## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1558 − 1566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2647

## Implementasi Algoritma Support Vector Machine Terhadap Klasifikasi Pose Balet
Romindo 1 , Okky Putra Barus 2,* , Jefri Junifer Pangaribuan 3 , Yudhistira  Adhitya  Pratama 4 , Evelyn Wiliem 5
Fakultas Ilmu Komputer,  Sistem Informasi, Universitas Pelita Harapan, Jakarta, Indonesia Email: 1 romindo@uph.edu, 2,* okky.barus@uph.edu, 3 jefri.pangaribuan@uph.edu, 4 yudhistira.adhitya@lecturer.uph.edu,
5 ew80020@student.uph.edu Email  Penulis Korespondensi: okky.barus@uph.edu Submitted: 08/12/2022 ; Accepted: 27/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Balet telah  dianggap sebagai salah satu tarian  yang paling  sulit dikarenakan  postur teknis yang dituntut. Jika dilakukan tanpa  bimbingan  dapat  menyebabkan  postur  yang  buruk  pada  penari  balet  dan  beberapa  cedera  serius.  Sebuah  model  dalam mengidentifikasi  berbagai  pose balet  telah  dikembangkan  dengan kecerdasan  buatan untuk mengatasi  masalah  ini. Tujuan  utama dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menunjukkan  sebuah  metodologi  yang menyederhanakan  pengenalan  pose balet  menggunakan framework opensource MediaPipe dan algoritma  machine  learning  Support Vector Machine. Cara kerja  model ini akan melewati dua  tahap:  pertama,  mengekstrak  titik  data  dari  kumpulan  data  gambar  menggunakan  library  MediaPipe  Pose Estimation,  lalu memproses, melatih,  memvalidasi,  dan menguji  data tersebut menggunakan  algoritme  Support Vector Machine  untuk melakukan beberapa  klasifikasi pose. Model ini dilatih  dalam tujuh pose balet yang berbeda, termasuk First Position, Second Position, Third Position, Fourth Position, Fifth Position, Tendu Devant, and Tendu Derrière.  Hal ini dilakukan  untuk menilai  kompetensi  model klasifikasi  yang dibuat. Skor akurasi setinggi  87% dicapai  dari model  klasifikasi pose balet  yang dibuat  dan telah  dikembangkan untuk bekerja  input berupa gambar dan video langsung.
Kata Kunci: Machine Learning; Pose Recognition;  MediaPipe; OpenCV
Abstract− Ballet  is considered  as one of  the most  difficult  dance  due to its  technical  posture  demanded.  If performed  without guidance it may cause bad posture to ballerina  and some serious injuries. A model in identifying different ballet poses is developed with artificial  intelligence  in order to tear down this barrier. The main purpose of this paper is to demonstrate  a methodology  that simplified  Ballet  Pose Recognition  using an  opensource  framework called  MediaPipe  and  a machine  learning  algorithm  called Support Vector Machine. How the model work is it will pass through two stages: first, it extracts data points from an image  dataset using the  MediaPipe  Pose Estimation  library,  and  then it  preprocesses  the data,  trains, validates,  and  tests it  using the  Sup port Vector  Machine  algorithm  to  do some  pose  classification.  The  model  is  trained  in  seven  distinct  ballet  poses, including  First Position, Second Position, Third Position, Fourth Position, Fifth Position, Tendu  Devant, and Tendu Derrière.  This is purposely done in  order to assess the  competence  of the  classification  model.  An accuracy  score of 87% is achieved  from  the ballet  pose classification  model and is developed to work on images and live videos.
Keywords : Machine Learning,  Pose Recognition,  MediaPipe, OpenCV

