Pengenalan Gerakan Olahraga Berbasis (Long Short- Term Memory) Menggunakan Mediapipe

Abstract

Olahraga Yoga menjadi gaya hidup yang sangat trend di kalangan masyarakat. Untuk memastikan gerakan Yoga yang dilakukan benar atau tidak, maka perlu adanya sistem deteksi/pengenalan dan klasifikas yang terkenal dengan istilah HAR (Human Activity Recognition). Sistem pengenalan gerakan olahraga aktivitas manusia, seperti Olahraga Yoga yang dikenal dengan Tree Pose, T-Pose, Warrior II Pose. Gerakan ini dapat dideteksi secara real time menggunakan MediaPipe agar gerakan tersebut dapat dikenali oleh komputer dengan akurat. Sedangkan untuk klasifikasi olahraganya manusia menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) dengan memanfaatkan keypoints dari urutan video tersebut. Pengujian klasifikasi dan deteksi gerakan dilakukan oleh beberapa sampel dengan lokasi yang berbeda menggunakan kamera handphone dalam pengambilan video menggunakan aplikasi DroidCam dalam pendeteksian keypoint. Pada penelitian ini, hasil training didapatkan akurasi sebesar 91% dan loss sebesar 29%. Pengenalan gerakan T-Pose, Warrior II Pose, dan Tree Pose berturut-turut adalah 100%, 85% dan 80%.