## GETARI: DATASET UNTUK KLASIFIKASI GERAKAN DASAR TARI BALI PEREMPUAN
I Putu Putra Budha Lantara 1 , I Putu Dwi Payana 2 , Gede Ariel Septian Pratama 3 , Wayan Evan Ada Munayana 4 , Kadek Sri Nopiani 5 , I Nyoman Rudy Hendrawan 6
Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali
email: budhalantara@gmail.com 1 , ini.dwiii@gmail.com 2 , arielseptian1299@gmail.com 3 , yanevan03@gmail.com 4 , novi.resni@gmail.com 5 , rudyhendrawan@stikom-bali.ac.id 6

## Abstrak
Tari  Bali  adalah  salah  satu  daya  tarik  kultural  yang  selalu  dilestarikan  oleh  masyarakat  Bali  dari  dulu hingga  sekarang.  Hingga  saat  ini  banyak  upaya  telah  dilakukan  oleh  masyarakat  untuk  mengabadikan karya seni Tari Bali ke dalam media digital. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam rangka preservasi karya seni  Tari Bali  yaitu dengan  pendekatan  teknologi machine  learning.  Pada penelitian  ini dilakukan  pembuatan  dataset  gerakan  dasar  Tari  Bali  yang  merupakan  kelanjutan  dari  penelitian sebelumnya yaitu, enam gerakan dasar Tari Bali yakni, ngelung , ngeseh , tapak sirangpada , ngeed , ngelo , dan ngumbang ,  yang  dinamakan  GETARI.  GETARI  kemudian  diklasifikasikan  dengan  menggunakan model pre-trained VGG-LSTM  dan  I3D.  Berdasarkan  hasil training pada  model  VGG-LSTM  didapatkan nilai validation  loss sebesar  1,01  dan  akurasi  sebesar  0,57,  sedangkan  I3D memperoleh  nilai validation loss sebesar  0,03  dan  akurasi  sebesar  0,97.  Perubahan  strategi  training  menurunkan  validation  loss VGG-LSTM menjadi  sebesar  0,18  dengan akurasi mencapai  0,94.  Selain itu dilakukan juga pengukuran terhadap metrik klasifikasi lainnya seperti pr ecision, recall , dan F1. Secara keseluruhan, kinerja pada data test memperlihatkan bahwa model I3D tetap menjadi yang terbaik diantara keduanya, dengan nilai akurasi sebesar  0,97, precision sebesar  0,98, recall sebesar  0,98,  dan  F1  juga  sebesar  0,98.  Penelitian  ini merupakan  salah  tahap  awal  dari  pengembangan  dataset  gerakan  dasar  Tari  bali  dan  juga pengembangan  model machine  learning untuk  mengklasifikasikan  gerakan  dasar  Tari  Bali.  Model  yang dikembangan dapat dijadikan sebagai acuan dalam pengembangan model machine learning lainnya.
Kata kunci: Tari Bali, klasifikasi, GETARI, VGG-LSTM, I3D

## Abstract
Balinese  traditional  is  one  of  the  cultural  traditions  that  people  have  retained  throughout  history.  The community has made several efforts to preserve Balinese dance artworks in digital formats. In the context of conserving  Balinese dance art,  machine learning technology  is one approach that  may  be  utilized. In this study, a dataset of the basic movements of Balinese dance (GETARI) was created, namely ngelung, ngeseh,  tapak  sirangpada,  ngeed,  ngelo,  and  ngumbang.  The  basic  movement  dataset  was  then classified  using  the VGG-LSTM  and  I3D  pre-trained models.  Experiment  result  shows  that   VGG-LSTM validation loss value is 1.01 and the accuracy is 0.57, whereas I3D attained validation loss of 0.03 and an accuracy of 0.97. Changes to the training strategy reduce the VGG-LSTM validation loss to 0.18 with an accuracy  of  0.94.  In  addition,  several  classification  measures  such  as  precision,  recall,  and  F1  were measured. Overall, the performance on the data test demonstrates that the I3D model is superior than the VGG-LSTM, with an accuracy value of 0.97, precision of 0.98, recall of 0.98, and F1 value of 0.98. This project is one of the earliest phases of generating a dataset of fundamental Balinese dancing motions and a  machine  learning  model  for  classifying  the  dataset.  This  model  may  be  used  to  build  other  machine learning models.
Keywords : Balinese Traditional Dance, GETARI, classification, VGG-LSTM, I3D
Diterima Redaksi: 27-09-2022 | Selesai Revisi: 09-12-2022 | Diterbitkan Online: 27-12-2022 DOI: https://doi.org/10.23887/janapati.v11i3.52598

## PENDAHULUAN
Bali  adalah  salah  satu  pulau  di Indonesia  yang  memiliki  daya  tarik  kultural  dan alam  yang  menjadi  andalan  pada  sektor pariwisata. Tari Bali adalah salah satu daya tarik kultural yang selalu dilestarikan oleh masyarakat Bali dari dulu hingga sekarang. Keragaman jenis tarian  yang  ada  di  Bali  pada  umumnya dikelompokkan berdasarkan kegunaannya yaitu, untuk upacara keagamaan hingga rekreasional.