## 1. PENDAHULUAN
Untuk seora ng pena ri ba let menca pai la ngka h, gera ka n, da n lompa ta n ya ng inda h da n sempurna , dibutuhka n la tihan ya ng bena r denga n memperha tikan teknik setia p postur ya ng dila kuka n. Sa nga t wa ja r ba gi seora ng pena ri berla tih sela ma  berbula n-bula n hingga  berta hun. Ha l ini  dika rena ka n taria n ba let sendiri suda h dikena l a ka n sebua h bentuk seni ya ng sa nga t sulit untuk dica pa i [1]. Untuk menga ta si ha l tersebut, sa nga t penting a danya bimbinga n da n perhatian sa tu per sa tu oleh guru sa a t dikela s da n mela kuka n la tiha n ta mbahan denga n sendirinya  [2].  Teta pi ta npa  bimbingan guru,  pena ri memiliki  kemungkina n besa r tida k da pat mela kukan pose denga n benar wa la upun suda h meliha t video gera ka n ba let. Jika  tida k dita nga ni bena r, ini  da pa t menyebabkan kebia saan penempatan po stur tubuh pena ri ba let ya ng buruk da n juga  risiko cedera  ya ng lebih tinggi ya ng di ma na  dida pati sebesa r 11.2% penari ba let ba ik pria  maupun wa nita  menga la mi cedera  ya ng kera p terja di pa da  pergela nga n ka ki [3].
Seiring  berkemba ngnya teknologi, berba ga i inova si juga  tela h dila kuka n untuk membantu mendeteksi sebuah postur denga n bena r. Metode ya ng perna h dila kuka n sebelumnya  a dala h menggunakan sensor based. Aka n teta pi, metode ini sa nga tla h  ma hal  da n  juga   kompleks  untuk  diguna kan.  Dila in  ha l,  pen deteksia n postur ta npa harus mengguna ka n a la t ya ng  ma ha l da n  ha nya  bermoda l  sebua h ka mera  juga   da pa t diguna ka n, ya itu  denga n pose estimation . Pose estimation a da la h sebua h teknik pa da computer vision ya ng diguna ka n untuk mendeteksi gera kan da ri  seseora ng  a ta upun sebua h  objek  denga n  mengidentifika sika n  loka si landmarks a ta u  titik  tubuh  seora ng. Implementa si pose estimation sendiri  juga  suda h sering  diguna ka n pa da dunia Augmented Reality, robotics, a nima si, ba hka n sa mpai dunia  ola hra ga  [4].  Sa la h sa tu peneliti oleh  Y.  Agra wa l,  Y.  Sha h, a nd A. Sha rma  pa da ta hun 2022 ya ng tela h mengimplementa sika n pose estimation pa da yoga  mengungka pkan ba hwa pose estimation buka n hanya da pa t diguna kan untuk mendeteksi postur teta pi da pat diguna kan juga  seba gai sebua h sara na untuk membantu seorang mela kuka n postur yoga  ya ng lebih  a kura t   [5].  Aka n teta pi penentua n postur tubuh tida k bisa   berla ngsung  hanya denga n pose estimation sa ja . Denga n itu, dibutuhka n sebua h sa rana untuk mela kukan penentuan a tau pendeteksian jenis pose da ripa da  data pose estimation yang suda h dida pati. Untuk menga tasi ha l ini da pa t diguna kan sebuah metode ya ng suda h la ma  diguna ka n dala m dunia kla sifika si ya itu, machine learning . Machine learning sendiri suda h dikenal denga n  kema mpuannya  dala m  mela kukan  prediksi  a ta upun kla sifika si  ha nya  dari  da ta  ya ng  diberika n  untuk mengha silka n prediksi a ta upun mengategorika n  da ta  ke  kela s  tertentu [6].  Implementa si machine learning juga

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1558 − 1566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2647
suda h bereda r pa da  berba ga i industri seperti keseha ta n, e-commerce, tra nsporta si, da n la in la gi. Ha l ini menunjukkan sebera pa  efektif da n efisien pengguna a n machine learning da la m membantu mela kukan prediksi a ta u kla sifika si [7]. Bebera pa  penelitia n  sebelumnya  pa da  dunia pose  detection a ta u penentuan sebua h pose ya kni,  mendeteksi  dan mengkla sifika si  isya ra t  ta nga n ya ng  mengguna ka n metode MediaPipe denga n Support  Vector  Machine  (SVM) memiliki  a kura si  sebesa r  99,15  %  [8],  da n  mendeteksi  pose  ba let mengguna ka n metode OpenPose ya ng diba ntu denga n Support Vector Machine (SVM) untuk kla sifika si . Penelitia n ini menunjukkan a kurasi da la m pendeteksian dan kla sifika si senila i 99,09% [9] .
Berda sa rka n permasala han yang a da dan keefektifan penggunaan pose detection da ri penelitia n – penelitia n sebelumnya , peneliti mengimplementa sika n pose detection pa da pose ba let denga n mengguna ka n library MediaPipe seba ga i  metode untuk mela kuka n deteksi  titik  tubuh pena ri ba let  da n juga  a ka n diba ntu denga n Support Vector Machine (SVM) untuk mela kuka n  kla sifika si pose  ba let  denga n mengguna ka n ba ha sa  pemrogra man Python dan library OpenCV . Dengan itu, peneliti mengangkat judul penelitian “Implementasi Algoritma Support Vector Machine Terhadap Klasifikasi Pose Balet”.
Penelita n sebelumnya  memba has tenta ng ta ngga pa n a tau opini ma sya rakat lua s, khususnya pa da media sosial Twitter tenta ng perusa haan mereka [10][11][12]. Algoritma  Support Vector Ma chine (SVM) ya ng tela h dioptima lisa si oleh a lgoritma  Pa rticle  Swa rm Optimiza tion(PSO)  diha ra pka n menghasilka n tingka t a kurasi ya ng lebih ba ik da lam a na lisis  sentiment  diba ndingka n  denga n  a lgoritma   Support  Vector  Ma chine   (SVM)  ya ng  diguna ka n  secara konvensiona l [13].

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Untuk ta ha pan penelitia n ya ng a ka n diguna kan dijela ska n alur penelitia n seca ra  dia gra m pa da  ga mbar 1.

