## ANALISIS PENERAPAN METODE CONVEX HULL DAN CONVEXITY DEFECTS UNTUK PENGENALAN ISYARAT TANGAN
Artha Gilang Saputra 1 , Ema Utami 2 dan Hanif Al Fatta 3
1, 2, 3) Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Condong Catur, Sleman, Yogyakarta, Indonesia 55281 Email : artha.gilang01@gmail.com, ema.u@amikom.ac.id, hanif.a@amikom.ac.id

## ABSTRACT
Research  of  Human  Computer  Interaction  (HCI)  and  Computer  Vision  (CV)  is increasingly  focused  on  input  device  problem  to  interact  with  computer.  The  main  purpose  of this research is to applying the Convex Hull and Convexity Defects methods for Hand Gesture Recognition system.
In  this  research,  the  Hand  Gesture  Recognition  system  designed  with  the  OpenCV library and then receives input from the user's hand gesture using an integrated webcam on the computer and system generates a language output from the hand-recognizable gestures.
Testing  involves  several  variables  which  affect  success  in  recognizing  user's  hand gestures.  As  a  result,  the  user's  hand  gestures  can  be  recognized  with  a  stable  and  accurate when at a distance of 50cm-70cm, corner of the finger 25 o –70 o , light conditions 150lux-460lux and plain background conditions.
Keyword  :  Computer  Vision,  Convex  Hull,  Convexity  Defects,  Hand  Gesture  Recognition, Human Computer Interaction

## PENDAHULUAN
Penelitian  terbaru  dalam human computer  interaction dan computer vision semakin berfokus pada membangun  sistem  untuk  mengamati manusia  dan  memahami  pandangan, aktivitas,  dan  perilaku  manusia  yang menyediakan  antarmuka  canggih  untuk berinteraksi dengan manusia, dan menciptakan model sistem yang digunakan  manusia  yang  masuk  akal untuk  berbagai  tujuan.  Agar  salah  satu dari  sistem  ini  berfungsi,  peneliti memerlukan  metode  untuk  mendeteksi
objek  dari  gambar  atau  video  yang diberikan. Analisis visual gerak manusia  saat  ini  merupakan  salah  satu topik penelitian yang paling aktif dalam computer  vision .  Pendeteksian  tubuh manusia  yang  bergerak  adalah  bagian terpenting  dari  analisis  gerak  tubuh manusia, tujuannya adalah untuk mendeteksi tubuh manusia yang bergerak  dari  gambar  latar  belakang dalam  rangkaian  video  dan  untuk digunakan  dalam  bidang  pengobatan seperti  klasifikasi  target,  pelacakan
tubuh manusia dan pemahaman perilaku (Rakibe dan Patil, 2013).
Penelitian mengenai Human Computer Interaction (HCI) terus mengalami  perkembangan,  terutama untuk permasalahan perangkat masukan ( input  device )  yang  digunakan  untuk berinteraksi dengan komputer.
Perangkat mekanis seperti mouse, joystick, trackball, touchscreen, touchpad,  pointing  stick,  light  pen, digitizer dan footmouse merupakan perangkat input yang  digunakan  dalam mengoperasikan dan mengeksekusi perintah  komputer.  Saat  ini, mouse, keyboard dan joystick merupakan perangkat  yang  dominan  dan  umum digunakan pengguna komputer. Walaupun banyak
digunakan, sebenarnya  perangkat  masukan  tersebut memiliki  beberapa  kelemahan,  salah satu diantaranya adalah tidak alami bagi manusia.  Hal  ini  disebabkan  karena manusia  sudah  terbiasa  berkomunikasi dengan  sesama  manusia  menggunakan media komunikasi  suara disertai bentuk gerakan  tubuh  ( body  pose )  dan  isyarat tangan ( hand gesture ).
Penggunaan hand gesture memiliki  beberapa  kelebihan  dibanding perangkat masukan konvensional seperti mouse atau keyboard ,  yaitu
dalam  hal  banyaknya  variasi  masukan yang  dapat  dilakukan,  lebih  mudah dilakukan,  lebih  alami,  lebih  interaktif dan  membutuhkan  proses  pembelajaran yang relatif lebih singkat. Sebuah sistem pengenalan hand  gesture dapat  dibagi menjadi  dua  tahap,  yaitu  tahap  akuisisi hand  gesture dan  tahap  pengenalan ( recognition ).