Hingga  saat  ini  banyak  upaya  telah dilakukan oleh masyarakat untuk mengabadikan karya  seni  Tari  Bali  ke  dalam  media  digital misalnya ke dalam platform media sosial berbagi gambar  atau  video  seperti  YouTube,  TikTok, Instagram,  hingga  Facebook,  ataupun  yang hanya  sebatas  diunggah  ke  dalam  media penyimpanan cloud seperti  Google  Drive, OneDrive,  hingga  Dropbox.  Berbagai  studi  juga sudah  dilakukan  dalam  rangka  preservasi  karya seni Tari Bali [1] – [3].
Pendekatan  lainnya  dapat  digunakan dalam  rangka  preservasi  karya  seni  Tari  Bali yaitu dengan pendekatan teknologi pembelajaran mesin ( machine learning ). Pendekatan  dengan  teknologi  machine  learning merupakan pendekatan preservasi yang progresif,  hal  ini  dikarenakan  informasi  berupa data  video  yang  disimpan  sedemikian  rupa sehingga  dapat  digunakan  dalam  proses machine  learning .  Proses machine  learning ini secara  umum  melingkupi  proses  yang  di dalamnya  terdapat  proses  pengolahan  data yang intensif dari data mentah hingga data yang siap digunakan, sampai dengan proses pemodelan  dan  evaluasi  model machine learning . Disamping itu, model machine learning yang dikembangkan dapat diimplementasikan ke dalam berbagai bentuk perangkat lunak.
Banyak  studi  yang  telah  dilakukan berdasarkan  pendekatan  ini  namun  tidak  terikat pada  Tari  Bali  saja.  Tarian  tradisional  dari propinsi    Aceh,  Likok  Pulo,  dimodelkan  dengan teknik Hidden Markov Model (HMM). Keseluruhan  gerakan  tari  dimodelkan  dengan teknik  tersebut  dengan  cara  merepresentasikan gestur  tari  sebagai hidden  discrete  states dan gerakan  tarian  sebagai  fase  [4].  Pendekatan dengan  HMM  ini  digunakan  juga  pada  saat merepresentasikan  pose  pada  gerakan  tarian dan  pada  saat  proses  pembelajaran  dan rekognisi  gerakan  tarian  [5],  [6].  Beberapa peneliti menggunakan HMM dalam studinya [7] – [9], hal ini  menunjukkan HMM merupakan teknik yang  populer  dalam  memodelkan  rekognisi gerakan  karena  kemampuan  model  ini  dalam
merepresentasikan  gestur  pada  suatu  aktivitas manusia.
Secara
umum gerakan tarian merupakan  media  ekspresi  manusia  yang menggunakan  ritme  gerakan  tubuh  secara estetik  [10].  Pada  kasus  Tari  Bali,  studi  awal menunjukkan  bahwa  pendekatan  yang  serupa dengan  HMM  digunakan  untuk  merekognisi gerakan  Tari  Bali.  Studi  awal  ini  [10] – [12] menggunakan skeleton descriptor dalam merepresentasikan titik tubuh penari dan analisis klaster  sebagai  teknik  dalam  mengelompokkan titik  tubuh  yang  memiliki  tingkat  kedekatan tertentu.
Sejauh  penelusuran  studi  pustaka  yang telah  dilakukan  oleh  penulis,  hanya  ada  sedikit studi  yang  membahas  mengenai  topik  ini  yaitu studi oleh Kesiman, dkk [13]. Pada studi tersebut [13],  dilakukan  penelitian  untuk  mengungkap karakteristik  Tari  Bali  yang  diciptakan  oleh seniman  maestro  dengan  cara  menganalisis pola silhouette  sequence .  Analisis  ini  dilakukan dengan  menggunakan  teknik  ekstrasi  fitur Histogram of Gradient (HoG) dan Scale Invariant Features  Transform (SIFT) Descriptor .  Adapun penelitian  oleh  [14] – [16]  juga  membahas mengenai  pemodelan  gerakan  dasar  tarian tradisional  dari  propinsi  Jawa  Timur,  yaitu  Tari Remo.  Peneliti  memodelkan  gerakan  tarian tersebut  dengan  menggunakan  model deep learning  Generative  Long  Short-Term  Memory [14],  dan  membahas  mengenai  strategi  training pada
model
tersebut [15],
dan membandingkannya dengan model Gated Recurrent Unit (GRU).
Berdasarkan  telurusan  studi  literatur, belum  ada  penelitian  yang  membahas  tentang klasifikasi  gerakan  dasar  Tari  Bali,  terutama klasifikasi  gerakan  dasar  dengan  pendekatan teknik  ataupun  metode  lainnya  seperti  yang dijelaskan  pada  penelitian  terdahulu  di  atas. Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  dilakukan pembuatan dataset gerakan dasar Tari Bali yang merupakan kelanjutan dari penelitian sebelumnya  [17],  di  mana  pada  penelitian tersebut  dilakukan  pembuatan  dataset  tujuh gerakan  dasar  Tari  Bali  yaitu, agem kanan, agem kiri, ulap-ulap , ngegol , seledet , nyalud , dan nyeregseg [18], [19]. Dataset gerakan dasar tersebut kemudian diklasifikasikan dengan menggunakan  model  pre-trained  VGG  [20]  dan I3D [21]. Sedangkan pada penelitian ini, penulis menambah  enam  gerakan  tambahan  yakni, ngelung , ngeseh , tapak  sirangpada , ngeed , ngelo ,  dan ngumbang ,  dengan  teknik  klasifikasi dengan model pre-trained yang sama. Gerakan- gerakan  tari  tersebut  adalah  beberapa  gerakan dasar  bagi  penari  perempuan,  di  mana  masih ada  beberapa  gerakan  yang  belum  dapat
dibahas  pada  penelitian  ini.  Penulis  belum mampu  membahas  gerakan-gerakan  dasar  Tari Bali  lainnya  karena  keterbatasan  sumber  daya. Penjelasan  mengenai  teknik  pengambilan  data dan  model pre-trained dijelaskan  pada  bagian selanjutnya.

