ISSN (e): 2598-8069

## Game Simulasi Gerakan Pasien Cedera Bahu Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
KHANIF AZHAR ANAS WALUYO 1 , ESMERALDA C. DJAMAL 2 , REZKI YUNIARTI 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani
Jl. Terusan Sudirman, Cimahi
Email : khanifazhaaar@gmail.com 1

## ABSTRAK
Bahu merupakan bagian dari lengan yang mudah mengalami cedera. Cedera pada bahu antara lain peradangan sendi, pergeseran tulang (dislokasi), dan bahu kaku (frozen shoulder) serta pasca stroke. Selain itu, penyebab bahu cedera karena olahraga yang menitikberatkan lengan sebagai tumpuan. Latihan terapi yang terjadwal merupakan upaya merehabilitasi bahu untuk memulihkan dan mengembalikan fungsi bahu. Namun kegiatan rehabilitasi medik memerlukan jangka waktu lama dan terkesan monoton yang berakibat menurunnya motivasi pasien dalam menjalani latihan terapi. Sementara itu, perkembangan teknologi yang memudahkan berbagai aspek kehidupan khususnya dibidang kesehatan menjadikan video game dan perangkat sensor Kinect dapat diterapkan sebagai media dalam simulasi latihan terapi cedera bahu. Penelitian ini telah membangun game simulasi sebagai visualisasi untuk mendukung latihan terapi cedera bahu dan kemampuan dalam memprediksi pemulihan cedera bahu pasien yang terbagi atas tiga  kelas  yaitu  “Meningkat”,  “Tetap”,  dan  “Menurun”.  Pasien  melakukan  gerakan  untuk mengontrol game dengan mengangkat lengan menjauhi garis tengah terhadap bidang frontal pada tubuh atau disebut sebagai gerakan Shoulder Active Abduction. Gerakan dilakukan oleh salah satu lengan cedera yang akan menghasilkan nilai sudut bervariasi dengan rentang 0°- 180°.  Gerakan  yang  dilakukan  direkam  sensor  Kinect  yang  dapat  memvisualisasikan  peta gerakan kerangka tubuh atau disebut matchstick skeleton. Keluaran dari sensor Kinect berupa nilai  koordinat  yang  direpresentasikan  ke  dalam  nilai  sudut.  Data  latih  diperoleh  dari  lima naracoba  yang  menghasilkan  nilai  sudut  berbeda.  Nilai-nilai  sudut  dilakukan  pelatihan menggunakan Backpropagation yang selanjutnya menghasilkan nilai akurasi. Hasil pelatihan dengan learning rate 0,01 menunjukan akurasi sebesar 82% untuk prediksi data yang sudah dilatih, sedangkan pengujian data baru menunjukan akuarasi sebesar 66,7%.
Kata kunci: cedera bahu; frozen shoulder; rehabilitasi; shoulder active abduction; game simulasi; backpropagation; real time.

## I. PENDAHULUAN
Gangguan pada bahu diantaranya peradangan sendi, pergeseran tulang (dislokasi), dan bahu kaku (Frozen shoulder), pasca stroke serta olahraga dimana lengan sebagai tumpuan. Frozen Shoulder merupakan gangguan bahu yang cukup serius karena memiliki tingkatan cedera yang bervariasi mulai dari gerakan bahu yang sangat terbatas hingga tidak dapat digerakan sama sekali  [1].  Diperlukan  tindakan  untuk  memulihkan  dan  mengembalikan  fungsi  bahu  seperti semula  dengan  melakukan  serangkaian  proses  rehabilitasi  medik.  Rehabilitasi  medik mengandalkan  terapi  fisik  tanpa  harus  mengkonsumsi  obat  yang  bertujuan  mengembalikan fungsi fisik,  emosi  kognisi,  dan sosial  pada  individu  untuk  meningkatkan  kualitas hidup  [2].
