## Klasifikasi  Teknik  Bulutangkis  Berdasarkan  Pose  Dengan  Convolutional  Neural Network
Aditya Bobby Rizki a , Eri Zuliarso b
Fakultas Teknologi Informasi dan industri, Universits Stikubank Semarang, Jl. Tri Lombo Juang No 1. Semarang, Jawa Tengah Fakultas Teknologi Informasi dan industri, Universits Stikubank Semarang, Jl. Tri Lombo Juang No 1. Semarang, Jawa Tengah

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 09 Juni 2022
Revisi Akhir: 20 Juni 2022 Diterbitkan Online : 15 September 2022 This research is motivated by the difficulty of knowing the type of movement technique against  badminton,  therefore  researchers  are  encouraged  to  classify  the  types  of badminton techniques with significant and simple results using the Convolutional Neural Network (CNN) model with BlazePose architecture and Mediapipe Pose Solution tools . This study aims to determine the results of the detection and classification of badminton using  BlazePose  on  Mediapipe  Pose  Solution  and  supervised  learning  models.  The dataset that is processed is the Badminton Technique, namely the Forehand Technique which  consists  of  374  images,  the  Service  Technique  as  many  as  369  images  and  the smash technique which consists of 420 images with 146 outlier images. At the stage of making the system there are several stages including sample data, data sources and data analysis  methods.  The  results  of  this  study  say  that  the  Classification  of  Badminton Techniques Based on Pose with Convolutional Neural Networks, it can be concluded that the pose classification testing process with test data using several methods such as logistic regression,  random  forest,  and  KNN  produces  significant  accuracy  with  values  range from 80% to 90%.
K ATA K UNCI
Klasifikasi