## Gambar 1. Ta ha pan penelitia n
Ta ha pan penelitia n  bera wa l  da ri  persia pa n  penelitia n  seperti  pa da   ga mba r  1  pa da  ta ha p ini,  dila kukan penentua n la tar bela kang da ri sua tu ma sala h yang dida pati da n juga  ba tasan masala h untuk diba has pa da penelitian ini.  Sela in itu untuk mengeta hui fungsiona l dibua tnya  penelitia n ini, ma ka  dica ntumkan juga  tujuan da n manfaat dari penelitia n  ini.  Sela njutnya  dila njutka n denga n ta ha p persia pa n da ta . Ta ha p ini  terdiri  da ri  empa t ta ha pan, ya itu : penga mbila n image  dataset ya ng  dia mbil  denga n  sendiri,  menentuka n human  pose  estimation  landmarks mengguna ka n MediaPipe , mela kukan data cleaning, data normalisation , pembagia n data ke da ta pela tihan (training) da n da ta  pengujia n (testing) .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1558 − 1566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2647
Ta ha p sela njutnya  a da la h ta ha p machine  learning .  Membua t model  kla sifika si  mengguna ka n a lgoritme Support Vector Machine ya ng diba ntu denga n Python beserta library Python la innya. Model Support Vector Machine ya ng dibua t dila kuka n pela tiha n terha da p modelnya. La lu ha sil  model  ya ng suda h dila kuka n pela tiha n a ka n diuji denga n da ta  pengujia n. Ta hapan tera khir a da la h mela kukan a nalisis mengguna ka n a kura si, precision, recall, f1 score terha da p model  kla sifika si Support  Vector  Machine da n  menga mbil  kesimpula n  serta   memberika n  sa ra n  da ri penelitia n ya ng tela h dibua t.

## 2.2 Metode Penyelesaian
Pa da  ga mba r 2 menjela ska n ca ra  mengimplementasikan model machine learning denga n Support Vector Machine pa da  kla sifika si pose ba let da n menjela ska n a rsitektur ya ng menja di pa nduan da n ta hapan ya ng a ka n dira ncang untuk penelitia n ini.

## Gambar 2. Arsitektur
2.3 Preprocessing Input Data Gambar Untuk  Mendapatkan  Human Pose Estimation Landmarks Menggunakan MediaPipe
Penelitia n  ini  bera wa l  da ri  menda patkan landmark point da ri dataset ga mba r pose  ba let ya ng  diberika n.  Untuk mela kuka n ini a ka n diba ntu denga n MediaPipe ya ng mena wa rka n model Person/Pose  Detection da n model Pose Landmark seba ga i solusi .
Perta ma -ta ma a ka n  dia mbil  sebua h  ga mba r  da ri  folder dataset seba ga i  da ta input. Sela njutnya   model Person/Pose Detection a ka n diguna kan untuk mendeteksi wila ya h ya ng memiliki ma nusia  da ri sebua h ga mbar dengan membua t dua key points seca ra virtual .  Setela h itu, model Pose  Landmark a ka n  mendeteksi  33 koordina t sendi tubuh 3D  (ya itu, sumbu x,  y,  da n z)  pa da  wila ya h ya ng t erdeteksi  pose ma nusia . Landmark ya ng diperoleh  akan disimpa n da la m file berforma t CSV.  Proses  deteksi landmark ini  a ka n berla ngsung  sa mpa i seluruh dataset telah diperoleh nila i landmark nya  pa da file CSV tersebut. Bia sa nya  proses ini membutuhkan wa ktu kisa ra n 10 menit sampai 15 menit terga ntung ukura n dataset ya ng a da .

## 2.4 Pembersihan Data
Setela h mengumpulka n semua landmark da n disimpa n ke  da la m file CSV,  pembersiha n da ta (data cleaning) dan norma lisa si  da ta  da ta ng sela njutnya. Untuk  mela kuka n pembersiha n da n norma lisa si  da ta , library  Pandas akan diguna ka n untuk membantu proses ini.
Da la m proses pembersiha n da ta , Pandas library berfungsi untuk memeriksa  entri null ya ng ditemuka n di file CSV.  Bia sa nya  nila i null diperoleh  ka rena  ga mba r  bura m da ri dataset ya ng  diberika n  sehingga   menyebabkan kega ga la n da la m mendeteksi pose ka rena library MediaPipe karena tida k dapat mengidentifika si setia p titik landmark denga n bena r. Untuk meminima lisir  bia s pa da  sa at proses kla sifika si  na ntinya, ma ka perlu dila kuka n pembersihan titik-titik landmark tersebut pa da file CSV. Ini da pa t dila kukan denga n mela kukan pembersiha n da ta denga n Pandas library . Pandas library a ka n mela kukan beberapa pencaria n untuk nila i null da n a ka n mengha pus setia p ba ris da ri ta bel ketika  nila i null ditemuka n mengguna kan indeksnya. Sela in itu, disini  juga  a ka n dibua ng kolom z da n v ka rena tida k diguna ka n pa da penelitia n ini .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1558 − 1566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2647

## 2.5 Data Pelatihan dan Validasi
Sela njutnya , da ta  ya ng dibersihka n da ri file CSV  a ka n diguna ka n seba ga i dataset untuk mela tih model machine learning . Dataset a ka n diba gi  menja di set  pela tiha n (training) da n  set  uji (testing) .  Untuk  set  pela tiha n  akan mengguna ka n 70% da ri dataset ya ng a da . 30% da ta  la innya  diguna kan untuk menguji model.