Tetapi rehabilitasi medik relatif membutuhkan waktu lama dengan melakukan kegiatan yang sama. Hal tersebut terkesan monoton yang dapat berpengaruh pada motivasi dan semangat pasien  sehingga  proses  pemulihan  tidak  akan  maksimal.  Pemulihan  cedera  tergantung  dari seberapa rutin latihan terapi dan pencapaian target yang dilakukan. Terapi latihan tidak harus berkunjung pada fisioterapis, namun dapat dilakukan mandiri tetapi tetap dipantau [3]. Dalam kasus  cedera  bahu  Frozen  shoulder,  gerakan  latihan  terapi  dapat  berupa  gerakan  Shoulder Active Abduction dimana lengan diangkat menjauhi garis tengah terhadap bidang frontal pada tubuh.
Teknologi  yang  berinovasi  menjadikan  video game  dapat  digunakan sebagai  simulasi untuk mendukung proses rehabilitasi medik  [4], beserta dengan sensor gerak 3D yaitu Kinect  [5]. Simulasi yaitu menggambarkan suatu kejadian atau bagian dari peristiwa yang ada pada dunia nyata. Pada kasus ini yang menjadi fokus utama yaitu gerakan Shoulder Active Abduction yang disimulasikan untuk mendukung kegiatan rehabilitasi. Maka dari itu, tujuan dari pengembangan game adalah menghadirkan rehabilitasi yang menarik dan nyaman. Sasaran pengguna pada penelitian ini yaitu pasien cedera bahu yang sedang menjalani rehabiliasi terjadwal.
Dari sekian banyak gerakan rehabilitasi, Shoulder Active Abduction merupakan gerakan yang sederhana dan lebih banyak mencakup gerakan rehabilitasi cedera bahu serta mudah untuk diterapkan  dalam game simulasi sesuai prosedur rehabilitasi. Kinect dapat melacak gerakan tubuh dengan cukup akurat [6]. Tujuan simulasi pada video game dalam kegiatan rehab medik adalah untuk merangsang mobilitas atau gerakan pada tubuh lebih aktif lagi karena perhatian pasien yang fokus pada alur game [7]. Tak hanya itu, rehabilitasi pun dapat dilakukan secara mandiri  [8],  menghemat  biaya,  dan  dapat  mengetahui  evaluasi  pemulihan  cedera  secara langsung [9]. Penelitian terdahulu yang mengimplementasikan video game sebagai pendukung rehabilitasi membuktikan rehabilitasi terkesan menarik dan memotivasi kebugaran fisik  [10]. Kinect  adalah  sensor  citra  3D  yang  mampu  mengenali  20  sendi  tubuh  manusia  [11]  yang disebut matchstick skeleton dengan kemampuan pelacakan 30 frame per detik [12]. Gerakan lengan yang direkam menggunakan sensor Kinect dapat menganalisis sendi dalam ruang 3D [13], diharapkan dapat membantu dokter spesialis rehab medik maupun ahli fisioterapi untuk mengevaluasi pemulihan cedera [14].
Perkembangan teknologi saat ini membuat teknologi machine learning dimana mesin seakan- akan  mampu  mempelajari  dan  mengenali  pola  pada  suatu  data  untuk  memecahkan  suatu permasalahan. Jaringan saraf tiruan merupakan pemrosesan suatu informasi yang mendasari jaringan  sel  saraf  biologis  [15],  dapat  diterapkan  dalam game  untuk  tujuan  tertentu  [16]. Backpropagation  termasuk  ke  dalam  kelompok  jaringan  saraf  tiruan  dengan  pelatihan  yang terawasi menggunakan pola penyesuaian bobot untuk mencapai nilai kesalahan yang minimum antar  keluaran  hasil  prediksi  dengan  keluaran  yang  nyata.  Hal  tersebut  terbukti  bahwa keunggulan Backpropagation karena terdapat lapisan tersembunyi yang mampu mengenali pola nonlinier apapun dengan akurasi besar, kecepatan konvergensi yang tinggi [17] atau kecepatan dalam  pelatihan  [18],  meminimalkan  kesalahan  [19],  dibandingkan  dengan  metode  regresi. Maka dari itu mengenali pola gerakan Shoulder Active Abduction dapat dilakukan saat latihan terapi terhadap pasien cedera bahu menggunakan Backpropagation [20]. Sehingga tujuan dari mengenali  pola  tersebut  dapat  diterapkan  untuk  sebuah  sistem  dalam  memprediksi  tingkat pemulihan cedera pasien.
