## PENILAIAN GERAKAN BARIS-BERBARIS BERBASIS AI DAN LSTM PADA SELEKSI PASKIBRAKA

## AI AND LSTM-BASED MARCHING MOVEMENT ASSESSMENT FOR PASKIBRAKA SELECTION
1 Shandy Sadewa Asmoro, 2 Resty Wulanningrum*, 3 Ardi Sanjaya
1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Nusantara PGRI Kediri
Jl. Ahmad Dahlan No.76, Mojoroto, Kec. Mojoroto, Kota Kediri, Jawa Timur, Indonesia *e-mail: restyw@unpkdr.ac.id

## Abstrak
Seleski  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 Mediapipe dan  algoritma Long  Short  Term  Memory ( LSTM ). 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 99%, langkah tegap sebesar 95%, dan langkah biasa sebesar 97%. Sedangkan nilai akurasi terendah dari setiap gerakan adalah jalan di tempat sebesar 12%,  langkah  tegap  sebesar  21%,  dan  langkah  biasa  sebesar  23%.  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.
Kata kunci: Baris-berbaris, Keypoints, Long Short Term Memory , Mediapipe

## Abstract
PASKIBRAKA member selection is conducted annually at three levels. PASKIBRAKA members must fulfil the criteria, one of which is the Marching Regulations (PBB). In the UN assessment process, sometimes the judges are still subjective. Therefore, it is necessary to have a system with artificial intelligence (AI) integration. The methods used in the system are Mediapipe and Long Short  Term  Memory  (LSTM)  algorithm.  Mediapipe  serves  to  display  33  keypoints  and  extract features from these keypoints which will later be processed by LSTM for motion detection. From the test results, the highest accuracy value of each movement is walking in place by 99%, striding by 95%, and regular steps by 97%. While the lowest accuracy value of each movement is walking in place by 12%, striding by 21%, and ordinary steps by 23%. The accuracy value is the result of the analysis of the LSTM model that has been made. The highest accuracy value in each movement comes  from  the  correct  movement,  while  the  lowest  accuracy  value  comes  from  the  wrong movement.  The accuracy results in the recognition of stride and ordinary steps are influenced by video movements during the transition of the right hand to the left hand which are still detected incorrectly because almost all movements when both hands are in the lower position, causing low accuracy values.
Keywords: Keypoints, Long Short Term Memory , Marching, Mediapipe

## 1 PENDAHULUAN
Seorang  anggota  Pasukan  Pengibar  Bendera  Pusaka  (PASKIBRAKA)  dipilih  dari  para pelajar  SLTA  di  seluruh  Indonesia  melalui  seleksi  yang  cukup  ketat  di  tiga  tingkatan,  yaitu Kota/Kabupaten, Provinsi, Nasional/Pusat [1]. Seorang anggota PASKIBRAKA harus memenuhi kriteria dalam Kesehatan, Kecakapan, dan Peraturan Baris Berbaris (PBB) [2]. Peraturan Baris Berbaris  (PBB)  menjadi  kriteria  utama  bagi  calon  anggota  PASKIBRAKA  dikarenakan  dapat membentuk  karakter  seperti  rasa  persatuan,  tanggung  jawab  dan  kedisiplinan  dalam melaksanakan perintah secara tepat dan cepat [3]. Ketentuan pelaksanaan PBB telah dimuat dalam PERPANG  No.  58  Tentang  Peraturan  Baris-berbaris  (PBB)  yang  dapat  dijadikan  sebagai pedoman penilaian oleh Juri [4]. Meskipun di dalam PERPANG No. 58 Tentang Peraturan Baris- berbaris (PBB) sudah diberikan tata cara baris-berbaris, akan tetapi masih memerlukan ketelitian dalam pengawasan gerakan. Gerakan baris-berbaris yang memerlukan ketelitian antara lain Jalan di Tempat, Langkah Tegap, dan Langkah Biasa.
