Smartphone saat ini tidak hanya digunakan sebagai perangkat komunikasi saja tetapi
juga ditanamkan beberapa sensor, seperti sensor gyroskop. Gyroskop adalah berupa sensor
gyro untuk menentukan orientasi gerak dengan bertumpu pada roda atau cakram yang
berotasi dengan cepat pada sumbu. Dengan pengertian lain dapat menentukan gerakan yang
dilakukan oleh pengguna. Setiap pengguna memiliki keunikan gait gyroskop tersendiri,
sehingga gait dapat implementasikan sebagai biometrik. Sehingga dimungkinkan untuk
mengukur pergerakan individu saat berjalan menggunakan sensor gyroskop yang tertanam
pada smartphone.
Pada penelitian ini akan memanfaatkan sensor gyroskop yang tertanam pada
smartphone untuk mendeteksi aktivitas manusia berdasarkan gait seperti berjalan, berlari,
naik dan turun tangga. Selanjutnya dengan menggunakan data Gyroskop akan dilakukan
proses pengenalan pola untuk mengenali aktivitas pengguna yang disebut dengan Activity
Recognition. Pada penelitian ini digunakan metode Time domain and Frequency domain
untuk proses ekstraksi ciri sedangkan metode Support Vector machine untuk klasifikasi.
Dalam penelitian ini dihasilkan tingkat akurasi tertinggi mencapai 89%, pada
klasifikasi fungsi kernel Linear SVM, Parameter-C=1, dan multikelas one-against-one.
Kata kunci : Gyroskop , Activity Recognition, Support vector machine, Linear.