## Bulu Tangkis
Pose Estimation Convolutional Neural Network

## K ORESPONDENSI
E-mail: adityabobbyrizki@mhs.unisbank.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  tidak  dapat  terpisahkan  dalam  kehidupan  manusia, Tanpa adanya badan sehat manusia akan menghadapi gangguan serta menghadapi penurunan kondisi fisik. Kesehatan merupakan keadaan  seimbang,  ditentukan  faktor  genetik,  lingkungan,  dan pola  hidup  sehari-hari  misalnya makan,  minum, olahraga,  seks, kerja, istirahat, sampai pengelolaan emosional [1].
Pada jaman ini, banyak orang mempunyai gaya hidup yang buruk, terutama  pada  pola  makan,  tidur,  dan  olahraga  yang  dilakukan dengan  cara  tidak  benar.  Menjaga  pola  makan  sangat  krusial supaya kita bisa mengatur kebutuhan tubuh. Selain menjaga pola makan  hal  krusial  lainnya  kita  juga  wajib    melakukan  kegiatan olahraga.
Olahraga bulu tangkis merupakan olahraga yang terkenal didunia. Di Indonesia, olahraga bulu tangkis sendiri merupakan olahraga yang memiliki banyak prestasi, baik turnamen-turnamen nasional hingga  internasional.  Untuk  nomor-nomor  yang  ditandingkan biasanya  meliputi  tunggal  putra/putri,  ganda  putra/putri.  Dalam perkembangannya,  olahraga  bulu  tangkis  pada  Indonesia mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat  hal  ini  bisa dibuktikan  menggunakan  prestasi  yang  diraih  pada  kejuaraan-
kejuaraan  yang  diikuti  atllet  bulu  tangkis  [2].  Prestasi  wajib dibangun  melalui  proses  training  dan  pengembangan  yang terencana, berjenjang, dan berkelanjutan menggunakan dukungan IPTEK [3].
Dalam computer  vision ,  konflik  tentang  deteksi  otomatis  citra masih  menjadi  hal  yang  hangat  bagi  peneliti.  Para  peneliti mengembangkan  banyak  sekali  pendekatan  secara  paralel  dan matematika  pada  menghadapi  konflik  deteksi  objek  3  dimensi dan  deteksi  objek  pada  citra. Computer  vision adalah  sebuah kemampuan  komputer  yang  ke  desain  supaya  sanggup  melihat sebuah  objek  sehingga  dapat  menampilkan  objek  digital  dan mampu mengoleksi data secara visual computer. Computer vision memungkinkan komputer buat mengidentifikasi dan memproses objek menggunakan cara yang sama seperti manusia.
Dalam  melakukan  klasifikasi  dan  deteksi  citra,  terdapat banyak pendekatan  yang  dapat  digunakan,  salah  satunya  metode Convolutional  Neural  Network (CNN). Convolutional  Neural Network (CNN)  adalah  Pengembangan  berdasarkan Multilayer Perceptron (MLP)  yang  termasuk  pada neural  network bertipe feed forward (bukan berulang) [4].
Beberapa  penelitian  yang  berhasil  menggunakan  metode  CNN dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Dalam  penelitian  yang
dilakukan  Rasywir  dkk.,  (2020)  yang  berjudul  “Analisis  dan Implementasi  Diagnosis  Penyakit  Sawit  dengan  Metode Convolutional  Neural  Network (CNN)”  dengan  jumlah  dataset 2490  citra  kelapa  sawit  berlabel  11  kategori  penyakit menghasilkan  akurasi  87%.  Selanjutnya,  penelitian  yang dilakukan Arsal dkk., (2020)  yang  berjudul  “Face  Recognition Untuk  Akses  Pegawai  Bank  Menggunakan  Deep  Learning memakai  Metode  CNN”  dengan  jumlah  dataset  5  orang  wajah pegawai  bank  yang  terdiri  dari  70  data  wajah  dalam  masing- masing orang menghasilkan tingkat keakuratan 95%.
Keunggulan  model  CNN  pada  identifikasi  bulu  tangkis  adalah feature  learning  yang  terdapat  dalam  CNN  dimana  feature learning bisa dengan mudah dilakukan menggunakan data input berupa  gambar,  menghidari  kompleksitas  pada  melakukan ekstraksi  fitur  buat  kasus  klasifikasi.  Berdasarkan  faktor  yang sudah dijelaskan sebelumnya, peneliti berencana untuk memakai metode CNN yang bisa melakukan klasifikasi citra menggunakan output yang signifikan, dan sederhana pada melakukan ekstraksi fitur  dalam  citra.  Hal  tersebut  dinilai  bisa  sebagai  solusi  untuk mengetahui  jenis  teknik  bulu  tangkis  menurut  pose.  Sehingga dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  model Convolutional Neural  Network (CNN)  dengan  arsitektur  BlazePose  dan  tools Mediapipe Pose Solution dalam melakukan pose estimation buat mendapatkan landmark/keypoint setiap  gambar  input.  Lalu selanjutnya  landmark  diklasifikasi  menggunakan  contoh supervised  learning misalnya Logistic  Regression,  Random Forest, dan K-Nearest Neighbour.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penulisan Referensi
Pengembangan  sistem  berbasis Computer  Vision terbukti mengalami  kemajuan  seperti Optical  Character  Recognition (OCR),  pengenalan  citra  medis,  keamanan  kendaraan, pengenalan  sidik  jari,  biometric,  dan  lain-lain.  Penggunaan metode convolutional  neural  network pada deep  learning dievaluasi  sangat  signifikan  bila  dipandang  berdasarkan ketepatan dan efisiensi.
Berikut beberapa penelitian terdahulu
yang mengimplementasikan Convolutional  Neural  Network (CNN), diantaranya CNN dipakai untuk menciptakan suatu sistem yang sanggup  menentukan  penyakit  dan  memberikan  keterangan berupa  solusi  penanganan  dalam  mencegah  atau  menangani penyakit  yang  menyerang  daun  tomat  melalui  identifikasi  citra digital  memakai supervised  classification menggunakan  200 sampel citra daun tomat, 160 citra menjadi data latih dan 40 citra menjadi data uji. Hasil pengujian memberitahukan bahwa metode CNN mempunyai persentase rata- rata accuracy 97.5%, precision 95.45%, recall 95%,  dan  error  5%.  Sedangkan  SVM  membuat rata-  rata accuracy 95%, precision 90.83%, recall 90dan  dan error 10%. Dari output pengujian bisa dinyatakan bahwa dalam penelitian  ini  CNN  merupakan classifier yang  lebih  baik dibandingkan SVM [5].
CNN  untuk  pengenalan  objek  video  CCTV  dan  menghasilkan menggunakan  metode  CNN  bisa  mendeteksi  beberapa  wajah yang masih ada dalam sebuah citra digital, mengenali wajah yang masih ada dalam sebuah citra digital yang merupakan citra frame
output ekstrak  dari  video  CCTV  menggunakan  taraf  akurasi sebanyak 80 % untuk objek yang sudah terdaftar pada database, dan bisa membedakan objek yang belum terdaftar pada database menggunakan taraf akurasi sebanyak 40 % [6].