Tahap
akuisisi merupakan  proses  untuk  mendapatkan pola hand  gesture yang  dilakukan  oleh pengguna  sistem  tersebut.  Untuk hand gesture dinamis  tahapannya  terdiri  dari hand  detection,  hand  segmentation dan hand  tracking .  Pada  tahap  pengenalan dilakukan proses identifikasi atau proses pengelompokkan ( clustering ) untuk menginterpretasikan hand  gesture yang didapatkan  dari  tahap  akuisisi  (Lukito, 2013).
Penelitian ini dimaksudkan untuk  menganalisis  penerapan  metode Convex  Hull dan Convexity  Defects ke dalam  model  sistem hand  gesture recognition atau  pengenalan  isyarat tangan  sebagai  bentuk  interaksi  antara manusia dan komputer.

## METODE
Pada metode Convex Hull terdapat convex  polygon yaitu  sebuah polygon yang  tidak  memiliki  bagian yang cekung ( concave ). Jika dipilih dua
titik  yang  mana  saja  dari  sebuah polygon (termasuk pada sisi-sisinya dan area yang ditutupi oleh sisi-sisinya) dan dua  titik  tersebut  dihubungkan  dengan sebuah  garis  lurus.  Jika  semua  garis lurus  yang dapat  dibentuk dari dua titik di  dalam polygon tidak  melewati  batas polygon maka polygon tersebut  bisa disebut convex polygon . Untuk sekumpulan  titik  pada  sebuah  bidang, convex hull dari kumpulan titik tersebut adalah convex  polygon terkecil  yang mengelilingi semua titik pada kumpulan titik  tersebut.  Sebagai  contoh,  pada gambar  1  terdapat  10  titik,  segi  enam pada  gambar  tersebut  adalah convex hull dari  kumpulan  titik  tersebut.  Enam titik yang membentuk segi enam disebut “ hull points ” (Chen, 2011).
Gambar 1 Contoh Convex Hull (Muqtadir dkk., 2016).
Metode Convexity Defect
menyediakan  informasi  yang  sangat berguna untuk memahami bentuk kontur. Banyak karakteristik dari kontur yang  rumit  dapat  digambarkan  dengan convexity defect .
Gambar 2
menggambarkan convexity  defect dari
bidang  yang  berbentuk  bintang,  garis hijau  mewakili convex  hull nya.  Seperti yang  dapat  dilihat  pada  gambar  2,  area yang  berwarna  kuning  berada  di  dalam convex  hull tapi  tidak  berada  di  dalam bintang.  Area  tersebut  disebut  dengan convexity defect (Chen, 2011).
Gambar 2 Area yang berwarna kuning mewakili convexity defect (Muqtadir dkk., 2016).
Jenis  metode  penelitian  yang dilakukan  penulis  adalah  Eksperimen. Eksperimen  adalah  suatu  cara  untuk mencari  hubungan  sebab  akibat  ( causal effect )  antara  dua  faktor  yang  sengaja ditimbulkan oleh peneliti dengan mengeliminasi  atau  mengurangi  atau menyisihkan  faktor-faktor  lain  yang bisa  mengganggu.  Eksperimen  selalu dilakukan dengan maksud untuk melihat akibat  dari  suatu  perlakuan  yang dilakukan  oleh  peneliti  (Arikunto, 2002).  Eksperimen  yang  dilakukan adalah  eksperimen  mengenai  metode convex  hull dan convexity  defect terhadap  keakuratan  dalam  mengenali perintah  gerakan  tangan.  Penelitian  ini menggunakan objek satu tangan
pengguna  yang  kemudian convex  hull untuk  mendeteksi  ujung  jari  dan convexity defect untuk mendeteksi jarak antara jari.