Terkadang  penilaian  yang  dilakukan  oleh juri masih terlihat  subjektif  dikarenakan  kurang teliti dan hanya berdasarkan penglihatan juri semata. Jika diamati dengan seksama gerakan baris- berbaris  tersebut  dapat  memperlihatkan  pola  biometrik  atau pose pada  tubuh  manusia  yang dihubungkan oleh keypoints secara signifikan membentuk kerangka tubuh manusia [5]. Dengan adanya perkembangan teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) khususnya di bidang computer  vision dapat  membantu  dalam  proses  penilaian  PBB  khususnya  untuk memperlihatkan pose pada tubuh manusia [6]. Terdapat library Mediapipe dan algoritma Long Short  Term  Memory ( LSTM )  yang  mempermudah  analisa  gerakan  baris  berbaris. Library Mediapipe yang  berfungsi  untuk  memvisualisasikan keypoints [7],  sedangkan  algoritma Long Short Term Memory sebagai klasifikasi gerakan [8].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  klasifikasi  pada  gerakan  yoga  dengan menggunakan Long  Short  Term  Memory dan Mediapipe [9].  Pengujian  yang  dilakukan melibatkan  4  subjek  dengan  5  kali  pengujian  pada  lokasi  dan  waktu  yang  sama.  Hasil  dari penelitan  tersebut  menunjukkan  klasifikasi  gerakan T-Pose , Warrior  II  Pose ,  dan Tree  Pose mendapatkan  nilai  akurasi  masing-masing  sebesar  85%,  100%,  dan  80%.  Sedangkan  akurasi training sebesar 91% dengan nilai loss 29% dari 7200000 data dengan menggunakan 400 Epocs. Penelitian lainnya membahas deteksi jatuh menggunakan geometri tubuh dan Long Short Term Memory dalam video sequences [10]. Pengujian pada penelitian tersebut menyangkut penggunaan dataset  yang  berbeda.  Pada dataset Le2i yang  menghasilkan  nilai accuracy , precision , recall , F1_score sebesar 76.5%, 76.0%, 87.7%, 0.81. Sedangkan pada dataset UR FD menghasilkan nilai accuracy , precision , recall , F1_score sebesar 85.0%, 80.0%, 100.0%, 0.88. Pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi gerakan baris-berbaris dengan menggunakan Mediapipe dan algoritma Long Short Term Memory . Berdasarkan permasalahan dan isu-isu yang telah dijabarkan, maka diperlukan sistem dengan tujuan agar dapat membantu juri melakukan penilaian terhadap gerakan baris-berbaris pada seleksi anggota PASKIBRAKA dengan integrasi artificial intelligence (AI) khususnya di bidang computer vision .

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Penggunaan algoritma Long Short Term Memory pada penelitian klasifikasi gerakan yoga untuk T-Pose , Warrior II Pose , dan Tree Pose yang melibatkan 4 subjek dengan 5 kali pengujian pada lokasi dan waktu yang sama. Penelitian ini mendapatkan nilai akurasi training dari dataset sebesar 0.91 dan nilai loss 0.29. Sedangkan parameter validasi menghasilkan nilai akurasi sebesar 0.89  dengan  validasi  loss  sebesar  0.35  dari 400  epocs  untuk  7.200.000  data.  Hasil  pengenalan gerakan T-Pose , Warrior II Pose , dan Tree Pose maisng-masing adalah 100%, 85% dan 80% [9]. Perbedaan dari penelitian ini berada pada objek yang digunakan dan nilai probabilitas yang perlu ditampilkan saat berjalan secara real-time .
Penelitian yang membahas deteksi jatuh menggunakan geometri tubuh dan Long Short Term Memory dalam video sequences menyangkut penggunaan dataset yang berbeda. Pada dataset Le2i yang  menghasilkan  nilai accuracy , precision , recall , F1_score sebesar  76.5%,  76.0%,  87.7%,
0.81. Sedangkan pada dataset UR FD menghasilkan nilai accuracy , precision , recall , F1_score sebesar 85.0%, 80.0%, 100.0%, 0.88 [10]. Perbedaan dari penelitian ini berada pada dataset yang
digunakan, yaitu gerakan baris-berbaris (Langkah Tegap, Langkah Biasa, dan Jalan di Tempat) serta penggunaan Mediapipe untuk ekstraksi fitur.