## METODE
Secara  garis  besar penelitian ini memiliki  5  tahapan  utama  yaitu  pengumpulan dataset , preprocessing data, pemodelan, training model,  dan  pengujian.  Gambar  2 menunjukkan  diagram  alir  tahapan-tahapan penelitian.

## 1.  Dataset
Dataset  dalam  penelitian  ini  adalah video gerakan dasar Tari Bali yang diperagakan khusus  oleh  penari  perempuan  saja.  Teknik pengambilan  data  yang  dilakukan  terinspirasi dari  penelitian  oleh  Tsuchida  [22].  Pada penelitian tersebut dilakukan pembuatan dataset  mengenai  tarian  modern  dengan berbagai  jenis  genre,  banyak  penari,  dan banyak kamera.
Pada  penelitian  ini,  video  gerakan  tari direkam  menggunakan  kamera smartphone dengan  spesifikasi  yang  mampu  melakukan perekaman  video  dengan  resolusi  480  hingga 720 progressive  scan .  Pengambilan  video menggunakan  tiga  buah smartphone dengan konfigurasi  penempatan  yaitu  di  depan,  serong kiri  dan  serong  kanan  dari  penari  seperti  yang diilustrasikan  pada  Gambar  1.  Gerakan  tari diperagakan  lima  orang  penari  dari  Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) Tari Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM
Bali. Pengambilan  video  dilakukan  di  Laboratorium Seni  dan  Budaya  dalam  dua  sesi  pengambilan video.  Tujuan  dari  dilakukannya  pengambilan video dalam dua sesi adalah untuk mendapatkan video dengan objek latar belakang yang berbeda.
Setiap  penari  memeragakan  enam gerakan  dasar  Tari  Bali  tersebut.  Setiap gerakan  diulang  sebanyak  lima  kali  di  mana terdapat  jeda  selama  2  sampai  dengan  3  detik pada  setiap  pengulangan.  Sehingga  jumlah keseluruhan  video  sebanyak  5  penari × 6 gerakan  x  3  kamera = 90  video.  Informasi
keseluruhan  mengenai  pengambilan  video dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 1. Penempatan Kamera
2.  Pre-processing
Tahap selanjutnya adalah pre- processing yang terdiri dari proses cutting video. Proses cutting video  memisahkan  satu  video yang  berisi  satu  jenis  gerakan  yang  diulang sebanyak  lima  kali  menjadi  lima  video  terpisah. Setelah  proses  selesai  dilakukan,  maka  jumlah keseluruhan  video  yang  dihasilkan  dari  satu tempat pengambilan video sebanyak 90 video x 5  pengulangan = 450  video.  Lihat  Gambar  3 untuk  rincian  pengambilan  video.  Berdasarkan penjelasan  sebelumnya  disampaikan  bahwa pengambilan  video  dilakukan  di  dua  tempat berbeda,  maka  jumlah  dataset  video  yang didapatkan oleh peneliti sebanyak 900 video.
Kemudian  tahap  berikutnya  adalah membagi data secara random menjadi train set , validation set , dan test set . Proporsi pembagian data  dapat  dijelaskan  pada  langkah  berikut, pertama, seluruh dataset dibagi dengan proporsi  80% training  set dan  20%  untuk test set ,  dengan  jumlah  video  sebanyak  720  video dan  180  video  secara  berturut-turut.  Kedua, validation set kemudian diambil dari training set dengan  proporsi  sebesar  20%  juga,  maka  saat ini  jumlah training  set berubah  menjadi  576 video  dan  jumlah validation  set sebanyak  144 video.
Gambar 2. Alur Penelitian
Gambar 3. Teknik Pengambilan Video
Gambar 4. Pembagian Dataset Tabel  1. Rincian Data Training Per Kelas
Kelas Jumlah Data Training Jumlah Data Validation Jumlah Data Testing Ngumbang 96 24 30 Ngeed 96 24 30 Tapak Sirangpada 96 24 30 Ngelo 96 24 30 Ngeseh 96 24 30 Ngelung 96 24 30
Ilustrasi  proses  pembagian  ini  dapat dilihat pada Gambar 4. Rincian jumlah data per kelas/label  pada training  set dapat  dilihat  pada Tabel  1,  terlihat  pada  tabel  bahwa  proses pembagian  ini  dapat  menghasilkan  data  yang cukup seimbang per kelasnya.
