PENGENALANN GERAK ISYARAT MENGGUNAKAN LAYAR SENTUH VIRTUAL DAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION TESIS STEPHANUS PRIYOWIDODO 107038023 PROGRAM STUDI S2 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014
PENGENALANN GERAK ISYARAT MENGGUNAKAN LAYAR SENTUH VIRTUAL DAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION TESIS Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Magister Teknik Informatika STEPHANUS PRIYOWIDODO 107038023 PROGRAM STUDI S2 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014
PERSETUJUAN Judul Tesis : PENGENALAN GERAK ISYARAT MENGGUNAKAN LAYAR SENTUH VIRTUAL DAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION Nama Mahasiswa : STEPHANUS PRIYOWIDODO Nomor Induk Mahasiwa : 107038023 Program Studi : Magister Teknik Informatika Fakultas : Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Komisi Pembimbing : Pembimbing 2 Pembimbing 1 Prof. Dr. Muhammad Zarlis Prof. Dr. Opim Salim Sitompul Diketahui/disetujui oleh Magister Teknik Informatika Ketua, Prof. Dr. Muhammad Zarlis NIP. 195707011986011003
PENYATAAN PENGENALAN GERAK ISYARAT MENGGUNAKAN LAYAR SENTUH VIRTUAL DAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION TESIS Saya mengakui bahwa tesis ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya. Medan, 07 Februari 2014 STEPHANUS PRIYOWIDODO 107038023
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS Sebagai sivitas akademika, saya yang bertanda tangan di bawah ini : Nama : STEPHANUS PRIYOWIDODO NIM : 107038023 Program Studi : Magister Teknik Informatika Jenis Karya Ilmiah : Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif (Non-Exclusive Royalti Free Right) atas tesis saya yang berjudul: PENGENALAN GERAK ISYARAT MENGGUNAKAN LAYAR SENTUH VIRTUAL DAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION Berserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif ini, berhak menyimpan, mengalih media, memformat, mengelola dalam bentuk database, merawat dan mempublikasikan tesis saya tanpa meminta izin dari saya, selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis dan sebagai pemegang dan/atau sebagai pemilik hak cipta. Demikian pernyataan ini dibuat dengan sebenarnya. Medan, 07 Februari 2014 STEPHANUS PRIYOWIDODO 107038023
Telah diuji pada Tanggal : 07 Februari 2014 PANITIA PENGUJI TESIS Ketua : Prof. Dr. Opim Salim Sitompul Anggota : 1. Prof. Dr. Muhammad Zarlis 2. Prof. Dr. Herman Mawengkang 3. Dr. Benny Benyamin Nasution 4. Dr. Poltak Sihombing, M.Kom
KATA PENGANTAR Syukur AlhamduLILLAH penulis panjatkan ke hadirat ALLAH SWT atas limpahan rahmat dan karunia-nya sehingga tesis ini selesai. Perkenankanlah penulis mengucapkan terima kasih kepada: Rektor, Prof. Dr. dr. Syahril Pasaribu DTM&H, M.Sc(CTM),Sp.A(K) atas kesempatan yang diberikan kepada penulis untuk mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Program Magister. Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara, Prof. Dr. Muhammad Zarlis, yang memberi kesempatan kepada penulis menjadi mahasiswa Program Magister pada Program Studi Magister Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. Ketua Program Studi Magister Teknik Informatika Prof. Dr. Muhammad Zarlis, sekretaris Program Studi Bapak Muhammad Andri Budiman, ST., M.Comp.Sc yang telah banyak memberikan saran dan arahan sehingga tesis ini dapat diselesaikan, beserta seluruh staf pengajar dan administrasi pada Program Studi Magister Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. Terimakasih dan penghargaan yang tinggi penulis ucapkan kepada Prof. Dr. Opim Salim Sitompul selaku Pembimbing Utama yang dengan penuh perhatian telah memberikan dorongan serta bimbingan kepada penulis, demikian juga kepada Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Pembimbing Lapangan yang dengan penuh kesabaran menuntun dan membimbing penulis hingga selesainya penelitian ini. Kepada seluruh keluarga, handai tolan yang telah memberikan dorongan dan semangat, penulis ucapkan terima kasih, hanya ALLAH SWT sebaik-baik pemberi balasan. Sebagai penutup, penulis berharap adanya kritik dan saran yang membangun guna penyempurnaan penelitian ini. Stephanus Priyowidodo