Penelitian  ini  berfokus  pada  pembuatan  sistem  yang  dikemas  dalam game  simulasi,  yang bertujuan  untuk  memprediksi  tingkat  pemulihan  cedera  bahu  dengan  pembelajaran  mesin sebagai  bahan  evaluasi  saat  menjalani  latihan  terapi.  Selain  itu,  tujuan  simulasi  yang divisualisasikan  ke  dalam  game  interaktif  agar  dapat  mengalihkan  perhatian  pasien  dari lingkungan  rehabilitasi  untuk  lebih  memotivasi  pasien  mengikuti  proses  rehabilitasi. Game dirancang  sederhana  yang  dapat  diikuti  oleh  pasien  sesuai  dengan  petunjuk  dan  prosedur rehabilitasi.  Gerakan  lengan  pasien  yang  ditinjau  adalah  Shoulder  Active  Abduction  berupa mengangkat lengan menjauhi garis tengah dari bidang frontal pada tubuh. Gerakan tersebut direkam menggunakan sensor Kinect dengan ruang 3D yang direpresentasikan menjadi nilai
sudut lengan dengan rentang 0°-180°. Nilai-nilai sudut tersebut selanjutnya digunakan untuk memprediksi tingkat pemulihan cedera bahu menggunakan metode Backpropagation.

## A. Sensor Kinect
Kinect dikembangkan oleh Rare, sebuah perusahaan game dibawah Microsoft Game Studios milik Microsoft. Kinect yang digunakan untuk video game personal computer dengan sistem operasi Windows mampu memberikan perintah atau bermain game lewat gerakan tangan dan suara. Menggunakan proyektor infrared dan camera dan sebuah microchip untuk mendeteksi gerakan obyek dalam tiga dimensi, maka dalam mengontrol game cukup dengan melakukan gerakan-gerakan  yang  biasa  dilakukan.  Software  Kinect  secara  otomatis  mampu  melakukan kalibrasi  pada  sensor  berdasarkan  gameplay  dan  lingkungan  fisik  pemain.  Perangkat  Kinect dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Perangkat Microsoft Kinect Xbox 360

## II. METODE
Penelitian ini dilakukan berdasarkan rancangan diagram sistem prediksi pemulihan cedera bahu. Rancangan diagram sistem prediksi pemulihan cedera bahu dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Perancangan prediksi pemulihan cedera bahu

## A. Akuisisi Data
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data hasil perekaman gerakan Shoulder Active Abduction pasien cedera bahu. Pengambilan data sudah mendapatkan izin penelitian kode etik terlebih dahulu. Perekaman gerakan lengan menggunakan sensor Kinect terhadap lima pasien cedera bahu yang sedang menjalani rehabilitasi, dengan 10 kali pertemuan.
Pengambilan data diambil pada saat pasien melakukan rehabilitasi cedera bahu di klinik rehab medik RSUP Dr. Hasan Sadikin yang sudah terjadwal. Perekaman dilakukan dalam posisi berdiri menghadap layar monitor dan sensor Kinect dengan jarak 1,5 meter yang kemudian melakukan 10 kali gerakan Shoulder Active Abduction semampunya dan tidak terpaku oleh waktu. Posisi Kinect diletakan lurus sejajar dengan bahu agar dapat menganalisis nilai sudut dengan baik. Data perekaman berupa variasi nilai sudut yang berhasil direkam dan disimpan dalam bentuk csv seperti pada Tabel 1.

