## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 332~340 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Aplikasi Cerdas Sistem Deteksi Tindak Kekerasan Fisik Untuk Pengawasan Perundungan Dengan Convolutional Neural

## Network
1 Sukmawati Anggraeni Putri, 2 Achmad Rifai, 3 Imam Nawawi
1,2 Universitas Nusa Mandiri, Indonesia
3 Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
1 sukmawati@nusamandiri.ac.id ; 2 achmad.acf@nusamandiri.ac.id ; 3 imam.imw@bsi.ac.id ;
Article Info

## ABSTRAK
Article history: Received, 2024-05-29 Revised, 2024-06-03 Accepted, 2024-06-14 Perundungan yang terjadi di sekolah merupakan masalah serius yang memiliki konsekuensi  negatif  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  untuk  korban perundungan.  Namun,  saat  ini  pengawasan  perundungan  terutama  tindak kekerasan  seperti  menendang,  mendorong  dan  memukul  di  sekolah  masih lemah. Pemanfaat Artificial Intelligence (AI) menjadi salah satu rekomendasi solusi  untuk  mendeteksi  tindak  kekerasan  melalui  rekaman  video.  Pada penelitian ini pembangunan AI untuk deteksi tindak kekerasan menggunakan model deep learning , yakni Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Shot Term Memory (LSTM). CNN melakukan proses mengekstraksi fitur pada frame  yang  dihasilkan  oleh  video.  Frame  yang  telah  terbentuk  pada convolutional  gate terjadi  proses  pemilihan  fitur  menggunakan  LSTM. Sehingga  CNN  dan  LSTM  dapat  mengidentifikasi  fitur  lokal  terkecil  yakni fitur spatio-temporal yang  bermanfaat  menganalisa  gerakan  terdalam  dari video.  Model  tersebut  menghasilkan  akurasi  rata-rata  hingga  92%. Perbandingan hasil yang dicapai dengan teknik mutakhir menunjukkan potensi yang  menjanjikan  dari  metode  yang  diusulkan  untuk  mengenali  video kekerasan. Model  yang telah  diuji  tersebut  dapat  diintegrasi  dengan  aplikasi cerdas  berbasis  online.  Diharapkan  aplikasi  cerdas  deteksi  tindak  kekerasan tersebut,  dapat  bermanfaat  untuk  melakukan  pengawasan  terhadap  tindakan perundungan  dan  mengurangi  angka  kasus  perundungan  yang  terjadi  di sekolah.
Kata Kunci:
pascapanen limbah_pertanian pertanian
sosialisasi motion_graphic

## ABSTRACT
Keywords:
postharvest agricultural_waste agricultural socialization motion_graphic Bullying that occurs at school is a severe problem that has short-term and long- term  negative  consequences  for  victims  of  bullying.  However,  current monitoring  of  bullying,  especially acts of violence  such as  kicking,  pushing and hitting at school, is still weak. Utilizing Artificial Intelligence (AI) is one of  the  recommended  solutions  for  detecting  acts  of  violence  through  video recordings.  In  this  research,  the  development  of  AI  for  detecting  acts  of violence  uses  deep  learning  models,  namely  Convolutional  Neural  Network (CNN)  and  Long  Shot  Term Memory  (LSTM).  CNN  extracts  features  from the frames produced by the video. The frame formed at the convolutional gate undergoes a feature selection process using LSTM. So CNN and LSTM can identify the minor local features, namely spatiotemporal features, which help analyze the most profound movements of the video. The model produces an average  accuracy  of  up  to  92%.  A  comparison  of  the  results  achieved  with state-of-the-art  techniques  shows  the  promising  potential  of  the  proposed method for recognizing violent videos. The tested model can be integrated with online-based  intelligent  applications.  It  is  hoped  that  this  intelligent application for detecting acts of violence can help monitor bullying and reduce the number of bullying cases in schools.
This is an open-access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Sukmawati Anggraeni Putri, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Email: sukmawati@nusamanadiri.ac.id