Penelitian  ini  menerapkan  sifat penelitian  Kausal.  Penelitian  Kausal yaitu  hubungan  yang  bersifat  sebab akibat.  Tujuan  utama  dari  penelitian kausal  ini  adalah  untuk  mendapatkan bukti  hubungan  sebab  akibat,  sehingga dapat  diketahui  mana  yang  menjadi variabel  yang  mempengaruhi  dan  mana variabel  yang  dipengaruhi  (Sugiyono, 2012).  Dalam  penelitian  ini,  penulis bertujuan  untuk  menganalisis  variabel metode convex  hull dan convexity defects terhadap  keakuratan  dalam pengenalan isyarat tangan sesuai perintah  yang  dikeluarkan.  Proses  ini melibatkan  satu  tangan  pengguna  yang kemudian  direkam  melalui webcam terintegrasi.  Variabel  jarak,  kondisi cahaya,  sudut  jari  dan background juga turut  menentukan  keberhasilan  dalam mendeteksi  isyarat  tangan  sehingga perintah  yang  dikeluarkan  benar  dan sesuai.
Pendekatan penelitian yang
diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah Pendekatan  Kuantitatif.  Penelitian  ini berfokus pada keakuratan dalam mengenali  isyarat  tangan  menggunakan
webcam yang  telah  diberi  perintah menggunakan convex hull dan convexity defect .  Keberhasilan  dalam  mendeteksi dan  mengenali  isyarat  tangan  tersebut akan dilakukan melalui beberapa skenario sehingga  akan  didapatkan data rekomendasi  yang  paling  sesuai  untuk proses mengenali isyarat tangan pengguna  dalam  sebuah  tabel  hasil pengujian. Tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Alur penelitian pada pengenalan isyarat tangan menggunakan metode convex hull dan convexity defects.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan analisis  kinerja  dari Hand  Gesture
Recognition. Secara singkat, pada pemrosesan  citra  terdapat  beberapa langkah yaitu pertama melakukan threshold terhadap citra asli dari tangan pengguna.  Kemudian  sistem  dapat melakukan threshold dengan  sempurna jika  terdapat  cahaya  yang  cukup  terang di  depan  pengguna  sehingga  hasil threshold hanya  menampilkan  telapak tangan.  Kemudian  langkah  kedua  yaitu memilih  kontur  yang  terbesar  di  antara semua  kontur.  Setelah  area  tersebut ditemukan (tentunya berupa area tangan jika  hasil threshold cukup  baik),  maka akan  ditandai  dengan  garis  berwarna kuning  dan  biru  muda  pada  setiap  sisi nya.  Langkah  ketiga  adalah  proses pencarian Convex  Hull dan Convexity Defect. Jika Convex Hull dan Convexity Defect telah  ditemukan,  maka  langkah selanjutnya  adalah  mengenali hand gesture dari  pengguna  yaitu  berupa jumlah  jari  tangan  yang  diperlihatkan oleh pengguna.

## Proses hand gesture recognition
Proses hand  gesture recognition secara detail adalah sebagai berikut.
1. Proses Capture Citra RGB.
Tahap awal adalah proses menangkap  citra  tangan  pengguna menggunakan webcam berupa  video
capture secara realtime. Sistem  dapat memberikan  status webcam apakah berjalan  baik  atau  terdapat  masalah dalam  menangkap  citra.  Citra  tangan yang  berhasil  dideteksi webcam dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 Citra tangan ( RGB ) yang berhasil dideteksi webcam.
2. Proses  Konversi  Citra  RGB  – Grayscale.
Tahap  kedua,  setelah webcam berhasil  terdeteksi  maka  citra  video realtime dari  tangan  pengguna  berupa citra  tangan  yang  memiliki  warna  asli ( RGB )  akan  dikonversi  menjadi  citra abu-abu ( Grayscale ).
3. Proses Citra Smoothing.
Tahap ketiga, citra tangan grayscale tersebut diperhalus ( Smoothing ) yang berfungsi mengurangi noise dari  proses capture .  Peran OpenCV juga  turut  membantu  dalam proses smoothing tersebut.  Bentuk  citra tangan grayscale dan smoothing dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5 Citra tangan setelah proses grayscale dan smoothing.
4. Proses Citra Threshold.
Tahap  keempat,  proses  yang dilakukan adalah thresholding . Thresholding berfungsi  memisahkan antara  objek  dengan background dalam suatu  citra  berdasarkan  pada  perbedaan tingkat kecerahannya atau gelap terangnya. Bentuk citra tangan thresholding dapat  dilihat  pada  gambar 6.