## 2.6 Normalisasi Data
Pa da  ta hap ini a ka n dila kukan normalisa si da ta  koordinat X da n Y denga n library Pandas . Proses ini a ka n membantu da la m menyedia kan da ta denga n kualita s ya ng lebih tinggi  denga n mengha silka n da ta  denga n range nila i 0 hingga  1. Rumus ya ng a ka n diguna ka n untuk normalisa si a da la h rumus min -ma x sebaga i berikut [14]:
Normalisasi = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 − 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑖𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑎𝑥 −𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑖𝑛 (1)

## 2.7 Melakukan  Prediksi dengan Support  Vector Machine
Setela h  dila kuka n proses  sebelumnya , prediksi  pose  a ka n dila kuka n sela njutnya. Untuk prediksi  a ka n digunakan a lgoritme Support  Vector  Machine.  Support  Vector  Machine a ka n mengguna ka n rumus  seba ga i  berikut  untuk menyelesa ika n ma sala h penelitia n ini [15] [16]:
𝑚𝑖𝑛 1 2 |𝑤| 2 + 𝐶(∑ ξ 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) (2)
𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 ∙ 𝑤 + 𝑏) ≥ 1 − ξ 𝑖 ; ξ 𝑖 ≥ 0 (3)

## 2.8 Metode Analisis Data
Tera khir,  ha sil kla sifika si a ka n dia na lisis untuk menentukan va lidita s model machine learning ya ng dibua t dengan dataset pengujia n. Ini a ka n diselesa ika n denga n mengguna ka n ma triks kinerja  seperti  a kura si, presicion , recall, dan f1 score . Lebih jela snya  a kan dijela ska n di ba wa h ini [17] [18]: a. Akura si
Akura si  a ka n menentukan bera pa  banyak titik  da ta  ya ng dihitung  denga n bena r  da ri  semua  titik  da ta  yang ditemuka n. Ha l ini da pa t dihitung denga n persa ma an berikut:
Akurasi = Jumlah  data klasifi kasi  benar Jumlah  seluruh  data
(4)
b. Presisi
Presisi  a ka n memba ntu meminimalka n nila i false positive (FP) denga n menentuka n mana dari semua  prediksi positif ya ng merupa kan positif seca ra  kebena ra n. Ha l ini da pa t dihitung denga n persa ma an  berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5)
c. Reca ll
Recall a ka n mengidentifika si bera pa  ba nyak nila i positif seca ra  kebena ra n ya ng bena r-benar dika tegorika n oleh model denga n mela belinya  seba ga i positif. Ha l ini  da pa t dila kukan seperti ya ng terliha t pa da  persa maan di bawah ini:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6)
d. F1 Score
Tera khir, f1 score a ka n diguna ka n untuk menanga ni ketida kseimbanga n dala m kla sifikasi ya ng dibua t da ri model Support Vector Machine . Ini da pa t dila kukan denga n mengga bungkan nila i presisi  da n recall seperti ya ng terliha t pa da  persa maan di ba wa h ini:
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 +𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (7)

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pembersihan Data
Penelitia n ini bera wa l da ri proses pembersiha n da ta  untuk memastikan da ta yang diguna ka n sudah la ya k. Disini  akan diha pus kolom da ta z da n visibility beserta  data-data ya ng duplika t da n null. Hasilnya , dataset yang a wa lnya berjumlah 1488 ba ris  da n 133 kolom pun bera khir  denga n 1090 ba ris  da n 67  kolom. Undersampling juga  dila kuka n untuk menga ta si  da ta   ya ng  tida k  seimba ng.  Pa da   ga mba r  3  a da la h ra ngkuma n  ha sil dataset sebelum  da n  sesudah undersampling.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1558 − 1566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2647
(a )                                                                                 (b)
Gambar 3. (a ) Ga mba r sebelum da n (b) ga mba r sesuda h dila kukan undersampling
Dataset ya ng tela h dila kuka n undersampling diba gi menja di 70% da ta pela tiha n (training) denga n  jumlah da ta   pela tiha n yang berjumla h 524 da ta dan 30% da ta va lida si (validation) denga n jumla h data va lida si berjumlah 225 da ta  ya ng a ka n dila njuti denga n norma lisa si a ga r setia p da ta  pa da dataset a da dala m rentang ya ng sa ma .

