Alphabet Sign Language Recognition Using Leap Motion Technology and Rule Based Backpropagation-genetic Algorithm Neural Network (Rbbpgann)

Sign Language recognition was used to help people with normal hearing communicate effectively with the deaf and hearing-impaired. Based on survey that conducted by Multi-Center Study in Southeast Asia, Indonesia was on the top four position in number of patients with hearing disability (4.6%). Therefore, the existence of Sign Language recognition is important. Some research has been conducted on this field. Many neural network types had been used for recognizing many kinds of sign languages. However, their performance are need to be improved. This work focuses on the ASL (Alphabet Sign Language) in SIBI (Sign System of Indonesian Language) which uses one hand and 26 gestures. Here, thirty four features were extracted by using Leap Motion. Further, a new method, Rule Based-Backpropagation Genetic Al-gorithm Neural Network (RB-BPGANN), was used to recognize these Sign Languages. This method is combination of Rule and Back Propagation Neural Network (BPGANN). Based on experiment this pro-posed application can recognize Sign Language up to 93.8% accuracy. It was very good to recognize large multiclass instance and can be solution of overfitting problem in Neural Network algorithm

Pengenalan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia Menggunakan Kombinasi Fitur Statis Dan Fitur Dinamis Lmc Berbasis L-gcnn

Jumlah karya ilmiah yang dihasilkan oleh akademisi dan peneliti di Indonesia semakin banyak, terutama setelah diterbitkannya surat edaran Dirjen DIKTI tahun 2012 dimana karya ilmiah dijadikan sebagai syarat kelulusan mahasiswa S1, S2 dan S3. Namun demikian, tidak semua karya ilmiah tersebut memiliki kualitas yang baik. Masih banyak karya ilmiah yang belum memenuhi standar baku Ejaan Yang Disempurnakan (EYD). Pada artikel ini, penulis mengembangkan sebuah kakas bantu untuk mendeteksi kesalahan tanda baca pada karya ilmiah, khususnya yang berbahasa Indonesia, sesuai dengan EYD. Aplikasi dirancang agar dapat mendeteksi kesalahan tanda baca pada tulisan karya ilmiah dengan format .doc atau .docx serta dapat menghasilkan keluaran berupa arsip Microsoft Word dengan tambahan hasil telaah pemeriksaan tanda baca yang dibangkitkan secara otomatis. Deteksi kesalahan tanda baca menggunakan metode pencarian kata dengan algoritma BoyerMoore. Aplikasi kakas bantu telah diuji coba dengan hasil rata-rata nilai presisi sistem sebesar 0,6806, recall sebesar 0,969 dan akurasi sistem sebesar 0,9636. Hasil tersebut menunjukkan bahwa aplikasi sudah mampu mendeteksi adanya kesalahan tanda baca meskipun masih ada keterbatasan deteksi karena tidak semua aturan tanda baca dicakup dalam pemeriksaannya

Analisa Perbandingan Teknik Single-Pass Six-Way Blend dan Teknik Threshold Scheme Rendering Sketsa pada Obyek Tiga Dimensi

Sketsa merupakan sebuah gambar yang dibuat kasar, ringan, dan tidak memiliki banyak detail. Fokus dari pembuatan sketsa adalah penggambaran bentuk utama obyek dan pengarsiran daerah bayangan obyek. Pada saat melakukan penggambaran sketsa, penarikan garis penggambaran satu dengan lain cenderung tidak sama. Tugas akhir ini mengimplementasikan program shader sketsa arsiran untuk obyek 3D. Pada implementasi shader, terdapat dua teknik yang digunakan, yaitu teknik Single-Pass Six-Way Blend dan teknik Threshold Scheme. Kedua teknik ini menggunakan Tonal Art Maps (TAM) untuk pembuatan efek arsiran. Perbedaannya adalah teknik Single-Pass Six-Way Blend menggunakan banyak variasi TAM lalu dilakukan proses blending, sementara teknik Threshold Scheme menggunakan sebuah TAM yang diberikan ambang batas untuk menempelkan efek arsiran pada obyek. Program rendering sketsa arsiran pada obyek 3D telah dapat diimplementasikan menggunakan teknologi DirectX 9.0 dan IDE RenderMonkey 1.82. Kedua teknik dapat menghasilkan visualisasi sketsa arsiran pada obyek 3D. Teknik Single-Pass Six-Way Blend menghasilkan visualisasi arsiran yang lebih tebal dan gelap dibandingkan teknik Threshold Scheme. Berdasarkan hasil pengujian yang melibatkan sejumlah responden dengan menggunakan kuesioner, diperoleh hasil jika teknik Single-Pass Six-Way Blend dinilai lebih baik dibandingkan dengan teknik Threshold Scheme

Segmentasi Citra Panoramik Gigi Menggunakan Similaritas Antar Gray Level Berdasarkan Index of Fuzziness

Metode segmentasi citra berdasarkan teori fuzzy dan similaritas antar gray level mampu mengatasi masalah ambiguitas gray level dan pencahayaan yang tidak merata yang biasa ditemui pada citra medis. Namun, segmentasi dengan penentuan initial seeds-nya berdasarkan jumlah piksel minimum menghasilkan citra yang kurang baik saat diterapkan pada citra dengan kontras yang rendah, seperti yang terdapat pada citra panoramik gigi. Pada penelitian ini diusulkan metode segmentasi citra panoramik gigi dengan penentuan initial seeds berdasarkan index of fuzziness terbesar pada histogram. Histogram dibagi kedalam tiga daerah berdasarkan posisi dari pusat fuzzy region. Kemudian, proses pengukuran similaritas antar gray level yang berada pada fuzzy region dilakukan untuk menemukan threshold yang optimal. Performa metode yang diusulkan diuji menggunakan citra panoramik gigi. Evaluasi performa dilakukan dengan menghitung nilai Misclassification Error antara citra hasil segmentasi dengan citra ground truth. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa hasil segmentasi metode yang diusulkan pada citra panoramik gigi memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan hasil segmentasi dari metode Otsu

Implementasi Artificial Intelligence Pada Game Defender of Metal City Dengan Menggunakan Finite State Machine

Game adalah jenis perangkat lunak yang populer dewasa ini. Pada game biasa terdapat Artificial Inteligence (AI) yang mengendalikan pihak komputer sehingga manusia yang bermain dapat merasakan seolah mereka sedang melawan pemain manusia lain saat bermain. Salah satu jenis game yang ada ialah tower defense dimana pemain perlu mempertahankan tower atau markas nya agar tidak dihancurkan oleh pihak lawan. Untuk membuat AI untuk game berjenis tower defense, diperlukan algoritma yang baik untuk mengatur gerakan pasukan lawan.Penelitian ini mengusulkan penerapan AI pada game berjenis tower defense menggunakan rule based Finite State Machine. Setiap pasukan memiliki AI dengan beberapa state, pada saat terjadi suatu kondisi tertentu, maka pasukan akan berpindah dari satu state ke state lainnya berdasarkan rule yang telah ditentukan, hanya ada satu state yang bisa aktif pada suatu waktu. Pada penelitian ini AI akan dibagi menjadi 3 level yaitu easy, medium dan hard. Pengujian dilakukan dengan mempertandingkan antar level AI pada semua kemungkinan tingkat kesulitan, lalu dibuat tabel derajat kemenangan atau winning rate dari AI yang ada.Berdasarkan hasil pengujian Finite State Machine dapat diterapkan pada game berjenis tower defense dengan baik untuk membentuk AI yang kuat