Gambar 6 Citra tangan yang telah mengalami proses thresholding.
5. Proses Deteksi Countur.
Tahap
kelima,
proses selanjutnya  adalah  mendeteksi  kontur telapak  dan  jari  tangan  yang  kemudian akan  digunakan  untuk  proses Convex Hull dan Convexity  Defects sehingga
dapat dideteksi bentuk tangan pengguna.
6. Proses  Deteksi  Convex  Hull  dan
Convexity Defects.
Tahap  keenam,  proses  yang dilakukan  selanjutnya  adalah  mencari titik  puncak  dari  jari  tangan  pengguna (titik puncak convex ) dan titik dari sela- sela  jari  tangan  (titik depth ),  setelah titik-titik puncak convex telah ditemukan,  maka convex  hull dapat dibentuk  dengan  menghubungkan  titik- titik convex tersebut.  Pada  penelitian ini, Convex  Hull digambarkan  searah jarum  jam.  Kemudian,  setelah Convex Hull terdeteksi,  proses  selanjutnya adalah pencarian area yang masuk pada Convex Hull  tetapi  tidak  berada  di dalam objek tangan pengguna (sela-sela jari tangan). Bentuk citra tangan setelah proses Convex  Hull dan Convexity Defects dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7 Citra tangan yang telah diproses oleh Convex Hull dan Convexity Defects.
7. Proses Pengenalan Hand Gesture.
Tahap  akhir,  mengenali  dan menampilkan output dari  setiap hand
gesture dari pengguna. Penulis
membuat bahwa tangan yang menunjukkan 1 jari, lebih dari 5 jari dan tidak  menunjukkan  jari  maka  sistem didefinisikan  tidak  dapat  mengenali hand  gesture . Hand  gesture yang  dapat dikenali hanya tangan yang menunjukkan  2  sampai  5  jari  tangan. Output  pada  masing-masing  bentuk tangan dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8 Isyarat tangan dan hasil terjemahannya.
Variabel  uji  coba  pada  tahap pengujian  yaitu  tangan,  alat  pengukur jarak  tangan  dalam  satuan centimeter ( cm ),  alat  pengukur  sudut  jari  tangan dalam  satuan  derajat  ( o )  dan  aplikasi sensor  pengukur  intensitas  cahaya
dalam  satuan  iluminasi  ( lux ).  Uji  coba dilakukan  untuk  mengetahui  apakah hand  gesture (jumlah  jari  tangan)  dari pengguna  akan  memberikan output yang sesuai dengan yang telah dirancang  atau  tidak,  serta  pengaruh background , jarak tangan pengguna dan kondisi  cahaya  oleh webcam terhadap deteksi hand gesture .
Pada tahap pengujian 1-8
dilakukan dengan bentuk isyarat  tangan dengan  menunjukkan/membuka  jari  1 sampai  5  jari  secara  tegak  dengan masing-masing  terjemahannya yang akan  diuji  coba  menggunakan  jarak tangan  dengan webcam berkisar  antara
10 cm –  100 cm ,  sudut  jari  tangan berkisar  antara  25 o –  60 o ,  sumber cahaya berasal dari cahaya lampu dalam ruangan,  kondisi  cahaya  berkisar  antara 30 lux –  160 lux dan  kondisi background  polos dan tidak polos.

## Skenario Pengujian
1. Skenario Pengujian 1.
Uji  coba  dilakukan  pada background yang  polos,  jarak  tangan  dari  depan webcam normal  yaitu  50 cm serta kondisi  pencahayaan  yang  terang  yaitu 152 lux . Hasil pengujian 1 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Data hasil pengujian skenario 1.
No Jumlah Jari Output Keterangan 1 1 Tidak Dikenali Stabil Akurat 2 2 Dua Stabil Akurat 3 3 Tiga Stabil Akurat 4 4 Empat Stabil Akurat 5 5 Lima Stabil Akurat
Pada  skenario  pengujian  1, deteksi hand gesture berjalan stabil dan akurat  sesuai output pada  semua hand gesture , hal ini disebabkan karena jarak dan  kondisi  cahaya  yang  dibutuhkan webcam tercukupi  dan  sesuai  sehingga kontur  tangan  dapat  dibentuk  dengan sempurna dan terbedakan dengan
background .
