p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Pengembangan Arsitektur VGG16 dan DCNN7 pada Convolutional Neural Network dalam Melakukan Klasifikasi Pose Yoga
Reiner Anggriawan Jasin a1 , Vincent Leonard Santoso a2 , Evan Tanuwijaya a3 , Nehemia Sugianto a4 a Jurusan Informatika, Fakultas Teknologi Informasi,Universitas Ciputra Surabaya Alamat Universitas
1 ranggriawan@student.ciputra.ac.id
2 vleonard@student.ciputra.ac.id
3 evan.tanuwijaya@ciputra.ac.id
4 nsugianto@ciputra.ac.id

## Abstrak
Yoga merupakan olahraga yang sangat populer khususnya bagi kalangan wanita yang menginginkan bentuk tubuh yang  sehat  dan  ideal.  Yoga  dapat  dilakukan  oleh  siapapun  baik  pria  maupun  wanita  dengan  cara  mengikuti beberapa pose tertentu yang berguna untuk meregangkan otot dalam tubuh dan memperbaiki postur tubuh. Pose merupakan salah satu hal utama dari yoga. Pose dalam yoga sangat beragam hingga bahkan banyak orang yang bingung dan akhirnya melakukan pose yoga yang tidak sesuai. Jika pose yang dilakukan tidak benar, yoga akan menjadi tidak efektif untuk dilakukan. Bahkan pada kasus parah, pose yang salah dapat menyebabkan cedera yang cukup serius. Akan cukup sulit untuk mengetahui pose yang salah jika tidak dilakukan oleh seorang profesional. Tetapi tidak semua orang memiliki keberanian dan rasa percaya diri untuk dilatih seorang profesional khususnya bagi orang-orang yang melakukan yoga secara mandiri di rumah. Pada penelitian ini, kami melakukan klasifikasi pose yoga dengan menggunakan Convolutional Neural Network yaitu salah satu metode klasifikasi gambar state of the  art .  3  arsitektur  utama  yang  akan  digunakan  adalah  VGG-16,  ResNet50  ,  dan  DCNN-7  yang  merupakan arsitektur paling populer dalam melakukan image classification. 2 arsitektur lain yang akan digunakan merupakan hasil  rancangan  kami  sebagai  peneliti  dimana  kami  memanfaatkan  VGG-16  dan  DCNN-7  sebagai  basis rancangannya. Dataset yang kami gunakan berasal dari gabungan beberapa dataset dari kaggle yang berjumlah 2.945  gambar  yang  berisikan  pose  yoga  seperti  downdog,  goddess,  plank,  dan  lainnya.  Total  class  yang  kami gunakan berjumlah 7 kelas sehingga klasifikasi kami bersifat multiclass.  Hasil output dari penelitian ini adalah sebuah model Convolutional Neural Network yang dapat memprediksi pose yoga pada suatu gambar. Dari kelima model yang telah dilatih, salah satu arsitektur rancangan kami dengan nama Model 1 menunjukkan nilai akurasi 83,73%, loss 61,06%, precision 85,76%, dan recall 83,73%. Ini merupakan hasil yang paling optimal dibandingkan arsitektur model lainnya yang dipakai dalam penelitian ini.
Kata kunci: Pendeteksian Pose Yoga, Klasifikasi Citra, Convolutional Neural Network, Deep Learning, CNN Architectures

## VGG16 and DCNN7 Architecture Improvement on Convolutional Neural Network in Classifying Yoga Pose

## Abstract
Yoga is a very popular sport, especially for women who want a healthy and ideal body shape. Yoga can be done by anyone, both men and women by following certain poses that are useful for stretching muscles in the body and maintaining good posture. Pose is one of the important things in yoga. The poses in yoga vary so much that many people get confused and end up doing wrong yoga poses. If the poses are done incorrectly, yoga will be ineffective. In severe cases, wrong poses can cause serious injuries. It will be quite difficult to identify wrong poses without the  help  of  a  professional.  But  not  everyone  has  the  courage  and  confidence  to  be  trained  by  a  professional, especially  for  people  who  do  yoga  independently  at  home.  In  this  study,  we  classify  yoga  poses  using  the Convolutional  Neural  Network,  which  is  one  of  the  state  of  the  art  image  classification  methods.  The  3  main architectures that will be used are VGG-16, ResNet50, and DCNN-7 which are the most popular architectures in performing  image  classification.  The  other  2  architectures  that  will  be  used  are  the  results  of  our  design  as researchers  where  we  use  VGG-16  and  DCNN-7  as  the  design  basis.  The  dataset  that  we  use  comes  from  a combination  of  several  datasets  from  kaggle,  totaling  2.945  images  containing  yoga  poses  such  as  downdog, goddess, plank, etc. The total class that we use are 7 classes meaning our classification is classified as multiclass. The output of this research is a Convolutional Neural Network model that can predict yoga poses in an image. Of the five models that have been trained, one of our design architectures with the name Model 1 shows an accuracy value of 83.73%, loss 61.06%, precision 85.76%, and recall 83.73%. This is the most optimal result compared to other model architectures used in this study.
Keywords: Yoga Pose Detection, Image Classification, Convolutional Neural Network, Deep Learning, Arsitektur CNN