## 3.2 Hasil Klasifikasi Algoritma
Ha sil va lida si model kla sifika si mengha silka n seba nyak 205 da ta da ri 225 da ta ya ng berha sil diprediksi denga n bena r. Pa da  ta hap pengujia n diuji la ngsung mengguna kan webcam la ptop denga n kondisi per pose diuji denga n kriteria  hadap depa n, ka na n, da n kiri. 5 ga mba r per pose da n kriteria  a ka n disimpa n untuk diliha t performa nya. Untuk deteksi pose denga n kondisi ha da p, a lgoritme Support Vector Machine da pat mela kukan kla sifika si denga n bena r untuk 35 sa mpel da ta . Aka n teta pi da ri 35 sa mpel da ta  ya ng dida pa ti un tuk mela kukan deteksi pose denga n kondisi ha da p depan, 1 dia nta ra nya tida k da pat mela kukan prediksi pose denga n ba ik. Sela in  itu  da ri 35 sa mpel da ta  ya ng dida pa ti untuk mela kuka n deteksi pose denga n kondisi  ha da p ka nan, 13 dia nta ra nya tida k da pat mela kukan  prediksi pose dengan ba ik.  Pa da   pengujia n  kela s Second, model  mengena l  pose  ini  seba ga i  kela s Tendu  Devant. Ga mba r  5 mendemonstra sikan kla sifika si pose mengguna kan webcam la ptop da n confusion matrix diilustra sika n pa da  gambar 4 untuk menjela ska n hasil kla sifika si lebih deta il [19][20].

## Gambar 4. Confusion Ma trix
Da ri confusion matrix da pa t diliha t ba hwa  a lgoritme Support Vector Machine ma mpu mela kukan kla sifikasi denga n bena r pa da  kela s Fifth, First, Fourth da n Third denga n da ta  yang diberika n tia p kela s seba nya k 15 da ta. Akan teta pi pa da  kela s Second, Support Vector Machine ha nya  mampu mengkla sifika si seba nyak 12 da ta  denga n benar. Sisa  3 da ta  ya ng seha rusnya tergolong pa da  kela s Second dikla sifika sika n seba gai kela s Tendu Devant . Terda pa t juga pa da  kela s Tendu Derrière,  Support Vector  Machine juga ha nya  ma mpu mengkla sifika si seba nyak 9 da ta  dengan bena r. 6 da ta  la innya  ya ng seha rusnya tergolong pa da  kela s Tendu Derrière dikla sifika sika n seba ga i kela s Fourth. Untuk Tendu Devant , Support Vector Machine juga ha nya mampu mengkla sifikasi seba nyak 10 da ta denga n benar. 5 da ta  la innya  ya ng seha rusnya  tergolong pa da  kela s Tendu Devant dikla sifika sika n seba ga i kela s Third. Nila i True Positive, False Negative, False Positive, da n True Negative da ri tia p kela s juga  da pa t dihasilka n untuk tiap kela snya  da ri confusion matrix . Nila i-nila i  tersebut dira ngkum pa da ta bel 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1558 − 1566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2647
Tabel 1. Ta bel perhitunga n ma nua l confusion matrix Kela s True Positive  False Negative False Positive  True Negative First Second Third Fourth Fifth Tendu Devant Tendu Derrière 15 12 15 15 15 10 9 0 3 0 0 0 5 6 17 0 5 6 17 3 0 90 90 85 84 90 87 90
Berda sa rka n nila i-nila i ya ng dida pa ti da ri tia p kela s, da pa t dihitung pula  nila i accuracy, precision, recall, dan f1 score. Berikut ja ba ran ha sil perhitunga nnya :
a. Akura si
Performa  a kura si seca ra  kesluruha n pa da ha sil penelitia n ini  mengha silka n a kura si setinggi  87%. Persenta se nila i a kura si dida pa ti da ri hitunga n berikut:
Akurasi = Jumlah data  klasifikasi benar Jumlah seluruh data
= 91 105 ≈ 0.87 ∗ 100 = 87%
b. Performa  untuk kela s Fifth
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP + FP = 15 15 + 0 = 1 ∗ 100 = 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN = 15 15 + 0 = 1 ∗ 100% = 100% 𝑓1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2(1 ∗ 1) 1 + 1 =  1 ∗ 100 = 100%
Da ri  ha sil  performa  untuk  kela s Fifth, upa ya Support Vector  Machine da la m mengka lsifika si  da ta  yang diberika n la bel Fifth sa a t prediksi ya ng sebena rnya  a dalah la bel Fifth setinggi  100%. Seca ra  keseluruha n kela s Fifth, Support  Vector  Machine juga   berha sil  mengkla sifika sika n ke  da la m  la bel Fifth denga n  bena r  setinggi  100%. Keseimba nga n precision da n recall a da la h 100%.
c. Performa  untuk kela s First
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
TP TP + FP = 15 15 + 0 = 1 ∗ 100 = 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN = 15 15 + 0 = 1 ∗ 100% = 100%
𝑓1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2(1 ∗ 1) 1 + 1 =  1 ∗ 100 = 100%
Da ri  ha sil  performa  untuk  kela s First, upa ya Support Vector  Machine da la m mengka lsifika si  da ta  yang diberika n la bel First sa a t prediksi ya ng sebena rnya  a dalah la bel First setinggi  100%. Seca ra  keseluruha n kela s First, Support  Vector  Machine juga   berha sil  mengkla sifika sika n  ke  da la m  la bel first denga n  bena r  setinggi  100%. Keseimba nga n precision da n recall a da la h 100%.
d. Performa  untuk kela s Fourth
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
TP TP + FP = 15 15 + 6 ≈ 0.71 ∗ 100 = 71% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN = 15 15 + 0 = 1 ∗ 100% = 100% 𝑓1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2(0.71 ∗ 1) 0.71 + 1 ≈  0.83 ∗ 100 = 83%
Da ri  ha sil  performa  untuk kela s Fourth, upa ya Support Vector Machine da la m mengka lsifika si  da ta  yang diberika n la bel Fourth sa a t prediksi  ya ng sebena rnya  a dala h la bel Fourth setinggi  71%. Seca ra  keseluruha n kela s Fourth, Support Vector Machine juga  berha sil mengkla sifika sika n ke da la m la bel fourth denga n benar setinggi 100%. Keseimba nga n precision da n recall a da la h 83%.
e. Performa  untuk kela s Second