2. Skenario Pengujian 2.
Uji  coba  dilakukan  pada  latar  belakang atau background dengan  kondisi  polos dan  tidak  sewarna  dengan  tangan pengguna,  jarak  tangan  dari  depan webcam normal  yaitu  50 cm serta kondisi  pencahayaan  yang  terang  yaitu 154 lux ,  tetapi  ada  objek  berupa  buku yang  memiliki  warna  sama  dengan tangan  pengguna  ketika  terkena  cahaya untuk  melihat  pengaruh  pada  hasil pengujian.  Hasil  pengujian  2  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Data hasil pengujian skenario 2.
No Jumlah Jari Output Keterangan 1 1 Tidak Dikenali Tak Stabil Tak Akurat 2 2 Dua Tak Stabil Tak Akurat 3 3 Tiga Tak Stabil Tak Akurat 4 4 Empat Tak Stabil Tak Akurat 5 5 Lima Tak Stabil Tak Akurat
Pada  skenario  pengujian  2, deteksi hand  gesture berjalan  tidak stabil  dan  tidak  akurat  sesuai output pada  semua hand  gesture ,  hal  ini disebabkan karena objek tangan terganggu  oleh  objek  lain  (buku) sehingga  kontur  tangan  tidak  dapat dibentuk dengan sempurna.
3. Skenario Pengujian 3.
Uji  coba  dilakukan  pada background yang  polos,  jarak  tangan  dari  depan webcam normal  yaitu  50 cm tetapi kondisi  pencahayaan  kurang  terang yaitu  32 lux .  Hasil  pengujian  3  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Data hasil pengujian skenario 3.
No Jumlah Jari Output Keterangan 1 1 Tidak Dikenali Tak Stabil Tak Akurat 2 2 Dua Tak Stabil Tak Akurat 3 3 Tiga Tidak Stabil dan Tidak Akurat 4 4 Empat Tidak Stabil dan Tidak Akurat 5 5 Lima Tidak Stabil dan Tidak Akurat
Pada  skenario  pengujian  3,
deteksi hand  gesture berjalan  tidak stabil  dan  tidak  akurat  sesuai output pada  semua hand  gesture ,  hal  ini disebabkan  karena  kurangnya  kondisi cahaya yang dibutuhkan webcam sehingga  kontur  tangan  tidak  dapat dibentuk dengan sempurna.
4. Skenario Pengujian 4.
Uji coba dilakukan pada background yang  tidak  polos,  jarak tangan normal dari depan webcam yaitu 50 cm dan  kondisi  pencahayaan  kurang terang  yaitu  31 lux .  Hasil  pengujian  4 dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 Data hasil pengujian skenario 4.
No Jumlah Jari Output Keterangan 1 1 Tidak Dikenali Tak Stabil Tak Akurat 2 2 Dua Tak Stabil Tak Akurat 3 3 Tiga Tak Stabil Tak Akurat 4 4 Empat Tak Stabil Tak Akurat 5 5 Lima Tak Stabil Tak Akurat Pada  skenario  pengujian  4,
deteksi hand  gesture berjalan  tidak stabil  dan  tidak  akurat  sesuai output pada  semua hand  gesture ,  hal  ini disebabkan oleh background yang tidak polos  dan  kondisi  cahaya  yang  kurang baik bagi webcam
sehingga mengganggu kontur tangan tidak terbentuk  dengan  sempurna  dan  sulit terbedakan dengan background .

## 5. Skenario Pengujian 5.
Uji  coba  dilakukan  pada  jarak tangan  cukup  jauh  dari  depan webcam yaitu  70 cm , background polos  dan kondisi  pencahayaan  terang  yaitu  152 lux . Hasil pengujian 5 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Data hasil pengujian skenario 5.
No Jumlah Jari Output Keterangan 1 1 Tidak Dikenali Stabil Akurat 2 2 Dua Stabil Akurat 3 3 Tiga Stabil Akurat 4 4 Empat Stabil Akurat 5 5 Lima Stabil Akurat Pada  skenario  pengujian  5,
deteksi hand gesture berjalan stabil dan akurat  sesuai output pada  semua  hand gesture , hal ini disebabkan karena jarak tangan  masih  dapat  diterima  oleh webcam dan  sistem  sehingga  kontur tangan dapat dibentuk dengan sempurna dan terbedakan dengan background .

