Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.635 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 171-178 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## HAND GESTURE AND DETEKSI WAJAHDETECTION USING  RASPBERRY PI
Helfy Susilawati *1 , Ade Rukmana 2 , Fitri Nuraeni 3
1,2 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Garut, Indonesia
3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Institut Teknologi Garut , Indonesia Email: 1 helfy.susilawati@uniga.ac.id , 2 ade.rukmana@uniga.ac.id , 3 fitri.nuraeni@itg.ac.id
(Naskah masuk: 11 Oktober 2022, Revisi: 1 November 2022, Diterbitkan: 10 Februari 2023)

## Abstract
Face  detection  is  currently  used  for  various  purposes,  one  of  which  is  to  record  employees  attendance.  This strategy is ineffective since the employees still can hack the attendance by making their own photos and put them in their desks. If they are unable to come to the office,they can always ask their colleagues to submit their already available  photos.Therefore,  an  alternative  that  can  complement  the  current  face  detection  method  is  highly needed.One of  the methods that can be used is hand gesture detection.This study aims to  detect  hand gestures made by the employees to ensure whether they really come to work or not,so the chance for manipulation is quite small.For the purpose of hand gesture recognition, this study utilized Local Binary Pattern Histogram algorithm. LBPH is an algorithm used for the image matching process between images that have been given training and images taken in real time.The hand gesture image was first taken using a raspberry pi camera and then processed to  examine  whether  it  matches  the  registered  ID  or  not.The  results  showed  that  ID  recognition  by  using  hand gestures  is  detectable  and  is  in  accordance  with  the  registered  ID.The  number  recognition  in  hand  gestures includes numbers 1 to 10. The test results showed that, the average time required for reading hand gestures using a laptop was 9.2 seconds, while that of using raspberry was 14,2 seconds.Motion reading using a raspberry takes longer than that of using a laptop because the laptop's performance is higher than that of a raspberry.
Keywords : Face recognition, Hand gestures, LBPH

## DETEKSI WAJAH DAN GESTUR TANGAN DENGAN RASPBERRY PI

## Abstrak
Deteksi  wajah  saat  ini  digunakan  untuk  berbagai  kepentingan,  salah  satunya  adalah  dalam  proses  presensi karyawan.  Akan  tetapi,  hal  ini  dapat  diakali  oleh  para  pagawai  yaitu  dengan  membuat  foto  sendiri  kemudian ditempel di tempat kerja, sehingga apabila karyawan tersebut berhalangan hadir, dapat meminta bantuan rekannya untuk memfoto foto yang sudah ditempel, sehingga secara teknis karyawan tersebut masuk kerja. Oleh karena itu, diperlukan sebuah metode tambahan sebagai  pendamping dari  metode deteksi  wajah untuk  mengetahui apakah karyawan  tersebut  benar-benar  masuk  kerja  atau  tidak.  Salah  satu  yang  dapat  dipergunakan  adalah  dengan menggunakan  gestur  tangan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  gestur  tangan  yang  dilakukan  oleh karyawan  sehingga  peluang  untuk  dilakukan  manipulasi  sangat  kecil.  Deteksi  dan  mengenali  gestur  tangan dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  Local  Binary  Pattern  Histogram  (LBPH).  LBPH  merupakan  sebuah algoritma yang digunakan untuk proses image matching antara citra yang sudah diberikan pelatihan dengan citra yang diambil secara real time .  Sebelumnya, citra gestur tangan akan diambil dengan menggunakan raspberry pi camera  dan  kemudian  diolah  oleh  raspberry  pi  apakah  sesuai  dengan  ID  yang  terdaftar  atau  tidak.  Hasil  dari penelitian didapatkan bahwa ID gerakan tangan dapat terbaca dan sesuai dengan ID yang didaftarkan. Pengenalan angka pada gestur tangan meliputi angka 1 sampai dengan angka 10. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata waktu yang diperlukan untuk pembacaan gestur tangan dengan menggunakan laptop adalah 9,2 detik dan waktu rata-rata dengan menggunakan raspberry adalah 14,2 detik. Pembacaan gerakan dengan menggunakan raspberry lebih lama daripada dengan menggunakan laptop karena performa laptop lebih tinggi daripada raspberry.
