Fall Detection System To Improve Elderly Safety Using IoT-Based MPU-6500 And ESP32 Sensors

Authors

  • Ravi Bimantara Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
  • Agung Kridoyono Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
  • Mochamad Sidqon Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
  • Anton Breva Yunanda Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
  • Istantyo Yuwono Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.52958/iftk.v22i2.11961

Keywords:

Fall Detector , Mpu-6500 , Sensor Esp32 , IoT, Telegram Bot Elderly

Abstract

Falls are one of the major risks threatening the safety of the elderly, potentially causing serious injuries or even death. To mitigate this risk, this study developed an Internet of Things (IoT)-based fall detection system using the MPU-6500 sensor and ESP32 microcontroller. The system is designed to be portable and worn in the user's pocket, detecting abnormal motion patterns through the analysis of body acceleration and orientation data. The research methodology includes hardware and software requirements analysis, the design of a fall detection algorithm based on sum vector values and body orientation angles, and integration with a Telegram bot for real-time notifications. The system provides alerts through a wearable alarm, an external siren, and automated messages sent to caregivers or family members. Implementation results show that the system can detect falls accurately, respond quickly, and operate efficiently on low power, making it a practical and cost-effective solution to enhance elderly safety.

References

Y. Susanthi, A. Darmawan, S. B. Suryadi, "Alat Pengenal Gerakan Tangan Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network Berbasis ESP32 dan Platform Edge Impulse", Techné: J. Ilm. Elektroteknika, vol. 23, no. 1, pp. 77–94, 2024. doi : https://doi.org/10.31358/techne.v23i1.434

G. B. Larasanto, Rancang Bangun Sistem Inkubator Pintar Berbasis IoT dan ESP32 untuk Pemantauan Jarak Jauh Kondisi Bayi Secara Real Time, Disertasi Doktor, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, 2024. https://repository.upnvj.ac.id/28264/

A. Choi et al., “Deep Learning-Based Near-Fall Detection Algorithm for Fall Risk Monitoring System Using a Single Inertial Measurement Unit,” IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 30, pp. 2385–2394, 2022, doi: https://doi.org/10.1109/TNSRE.2022.3199068

Y. D. Kurnia, D. Syauqy, E. R. Widasari, "Pengembangan Wearable Device untuk Deteksi Postur Duduk Manusia Berbasis Data Sensor MPU6050 Menggunakan Metode Support Vector Machine", J. Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 8, 2024. https://repository.ub.ac.id/id/eprint/228400/

S. Setiowati, D. Nugroho, D. Figana, I. S. Wiwanda, Q. A. N. Sina, "Sistem Monitoring Pendeteksi Gerakan Jatuh pada Pasien Lansia Menggunakan Algoritma Klasifikasi Support Vector Machine dengan Telegram Bot", Seminar Nasional Teknik Elektro, vol. 10, no. 1, pp. 52–57, Sept. 2024. https://prosiding.pnj.ac.id/SNTE/article/view/2437

T. Kurnianto, Sistem Pendeteksi Jatuh untuk Meningkatkan Keselamatan pada Lansia Berbasis IoT, Disertasi Doktor, Universitas Muhammadiyah Ponorogo, 2024. https://eprints.umpo.ac.id/14442/

A. M. A. Alfajra, D. Syauqy, G. E. Setyawan, "Perancangan Wearable Vest Pendeteksi Jatuh Lansia Berbasis ESP-32 dan Sensor MPU9250 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine", J. Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 10, 2024. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/14271

L. Fitriandini, S. Suhardi, K. Sari, "Fall Detector pada Lansia Berbasis IoT Menggunakan Sensor MPU-6050 dan Sensor GPS Neo 6M", J. Telecommunication Electronics and Control Engineering (JTECE), vol. 7, no. 1, pp. 10–22, 2025. doi : https://doi.org/10.20895/jtece.v7i1.1496

M. Artiyasa, Y. Listiarga, M. Shobirin, K. O. Fidiyanto, "SMARTCOMS: Aplikasi Berbasis IoT untuk Mengamati Parameter Kejatuhan dari Jarak Jauh & secara Waktu Nyata", J. Rekayasa Teknologi Nusa Putra, vol. 9, no. 1, pp. 10–20, 2023. doi: https://doi.org/10.52005/rekayasa.v8i1.285

G. Gumilar, H. H. Rachmat, "Evaluasi Gerak Jatuh dan Jongkok dengan Menggunakan Sistem Pendeteksi Jatuh Berbasis Sensor Accelerometer", J. Elektro dan Telekomunikasi Terapan, vol. 7, no. 1, pp. 823–831, 2020. doi : https://doi.org/10.25124/jett.v7i1.2932

H. M. Putra, W. Rizki, "Pengembangan Sistem untuk Deteksi dan Identifikasi Lokasi Kecelakaan pada Lansia sebagai Bentuk Peningkatan Keselamatan Berbasis Internet of Things (IoT)", Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. 8, no. 1, pp. 205–216, 2025.doi : https://doi.org/10.29408/jit.v8i1.28263

K. Novando and N. P, “Implementation of IoT-Based Automatic Irrigation System Using Decision Tree Algorithm on Hydroponic Garden at Institut Shanti Bhuana Bengkayang,” Journal of Computing Innovations and Emerging Technologies, vol. 1, no. 2, pp. 26–32, Dec. 2025, doi: https://doi.org/10.64472/jciet.v1i2.6

S. Pandelaki, L. Sitanayah, M. Liem, "Sistem Pendeteksi Jatuh Berbasis Internet of Things", J. Electrical Engineering and Computer (JEECOM), vol. 5, no. 1, pp. 4–10, 2023. doi : https://doi.org/10.33650/jeecom.v5i1.5802

E. Alam, A. Sufian, P. Dutta, and M. Leo, “Vision-based human fall detection systems using deep learning: A review,” Comput. Biol. Med., vol. 146, p. 105626, Jul. 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.105626

C. Zhao et al., “mm-Fall: Practical and Robust Fall Detection via mmWave Signals,” IEEE Trans. Mob. Comput., vol. 24, no. 9, pp. 8747–8760, Sep. 2025, doi: https://doi.org/10.1109/TMC.2025.3557504

Downloads

Published

2026-08-26

Issue

Vol. 22 No. 2 (2026): August 2026

Section

INFORMATIK

License

Copyright (c) 2026 Ravi Bimantara, Agung Kridoyono, Mochamad Sidqon, Anton Breva Yunanda, Istantyo Yuwono

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

KEBIJAKAN YANG DIAJUKAN UNTUK JURNAL YANG MENAWARKAN AKSES TERBUKA

Syarat yang harus dipenuhi oleh Penulis sebagai berikut:

  1. Penulis menyimpan hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama naskah secara simultan dengan lisensi di bawah Creative Commons Attribution License yang mengizinkan orang lain untuk berbagi pekerjaan dengan sebuah pernyataan kepenulisan pekerjaan dan penerbitan awal di jurnal ini.
  2. Penulis bisa memasukkan ke dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non ekslusif versi kaya terbitan jurnal (contoh: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di jurnal ini.
  3. Penulis diizinkan dan didorong untuk mem-posting karya mereka online (contoh: di repositori institusional atau di website mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya sitiran yang lebih awal dan lebih hebat dari karya yang diterbitkan. (Lihat Efek Akses Terbuka).