## TABEL 1. Dataset Nilai Sudut Lengan
Pasien ke Sesi ke 1 Sesi ke … Sesi ke 10 Gerakan 1 … 10 1 … 10 1 … 10 1 95 … 115 98 … 113 106 … 129 2 87 … 98 96 … 103 92 … 117 3 94 … 85 89 … 92 90 … 94 4 104 … 102 109 … 112 101 … 110 5 120 … 128 115 … 121 119 … 133

## B. Pra Proses
Teknologi  sensor  Kinect  dapat  menangkap  20  titik  kunci  atau  dikenal  sebagai matchstick skeleton pada tubuh manusia. Pada penelitian ini titik yang dibutuhkan hanya 3 dari 20 titik kunci berupa shoulder, elbow, dan wrist. Kinect menyediakan ruang 3D yang menghasilkan nilai koordinat  x,  y  dan  z.  Nilai  koordinat  tersebut  lalu  diterjemahkan  ke  dalam  nilai  sudut menggunakan Persamaan 1. Gerakan pertama digunakan untuk memperoleh input awal yang diambil  dari  nilai  gerakan  mengangkat  lengan  paling  tinggi.  Gerakan  selanjutnya  digunakan untuk memperoleh suatu nilai yang akan dibandingkan dengan gerakan sebelumnya sehingga mendapatkan nilai selisih. Nilai selisih dari setiap gerakan merupakan nilai yang akan dijadikan vektor input untuk diprediksi menggunakan Backpropagation.

## 1) Perolehan Nilai Sudut
Nilai  sudut  diperoleh  dari  perekaman  mengangkat  lengan  menjauhi  garis  tengah  terhadap bidang frontal pada tubuh semampunya. Gerakan tersebut dilakukan secara berulang sebanyak 10 kali yang menghasilkan nilai sudut bervariasi dengan rentang 0°-180°. Nilai sudut diperoleh dari 3 titik sendi yang direkam oleh sensor Kinect yaitu shoulder, elbow dan wrist menggunakan Persamaan 1.
𝑏𝑎  =   (𝑠ℎ𝑜𝑢𝑙𝑑𝑒𝑟𝑋 –  𝑒𝑙𝑏𝑜𝑤𝑋, 𝑠ℎ𝑜𝑢𝑙𝑑𝑒𝑟𝑌 –  𝑒𝑙𝑏𝑜𝑤𝑌, 𝑠ℎ𝑜𝑢𝑙𝑑𝑒𝑟𝑍 –  𝑒𝑙𝑏𝑜𝑤𝑍)
𝑏𝑐  =   (𝑤𝑟𝑖𝑠𝑡𝑋 –  𝑒𝑙𝑏𝑜𝑤𝑋, 𝑤𝑟𝑖𝑠𝑡𝑌 –  𝑒𝑙𝑏𝑜𝑤𝑌, 𝑤𝑟𝑖𝑠𝑡𝑍 –  𝑒𝑙𝑏𝑜𝑤𝑍)
𝑏𝑎𝐴𝑏𝑠  =   √𝑏𝑎𝑋 2 + 𝑏𝑎𝑌 2 + 𝑏𝑎𝑍 2
𝑏𝑐𝐴𝑏𝑠  =   √𝑏𝑐𝑋 2 + 𝑏𝑐𝑌 2 + 𝑏𝑐𝑍 2
𝐴𝑛𝑔𝑙𝑒  = 360 𝜋×2 × 𝐴𝑟𝑐𝐶𝑜𝑠( (𝑏𝑎𝑋×𝑏𝑐𝑋)+(𝑏𝑎𝑌×𝑏𝑐𝑌)+(𝑏𝑎𝑍×𝑏𝑐𝑍) (𝑏𝑎𝐴𝑏𝑠×𝑏𝑐𝐴𝑏𝑠) )      
Pengambilan titik sendi untuk menganalisis nilai sudut dari gerakan Shoulder Active Abduction yang direkam menggunakan sensor Kinect dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Representasi gerakan shoulder active abduction

## C. Backpropagation
Backrpopagation  adalah  algoritma  pembelajaran  dengan  metode supervised  learning  yang memiliki banyak lapisan untuk mengubah bobot yang terhubung dengan neuron-neuron lapisan tersembunyi. Backpropagation memiliki kemampuan mengenali pola non-linier, meminimalkan kesalahan, dan pelatihan yang cepat sehingga banyak digunakan untuk kasus prediksi  [17]. Data latih  yang  diperoleh  dari lima naracoba  pasien  cedera  bahu  yang sudah  dilakukan  pra proses  terlebih  dahulu,  kemudian  diproses  untuk  pelatihan  menggunakan  algoritma Backpropagation.