Pada  penelitian  untuk  mendeteksi  perilaku  tidak  normal  di  industri  manufaktur menggunakan Long Short Term Memory berhasil mendeteksi dalam video pengujian [11]. Video pengujian yang diberikan ada 2 skenario (21 video dan 31 video), dimana setiap skenario terdapat 7  label  yang  masing-masing  memiliki  nilai accuracy , precision ,  dan recall .  Skenario  pertama nilai accuracy tertinggi  sekitar  95%  untuk pose berdiri,  menyentuh,  dan memegang  serta  nilai accuracy terendah sekitar 88% untuk pose duduk. Sedangkan pada skenario kedua nilai accuracy tertinggi sekitar 96% untuk pose berdiri, menyentuh, dan memegang serta nilai accuracy terendah sekitar 90% untuk pose duduk dan jongkok. Hasil tersebut tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan  dan  selisihnya  tidak  melebihi  dari  satu  persen.  Pada  satu  kasus,  model  tidak  dapat menyelaraskan  posisi  tubuh  secara  keseluruhan  dengan  benar,  sehingga  menyebabkan ketidaksejajaran. Perbedaan dari penelitian ini berada pada pengenalan pose yang dideteksi, yaitu gerakan baris-berbaris (Langkah Tegap, Langkah Biasa, dan Jalan di Tempat).

## 3 METODE PENELITIAN
Penilitian  untuk  sistem  penilaian  gerakan  baris-berbaris  berbasis AI dan LSTM yang dilakukan terbagi menjadi beberapa tahapan, yaitu :
Gambar 1 . Diagram Alur Sistem
Gambar  1  mengilustrasikan  interaksi  antara  pengguna  dan  sistem  yang  terbagi  menjadi beberapa tahapan diantaranya menginputkan data dari webcam atau video, mengekstraksi fitur, menganalisa fitur, menampilkan respon, serta melihat hasil.

## 3.1 Paskibraka
PASKIBRAKA adalah sekumpulan pemuda yang mengibarkan pada Bendera Pusaka pada peringatan  Hari  Ulang  Tahun  Proklamasi  Kemerdekaan  Republik  Indonesia  setiap  tanggal  17 Agustus  dan  upacara  peringatan  Hari  Lahir  Pancasila  tanggal  1  Juni  [12]. Anggota PASKIBRAKA  dipilih  melalui  seleksi  berdasarkan  Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia Nomor 51 Tahun 2022 tentang program Pasukan Pengibar Bendera Pusaka [1]. Penyelenggaraan seleksi  PASKIBRAKA  dilakukan  oleh  Badan  Pembinaan  Ideologi  Pancasila  (BPIP)  di  tiga tingkatan, yaitu nasional/pusat, provinsi, dan kabupaten/kota.
Seorang  anggota  PASKIBRAKA  harus  memenuhi  kriteria  dalam  Kesehatan,  Kecakapan, dan Peraturan Baris Berbaris (PBB) [2]. Adapun pedoman pelaksanaan PBB telah diatur dalam PERPANG No. 58 tahun 2018 Tentang Peraturan Baris-berbaris (PBB) [4].

## 3.2 Computer Vision
Computer  Vision (CV)  merupakan  salah  satu  bidang  kecerdasan  buatan  atau artificial intelligence (AI) yang memungkinkan mesin dapat melihat seperti halnya mata manusia melalui perangkat  kamera  dan  komputer  [13].  Teknologi computer  vision diperkenalkan  oleh  Larry Roberts  pada  tahun  1960  dalam  tesis  Ph.D-nya  di  MIT,  Larry  Roberts  mengusulkan  ekstraksi informasi  geometris  3D  dari  2D  konsep  polihedral  perspektif  2D  [14].  Tujuan  penggunaan computer  vision biasanya  untuk  melakukan analisa  citra  (gambar) dan  video  yang  berasal  dari kamera  atau  sensor  guna  memperoleh  informasi  dan  pemahaman  suatu  objek  fisik  nyata  agar dapat membuat keputusan [15], [16].