## I. P ENDAHULUAN
Pada  era  pandemi  seperti  saat  ini,  kesehatan  dan kebugaran  tubuh  merupakan  hal  yang  diperhatikan  oleh banyak orang. Tidak sedikit masyarakat di Indonesia yang mulai  mengikuti  berbagai  aktivitas  olahraga.  Olahraga yang  rutin  terbukti  dapat  meningkatkan  peredaran  darah dan dapat menghindarkan seseorang dari penyakit dengan meningkatkan  respon  imun  [1].  Olahraga  yang  dilakukan juga beragam, ada yang senang berolahraga bersama, dan ada  juga  yang  lebih  senang  berolahraga  sendiri  di  rumah dalam kondisi sepi dan tenang. Salah satu contoh olahraga yang  populer  dan  mudah  dilakukan  di  rumah  adalah olahraga yoga.
Yoga  adalah  olahraga  yang  mengharuskan  seseorang dalam mengikuti suatu pose. Orang-orang menyukai yoga karena banyaknya manfaat yang diberikan bagi tubuh baik secara  fisik  maupun  mental.  Selain  membuat  tubuh menjadi lebih stabil dan bugar, yoga juga dapat membuat suasana  hati  seseorang  bahagia  dan  meredakan  stres.  Hal ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  Aini,  Dyah, dan Novitasari pada tahun 2016 yang menemukan bahwa yoga  membuat  tingkat  stres  pada  remaja  menjadi  lebih rendah [2].
Dalam  olahraga  yoga,  terdapat  banyak  pose  dan  hanya sedikit orang yang mampu mengingat berbagai jenis pose dalam yoga. Bagi orang yang tidak memiliki pengalaman atau  bukan  profesional,  mengetahui  apakah  mereka melakukan  suatu pose  dengan  benar  merupakan hal  yang sulit  untuk  dilakukan.  Kesalahan  dalam  melakukan  pose yoga dapat membuat yoga menjadi tidak efektif atau pada kasus terburuk, hal ini dapat menimbulkan cedera pada otot khususnya  jika  seseorang  tidak  melakukan  pemanasan kelenturan [3].
Mendeteksi pose-pose yang ada di dalam gerakan yoga merupakan  teknologi  yang  masih  dikembangkan  [4]-[7].
Dengan memanfaatkan deep learning , sebuah sistem dapat melakukan klasifikasi gambar pada pose yoga yang sesuai. Adanya fitur ini dapat membantu para praktisi yoga untuk tahu apakah pose yang dilakukan sudah benar atau belum tanpa memerlukan pendapat profesional.
Pada  penelitian  terdahulu,  terdapat  peneliti  yang membuat  sistem  klasifikasi  pada  gerakan  atau  isyarat tangan menggunakan metode convolutional neural network (CNN).  Di  penelitian  ini  peneliti  membandingkan  tiga arsitektur  yaitu  AlexNet,  VGG-16,  dan  DCNN-7.  Hasil dengan akurasi tertinggi diantara ketiga arsitektur tersebut adalah VGG-16 dilanjut dengan DCNN-7 [8].
Pada  penelitian  kali  ini  peneliti  akan  membuat  sistem klasifikasi pose yoga menggunakan metode Convolutional Neural  Network dengan  arsitektur  yang  kami  rancang sendiri bernama Model 1 dan Model 2. Model 1 dirancang dengan  basis  dari  VGG-16  dan  Model  2  dirancang berdasarkan basis dari DCNN-7. Hasil dari kedua arsitektur rancangan peneliti ini akan dibandingkan dengan arsitektur VGG-16,  ResNet50,  dan  DCNN-7  untuk  mengetahui arsitektur manakah yang paling sesuai untuk mengklasifikasi pose yoga.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Langkah-langkah dari metode penelitian yang dilakukan peneliti  terdiri  atas  pengumpulan  dan  pengelompokan berbagai dataset , pre-processing  dataset ,  perancangan arsitektur, training model , validating model , testing model , dan  diakhiri  dengan  melakukan  evaluasi  terhadap  model yang telah dirancang. Deskripsi lengkap dari setiap langkah ini akan dijelaskan pada sub-bab berikut.