## 2.2 Artificial Intelligence
Kecerdasan  buatan  atau  biasa  dianggap Artificial  Intelligence (AI) merupakan suatu pengetahuan yang dimiliki komputer buat bisa  meniru  kecerdasan  manusia,  sebagai  akibatnya  Komputer bisa melakukan hal-hal yang dikerjakan manusia [7].

## 2.3 Machine Learning
Machine Learning atau pembelajaran mesin adalah teknik yang paling popular lantaran banyak dipakai buat menggantikan atau menirukan perilaku manusia buat menuntaskan masalah [8]. Ada dua aplikasi pada ML yaitu klasifikasi dan prediksi. Klasifikasi merupakan  metode  ML  yang  dipakai  sang  mesin  buat mengklasifikasikan atau dikategorikan obyek menurut karakteristik tertentu sebagaimana manusia mencoba membedakan  benda  satu dengan yang  lain. Sementara,  prediksi adalah  metode  ML  yang  dipakai  mesin  untuk  menduga  hasil berdasarkan  suatu  data  masukan  berdasarkan  data  yang  sudah dipelajari.

## 2.4 Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah  variasi  menurut jaringan  saraf  tiruan  dengan  mempunyai  bobot,  memiliki beberapa lapisan tersembunyi, dan disusun sebagai arsitektur [9]. Model  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  mempunyai beberapa lapisan yaitu konvolusi, fungsi aktivasi, lapisan pooling, lapisan  flatten,  dan  lapisan  fully  connected . Berikut  gambar  1 yang merupakan alur pada CNN [10].

## Gambar 1. Alur CNN

## 2.5 Human Pose Estimation
Human  Pose  Estimation adalah  salah  satu  bidang  studi  yang menantang  dalam  visi  komputer  yang  bertujuan  untuk menentukan  posisi  atau  lokasi  spasial  titik  kunci  tubuh (bagian/sendi) seseorang dari gambar atau video yang diberikan, Human  Pose  Estimation mengacu  pada  proses  menyimpulkan pose dalam sebuah gambar dan estimasi ini dilakukan dalam 3D atau 2D [11].

## 2.6 Logistic Regression
Logistic  regression adalah  sebuah  metode  statistika  dengan mendeskripsikan  interaksi  antara  peubah  respon  (dependent variable)  yang  bersifat  kualitatif  mempunyai  dua  kategori  atau lebih menggunakan satu atau lebih peubah penjelas (independent variable) [12].

## 2.7 Random Forest
Random forest merupakan suatu algoritma yang memakai metode pemisahan  biner  rekursif  sehingga  mencapai  node  akhir  pada struktur  pohon  berdasarkan  pohon  klasifikasi  dan  regresi. Random  forest memiliki  keunggulan  diantaranya  mampu menghasilkan error dengan kategori relative rendah, menghasilkan  perfoma  yang  baik  serta  dapat  mengatasi  data dalam jumlah yang besar [13].

## 2.8 K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  sebuah  metode klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut.  KNN  adalah algoritma supervised learning dimana output hasil query instance yang  baru  diklasifikan  berdasarkan  mayoritas  kategori  dalam algoritma KNN. Kelas yang lebih banyak muncul akan menjadi kelas hasil berdasarkan klasifikasi [14].

