## Hand KeyPoint Detection menggunakan Algoritma Single Shot Detector
(SSD)
Mursyidah 1* , Ilham Safar 2 , Herri Mahyar 3
1,2 Program Studi Teknlogi Rekayasa Mutimedia, Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer, Politeknik Negeri Lhokseumawe
3 Program Studi Teknlogi Rekayasa Konstruksi Bangunan Gedung, Politeknik Negeri Lhokseumawe e-mail: 1 mursyidah@pnl.ac.id, 2 ilhamsafar@ pnl.ac.id , 3 herrimahyar@ pnl.ac.id
Abstrak — Keyboard  merupakan  salah  satu  piranti  masukan  komputer  yang  terdiri  dari  huruf,  angka,  dan  fungsi  kontrol  lainnya. Beberapa  tugas  muncul  dalam  bentuk  teks  yang  diinputkan  ke  dalam  sistem  komputer  melalui  keyboard.  Dalam  penggunaannya  keyboard terdapat permasalahan yang sering terjadi misalnya tombol keyboard yang tidak berfungsi, selain itu juga keyboard dapat mengetik sendiri tanpa  diperintah  yang  diakibatkan  oleh  tombol  keyboard  yang  sudah  tenggelam.  Sehingga  penggunaan  keyboard  menjadi  kurang  effisien. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dibutuhkannya sistem Keyboard Virtual  yang memiliki kecerdasan yang di rancang menggunakan Metode  Single  Shot  Detector  (SSD).  Tujuan  Virtual  keyboard  ini  yaitu  menggunakan  library  opencv  berbasis  Artificial  intelligence, Menerapkan landmark pada jari telunjuk dan jari tengah sebagai keypoint klik  terhadap Virtual Keyboard dan melakukan pengujian hasil berdasarkan  pengaruh  jarak  dan  cahaya  terhadap  jari  tangan.  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  yaitu  masing-masing  tombol  yang dibuat  pada  virtual  keyboard  telah  berfungsi  dengan  baik  dan  memiliki  titik  koordinat  pada  masing-masing  tombol  virtual  keyboard. Pengujian  yang  telah  dilakukan berdasarkan  jarak  antara 10  cm  –  150  cm  memiliki  akurasi  sebesar  86,66%. Sedangkan  pengujian  sistem berdasarkan  intensitas  cahaya  yang  terdiri  dari  0,8  lux,  6.0  lux,  26,2  lux,  60  lux,  200  lux  dan  627  lux  memiliki  akurasi  sebesar  83,3%. Pengujian  kata  dilakukan  sebanyak  10  kali  dan  menghasilkan  akurasi  sebesar  100%.  Pengujian  tangan  kanan  dan  kiri  memiliki  akurasi sebesar 100%.
Kata kunci — Virtual Keyboard, Artificial Intelligence, Single Shot Detector, landmark
Abstract — computer itself certainly requires companion devices, one of which is a keyboard. The keyboard is a computer input device that has an arrangement of letters, numbers, and other control functions, the use of the keyboard is very important because some tasks appear in the form of text. But on the keyboard, some problems often occur, for example, keyboard keys that don't work, besides that the keyboard can type  itself  without  being  ordered  which  is  caused  by  keyboard  keys  that  have  sunk.  So  that  the  use  of  the  keyboard  becomes  less  efficient. Based on these problems, we need an Artificial Intelligence-Based Virtual Keyboard System Using the Single Shot Detector (SSD) Method. The  purpose  of  this  virtual  keyboard  is  Creating  a  virtual  keyboard  system  using  a  webcam  camera  as  an  alternative  to  conventional keyboards, To develop interaction between humans and computers in operating the keyboard using a webcam camera and Obtain accuracy values based on word testing, testing using the right and left hands, testing based on the effect of distance and testing based on the influence finger light. The results obtained from this study are that each button made on the virtual keyboard functioned properly and has a coordinate point for each virtual keyboard button. The tests that have been carried out based on the distance between 10 cm – 150 cm have an accuracy of 86.66%. While system testing based on light intensity consisting of 00.8 lux, 06.0 lux, 26.2 lux, 60 lux, 200 lux, and 627 lux has an accuracy of 83.3%. The word test was carried out 10 times and resulted in an accuracy of 100%. Right, and left-hand testing has an accuracy of 100%. Keywords: Virtual Keyboard, Artificial Intelligence, Single Shot Detector, landmark