Kata kunci : Deteksi wajah, Gerakan tangan, LBPH, Raspberry Pi, Presensi;

## 1. PENDAHULUAN
Presensi  merupakan  aktifitas  rutin  yang dilakukan oleh orang yang bekerja, baik itu bekerja di
perusahaan  swasta,  perusahaan  negara,  begitu  pula dengan pegawai sipil negara. Saat ini, presensi yang digunakan oleh pegawai sipil negara adalah presensi dengan  menggunakan  foto  selfie  karyawan  dan
deteksi  GPS  lokasi  handphone  berada.  Deteksi dengan  menggunakan  dua  metode  ini  dapat  diakali dengan  menyimpan  handphone  khusus  untuk presensi di lokasi tempat bekerja, kemudian pada saat selfie  digunakan  foto  diri  sendiri  yang  telah  dicetak sebelumnya.  Oleh  karena  itu,  untuk  meyakinkan bahwa  karyawan  tersebut  benar-benar  berada  di lokasi,  maka  dapat  digunakan  penambahan  fitur gerakan  atau  gestur.  Gestur  ini  akan  membedakan apakah  karyawan  tersebut  benar-benar  datang  di tempat  atau  hanya  menggunakan  foto.  Gestur  yang dapat  digunakan  yaitu  gestur  tangan.  Gestur  tangan merupakan  gestur  yang  paling  populer  yang  mana mendeteksi  gerakan  tangan  [1].  Hal  ini  dikarenakan dengan  menggunakan  teknologi  saat  ini,  gestur tangan  tidak  memerlukan  perangkat  khusus  untuk pendeteksiannya  [2]. Gestur tangan dapat mengatasi kesulitan dan dapat memudahkan manusia [3]. Gestur tangan  banyak  digunakan  untuk  komunikasi  non- verbal  seperti  aplikasi  medis,  kontrol  robot,  dan human-computer interaction (HCI) [4]. Pada human- computer interaction (HCI), gestur tangan merupakan bidang  yang  dapat  diekplorasi  lebih  [5].  Gestur tangan  yang  digunakan  merupakan  perwakilan  ID dari masing-masing karyawan. Setiap jari menunjukkan  ID  masing-masing,  sehingga  10  jari pada manusia mengidentifikasikan 10 ID.
Tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan  adalah untuk  membuat  sistem  presensi  yang  menggunakan
identifikasi  dari  wajah  atau  yang  disebut  dengan deteksi  wajah  yang  kemudian  digabungkan  dengan gerakan  tangan.  Gerakan  tangan  dari  setiap  orang yang  terdaftar  berbeda,  dengan  adanya  gerakan tangan  ini  menunjukkan  seseorang  benar-benar berada di tempat kerjanya. Hand gesture diharapkan dapat  menyakinkan  bahwa  karyawan  benar-benar hadir  di  tempat  kerjanya,  dimana  algoritma  yang digunakan ini adalah Local Binary Pattern Histogram.
Kesesuaian antara deteksi wajah dan kode pada deteksi  gerakan  tangan  menjadi  kunci  untuk  dapat melakukan  presensi.  Jika  deteksi  wajah  sudah terdaftar  dan  dikenali,  kemudian  akan  dicocokkan dengan  kode  yang  sudah  didaftarkan  sebelumnya untuk  karyawan  tersebut,  jika  cocok  maka  akan terdapat tulisan sleamat datang user, akan tetapi jika tidak  cocok  salah  satunya  maka  sistem  hanya  akan membaca gerakan tangan saja.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  adalah  pengenalan wajah  dan  pengenalan  gerakan  tangan.  Diagram Input, Proses, dan Output deteksi wajah dapat dilihat pada diagram dibawah.
