Perpustakaan Digital ITB

Sistem lokalisasi ruangan adalah teknologi yang dapat digunakan untuk menentukan posisi ruangan seseorang di dalam sebuah bangunan. Sistem ini bermanfaat dalam membantu merespon dengan cepat kejadian yang dialami pada kasus orang dengan demensia. Demensia merupakan penyebab utama kematian pada usia lanjut, bukan karena Alzheimer itu sendiri, tetapi karena kerentanan terhadap penyakit lain yang timbul sebagai konsekuensi dari Alzheimer, seperti infeksi dan jatuh. Oleh karena itu, sistem ini sangat penting untuk mengetahui dengan cepat posisi lansia di rumah untuk pertolongan pertama pasien jatuh yang dapat mengurangi risiko kematian. Pengguna sistem ini adalah pihak yang ingin mengetahui posisi pasien sebagai objek yang terdeteksi. Penelitian ini bertujuan untuk menentuan posisi pasien menggunakan Bluetooth Low Energy (BLE) IBKs 105 sebagai pemancar Received Signal Strength Indicator (RSSI) yang merupakan solusi sederhana dan terjangkau. Perangkat wearable yang terdiri dari ESP32 digunakan oleh pasien sebagai pemindai RSSI dari BLE Beacon, yang kemudian mengirim data RSSI ke perangkat edge berupa Raspberry Pi untuk diproses menjadi keputusan tentang lokasi pasien. Pada penelitian ini, diusulkan algoritma klasifikasi penentuan ruangan berbasis boosting tree yaitu,XGBoost dan LightGBM, yang kemudian dibandingkan dengan algoritma machine learning dan deep learning lainnya. Model ini menghasilkan metrik kinerja klasifikasi yaitu F1-Score, precision, dan recall dengan akurasi sebesar 91,000 %. Optimasi model dilakukan sehingga akurasi dan komputasi menjadi lebih efisien dengan waktu proses real- time keputusan prediksi ruangan rata-rata setiap 1,300 detik.