## 3. METODOLOGI

## 3.1 Populasi dan Sampel
Populasi  data  yang  digunakan  adalah  teknik  bulu  tangkis  yang diambil dari situs youtube. Sedangkan sampel yang dipakai pada peneltian ini adalah 3 teknik bulu tangkis yaitu Servis, Forehand dan Smash.
3.2 Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  adalah  data  yang didapatkan  melalui  situs  youtube  dan  diproses  supaya  cocok dengan model yang digunakan.
3.3 Metode Analisa Data
Metode  analisis  yang  digunakan  adalah Convolutional  Neural Network (CNN)  dengan  metode Mediapipe  pose  solution untuk mendeteksi  pose  untuk  mendapatkan  landmarks/keypoint.  Pada proses  klasifikasi  menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi supervised  learning  seperti logistic  regression,  random  forest , dan k-nearest neighbour.

## 3.4 Tahapan Penelitian
Tahapan  yang  dilalui  pada  penelitian  ini  digambarkan  melalui diagram berikut:
Gambar 2. Tahapan Penelitian
3.5 Rancangan Dataset
Perancangan  dataset  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  adalah berupa video. Proses dalam mendapatkan data hingga melakukan serialisasi video menjadi gambar frame by frame lalu menjadikan video  yaitu  dengan  mengambil  setiap  gerakan  pemain  bulu tangkis  selama  2  detik  dan  di  serialisasi  menjadi  gambar kemudian dikelompokkan menjadi beberapa ukuran batch. Setiap
video  pemain  bulu  tangkis  dilakukan  prepocessing  guna mereduksi banyaknya jumlah frame.
Tabel 1. Jumlah Gambar pada Dataset No Video Jumlah Gambar 1 Servis 369 2 Forehand 374 3 Smash 420 Jumlah 1163

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengumpulan Dataset dan Preprocessing Data
Bentuk  awal  dari  data  yang  akan  dideteksi  adalah  video.  Data tersebut  di  dapatkan  dengan  cara  mendownload  melalui  situs Youtube  dan  dibagi  menjadi  tiga  kelas  yaitu  Teknik  Forehand, Teknik  Servis  dan  Teknik  Smash.  Video  yang  download diperankan  oleh  pemain  tunggal  untuk  mempermudah  dalam proses anotasi data.

## 4.2 Anotasi Data
Anotasi data dalam penelitian ini merupakan proses estimasi pose dari  setiap  kelas  dataset.  Hasil  dari  proses  ini  nantinya  berupa dokumen CSV yang berisi nama file, kelas data , dan kordinat x, y,  z  dari  setiap  Landmark.  Dalam  proses  ini  peneliti menggunakan  library  yang  disediakan  oleh Mediapipe  pose solution melalui environment Google Colab , Proses pertama yang dilakukan  adalah boostrapping data,  yaitu  proses  pengambilan data dan membacanya lalu melakukan pose estimation . Proses  pertama  yang  dilakukan  adalah boostrapping data, yaitu proses pengambilan data dan membacanya lalu melakukan pose estimation. Sebelum proses dijalankan, perlu untuk mendefinisikan  lokasi  gambar  input,  gambar  output  dan  lokasi output untuk file csv.
Gambar 3. Proses Boostrapping
Gambar 4. Jumlah dataset setiap kelas Hasil  dari  boostrapping  sebelumnya  berupa  gambar  yang  telah diberikan landmark dan file CSV terpisah untuk masing-masing kelas, hasil dari proses ini bisa digunakan untuk training model klasifikasi  tetapi  masih  mengandung outliers sehingga  masih memerlukan  proses  untuk  menghilangkan  outliers.  Berikut gambar hasil bootstrapping.
Gambar 5. Hasil bootstrapping Teknik Forehand
Gambar 6. Hasil csv bootstrapping Teknik Forehand Gambar 7. Hasil bootstrapping Teknik Servis
Gambar 8. Hasil csv bootstrapping Teknik Servis
Gambar 9. Hasil bootstrapping Teknik Smash
4.3 Preprocessing Data Anotasi
Dalam  penelitian  ini    mempunyai  alasan  mengapa  dikatakan sebagai outliers, yaitu:
a. Kesalahan  prediksi pose ,  dalam  kasus  ini outliers akan dihapus dari dataset.
b. Klasifikasi awal yang salah, setiap sample diklasifikasikan terhadap basis data hasil dari proses anotasi data, jika data tersebut  tidak  terdapat  dalam  kelas  yang  sama  maka  di identifikasikan sebagai outliers.

