
Manusia Gambar 16. (b)  Implementasi Simulasi Objek Botol
Dari  gambar  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  dua  objek  dalam  melakukan  pengujian. Adapun metoda dan hasil pengujian ditunjukan sebagai berikut:

## 3.3.1. Pengujian deteksi jenis gerakan
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  kemampuan  sistem  dalam  mendeteksi  gerakan objek.  Penelitian  ini  dilakukan    dengan  metode confusion  matrix,  dimana  metode  ini membagi hasil pengujian menjadi 4 kondisi umum, yaitu:
1. TP ( true positive): ketika kondisi aktual jatuh dan sistem mendeteksi jatuh.
2. TN ( true negative): ketika kondisi aktual tidak jatuh dan sistem mendeteksi tidak jatuh.
3. FP ( false positive): ketika kondisi aktual tidak jatuh dan sistem mendeteksi jatuh.
4. FN ( false negative): ketika kondisi aktual jatuh dan sistem mendeteksi tidak jatuh.
Dari  4  kondisi  di  atas,  nilai recall  (true  positive  rate),  specificity  (true  negative  rate), precision  (ketelitian  saat  mendeteksi  jatuh),  dan  accuracy  (ketepatan  dalam  mendeteksi) sistem dapat diketahui. Berikut adalah persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai- nilai tersebut (Han, Kamber, & Pei, 2011) :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (𝑇𝑃𝑅) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (2) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 (𝑇𝑁𝑅) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 (3) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (4) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 (5)
Pengujian  deteksi  gerak  ini  dilakukan  dengan  beberapa  skenario  jatuh  untuk  mengetahui recall (kemampuan deteksi jatuh), specificity (kemampuan deteksi aktifitas biasa), precision (ketelitian saat mendeteksi jatuh), dan accuracy (ketepatan dalam mendeteksi) sistem dalam mendeteksi gerakan yang dilakukan objek.

## 1. Pengujian deteksi gerak aktual (objek manusia)
Pengujian deteksi gerak dibagi menjadi beberapa skenario.

## Tabel 3. Pengujian Deteksi Gerak Aktual (Objek Manusia)
No  Aktual Sistem Keterangan Foto Skenario 1 1 Jatuh Jatuh TP 2 Jatuh Jatuh TP 3 Jatuh Jatuh TP 4 Jatuh Jatuh TP 5 Jatuh Jatuh TP 6 Jatuh Tidak jatuh FN 7 Jatuh Jatuh TP 8 Jatuh Tidak jatuh FN 9 Jatuh Jatuh TP 10 Jatuh Tidak jatuh FN No  Aktual Sistem Keterangan Foto Skenario 2 1 Jatuh Jatuh TP 2 Jatuh Jatuh TP 3 Jatuh Jatuh TP 4 Jatuh Jatuh TP 5 Jatuh Jatuh TP 6 Jatuh Jatuh TP 7 Jatuh Jatuh TP 8 Jatuh Jatuh TP 9 Jatuh Tidak jatuh FN 10 Jatuh Jatuh TP

## 2. Pengujian deteksi gerak simulasi (objek botol)
Pengujian deteksi gerak dengan beberapa scenario seperti yang ditunjukan pada Tabel 5
Tabel 4. Pengujian Deteksi Gerak Aktual (Objek Manusia) (Lanjutan)
No  Aktual Sistem Keterangan Foto Skenario 3 1 Jatuh Jatuh TP 2 Jatuh Tidak jatuh FN 3 Jatuh Jatuh TP 4 Jatuh Jatuh TP 5 Jatuh Jatuh TP 6 Jatuh Jatuh TP 7 Jatuh Jatuh TP 8 Jatuh Jatuh TP 9 Jatuh Jatuh TP 10 Jatuh Tidak jatuh FN No  Aktual Sistem Keterangan Foto Skenario 4 1 Jatuh Jatuh TP 2 Jatuh Jatuh TP 3 Jatuh Jatuh TP 4 Jatuh Jatuh TP 5 Jatuh Tidak Jatuh FN 6 Jatuh Jatuh TP 7 Jatuh Jatuh TP 8 Jatuh Tidak jatuh FN 9 Jatuh Jatuh TP 10 Jatuh Jatuh TP
Total  pengujian  adalah  60  kali.
Kondisi  umum  pendeteksian  yang didapatkan  adalah true  positive  (TP) sebanyak 32 kali, true negative (TN) sebanyak  17  kali, false  positive  (FP) sebanyak  3  kali,  dan false  negative (FN)  sebanyak  8  kali.  Evaluasi  yang didapatkan  adalah recall  sebesar 80%, specificity  sebesar  85%, precision sebesar 91%, dan accuracy sebesar 82%. Gambar 17. Grafik Hasil Pengujian Deteksi Gerak pada Manusia 70% 75% 80% 85% 90% 95% Sensitivity Specificity Precision Accuracy
Hasil Pengujian Deteksi Gerak