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 332~340 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Perundungan  yang  terjadi  di  sekolah  merupakan  masalah  serius  yang  memiliki  konsekuensi  negatif  jangka pendek  dan  jangka  panjang[1].  Selain  itu,  perundungan  menjadi  masalah  signifikan  bagi  korban,  yakni kesehatan pisik dan kesehatan mental yang mengakibatkan perilaku anti sosial dan meningkatkan risiko depresi dikemudian hari[2]. Perundungan terdiri dari verbal bullying dan kekerasan pisik yang terjadi diantara siswa berumur  12  –  15  tahun[3].  Kekerasan  terhadap  anak  atau  remaja  di  lingkungan  pendidikan  adalah  setiap perbuatan  yang  berakibat  timbulnya  kesengsaraaan  atau  penderitaan  secara  fisik,  mental  dan  psikologis. Menurut Federasi Serikat Guru Indonesia (FSGI), terdapat 30 kasus perundungan di sekolah sepanjang tahun 2023.  Perundungan  terjadi  sebanyak  50%  dijenjang  SMP/sederajat,  30%  dijenjang  SD/sederajat,  dan  20% dijenjang SMA/SMK/sederajat[4].
Untuk mengurangi angka tersebut, pengawasan terhadap tindak kekerasan sangat diperlukan.  Tetapi saat ini kegiatan  pemantauan  terhadap  tindak  kekerasan  seperti  memukul,  menendang  dan  mendorong  memiliki kelemahan, yakni lemahnya pengawasan dari pihak sekolah. Oleh karenanya pada penelitian ini mengusulkan membangun  aplikasi  deteksi  tindak  kekerasan  fisik  untuk  melakukan  pengawasan  terhadap  perbuatan perundungan. Aplikasi ini mengintegrasikan sistem informasi dengan artificial intelligence dengan model deep learning . Model Deep Learning telah mencapai peningkatan kinerja yang luar biasa dalam praktiknya dengan pengembangan beberapa  model Network [5]. Model deep learning terdiri dari dua komponen: ekstraksi fitur dan deteksi kejadian tindak kekerasan. Deep fitur akan dideteksi secara otomatis selama proses pelatihan, dan deteksi dilakukan oleh blok deteksi berdasarkan fitur-fitur tersebut.
Pada penelitian yang dilakukan  Honarjoo [6] menerapkan Convolutional Neural Network (CNN) yang telah membuktikan secara empiris sebagai kategori model yang sangat efesien untuk menganalisa materi gambar. CNN memiliki kemampuan memperoleh karakteristik visual yang melekat pada gambar stasioner dan temporal rumit yang terdapat pada gambar. Proses ini memberikan manfaat dan menghasilkan performa yang baik pada proses learning .
Sedangkan  beberapa  penelitian  memanfaatkan  Recurrent  Neural  Network  (RNN)  salah  satunya  Long  short term memory (LSTM) untuk mengatasi masalah terkait agregasi fitur. Pada prosesnya dengan memanfaat CNN untuk mengekstraksi fitur dari piksel mentah, gambar aliran optik dan peta aliran akselerasi.  Sehingga pada proses learning menghasilkan performa yang baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan dengan dua tahap. Tahap pertama dengan melakukan pengembangan model untuk deteksi tindak kekerasan. Tahap kedua dengan melakukan pembangunan aplikasi cerdas sistem deteksi tindak kekerasan.

## Pendekatan Pembangunan Model
Pada  model  untuk  deteksi  tindak  kekerasan  merupakan  tugas  yang  kompleks  serta  sistematis.  Proses pendekatan pembangun model dapat dijelaskan pada Gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1. Framework Pelatihan Model [7]
Proses  pelatihan  dalam  membangun  model  deteksi  tindak  kekerasan  dijelaskan  pada  Gambar  1.  Berikut penjelasan lengkap dari setiap  langkah pada pendekatan pembangunan model:
1. Tahap Pengumpulan Data
Pada tahap ini, dilakukan proses pengumpulan dan pemilihan dataset yang berupa video yang memiliki unsur  adegan  kekerasan  dan  non  kekerasan.  Dataset  tersebut  selanjutnya  dilakukan  proses labeling violence dan non violence pada setiap segmen video yang telah diekstrasi menjadi gambar [7].

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 332~340 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 2. Tahap Pra-pemrosesan Data
Pada  tahap  ini,  dilakukan  ekstrak  frame  dari  video  untuk  mendapatkan  gambar  individu.  Selanjutnya dilakukan proses normalisasi dan penskalaan gambar yang sama sehingga memiliki ukuran dan format yang konsistem[8].
3. Tahap Pelatihan Model
Pada  tahap  ini,  proses  pemilihan  arsitektur  machine  learning  yakni Convolutional  Neural  Networks (CNN) yang telah terbukti efektif dalam analis gambar spatial. Selain itu juga pemilihan Long Short Term Memory (LSTM)  sebagai  salah  satu  model  dari Recurrenet  Neural  Networks (RNN)  yang  digunakan untuk proses temporal pada video[9].
4. Tahap Validasi dan Evaluasi Pada proses validasi digunakan K-Fold Cross Validation yang berfungsi untuk memastikan model tidak overfit pada  dataset  pelatihan.  Pada  proses  evaluasi  model  digunakan  Metrik  seperti  akurasi,  presisi, recall, F1-score dan Area Under Curve (AUC)[10].