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1558 − 1566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2647
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP
TP + FP = 12 12 + 0 = 1 ∗ 100 = 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN = 12 12 + 3 ≈ 0.8 ∗ 100% = 80%
𝑓1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2(1 ∗ 0.8) 1 + 0.8 ≈ 0.89 ∗ 100 = 89%
Da ri  ha sil  performa  untuk kela s Second, upa ya Support Vector  Machine da la m mengka lsifika si  da ta  yang diberika n la bel Second sa a t prediksi ya ng sebena rnya adala h la bel Second setinggi  100%. Seca ra  keseluruha n kelas Second, Support Vector Machine juga  berha sil mengkla sifika sika n ke da la m la bel second denga n benar setinggi 80%. Keseimba nga n precision da n recall a da la h 89%.
f. Performa  untuk kela s Third
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP + FP = 15 15 + 5 ≈ 0.75 ∗ 100 = 75% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN = 15 15 + 0 = 1 ∗ 100% = 100% 𝑓1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2(0.75 ∗ 1) 0.75 + 1 ≈  0.86 ∗ 100 = 86%
Da ri  ha sil  performa  untuk kela s Third, upa ya Support Vector  Machine da la m mengka lsifika si  da ta  yang diberika n la bel Third sa a t prediksi ya ng sebena rnya  a dala h la bel Third setinggi  75%. Seca ra  keseluruha n kela s third, Support  Vector  Machine juga   berha sil  mengkla sifika sika n  ke  da la m la bel Third denga n  bena r  setinggi  100%. Keseimba nga n precision da n recall a da la h 86%.
g. Performa  untuk kela s Tendu Derrière
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP + FP = 9 9 + 0 = 1 ∗ 100 = 100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN = 9 9 + 6 ≈ 0.6 ∗ 100% = 60% 𝑓1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2(1 ∗ 0.6) 1 + 0.6 ≈  0.75 ∗ 100 = 75%
Da ri  ha sil performa  untuk kela s Tendu Derrière, upa ya Support Vector Machine dala m mengka lsifika si data ya ng diberika n la bel Tendu Derrière sa a t prediksi ya ng sebena rnya  adala h la bel Tendu Derrière setinggi 100%. Seca ra keseluruha n kela s Tendu Derrière,  Support Vector Machine juga  berha sil mengkla sifika sika n ke da la m la bel Tendu Derrière denga n bena r setinggi  60%. Keseimba nga n precision da n recall a da lah 75%.
h. Performa  untuk kela s Tendu Devant
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
TP TP + FP = 10
10 + 3 ≈ 0.77 ∗ 100 = 77% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN = 10 10 + 5 ≈ 0.67 ∗ 100% = 67%
𝑓1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2(0.77 ∗ 0.67) 0.77 + 0.67 ≈  0.71 ∗ 100 = 71%
Da ri  ha sil  performa  untuk kela s Tendu Devant, upa ya Support Vector Machine da la m mengkla sifika si data ya ng diberika n la bel Tendu Devant sa a t prediksi ya ng sebena rnya  a dala h la bel Tendu Devant setinggi  77%. Seca ra keseluruha n kela s Tendu Devant, Support Vector Machine juga  berha sil  mengkla sifika sika n ke da la m la bel Tendu Devant denga n bena r setinggi  67%. Keseimba nga n precision da n recall a da la h 71%. Sela njutnya   nila i True  Positive,  False  Negative,  False  Positive, da n True  Negative diguna ka n  untuk menghitung performa  model kla sifika si denga n a lgoritma Support Vector Machine. Nila i  tersebut da pa t menghitung performa  a kura si model seca ra  keseluruha n, nila i precision, recall, da n juga F1 score. Ha sil performa  ya ng dida pati dira ngkum pa da  ta bel 2.
Tabel 2. Ra ngkuma n ha sil perhitunga n confusion matrix Kela s Overall Accuracy Precision Recall  F1-score Fifth 87% 100% 100% 100%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1558 − 1566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2647
First 100% 100% 100% Fourth 71% 100% 83% Second 100% 80% 89% Tendu Derrière 100% 60% 75% Tendu Devant 77% 67% 71% Third 75% 100% 86%
Berda sa rka n hasil performa  ya ng dida pati, seca ra  keseluruha n a kurasi model ya ng diha silka n mencapai 87% denga n nila i precision berkisa r 71% sa mpa i denga n 100%, nila i recall berkisa r 60% sa mpa i denga n 100% da n nila i F1 score berkisa r 71% sa mpa i denga n 100%.
Da ri  ha sil  penelitia n  ya ng  dila kuka n,  model machine  learning ya ng  dibua t  seca ra   keseluruha n  berha sil mela kuka n kla sifika si pose denga n bena r ya ng tela h diuji ke tiga  kondisi ya itu ha da p depa n, ka nan, da n kiri. Da lam pengujia n  ke  tiga   kondisi  ini,  model machine  learning ya ng  dibua t  menga la mi  bebera pa   kesulita n.  Berikut penjela sa nnya yang terliha t pa da  ga mbar 5: a . Ha da p depan
Da ri 35 sa mpel da ta  ya ng dida pati untuk mela kukan deteksi pose denga n kondisi ha da p depan, 1 dia nta ranya tidak da pa t mela kukan prediksi  pose denga n ba ik.  Pa da  pengujia n kela s Tendu  Derrière ,  model mengena l  pose  ini seba ga i kela s Fourth Position.
b.   Ha da p ka nan
Da ri  35 sa mpel da ta  ya ng dida pa ti untuk mela kukan deteksi pose denga n kondisi  ha da p ka nan, 13 dia nta ranya tida k da pa t mela kukan prediksi pose denga n ba ik. Pa da  pengujia n kela s Second, model mengena l pose ini seba gai kela s Tendu Devant.
(a ) (b) (c)                                                        (d)
(e)                                                 (f)                                                  (g)
Gambar 5. (a -g) Simula si kla sifika si pose ba let mengguna ka n webca m seca ra real time