Gambar 2 . Cara Kerja Computer Vision
Gambar  2  menjelaskan  cara  kerja  sistem  visual  manusia  dan computer  vision .  Manusia menggunakan  mata  untuk  melihat  objek  yang  kemudian  diteruskan  ke  dalam  otak  agar  dapat menganalisis  serta  memahami  suatu  objek  yang  kompleks  secara  efektif  dan  efisien  [17]. Sedangkan computer vision mengumpulkan data yang berkaitan dengan objek untuk diidentifikasi oleh  metode deep  learning menjadi  elemen  visual  yang  kompleks  dengan  memanfaatkan komputasi berdaya tinggi [18]. Tugas yang dapat dilakukan oleh computer vision salah satunya adalah Human Activity Recognition (HAR).
Human Activity Recognition (HAR) biasanya diaplikasikan untuk mengenali aktivitas yang dilakukan oleh manusia [19]. Gambar 3 merupakan ilustrasi dari cara kerja HAR, manusia yang sedang melakukan aktivitas tertentu akan ditangkap oleh kamera atau sensor. Hasil dari tangkapan kamera akan diproses dengan algoritma yang telah dipilih. Kemudian HAR akan menghasilkan output berupa label aktivitas yang sedang dikerjakan manusia.

## 3.3 Dataset
Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah video gerakan baris-berbaris dari perorangan yang  terdiri  dari  jalan  ditempat,  langkah  tegap,  dan  langkah  biasa.  Video  hasil  perekaman nantinya akan dipecah menjadi frame . Data video tersebut diperoleh dari anggota organisasi Purna Paskibraka  Indonesia  (PPI)  Kota  Kediri  angkatan  tahun  2021,  2022,  serta  2023  sebagai  data training dan anggota organisasi PASKIBRA Sekolah kelas 10 dan kelas 11 SMA se-derajat di Kota Kediri sebagai data testing .
Gambar 4 . Frame Video
Proses  selanjutnya  setelah  pemecahan  video  menjadi frame seperti  pada  gambar  4  akan dilakukan ekstraksi fitur untuk memperoleh metadata yang akan disimpan pada file csv. Metadata yang telah diperoleh memuat nilai landmark dari keypoints manusia.
3.4 Mediapipe
Mediapipe merupakan framework yang  dikembangkan  oleh  Google  untuk  aplikasi kecerdasan  buatan  dalam  menyelesaikan  tugas  pemrosesan  yang  kompleks  [20]. Mediapipe mengandung library  TensorFlow yang  mendukung  akselerasi  perangkat  dari  GPU  ( Grapichal Processing  Unit )  dan  CPU  ( Central  Processing  Unit  Flow ).  Selain  itu, MediaPipe mengoptimalkan  model machine  learning untuk  pemrosesan  di  berbagai platform ,  termasuk desktop , ponsel, dan sistem tertanam dengan menggunakan teknik seperti kuantisasi model dan percepatan perangkat keras. Kemampuan Mediapipe untuk disesuaikan dan fleksibel adalah salah satu keunggulan terbesarnya [21].
Gambar 5 . Index Keypoints Mediapipe
Mediapipe menampilkan  kerangka  yang  menunjukkan  postur  tubuh  atau body  skeletons sebanyak  (33 keypoints ).  Gambar  5  menunjukkan  daftar  dari keypoints yang  ditampilkan  oleh Mediapipe mulai  dari  hidung  pada  indeks  ke-0  sampai  ujung  kaki  kanan  pada  indeks  ke-32. Kemudian semua keypoints tersebut akan di hubungkan sehingga membentuk visualisasi tubuh manusia.

## 3.5 Long Short Term Memory
Long  Short  Term  Memory ( LSTM )  merupakan  salah  satu  varian  atau  jenis RNN yang diperkenalkan  oleh  Sepp  Hochreiter  & Jurgen  Schmidhuber  pada tahun  1997  untuk  mengatasi masalah vanishing gradient yang sering terjadi pada jaringan saraf berulang. Kemampuan LSTM dapat menentukan data yang akan dibuang dan data yang akan digunakan untuk proses berikutnya agar  tidak  masuk  ke  tahapan  jaringan  selanjutnya.  Hal  tersebut  disebabkan  oleh  keberadaan keempat jenis gate di dalam neuron LSTM . Keempat gate tersbut, yaitu: forget gates , input gates , cell gates , dan output gates . Jaringan LSTM ini banyak digunakan dalam pemrosesan data time series , pemrosesan teks, video, dan lain-lain [22].