## A. Pengumpulan Dataset
Peneliti  mengumpulkan dataset dari  berbagai  sumber yang  ditemukan  dari  situs  web Kaggle .  Sumber-sumber dataset ini terdiri atas 4 sumber dataset yang di buat oleh
orang  yang  berbeda.  Daftar dataset ini  dapat dilihat  pada poin-poin berikut.
Daftar sumber dataset gambar pose yoga:
● Yoga Poses Dataset
Yoga  Poses Dataset yang  dirilis  pada  situs  web Kaggle  dibuat  oleh  Niharika  Pandit  [9]. Dataset ini berisi gambar pose yoga yang dibagi ke dalam 5 kelas untuk  masing-masing  data train dan test dengan ukuran total gambar mencapai 302 MB dan terakhir kali diperbarui pada 2 tahun yang lalu.
● Yoga-Poses
Yoga-Poses  dirilis  pada  situs  web Kaggle dan dibuat oleh Guhan K [10]. Dataset ini berisi gambar pose  yoga  yang  dibagi  ke  dalam  4  kelas  dengan ukuran total gambar mencapai 166 MB dan terakhir kali  diperbarui  pada  5  bulan  yang  lalu. Dataset ini tidak membagi gambarnya menjadi dataset train dan test ,  tetapi  semua  datanya  dikumpulkan  pada folder yang sama.
● Yoga Pose Classification
Yoga  Posture Dataset dirilis  pada  situs  web Kaggle dan dibuat oleh Abishek Gupta [11]. Dataset ini berisi gambar pose yoga yang dibagi ke dalam 5 kelas dengan ukuran total gambar mencapai 553 MB dan  terakhir  kali  diperbarui pada  1  tahun  yang  lalu. Peneliti  berasumsi  bahwa  model  ini  dirancang  bagi model yang dilatih lebih dari satu kali proses training karena dataset ini  memiliki  2 folder train dan test dengan nama kelas-kelas yang tidak persis sama.
● Yoga Posture Dataset
Yoga  Posture Dataset dirilis  pada  situs  web Kaggle dan  dibuat  oleh  Suradech  Kongkiatpaiboon [12]. Dataset ini berisi gambar pose yoga yang dibagi ke  dalam  6  kelas  dengan  ukuran  total  gambar mencapai 415 MB dan terakhir kali diperbarui pada 6 bulan yang lalu. Tetapi dalam dataset ini, terdapat 1 kelas yang tidak akan digunakan dalam penelitian ini yaitu kelas ‘Chair’.
Sumber-sumber  tersebut  menyediakan dataset berupa gambar pose  yoga  yang  telah  dibagi  menjadi  kelas-kelas. Dalam  kelas-kelas  ini  peneliti  melihat  adanya  kesamaan dari  sisi  nama  dan  isi  konten  gambar,  sehingga  peneliti memutuskan  untuk  menggabungkan dataset ini  menjadi sebuah dataset yang  lebih  besar.  Proses  pengelompokan dataset dapat dilihat pada tabel berikut.
TABEL I P EMBAGIAN K ELAS DALAM D ATASET S UMBER Pose Name Judul & Jumlah Total Dataset Yoga Poses Dataset Yoga- Poses Yoga Pose Classification Yoga Posture Dataset Downdog 320 269 477 430 Goddess 260 111 486 209 Plank 381 156 - - Tree 229 - 440 362
Warrior 361 357 1001 183 Chair - - - 209 Cobra - - - 643 Mountain - - 483 - TABEL II S USUNAN D ATASET S ESUDAH P ROSES P ENGGABUNGAN Pose Name Total Gambar dalam Dataset Downdog 298 Goddess 378 Plank 369 Tree 528 Warrior 363 Cobra 633 Mountain 461
Jika  kedua  tabel  diperhatikan  dengan  lebih  teliti,  maka terlihat  perbedaan  angka  dari  jumlah dataset antar  kelas. Hal ini disebabkan karena terdapat gambar yang sama yang ditemukan pada 2 sumber dataset berbeda sehingga peneliti memutuskan untuk hanya memasukkan salah satu gambar agar dataset dapat  tetap  stabil  dan  terhindar  dari ketidakseimbangan dataset . Susunan dataset yang kita lihat pada  tabel  II  belum  melalui  proses  seleksi  dan cleaning dataset sehingga sifatnya belum final. Proses cleaning ini akan dibahas lebih lanjut pada sub-bab berikutnya.

## B. Pre-processing Dataset
Pre - processing Dataset diawali  dengan  mengeliminasi gambar-gambar  tidak  valid  seperti  gambar  yang  bukan merupakan  pose  yoga,  gambar  bernuansa  kartun,  gambar yang tidak lengkap/terpotong, gambar yang corrupted , dan gambar dengan extension yang tidak sesuai ( extension yang tidak didukung oleh TensorFlow ). Jika terdapat gambar di mana  terdapat  2  pose  atau  lebih  yang  berbeda  dalam  1 gambar yang sama, peneliti akan menduplikasi gambar lalu melakukan  proses crop untuk  masing-masing  pose  di dalam gambar tersebut.
Setelah  keseluruhan dataset dibersihkan,  peneliti  lalu memutuskan  untuk  melakukan  tahap splitting untuk membagi  data  ke  dalam  3  tahap  berbeda  yaitu train , validation ,  dan testing dengan  komposisi  sebesar 0,8:0,1:0,1.  Komposisi  ini  mengikuti  komposisi  yang digunakan  oleh  Alnujaim  pada  penelitiannya  mengenai pengenalan gestur tangan menggunakan antenna impedance variation dan transfer learning yang dilakukan pada tahun 2018 [8].
Proses pre - processing ini  mengakibatkan  susunan keseluruhan dataset berubah. Susunan dataset baru setelah melewati  proses cleaning ini  dapat  dilihat  pada  tabel berikut.
TABEL III
S USUNAN D ATASET S ESUDAH P ROSES C LEANING Pose Name Total Gambar dalam Dataset Total Training Validatio n Testing Downdog 236 29 29 294 Goddess 300 38 38 376 Plank 295 37 37 369 Tree 420 53 53 526
Warrior 290 36 36 362 Cobra 445 56 56 557 Mountain 369 46 46 461
Tahap pre-processing terakhir  yang  dilakukan  oleh peneliti  adalah  dengan  mengubah channel dari  gambar dataset ini.  Sebagian  besar  gambar  pada dataset ini menggunakan channel RGBA  yang  tidak  bisa  disamakan dengan channel RGB. Channel RGBA  memiliki  satu channel tambahan  yaitu channel  alpha yang  mengatur transparansi  dari  warna  RGB.  Proses  konversi  ini dilakukan  menggunakan script  python sederhana  yang mengubah  gambar  dari  4 channel RGBA  menjadi  3 channel RGB agar gambar dapat digunakan sebagai input dari proses training pada model. Tanpa adanya proses ini, maka akan terjadi error pada proses training model.