i ABSTRAK Pengenalan gerak isyarat sangat penting untuk penggunaan beberapa jenis aplikasi seperti antar-muka manusia mesin, pengendali interaksi robot, robot untuk keperluan pribadi, sistem pemantau khusus dan robot sebagai alat bantu khusus. Kendala dalam pengenalan gerak isyarat diantaranya teknik pengambilan koordinat objek, pemrosesan data objek, pemilihan parameter neural network dan tingkat ketepatan pengenalan. Penelitian ini menggunakan teknik layar sentuh virtual untuk memperoleh data koordinat objek, data selanjutnya diproses dengan algoritma Bresenham dan dijadikan input pada neural network backpropagation. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa layar sentuh virtual dapat digunakan sebagai alternatif pengambilan data koordinat objek, algoritma Bresenham dapat membantu memaksimalkan penggambaran data dan neural network backpropagation dapat mengenali seluruh gerak isyarat atau seratus persen data dengan baik setelah error lebih kecil 0.8. Kata Kunci : Layar Sentuh Virtual, Neural Network, Backpropagation
ii GESTURES RECOGNITION USING VIRTUAL TOUCH SCREEN AND BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK ABSTRACT Gesture recognition is very important to use several types of applications such as human machine interface, control robot interaction, robot for personal use, special monitoring and robotic systems as a special tool. Constraints in gesture recognition techniques including retrieval object coordinates, object data processing, the selection of the neural network parameters and the level of recognition accuracy. This study uses a virtual touch screen technique to obtain the coordinates of the data object, the data is further processed by the Bresenham algorithm and used as inputs to the neural network backpropagation. The results of this study indicate that the virtual touch screen can be used as an alternative to the object coordinate data collection, Bresenham algorithm can help maximize the depiction of data and back propagation neural network can recognize all gestures or one hundred percent of the data well after the error is smaller 0.8. Keywords : Virtual Touch Screen, Neural Network, Backpropagation
iii DAFTAR ISI Halaman Abstrak Abstract Daftar Isi i ii iii Bab I Pendahuluan 1 1.1 Latar Belakang 1 1.2 Perumusan Masalah 3 1.3 Batasan Masalah 3 1.4 Tujuan Penelitian 4 1.5 Manfaat Penelitian 4 Bab II Tinjauan Pustaka 5 2.1 Sensor RGB-D 5 2.1.1 Kinect 6 2.1.2 Skeleton 7 2.1.3 Microsoft API Skeleton 7 2.2 Neural Network 10 2.2.1 Fungsi Aktivasi 12 2.2.2 Neural Network Backpropagation 13 2.2.2.1 Algoritma Backpropagation 14 2.3 Algoritma Pengisian Pixel Bresenham 16 2.4 Algoritma Penghilang Duplikasi Data 17 2.3 Riset-riset Terkait 18 Bab III Metodologi Penelitian 19 3.1 Pembangunan Aplikasi 19 3.1.1 Antar-muka Layar Sentuh Virtual 19 3.1.2 Antar-muka Peubah 20 3.1.3 Aplikasi Neural Network 20 3.2 Percobaan 20 3.3 Dataset 21 3.4 Instrumen Penelitian 23 Bab IV Hasil dan Pembahasan 24 4.1 Pendahuluan 24 4.2 Layar Sentuh Virtual 24 4.3 Pengujian Neural Network 29 4.4 Hasil Percobaan 30 4.4.1 Percobaan Pertama 31 4.4.2 Percobaan Kedua 33 4.5 Penguijian 34
iv Bab V Kesimpulan dan Saran 37 5.1 Kesimpulan 37 5.2 Saran 37 Daftar Pustaka 39 Lampiran 42 1. Daftar Publikasi Ilmiah 42 2. Contoh Data Teks 1 43 3. Contoh Data Teks 2 47 4. Source Code 52