## 4. KESIMPULAN
Penera pa n a lgoritma Support Vector  Machine untuk mengkla sifika si  pose  ba let  dila kuka n denga n menggunakan ba ha sa pemrogra ma n Python denga n library da n pera ngka t luna k pendukung Jupyter Notebook untuk mera ncang model machine  learning denga n  ba ha sa pemrogra ma n Python , OpenCV seba ga i library ya ng  diperluka n  untuk menga mbil citra /ga mba r serta  mengidentifikasi da n mengenali wa ja h , Pandas yang diguna kan untuk pembersihan dan norma lisa si da ta  da n Sickitlearn yang diguna kan untuk menyediakan algoritma support vector machine dan digunakan untuk imbalanced-learned untuk  menga ta si  da ta   ya ng  tida k  seimba ng.  Performa   ya ng  diha silka n  da lam mengkla sifika si  pose  ba let  memiliki  a kura si  seca ra   keseluruha n  setinggi  87%  denga n  mema nfaatkan library MediaPipe untuk  penentua n pose  da n  a lgoritme Support  Vector  Machine untuk  kla sifika si  pose.  Kedepa nnya penelitia n  ini  da pa t dikemba ngkan denga n menghitung  sudut tubuh da ri  sebua h pose  ba let a ga r da pa t digunakan seba ga i  sa ra na   untuk  memba ntu  pena ri  ba let  menda patkan  postur  ba let  ya ng  lebih  a kura t  juga   dapat diimplementa sika n pa da website, Android ma upun iOS a ga r pengkla sifika sia n pose da pa t diguna kan kapanpun dan dima na pun dan mudah dia kses.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1558 − 1566 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2647