## I. P ENDAHULUAN
Pesatnya perkembangan teknologi diiringi dengan   perubahan perilaku      Masyarakat  senderung    memilih  untuk  melakukan aktivitas-aktivitas  secara  cepat  dan  praktis.  Kemajuan teknologi  tak  bisa  dihindarkan.  Suatu  teknologi  lahir  dengan tujuan untuk memberikan pengaruh yang  positif bagi manusia. Sampai  saat  ini,  masyarakat  telah  menikmati  berbagai pengaruh positif  dari    teknologi, dengan demikian teknologi merupakan  suatu  penemuan  benda dan alat  dalam mewujudkan  dari    realisasi    ilmu    dan    pengetahuan  yang dimiliki  manusia.  Sekarang  ini,  komputer  masih  umum digunakan  untuk  berinteraksi  dengan  manusia,  dimana  cara menggunakannya  juga  sangat  mudah  hanya  dengan  menekan tombol  pada  keyboard  atau  menyentuh  dengan  mouse  untuk memasukkan  dan    menerima  informasi  yang  diinginkan. Interaksi manusia dan komputer bertujuan untuk memudahkan pengguna dalam menggunakan komputer, prinsip
pengoperasian  komputer  atau  teknologi  adalah  adanya  input, proses dan  output.
Teknologi  berbasis  gestur  merevolusi  dunia  dan  gaya  hidup, dan  para  pengguna  merasa  nyaman  dan  peduli  akan kebutuhannya,  misalnya  dalam  komunikasi  [1].  Perangkat input  diperlukan  untuk  pengoperasian  komputer.  Piranti  ini dapat memasukkan, menyimpan, dan memberikan  perintah ke sistem  komputer.  Komputer  pribadi  (PC)  biasanya  memiliki keyboard dan mouse [2]. Interface berkembang dari command line ke grafis yang menggunakan keyboard dan mouse sebagai media input. Keyboard merupakan salah satu piranti masukan komputer  yang  terdiri  dari  huruf,  angka,  dan  fungsi  kontrol lainnya  Namun,  keyboard  sangat  penting  karena  beberapa tugas dilakukan dalam  bentuk  teks dan dimasukkan ke  sistem komputer . Namun pada keyboard terdapat permasalahan  yang sering terjadi misalnya tombol keyboard yang tidak berfungsi, selain  itu  juga keyboard dapat  mengetik  sendiri  tanpa diperintah yang diakibatkan oleh tombol keyboard yang sudah tenggelam.  Sehingga  penggunaan keyboard menjadi  kurang
effisien. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dibutuhkannya  sistem  pada  komputer  agar  penggunaanaanya lebih  mudah  dan  efisien  yaitu  dengan  memanfaatkan  kamera davice atau webcam sebagai  perangkat  masukan  secara realtime dalam hal ini membuat virtual keyboard berdasarkan hand  landmark  model . Virtual sendiri  menghadirkan pengalaman  interaksi  menarik  yang  dapat  mengangkut  dan memperluas kemampuan pengguna[3]. Jadi, proses input akan efektif  jika  interaksi  dapat  dilakukan  dengan  baik.  Pilihan piranti  harus  mempertimbangkan  faktor  psikologis  seperti kemudahan dan kebiasaan  sehari-hari dengan  interaksi  alami dengan  teknologi  [4].  Tujuan  dari  penelitian  ini  antara  lain Virtual  keyboard menggunakan library  opencv berbasis Artificial  intelligence, Menerapkan landmark pada  jari telunjuk  dan  jari  tengah  sebagai  keypoint  klik    terhadap Virtual  Keyboard ,  dan  melakukan  pengujian  hasil  dilakukan berdasarkan pengaruh jarak dan cahaya terhadap jari tangan. Hasil  penelitian,  Virtual  Keyboard,  memungkinkan  untuk menjadi  salah  satu  opsi  di  tengah  peredaran  keyboard konvensional.  Sebenarnya,  keyboard  ini  dimulai  dengan teknologi  optik  yang  dipatentkan  oleh  insinyur  yang  berasal dari IBM (International Business Machines) pada tahun 1992. Keyboard virtual, juga disebut sebagai keyboard laser, sangat bermanfaat  bagi  mereka  yang  tidak  mampu  menggunakan keyboard  standar  karena  berfungsi  sebagai  pengganti keyboard konvensional. Namun, sebenarnya keyboard virtual melakukan banyak hal.
