![[serinostalgia] FARA dan RENALA](https://assets-a2.kompasiana.com/items/album/2025/08/01/depositphotos-2958912-stock-photo-baobab-trees-688cc1d6c925c404d11f7f02.jpg?t=t&v=100&x=100&info=meta_related)
Pendahuluan
Produktivitas telah lama menjadi tolok ukur penting dalam berbagai sektor, mulai dari industri manufaktur, perusahaan jasa, hingga kegiatan pendidikan. Selama bertahun-tahun, produktivitas diukur melalui indikator tradisional seperti jumlah output per jam, tingkat efisiensi proses, atau laporan manual dari pekerja. Namun, perkembangan teknologi sensor dan kecerdasan buatan membuka jalan baru dalam memahami bagaimana manusia beraktivitas dan bagaimana aktivitas tersebut berdampak pada produktivitas.
Salah satu pendekatan yang berkembang pesat adalah Human Activity Recognition (HAR). HAR adalah bidang penelitian yang berfokus pada identifikasi aktivitas manusia berdasarkan data dari sensor seperti akselerometer, giroskop, kamera, atau perangkat wearable lainnya. Dengan bantuan algoritma deep learning, HAR tidak hanya mampu mengenali aktivitas fisik dasar (misalnya berjalan, duduk, atau berlari), tetapi juga dapat digunakan untuk menganalisis pola kerja yang lebih kompleks.
Artikel ini akan membahas bagaimana HAR berbasis deep learning dapat digunakan untuk menganalisis produktivitas, kelebihan serta keterbatasannya, dan prospeknya di masa depan.
Apa itu Human Activity Recognition?
Secara sederhana, HAR adalah proses mendeteksi dan mengklasifikasi aktivitas manusia dari data sensor. Data ini bisa berasal dari:
Perangkat wearable -- jam tangan pintar, sensor di pakaian, atau smartphone yang mendeteksi gerakan tubuh.
-
Sensor lingkungan -- kamera CCTV, sensor IoT di ruang kerja, atau mikrofon.
Kombinasi multimodal -- gabungan data visual, suara, dan gerakan untuk analisis yang lebih kaya.
Pada tahap awal, HAR banyak bergantung pada metode machine learning tradisional seperti decision tree, support vector machine (SVM), atau k-nearest neighbor (KNN). Namun, pendekatan ini sering membutuhkan desain fitur manual yang rumit dan kurang fleksibel. Seiring dengan kemajuan deep learning, model seperti CNN (Convolutional Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), hingga Transformer menjadi populer karena mampu otomatis mengekstrak fitur dan belajar dari data dalam jumlah besar.
