Mengapa Deep Learning untuk HAR?
Deep learning memiliki beberapa keunggulan dibanding metode tradisional:
Ekstraksi fitur otomatis -- Model tidak lagi memerlukan rekayasa fitur manual. Misalnya, CNN bisa langsung mengenali pola dalam sinyal akselerometer.
-
Akurasi tinggi -- Model deep learning mampu mencapai tingkat akurasi >90% dalam banyak dataset publik HAR.
Kemampuan menangkap pola temporal -- RNN atau LSTM sangat efektif untuk mempelajari urutan gerakan, yang penting untuk aktivitas yang berlangsung beberapa detik atau menit.
Skalabilitas -- Model dapat diperluas untuk mengakomodasi data sensor multimodal tanpa perlu banyak modifikasi.
HAR untuk Analisis Produktivitas
Pertanyaan utama adalah: bagaimana HAR bisa digunakan untuk mengukur atau meningkatkan produktivitas?
1. Monitoring Aktivitas Pekerja
HAR dapat mendeteksi apakah seorang pekerja sedang aktif bekerja, diam terlalu lama, atau melakukan aktivitas non-produktif. Misalnya, pada pabrik, sensor dapat membedakan aktivitas "mengoperasikan mesin", "memindahkan barang", atau "beristirahat". Data ini membantu manajer mengetahui seberapa besar waktu yang benar-benar digunakan untuk kegiatan produktif.
2. Analisis Pola Kerja