Python  adalah  bahasa  pemrograman  interpretatif  multiguna  dengan filosofi  perancangan  yang  berfokus  pada  tingkat  keterbacaan  kode. Python dianggap sebagai bahasa yang memiliki banyak kemampuan dan  kemampuan  dengan  sintaksis  kode  yang  sangat  jelas  dan memiliki  banyak  fitur  pustaka  standar  [6].  Webcam,  juga  disebut kamera  web,  adalah  sebutan  untuk  kamera  waktu  nyata  yang gambarnya  dapat  dilihat  melalui  internet,  program  pengolah  pesan cepat,  atau  aplikasi  pemanggilan  video.  Kamera  web  juga  dapat didefinisikan  sebagai  sebuah  kamera  video  digital  kecil  yang disambungkan  ke  komputer  melalui  port  USB,  port  COM,  atau jaringan  Ethernet  atau  Wi-Fi  [[7]. Flowchart berfungsi  sebagai representasi  visual  dari  suatu  algoritma  atau  prosedur  untuk memecahkan  suatu  masalah;  ini  memungkinkan  pengguna untuk  memeriksa  aspek  analisis  masalah  yang  terlupakan. Flowchart  memudahkan  komunikasi  proses  program  kepada non-programmer [8].
Lebih  dari  lima  ratus  fungsi  untuk  menangani  visi  komputer tersedia  dalam  perpustakaan  OpenCV,  yang  berbasis  open source. Perangkat lunak ini tersedia di bawah lisensi BSD dan dapat  digunakan  oleh  perusahaan  dan  organisasi  [9]. MediaPipe  adalah  framework  C++  yang  dapat  digunakan untuk  membuat  aplikasi  yang  berjalan  di  berbagai  platform, seperti  Windows,  Linux,  MacOS,  Android,  dan  bahkan website.  MediaPipe  dapat  memproses  banyak  data  dengan sangat cepat berkat multithreading dan peningkatan kecepatan GPU. Kalkulator MediaPipe berjalan saat program dimulai dan berhenti  saat  program  selesai  [10].  Salah  satu  komponen penting  dari  interaksi  manusia-komputer  (HCI)  adalah pengenalan  isyarat  tangan  (HGR).  Model  HGR  telah  banyak digunakan  dalam  berbagai  aplikasi,  seperti  prostesis  cerdas, pengenalan  bahasa  isyarat,  rehabilitasi  perangkat,  dan  kontrol perangkat.[11] Proses mengurangi penggunaan augmentasi data, seperti rotasi, flip,  dan  skala,  yang  dilakukan  dalam  model  Deep  Learning,
dikenal  sebagai  Hand  Landmark  Model  dan  digunakan sebagian  besar  waktunya.  kekuatan  lokasi  landmark.  Cara tradisional  adalah  dengan  mengidentifikasi  tangan  di  dalam bingkai  dan  kemudian  meletakkan  landmark  di  atas  bingkai saat  ini.  Namun,  strategi  yang  berbeda  digunakan  untuk menangani  tantangan  pipeline  ML  di  palm  detector  ini. Mendeteksi  tangan  membutuhkan  banyak  waktu  karena membutuhkan  gambar  pemrosesan,  ambang  batas,  dan berbagai ukuran tangan.