Backpropagation menggunakan arsitektur Multilayer Perceptron untuk mengubah bobot yang terhubung dengan neuron-neuron yang terdapat pada hidden layer dan fungsi aktivasi sigmoid biner pada output layer. Untuk menentukan hidden layer dapat menggunakan Persamaan 2 dan Persamaan 3 dengan fungsi aktivasi sigmoid biner.
p = √( m x n)
(2) dimana :
m  =  jumlah neuron input n  =  jumlah neuron output
f '(x) = f(x)(1 – f(x))
(3)
dimana :
e  =  nilai eksponen x  =  input data yang diaktivasi
Dalam  pelatihan  Backpropagation  memiliki  tiga  tahapan  yang  akan  dilakukan  untuk  proses identifikasi  yaitu feed  forward,  back  propagation  dan  modifikasi  bobot.  Berikut  adalah penjelasan dari ketiga fase pada Backpropagation.
1) Tahap Feed Forward Feed  Forward  atau  fase  maju  yaitu  setiap  neuron  input  x i akan  mengirimkan  sinyal masukan pada hidden layer. Masing-masing neuron pada hidden layer dikalikan dengan
bobot dan dijumlahkan dengan bias. Perhitungannya dilakukan menggunakan Persamaan 4.
z_net j = v j0 +  n x i v kj (4)
dimana :
i = indeks neuron input
j = indeks neuron hidden
vj0 = bobot bias dari input layer ke hidden layer
n = jumlah neuron pada input layer
xi = data nilai masukkan yang ke- 𝑖
vkj = bobot dari input layer ke hidden layer
Selanjutnya melakukan perhitungan pada masing-masing neuron output yang dikalikan dengan bobot dan dijumlahkan dengan bias menggunakan Persamaan 5.
y_net k = wk0 +  p zj ykj (5) dimana:
j = indeks neuron hidden layer
p = jumlah neuron pada hidden layer
k = indeks neuron output
wk0  = bobot bias dari hidden layer ke output layer
zj = nilai hasil aktivasi dari hidden layer
ykj = bobot dari hidden layer ke output layer
2) Tahap Backpropagation Backpropagation atau fase mundur merupakan tahap masing-masing neuron output menerima pola target yang telah dicapai berdasarkan pola masukan saat pelatihan. Dalam perhitungan untuk perubahan bias menggunakan Persamaan 6 .
Δwk0 = α x δk (6) dimana: α = nilai learning rate
δk
= komponen kesalahan pada output layer
3) Tahap Modifikasi Bobot Pada  tahp  ini  semua  bobot  dimodifikasi  secara  bersamaan.  Hal  tersebut  dilakukan  untuk meminimalkan  kesalahan  yang  terjadi  pada  proses feed  forward  dan  backpropagation. Melakukan perhitungan kesalahan pada setiap hidden layer, pembaharuan bias dan bobot dari masing-masing  neuron output  sehingga  menghasilkan  bobot  dan  bias  baru  menggunakan Persamaan 7. Perhitungan pada setiap neuron hidden dimulai dari unit ke-1 sampai unit ke-p menggunakan Persamaan 7.
