Demensia atau pikun, adalah penyakit yang menyebabkan sel otak memburuk dan mati lebih cepat dari biasanya dan menyebabkan penurunan kemampuan mental, penilaian dan perilaku. Dibutuhkan perawatan non-faramakologi berupa pengawasan kepada penderita demensia, maka dari itu merawat penderita demensia adalah tugas yang luar biasa dimana dapat menyebabkan tekanan fisik, dan emosional bagi pihak perawat. Data informasi mengenai pengenalan aksi (action recognition) sangatlah membantu dalam intervensi non-farmakologi penatalaksanaan demensia. Oleh karena itu, sistem pengawasan dan analisa terhadap aksi demensia dibutuhkan. Dalam proyek akhir ini akan diusulkan platform evaluasi yang dapat mengenali serta memberikan analisa terhadap aksi demensia. Platform ini akan terbagi menjadi tiga bagian, yaitu image based action recognition, audio based action recognition, dan action recognition backend platform, namun proyek akhir ini akan berfokus pada bagian action recognition backend platform. Pada bagian ini akan menjadikan pusat server sebagai cloud computing untuk menerima dan mengelola data masukan dari image based action recognition dan audio based recognition. Backend platform ini memiliki IoT gateway, sistem Streaming, sistem data analytical, dan big data warehouse yang mendukung monitoring kegiatan demensia secara real-time. Output dari sistem backend platform adalah visualisasi data aksi saat ini dan sebelumnya dalam bentuk grafik pada mobile application. Dari percobaan yang dilakukan dapat dievaluasi bahwa pengiriman data aksi dari edge computing menunjukkan keberhasilan pengiriman secara real-time dengan rata-rata waktu 42- 63ms dan untuk data streaming mendapatkan rata-rata waktu 634ms. Dalam pengujian sistem analytic, algoritma Support Vector Machine (SVM) dapat melakukan prediksi kecondongan aksi dengan tingkat akurasi 96,5%, Decision Tree (DT) mendapatkan tingkat akurasi pada 93,8%, dan Deep Neural Network (DNN) mendapatkan akurasi 95,7%. Sehingga algoritma yang digunkan untuk sistem prediksi adalah algoritma SVM