## Gambar 11. Jumlah Outliers
Gambar 12. Contoh data outliers Setelah  data  dibersihkan  dari outliers , bootstrapping dilakukan kembali  untuk  menyatukan  keseluruhan  data  dari  setiap  kelas yang  terpisah  menjadi  satu  kembali.  Data  tersebut  merupakan data yang siap digunakan untuk proses training mode klasifikasi.
4.4 Training Data
Klasifikasi  landmark  dilakukan  menggunakan  beberapa  model klasifikasi  supervised  learning  seperti Logistic  Regression, Random  Forest, dan K-Nearest  Neighbour .  Maka  untuk membandingkan performa model, hasil dari proses training data diukur  menggunakan  beberapa matrix yang  umum  untuk menentukan  performa  dari  model  klasifikasi  yaitu matrix accuracy, recall, precession.

## 4.4.1 Confusion Matrix
Berdasarkan  gambar  13,  hasil  dari  data  test  menggunakan keempat  model  klasifikasi logistic  regression,  k-nearest neighbour , dan random  forest menunjukan hasil  yang  baik  dari data test sebesar 10% dari jumlah data keseluruhan data yaitu 88 data.  Jika  dibandingkan  antar  model  klasifikasi  maka  model logistic regression menunjukan error yang paling signifikan. Pada kelas Teknik Forehand yang berjumlah 34 data, 26 data diprediksi secara akurat dan error sebesar 8 data, kelas Teknik Servis dari 21 data,18 data diprediksi secara akurat dan error sebesar 2 data, pada  kelas  Teknik  Smash  dari  33  data  diperoleh  30  data diprediksi dengan benar dan 3 data merupakan error. Kemudian model  klasifikasi  yang  menunjukan  nilai  error  yang  paling minimum  dan  memiliki  akurasi  paling  signifikan  yaitu  model random forest. Berdasarkan klasifikasi dengan random forest, 34 data  kelas  teknik  forehand  diprediksi  benar  dan  0  data  error, prediksi kelas teknik servis hanya menghasilkan 1 error dari 20
data  test,  dan  prediksi  kelas  teknik  smash  33  data  diprediksi dengan benar dan 0 data error.