## Gambar 1 Landmark
Pyautogui merupakan  bagian  dari  library  Python  yang kompatibel  dengan  berbagai  sistem  operasi  seperti Windows,  Mac,  dan  Linux.  Beberapa  fitur  utama  yang tersedia  di  PyAutoGUI  adalah  driver  kursor  mouse,  klik otomatis  atau  input  pada  formulir,  tugas  keyboard  seperti print-screen,  menampilkan  pesan  ke  pengguna,  dan otomatisasi [12].
Salah satu metode untuk mengenali atau mendeteksi objek pada  suatu  gambar  dengan  menggunakan  single  deep neural  network  adalah  single  shot  detection  (SSD).  Ini adalah  salah  satu  algoritma  deteksi  objek  yang  paling populer  karena  kemudahan  penggunaan  dan  akurasi  yang tinggi  terhadap  komputasi  yang  dibutuhkan  [13].  Single Shot  Detector  (SSD)  memungkinkan  deteksi  objek  secara real-time dan mempercepat proses karena tidak memerlukan
jaringan proposal wilayah. SSD meningkatkan  fitur  multi-skala  dan  kotak  default  untuk memperbaiki penurunan akurasi. Peningkatan ini memungkinkan SSD untuk mencocokkan akurasi Faster R- CNN  menggunakan  gambar  beresolusi  lebih  rendah,  yang selanjutnya  mendorong  kecepatan  lebih  tinggi.  SSD terbagi menjadi dua bagian yaitu extract peta fitur terapan fitur konvulasi untuk mendeteksi objek. SSD menggunakan  VGG16  untuk  mengekstrak  peta  fitur. Kemudian  mendeteksi  objek  menggunakan  lapisan konvolusi .  Setiap  prediksi terdiri dari  kotak  batas  dan  21 skor  untuk  setiap  kelas  (satu  kelas  tambahan  untuk  tidak ada  objek), dan kami  memilih skor  tertinggi sebagai kelas untuk  objek  yang  dibatasi.  Conv4_3  membuat  total  38  × 38  ×  4  prediksi:  empat  prediksi  per  sel  terlepas  dari kedalaman  peta  fitur.  Seperti  yang  diharapkan,  banyak prediksi  tidak  mengandung  objek.  SSD  mencadangkan kelas  "0"  untuk  menunjukkan  bahwa  ia  tidak  memiliki objek [14].
Gambar  citrate  adalah  gambar  dwimarta.  Dari  perspektif sistematis,  citra  adalah  fungsi  kontinu  dari  intensitas cahaya pada bidang dwimarta (2D). Gambar diam adalah gambar  tunggal  yang  tidak  bergerak,  sedangkan  gambar bergerak adalah rangkaian gambar diam yang ditampilkan secara  sekuensial.  Namun,  gambar  digital  adalah  gambar yang  tersusun  dalam  bentuk  raster.  Setiap  kotak  (tile) disebut  pixel  (picture  element)  dan  memiliki  koordinat (x,y).  Sumbu  x  adalah  kolom  (column),  contoh,  dan sumbu  y  adalah  baris  (row  line).  Setiap  pixel  memiliki angka  yang  menunjukkan  intensitas  keabuannya.  Tingkat keabuan  yang  menunjukkan  level  gelap  atau  kode  warna Gambar,  atau  citra,  adalah  gambar  pada  bidang  dua dimensi secara harafiah. Namun, dari perspektif matematis, citra  adalah  fungsi  terus-menerus  (terusan)  dari  intensitas cahaya pada bidang dua dimensi [15]. .

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
1. Flowchart Sistem Virtual Keyboard

## Gambar 3 Flowchart Sistem Virtual Keyboard
Adapun  penjelasan  dari  tahapan flowchart  virtual keyboard ialah sebagai berikut :
a. Arahkan tangan ke kamera Merupakan  proses  awal  yang  dilakukan  dalam penelitian  dengan  cara  input  tangan  didepan kamera  internal  atau webcam secara realtime . b. Single Shot Detector
c. SSD  dirancang  untuk  mampu  mendeteksi  objek secara  real-time.  R-  CNN  yang  lebih  cepat menggunakan  jaringan  proposal  wilayah  untuk membuat  kotak  batas  dan  menggunakan  kotak tersebut untuk mendeteksi objek.
d. Landmark
Setelah input tangan didepan kamera internal atau webcam , kemudian dilakukan pengujian terhadap  landmark  yang  diinputkan  kedalam gesture telapak tangan.
e. Hand gesture recognition Kemudian      proses      yang     dilakukan      adalah dengan  melakukan    gerakan    tangan    terhadap objek    yang    akan  dituju dengan landmark yang menjadi kontrol keyboard .
f. Hasil Hasil  merupakan output berupa  karakter  yang dihasilkan  dari virtual  keyboard berdasarkan gerakan  jari  tangan  berbasis  landmark  sebagai kontrol interaksi dengan komputer.