w k j = w k j(lama) + Δw kj v ji = v ji (lama) + Δv ji
(7)
dimana :
wk j(lama) = bobot neuron hidden ke output yang lama Δwkj      = koreksi bobot W vji (lama)   = bobot neuron input ke hidden yang lama Δvji       = koreksi bobot V
Arsitektur  Multilayer  Perceptron  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari input  layer, hidden layer, dan output layer yang ditunjukan pada Gambar 3. Proses pembelajaran dimulai dengan komputasi setiap neuron input layer sebanyak 10 neuron terhadap setiap neuron yang ada  pada hidden layer sebanyak enam neuron, lalu diteruskan hingga setiap neuron dalam output  layer  sebanyak  tiga  neuron.  Neuron-neuron  pada  hidden  layer  diperoleh  dengan menggunakan  Persamaan  2.  Untuk  bobot  awal  didapatkan  dari  nilai  secara  acak  dengan rentang -1 sampai dengan 1.

## Gambar 4. Arsitektur multilayer perceptron
Pelatihan  dilakukan  hingga  MSE  hasil  tidak  melebihi  nilai  target  error.  Namun  penghentian iterasi akan dilakukan walaupun MSE hasil belum memenuhi syarat apabila iterasi atau epoch lebih besar dari jumlah epoch yang ditetapkan. Bobot terakhir dari pelatihan akan disimpan dan akan digunakan pada proses identifikasi. Identifikasi hanya dilakukan sampai pada fase pertama yaitu feed forward karena tidak adanya perbaikan bobot.

## III. HASIL DAN DISKUSI
Pada tahap ini pasien diarahkan untuk memainkan game Throw the Pokeball yang merupakan simulasi  dari  gerakan  Shoulder  Active  Abduction.  Pasien  dalam  keadaan  berdiri  tepat menghadap sensor Kinect dan layar atau monitor berisi game. Gerakan dimulai dari keadaan siku lurus, kemudian mengangkat lengan perlahan yang merepresentasikan bola sedang ditarik, kemudian lengan diturunkan hingga kembali ke titik awal maka bola pun akan terlempar menuju target atau musuh. Semakin tinggi lengan diangkat maka bola akan terlempar semakin kencang dan memperoleh skor sesuai dengan tarikan bola yang dilempar. Gerakan lengan pasien untuk mengontrol bola tetap berupa gerakan mengangkat lengan menjauhi garis tengah dari bidang frontal  pada  tubuh.  Gerakan  dilakukan  sebanyak  10  kali  untuk  menghasilkan  nilai  sudut maksimum yang bervariasi. Untuk gameplay pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Gameplay Throw the Pokeball
Setelah melakukan 10 kali gerakan mengangkat lengan maka akan tampil hasil prediksi yang merupakan evaluasi pemulihan cedera bahu berupa presentase dari setiap status pemulihan cedera yaitu meningkat, tetap dan menurun secara real time. Berikut nilai target keluaran dari masing-masing kelas, dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL 2. Target Keluaran Setiap Kelas Kelas Target Keluaran Menurun 001 Tetap 010 Membaik 100
Prediksi  pemulihan  cedera  bahu  pada  game  ini  didapatkan  dari  hasil  pembelajaran  mesin menggunakan Backrpopagation, dimana data pelatihan diperoleh dari hasil perkeman offline terhadap lima pasien cedera bahu frozen shoulder yang sedang menjalani kegiatan rehabilitasi terjadwal.  Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu  50  set  data,  data  tersebut  dibagi menjadi dua yaitu 80% (40 set data) untuk data latih dan 20% (10 set data) untuk data uji. Parameter pelatihan yang digunakan, yaitu 200 epoch dengan learning rate 0,01. Grafik untuk nilai akurasi hasil pelatihan dapat dilihat pada Gambar 6 dan grafik untuk nilai loss dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 6. Model akurasi data latih dan data uji dengan 200 epoch
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  6  dapat  dilihat  hasil  akurasi  dari  pelatihan  menggunakan Backpropagation dengan enam layer hidden neuron dan learning rate 0,01 yang dilakukan pada data latih memperoleh hasil akurasi 82% dan data uji sebesar 66,7%.
