Kendali Navigasi Slideshow Powerpoint Dengan Gerakan Tangan Menggunakan Metode Hidden Markov Model

Baqy, Riza Awwalul and Rahmad, Cahya and Prasetyo, Arief (2020) Kendali Navigasi Slideshow Powerpoint Dengan Gerakan Tangan Menggunakan Metode Hidden Markov Model. Diploma thesis, Jurusan Teknologi Informasi.

	Text Cover.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text Bab I.pdf Restricted to Registered users only Download (148kB) | Request a copy
	Text Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (539kB) | Request a copy
	Text Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (147kB) | Request a copy
	Text Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (38kB) | Request a copy
	Text Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (436kB) | Request a copy
	Text Bab VI.pdf Restricted to Registered users only Download (257kB) | Request a copy
	Text Bab VII.pdf Restricted to Registered users only Download (7kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (132kB) | Request a copy
	Text Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (114kB) | Request a copy

Abstract

Gesture adalah cara yang paling mudah dan paling ekspresif dalam komunikasi antara manusia dan komputer. Terutama gesture yang berfokus pada gerakan tangan dan wajah. Pengguna dapat menggunakan gerakan sederhana untuk mengomunikasikan ide mereka dengan komputer tanpa berinteraksi secara fisik. Salah satu bentuk komunikasi antara pengguna dan mesin adalah dalam proses belajar mengajar di bangku kuliah. Salah satunya yaitu cara pemateri menyampaikan materi di dalam ruang kelas. Kebanyakan saat ini pemateri memanfaatkan proyektor yang memproyeksikan slide PowerPoint dari laptop yang terhubung. Dalam menjalankan presentasinya, pemateri perlu memindahkan slide dari slide satu ke slide berikutnya ataupun ke slide sebelumnya. Oleh karena itu, diperlukan sistem pengenalan gesture tangan yang dapat mengimplementasikan interaksi di atas. Dalam penelitian ini dibangun sebuah sistem kendali navigasi PowerPoint. Teknik pencitraan digital menggunakan kombinasi metode-metode. Metode threshold YCbCr akan digunakan untuk mendeteksi warna kulit. Selanjutnya digunakan metode morfologi untuk memperhalus hasil deteksi. Kemudian metode background subtraction digunakan untuk mendeteksi objek bergerak. Metode pengklasifikasiannya menggunakan Hidden Markov Model (HMM). Dengan data sebanyak 526 citra tangan, diperoleh hasil bahwa akurasi confusion matrix adalah sebesar 74,5% dan sensitivitas sebesar 76,47%. Dari nilai akurasi dan sensitivitas tersebut dapat disimpulkan bahwa metode Hidden Markov Model dapat mendeteksi gesture dengan cukup baik sebagai kendali navigasi slide PowerPoint.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Background Subtraction, Gestur Tangan, Hidden Markov Model, Slide PowerPoint, YCbCr
Subjects:	A Computer Science > Artificial Intelligence
Divisions:	Jurusan Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	Riza Awwalul Baqy
Date Deposited:	14 Sep 2020 09:11
Last Modified:	15 Sep 2020 05:10
URI:	http://repota.jti.polinema.ac.id/id/eprint/36

Actions (login required)

View Item