2. Flowchart Single Shot Detector

## Gambar 4 Flowchart Single Shot Detector
Adapun  penjelasan  dari  tahapan flowchart  single  shot detector (SSD) ialah sebagai berikut:
a. Hand
Inputan  merupakan sebuah  objek  berupa  telapak tangan  yang  akan  di  deteksi  oleh  kamera kemudian  akan  masuk  kedalam  kondisi  berupa palm detection.
b. Palm Detection
Berikut    ini    adalah    kondisi    dari    palm detection    yaitu  pendeteksian  telapak  tangan, apabila  objek  tangan  tidak  terdeteksi  maka proses  diulang  dan  apabila  objek  tangan terdeteksi  maka output yang  dihasilkan  berupa object tangan  yang  terdeteksi  dan  dibungkus kedalam kotak pembatas atau bounding box .
c. Bounding Box Hasil output dari    proses single  shot    detector (SSD)  yaitu bounding    box yang    merupakan kotak   pembatas   yang menandakan tangan telah terdeteksi.
3. Flowchart Hand Landmark
Adapun  penjelasan  dari  tahapan flowchart  Hand Landmark ialah sebagai berikut:
a. Hand
Flowchart hand landmark model merupakan alur dari  proses landmark dimana  terdiri  dari  objek berupa telapak tangan sebagai inputan.
b. Bounding Box Bounding  box yang  merupakan  telapak  tangan yang  telah  terdeteksi  dan  disertai  kotak pembatas  persegi  sebagai  tangan  yang  telah terdeteksi.
c. Landmark Setelah  deteksi  telapak  tangan  terjadi  kemudian menuju  pada landmark yang  merupakan  model tenggara tangan.
d. Hand Keypoint Detection Hasil output nya  berupa  21  titik  koordinat  setiap titik  jari  berbentuk  3D    di    dalam    wilayah telapak tangan  yang terdeteksi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
1. Single Shot Detector dan Landmark Model
Landmark merupakan  proses  pemberian  titik  tenggara pada  telapak  tangan  yang  terdeteksi  oleh  kamera internal maupun kamera webcam pada    laptop.  Proses    pendeteksian telapak    tangan  pada  penelitian  ini    menggunakan  metode Single    Shot    Detector  (SSD) .  Tahapan Single  Shot  Detector (SSD) akan menghasilkan output berupa bounding  box (kotak pembatas)  pada  telapak  tangan.  Proses ini dimulai  dengan inputan  awal  berupa  objek  yakni  telapak  tangan  yang diarahkan  ke  depan  kamera internal maupun webcam laptop, kemudian menuju ke tahap konvolusi yang merupakan lapisan ekstraksi  fitur  pada  objek  yang  terdeteksi.  Semakin menurunnya  lapisan convolutional maka  akan  mengurangi ukuran  peta  fitur  dan  meningkatkan  kedalaman.  Lapisan konvulasi  awal  mencakup  bidang  reseptif  yang  lebih    kecil dan    sangat  membantu  dalam  mendeteksi  objek  yang  lebih kecil  yang  ada  dalam  gambar,  proses  selanjutnya  ialah mendeteksi  telapak  tangan  untuk  memperkirakan  kotak pembatas berbentuk persegi, proses ini  disebut palm  detector . Hasil akhir dari proses single shot detector (SSD) ialah bounding box atau kotak pembatas yang menandakan bahwa objek telah terdeteksi.