Sebelum  memasukkan dataset ke dalam  model,  hal  yang  perlu  dilakukan  adalah memproses  data video  sedemikian  rupa sehingga struktur data video tersebut bersesuaian dengan struktur data yang digunakan  pada  input  model.  Sebagai  contoh, secara  bawaan,  struktur  data  input  yang diterima  oleh  model  VGG  pada framework Tensorlfow  adalah  224 × 224  dengan  format panjang × lebar.  Jika  struktur  data  dataset memiliki channel warna  Red-Green-Blue  (RGB) maka struktur  data inputnya menjadi  (224,  224, 3),  dengan  format  (panjang frame ,  lebar frame , channel warna frame ).    Disamping  itu,  jumlah frame yang  dimasukkan  ke  dalam  model  harus ditetapkan.  Secara  umum,  semakin  banyak jumlah frame yang  per  video  yang  dimasukkan maka semakin banyak pengetahuan yang dapat dipelajari  oleh  model,  namun  semakin  tinggi sumber  daya  yang  diperlukan  saat  proses training , begitu juga sebaliknya jika menggunakan jumlah frame yang sedikit. Untuk menghitung  jumlah frame yang  dimasukkan  ke dalam video menggunakan  Persamaan 1 dan 2 berikut:
𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝑓 𝑟𝑎𝑡𝑒 × 𝑉 𝑙 (1)
𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑠𝑡𝑒𝑝 = 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒𝑛 (2)
Keterangan: 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 :  jumlah frame dalam satu video 𝑓 𝑟𝑎𝑡𝑒 : frame rate video 𝑉 𝑙 : durasi video dalam detik
𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑠𝑡𝑒𝑝 : langkah sampling frame 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑛 : sample frame
Asumsikan  satu  video  dengan 𝑓 𝑟𝑎𝑡𝑒 30 frame per  detik,  durasi  video  adalah  5  detik, maka  jumlah  keseluruhan frame dalam  satu video  sebanyak  150.  Maka, 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑠𝑡𝑒𝑝 yang didapatkan adalah 5. Sehingga, proses pengambilan frame akan dilakukan berdasarkan kelipatan  nilai 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑠𝑡𝑒𝑝 .  Secara  keseluruhan parameter  dataset  video  yang  dimasukkan  ke dalam model dapat dilihat pada Tabel 2. Rincian keseluruhan jumlah frame yang dihasilkan untuk setiap kelas pada masing-masing data ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel  2. Parameter Data Video Parameter Nilai
Ukuran batch 2 Jumlah channel warna 3 Jumlah frame per video 30 Panjang frame 224 Lebar frame 224 Tabel  3. Detail Jumlah Frame Per Kelas Kelas Total Jumlah Frame Data Training Data Validation Data Test Ngumbang 2880 720 900 Ngeed 2880 720 900 Tapak Sirangpada 2880 720 900 Ngelo 2880 720 900 Ngeseh 2880 720 900 Ngelung 2880 720 900

## 3.  Pemodelan
Pada  bagian  ini  dijelaskan  model  yang digunakan sebagai
klasifier. Peneliti menggunakan  model pre-trained VGG16  (yaitu VGG  dengan  jumlah layer konvolusi  sebanyak 16  layer)  [20]  dan  Inflated  3D  Network  (I3D) [21].  Kedua  model pre-trained ini  digunakan dalam  proses feature  engineering .  VGG16  dan I3D diimplementasikan dengan framework deep learning Tensorflow, di mana VGG16 menggunakan weights dari  dataset  ImageNet [23], sedangkan I3D menggunakan weights dari dataset Kinetics-400 [24].
Perbedaan  mendasar  dari  model  pre- trained  VGG  dan  I3D  adalah  dari  pendekatan dalam  memproses  frame  di  dalam  video.  VGG pada  dasarnya  dirancang  sebagai  klasifier  data citra  saja,  maka  VGG  memproses  individual citra  atau  frame  ke  dalam  layernya  kemudian menghitung  rata-rata  probabilitas  akhir  kelas dari vektor citranya.  Berbeda dengan VGG, I3D menggunakan  konvolusi  tiga  dimensi  sebagai teknik  belajar  informasi spatio-temporal secara langsung  dalam  suatu  data  video  [25].  I3D dikembangkan untuk meningkatkan kemampuan  Convolutional  3D  Networks  (C3D) [26]  di  mana  pada  dasarnya  dirancang  sebagai klasifier  video  terutama  pada  permasalahan action  recognition .  C3D  dilatih  menggunakan dataset Sports-1M [25].
Seperti  yang  telah  dijelaskan  pada bagian  sebelumnya,  model pre-trained yang digunakan  berfungsi  sebagai feature  engineer saja maka perlu ditambahkan custom layer yang berfungsi  sebagai  klasifiernya. Custom  layer ini berdasarkan  dari  penelitian  sebelumnya  [17]. Berikut  Gambar  5  dan  Gambar  6  adalah arsitektur keseluruhan model yang digunakan.