## Tabel 5. Pengujian Deteksi Gerak Simulasi (Objek Botol)
No  Aktual Sistem Keterangan Foto Skenario 1 1 Jatuh Jatuh TP 2 Jatuh Jatuh TP 3 Jatuh Jatuh TP 4 Jatuh Jatuh TP 5 Jatuh Jatuh TP 6 Jatuh Jatuh TP 7 Jatuh Jatuh TP 8 Jatuh Tidak jatuh FN 9 Jatuh Jatuh TP 10 Jatuh Jatuh TP No  Aktual Sistem Keterangan Foto Skenario 2 1 Jatuh Jatuh TP 2 Jatuh Jatuh TP 3 Jatuh Jatuh TP 4 Jatuh Jatuh TP 5 Jatuh Jatuh TP 6 Jatuh Jatuh TP 7 Jatuh Jatuh TP 8 Jatuh Jatuh TP 9 Jatuh Jatuh TP 10 Jatuh Jatuh TP No  Aktual Sistem Keterangan Foto Skenario 3 1 Jatuh Jatuh TP 2 Jatuh Tidak jatuh FN 3 Jatuh Jatuh TP 4 Jatuh Jatuh TP 5 Jatuh Jatuh TP 6 Jatuh Jatuh TP 7 Jatuh Jatuh TP 8 Jatuh Jatuh TP 9 Jatuh Jatuh TP 10 Jatuh Jatuh TP No  Aktual Sistem Keterangan Foto Skenario 4 1 Jatuh Jatuh TP 2 Jatuh Jatuh TP 3 Jatuh Jatuh TP 4 Jatuh Jatuh TP 5 Jatuh Jatuh TP 6 Jatuh Jatuh TP 7 Jatuh Jatuh TP 8 Jatuh Jatuh TP 9 Jatuh Jatuh TP 10 Jatuh Jatuh TP
Jumlah  pengujian  pada  botol  sama dengan  pengujian  yang  dilakukan  pada manusia.  Kondisi  umum  pendeteksian yang didapatkan dari pengujian ini adalah true  positive  (TP)  sebanyak  38  kali,  true negative  (TN)  sebanyak  18  kali,  false positive  (FP)  sebanyak  2  kali,  dan  false negative  (FN)  sebanyak  2  kali.  Dari kondisi  umum  tersebut  didapatkan recall sebesar  95%,  specificity  sebesar  90%, precision  sebesar  95%,  dan  accuracy sebesar 93%. Gambar 18. Grafik Hasil Pengujian Deteksi Gerak pada

## Botol

## 3.3.2. Pengujian pergerakan motor
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui ketepatan sistem dalam mendeteksi posisi objek. Pergerakan  motor  dikatakan  berhasil  jika  seluruh  badan  objek  ada  pada  gambar  yang diambil seperti Gambar 19 berikut.
Gambar 19. Posisi Objek pada Gambar
Berdasarkan Gambar 19 dapat dilihat bahwa jika badan objek hanya setengah pada gambar yang diambil oleh kamera, pergerakan motor ke arah objek dianggap tidak berhasil. Namun jika objek berada di tengah-tengah frame gambar, pergerakan motor dianggap berhasil dan tepat.
Pengujian  gerakan  motor  ini  dilakukan  dengan  beberapa  skenario  perpindahan  untuk mengetahui tingkat keberhasilan kamera untuk mendapatkan gambar objek ( precision) dan untuk mengetahui ketepatan pergerakan motor dalam mendeteksi posisi.