Gambar 6 . Arsitektur Memory Cells LSTM
Gambar  6  merupakan  arsitektur  dari Memory  Cells  LSTM yang  menjadi  tempat forget gates , input  gates , cell  gates ,  dan output  gates berada  [23].  Berikut  disajikan  persamaan  dari setiap gate : 𝑓 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑓 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑓 ) (1)
Keterangan : 𝑓 𝑡
: forget gate 𝜎 : fungsi sigmoid 𝑊 𝑓 : bobot forget gate ℎ 𝑡−1 : hidden state sebelumnya 𝑥 𝑡 : input pada waktu ke-t
𝑏 𝑓 : bias forget gate Pada  persamaan  (1) forget  gate dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid akan menghasilkan angka antara 0 dan 1. Jika hasilnya adalah 1 maka semua data akan disimpan dan jika hasilnya adalah 0 maka semua data akan dibuang.
𝑖 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑖 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑖 ) (2)
Keterangan : 𝑖 𝑡 : input gate 𝜎 : fungsi sigmoid 𝑊 𝑖 : bobot input gate
ℎ 𝑡−1 : hidden state sebelumnya 𝑥 𝑡 : input pada waktu ke-t 𝑏 𝑖 : bias input gate Kemudian pada input gates akan ada dua fungsi aktivasi yang bekerja, yaitu fungsi aktivasi sigmoid pada persamaan (2) akan menentukan nilai mana yang akan diperbarui.
č 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛ℎ (𝑊 𝑐 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑐 ) (3)
Keterangan : č 𝑡 : vector baru 𝑡𝑎𝑛ℎ : fungsi tanh 𝑊 𝑐 : bobot vector baru ℎ 𝑡−1 : hidden state sebelumnya 𝑥 𝑡 : input pada waktu ke-t 𝑏 𝑐 : bias vector baru Fungsi aktivasi tanh pada persamaan (3) akan membuat nilai vector baru yang disimpan pada memory cell .
𝑐 𝑡 = 𝑓 𝑡 ∗   𝑐 𝑡−1 + 𝑖 𝑡 ∗ č 𝑡 (4) Keterangan : 𝑐 𝑡 : cell state
𝑓 𝑡 : forget gate
𝑐 𝑡−1 : cell state sebelumnya
𝑖 𝑡 : input gate
č 𝑡 : vector baru Persamaan  (4) cell  gate akan  mengganti  nilai  pada memory  cell sebelumnya  dengan  nilai memory  cell yang  baru.  Nilai  tersebut  diperoleh  dengan  menggabungkan  nilai forget  gate dan input gate .
𝑜 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑜 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑜 ) (5)
Keterangan : 𝑜 𝑡 : output gate 𝜎 : fungsi sigmoid
𝑊 𝑜 : bobot output gate ℎ 𝑡−1 : hidden state sebelumnya 𝑥 𝑡 : input pada waktu ke-t 𝑏 𝑜 : bias output gate Output gate memiliki dua fungsi aktivasi yang akan digunakan, yaitu Fungsi aktivasi sigmoid pada persamaan (5) akan menentukan bagian memory cell mana yang akan dikeluarkan. ℎ 𝑡 = 𝑜 𝑡 𝑡𝑎𝑛ℎ (𝑐 𝑡 ) (6)
Keterangan :
ℎ 𝑡 : hidden state pada waktu ke-t
𝑜 𝑡 : output gate
𝑡𝑎𝑛ℎ : fungsi tanh
𝑐 𝑡 : cell state Sedangkan fungsi aktivasi tanh pada persamaan (6) akan menempatkan nilai memory cell . Kemudian, kedua gate dikalikan untuk menghasilkan nilai yang akan dikeluarkan.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Gambaran Proses
Dari  penelitian  ini  telah  dilakukan  deteksi  gerakan  dasar  baris-berbaris  dengan  objek manusia. Pertama data input berupa video 720p 30fps yang akan diekstraksi fitur berbasis pose di setiap frame dari video digunakan Mediapipe agar menghasilkan landmark atau titik koordinat (x, y, z) dari keypoints . Proses ektraksi fitur pose tersebut dapat lebih mendalami tentang posisi dan  bentuk  tubuh  manusia.  Selanjutnya  dari  hasil  ektraksi  fitur  berbasis pose tersebut  akan dimasukkan ke dalam model LSTM yang telah dilatih agar dapat mengenali pola gerakan yang diinginkan  dan  mendeteksi  kesalahan  atau  ketidaksesuaian.  Hasil  dari  model LSTM akan memperingatkan  tentang  kesalahan  gerakan,  atau  menyajikan  evaluasi  kesesuaian  secara real- time .