## 6. Skenario Pengujian 6.
Uji  coba  dilakukan  pada  jarak  tangan pengguna jauh dari depan webcam yaitu 100 cm , background dengan  kondisi polos  dan  kondisi  pencahayaan  terang yaitu  153 lux .  Hasil  pengujian  6  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Data hasil pengujian skenario 6.
No Jumlah Jari Output Keterangan 1 1 Tidak Dikenali Tak Stabil Tak Akurat 2 2 Dua Tak Stabil Tak Akurat 3 3 Tiga Tak Stabil Tak Akurat 4 4 Empat Tak Stabil Tak Akurat 5 5 Lima Tak Stabil Tak Akurat Pada  skenario  pengujian  6,
deteksi hand  gesture berjalan  tidak stabil  dan  tidak  akurat  sesuai output pada  semua hand  gesture ,  hal  ini disebabkan  karena  jarak  objek  tangan terlampau  jauh  dari webcam sehingga kontur  tangan  tidak  dapat  dibentuk dengan sempurna.

## 7. Skenario Pengujian 7.
Uji  coba  dilakukan  pada  jarak tangan  dekat  dari  depan webcam yaitu 10 cm , background polos  dan  kondisi pencahayaan terang yaitu 153 lux . Hasil pengujian 7 dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 Data hasil pengujian skenario 7.
No Jumlah Jari Output Keterangan 1 1 Tidak Dikenali Tak Stabil Tak Akurat 2 2 Dua Tak Stabil Tak Akurat 3 3 Tiga Tak Stabil Tak Akurat 4 4 Empat Tak Stabil Tak Akurat 5 5 Lima Tak Stabil Tak Akurat
Pada  skenario  pengujian  7,
deteksi hand  gesture berjalan  tidak stabil  dan  tidak  akurat  sesuai output
pada  semua hand  gesture ,  hal  ini disebabkan  karena  jarak  objek  tangan pengguna  terlalu  dekat  dengan webcam sehingga  kontur  tangan  tidak  dapat dibentuk dengan sempurna.
8. Skenario Pengujian 8.
Uji  coba  dilakukan  pada  jarak  tangan normal dari depan webcam yaitu 50 cm , background polos dan kondisi pencahayaan  yang  terlalu  terang  yaitu 460 lux . Hasil pengujian 8 dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 Data hasil pengujian skenario 8.
No Jumlah Jari Output Keterangan 1 1 Tidak Dikenali Stabil Akurat 2 2 Dua Stabil Akurat 3 3 Tiga Stabil Akurat 4 4 Empat Stabil Akurat 5 5 Lima Stabil Akurat Pada  skenario  pengujian  8,
deteksi hand gesture berjalan stabil dan akurat  sesuai output pada  semua hand gesture ,  hal  ini  disebabkan  karena kondisi  cahaya  yang  sangat  terang masih  dapat  diterima  oleh webcam dan sistem  sehingga  kontur  tangan  dapat dibentuk  dengan  sempurna  dan  dapat terbedakan dengan background.

## 9. Skenario Pengujian 9.
Pada  skenario  pengujian  9, penulis  menguji  coba  bentuk  isyarat tangan  dengan  menunjukkan/membuka
jari 1 sampai 5 jari namun dengan posisi menyamping  kekiri.  Variabel  jarak, kondisi  cahaya dan kondisi background hanya  diuji  pada  satu  kondisi  tanpa variasi.  Uji  coba  dilakukan  pada background yang  polos,  jarak  tangan dari depan webcam normal yaitu 50 cm , sudut  jari  tangan  berkisar  antara  30 o – 70 o , sumber cahaya berasal dari cahaya lampu  dalam  ruangan  serta  kondisi pencahayaan  yang terang  yaitu 150 lux.
Hasil  pengujian  9  dapat  dilihat  pada Tabel 9.
Tabel 9 Data hasil pengujian skenario 9.