## 1. Pengujian gerakan motor aktual (objek manusia)
Pengujian gerakan motor dengan beberapa scenario ditunjukan pada Tabel 6.
86% 88% 90% 92% 94% 96% Sensitivity Specificity Precision Accuracy Pengujian Deteksi Gerak (Botol )

## Tabel 6. Pengujian Gerakan Motor Aktual (Objek Manusia)

## Skenario 1
No Gambar berhasil Precission Sudut Error sudut (%) Posisi pada gambar (pixel) Error posisi (%) Aktual Sistem Aktual Sistem 1 Ya
80% 23 37 61
320 576 80 2 Ya 23 22 4 483 51 3 Tidak 20.5 73 25 0 100 4 Ya 7 2 71 300 6 5 Ya 8 20 15 403 26 6 Ya 9.5 15 58 325 2 7 Ya 9.5 1 89 236 26 8 Ya 7 3 57 408 28 9 Ya 7 5 29 387 21 10 Tidak 0 68 100 0 100 Skenario 2 No Gambar berhasil Precission Sudut Error sudut (%) Posisi pada gambar (pixel) Error posisi (%) Aktual Sistem Aktual Sistem 1 Ya
80% 80 67 16 320
395 23 2 Ya 81 78 4 499 56 3 Ya 82 71 13 378 18 4 Tidak 84 47 44 0 100 5 Tidak 77 82 6 0 100 6 Ya 83 72 13 371 16 7 Ya 83 70 16 313 2 8 Ya 84 61 27 200 38 9 Ya 83 55 34 141 56 10 Ya 80.5 88 9 570 78 Skenario 3 No Gambar berhasil Precission Sudut Error sudut (%) Posisi pada gambar (pixel) Error posisi (%) Aktual Sistem Aktual Sistem 1 Ya
80% 63 59 6 320
273
15
2 Ya 63 52 17 195 39 3 Ya 59 50 15 262 18 4 Tidak 50 7 86 0 100 5 Tidak 63 15 76 0 100 6 Ya 53 53 0 241 25 7 Ya 63 71 13 429 34 8 Ya 56 28 50 227 29 9 Ya 51 26 49 185 42 10 Ya 60 43 28 211 34
Tabel 7. Pengujian Gerakan Motor Aktual (Objek Manusia) (Lanjutan)
Skenario 4 No Gambar berhasil Precission Sudut Error sudut (%) Posisi pada gambar (pixel) Error posisi (%) Aktual Sistem Aktual Sistem 1 Ya
90% 54 87 61
320 594 80 2 Ya 56 74 32 457 43 3 Ya 58 30 48 158 51 4 Ya 58 83 43 514 61 5 Ya 45 75 67 445 39 6 Ya 73 57 22 108 66 7 Ya 63 73 16 451 41 8 Tidak 33 87 16 0 100 9 Ya 63 78 24 437 37 10 Ya 60 82 37 470 47 Skenario 5 No Gambar berhasil Precission Sudut Error sudut (%) Posisi pada gambar (pixel) Error posisi (%) Aktual Sistem Aktual Sistem 1 Ya
70% 38 57 50 320
329 3
2 Ya 58 53 9 217 32 3 Tidak 31 83 16 0 100 4 Ya 51 23 55 305 5 5 Ya 78 83 6 395 23 6 Tidak 26 73 18 0 100 7 Ya 60 48 20 189 41 8 Tidak 26 77 196 0 100 9 Ya 76 29 62 96 70 10 Ya 26 22 15 289 10
Dari  tabel-tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  total  pengujian  adalah  50  kali.  Dari  pengujian tersebut  didapatkan  tingkat  keberhasilan  kamera  dalam  mendapatkan  gambar  objek  yang terdeteksi jatuh adalah sebesar 80%, error pergerakan motor dari perhitungan sudut posisi objek adalah 54% dan dari perhitungan posisi objek pada gambar adalah 48%.
Gambar 20. Grafik Hasil Pengujian Gerak Motor Pada Manusia

## 2. Pengujian gerakan motor simulasi (objek botol)
Jumlah  pengujian  pada  botol  sama  dengan  pengujian  yang  dilakukan  pada  manusia.  Hasil pengujian didapatkan tingkat keberhasilan kamera dalam mendapatkan gambar objek yang terdeteksi jatuh adalah sebesar 92%, error pergerakan motor dari perhitungan sudut posisi objek adalah 49% dan dari perhitungan posisi objek pada gambar adalah 44%.
0% 20% 40% 60% 80% 100% Precision Angle error Position error Pengujian Gerak Motor (Manusia)

## Gambar 21. Grafik Hasil Pengujian Gerak Motor Pada  Botol

## 3.3.3. Pengujian waktu respon
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  waktu  proses  pengiriman  notifikasi  saat  objek terdeteksi jatuh. Waktu mulai dihitung setelah sistem mendeteksi adanya aktifitas jatuh dan berhenti  setelah  email  berhasil  dikirimkan  kepada  pengawas.  Pengujian  ini  dilakukan menggunakan timer yang ada pada Labview.
Hasil dari pengujian waktu respon sistem dapat dilihat pada Gambar 22 berikut.