Selanjutnya  proses  dilanjutkan  dengan  pemberian landmark pada  telapak  tangan  untuk  proses  pengetikan  pada virtual  keyboard. langkah  awal  dimuai  dengan  mengarahkan telapak  tengan  pada  kamera internal atau  kamera webcam, kemudian  proses bounding  box yakni  telapak  tangan  disertai kotak pembatas yang telah terdeteksi oleh kamera dan terakhir pemberian landmark, apabila landmark terdeteksi maka proses dilanjutkan  ke  proses  akhir.  Hasil  akhir  proses  ini  berupa keypoint pada  setiap  titik  dari  telapak  tangan  hingga  seluruh jari  tangan,  total  titik  yang  terdeteksi  sebanyak  21  titik. Landmark inilah  yang  nantinya  digunakan  untuk  mengontrol virtual  keyboard .  gambar  proses single  shot  detector disertai landmark dapat  dilihat  seperti  gambar  4.1(a)  Hand,  4.1(b) Hand Detection, dan 4.1(c) Landmark.
(a)                (b)                 (c)
Gambar 6 Proses single shot detector dan landmark

## 2. Proses  Perhitungan  Klik  Tombol  Menggunakan Model Landmark
Proses  perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan model  landmark.  Tahap  awal  dalam  perhitungan  ini  ialah mendapatkan koordinat dari jari yang digunakan untuk proses klik  terhadap  tombol,  kemudian  mendapatkan  nilai  dari proses  klik  terhadap  tombol.  Adapun  rumus  yang  digunakan ialah seperti berikut :
n = [ x2 – x1 ] [ y2 – y1 ] (1) Keterangan :
n    =  objek  (huruf,  angka,  karakter  pada keyboard) x1 = nilai koordinat x1 (keypoint 7) x2 = nilai koordinat x2 (keypoint 8) y1 = nilai koordinat y1 (keypoint 7) y2 = nilai koordinat y2 (keypoint 8
Kemudian  menghitung  nilai  dari  tombol  yang  ditekan menggunakan model landmark yang sudah didapat menggunakan rumus dibawah ini :
xy 2 = x 2 + y 2 (2)
Keterangan : xy  =  nilai  objek  yang  akan  dicari  (angka,  huruf,
karakter)
x  = nilai koordinat x pada objek y  = nilai koordinat y pada objek
3. Tampilan Sistem Virtual Keyboard
Tampilan    awal    sistem virtual    keyboard berupa rangkaian  tombol-tombol keyboard seperti  halnya  pada keyboard fisik yang telah didesain tampilannya menggunakan library  opencv dan  ditampilkan  melalui  kamera internal maupun  kamera webcam laptop  dan  menggunakan  notepad sebagai  lembar  kerja  pengetikan  dari sistem virtual keyboard tersebut.

## Gambar 7 Tampilan Sistem
Setelah  sistem  virtual keyboard tampil  pada  layar desktop laptop,  maka  peneliti  akan  melakukan  kontrol keyboard  virtual menggunakan  telapak  tangan  dengan  cara
mengarahkan  telapak  tangan  ke  depan  kamera internal atau kamera webcam ,  setelahnya  maka  telapak  tangan  akan terdeteksi di dalam sistem virtual keyboard dengan jari tengah yaitu pada keypoint 12 disertai dengan shape lingkaran sebagai pendeteksi keyboard yang  akan  di  klik.  Jika  tangan  sudah terdeteksi  barulah  peneliti  dapat  melakukan  kontrol keyboard virtual tersebut  dimana  hasil  pengetikan  dari  angka,  huruf dan karakter akan tampil di lembar kerja pada notepad maupun lembar kerja yang membutuhkan sistem pengetikan keyboard.