No Jumlah Jari Output Keterangan 1 1 Tidak Dikenali Stabil Akurat 2 2 Dua Stabil Akurat 3 3 Tiga Stabil Akurat 4 4 Empat Stabil Akurat 5 5 Lima Stabil Akurat
Pada  skenario  pengujian  9, deteksi hand gesture berjalan stabil dan akurat  sesuai output pada  semua hand gesture , hal ini disebabkan karena jarak dan  kondisi  cahaya  yang  dibutuhkan webcam tercukupi  dan  sesuai  sehingga kontur  tangan  dapat  dibentuk  dengan sempurna dan terbedakan dengan background .  Selain  itu,  posisi  tangan yang  menyamping  kekiri  ternyata  tidak mempengaruhi keberhasilan dalam
mendeteksi bentuk isyarat tangan pengguna.
10. Skenario Pengujian 10.
Pada  skenario  pengujian  10, penulis  menguji  coba  bentuk  isyarat tangan  dengan  menunjukkan  jari  1 sampai  5  jari  namun  dengan  posisi menutup rapat  tanpa celah sela-sela jari (tidak  terbentuk  sudut  jari  tangan). Variabel  jarak,  kondisi  cahaya,  sudut dan kondisi latar belakang atau background hanya  diuji  pada  satu kondisi tanpa variasi  yaitu pada kondisi polos.  Uji  coba  dilakukan  pada  latar belakang  atau background yang  polos, jarak tangan dari depan webcam normal yaitu  50 cm ,  sudut  jari  tangan  0 o , sumber  cahaya  berasal  dari  cahaya lampu  dalam  ruangan  serta  kondisi pencahayaan  yang terang  yaitu 151 lux . Hasil  pengujian  10  dapat  dilihat  pada Tabel 10.
Tabel 10 Data hasil pengujian skenario 10.
No Jumlah Jari Output Keterangan 1 0 Tidak Dikenali Stabil Akurat 2 0 Dua Stabil Tak Akurat 3 0 Tiga Stabil Tak Akurat 4 0 Empat Stabil Tak Akurat 5 0 Lima Stabil Tak Akurat Pada tabel hasil skenario pengujian  10,  deteksi hand  gesture berjalan  stabil  dan  akurat  sesuai output
pada  nomor  1  dikarenakan  tangan  yang tidak  membuka  jari  diterjemahkan sebagai  bentuk  yang  tidak  dikenali, sedangkan pada tangan yang menunjukkan  2  jari  sampai  5  jari  tidak dapat  diterjemahkan  dengan  sempurna dikarenakan  tidak  adanya  sudut  pada sela – sela jari  yang terbentuk  sehingga
convexity defects tidak dapat mendeteksi jumlah
jari yang sebenarnya.
11. Skenario Pengujian 11.
Pada  skenario  pengujian  11, penulis  menguji  coba  berbagai  bentuk isyarat tangan dengan menunjukkan jari 1  sampai  4  jari  namun  dengan  posisi acak. Variabel jarak, kondisi cahaya dan kondisi  latar  belakang  atau background hanya  diuji  pada  satu  kondisi  tanpa variasi.  Uji  coba  dilakukan  pada  latar belakang atau background pada kondisi polos,  jarak  tangan  dari  depan webcam normal  yaitu  50 cm ,  sudut  jari  tangan yang  terbuka  berkisar  antara  40 o –  80 o , sumber  cahaya  berasal  dari  cahaya lampu  dalam  ruangan    serta  kondisi pencahayaan  yang terang  yaitu 154 lux.
Hasil  pengujian  11  dapat  dilihat  pada Tabel 11.
Tabel 11 Data hasil pengujian skenario 11.
No Jumlah Jari Output Keterangan 1 1 (Ibu Jari) Tidak Dikenali Stabil Akurat 2 1 (Kelingking) Tidak Dikenali Stabil Akurat 3 2 Dua Stabil Akurat 4 3 Tiga Stabil Akurat 5 4 Empat Stabil Akurat Pada  skenario  pengujian  11,
deteksi hand gesture berjalan stabil dan akurat  sesuai output pada  semua hand gesture , ternyata posisi jari tangan yang terbuka secara acak tidak mempengaruhi    keberhasilan  dalam mendeteksi bentuk isyarat tangan pengguna  dikarenakan  sistem  masih dapat  mengenali  bentuk  isyarat  tangan sesuai dengan output .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  dan  pembahasan mengenai Hand  Gesture  Recognition menggunakan  metode Convex  Hull dan Convexity  Defects ,  dapat  disimpulkan yaitu :
1. Sistem  dapat  menerjemahkan  dan mengubah hand gesture dari pengguna  menjadi  bahasa  yang sesuai dengan output .
2. Proses  mendeteksi hand  gesture dapat  dilakukan  oleh webcam yang terintegrasi melalui laptop pengguna sehingga dapat
dimaksimalkan  fungsinya,  namun webcam tetap  memiliki  kelemahan pada bagian resolusi dan sensor.