Gambar 1. Diagram Input, Proses,dan Output Deteksi Pengenalan Wajah
Gambar  1  menunjukkan  diagram  input,  proses dan output dari deteksi pengenalan wajah. Input pada penelitian ini adalah citra wajah yang akan diujikan, yang menjadi proses adalah komputer dan raspberry. Jika  menggunakan  komputer  maka  tidak  diperlukan koneksi tambahan dalam melakukan proses
pembacaan deteksi wajah, sedangkan jika menggunakan  raspberry  maka  diperlukan  koneksi wifi  atau  internet  agar  data  dapat  diolah.  Outputnya merupakan data pengenalan wajah sesuai dengan data latih sebelumnya.
Gambar 2. Diagram Input, Proses,dan Output Deteksi Gerakan Tangan
Gambar  2  menunjukkan  diagram  input,  proses dan  output  dari  deteksi  gerakan  tangan.  Input  pada penelitian ini adalah citra gerakan tangan user, yang menjadi  proses  adalah  komputer  dan  raspberry. Outputnya merupakan data kode gerakan tangan yang sebelumnya sudah diatur terlebih dahulu.

## Gambar 3. Flowchart Sistem
Gambar  3  merupakan  gambar  untuk  flowchart sistem  dimana  yang  dilakukan  perta,a  kali  adalah proses  akuisisi  citra,  yang  mana  dilanjutkan  dengan pembuatan  data  latih  wajah  dan  gerakan  tangan. Proses  pengujian  untuk  menentukan  apakah  wajah dan  kode  yang  diuji  sesuai  dengan  yang  sudah didaftarkan  atau  tidak.  Pada  penelitian  ini  untuk mendeteksi  wajah  dan  gerakan  tangan    digunakan algoritma Local Binary Pattern Histogram (LBPH).
LBPH  digunakan  pada  beberapa  penelitian untuk medeteksi wajah secara real time seperti yang dilakukan pada penelitian  [6] dan [7]. LBPH adalah sebuah  algoritma  yang  kerap  digunakan  untuk mendeteksi  wajah  (face  recognition).  Sebuah penelitian yang membandingkan beberapa algoritma dalam  mendeteksi  wajah  menunjukkan  bahwa penggunaan  algoritma  LBPH  memiliki  keunggulan daripada  2  algoritma  lainnya  yang  dibandingkan, dimana  LBPH  menghasilkan  akurasi  40%  dan  95% dari  data set  yang ada [8].  Penggunaan LBPH juga digunakan untuk  mengklasifikasikan pola kecepatan tinggi, dimana hasil yang didapat adalah sistem yang dibangun  dapat  mengenali  kelas  1,12μs,  dan  33% lebih cepat dari sistem klasifikasi pola yang dilakukan sebelumnya  [9].  LBPH  juga  digunakan  untuk mengenali  ekspresi  wajah  seperti  marah  ,  bahagia, terkejut, jijik, sedih, netral dan takut pada Multimedia Understanding Group (MUG) dan Database Ekspresi Wajah Wanita Jepang (JAFFE) [10].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan dua perangkat keras yaitu  Komputer  dan  Raspberrry.  Raspberry  Pi digunakan  untuk  mengimplementasikan  penglihatan buatan [11]. Data yang sebelumnya telah diolah dan dilatihkan  dengan  menggunakan  komputer  akan diupload  ke  Raspberry.  Penggunaan  Raspberry dilakukan  agar  dapat  menghemat  tempat,  dimana Raspberry  dapat  digunakan  sebagai  pengganti komputer. Penggunaan Raspberry dapat mengurangi menurunkan  biaya,  menyederhanakan  proses,  serta mudah  dan  menyenangkan  untuk  dipelajari  dan digunakan [12].
Pengujian pada penelitian ini dibagi menjadi  2 tahapan.  Tahapan  yang  pertama  adalah  pengujian pengenalan  wajah  yang  sebelumnya  telah  diberikan data latih terlebih dahulu. Data latih menggunakan 20 foto dari setiap orangnya.
