RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING DETEKSI KONDISI NORMAL DAN JATUH LANSIA MENGGUNAKAN YOLO

Claudio Syanu, Mareta Dinata (2026) RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING DETEKSI KONDISI NORMAL DAN JATUH LANSIA MENGGUNAKAN YOLO. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full Text) RAMA_57201_2213030076.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB)
	Text (Similarity) RAMA_57201_2213030076_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (567kB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_57201_2213030076_0731087703_0712108103_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (781kB)
	Text (BAB 2) RAMA_57201_2213030076_0731087703_0712108103_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (255kB)
	Text (BAB 3) RAMA_57201_2213030076_0731087703_0712108103_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (625kB)
	Text (BAB 4) RAMA_57201_2213030076_0731087703_0712108103_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (718kB)
	Text (BAB 5) RAMA_57201_2213030076_0731087703_0712108103_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (180kB)
	Text (References) RAMA_57201_2213030076_0731087703_0712108103_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (117kB)
	Text (Lampiran) RAMA_57201_2213030076_0731087703_0712108103_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)

Abstract

Kejadian jatuh pada lansia merupakan permasalahan kesehatan yang serius dan bersifat global. Menurut World Health Organization, sekitar satu dari tiga lansia berusia di atas 65 tahun mengalami kejadian jatuh setiap tahunnya. Di lingkungan Panti Wredha Kediri, pemantauan aktivitas lansia masih dilakukan secara manual oleh petugas sehingga kejadian jatuh tidak selalu dapat terdeteksi dengan cepat. Kondisi ini berpotensi menimbulkan keterlambatan penanganan darurat, terutama apabila kejadian terjadi di luar jam pengawasan aktif. Penelitian terdahulu mengenai deteksi jatuh berbasis YOLO umumnya hanya berfokus pada pengembangan model tanpa mengintegrasikannya dengan sistem monitoring yang dapat digunakan secara langsung oleh pengguna akhir yang bersifat non-teknis, serta belum dilengkapi dengan mekanisme notifikasi otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektivitas sistem monitoring dalam mendeteksi aktivitas normal dan kejadian jatuh pada lansia di Panti Wredha Kediri menggunakan algoritma YOLO. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall melalui tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan pengujian. Komponen deteksi menggunakan model YOLOv8 yang dilatih ulang menggunakan dataset publik untuk mengenali dua kelas aktivitas, yaitu kondisi normal dan kondisi jatuh. Backend sistem dibangun menggunakan FastAPI dengan PostgreSQL sebagai basis data relasional, serta dilengkapi dashboard monitoring berbasis web dan notifikasi otomatis melalui Telegram Bot. Hasil pengujian blackbox yang dilaksanakan di Panti Wredha Kediri menunjukkan bahwa seluruh 10 skenario pengujian dinyatakan valid dan sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah ditetapkan. Mekanisme konfirmasi jatuh berbasis 3 frame berturut-turut dan cooldown 1,5 detik terbukti efektif dalam menekan deteksi sesaat yang tidak valid. Sistem berhasil mengirimkan notifikasi Telegram secara real-time beserta bukti visual setiap kali kejadian jatuh terkonfirmasi, serta menampilkan seluruh riwayat deteksi melalui dashboard yang dapat diakses petugas tanpa latar belakang teknis. Berdasarkan hasil pengujian, disimpulkan bahwa sistem monitoring yang dikembangkan efektif dalam mendeteksi aktivitas normal dan kejadian jatuh pada lansia di Panti Wredha Kediri. Keterbatasan sistem mencakup adanya false positive pada kondisi orang berdiri dengan bounding box horizontal yang menyerupai posisi berbaring, serta sistem yang hanya mendukung satu kamera aktif. Pengembangan lanjutan disarankan untuk mencakup pelatihan ulang model menggunakan dataset lokal dari lingkungan panti, pengaktifan filter gerak berbasis pose yang telah tersedia, serta penambahan dukungan multi-kamera agar seluruh area panti dapat dipantau secara menyeluruh.

Available Versions of this Item

• RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING DETEKSI KONDISI NORMAL DAN JATUH LANSIA MENGGUNAKAN YOLO. (deposited UNSPECIFIED)
  • RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING DETEKSI KONDISI NORMAL DAN JATUH LANSIA MENGGUNAKAN YOLO. (deposited UNSPECIFIED) [Currently Displayed]

Actions (login required)

View Item