## C. Perancangan Arsitektur
Dalam Convolutional  Neural  Network ,  penentuan arsitektur mengambil bagian penting dalam menghasilkan model  yang  akurat.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti menggunakan 5 model sebagai bahan pembanding dimana terdapat 3 rancangan model yang telah dikembangkan oleh peneliti  sebelumnya  dan  2  rancangan  model  yang dikembangkan oleh kami menggunakan basis model yang telah ada yaitu VGG-16 dan DCNN-7. Arsitektur model ini akan dibahas lebih lanjut melalui sub-bab berikut:

## 1) DCNN-7
DCNN  merupakan  sebuah  arsitektur  model  yang  telah banyak  dipakai  untuk  melakukan  klasifikasi  gambar. DCNN  memiliki  kelebihan  yaitu  pada  kemampuannya dalam membangun batasan klasifikasi dari data, sehingga DCNN  tidak  hanya  sekedar  mengekstrak feature dari gambar  saja  [8].  Secara  alur,  DCNN-7  dimulai  dengan menerima  inputan  gambar  RGB  berukuran  64x235 pixel . DCNN-7 secara spesifik terdiri atas 4 Convolutional Layer dan  3 Fully  Connected  Layer .  Dalam  penelitian  yang dilakukan Alnujaim pada tahun 2018, arsitektur DCNN-7 dipakai  untuk  melakukan  klasifikasi spectrogram untuk setiap gerakan hand gesture dan mencapai tingkat akurasi paling  tinggi  hingga  91,6%  [8].  Detail  arsitektur  dari DCNN-7 yang peneliti gunakan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur DCNN-7 yang digunakan dalam penelitian ini

## 2) Model 2
Model 2 merupakan salah satu arsitektur buatan peneliti yang dirancang menggunakan basis DCNN-7. Pengembangan  Model  2  terletak  pada  penyesuaian  nilai neuron pada Dense Layer dan penambahan Dropout Layer di Fully Connected Layer . Penggunaan Dense Layer tanpa
melihat  penggunaan Dropout  Layer dalam  penelitian  ini mengikuti  rancangan Fully  Connected  Layer yang dikembangkan  oleh  Verma  pada  tahun  2019  dalam penelitiannya  untuk  mengenali  ekspresi  wajah  manusia menggunakan  CNN  [13].  Perubahan  ini  diharap  dapat meningkatkan  kemampuan  model  dalam  melakukan prediksi  yang  akurat  dan  di  saat  bersamaan  juga mengurangi kemungkinan terjadinya overfit karena adanya proses dropout pada model [14]. Secara struktural, Model 2 terdiri atas 4 Convolutional Layer dan 7 Fully Connected Layer . Gambar input yang diterima oleh model ini adalah gambar  berukuran  224x224 pixel dengan  tipe channel RGB.
Gambar 2. Arsitektur Model 2 yang digunakan dalam penelitian ini

## 3) VGG-16
VGG-16  adalah  sebuah  arsitektur deep  convolutional neural  network yang  terdiri  atas  16 layer dan  merupakan salah  satu  arsitektur  paling  awal  yang  digunakan  dalam transfer learning [15]. VGG-16 dikembangkan oleh Karen Simonyan dan Andrew Zisserman dan dipublikasikan pada tahun  2014  dalam  salah  satu  paper  mereka.  Model  ini kemudian  memenangkan  kompetisi 2014  ILSVRC challenge atas  perolehan top-5  test  accuracy mencapai 92,7%  pada  klasifikasi  14  juta  gambar  dalam  1000  kelas [16]. Atas pertimbangan tersebut maka peneliti menggunakan model ini sebagai alat pembanding dan salah satu  metode  dalam  penelitian  ini.  Tetapi  penggunaannya sendiri  masih  memanfaatkan transfer learning karena jumlah  kelas  yang  dihasilkan  VGG-16  adalah  1000  kelas sedangkan  jumlah  kelas  pada dataset pose  yoga  di penelitian ini hanya berjumlah 7 kelas. Arsitektur VGG-16 yang  telah  mengimplementasikan transfer learning dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur VGG-16 yang digunakan dalam penelitian ini

