Hand Gesture Recognition Berbasis Kamera Sebagai Kontrol Gerakan Pada Game Snake

Maulana, Firman Wahid (2026) Hand Gesture Recognition Berbasis Kamera Sebagai Kontrol Gerakan Pada Game Snake. Diploma thesis, Politeknik Negeri Jember.

	Text (Ringkasan) Ringkasan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (206kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) Bab 1 Pendahuluan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (233kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (208kB)
	Text (Laporan Lengkap) Laporan Lengkap.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan, khususnya dalam bidang Computer Vision, membuka peluang terciptanya bentuk interaksi manusia dan komputer yang lebih alami melalui pengenalan gestur tangan atau Hand Gesture Recognition. Namun, implementasinya pada permainan berbasis web secara real-time masih terbatas, sementara penggunaan perangkat input seperti keyboard dan mouse dinilai kurang fleksibel serta membatasi aksesibilitas pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji sistem Hand Gesture Recognition berbasis kamera yang digunakan sebagai kontrol gerakan pada Snake Game berbasis web. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Prototype. Sistem memanfaatkan kamera sebagai media input utama untuk menangkap gestur dan gerakan tangan secara real-time serta pustaka MediaPipe untuk melacak dan mendeteksi 21 titik landmark tangan pengguna. Kontrol permainan dikembangkan menggunakan multi-gestur yang mencakup gestur arah (atas, bawah, kiri, kanan), gestur kursor untuk melakukan aksi seperti menekan tombol dan menggulir halaman (scroll), serta gestur jeda (pause) dengan memanfaatkan perhitungan jarak antara ujung ibu jari dan ujung jari kelingking menggunakan metode Euclidean Distance. Hasil pengujian kinerja sistem menunjukkan bahwa deteksi gestur tangan sangat dipengaruhi oleh faktor kondisi lingkungan. Sistem bekerja secara optimal pada rentang jarak 40 cm hingga 60 cm dengan kondisi pencahayaan yang cukup antara 120 lux hingga 220 lux. Sementara itu, hasil User Acceptance Testing (UAT) dari 20 responden, memperoleh nilai persentase kelayakan sebesar 87,5% yang menunjukkan sistem mampu memberikan pengalaman baru yang interaktif bagi pengguna dalam bermain game berbasis pengenalan gestur tangan.

Actions (login required)

View Item