Tabel 1. Tabel Sample Data Latih Pada 5 Data Latih Data Latih
Ke-
User
Sample Data Latih 1 1. 2 2. 3 3.
4 4. 5 5.
Tabel  1  menunjukkan  tabel  dari  5  data  latih, dimana  pada  setiap  data  latih  diambil  5  sample dimana sebetulnya diambil minimal 20 sample pada setiap  data  latih.  Pengambilan  beberapa  pada  setiap data  latih  agar  komputer  bisa  mengenali  seseorang berdasarkan beberapa sisi wajah, sehingga jika pada saat  pengujian  terdapat  sisi  yang  bebeda  komputer masih dapat mengenali orang tersebut.
Hasil pengujian pengenalan deteksi wajah dapat dilihat pada gambar dibawah.
Gambar 4. Pengenalan wajah untuk user 1

## Gambar 5. Pengenalan wajah untuk user 5
Gambar  4  menunjukkan  untuk  user  1  yang sebelumnya  sudah  diberikan  data  latih  terkait  user, pada  saat  dilakukan  pengujian  secara real  time , sistem dapat mengetahui identitas dari orang tersebut. begitu  pula  dengan  gambar  5  dimana  sistem  juga dapat mengenali identitas dari user 5.
Pengenalan  gerakan  tangan  menggunakan librari  yang  sudah  ada  sebelumnya.  Jari  yang digunakan adalah jari  tangan sebelah kanan dan jari tangan  sebelah  kiri,  dima  jari  tangan  sebelah  kanan menunjukkan  angka  0  sampai  dengan  5  dan  jari tangan  kiri  menunjukkan  angka  6-10.  Berikuti pengenalan kode untuk gerakan tangan.
Tabel 2. Kode Gerakan Tangan Angka Kode Gerakan Tangan 0 1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwasanya pencahayaan  menjadi  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  apakah  sistem  mengenali  wajah  dan simbol gerakan tangan atau tidak.  Pada penelitian ini dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  5 parameter  uji  yaitu  ekspresi  wajah,  eye  contact, pencahayaan,  sudut  wajah,  dan  foto  user  untuk mengetahui  keberpengaruhan  parameter  tersebut terhadap keterbacaan deteksi wajah. Tabel 3. Parameter Uji ID karyawan Ekpresi Wajah Kontak mata Pencahayaan Sudut Wajah Foto 1. berpengaruh berpengaruh berpengaruh berpengaruh Tidak Terbaca 2. berpengaruh berpengaruh berpengaruh berpengaruh Tidak Terbaca 3. berpengaruh berpengaruh berpengaruh berpengaruh Tidak Terbaca 4. berpengaruh berpengaruh berpengaruh berpengaruh Tidak Terbaca 5. berpengaruh berpengaruh berpengaruh berpengaruh Terbaca pada jarak <= 10 cm
Berdasarkan tabel 3 diketahui bahwasanya dari keempat  parameter  tersebut  mempenyai  pengaruh untuk  pembacaan  pada  ID  user  yang  sebelumnya telah dilatih. Jika ekspresi, kontak mata, pencahayaan,  dan  sudut  wajah  sebelumnya  sudah terdapat dalam data latih atau minimal mendekati data latih,  maka  wajah  pada  data  uji  dapat  dikenali,  tapi
apabila  keempat  parameter  tersebut  tidak  ada sebelumnya  pada  data  latih,  maka  wajah  tersebut tidak  akan  dikenali.  Untuk  menguji  kecepatan pembacaan,  maka  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan  stopwatch  untuk  mengetahui  t  waktu yang  diperlukan  untuk  registrasi,  mendeteksi  wajah dan gerakan tangan.