## Pendekatan Pembangunan Sistem
Pada tahap pembangunan sistem deteksi tindak kekerasan menggunakan metode waterfall atau siklus hidup klasik.  Metode waterfall yang  proses  kerjanya  menggunakan  pendeketan  terstruktur  sehingga  banyak digunakan oleh pengambang aplikasi[11][12] yang dijelaskan pada Gambar 2, sebagai berikut:
Gambar 2. Metode Waterfall Pembangunan Aplikasi Deteksi Tindak Kekerasan
Proses  pengembanangan  sistem  deteksi  tindak  kekerasan  dijelaskan  pada  Gambar  2.  Berikut  penjelasan lengkap dari setiap langkah pada pendekatan pembangunan sistem tersebut:
1. Tahap Analisa Kebutuhan
Pada tahap ini, dilakukan proses indentifikasi kebutuhan pengguna dalam sistem. Pada prosesnya yang dilakukan terdiri dari pengumpulan informasi, analisis, dokumentasi dan validasi kebutuhan.
2. Tahap Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini,  dilaksanakan  merancang  arsitek  dan  komponen  sistem  berdasarkan  analisa  kebutuhan yang  telah  diidentifikasi  pada  tahap  analisa  kebutuhan.  Selain  itu  juga  tahap  penentu  sistem  akan diimplementasikan dan berfungsi secara keseluruhan.
3. Tahap Penerapan
Pada  tahap  ini  proses  perubahan  desain  sistem  yang  telah  dibuat  sebelumnya  diubah  menjadi  kode program, pembuatan modul dan menerapkan sesuai dengan spesifikasi teknis.
4. Tahap Pengujian
Pada tahap ini, melakukan pengujian sistem untuk memastikan semua sistem yang telah dibangun sesuai dengan spesifikasi. Prosesnya terdiri pengujian unit (modul), integrasi, sistem dan penerimaan pengguna terhadap sistem.
5. Tahap Integrasi dan Pengoperasian
Pada  tahap  ini  melakukan  proses  integrasi  semua  komponen  serta  menerapkan  sistem  ke  lingkungan operasional, melaksanakan pelatihan dan pendampingan pada pengguna dalam menjalankan sistem.
6. Pemeliharaan
Pada  tahap  ini,  sistem  yang  telah  diimplementasikan  dilakukan  pemeliharaan.  Proses  yang  dikerjakan dengan  memperbaiki  bug  dan  melakukan  update  sistem  sesuai  dengan  umpan  balik  pengguna  yang memungkinkan adanya kebutuhan baru.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 332~340 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  aplikasi  sistem  cerdas  berbasis website yang terintegrasi dengan artificial intelegence (AI) mendeteksi tindak kekerasan fisik secara otomatis. Pada proses pelatihan dan pengujian aplikasi cerdas yang dikembangkan ini melalui ruang simulasi. Dimana pada ruang simulasi  tersebut  sekelompok  orang  melakukan  beberapa  gerakan  tindak  kekerasan  seperti  memukul, mendorong dan menendang. Tiga gerakan tersebut menjadi dasar bagi aplikasi cerdas sistem deteksi tindak kekerasan  ini  untuk  mendeteksi apakah pada  video  yang di  unggah  pada  sistem  terjadi tindakan  kekerasan ( violence ) atau tidak ada tindak kekerasan ( no violence )[13].