## Gambar 8 Tampilan tangan yang terdeteksi didalam sistem virtual keyboard
Selanjutnya  setelah  tangan  terdeteksi  didalam  sistem virtual keyboard maka langkah selanjutnya melakukan kontrol keyboard,  pada  sistem  ini  pengetikan  dilakukan  dengan menggunakan  2  jari  yaitu  jari  telunjuk  dan  jari  tengah,  jari tengah  disertai shape lingkaran  berwarna  merah  yang berfungsi  untuk  mendeteksi  huruf  ataupun  tombol  yang  ada pada virtual  keyboard ,  jari  telunjuk  akan  digunakan  untuk fungsi  klik  pada keyboard ,  ketika  fungsi keyboard berjalan maka shape yang  ada  pada  jari  tengah  akan  berubah  warna menjadi  berwarna  kuning.  Hasil  pengetikan dari  angka,  huruf dan  karakter  akan  tampil  di  lembar  kerja  notepad,  selain notepad output juga  dapat  dihasilkan  menggunakan software lainnya  seperti microsoft  office , search  engine dan software lainnya yang membutuhkan fungsi dari keyboard sendiri.

## Gambar 9 Tampilan pengetikan virtual keyboard
4. Pengujian Jarak Pada Virtual Keyboard
Pengujian  jarak  tangan  terhadap  kamera  pada  sistem virtual keyboard dilakukan berdasarkan jarak 10 cm – 110 cm yaitu terdiri dari 10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm, 50 cm, 60 cm, 70  cm,  80  cm,  90  cm,  100  cm  dan  110  cm  yang  dilakukan diluar ruangan dapat dilihat pada grafik dibawah ini.
Berdasarkan  grafik  diatas  hasil  pengujian  jarak terhadap  kamera  pada  sistem  virtual  keyboard  diperoleh 13 status  berhasil  pada  jarak  30  cm  –  150  cm  dimana  sistem dapat  berjalan  dengan  telapak  tangan  terdeteksi  dan  dapat mengontrol  keyboard  secara  virtual  dan  diperoleh  2  status tidak  berhasil  dengan  jarak  10 . cm  dan  20 . cm,    dengan jarak  10  cm  dan  20  cm  telapak  tangan  masih  belum terdeteksi  karena  tangan  terlalu  dekat  dengan  kamera sehigga tangan tidak sepenuhnya tampak pada sistem virtual keyboard.  Jadi  tingkat  akurasi  keberhasilan  pengujian  jarak tangan terhadap kamera pada sistem virtual keyboard adalah:
Akurasi  =      (Total  pengujian  berhasil)/(Total  data pengujian)  x 100%
Akurasi = 13/15   x 100% = 86,66%
Tingkat akurasi keberhasilan pengujian jarak terhadap kamera  pada  sistem  virtual  keyboard  diperoleh  akurasi sebesar 86.66%.
1. Pengujian Cahaya pada Virtual Keyboard
Pengujian  berdasarkan  pengaruh  intensitas  cahaya terhadap sistem virtual keyboard terdiri dari 00,8 lux, 06.0 lux, 26,2 lux, 60 lux, 200 lux dan 627 lux, dapat dilihat pada grafik dibawah ini.

## Gambar 11 Grafik pengujian cahaya
Berdasarkan  grafik  diatas  diperoleh  1  status  tidak berhasil  pada  intensitas  cahaya  00,8  yang  dilakukan  pada malam  hari  didalam  ruangan  dan  lampu  mati  dan  minim pencahayaan,  status  tidak  berhasil  karena  intensitas  cahaya yang  terlalu  gelap  sehigga  telapak  tangan  tidak  dapat terdeteksi,  sedangkan  untuk  intensitas  cahaya  yang  lainnya telapak  tangan  dapat  terdeteksi  sehingga  dapat  mengontrol keyboard.
Jadi  tingkat  akurasi  keberhasilan  terhadap  pengujian intensitas cahaya pada sistem virtual keyboard adalah:
Akurasi  =  5/6    x  100%  = 83,3%
Tingkat  akurasi  keberhasilan  terhadap  pengujian berdasarkan intensitas cahaya menggunakan  kamera webcam  dan  lux  meter  yang  terdiri  dari  00,8  lux,  06.0  lux, 26,2 lux, 60 lux, 200 lux dan 627 lux. adalah 83,3%.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan berisi tentang poin-poin utama artikel. Dari  hasil  penelitian  dengan  judul Implementasi Metode  Single  Shot  Detector  (SSD)  Untuk  Pengenalan Gerakan  Tangan  Sebagai  Input  Virtual  Keyboard dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Masing-masing  tombol  yang  dibuat  pada  virtual keyboard  telah  berfungsi  dengan  baik  dan  memiliki titik  koordinat  pada  masing-masing  tombol  virtual keyboard.