Tabel 4. Waktu yang diperlukan untuk melakukan registrasi, mendeteksi wajah dan gerakan tangan dengan menggunakan Laptop
ID Karyawan Registrasi Deteksi Wajah Deteksi Gerakan Tangan 1. 5 second 0.37 second 15 second 2. 6 second 0.31 second 10 second 3. 4 second 0.44 second 6 second 4. 4 second 0.15 second 5 second 5. 7 second 0.54 second 10 second Rata-rata 5,2 second 0,362 second 9,2 second
Dari  tabel  4  dapat  dilihat  bahwasanya  waktu yang  paling  cepat  dari  3 fase  tersebut  adalah  waktu untuk pengenalan wajah, sedangkan waktu yang lebih
lama  untuk  dikenali  adalah  pada  fase  pengenalan gerakan tangan.
Tabel 5. Waktu yang diperlukan untuk melakukan registrasi, mendeteksi wajah dan gerakan tangan dengan menggunakan Raspberry Pi
ID Karyawan Registrasi Deteksi Wajah Deteksi Gerakan Tangan 1. 4 second 0.17 second 22 second 2. 4 second 0.15 second 10 second 3. 4 second 0.44 second 6 second 4. 3 second 0.18 second 10 second 5. 4 second 0.12 second 20 second Rata-rata 3,8 second 0,212 second 13,6 second
Dari  tabel  5  dapat  dilihat  bahwasanya  dengan menggunakan raspberry waktu yang paling cepat dari 3 fase tersebut adalah waktu untuk pengenalan wajah, sedangkan  waktu  yang  lebih  lama  untuk  dikenali adalah  pada  fase  pengenalan  gerakan  tangan.  Jika membandingkan  waktu  rata-rata  yang  diperlukan untuk  registrasi  dengan  menggunakan  raspberry memiliki waktu yang lebih cepat daripada waktu yang diperlukan  dengan  menggunakan  komputer,  akan tetapi  waktu  rata-rata  pada  gerakan  tangan  dengan menggunakan  raspberry  memiliki  waktu  yang  lebih lama  daripada  waktu  yang  diperlukan  komputer untuk mengenali gerakan tangan.
Gerakan tangan dengan tangan yang sama yang tidak  bisa  dibaca.  Misalnya  terjadi  pada  angka  11 yang terdiri dari 2 angka yang keduanya berada di jari tangan kanan. Begitu juga jika kedua angka berada di sebelah  kiri,  misalnya  angka  69,  maka  sistem  tidak dapat membaca angka tersebut. Sistem juga tidak bisa mengenali  perbedaan  angka,  misalnya  18  dan  81. Sistem  akan  membaca  gerakan  tangan  setelah  jari kanan  dan  kiri  berada  di  bingkai;  dengan  demikian sistem hanya akan membaca pola yang sama, bukan untuk angka yang berlawanan .
Gambar 6. Gerakan tangan untuk angka 18
Gambar 7. Gerakan tangan untuk angka 81
Gambar  6  dan  Gambar  7  menunjukkan  hasil keterbacaan sistem sama yaitu 18, walaupun gerakan tangan  pada  Gambar  1  dilakukan  dengan  cara mengangkat  tangan  dengan  kode  1  pada  jari  kanan, dan mengangkat gerakan tangan dengan kode 8 pada jari kiri.
Gambar 8. Deteksi wajah dan kode sesuai untuk user1
Gambar 8 menunjukkan bahwa jika pengenalan wajah  dan  kode  gerakan  tangan  sesuai,  maka  akan muncul  selamat  datang  untuk  user,  akan  tetapi  jika pengenalan  wajah  tidak  sesuai  dengan  gerakan
tangan,  maka  sistem  hanya  akan  membaca  gerakan tangannya saja.