Layer paling  atas  pada  arsitektur VGG16-LSTM  (Gambar  5)  adalah layer input yang merupakan video berupa frames sebanyak
30  dengan  ukuran  gambar  224 × 224  dan  3 channel warna  (RGB).    Setelah layer input dilanjutkan dengan arsitektur model VGG16 [20] itu sendiri.  Model  VGG16  yang digunakan  yaitu pre-trained model yang disediakan oleh framework  TensorFlow  Keras. Layer VGG16 berada  di  dalam layer TimeDistributed.  Setelah
layer
VGG16
terdapat
layer GlobalAveragePooling2D  yang  juga  berada  di dalam layer TimeDistributed.  Layer  selanjutnya adalah  layer  LSTM  dengan  jumlah neuron sebanyak  256 units .  Setelah layer LSTM terdapat  Dense layer sebanyak  1024 neuron dengan  fungsi  aktivasi  Rectified  Linear  Unit (ReLU).  Setelah  Dense layer terdapat layer Dropout  yang  berfungsi  untuk  mengurangi resiko  overfit.  Setelah layer Dropout,  terdapat layer Dense sebanyak 7 neuron yang mewakilkan  tujuh  gerakan  dasar  Tari  Bali dengan fungsi aktivasi Softmax untuk menormalisasi hasil akhir dari klasifikasi.
Serupa  dengan  model  VGG16-LSTM, Layer paling  atas  dari  I3D  adalah layer input yang merupakan video berupa frames sebanyak 30  dengan  ukuran  gambar  224x224  dan  3 channel warna (RGB). Setelah layer input, layer selanjutnya  adalah pre-trained model  I3D  [21]. Model I3D pun menggunakan pre-trained model yang  telah  diimplementasikan  ke  framework TensorFlow  Keras.  Setelah layer I3D  terdapat layer GlobalAveragePooling3D. Kemudian dilanjutkan dengan layer Dense sebanyak 1024 neuron dengan fungsi aktivasi ReLU, setelah itu layer Dense dan Dropout layer . Setelah Dropout layer ,  terdapat  Dense layer sebanyak  7  neuron output.

## HASIL DAN PEMBAHASAN A.  Hasil
Hal  yang  perlu  ditentukan  sebelum memulai  proses  training  adalah  menentukan nilai-nilai hyper-parameter seperti  fungsi loss , fungsi  optimasi,  jumlah epoch ,  teknik early stopping , dan metrik pengujian.
Gambar 5. Arsitektur VGG16-LSTM
Gambar 6. Arsitektur I3D
Saat proses training, model mempelajari data  berdasarkan  jumlah epoch yang  sudah ditentukan,  yaitu  sebanyak  25 epoch .  Dengan teknik early  stopping ,  model  tidak  perlu menempuh  seluruh epoch untuk  mencapai kondisi  konvergen.  Jika  dalam  jumlah epoch tertentu secara berturut-turut tidak ada penurunan  nilai validation  loss maka  proses training  akan  langsung  dihentikan.  Penentuan jumlah epoch pada konteks  ini  dapat  ditentukan dengan  menentukan  parameter patience ,  di mana  pada  penelitian  ini  ditentukan  sebesar  3. Teknik early  stopping sangat  umum  digunakan sebagai  strategi training untuk  menghemat penggunaan sumber daya komputasi.
Berdasarkan  hasil  training  pada  model VGG16-LSTM  didapatkan  nilai training  loss sebesar 0,23 dan akurasi sebesar 0,91 (Gambar 7.c  dan  7.d).  Pada data  validation didapatkan nilai validation  loss sebesar  0,14  dan  akurasi sebesar  0,93.  Nilai  ini  didapatkan  pada  proses
training  yang  mencapai  25 epoch .  Walaupun menggunakan  teknik early  stopping ,  model VGG16-LSTM  tetap  mengalami  perubahan  nilai validation  loss hingga epoch ke-25.  Hasil  yang didapatkan  oleh  model  VGG16-LSTM  sedikit tertinggal  dibandingkan  dengan  yang  dihasilkan oleh  I3D.  I3D  memperoleh  nilai training  loss sebesar  0,14  dengan  nilai  akurasi  mencapai 0,95.  Begitu  juga  dengan  nilai  yang  didapatkan dari  pengujian  data  validasi,  di  mana validation loss yang dihasilkan sebesar 0,14 dan juga nilai akurasi sebesar 0,97. Proses training model I3D berhenti  pada epoch ke-7.  Grafik loss dan akurasi  dari  model  I3D  dapat  dilihat  pada Gambar 7.a dan 7.b secara berturut-turut.

## B.  Pembahasan
Berdasarkan  pemaparan  sebelumnya terlihat jelas bahwa kinerja model VGG16-LSTM berada  di  bawah  model  I3D.  Model  I3D menghasilkan  nilai validation  loss sebesar  0,14
dan model VGG16-LSTM menghasilkan validation  loss dengan  nilai  yang  sama  sebesar 0,14.  Sedangkan  proses training pada  VGG16- LSTM  berhenti  pada  saat epoch terakhir  (lihat Gambar  7.c  dan  d).  Berdasarkan  hasil  ini  dapat dikatakan  bahwa  VGG16-LSTM  memerlukan epoch yang  lebih  banyak  untuk  mencapai keadaan  konvergen  daripada  model  I3D.  Oleh karena  itu,  pada  penelitian  ini  dilakukan eksperimen  yang  kedua.  Pada  eksperimen kedua (lihat Gambar 8), kedua model di-training dengan  jumlah epoch sebanyak  25  dan  tanpa menggunakan  teknik early  stopping .  Hal  ini dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui bagaimana  kinerja  model  jika  diberikan  jumlah epoch yang sama.