## 4) Model 1
Model  1  merupakan  salah  satu  arsitektur  yang  telah dirancang  peneliti  dengan  menggunakan  basis  VGG-16. Dalam  Model  1,  peneliti  menambahkan  3 Convolutional Layer dan  1 Fully  Connected  Layer yang  berguna  untuk menambah kompleksitas model ketika melakukan ekstraksi fitur  dan  klasifikasi.  Tidak  ada  perubahan  lain  pada arsitektur  ini  dibandingkan  arsitektur  VGG-16,  termasuk input layer yang berukuran 224x224 pixel yang menerima gambar RGB. Detail arsitektur dari Model 1 yang peneliti gunakan dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Arsitektur Model 1 yang digunakan dalam penelitian ini

## 5) ResNet50
ResNet50  dikembangkan  oleh  Kaiming  He  dari Microsoft  Research  Team pada  tahun  2015  dan  berhasil memenangkan kompetisi ImageNet pada tahun yang sama. Model  arsitektur  ResNet50  menunjukkan  bahwa  semakin dalam network ,  maka  akurasinya  juga  akan  semakin tersaturasi.  Hal  ini  tidak  disebabkan  oleh overfit atau parameter  yang  besar  tetapi  karena  adanya  reduksi  pada proses training .  Oleh  karena  ini  rancangan  ResNet50 memanfaatkan residual  block untuk  dapat  melakukan backpropagation [17].  Seperti namanya, ResNet50 terdiri atas 50 layer yang menerima input berupa gambar 224x224 pixel dengan  tipe  RGB  dan  menghasilkan output berupa 1000 kelas. Pada penelitian ini, peneliti telah menerapkan metode transfer  learning yang  sama  dengan  yang digunakan  pada  VGG-16  agar  mendapatkan  hasil output sebanyak 7 kelas. Arsitektur ResNet50 dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur ResNet50 yang digunakan dalam penelitian ini

## D. Training, Validating, dan Testing Model
Pada proses pembuatan splitting dataset , dataset dibagi menjadi tiga bagian yaitu training , validating , dan testing . Perbandingan pembagian dataset yang ingin dicapai adalah 80% untuk training , 10% untuk validating , dan 10% untuk testing . Untuk menyesuaikan proses splitting dengan code python ,  maka  proses  pemisahan  ini  dimulai  dengan mengambil 10% dataset untuk testing . Lalu menggunakan metode  untuk  membagi dataset dari  file  gambar  dalam direktori Google
Drive
yaitu
fungsi image_dataset_from_directory yang dibuat oleh TensorFlow [18]. Validation split yang  digunakan  adalah 0.11111 karena peneliti ingin menyesuaikan proporsi dari 90% dataset yang tersisa untuk training dan validation ini. Setelah  model  arsitektur  di train , epoch yang  digunakan berjumlah 50.

## E. Evaluasi Model
Hasil  dari  pembuatan  model  akan  dievaluasi  dengan menggunakan beberapa metode penilaian seperti accuracy , loss, precision , recall , dan F1 score. F1 score secara lebih lanjut  digunakan  untuk  menghitung  nilai harmonic  mean dari precision dan recall [19].  Nilai F1  score yang mendekati  angka  1  berarti  semakin  bagus  dan  nilai  yang mendekati  angka  0  berarti  semakin  jelek.  Selain  itu  hasil training , hasil testing dan testing pada sampel gambar juga
akan dianalisa dan dibandingkan. Hasil training dan testing akan disajikan dalam bentuk grafik dan hasil testing pada sampel gambar akan disajikan dalam bentuk heatmap agar dapat dianalisa dengan mudah.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bab  ini  peneliti  akan  menjelaskan  tentang  hasil temuan yang didapatkan dari metode penelitian yang telah dilaksanakan mulai dari pre - processing dataset , train dan validation , confusion matrix ,  dan  percobaan  model. Penjelasan  langkah-langkah  dapat  dilihat  pada  sub-bab berikut.
A. Pre-processing Dataset
Pada pre-processing, dataset dibagi menjadi tiga bagian yaitu training , validation ,  dan testing . Dataset yang digunakan  telah  dikelompokan  ke  7  kelas  yang  berbeda yaitu 'cobra', 'downdog', 'goddess', 'mountain', 'plank', 'tree', dan  'warrior'.  Proses pre-processing berupa cleaning dan splitting dataset yang  telah  dilakukan  sesuai  dengan metode  penelitian  pada  bab  sebelumnya  menghasilkan proporsi  data  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  IV.  Patut diingat  bahwa channel pada  setiap  gambar  telah  diubah menjadi  RGB  karena  model  dalam  penelitian  ini  hanya menerima 3 channel warna saja.
TABEL IV P EMBAGIAN T RAINING , V ALIDATION , DAN T ESTING PADA D ATASET Training Validation Testing Persentase 80% 10% 10% Jumlah 2355 295 295