## Gambar 13. Confusion Matrix
4.4.2 Accuracy, Recall, dan Precision
Accuracy menunjukkan seberapa akurat model bisa mengklasifikasikan  dengan  benar.  Adapun  Nilai accuracy pada penelitian ini tersaji dalam Tabel 2.
Tabel 2: Nilai Accuracy Model No Nama Algoritma Accuracy 1 Logistic Regression 0.840 2 Random Forest 0.988 3 K-Nearest Neighbour 0.943
4.5 Pengujian Model Klasifikasi dengan Data Baru
Proses  pengujian  ini  berbeda  dengan  pengujian  model sebelumnya,  karena  data  yang  digunakan  berbeda,  misal  data berupa  video  atau  gambar.  Model  yang  digunakan  dipilih  dari hasil  testing  sebelumnya  yang  menggunakan  model  random forest sebagai classifier. Tujuan ini dilakukan untuk mengetahui perfoma nyata model dalam mendeteksi landmark/keypoint dan klasifikasi teknik bulu tangkis.
4.5.1 Pengujian Model dengan Input Gambar
Proses  testing  ini  menggunakan  data  input  berupa  gambar sebanyak  30,  untuk  setiap  kelas  teknik  bulu  tangkis  sebesar  10 gambar.  Dari  hasil  testing  menggunakan  data  baru,  diperoleh tabel confusion matrix sebagai berikut: Tabel 3: Confusion Matrix Confusion Matrix Predicted Class Forehand Servis Smash Actual Class Forehand 7 3 0 Servis 2 8 0 Smash 5 2 3
Berdasarkan confusion matrix diatas, hasil prediksi menggunakan data test baru menunjukan hasil yang cukup bagus pada beberapa kelas  yaitu  kelas  Teknik  Forehand  dan  Teknik  Smash,  masing masing untuk kelas Teknik Forehand diprediksi dengan benar 7 dari 10 data dan kelas Teknik Smash mendapatkan 2 data yang diprediksi  dengan  tepat.  Kelas  yang  mendapatkan  hasil  akurasi tinggi adalah Teknik Servis dengan nilai prediksi 8 data dari 10. Perhitungan  akurasi  untuk  seluruh  kelas  yang  telah  diprediksi sebagai berikut:
accuracy = Total True Positive Total sampel
Accuracy = 18 30 × 100 = 60%
4.5.2  Pengujian Model dengan Input Video
Rancangan  pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengevaluasi  model dengan video sebagai input untuk inferensi model pose estimation dan klasifikasi. Alur dari pengujian ini terdiri dari beberapa tahap seperti yang digambarkan dibawah ini:
Gambar 14. Diagram Alur Inferensi Video langkah  pertama  mendefinisikan  video  input,  kemudian  video diserialisasi  menjadi  frame,  selanjutnya  inferensi  frame  dengan Mediapipe , kemudian klasifikasi output landmark menggunakan model  klasifikasi,  setelah  klasifikasi landmark kemudian menggambar pose  landmark ,  kelas  prediksi  dan  probabilitas prediksi pada frame video, setelah seluruh frame di inferensi dan diklasifikasi  selanjutnya  adalah menyatukan kembali  frame  dan menyimpan kedalam bentuk MOV kemudian disimpan kedalam direktori  yang  di  inginkan.  Berikut  merupakan  contoh  gambar hasil inferensi video.
Gambar 15. Hasil inferensi video Teknik Servis
Gambar 16. Hasil inferensi video Teknik Forehand
Gambar 17. Hasil inferensi video Teknik Smash