Gambar 7. Nilai loss dengan Mean Square Error
Dilihat dari hasil grafik pada Gambar 7 nilai Loss yang dihasilkan menggunakan MSE ( Mean Square Error) terjadi konvergensi pada Epoch ke-175 menuju Epoch ke-200, yang menandakan nilai error untuk data latih yang kecil pada pelatihan yaitu 0,01. Sehingga menghasilkan akurasi yang baik pada data latih maupun data uji.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  membangun  sebuah game  simulasi  yang  mampu  mengevaluasi  tingkat pemulihan cedera yang diterjemahkan dalam nilai sudut pada sendi terhadap pasien cedera bahu. Selanjutnya game diuji kepada pasien yang sedang menjalani rehabilitasi cedera bahu jenis Frozen Shoulder yang sudah terjadwal. Pada sistem, tahap pertama yang dilakukan adalah tahap praproses terlebih dahulu untuk mengubah nilai koordinat x, y dan z dari sensor Kinect direpresentasikan ke dalam nilai sudut dari 0°-180°. Setelah memperoleh nilai-nilai sudut yang diperlukan  lalu  Backpropagation  digunakan  untuk  pelatihan  dan  pengujian  yang  digunakan sebagai  prediksi  berupa  evaluasi  pemulihan  cedera  pada game  Throw  the  Pokeball. Backpropagation merupakan metode yang sederhana dan mampu menghasilkan nilai akurasi yang baik. Dalam kasus ini, pelatihan menggunakan Backpropagation dilakukan terhadap enam neuron hidden, dengan learning rate 0,01 memperoleh akurasi data latih sebesar 82% dan akurasi data uji sebesar 66,7%. Jika terdapat nilai akurasi yang kecil, dikarenakan data latih yang kurang bervariasi. Hal tersebut berpengaruh pada pengujian sistem.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih kepada RSUP Dr. Hasan Sadikin Bandung, khususnya unit Klinik Rehabilitasi Medik yang telah memberikan izin untuk kepentingan pengambilan data dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Suharti,  R.  Sunandi,  and  F.  Abdullah,  “Penatalaksanaan  Fisioterapi  pada  Frozen Shoulder Sinistra Terkait Hiperintensitas Labrum Posterior Superior di Rumah Sakit Pusat Angkatan  Darat  Gatot  Soebroto,”  Jurnal  Vokasi  Indonesia,  vol.  1,  no.  80,  pp.  51–65, 2018.
[2] S.  Bhardwaj,  A.  A.  Khan,  and  M.  Muzammil,  “Electromyography  in  Physical Rehabilitation :  A  Review,”  National  Conference  on  Mechanical  Engineering  –  Ideas, Innovations & Initiatives, no. April, pp. 64–69, 2016.
[3] B. Cubukcu and U. Yuzgec, “A physiotherapy application with MS kinect for patients with shoulder joint, muscle and tendon damage,” Proceedings - 9th International Conference
on  Computational  Intelligence  and  Communication  Networks,  CICN  2017,  vol.  2018- Janua, pp. 225–228, 2018.
[4] M. N. A. Van Der Kuil, I. J. M. Van Der Ham, and J. M. A. Visser-Meily, “Game technology in cognitive rehabilitation of spatial navigation impairment,” International Conference on Virtual Rehabilitation, ICVR, vol. 2017-June, pp. 1–2, 2017.
[5] D. Dauria, F. Persia, and B. Siciliano, “Human-Computer Interaction in Healthcare: How to  Support  Patients  during  Their  Wrist  Rehabilitation,”  Proceedings  -  2016 IEEE  10th International Conference on Semantic Computing, ICSC 2016, pp. 325–328, 2016.
[6] A.  Mobini,  S.  Behzadipour,  and  M.  Saadat  Foumani,  “Accuracy  of  Kinect’s  skeleton tracking  for  upper  body  rehabilitation  applications,”  Disability  and  Rehabilitation: Assistive Technology, vol. 9, no. 4, pp. 344–352, 2014.