## Gambar 7 . Graphical User Interface
Keluaran dari sistem ini berupa respon cepat terhadap kesalahan pada setiap jenis gerakan seperti pada Gambar 7. Respon dari sistem berupa label "Nama_Gerakan Benar" untuk gerakan yang sesuai aturan dan "Nama_Gerakan Salah" untuk gerakan yang tidak sesuai dengan aturan atau gerakan yang tidak diharapkan.

## 4.2 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  data  yang  diperoleh  dari  anggota  organisasi  Paskibra Sekolah di Kota Kediri. Adapun data tersebut akan dibuat skenario uji coba ke dalam sistem untuk dianalisa  kinerja  sistem  dalam  melakukan  penilaian  gerakan  baris-berbaris.  Proses  pengujian dimulai  dengan  video  yang  telah  diinputkan  pada  sistem  akan  dipecah  menjadi frame dan diekstraksi  fitur  berbasis pose oleh Mediapipe sehingga  menghasilkan landmark atau  titik koordinat dari keypoints . Titik koordinat dari keypoints akan dianalisa oleh model LSTM . Hasil analisa model LSTM akan menampilkan nilai Precision , Recall , F1-Score , dan Accuracy . Berikut disajikan skenario uji coba :
Tabel 1. Skenario Uji Coba Video Precision  Recall  F1-Score  Accuracy Classname Video_1.mp4 1,00 0,89 0,92 0,9234 Jalan Ditempat Benar
Video Precision  Recall  F1-Score  Accuracy Classname Video_2.mp4 0,69 0,67 0,70 0,2985 Jalan Ditempat Salah Video_3.mp4 0,96 0,91 0,94 0,8874 Jalan Ditempat Benar Video_4.mp4 0,64 0,97 0,80 0,3192 Jalan Ditempat Salah Video_5.mp4 0,98 0,60 0,75 0,9908 Jalan Ditempat Benar Video_6.mp4 0,75 0,84 0,79 0,8646 Langkah Tegap Benar Video_7.mp4 0,97 0,78 0,86 0,9532 Langkah Tegap Benar Video_8.mp4 0,67 0,94 0,70 0,3201 Langkah Tegap Salah Video_9.mp4 0,99 0,63 0,77 0,8913 Langkah Tegap Benar Video_10.mp4 0,65 0,97 0,80 0,2135 Langkah Tegap Salah Video_11.mp4 0,90 0,97 0,95 0,9754 Langkah Biasa Benar Video_12.mp4 0,64 0,93 0,73 0,2289 Langkah Biasa Salah Video_13.mp4 0,89 0,91 0,89 0,8565 Langkah Biasa Benar Video_14.mp4 0,63 0,79 0,63 0,4357 Langkah Biasa Salah Video_15.mp4 0,66 0,93 0,88 0,3134 Langkah Biasa Salah
Pada tabel 1 skenario uji coba sistem penilaian gerakan baris-berbaris dengan diberikan data video  sebanyak  5  video  disetiap  jenis  gerakan.  Dari  pengujian  pada  gerakan  Jalan  Ditempat terdapat gerakan benar sebanyak 3 dan gerakan salah sebanyak 2 dengan nilai akurasi terbesar 0,99, gerakan Langkah Tegap terdapat gerakan benar sebanyak 3 dan gerakan salah sebanyak 2 dengan nilai akurasi terbesar 0,95, serta gerakan Langkah Biasa terdapat gerakan benar sebanyak 2 dan gerakan salah sebanyak 3 dengan nilai akurasi sebesar 0,97. 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.

