IMPLEMENTASI SISTEM MOUSE CONTROL BERBASIS POSE TANGAN MENGGUNAKAN FITUR ANGULAR

Krishna, Ida Bagus Putu Ananda Mertasari (2025) IMPLEMENTASI SISTEM MOUSE CONTROL BERBASIS POSE TANGAN MENGGUNAKAN FITUR ANGULAR. Undergraduate thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.

[img] Text (COVER)
2015101026-COVER.pdf
Download (1MB)
[img] Text (ABSTRAK)
2015101026-ABSTRAK.pdf
Download (251kB)
[img] Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
2015101026-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf
Download (269kB)
[img] Text (BAB 2 KAJIAN TEORI)
2015101026-BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (479kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 3 METODE PENELITIAN)
2015101026-BAB 3 METODE PENELITIAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (551kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
2015101026-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (856kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 5 PENUTUP)
2015101026-BAB 5 PENUTUP.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (226kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
2015101026-DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (204kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
2015101026-LAMPIRAN.pdf
Download (220kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem mouse control berbasis klasifikasi pose tangan menggunakan fitur angular. Dalam era digital saat ini, interaksi antara manusia dan komputer (Human-Computer Interaction/HCI) terus berkembang untuk menjadi lebih alami dan efisien. Salah satu metode yang semakin banyak dikembangkan adalah pengendalian mouse berbasis gesture tangan. Sistem ini memanfaatkan MediaPipe untuk mendeteksi 21 titik landmark pada tangan secara real-time, dan menghitung 9 fitur sudut (angular) yang terbentuk dari tiga titik koordinat tertentu pada tangan. Fitur ini kemudian digunakan sebagai input dalam pelatihan model klasifikasi menggunakan algoritma Multilayer Perceptron (MLP). Proses evaluasi dilakukan menggunakan Confusion Matrix dan metode Blackbox Testing untuk menilai akurasi serta fungsionalitas sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali pose tangan dengan tingkat akurasi sebesar 90,47% yang dalam berbagai kondisi jarak dan orientasi. Penelitian ini menunjukkan bahwa fitur angular dapat digunakan secara efektif dalam sistem pengendalian mouse berbasis pose tangan, serta menawarkan alternatif yang inklusif untuk pengguna dengan keterbatasan fisik.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Mouse control, Hand gesture recognition, Angular feature, Mediapipe, Multilayer perceptron, Confusion matrix, Human computer interaction, PyAutoGUI, Python
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknik dan Kejuruan > Jurusan Teknik Informatika > Program Studi Ilmu Komputer (S1)
Depositing User: Ida Bagus Putu Ananda Mertasari Krishna
Date Deposited: 24 Jul 2025 06:38
Last Modified: 24 Jul 2025 06:38
URI: http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/25327

Actions (login required)

View Item View Item