2. Pengujian  yang  telah  dilakukan  berdasarkan  jarak antara  10  cm  –  150  cm  memiliki  akurasi  sebesar 86,66%.
3. Pengujian        sistem        berdasarkan        intensitas cahaya menggunakan kamera internal yang terdiri dari 0,8 lux, 6.0 lux, 26,2 lux, 60 lux, 200 lux dan 627 lux memiliki akurasi sebesar 83,3%.
4. Pengujian      kata      dilakukan      sebanyak      10      kali dan menghasilkan akurasi sebesar 100%.
5. Pengujian  tangan  kanan  dan  kiri  memiliki  akurasi sebesar 100%.

## REFERENSI
[1] Rahim.  M.  A  and  Shin.  J.  (2020).  Hand  Movement Activity-Based  Character  Input  System  on  a  Virtual Keyboard. The University of Aizu..
[2] Supal,  S.  N.,  Hayati,  M.,  &  Yatim,  M.  (2020). Kemahiran meta kognitif kanak-kanak dalam penggunaan  perisian  dan  peranti  input  tanpa  sentuhan leap motion. Journal of ICT in Education , 7 (2), 1–13.
[3] Dudley,  J.  J,  Benko,  H.,  Wigdor,  D.,  &  Krisstensson, U.  O.  (2019).  Performance  Envelopes  of  Virtual Keyboard  Text  Input  Strategies  in  Virtual  Reality. IEEE  International  Symposium  on  Mixed  and Augmented Reality (ISMAR)
[4] Falabiba.  (2019). Modul  Interaksi  Manusia  dan Komputer .
[5] Efendi, 2020. “Mengenal keyboard Virtual” NESABAMEDIA .
[6] Melinda.  R.  N.,  et  al.  2021.  “Program  Perhitungan RAB Pekerjaan  Struktur Baja  (WF  BEAM) Menggunakan  Bahasa  Python”.  TIERS  Information Technology Journal. 2(1): 1-7.
[7] Hermansyah.  M  dan  Fadillah.  N.,  (2019).  “Virtual Mouse  Berdasarkan  Warna  RGB  Menggunakan Metode Optical Flow Secara Real-Time”. Paradigma – Jurnal Informatika dan Komputer. 21(2). 249-252.
[8] Solikin.  (2020).  Deteksi  Penyakit  Pada  Tanaman Mangga  Dengan  Citra  Digital  :  Tinjauan  Literatur Sistematis ( SLR ). Bina Insani ICT Journal, 7(1), 63– 72.
[9] Kadir,  Abdul.  2019.  Langkah  Mudah  Pemrograman OpenCV  &  Python.  Jakarta:  PT.  Elex  Media Komputindo.
[10]  F.  Zhang  et  al.,  "MediaPipe  Hands:  On-Device Real-Time Hand Tracking," ArXiv, vol. abs/2006.10214, 2020. [11]  Asmoro. J. D.(2022). Virtual Mouse Menggunakan Hand Gesture Recognition Berbasis Hand  Landmark Model  Untuk Pointing Device .
[12]  Pradono  et  al.,  Development  of  automatic Landsat  data  download  engine.  Materials Science and Engineering.
[13]  Fuady  Samratul  dan  Anggraeni  Gina.  (2020). Deteksi Objek Menggunakan Metode Single Shot Multibox  Detector Pada  Alat  Bantu  Tongkat
Tunanetra Berbasis Kamera. Journal of Electrical Power Control and Automationn, 3(2).
[14]  Hui  Jonatahan.  (2018).  SSD  object  detection: Single  Shot  MultiBox  Detector  for  real-time processing.
[15]  Raharja.  B.  D.,  et  all.  2021.  “Penerapan  Discrete Cosine Transform (Dct) Terhadap Kompresi Citra Digital”. Indonesian Journal of Business Intelligence. 4(1). 31-36