## 4.3 Evaluasi Hasil
Bedasarkan  hasil  dari  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan  dengan  data testing menunjukkan sistem dapat mendeteksi gerakan sesuai maupun gerakan salah. Berikut disajikan grafik confusion matrix dari hasil uji coba:
Gambar 8 . Confusion Matrix Video_5.mp4
Gambar  8  merupakan  grafik confusion  matrix hasil  uji  coba  pada  Video_5.mp4,  grafik tersebut menunjukkan dari 362 frame terdeteksi gerakan jalan di tempat benar. Evaluasi dari hasil tersebut dapat lebih dimaksimalkan lagi dengan menambahkan pengukuran sudut.

## 5 KESIMPULAN
Penelitian untuk mendeteksi gerakan baris-berbaris telah berhasil mendeteksi gerakan Jalan di Tempat, Langkah Tegap, dan Langkah Biasa. Nilai accuracy tertinggi sebanyak 99% terjadi pada  gerakan  jalan  di  tempat.  Sedangkan  nilai  accuracy  terendah  sebanyak  21%  terjadi  pada gerakan langkah tegap. Hasil akurasi pada pengenalan gerakan langkah tegap 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.  Berdasarkan  hasil  nilai accuracy tersebut  sistem  penilaian  gerakan  baris- berbaris dapat membantu juri melakukan penilaian PBB pada seleksi PASKIBRAKA.
Sistem  penilaian  gerakan  baris-berbaris  ini  dapat  dikembangkan  lagi  pada  penelitian berikutnya dengan melakukan penambahan untuk mengukur sudut yang terbentuk di sendi-sendi tangan  dan  kaki  serta  penambahan  data  agar  proses  penilaian  lebih  spesifik.  Sehingga  proses penilaian oleh juri tidak terkesan subjektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Republik  Indonesia,  “Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  51  Tahun  2022 Tentang Program Pasukan Pengibar Bendera Pusaka,” Jakarta, Apr. 2022.
[2] N.  Diaz  and  Sulindawaty,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Calon  Peserta Paskibraka Kabupaten Karo Menggunakan Profile Matching,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , vol. 1, no. 2, pp. 87–91, Dec. 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.28.
[3] P.  S.  Santosa et  al. ,  “Penanaman  Nilai-Nilai  Kedisiplinan  Melalui  Peraturan  Baris- Berbaris,” TRIMAS: Jurnal Inovasi dan Pengabdian Kepada Masyarakat , vol. 3, no. 1, 2023, doi: 10.58707/trimas.v3i1.370.
[4] H. Tjahjanto, “Peraturan Panglima Tentara Nasional Indonesia No. 58 tahun 2018 Tentang Peraturan Baris-berbaris (PBB),” Jakarta, Dec. 2018.
[5] A. Fauziah and Y. Saragih, “Sistem Identifikasi Pengukuran Baju Menggunakan Human Body Estimation Dataset Mediapipe Dengan Metode Euclidean Distance,” Aisyah Journal Of  Informatics  and  Electrical  Engineering  (A.J.I.E.E) ,  vol.  5,  no.  2,  2023,  doi: 10.30604/jti.v5i2.151.
[6] I. Arifin, R. F. Haidi, and M. Dzalhaqi, “Jurnal Teknologi Terpadu Penerapan Computer Vision Menggunakan Metode Deep,” Jurnal Teknologi Terpadu , vol. 7, no. 2, 2021.
[7] M.  Abdul  muthalib,  I.  Irfan,  K.  Kartika,  and  S.  M.  Selamat  Meliala,  “Pengiraan  Pose Model  Manusia  Pada  Repetisi  Kebugaran  Ai  Pemograman  Python  Berbasis Komputerisasi,” INFOTECH  journal ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  11–19,  Jan.  2023,  doi: 10.31949/infotech.v9i1.4233.
[8] M.  Li  and  J.  Zhao,  “Human  Sports  Action  and  Ideological  and  PoliticalEvaluation  by Lightweight  Deep  Learning  Model,” Comput  Intell  Neurosci ,  vol.  2022,  2022,  doi: 10.1155/2022/5794914.