[7] M.  Pedraza-Hueso,  S.  Martín-Calzón,  F.  J.  Díaz-Pernas,  and  M.  Martínez-Zarzuela, “Rehabilitation  Using  Kinect-based  Games  and  Virtual  Reality,”  Procedia  Computer Science, vol. 75, no. Vare, pp. 161–168, 2015.
[8] K. C. Yang, C. H. Huang, and C. F. Le, “Applying microsoft kinect for windows to develop a Stroke Rehabilitation System,” IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, vol. 2016-Decem, no. 2, pp. 1923–1927, 2016.
[9] K. Ongvisatepaiboon, J. H. Chan, and V. Vanijja, “Smartphone-based tele-rehabilitation system for frozen shoulder using a machine learning approach,” Proceedings - 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2015, pp. 811–815, 2015.
[10] B.  Shroeder  et  al.,  “Rapid  recovery:  a  kayaking-based  exergame  for  shoulder rehabilitation and physical fitness,” IEEE Games Media Entertainment, pp. 1–4, 2015.
[11] N.  Gal,  D.  Andrei,  D.  I.  Nemeş,  E.  Nədəşan,  and  V.  Stoicu-Tivadar,  “A  Kinect  based intelligent e-rehabilitation system in physical therapy,” Studies in Health Technology and Informatics, vol. 210, pp. 489–493, 2015.
[12] M. A. Rahman, M. Ahmed, A. Qamar, D. Hossain, and S. Basalamah, “Modeling therapy rehabilitation  sessions  using  non-invasive  serious  games,”  IEEE  MeMeA  2014  -  IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications, Proceedings, pp. 1–4, 2014.
[13] O. Postolache, F. Cary, P. S. Girao, and N. Duarte, “Physiotherapy assessment based on Kinect  and  mobile  APPs,”  IISA  2015  -  6th  International  Conference  on  Information, Intelligence, Systems and Applications, 2016.
[14] Y. C. Chen, H. J. Lee, and K. H. Lin, “Measurement of body joint angles for physical therapy based on mean shift tracking using two low cost Kinect images,” Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), pp. 703–706, 2015.
[15] A. Hassan Mansour, G. Z. Alabdeen Salh, and H. H. Zeen Alabdeen, “Voice recognition Using back propagation algorithm in neural networks,” International Journal of Computer Trends and Technology, vol. 23, no. 3, pp. 132–139, 2015.
[16] E. Tanuar, B. S. Abbas, A. Trisetyarso, C. H. Kang, F. L. Gaol, and W. Suparta, “Back propagation  neural  network  experiment  on  team  matchmaking  MOBA  game,”  2018 International  Conference  on  Information  and  Communications  Technology,  ICOIACT 2018, vol. 2018-Janua, pp. 240–243, 2018.
[17] A.  Sharaff  and  S.  R.  Roy,  “Comparative  Analysis  of  Temperature  Prediction  Using Regression  Methods  and  Back  Propagation  Neural  Network,”  Proceedings  of  the  2nd International  Conference  on  Trends  in  Electronics  and  Informatics,  ICOEI  2018,  no. Icoei, pp. 739–742, 2018.
[18] Z.  G.  Che,  T.  A.  Chiang,  and  Z.  H.  Che,  “Feed-forward  neural  networks  training:  A comparison  between  genetic  algorithm  and  back-propagation  learning  algorithm,”
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, vol. 7, no. 10, pp. 5839–5850, 2011.
[19] S. Amalia, “Pengenalan Digit 0 Sampai Digit 9 Menggunakan Ekstraksi Ciri MFCC dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Jurnal Teknik Elektro ITP, vol. 6, no. 1, pp. 1– 14, 2011.
[20] T.  W.  Cenggoro,  A.  H.  Kridalaksana,  E.  Arriyanti,  and  M.  I.  Ukkas,  “Recognition  of  a human  behavior  pattern  in  paper  rock  scissor  game  using  backpropagation  artificial neural  network  method,”  2014  2nd  International  Conference  on  Information  and Communication Technology, ICoICT 2014, pp. 238–243, 2014.