IMPLEMENTASI DEEP LEARNING PADA BARIS-BERBARIS MENGGUNAKAN LSTM

Asmoro, Shandy Sadewa (2024) IMPLEMENTASI DEEP LEARNING PADA BARIS-BERBARIS MENGGUNAKAN LSTM. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_2013020206.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (21MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2013020206_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (704kB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2013020206_0719068702_0706118101_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (4MB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2013020206_0719068702_0706118101_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2013020206_0719068702_0706118101_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2013020206_0719068702_0706118101_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2013020206_0719068702_0706118101_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (194kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2013020206_0719068702_0706118101_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (584kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2013020206_0719068702_0706118101_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (14MB) | Request a copy

Abstract

Seleksi anggota PASKIBRAKA dilakukan setiap tahunnya di tiga tingkatan. Anggota PASKIBRAKA harus memenuhi kriteria salah satunya Peraturan Baris Berbaris (PBB). Pada proses penilaian PBB terkadang juri masih bersikap subjektif. Oleh karena itu perlu adanya sistem dengan integrasi artificial intelligence (AI). Metode yang digunakan pada sistem adalah YOLOv8, Mediapipe dan algoritma Long Short Term Memory (LSTM). YOLOv8 berfungsi untuk mendeteksi manusia dan membuat bounding box. Mediapipe berfungsi untuk menampilkan keypoints sebanyak 33 dan mengekstrasi fitur dari keypoints tersebut yang nantinya akan diproses oleh LSTM untuk dideteksi gerakan. Dari hasil uji coba, nilai akurasi tertinggi dari setiap gerakan adalah jalan di tempat sebesar 97,6%, langkah tegap sebesar 55,7%, dan langkah biasa sebesar 52,4%. Sedangkan nilai akurasi terendah dari setiap gerakan adalah jalan di tempat sebesar 77,5%, langkah tegap sebesar 50,6%, dan langkah biasa sebesar 43%. Nilai akurasi tersebut merupakan hasil analisa dari model LSTM yang telah dibuat. Nilai akurasi tertinggi pada setiap gerakan berasal dari gerakan benar, sedangkan nilai akurasi terendah berasal dari gerakan salah. Hasil akurasi pada pengenalan gerakan langkah tegap dan langkah biasa dipengaruhi oleh gerakan video pada masa peralihan tangan kanan ke tangan kiri masih terdeteksi salah karena hampir semua gerakan pada saat kedua tangan berada diposisi bawah, sehingga menyebabkan nilai akurasi rendah.

Actions (login required)

View Item