(a) Loss I3D
(b) Akurasi I3D
(c) Loss VGG-LSTM
(d) Akurasi VGG-LSTM Gambar 7. Loss dan Akurasi Eksperimen 1
(a) Loss I3D
(b) Akurasi I3D
(c) Loss VGG-LSTM
(d) Akurasi VGG-LSTM
Gambar 8. Loss dan Akurasi Eksperimen 2
Pada  eksperimen  kedua,  nilai  loss  model I3D  menurun  tajam  hingga  mencapai  0,05, bahkan  nilai  validation  loss  mencapai  0,02. Sedangkan  pada  model  VGG-LSTM  tidak  ada perubahan  yang  signifikan  pada loss dan  juga validation loss .
Pengambilan  nilai  metrik  pengukuran lainnya  seperti precision , recall ,  dan  F1  juga dilakukan  pada  penelitian  ini.  Alasan  peneliti melakukan  pengukuran  juga  menggunakan keempat parameter ini adalah sebagai berikut:
1)  Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  enam kelas,  maka  permasalahan  yang  dipecahkan adalah klasifikasi multi kelas.
2)  Pentingnya mengetahui keseimbangan kinerja  model  dalam  pengklasifikasian  per kelas  data.  Keseimbangan  kinerja  model dalam  hal  ini  terkait  dengan  tingkat  bias model terhadap hasil prediksi.
3)  Tingkat  bias  dapat  dideteksi  langsung  dari nilai klasifikasi precision , recall , ataupun F1.
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, ada penambahan eksperimen untuk mengetahui kinerja  model.  Pada  Gambar  8,  terlihat perubahan  yang cukup signifikan pada nilai loss dan  akurasi  model  I3D,  sedangkan loss dan akurasi  pada  model  VGG-LSTM  tidak  terlihat seperti  ada  perubahan  yang  berarti.  Tabel  4
menunjukkan  kinerja  model  pada data  test baik VGG16-LSTM  dan  I3D  pada  eksperimen pertama  dan  kedua  dengan  25 epoch pada seluruh  nilai  metrik.  Ketika  membandingkan kinerja  model  I3D  dan  VGG-LSTM  pada eksperimen  kedua  barulah  terlihat  perbedaan yang  cukup  signifikan,  hal  ini  diperkuat  pada grafik yang ditunjukkan pada Gambar 9.
Jika  ditinjau  berdasarkan  permasalahan klasifikasi  multi  kelas  seperti  yang  disampaikan sebelumnya,  pada  alasan  peneliti  poin  1  nilai precision , recall ,  dan  F1  pada  Tabel  4 menunjukkan bahwa kinerja kedua model sangat baik.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dataset  yang dibangun  memiliki  proporsi  jumlah  kelas  yang seimbang.
Nilai  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  4, diperkuat  oleh  hasil  pengukuran  metrik  yang ditunjukkan  pada  Tabel  5.  Pada  tabel  tersebut, disajikan  nilai  metrik precision , recall ,  dan  F1 pada  kelas  data ngelung , ngeseh , tapak sirangpada , ngeed , ngelo ,  dan ngumbang .  Nilai metrik  pada  kedua  model  berkisar  antara  0,82 hingga  1.  Nilai-nilai  ini  menunjukkan  bahwa kedua  model  memiliki  kemampuan  yang  baik dalam  membedakan  atau  mengklasifikasikan masing-masing  kelas  data.    Sehingga  dapat dikatakan bahwa hasil klasifikasi dari model tidak bias.
Tabel  4. Nilai Metrik pada Data Test Metrik Eksperimen 1 Eksperimen 2 I3D VGG-LSTM I3D VGG-LSTM Akurasi 0,95 0,93 0,98 0,93 Precision 0,96 0,94 0,98 0,94 Recall 0,95 0,93 0,98 0,93 F1 0,95 0,93 0,98 0,93
Gambar 9. Grafik Kinerja Model pada Data Test
Tabel  5. Nilai Metrik Per Kelas pada Data Test
Kelas Precision Recall F1 VGG- LSTM I3D VGG- LSTM I3D VGG- LSTM I3D Ngeed 0,87 0,97 0,96 1 0,92 0,98 Ngelo 1 1 1 0,97 1 0,99 Ngelung 0,94 0,97 0,86 0,94 0,9 0,96 Ngeseh 0,94 0,95 0,89 0,97 0,92 0,96 Ngumbang 0,82 1 0,9 1 0,86 1 Tapak Sirangpada 1 1 1 1 1 1 KESIMPULAN Berdasarkan pemaparan yang telah disampaikan  pada  bagian  sebelumnya  maka kesimpulan  pada  penelitian  ini  adalah  telah dibuat  dataset  gerakan  dasar  Tari  Bali  yang dinamakan  GETARI,  meliputi  gerakan ngelung , ngeseh , tapak  sirangpada , ngeed , ngelo ,  dan ngumbang . Hasil  klasifikasi  menggunakan dataset GETARI  dengan  model pre-trained VGG16- LSTM  dan  I3D  menunjukkan  bahwa  dataset  ini memiliki  keseimbangan  data  yang  baik.  Hal  ini ditunjukkan berdasarkan hasil pengukuran secara keseluruhan pada metrik precision , recall , dan F1 pada data test. Nilai precision, recall, dan F1  pada  model  VGG-LSTM  yang  cukup  merata
baik  pada  eksperimen  pertama  dan  kedua. Begitu  juga  nilai  metrik  pengukuran  dari  model I3D  sangat  merata  disemua  metrik  pengujian. Hasil  ini  diperkuat  dengan  nilai  metrik  yang disajikan  berdasarkan  masing-masing  kelas pada  dataset.  Nilai-nilai  ini  menunjukkan  bahwa kedua  model  sama  sekali  tidak  mengalami kesulitan  dalam  mengklasifikasikan  masing- masing kelas data.