## Pembangunan Model
Pada proses pembangunan model untuk deteksi tindak kekerasan melalui beberapa tahap sebagai berikut:
1. Tahap pengumpulan data dilakukan pelatihan dan pengujian model menggunakan data public dan data private .  Data public menggunakan  data  yang  telah  digunakan  oleh  peneliti  sebelumnya.  Data private menggunakan data yang diperoleh dari ruang simulasi.
2. Tahap pra-pemrosesan data ini memproses ekstraksi video menjadi frame gambar. Pada proses ekstraksi ini dilakukan penentuan skala, sehingga setiap frame yang dihasilkan dengan ukuran yang sama.
3. Tahap  pelatihan  model,  pada  penelitian  ini  menerapkan  metode deep  learning , salah  satunya  adalah algortima Convolutional  Neural  Networks  (CNNs) .  Alasan  utama  menerapkan  metode  ini  untuk memperluas  jaringan  untuk  mencakup  banyak  parameter,  mencapai  puluhan  juta,  dan  ketersediaan kumpulan data berlabel besar yang memfasilitasi proses pembelajaran [14][15]. Dalam keadaan tertentu, Convolutional Neural Networks (CNNs) telah menunjukkan kemampuan untuk memperoleh karakteristik visual yang kuat dan mudah dipahami. Termotivasi oleh hasil yang menjanjikan dalam analisis gambar, kami menyelidiki kehandalan Convolutional Neural Networks (CNNs) dalam konteks kategorisasi video yang  luas[16][6].  Dimana  pada  proses  akurasi  deteksi  tindak  kekerasan  melalui  data  video  tersebut mencapai 92%.
4. Tahap validasi dan evaluasi menggunakan akurasi dan Area Under Curve (AUC). Pada hasil akurasi dari proses machine  learning dengan  model deep  learning yakni  CCN  dan  LSTM,  sebesar  hingga  92% dijelaskan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Akurasi Model CNN Deteksi Tindak Kekerasan

## Pembangunan Sistem
Pada  proses  pembangunan  sistem  cerdas  deteksi  tindak  kekerasan  menggunakan  tahap  dengan  metode waterfall, yang belibatkan beberapa langkah berikut:
1. Pada tahap analisa kebutuhan sistem informasi, peneliti melakukan identifikasi permasalahan yang ada dan mencari solusi dalam pengembangan aplikasi. Proses tersebut dengan melakukan wawancara langsung ke sekolah.
2. Pada tahap desain, peneliti melakukan perancangan sistem sesuai dengan kebutuhan yang telah dianalisa sebelumnya. Rancangan sistem akan dijelaskan menggunakan Unified Modeling Language (UML) yang dapat menjelaskan hubungan antara komponen dalam sistem.
a. Usecase Diagram
Pada usecase diagram pembuatan aplikasi cerdas deteksi tindak kekerasan ini, terdiri dari tiga actor yakni Pelapor, Guru Bimbingan Konseling dan Kepala Sekolah. Usecase diagram tersebut dijelaskan pada Gambar 4.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 332~340 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 4. Usecase Diagram Aplikasi Cerdas Deteksi Tindak Kekerasan
Pada Gambar 4 dijelaskan penggunaan sistem oleh user yang terbagi menjadi tiga jenis hak akse, yakni sebagai Pelapor, Guru Bimbingan Konseling, dan Kepala Sekolah. Pada prosesnya Pelapor mengunggah video indikasi  kekerasan, kemudian sistem aplikasi deteksi tindak kekerasan menghasilkan rekomendasi yang  akan  divalidasi  oleh  Guru  Bimbingan  Konseling,  selanjutnya  hasil  validasi  tersebut  Rekomendasi diproses untuk menghasilkan keputusan tindak lanjut oleh Kepala Sekolah.

