0430078701 - Irma Amelia Dewi S.Kom., M.T Dosen Pembimbing 1 JIHAN NUR AMALINA FIRZANAH / 152020090 Penulis

Pendekatan deteksi kekerasan dalam video menggunakan deep learning sering kali menghadapi tantangan dalam mengidentifikasi aktivitas kekerasan secara akurat. Untuk mengatasi tantangan ini, penggunaan attention layer menjadi solusi yang efektif. ConvLSTM, yang merupakan metode umum, memiliki arsitektur yang kompleks dan memerlukan komputasi tinggi. Sebagai alternatif, ConvGRU menawarkan efisiensi komputasi dengan mengurangi jumlah parameter tanpa mengorbankan akurasi. Namun, ConvGRU sering kali mengabaikan informasi penting dalam klasifikasi kekerasan. Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan ConvGRU dengan SCan attention layer untuk mendeteksi kekerasan dalam video. Hasil eksperimen membuktikan ConvGRU dengan SCan memperoleh akurasi sebesar 87%, terjadi peningkatan akurasi sebesar 2.64% jika dibandingkan dengan ConvGRU tanpa attention layer dengan akurasi 84%. Hal tersebut membuktikan bahwa penggunaan attention layer pada ConvGRU dapat meningkatkan kinerjanya jika dibandingkan tanpa menggunakan attention layer. Kata kunci: ConvGRU, Attention Layer, Deteksi Aktivitas Kekerasan, SCanConvGRU, Spatiotemporal