ABSTRAKSI: Kamera yang terhubung dengan komputer merekam gambar digital tangan manusia untuk menafsirkan postur atau sikap manusia. Pola tangan pada manusia telah banyak digunakan untuk berbagai mekanisme Virtual Reality dan merupakan penelitian yang sedang berlangsung dalam interaksi manusia dan komputer (Human-Computer Interaction). Kemudahan berinteraksi antara manusia dalam mengoperasikanmouse komputer sangat dibutuhkan.
Untuk menerapkan interaksi ini, sistem pengenalan yang dirancang menggunakan empat tahap yaitu, 1) akuisisi, 2)pre-processing,3) ekstraksi fitur, dan 4) klasifikasi. Dalam klasifikasi, berbagai fitur dengan maksud tertentu dibangun dari postur tangan dan dibandingkan sesuai dengan langkah-langkah kesamaan dan postur yang paling cocok yang digunakan sebagai operasi mouse untuk mengontrol kursor komputer. Pada tugas akhir ini dilakukan simulasi menggunakan sistem klasifikasi dengan metode decision tree dan finite state machine.
Dari simulasi sistem yang telah dilakukan, didapat bahwa pada sistem ini menggunakan Th1 sebesar 886 dan Th2 sebesar 127 pada suatu parameter sistem klasifikasi decision tree. Dan nilai parameter waktu pada sistem klasifikasi finite state machine untuk perintah double-click didapatkan sebesar 1180.8 milisecond atau sekitar 1.2 detik.Nilai akurasi pada simulasi yang dilakukan untuk postur fist sebesar 100%, untuk postur palm sebesar 93.3%, untuk postur thumb-finger sebesar 100%, dan untuk postur fore-finger sebesar 86.67%. Dengan akurasi rata-rata 95%. Ini didapat pada jarak 50cm antara kamera dengan obyek tangan. Serta waktu komputasi rata-rata sekitar 590.4 milisecond.Kata Kunci : Virtual Reality, Virtual Mouse, Decision Tree, Finite State MachineABSTRACT: Camera is connected to a computer to record digital images of human hands to interpret human posture or attitude. Patterns on the human hand has been widely used for various mechanisms of Virtual Reality and an ongoing research in human computer interaction (Human-Computer Interaction). Ease of interaction between humans in operating the computer mouse is needed.
To implement this interaction, the recognition system is designed using four stages, those stages are, 1) acquisition, 2) pre-processing, 3) feature extraction, and 4) classification. In classification, the features with a purpose built of hand postures and compared according to the similarity measures and the most suitable posture is used as a mouse to control the operation of a computer cursor. In this final task, classification system was simulated using the decision tree method and finite state machine.
The simulation system which has been done, found that the system is using 886 of Th1 and 127 of Th2 on a decision tree classification system parameters. And the value of the time parameter classification system finite state machine to double-click the command obtained at 1180.8 milliseconds or about 1.2 seconds. Values on the simulation accuracy for the fist posture is 100%, 93.3% of palm posture, 100% for thumb-finger posture, and 86.67% for the fore-finger posture. With an average accuracy of 95%. It is obtained at a distance of 50cm between the camera and the object arms. As well as computing time averages about 590.4 milliseconds.Keyword: Virtual Reality, Virtual Mouse, Decision Tree, Finite State Machine