[9] F.  Daniel  Tanugraha,  H.  Pratikno,  M.  Musayanah,  and  W.  Indah  Kusumawati, “Pengenalan  Gerakan  Olahraga  Berbasis  (Long  Short-  Term  Memory)  Menggunakan Mediapipe,” Journal of Advances in Information and Industrial Technology , vol. 4, no. 1, 2022, doi: 10.52435/jaiit.v4i1.182.
[10]  D. R. Beddiar, M. Oussalah, and B. Nini, “Fall detection using body geometry and human pose estimation in video sequences,” J Vis Commun Image Represent , vol. 82, 2022, doi: 10.1016/j.jvcir.2021.103407.
[11]  R. Rijayanti, M. Hwang, and K. Jin, “Detection of Anomalous Behavior of Manufacturing Workers Using Deep Learning-Based Recognition of Human–Object Interaction,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 13, no. 15, 2023, doi: 10.3390/app13158584.
[12]  M.  F.  Maulidanitamyizi,  H.  Hoiriyah,  and  H.  Hozairi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi Anggota Paskibraka Kabupaten Pamekasan,” J-INTECH , vol. 11, no. 1, 2023, doi: 10.32664/j-intech.v11i1.843.
[13]  H. Tian, T. Wang, Y. Liu, X. Qiao, and Y. Li, “Computer vision technology in agricultural automation —A review,” Information Processing in Agriculture , vol. 7, no. 1. 2020. doi: 10.1016/j.inpa.2019.09.006.
[14]  A. A. Khan, A. A. Laghari, and S. A. Awan, “Machine Learning in Computer Vision: A Review,” EAI  Endorsed  Transactions  on  Scalable  Information  Systems ,  vol.  8,  no.  32, 2021, doi: 10.4108/eai.21-4-2021.169418.
[15]  M.  A.  Mulya,  Zaenul  Arif,  and  Syefudin,  “Tinjauan  Pustaka  Sistematis :  Penerapan Metode  Gabor  Wavelet  Pada  Computer  Vision,” Journal  Of  Computer  Science  And Technology (JOCSTEC) , vol. 1, no. 2, 2023, doi: 10.59435/jocstec.v1i2.78.
[16]  T. Susim and C. Darujati, “Pengolahan Citra untuk Pengenalan Wajah (Face Recognition) Menggunakan  OpenCV,” Jurnal  Syntax  Admiration ,  vol.  2,  no.  3,  2021,  doi: 10.46799/jsa.v2i3.202.
[17]  A.  Budi,  “Implementasi  OpenCV  Pada  Industri  dan  Kehidupan  Sehari-hari,” Crocodic.com.
[18]  D. T. Laksono, I. N. Husna, M. Ulum, A. K. Saputro, M. F. Fahmi, and D. N. Purnamasari, “Sistem Deteksi Dan Perhitungan Jumlah Manusia Dalam Ruangan Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network,” Jurnal  Simantec ,  vol.  11,  no.  1,  2022,  doi: 10.21107/simantec.v11i1.19745.
[19]  M. H. Arshad, M. Bilal, and A. Gani, “Human Activity Recognition: Review, Taxonomy and Open Challenges,” Sensors , vol. 22, no. 17. 2022. doi: 10.3390/s22176463.
[20]  V. Bazarevsky and F. Zhang, “On-Device, Real-Time Hand Tracking with MediaPipe,” Google AI Blog . 2019.
[21]  R. Mhaiskar, V. Dhandapani, P. Verma, and B. Kaur, “Performance Analysis of Human
Activity,” ITM Web of Conferences , vol. 56, p. 05006, 2023, doi:
10.1051/itmconf/20235605006.
[22]  M.  Wildan  Putra  Aldi  and  A.  Aditsania,  “Analisis  dan  Implementasi  Long  Short  Term Memory Neural Network untuk Prediksi Harga Bitcoin.”
[23]  A.  Tholib,  N.  K.  Agusmawati,  and  F.  Khoiriyah,  “Prediksi  Harga  Emas  Menggunakan Metode LSTM dan GRU,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan , vol. 11, no. 3,
2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3.3250.