3. Metode Convex Hull dan Convexity Defects terbukti  stabil  dan  akurat dalam mendeteksi dan menerjemahkan isyarat tangan pengguna.
4. Variabel jarak antara tangan pengguna dengan webcam ,
background dan  kondisi  cahaya turut  mempengaruhi  kestabilan  dan
keakuratan dalam mendeteksi tangan pengguna.
5. Jarak tangan dengan webcam dapat dideteksi  dengan  stabil  dan  akurat apabila dalam jangkauan antara  50 cm – 70 cm .
6. Kondisi  cahaya  yang  stabil  dan akurat  dalam  mendeteksi  isyarat tangan  apabila  kondisi  cahaya antara 152 lux – 460 lux .
7. Sudut  jari  tangan  yang  stabil  dan
akurat  dalam  mendeteksi  isyarat tangan  apabila  terbentuk  sudut  jari tangan antara 25 o – 70 o .
8. Kondisi background yang  stabil dan  akurat  dalam  proses  deteksi isyarat tangan apabila dalam keadaan  polos  dan  tidak  sewarna dengan tangan pengguna.
Saran  yang  perlu  diperhatikan dari penulis untuk penelitian lebih lanjut adalah :
1. Output dari  pengenalan  isyarat tangan  pengguna  sebaiknya  dapat divariasikan  ke  bentuk  bahasa lainnya.
2. Media  pendeteksi hand  gesture agar  dapat  divariasikan  ke  kamera input lainnya yang memiliki resolusi  dan sensor  yang lebih baik daripada webcam .
3. Pada  penggunaan  metode  atau algoritma, sebaiknya perlu
ditambahkan atau diperbarui sehingga  dalam  mendeteksi  isyarat tangan  pengguna  dapat  dilakukan lebih mudah, akurat dan stabil.
4. Objek  tangan  pada  penelitian  ini dapat  dikembangkan  menggunakan objek  lain  seperti  wajah,  tubuh, atau  bagian  tubuh  lainnya  yang memungkinkan.
5. Warna  kulit  pada  objek  tangan pengguna  dapat  diteliti  lebih  lanjut sesuai  dengan  varian  warna  kulit tangan  pengguna  dari  seluruh dunia.

## DAFTAR PUSTAKA
Arikunto,  S.  2002. Prosedur  Penelitian
Suatu Pendekatan Praktek .
Jakarta: Rineka Cipta.
Chen,  W.  Z.  2011.  Real-Time  Palm Tracking and Hand Gesture Estimation  Based  on  Fore-Arm Contour. Tesis. Department  of
Computer Science and Information Engineering, University of Science and
Technology. Taiwan.
Lukito, Y., Harjoko, A. 2013. Pengenalan Hand Gesture Dinamis Menggunakan JST Metode Pembelajaran Backpropagation. Seminar Nasional  Ilmu  Komputer  FMIPA UGM , Oktober 2013.
Muqtadir, A., Pramono, B., & Ningrum,
I.  P.  2016.  Pengendali  Fungsi
Pointer  Berbasis  Hand  Gesture Menggunakan  Algoritma  Convex
Hull. semanTIK ,  Vol.2,  No.1,  pp.
141-154, ISSN : 2502-8928 (Online), Jan-Jun 2016.
Rakibe,  R.  S.,  Patil,  B.  D.  2013. Background Subtraction Algorithm  Based  Human  Motion Detection. International  Journal of Scientific and Research Publications ,  ISSN  2250-3153,
Volume 3, Issue 5, May 2013.
Sugiyono.  2012. Metode  Penelitian Kuantitatif  Kualitatif  dan  R&D . Bandung: Alfabeta.