## REFERENCES
[1] MoveDance, “The Most Difficult Moves in Ballet - Move Dance,” Jun. 2019.
https://www.movedancewear.com/blog/the_most_difficult_moves_in_ballet/486/  (accessed Dec. 08, 2021).
[2] M.  Fourie  and  D.  van  der  Haar,  “Computer  vision  for  the  ballet  industry:  A  comparative  study  of  methods  for  pose recognition,”  Lecture  Notes in Business Information  Processing, vol. 389 LNBIP, pp. 118–129, 2020, doi: 10.1007/978-3- 030-53337-3_9.
[3] B. Novosel, D. Sekulic, M. Peric, M. Kondric, and P. Zaletel,  “Injury Occurrence and Return to Dance in Professional Ballet : Prospective Analysis of Specific Correlates”,  doi: 10.3390/ijerph16050765.
[4] A. Gupta, “Human Pose Estimation Using Machine Learning in Python,” 2021.
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/10/human-pose-estimation-using-machine-learning-in-python/  (accessed  Dec. 09, 2021).
[5] Y. Agrawal, Y. Shah,  and A. Sharma,  “Implementation  of machine  learning  technique  for identification  of yoga poses,” Proceedings - 2020 IEEE 9th International  Conference on Communication  Systems and Network Technologies, CSNT 2020, pp. 40–43, 2020, doi: 10.1109/CSNT48778.2020.9115758.
[6] E. Burns, “What Is Machine Learning and Why Is It Important?,” 2019.
https://searchenterpriseai.techtarget.com/definition/machine-learning-ML  (accessed Dec. 09, 2021).
[7] Q. Innovation, “Why is Machine Learning  Important and How Will It Impact  Business - Quantilus,” Quantilus Innovation, 2020. https://quantilus.com/why-is-machine-learning-important-and-how-will-it-impact-business/  (accessed Dec. 09, 2021).
[8] A. Halder  and  A. Tayade,  “Real-time  Vernacular  Sign Language  Recognition  using MediaPipe  and Machine  Learning,” International  Journal of Research Publication and Reviews, vol. 2, no. 5, 2021.
[9] M. Fourie and D. van  der Haar,  “A feature  importance  study in ballet  pose recognition  with openpose,”  Lecture  Notes in Computer  Science  (including  subseries Lecture  Notes in Artificial  Intelligence  and Lecture  Notes in Bioinformatics),  vol. 12217 LNCS, pp. 243–254, 2020, doi: 10.1007/978-3-030-50334-5_16.
[10]  F. Rahutomo, P. Y. Saputra, and ..., “Implementasi  Twitter Sentiment Analysis Untuk Review Film Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Jurnal Informatika …, 2018, [Online]. Available: http://jip.polinema.ac.id/ojs3/index.php/jip/article/view/152 [11]  D. T.  Lukmana,  S. Subanti,  and  Y. Susanti,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Calon  Presiden  2019  Dengan Support  Vector Machine Di Twitter,” Seminar &Conference …, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.umt.ac.id/index.php/cpu/article/view/1693 [12]  A. Nabillah,  S. Alam,  and M. G. Resmi, “Twitter  User Sentiment  Analysis Of TIX ID Applications Using Support Vector Machine Algorithm,” RISTEC …, 2022, [Online]. Available:
https://journal.institutpendidikan.ac.id/index.php/ristec/article/view/1898
[13]  R.  Darmawan,  I.  Indra,  and  A.  Surahmat,  “Optimalisasi  Support  Vector  Machine  (SVM)  Berbasis  Particle  Swarm Optimization  (PSO) Pada Analisis Sentimen Terhadap Official Account Ruang Guru di Twitter,” Jurnal Kajian  Ilmiah, 2022, [Online]. Available:  http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/JKI/article/view/1130
[14]  I. N. F. Astuti, I. Darmawan,  and  ..., “… Sentimen  Pada Data  Kuesioner  Evaluasi  Dosen Oleh Mahasiswa  (edom) Prodi Sistem Informasi Telkom  University Menggunakan Algoritma  Support Vector Machine,”  eProceedings …, 2020, [Online]. Available:  https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/12676
[15]  A.  P.  Sembiring  and  S.  Faza,  “…  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM):  PREDIKSI  TINGKAT  KEJAHATAN BERDASARKAN ARTIKEL  BERITA  NASIONAL MENGGUNAKAN METODE  SUPPORT …,”  ABEC  Indonesia, 2021, [Online]. Available:  https://abecindonesia.org/proceeding/index.php/abec/article/view/197
[16]  L. Hakim, “Penentuan Tes Kepribadian  Calon Mahasiswa Berdasarkan Sidik Jari Menggunakan Minutie dan Support Vector
Machine,” Journal of Applied Informatics and Computing, 2020, [Online]. Available:
https://103.209.1.42/index.php/JAIC/article/view/1883
[17]  N. W. Utami and N. N. Saptiari,  “Penerapan  Data Mining Untuk Klasifikasi  Penyebab Kematian  Menggunakan Algoritma Support  Vector  Machine,”  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Terapan  …,  2020,  [Online].  Available:  https://online - journal.unja.ac.id/JIITUJ/article/view/13268
[18]  E. ERYKSON, … SENTIMEN PUBLIK PENANGANAN COVID-19 DI KABUPATEN PONOROGO MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN RANDOM …. eprints.umpo.ac.id, 2022. [Online]. Available: http://eprints.umpo.ac.id/8924/
[19]  A. Setiyono and H. F. Pardede, “Klasifikasi  Sms Spam Menggunakan Support Vector Machine,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 2019, [Online]. Available:  http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/693
[20]  A. S. Handayani,  S. Soim, T.  E.  Agusdi, and  ..., “Klasifikasi  Kualitas  Udara  Dengan Metode  Support Vector  Machine,” Jurnal Informatika  …, 2020, [Online]. Available:  http://e-journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jire/article/view/303