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisis dari penelitian yang sudah dilakukan yaitu Klasifikasi  Teknik  Bulutangkis  Berdasarkan  Pose  dengan Convolutional  Neural  Network diperoleh  kesimpulan  bahwa proses pengujian klasifikasi pose dengan data test menggunakan beberapa metode supervised learning seperti logistic regression, random  forest ,  dan KNN menghasilkan  nilai  accuracy  yang signifikan berkisar 80% hingga 90%.
Adapun  saran  yang  diberikan  pada  penelitian  ini  yang  dapat diperhatikan bagi penelitian selanjutnya yaitu dalam pembuatan dataset  teknik  bulutangkis  diharapkan  didalam  ruangan  dengan background  yang  tidak  terlalu  terang  dan  tidak  terlalu  gelap dengan  menggunakan  kamera  yang  bagus  agar  dalam  proses pendeteksian  pose  tidak  gagal  deteksi  atau  salah  dalam penempatan  landmark,  pemilihan  pose  harus  dipilih  dengan seksama agar hasil klasifikasi mendapatkan hasil maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  S.  Pane,  “Peranan  Olahraga  Dalam  Meningkatkan Kesehatan,” J.  Pengabdi.  Kpd.  Masy. ,  vol.  21,  no.  79,
pp. 1–4, 2015, [Online]. Available:
https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/jpkm/article /view/4646.
[2] I.  Intan  Primayanti,  “Pengaruh  Latihan  Drill  Dan Latihan  Pola  Pukulan  Terhadap  Kemampuan  Smash Bulutangkis  Pada  Pb  Liansa  Juniormasbagik,” Progr. Stud.  Pendidik.  Olahraga  dan  Kesehatan,  Fak. Pendidik.  Olahraga  danKesehatan,  InstitutKeguruan dan  Ilmu  Pendidik.  IKIP  Mataram ,  vol.  6,  pp.  25–31, 2019.
[3] D.  Utami,  “Peran  Fisiologi  Dalam  Meningkatkan Prestasi  Olahraga  Indonesia  Menuju  Sea  Games Danarstuti,” J.  Olahraga  Prestasi ,  vol.  11,  pp.  52–63, 2015.
[4] P.  A.  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto, “Implementasi Deep Learning Menggunakan
Convolutional  Neural  Network  (  Cnn  )  Pada  Ekspresi Manusia,” Algor , vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020.
[5] Felix,  S.  Faisal,  T.  F.  M.  Butarbutar,  and  P.  Sirait, “Implementasi  CNN  dan  SVM  untuk  Identifikasi Penyakit Tomat via Daun,” Issn 2622-8130 , vol. 20, no. 2, pp. 117–134, 2019.
[6] V. M. P. Salawazo, D. P. J. Gea, R. F. Gea, and F. Azmi, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network ( CNN  )  Pada  Peneganalan  Objek  Video  CCTV,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 74–79, 2019.
[7] V.  Sutojo,  T;  Mulyanto,  Edi;  Suhartono,  “Kecerdasan Buatan,” pp. 211–235, 2011.
[8] A.  Ahmad  Hania,  “Mengenal  Artificial  Intelligence, Machine  Learning,  dan  Deep  Learning,” J.  Teknol. Indones. ,  no.  June,  2017,  [Online].  Available: https://amt-it.com/mengenal-perbedaan-artificial- inteligence-machine-learning-deep-learning/.
[9] S.  F.  Handono,  F.  T.  Anggraeny,  and  B.  Rahmat, “Implementasi  Convolutional  Neural  Network  (Cnn) Untuk Deteksi Retinopati Diabetik,” J. Inform. dan Sist.
Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 669–678, 2020.
[10] N. Cristin, N. Batubara, C. Setianingsih, and M. Kallista, “Deteksi Tanda Kehidupan Pada Korban Bencana Alam Dengan  Algoritma  Faster  R-Cnn  Dan  Open  Pose  (Life Sign  Detector  Using  Faster  Region  Convolutional Neural  Network  (Faster  R-Cnn) and  Open  Pose),”  vol. 8, no. 5, pp. 6151–6161, 2021.
[11] T. L. Munea, Y. Z. Jembre, H. T. Weldegebriel, L. Chen, C. Huang, and C. Yang, “The Progress of Human Pose Estimation: A Survey and Taxonomy of Models Applied in 2D Human Pose Estimation,” IEEE Access , vol. 8, pp. 133330–133348, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3010248.
[12] R.  Hendayana,  “Application  Method  of  Logistic Regression  Analyze  the  Agricultural  Technology Adoption,” Inform. Pertan. , vol. 22, no. 1, pp. 1–9, 2013, [Online]. Available: http://ejurnal.litbang.pertanian.go.id/index.php/IP/articl e/view/2271/1970.
[13] Simanjuntak,  P.,  Pangaribuan,  H.,  &  Syastra,  M.  T. (2021). Data Mining Rekomendasi Pemakaian Skincare. MEANS  (Media  Informasi  Analisa  dan  Sistem),  6(1), 80-83.
[14] F.  Y.  Pamuji  and  V.  P.  Ramadhan,  “Komparasi Algoritma  Random  Forest  dan  Decision  Tree  untuk Memprediksi  Keberhasilan  Immunotheraphy,”  J. Teknol.  dan  Manaj.  Inform.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  46–50, 2021, doi: 10.26905/jtmi.v7i1.5982.
[15] A. Johar, D. Yanosma, and K. Anggriani, “Implementasi Metode  K-Nearest  Neighbor  (Knn)  Dan  Simple Additive  Weighting  (Saw)  Dalam  Pengambilan Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Anggota  Paskibraka,” Pseudocode,  vol.  3,  no.  2,  pp.  98–112,  2017,  doi: 10.33369/pseudocode.3.2.98-112.

## BIODATA PENULIS

## Aditya Bobby Rizki
Mahasiswa Universitas Stikubank Semarang Program Studi Teknik Informatika Email: adityabobbyrizki@mhs.unisbank.ac.id
Dr. Drs. Eri Zuliarso, M.Kom
Dosen Universitas Stikubank Semarang
Program Studi Teknik Informatika Email: eri299@edu.unisbank.ac.id