Pengenalan Bentuk Tangan secara Real Time Menggunakan Leap Motion dan K-Nearest Neighbors sebagai Sistem Kendali Robot Beroda

Sistem kendali robot saat ini telah banyak dibuat dengan menggunakan berbagai metode seperti sensor accelerometer, sensor suara, leap motion. Pada penelitian ini diusulkan pengenalan bentuk tangan secara real time menggunakan leap motion dan K-Nearest Neighbors (KNN) sebagai sistem kendali robot ber...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Supria Supria, Depandi Enda, Muhamad Nasir
Formato:	article
Lenguaje:	ID
Publicado:	Universitas Negeri Medan 2020
Materias:	sistem kendali, robot beroda, leap motion, pembentukan fitur, k-nearest neighbors Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/1d7ada81f1fd4a73a8ac76f0bbdc4124
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:1d7ada81f1fd4a73a8ac76f0bbdc4124
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:1d7ada81f1fd4a73a8ac76f0bbdc41242021-11-27T05:26:26ZPengenalan Bentuk Tangan secara Real Time Menggunakan Leap Motion dan K-Nearest Neighbors sebagai Sistem Kendali Robot Beroda2502-71312502-714X10.24114/cess.v5i2.18141https://doaj.org/article/1d7ada81f1fd4a73a8ac76f0bbdc41242020-07-01T00:00:00Zhttps://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/18141https://doaj.org/toc/2502-7131https://doaj.org/toc/2502-714XSistem kendali robot saat ini telah banyak dibuat dengan menggunakan berbagai metode seperti sensor accelerometer, sensor suara, leap motion. Pada penelitian ini diusulkan pengenalan bentuk tangan secara real time menggunakan leap motion dan K-Nearest Neighbors (KNN) sebagai sistem kendali robot beroda. Leap motion digunakan untuk mendeteksi titik koordinat posisi tangan pada pandangan leap motion. pembentukan fitur dilakukan dengan mengukur jarak euclidean distance antara palm position dengan finger tip. KNN digunakan untuk menentukan kelas pada data testing. Uji coba dilakukan menggunakan tangan penulis dengan 5 jenis instruksi yaitu maju, mundur, stop, belok kanan, belok kiri dan setiap instruksi di ujicoba sebanyak 20 kali percobaan. Dari hasil ujicoba yang dilakukan menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan memiliki tingkat akurasi pengenalan 94%.Supria SupriaDepandi EndaMuhamad NasirUniversitas Negeri Medanarticlesistem kendali, robot beroda, leap motion, pembentukan fitur, k-nearest neighborsElectronic computers. Computer scienceQA75.5-76.95IDCESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), Vol 5, Iss 2, Pp 178-184 (2020)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	ID
topic	sistem kendali, robot beroda, leap motion, pembentukan fitur, k-nearest neighbors Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95
spellingShingle	sistem kendali, robot beroda, leap motion, pembentukan fitur, k-nearest neighbors Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95 Supria Supria Depandi Enda Muhamad Nasir Pengenalan Bentuk Tangan secara Real Time Menggunakan Leap Motion dan K-Nearest Neighbors sebagai Sistem Kendali Robot Beroda
description	Sistem kendali robot saat ini telah banyak dibuat dengan menggunakan berbagai metode seperti sensor accelerometer, sensor suara, leap motion. Pada penelitian ini diusulkan pengenalan bentuk tangan secara real time menggunakan leap motion dan K-Nearest Neighbors (KNN) sebagai sistem kendali robot beroda. Leap motion digunakan untuk mendeteksi titik koordinat posisi tangan pada pandangan leap motion. pembentukan fitur dilakukan dengan mengukur jarak euclidean distance antara palm position dengan finger tip. KNN digunakan untuk menentukan kelas pada data testing. Uji coba dilakukan menggunakan tangan penulis dengan 5 jenis instruksi yaitu maju, mundur, stop, belok kanan, belok kiri dan setiap instruksi di ujicoba sebanyak 20 kali percobaan. Dari hasil ujicoba yang dilakukan menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan memiliki tingkat akurasi pengenalan 94%.
format	article
author	Supria Supria Depandi Enda Muhamad Nasir
author_facet	Supria Supria Depandi Enda Muhamad Nasir
author_sort	Supria Supria
title	Pengenalan Bentuk Tangan secara Real Time Menggunakan Leap Motion dan K-Nearest Neighbors sebagai Sistem Kendali Robot Beroda
title_short	Pengenalan Bentuk Tangan secara Real Time Menggunakan Leap Motion dan K-Nearest Neighbors sebagai Sistem Kendali Robot Beroda
title_full	Pengenalan Bentuk Tangan secara Real Time Menggunakan Leap Motion dan K-Nearest Neighbors sebagai Sistem Kendali Robot Beroda
title_fullStr	Pengenalan Bentuk Tangan secara Real Time Menggunakan Leap Motion dan K-Nearest Neighbors sebagai Sistem Kendali Robot Beroda
title_full_unstemmed	Pengenalan Bentuk Tangan secara Real Time Menggunakan Leap Motion dan K-Nearest Neighbors sebagai Sistem Kendali Robot Beroda
title_sort	pengenalan bentuk tangan secara real time menggunakan leap motion dan k-nearest neighbors sebagai sistem kendali robot beroda
publisher	Universitas Negeri Medan
publishDate	2020
url	https://doaj.org/article/1d7ada81f1fd4a73a8ac76f0bbdc4124
work_keys_str_mv	AT supriasupria pengenalanbentuktangansecararealtimemenggunakanleapmotiondanknearestneighborssebagaisistemkendalirobotberoda AT depandienda pengenalanbentuktangansecararealtimemenggunakanleapmotiondanknearestneighborssebagaisistemkendalirobotberoda AT muhamadnasir pengenalanbentuktangansecararealtimemenggunakanleapmotiondanknearestneighborssebagaisistemkendalirobotberoda
_version_	1718409216055574528

Pengenalan Bentuk Tangan secara Real Time Menggunakan Leap Motion dan K-Nearest Neighbors sebagai Sistem Kendali Robot Beroda

Ejemplares similares