## B. Train dan Validation
Gambar 6. Grafik Akurasi Training
Gambar 7. Grafik Akurasi Validation
Akurasi  adalah  kemampuan  suatu  model  dalam melakukan prediksi  dengan  tepat.  Semakin  tinggi  akurasi pada  suatu  model  maka  semakin  bagus  arsitektur  yang digunakan. Dari grafik akurasi diatas dapat terlihat akurasi training pada  umumnya  cukup  tinggi.  Tetapi  beberapa arsitektur seperti ResNet50, DCNN-7, dan Model 2 kurang stabil  dan  hasil  akurasi  yang cukup berbeda  dengan  hasil training -nya.  Dari  kelima  arsitektur  tersebut,  Model  1 memiliki tingkat akurasi keseluruhan yang paling tinggi.
Gambar 8. Grafik Loss Training
Gambar 9. Grafik Loss Validation
Loss adalah  jarak  dari  hasil  prediksi  dengan  nilai sebenarnya. Loss yang semakin kecil maka akan semakin bagus. Pada kelima grafik loss diatas, DCNN-7 dan Model 2 memiliki training dan validation loss yang cukup tidak stabil.  Bahkan validation loss kedua  arsitektur  tersebut cukup  tinggi  dibandingkan  arsitektur  lainnya.  Arsitektur ResNet50  Mencapai  nilai loss paling  tinggi  tetapi  karena nilai  maksimumnya  jauh  lebih  tinggi,  grafik loss dari ResNet50  terlihat  seolah-olah  nilai loss -nya  rendah. Arsitektur dengan tingkat loss yang bagus adalah VGG-16 dan  Model 1  dimana training dan validation loss mereka sangatlah kecil.
TABEL V
P ERBANDINGAN A CCURACY , L OSS , R ECALL , P RECISION , DAN F1 S CORE Metrics VGG -16 DCNN- 7 ResNet 50 Model 1 Model 2 Accuracy 0.7864 0.6903 0.722 0.8373 0.7085 Loss 0.7397 1.2456 7.2012 0.6106 1.0382 Recall 0.7797 0.6874 0.722 0.8373 0.6881 Precision 0.8185 0.7214 0.722 0.8576 0.7276 F1 Score 0.7986 0.7039 0.722 0.8473 0.7072
Dari hasil perbandingan penilaian setiap arsitektur, dapat dikatakan  ResNet50  dan  DCNN-7  adalah  arsitektur terburuk  diantara  kelima  arsitektur  yang  telah  dibuat. ResNet50 memiliki tingkat loss yang paling tinggi dan F1 score yang  cukup  rendah  dibandingkan  arsitektur  yang lebih unggul. Sedangkan DCNN-7 memiliki tingkat akurasi yang paling rendah serta nilai F1 score yang cukup rendah. Dari kelima arsitektur ini, Model 1 adalah arsitektur yang terbaik.  Model  1  memiliki  akurasi  tertinggi,  nilai loss terendah, dan nilai F1 score yang paling tinggi. Ini berarti rancangan arsitektur Model 1 yang dibuat peneliti berhasil meningkatkan  setiap metrics penilaian  dari  basis arsitekturnya yaitu VGG-16.
C. Confusion Matrix
(a) DCNN-7 (b) VGG-16 (c) ResNet50 (d) Model 1 (e) Model 2
Hasil dari testing pada sampel gambar disajikan dengan grafik heatmap dengan  menggunakan  metode confusion matrix . Dari kelima arsitektur diatas DCNN-7, ResNet50, dan  Model  2  memiliki  banyak  kesalahan  mengklasifikasi pose-pose  yoga  terutama  pada  pose  ‘cobra’,  ‘downdog’, dan ‘goddess’. Sedangkan arsitektur VGG-16 dan Model 1 melakukan  klasifikasi  dengan  cukup  akurat.  Hanya  saja pada arsitektur VGG-16 memiliki banyak kesalahan dalam mengklasifikasi  pose  ‘goddess’  yang  membuat  arsitektur Model 1 lebih unggul.
D. Percobaan Model pada Gambar
Pada  bab  ini  peneliti  akan  menunjukkan  bagaimana performa  dari  Model  1  ketika  melakukan  prediksi  pada beberapa data dari berbagai kelas dari dataset testing .
Gambar 15. Foto pose Warrior dalam Dataset Testing
Ketika  melakukan  prediksi  menggunakan  Model  1 dengan menggunakan Gambar 21, model machine learning mengeluarkan output berikut:
This  image  most  likely  belongs  to  tree  with  a 30.87 percent confidence.
Prediksi  yang  dilakukan  oleh  Model  1  terhadap  salah satu  contoh  gambar  pose  ‘warrior’  ini  tidak  tepat.  Nilai confidence  dari  prediksi  ini  juga  termasuk  besar mempertimbangkan jumlah kelas dalam penelitian ini yang berjumlah 7 buah. Peneliti beranggapan bahwa kesalahan prediksi ini bisa saja disebabkan oleh background gambar yang  terlihat  seperti noise .  Berikutnya  mari  kita  melihat hasil prediksi Model 1 pada kelas lainnya.
Gambar 16. Foto pose Downdog dalam Dataset Testing
Ketika  peneliti  menggunakan  salah  satu  gambar  dari kelas ‘downdog’, maka output dari hasil prediksi Model 1 adalah seperti berikut:
This image most likely belongs to downdog with a 31.18 percent confidence.
Prediksi Model 1 terhadap Gambar 22 sudah tepat. Nilai dari confidence juga  lebih  tinggi  dari  hasil  prediksi pertama.  Jika  kita  menganalisa  gambar,  maka  hal  ini sejalan dengan klaim yang dilakukan peneliti pada prediksi pertama. Background pada Gambar 22 terlihat lebih polos dan  bersih  dibandingkan  Gambar  21.  Untuk  menguji pendapat ini, peneliti akan menggunakan 2 contoh gambar lagi dari kelas lain.
(a) (b)
Gambar 17. Foto pose Cobra dalam Dataset Testing
Pada kedua gambar diatas dari kelas ‘cobra’, dilakukan prediksi dan hasil dari prediksi adalah:
(a)
This image most likely belongs to mountain with a 31.16 percent confidence.