## MASUKAN PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  dibuat belum  dapat  merepresentasikan  problem  set yang  lengkap  untuk  seluruh gerakan  dasar  Tari Bali  perempuan  (13  gerakan)  dan juga gerakan dasar  Tari  Bali  laki-laki.  Hal  ini  dikarenakan
sampai  pada  artikel  ini  ditulis  peneliti  belum memiliki sumber daya komputasi yang mencukupi.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian selanjutnya  peneliti  akan  menyertakan  seluruh gerakan  tari  untuk  penari  perempuan  dan  juga membuat dataset gerakan tari untuk laki-laki.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  Kementrian Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi, dan,  Institut  Teknologi  dan  Bisnis  STIKOM  Bali melalui  Program  Kreatifitas  Mahasiswa  (PKM) Riset Eksakta skema pendanaan tahun 2022.

## REFERENSI
[1] I.  L.  Koten  and  C.  R.  A.  Pramartha,
“ Semantic  Representation  of  Balinese
Traditional Dance, ” JELIKU (Jurnal Elektronik  Ilmu  Komputer  Udayana) ,  vol. 8,  no.  4,  p.  411,  Feb.  2020,  doi: 10.24843/JLK.2020.V08.I04.P07.
[2] A.  W.  R.  Emanuel  and  A.  Widjaja, “ Feasibility  study  of  scripting  Indonesian traditional  dance  motion  in  XML  format, ”
Proceedings  -  2017  2nd  International Conferences on Information Technology,
Information Systems and Electrical Engineering,  ICITISEE  2017 ,  vol.  2018- January,  pp.  57 – 61,  Feb.  2018,  doi: 10.1109/ICITISEE.2017.8285559.
[3] N. U. Januhari, N. L. A. K. Y. Sarja, and M.  Rudita, “ Information  Technology
Based  Model  for  Balinese  Classical Dance Preservation, ”
International
Journal of Engineering Technologies and Management  Research ,  vol.  5,  no.  11, pp. 71 – 85, 2018, doi: 10.5281/zenodo.2280898. [4] N.  Anbarsanti  and  A.  S.  Prihatmanto, “ Dance modelling, learning
and recognition  system  of  aceh  traditional dance  based  on  hidden  Markov  model, ” 2014 International Conference on Information  Technology  Systems  and Innovation,  ICITSI  2014  -  Proceedings , pp. 86 – 92, Feb. 2014, doi: 10.1109/ICITSI.2014.7048243.
[5] N.  Anbarsanti  and  A.  S.  Prihatmanto, “ HMM-based  model  for  dance  motions with  pose  representation, ” May  2014. doi: 10.1109/ICSENGT.2014.7111793.
[6] N.  Anbarsanti  and  A.  S.  Prihatmanto, “ Dance  learning  and  recognition  system based  on  hidden  Markov  model.  a  case study:  Aceh  traditional  dance, ” May
2014.
doi:
10.1109/ICSENGT.2014.7111792.
[7] H.  Hoettinger,  F.  Mally,  and  A.  Sabo,
“ Activity  Recognition  in  Surfing  -  A Comparative  Study  between  Hidden Markov  Model  and  Support  Vector Machine, ” Procedia  Eng ,  vol.  147,  pp.
912 – 917, Jan. 2016, doi: 10.1016/J.PROENG.2016.06.279. [8] P.  Asghari,  E.  Soleimani,  and  E.
Nazerfard, “ Online Human Activity Recognition Employing Hierarchical Hidden Markov Models, ” J Ambient Intell Humaniz  Comput ,  vol.  11,  no.  3,  pp.
1141 – 1152, Mar. 2019, doi: 10.48550/arxiv.1903.04820. [9]
M. Panzner and P. Cimiano, “ Comparing hidden  Markov  models  and  long  short term  memory  neural  networks  for learning  action  representations, ” Lecture Notes  in  Computer  Science  (including subseries  Lecture  Notes  in  Artificial Intelligence  and Lecture  Notes in Bioinformatics) ,  vol.  10122  LNCS,  pp.
94 – 105,  2016,  doi:  10.1007/978-3-319- 51469-7_8/COVER.
[10] Y.  Heryadi,  M.  I.  Fanany,  and  A.  Murni, “ A  skeleton  descriptor  for  kinesthetic element  recognition  of  bali  traditional dances, ” Proceedings  of  International Conference on Computational Intelligence,  Modelling  and  Simulation , pp. 43 – 47, 2012, doi: 10.1109/CIMSIM.2012.78.
[11] Y.  Heryadi,  M.  I.  Fanany,  and  A.  M. Arymurthy, “ A  syntactical  modeling  and classification  for  performance  evaluation of  Bali  traditional  dance, ” in 2012 International  Conference  on  Advanced
Computer Science and Information Systems (ICACSIS) , 2012, pp. 261 – 265.