## b. Activity Diagram
Pada proses activity diagram aplikasi cerdas tindak kekerasan terdiri dari empat proses yakni melapor yang dilakukan oleh pelapor, analisa deteksi tindak kekerasan oleh model deteksi tindak kekerasan yang telah terintegrasi sistem, proses validasi rekomendasi yang telah dihasilkan oleh sistem yang dilakukan oleh Guru Bimbingan Konseling dan terakhir tindak lanjut keputusan oleh Kepala Sekolah. Proses tersebut dijelaskan pada Gambar 5 sebagai berikut:
Gambar 5. Activity Diagram Aplikasi Cerdas Deteksi Tindak Kekerasan
Pada Gambar 5 dijelaskan bahwa sistem dimulai dengan memasukan data berupa video terindikasi terjadi tindak kekerasan fisik. Selanjutnya pada sistem melakukan analisa menggunakan model deep learning pada proses  artificial  intelligence  dalam  mendeteksi  tindak  kekerasan  dari  gerakan  pada  video.  Hasil  analisa tersebut  akan  menghasilkan  rekomendasi  bahwa  terjadi  tindak  kekerasan  atau  tidak  terjadi  tindak kekerasan. Rekomendasi tersebut sebagai acuan bagi pihak sekolah untuk melakukan tindak lanjut kepada korban dan pelaku tindak kekerasan.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 332~340 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## c. Class Diagram
Class diagram yang diperlukan pada pembangunan aplikasi cerdas deteksi tindak kekerasan ini terdiri dari empat class yang dijelaskan pada Gambar 6, berikut ini
Gambar 6. Class Diagram Aplikasi Cerdas Deteksi Tindak Kekerasan
3. Pada tahap penerapan, dihasilkan sistem berbasis website yang dapat diakses secara online . Pada aplikasi cerdas sistem deteksi tindak kekerasan ini memiliki dua hak akses diantaranya admin dan pengguna.
Hak akses admin terdiri dari guru wali kelas, guru bimbingan konseling, wakil kepala sekolah dan kepala sekolah. Sedangkan hak akses pengguna terdiri dari guru umum, staf tata usaha dan siswa. Bagi pengguna yang ingin menggunakan aplikasi ini harus terlebih dahulu masuk melalui halaman login yang dijelaskan pada Gambar 7.
Gambar 7. Halaman Login Aplikasi Deteksi Tindak Kekerasan
Apabila user memasukan email dan password dengan  benar,  maka  akan  masuk  ke dalam aplikasi. Halaman beranda dari aplikasi yang dijelaskan pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Beranda Aplikasi Cerdas Deteksi Tindak Kekerasan

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 332~340 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Pengguna yang telah memiliki hak akses dapat melakukan pelaporan ketika terindikasi terjadinya tindak kekerasan, dengan melakukan unggah video beserta memasukan informasi lainnya seperti tanggal kejadian, jam kejadian, tempat kejadian, terduga pelaku dan terduga korban. Halaman unggah video dijelaskan pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Unggah Video
Video  terindikasi  terjadi  tindak  kekerasan  yang  telah  diunggah,  akan  tersimpan  ke  database  dan mengirimkan  notifikasi  ke  handphone  selular  guru  bimbingan  konseling.  Selanjutnya  guru  bimbingan konseling melakukan analisa pada data unggah video yang dijelaskan pada Gambar 10, sebagai berikut:
Gambar 10. Halaman Pengelolaan Data Unggah Video Pengguna
Pada proses analisa tersebut, dengan menekan icon lihat akan muncul analisa menggunakan model deep learning yang sebelumnya telah diintegrasi kedalam sistem, dijelaskan pada Gambar 11.
Gambar 11. Halaman Analisa Deteksi Tindak Kekerasan dengan Deep Learning
Selanjutnya jika rata-rata persentase diatas 85% maka sistem akan memproses secara otomatis dengan indikasi kekerasan dan keproses selanjutnya untuk tindak lanjut yang dijelaskan pada Gambar 12.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 332~340 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 12. Halaman Proses Tindak Lanjut
Pada proses tindak lanjut yang dijelaskan pada Gambar 12. sebagai hasil dari pengambil keputusan oleh kepala sekolah berdasarkan rekomendasi yang diberikan oleh guru bimbingan konseling dan guru wali kelas.

## 4. KESIMPULAN
Pada proses pengujian model deep learning dengan menggunakan CNN dan LSTM, diperoleh akurasi rata-rata 92%. Sehingga dengan tingginya nilai akurasi tersebut aplikasi cerdas sistem deteksi tindak kekerasan ini dapat menjadi  rekomendasi  solusi  untuk  mengurasi  kasus  perundungan  dilingkungan  pendidikan,  terutama perundungan yang dilakukan dengan tindak kekerasan berdasarkan beberapa gerakan tubuh, seperti memukul, mendorong,  dan  menendang.  Model  deteksi  tindak  kekerasan  yang  telah  diintegrasikan  dengan  aplikasi berbasis  website  yang  dibangun  berdasarkan  kebutuhan  pengguna,  sehingga  memberikan  kemudahan pengguna  untuk  menggunakan  aplikasi  tersebut.  Penelitian  pada computer  vision ini  terutama  pada  bidang deteksi anomali, salah satunya deteksi tindak kekerasan hingga saat ini, masih berkembang. Untuk penelitian selanjutnya,  pada  proses  pemilihan  frame  yang  relevan  terutama  pada  proses  ektraksi  fitur  masih  dapat dikembangkan untuk menentukan model yang tepat, sehingga pemilihan frame tersebut efisien dan diharapkan dapat meningkatkan nilai akurasi dari pengujian model pada proses deteksi tindak kekerasan.