## (b)
This image most likely belongs to cobra with a 28.49 percent confidence.
Hasil  prediksi  ini  menunjukkan  jika  pendapat  dari peneliti  yang  mengatakan  bahwa  kesalahan  prediksi disebabkan  oleh  keramaian  pada background tidaklah sepenuhnya  tepat,  karena  dapat  dilihat  bahwa  kedua gambar  memiliki background yang  serupa  tetapi  hasil prediksi  yang  dihasilkan  berbeda  dengan  jarak  nilai confidence yang relatif jauh. Dari hal itu, dapat dikatakan bahwa  kesalahan  prediksi  ini  disebabkan  karena  dataset yang digunakan masih belum mencukupi secara kuantitas. Pose  ‘cobra’  memiliki  jumlah dataset yang  paling  tinggi yaitu 557 gambar. Sedangkan dataset pose lainnya seperti ‘warrior’  hanya  berjumlah  363.  Besarnya  perbedaan  atau kurangnya  jumlah dataset dapat  membuat  model  yang dilatih  menjadi  kurang  akurat  dan  konsisten  dalam melakukan  prediksi  pada  gambar.  Jumlah dataset yang jumlahnya  tidak  stabil  akan  membuat  model  mempunyai pengetahuan yang sangat banyak saat mengenali salah satu kelas saja tetapi memiliki pengetahuan yang sedikit dalam mengenali kelas-kelas lainnya.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi pada gambar pose yoga. 5 jenis arsitektur telah dipakai dan dibandingkan  untuk  melihat  performa  terbaik  diantara model-model tersebut. Berdasarkan hasil yang didapatkan maka  diketahui  bahwa  Model  1  memiliki  performa  yang paling  bagus  dalam  setiap metrics dengan  mencapai  nilai akurasi  83,73%, loss 61,06%, recall 83,73%, precision 85,76%,  dan  perhitungan F1  score 0,8473.  Tetapi  pada percobaan  model  pada  gambar  memang  terdapat  hasil prediksi yang masih kurang tepat. Peneliti menyimpulkan bahwa  hal  ini  disebabkan  murni  karena  jumlah dataset yang  kecil  dan  kurang  beragam.  Meskipun  begitu,  nilai metrics membuktikan  bahwa  Model  1  sebenarnya  sudah tergolong  akurat  dan  layak  untuk  digunakan  dalam melakukan  prediksi  pose  yoga.  Peneliti  berharap  agar kedepannya  ada  kesempatan  dalam  mengembangkan model-model arsitektur yang baru dan lebih akurat dalam melakukan  prediksi  pada  gambar  pose  yoga.  Dan  juga peneliti  berencana  untuk  melanjutkan  penelitian  ini  ke dalam  tahap deployment untuk  mengembangkan  sebuah sistem  yang  mampu  membantu  orang-orang  dalam melakukan olahraga dalam rumah, dalam kasus ini adalah berupa  sistem  pemandu  gerakan  yoga  yang  dapat digunakan dalam bentuk website/mobile application .
U CAPAN T ERIMA K ASIH (J IKA D IPERLUKAN
)
Peneliti ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar- besarnya  kepada  Bapak  Evan  Tanuwijaya  S.Kom., M.Kom. dan Bapak Nehemia Sugianto S.T., M.MT., Ph.D. selaku dosen yang membimbing peneliti baik secara ilmu pengetahuan maupun secara finansial agar jurnal ini dapat terselesaikan dengan baik hingga dapat terpublikasikan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Fadli,  R.,  2021.  Apakah  Rutin  Berolahraga  Bisa  Memengaruhi Imunitas Tubuh?. [online] Halodoc. Available at: <https://www.halodoc.com/artikel/apakah-rutin-berolahraga-bisa- memengaruhi-imunitas-tubuh>.
[2] Aini, F., Dyah KD, L. and Novitasari, D., 2016. Pengaruh Senam Yoga  terhadap  Tingkat  Stres  pada  Remaja  dalam  Persiapan Menghadapi  Ujian  Nasional.  Jurnal  Ilmiah  Kesehatan  (JIK),
[online] 9(2). Available at:
<https://media.neliti.com/media/publications/97020-ID-pengaruh- senam-yoga-terhadap-tingkat-str.pdf>.
[3] Prasetya, F., 2020. Jika Tidak Hati-hati, Yoga Bisa Meningkatkan 4  Risiko  Kesehatan  Ini.  [online]  Hello  Sehat.  Available  at: <https://hellosehat.com/kebugaran/kelenturan/efek-negatif-yoga- 2/>.