## Gambar 22. Waktu Respon Sistem
Berdasarkan data di atas, waktu respon sistem yang paling cepat adalah 4,7 detik dan yang paling lama adalah 22,2 detik. Perbedaan kecepatan respon ini dipengaruhi oleh besar sudut pergerakan  motor,  kecepatan  respon  kamera,  sinyal  internet  yang  digunakan  untuk mengirim  email,  serta  kecepatan  respon  dari  PC  yang  digunakan.  Tampilan  notifikasi  yang diterima  oleh  pengawas  dapat  dilihat  pada  Gambar  23,  sedangkan  format  email  yang dikirimkan dapat dilihat pada Gambar 24.
Gambar 23. Notifikasi yang Dikirimkan kepada Pengawas
Gambar 24. Format Email yang Dikirimkan kepada Pengawas
0% 50% 100% Precision Angle error Position error Pengujian Gerak Motor (Botol)

## 4. KESIMPULAN
Pengujian  deteksi  gerak  yang  telah  dilakukan  mendapatkan  nilai  keluaran  dari  pengujian yang dilakukan baik pada manusia maupun pada botol didapatkan nilai recall sebesar 88%, specificity  sebesar  88%, precision  sebesar  93%,  dan  accuracy  sebesar  88%.  Dari  nilai tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  bekerja  dengan  baik.  Adapun  kesalahan pendeteksian  yang  terjadi  pada  sistem  disebabkan  oleh  tingkat  kekerasan  benturan  yang terjadi  saat  objek  terjatuh  dan  besar  percepatan  dari aktifitas  tertentu  yang  sama  dengan percepatan  saat  kondisi  jatuh.  Sedangkan  pengujian  gerakan  motor  yang  telah  dilakukan mendapatkan nilai keluaran dari dua pengujian ini didapatkan keberhasilan dalam mengambil gambar  sebesar  86%  dan  ketepatan  pergerakan  motor  sebesar  51%.  Dari  nilai  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  dapat  mengambil  gambar  objek  yang  terdeteksi  jatuh dengan baik, namun  tidak  tepat. Sedangkan ketidaktepatan  pergerakan motor dipengaruhi oleh nilai yang dihasilkan sensor.

## DAFTAR RUJUKAN
N,  Y.,  Z,  W.,  Gravina,  R.,  &  Fortino,  G.  (2017).  A  survey  of  open  body  sensor  networks: Applications  and  challenges.  In 14th  IEEE  Annual  Consumer  Communications  & Networking Conference (CCNC) (hal. 65–70). Las Vegas, NV.
http://doi.org/10.1109/CCNC.2017.7983083
Nur  Arifin,  D.,  Wibisono,  W.,  &  Adi  Pratomo,  B.  (2013).  Rancang  Bangun  Sistem  Fall
Detection  untuk  Pengguna  Bergerak  Berbasis  Sensor  Accelerometer  dan  Sensor
Gyroscope pada Perangkat Mobile. Jurnal Teknik POMITS, 2(1), 1–4.
Hardjianto, M., Rony, M. A., & Trengginas, G. S. (2016). Deteksi jatuh pada lansia dengan menggunakan akselerometer pada smartphone. Prosiding SENTIA (pp. 284–288).
Tang, A. Y. C., Ong, C.-H., & Ahmad, A. (2015). Fall Detection Sensor System for the Elderly.
International Journal of Advanced Computer Research, 5, 176–183.
Wasis,  I.,  Kurniawan,  W.,  &  Muttaqin,  A.  (2015).  Deteksi  Jatuh  pada  Manula  di  Rumah Menggunakan Sensor Akselerometer dan Kamera. Jurnal Mahasiswa PTIIK UB.
Hidayatno,  A.,  &  Wahyudi.  (2011).  Rancang  Bangun  Inertial  Measurement  Unit  Sebagai Sistem Monitoring Kendaraan Bergerak Berbasis Sensor Accelerometer dan Gyroscope.
Jurnal Rekayasa Elektrika Vol, 9(4), 187–194.
Perkasa,  T.,  &  Rachmat, H.  H.  (2017). Perancangan  Alat Ukur Sudut  Tekuk  Lutut  Wireless menggunakan Sensor Gyroscope berbasis ATMega 328 dan ATMega 2560. ELKOMIKA: Jurnal  Teknik Energi  Elektrik,  Teknik Telekomunikasi,  &  Teknik Elektronika, 5(1), 30  - 47.
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques (3rd ed.). San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc.