Klasifikasi Physical Activity Berbasis Sensor Accelorometer, Gyroscope Dan Gravity Menggunakan Algoritma Multi-Class Ensemble Gradientboost

Kemajuan teknologi sensor gerak mengalami perkembangan yang signifikan dengan berhasil mengatasi kekurangan di masa sebelumnya sehingga teknologi pendeteksi gerakan dapat digunakan dengan berbagai tujuan. Salah satu penggunaan sensor gerak yakni sebagai alat peraga untuk menghasilkan informasi aktivitas fisik manusia. Aktivitas fisik merupakan setiap gerakan tubuh yang diakibatkan oleh kerja otot untuk meningkatkan pengeluaran tenaga serta energi. Aktivitas ini mencakup kegiatan yang dilakukan sehari-hari seperti berjalan, berlari, naik tangga dan turun tangga (Bouchard dkk., 2012; Thomas, 2015). Penggunaan sensor gerak sebagai alat peraga dengan menempatkan beberapa sensor di bagian tubuh menyebabkan ketidaknyamanan dalam aktivitas sehari-hari. Maka dibutuhkan suatu alat yang lebih efisien sehingga tidak mengganggu aktivitas keseharian peraga. Saat ini, perkembangan ponsel begitu pesat, di mana penggunaannya dahulu hanya untuk telepon dan SMS tetapi sekarang penggunaannya lebih luas yaitu internet, chatting, e-mail, game, navigator, foto, video, dll. (Islam dan Want, 2014) sehingga menjadi kebutuhan masyarakat dalam beberapa tahun terakhir (Liu, 2013). Kecanggihan smartphone dengan berbagai sensor yang telah tertanam di dalamnya seperti accelerometer, gravity sensor, dan gyroscope dapat dimanfaatkan untuk mengenali aktivitas fisik manusia (Lawi dkk., 2019) dengan menempatkan smartphone pada bagian tubuh manusia. Berdasarkan penelitian terkait aktivitas manusia, kinerja terbaik didapatkan ketika menggunakan metode machine learning, berbanding dengan metode statistik yang memberikan hasil kurang baik. Buku ini mengusulkan penerapan teknik Multiclass Ensemble GradientBoost dengan klasifikasi tunggal menggunakan metode Logistic Regression untuk mengklasifikasikan aktivitas manusia yaitu berjalan, berlari, naik tangga dan turun tangga berdasarkan sensor accelerometer, gyroscope, dan gravity pada smartphone.