[4] Zuhdi,  A.,  2021.  Klasifikasi  Pose  Yoga  Menggunakan Convolutional Neural Network. Undergraduate. Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[5] Kumar,  D.  and  Sinha,  A.,  2020.  Yoga  Pose  Detection  and Classification  Using  Deep  Learning.  International  Journal  of Scientific  Research  in  Computer  Science,  Engineering  and Information  Technology,  [online]  6(6),  pp.160-184.  Available  at: <https://www.researchgate.net/publication/346659912_Yoga_Pos e_Detection_and_Classification_Using_Deep_Learning>.
[6] Kothari, S., 2020. Yoga Pose Classification Using Deep Learning. Artificial Intelligence and Robotics Commons, [online] Available at:
<https://scholarworks.sjsu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1932& context=etd_projects#:~:text=The%206%20yoga%20poses%20na mely,and%20Vrikshasana%20(Tree%20pose)>.
[7] Palanimeera,  J.  and  Ponmozhi,  K.,  2021.  Classification  of  yoga pose  using  machine  learning  techniques.  Materials  Today: Proceedings,  [online]  37(2),  pp.2930-2933.  Available  at: <https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S22147853203 65822>.
[8] Alnujaim, I., Alali, H., Khan, F. and Kim, Y., 2018. Hand Gesture Recognition  Using  Input  Impedance  Variation  of  Two  Antennas with  Transfer  Learning.  IEEE  Sensors  Journal,  [online]  18(10), pp.4129-4135. Available at: <https://ieeexplore.ieee.org/document/8326479>.
[9] "Yoga  Poses  Dataset",  Kaggle.com,  2020.  [Online].  Available: https://www.kaggle.com/datasets/niharika41298/yoga-poses- dataset.
[10] "Yoga-Poses", Kaggle.com, 2022. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/guhankesav/yogaposes
[11] "Yoga  Pose  Classification",  Kaggle.com,  2021.  [Online]. Available:  https://www.kaggle.com/datasets/elysian01/yoga-pose- classification
[12] "Yoga  Posture  Dataset",  Kaggle.com,  2021.  [Online].  Available: https://www.kaggle.com/datasets/suradechk/yoga-posture-cleaned [13] Verma, A., Singh, P. and Alex, J., 2019. Modified Convolutional Neural  Network  Architecture  Analysis  for  Facial  Emotion Recognition.  2019  International  Conference  on  Systems,  Signals and  Image  Processing  (IWSSIP),  [online]  Available  at: <https://ieeexplore.ieee.org/document/8787215>.
[14] Lina, Q., 2019. Apa itu Convolutional Neural Network?. [online] Medium. Available at: <https://medium.com/@16611110/apa-itu- convolutional-neural-network-
836f70b193a4#:~:text=Dropout%20merupakan%20proses%20me ncegah%20terjadinya,sementara%20dari%20jaringan%20yang%2 0ada>.
[15] Rismiyati, R. and Luthfiarta, A., 2021. VGG16 Transfer Learning Architecture  for  Salak  Fruit  Quality  Classification.  Telematika,
[online] 18(1), p.37. Available at:
<https://www.researchgate.net/publication/350115831_VGG16_T ransfer_Learning_Architecture_for_Salak_Fruit_Quality_Classifi cation>.
[16] pawangfg, 2022. VGG-16 | CNN model. [online] GeeksforGeeks. Available at: <https://www.geeksforgeeks.org/vgg-16-cnn- model/>.
[17] He,  K.,  Zhang,  X.,  Ren,  S.  and  Sun,  J.,  2015.  Deep  Residual Learning  for  Image  Recognition.  [PDF]  Available  at: <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>.
at:
<https://www.geeksforgeeks.org/vgg-16-cnn-model/>.
[18] K. Team, "Keras documentation: image_dataset_from_directory", Keras.io. [Online].
Available:
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/utils/image_ dataset_from_directory/.
[19] Setiawan, S., 2022. Membicarakan Precision, Recall, dan F1-Score.
[online] Medium. Available at:
<https://stevkarta.medium.com/membicarakan-precision-recall- dan-f1-score-e96d81910354>.