[12] Y.  Heryadi,  M.  I.  Fanany,  and  A.  M. Arymurthy, “ Grammar  of  Dance  Gesture from Bali Traditional Dance, ” Int J Comp Sci ,  vol.  9,  no.  6,  pp.  144 – 149,  Nov. 2012, Accessed: Feb. 22, 2022. [Online]. Available: www.IJCSI.org
[13] M. W.  A.  Kesiman,  I. M. D.  Maysanjaya, I.  M.  A.  Pradnyana,  I.  M.  G.  Sunarya, and  P.  H.  Suputra, “ Revealing  the
Characteristics of Balinese Dance Maestros by Analyzing Silhouette
Sequence  Patterns  Using  Bag  of  Visual Movement with HoG and SIFT Features, ” Journal of ICT Research and Applications ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  89 – 104, Jul. 2021, doi: 10.5614/ITBJ.ICT.RES.APPL.2021.15.1. 6.
[14] L.  Zaman,  S.  Sumpeno,  M.  Hariadi,  Y. Kristian,  E.  Setyati,  and  K.  Kondo,
“ Modeling Basic Movements of Indonesian  Traditional  Dance  Using
Generative  Long  Short-Term  Memory Network, ” IAENG  Int  J  Comput  Sci ,  vol. 47, no. 2, Jun. 2020, Accessed: Mar. 09, 2022.
[Online]. Available: http://www.iaeng.org/IJCS/issues_v47/is sue_2/IJCS_47_2_14.pdf
[15] L.  Zaman,  S.  Sumpeno,  and  M.  Hariadi,
“ Training  Strategies  for  Remo  Dance  on Long  Short-Term  Memory  Generative Model, ” in 2018 International Conference on  Computer  Engineering,  Network  and Intelligent  Multimedia ,  Jul.  2018,  pp.
176 – 180. doi:
10.1109/CENIM.2018.8710992.
[16] L.  Zaman,  S.  Sumpeno,  and  M.  Hariadi, “ Analisis  Kinerja  LSTM  dan  GRU sebagai  Model  Generatif  untuk  Tari Remo, ” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) , vol. 8, no.  2,  pp.  142 – 150,  May  2019,  doi: 10.22146/JNTETI.V8I2.503.
[17] P.  A.  T.  Permana  and  I.  N.  R. Hendrawan, “ Klasifikasi  Video  Gerakan Dasar  Tari  Bali  Berbasis  Machine Learning Dengan
Neural Network, ” Denpasar, Dec. 2021.
[18] K.  D.  B.  B.  P.  Bali, Pendokumentasian Gerak-Gerak  Tari  Bali ,  1st  ed.  Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Kota Denpasar,  2000.  [Online].  Available: https://perpustakaan.denpasarkota.go.id/ opac/detail-opac?id=16282
[19] Team  Survey  ASTI  Denpasar, Gerak Tari  Bali .  Denpasar:  Akademi  Seni  Tari Indonesia Denpasar, 1983.
[20] K.  Simonyan  and  A.  Zisserman, “ Very Deep  Convolutional  Networks  for  Large-
Scale Image Recognition, ” 3rd International  Conference  on  Learning Representations, ICLR 2015 - Conference  Track  Proceedings ,  Sep. 2014, Accessed: Feb. 22, 2022. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1409.1556v6 [21] J. Carreira, A. Zisserman, Z. Com, and † Deepmind, “ Quo Vadis, Action
Recognition?  A  New  Model  and  the Kinetics  Dataset, ” Proceedings  -  30th IEEE  Conference  on  Computer  Vision and  Pattern  Recognition,  CVPR  2017 , vol.  2017-January,  pp.  4724 – 4733,  May 2017, doi: 10.1109/CVPR.2017.502.
[22] S. Tsuchida, S. Fukayama, M.
Hamasaki,  and  M.  Goto, “ AIST  Dance Video  Database:  Multi-Genre,  Multi- Dancer,  and  Multi-Camera  Database  for Dance Information Processing, ” 2019.
[23] J.  Deng,  W.  Dong,  R.  Socher,  L.-J.  Li, Kai  Li,  and  Li  Fei-Fei, “ ImageNet:  A large-scale hierarchical image database, ” pp. 248 – 255, Mar. 2010, doi: 10.1109/CVPR.2009.5206848.
[24] W.  Kay et  al. , “ The  Kinetics  Human Action  Video  Dataset, ” May  2017,  doi: 10.48550/arxiv.1705.06950.
[25] A.  Karpathy,  G.  Toderici,  S.  Shetty,  T. Leung,  R.  Sukthankar,  and  L.  Fei-Fei,
“ Large-Scale  Video  Classification  with Convolutional  Neural  Networks, ” in 2014 IEEE  Conference  on  Computer  Vision and  Pattern  Recognition ,  Jun.  2014,  pp. 1725 – 1732. doi: 10.1109/CVPR.2014.223.
[26] D.  Tran,  L.  Bourdev,  R.  Fergus,  L. Torresani,  and  M.  Paluri, “ Learning Spatiotemporal Features with 3D
Convolutional  Networks, ” in Proceedings of  the  IEEE  International  Conference  on Computer  Vision ,  Dec.  2014,  pp.  4489 – 4497. Accessed: Sep. 24, 2022. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1412.0767v4