## REFERENSI
[1] S. Johansson, E. Myrberg, and A. Toropova, “School bullying: Prevalence and variation in and between school systems in TIMSS 2015,” Stud. Educ. Eval. , vol. 74, no. June, p. 101178, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.stueduc.2022.101178.
[2] A. Juliansen, R. S. Heriyanto, M. P. Muljono, C. L. Budiputri, Y. D. S. Sagala, and G. S. Octavius, “Mental health issues and quality of life amongst school-based adolescents in Indonesia,” J. Med. Surgery, Public Heal. , vol. 2, no. October 2023, p. 100062, Apr. 2024, doi: 10.1016/j.glmedi.2024.100062.
[3] L. Smith et al. , “Temporal Trends in Bullying Victimization Among Adolescents Aged 12–15 Years From 29 Countries: A Global Perspective,” J. Adolesc. Heal. , vol. 73, no. 3, pp. 582–590, Sep. 2023, doi: 10.1016/j.jadohealth.2023.04.031.
[4] N. Rose, “Catatan Akhir Tahun Pendidikan 2023, FSGI: Kasus Bullying Meningkat,” Detik.com , Jakarta, 2023.
[5] X. Hu et al. , “A weakly supervised framework for abnormal behavior detection and localization in crowded scenes,” Neurocomputing , vol. 383, pp. 270–281, Mar. 2020, doi: 10.1016/j.neucom.2019.11.087.
[6] N. Honarjoo, A. Abdari, and A. Mansouri, “Violence Detection Using One-Dimensional Convolutional Networks,” 2021 12th Int. Conf. Inf. Knowl. Technol. IKT 2021 , no. December, pp. 188–191, 2021, doi: 10.1109/IKT54664.2021.9685835.
[7] Irfanullah, T. Hussain, A. Iqbal, B. Yang, and A. Hussain, “Real time violence detection in surveillance videos using Convolutional Neural Networks,” Multimed. Tools Appl. , vol. 81, no. 26, pp. 38151–38173, Nov. 2022, doi: 10.1007/s11042-022-13169-4.
[8] M. Biswas et al. , “State-of-the-Art Violence Detection Techniques: A review,” Asian J. Res. Comput.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 332~340 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Sci. , no. February, pp. 29–42, 2022, doi: 10.9734/ajrcos/2022/v13i130305.
[9] M. Ramzan et al. , “A Review on State-of-the-Art Violence Detection Techniques,” IEEE Access , vol. 7, pp. 107560–107575, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2932114.
[10] V. Dandage, H. Gautam, A. Ghavale, R. Mahore, and A. Sonewar, “Review of Violence Detection System using Deep Learning,” Int. Res. J. Eng. Technol. , p. 1899, 2019.
[11] K. E. Kendall and J. E. Kendall, “Systems Analysis and Design,” Eval. Hum. Work. Fourth Ed. , pp. 221–248, 2015, doi: 10.1201/b18362-20.
[12] S. Tilley and H. J. Rosenblatt, Systems Analysis and Design . Cengage Learning EMEA, 2016.
[13] K. B. Sahay, B. Balachander, B. Jagadeesh, G. Anand Kumar, R. Kumar, and L. Rama Parvathy, “A real time crime scene intelligent video surveillance systems in violence detection framework using deep learning techniques,” Comput. Electr. Eng. , vol. 103, no. 108319, p. 108319, Oct. 2022, doi: 10.1016/j.compeleceng.2022.108319.
[14] A. Karpathy, G. Toderici, S. Shetty, T. Leung, R. Sukthankar, and F. F. Li, “Large-scale video classification with convolutional neural networks,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , pp. 1725–1732, 2014, doi: 10.1109/CVPR.2014.223.
[15] K.-E. Ko and K.-B. Sim, “Deep convolutional framework for abnormal behavior detection in a smart surveillance system,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 67, no. June 2017, pp. 226–234, Jan. 2018, doi: 10.1016/j.engappai.2017.10.001.
[16] W. Chu, H. Xue, C. Yao, and D. Cai, “Sparse Coding Guided Spatiotemporal Feature Learning for Abnormal Event Detection in Large Videos,” IEEE Trans. Multimed. , vol. 21, no. 1, pp. 246–255, 2019, doi: 10.1109/TMM.2018.2846411.