BAB I PENDAHULUAN

BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Komunikasi dengan menggunakan gerak isyarat tubuh merupakan bentuk komunikasi
yang umum di masyarakat. Gerak isyarat tubuh tidak hanya memungkinkan manusia
dapat berinteraksi dengan manusia lain dan benda-benda, tetapi juga dalam beberapa
kasus, menggantikan bentuk komunikasi lainnya, misalnya komunikasi dengan orang tuli.
Di sisi lain, perkembangan komputer telah menjadi bagian tak terpisahkan dari
masyarakat, mempengaruhi banyak aspek kehidupan sehari-hari dalam lingkup
komunikasi dan interaksi.
Perkembangan pada bidang informatika yang sangat cepat dalam beberapa dekade
terakhir menemukan bentuk-bentuk baru cara berinteraksi dengan komputer. Penggunaan
keyboard dan mouse saat berinteraksi dengan komputer, membatasi potensi interaksi dan
kealamian interaksi. Penelitian Huang dan Pavlovic (1995) menunjukkan bahwa
penggunaan jari telunjuk untuk menunjuk kepada suatu objek dan memanipulasinya,
lebih alami bila dibandingkan dengan penggunaan piranti keyboard atau mouse. Selain
lebih mudah untuk dipahami, interaksi manusia dengan komputer yang alami ini akan
meningkatkan efektivitas sistem.
Interaksi secara alami antara manusia dan komputer pertama kali dilakukan
dengan menggunakan teknologi pengenalan suara.. Ide dasarnya adalah bagaimana
membuat komputer memahami bahasa manusia, sehingga komputer dapat membantu
dalam menyelesaikan tugas tertentu, berinteraksi atau hanya berkomunikasi dengan
manusia. Dikombinasikan dengan pengenalan wajah dan pengenalan ekspresi wajah,
interaksi antara manusia dan komputer menjadi lebih baik.
Namun, interaksi menggunakan teknologi pengenalan suara dan ekspresi wajah
baru mencakup sebagian dari interaksi antar manusia. Dalam beberapa tahun terakhir
Universitas Sumatera Utara
2
banyak upaya dilakukan agar sarana komunikasi dan interaksi lainnya diperkenalkan,
termasuk interaksi dan komunikasi berbasis pada gerak isyarat tubuh.
Implementasi pengenalan gerak isyarat tangan pertama kali diperkenalkan pada
akhir 70-an, dengan menggunakan sarung tangan yang dilengkapi dengan sensor dan
prosesor untuk mengenali gerakan tangan dan jari-jarinya. Namun, sistem pengenalan
gerakan berbasis sarung tangan ini, meskipun akurat, memiliki keterbatasan karena
pengguna harus menggunakan peralatan tambahan, hal ini mengurangi kealamian yang
merupakan kebutuhan dasar dari interaksi manusia dengan komputer.
Dalam beberapa tahun terakhir penelitian interaksi manusia komputer mengarah
pada pemberian perintah menggunakan gerak isyarat tubuh dengan menggunakan sensor
berbasis kamera. Mengenai gerak isyarat tubuh Aly dan Tapus (2009) mengemukakan :
gerakan-gerakan tubuh merupakan komunikasi non-verbal yang tidak hanya digunakan
oleh manusia untuk berkomunikasi dengan manusia lainnya, namun juga dapat digunakan
manusia untuk berkomunikasi dengan komputer atau robot. Pada interaksi tersebut gerak
isyarat berperan penting untuk mengirim pesan dari manusia kepada komputer.
Mengenai
interaksi
manusia-robot
ini
Feil-Seifer
dan
Mataric
(2008)
mengemukakan : interaksi manusia dengan komputer/mesin sangat diperlukan saat
kegiatan dan tugas-tugas yang diberikan kepada komputer/mesin sangat kompleks dan
tidak terstruktur. Kompleksitas pekerjaan yang akan dilakukan ini mendorong penelitianpenelitian baru terkait interaksi manusia komputer. Tujuannya adalah mengembangkan
prinsip-prinsip dan algoritma sistem komputer yang membuat komputer atau mesin
menjadi pintar, efektif dan aman bagi manusia.
Dengan mengenal gerak isyarat, komputer dapat mengetahui jenis aktifitas yang
sedang dilakukan manusia. Ning et al., (2009) dan Gupta et al., (2009) melakukan
penelitian berkenaan dengan pengenalan gerak isyarat dan klasifikasi aktifitas manusia
menggunakan kamera video 2D. Pengenalan dengan menempelkan peralatan RFID pada
manusia atau objek dilakukan oleh Wu et al., (2007). Hasil penelitian oleh Liu et al.
(2008), bahwa penggunaan sumber video 2D memiliki keakuratan yang rendah (78.5%),
meskipun kualitas gambar sumbernya sangat baik. Penggunaan peralatan RFID pada
Universitas Sumatera Utara
3
manusia secara umum dinilai kurang baik karena harus memasukkan benda asing ke
dalam tubuh.
Penelitian penulis berkenaan dengan pengenalan gerak isyarat manusia dengan
menggunakan dataset yang dicuplik dari perangkat sensor Red Green Blue-Depth (RGBD) Kinect. Dataset memiliki informasi dalam berbagai bentuk seperti video 2D, video
inframerah, video partisipan, data skeleton dan data suara. Untuk mengenali gerak isyarat
yang disampaikan oleh partisipan, penulis memanfaatkan data 20 skeleton partisipan pada
setiap frame data, dipadukan dengan layar sentuh virtual 3D dan teknologi neural
network backpropagation.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, maka masalah dalam penelitian ini dirumuskan
sebagai berikut :
1. Bagaimana teknik pencuplikan data gerak isyarat dalam koordinat 3D?
2. Bagaimana mengolah data objek hasil pencuplikan agar dapat digunakan sebagai
data input pada neural network backpropagation?
3. Seberapa besar pengaruh perubahan ukuran parameter learning rate, momentum
dan jumlah neuron pada layer hidden mempengaruhi kinerja neural network
backpropagation?
4. Seberapa jauh penggunaan neural network backpropagation dapat mengenali jenis
gerak isyarat?
1.3 Batasan Masalah
Ruang lingkup penelitian ini dibatasi pada hal-hal berikut :
1. Dataset gerak isyarat yang digunakan pada pelatihan neural network dibatasi
sebanyak 400 data gerak isyarat.
2. Pengenalan gerak isyarat hanya menggunakan satu jenis sumber data yaitu data
skeleton.
Universitas Sumatera Utara
4
1.4 Tujuan Penelitian
Dengan mengacu pada perumusan masalah di atas, maka tujuan penelitian ini adalah :
1. Mengetahui teknik pengambilan data gerak isyarat objek dalam koordinat 3D.
2. Mengetahui cara mengolah data objek agar dapat digunakan sebagai parameter
input pada neural network backpropagation.
3. Mengetahui hasil komparasi perubahan parameter learning rate, momentum dan
jumlah node pada layer hidden serta pengaruhnya terhadap kinerja neural
network.
4. Mengetahui ketepatan neural network back propagation dalam mengenal berbagai
gerak isyarat.
1.5 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat dan sumbangan bagi ilmu
pengetahuan, khususnya dalam teknologi pengenalan gerak isyarat dan kecerdasan
buatan, serta dapat dijadikan bahan kajian perbandingan antara teknik layar sentuh virtual
dan neural network backpropagation dibanding dengan teknik lainnya.
Universitas Sumatera Utara