Berdasarkan  hasil  pengujian  diketahui  bahwa jika wajah yang terdeteksi sudah terdaftar kemudian karyawan  tersebut  membuat  gerakan  tangan  sesuai dengan  kode  yang  didaftarkan  sebelumnya  maka akan muncul tulisan selamat datang user, yang berarti karyawan  tersebut  telah  melakukan  absensi  dan benar-benar terdapat di lokasi. Akan tetapi, jika tidak dikenali  salah  satunya  maka  sistem  hanya  akan membaca gerakan tangan saja. Hal ini sesuai dengan tujuan dari penelitian ini yakni untuk membuat sistem presensi yang menggunakan identifikasi wajah yang digabungkan dengan gerakan tangan

## 4. DISKUSI
Telah  dilakukan  beberapa  penelitian  yang berhubungan  dengan  gestur  tangan,  diantaranya adalah  penelitian  yang  menggunakan  gestur  tangan untuk  bahasa  isyarat  menggunakan  3DCNN[13]. Penelitian ini menggunakan 3DCNN untuk recognition.  3DCNN  digunakan  untuk  data  learning
dari  hand  gestur  yang  dilakukan.  Penggunaan  hand gestur juga digunakan untuk interaksi antara manusia dengan  robot  (Human-robot  Interaction/HRI)  [14]. Peda  penelitian  ini  terdapat  15  variasi  hand  gestur, dimana 9 variasi untuk menunjukkan angka 1 sampai 9 dan varian lainnya adalah punch, span, horizontal, collab,  xSign,  dan  TimeOut.  Hand  gestur  juga digunakan  pada  boneka  cerdas  sebagai  asisten  pada saat mendongeng untuk anak-anak [15]. Penelitian ini menggunakan  3  tipe  dari  gesture  set  yaitu  basic single-hand gesture set yang memiliki 7 pola gesture, tipe  kedua  adalah  advanced  sing-hand  gesture  set yang memiliki 7 pola gesture, dan navigation gesture set  yang  memiliki  8  pola  gesture.  Pengunaan  hand gesture juga digunakan untuk perawatan lansia [16]. Penelitian  ini  menggunakan  sensor  kinect    dan menggunakan  5  tipe  gesture  dimana  rata-rata ketepatan  mengenali  kelima  gesture  tersebut  adalah 95,53%  dan  rata-rata  error  mengenali  tipe  gesture adalah  4,47%.  Hand  gesture  juga  digunakan  untuk anotasi  video  [17].  Metode  yang  digunakan  adalah metode KNN, dengan menggunakan 20 jenis gesture. Hasil penelitian menunjukkan dengan menggunakan metode  KNN  tingkat  pengenalan  rata-rata  adalah 97%. Hand gesture juga digunakan untuk mengontrol peralatan  rumah  tangga  lewat  jarak  jauh  [18]. Penelitian  ini  menggunakan  accelerometer  dan gyroscope  yang  terdapat  pada  handphone  untuk mengontrol peralatan rumah dari jarak jauh.
Pada penelitian yang telah dilakukan diketahui bahwa  pencahayaan  merupakan  salah  satu  faktor yang  mempengaruhi  hasil  keterbacaan  pada  deteksi wajah  atau  pada  gerakan  tangan.  sedangkan  pada deteksi  wajah,  selain  faktor  pencahayaan,  faktor ekspresi,  eye  contact,  dan  sudut  wajah  juga mempengaruhi  hasil  keterbacaan.  Hal  ini  terjadi karena  jumlah  data  latih  pada  sebelumnya  tidak melibatkan terkait ekspresi yang berbeda, eye contact juga  konstan,  dan  sudut  wajah  yang  tidak  berubah- ubah. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh  Abha  Thakral;  Akshat  Vohra  yang  mana  hasil dari penelitian yang mereka lakukan masalah terkait pencahayaan pada saat  sedang mengambil  data latih dan  pada  saat  sedang    melakukan  data  uji  menjadi salah  satu  point  penentu  analisa  yang  akurat  dalam pengambilan keputusan [19].

## 5. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  gerakan  tangan  bahwasanya kode gerakan tangan dapat terbaca apabila kedua sisi dari gerakan tangan sudah berada dalam frame yang telah  ditentukan.  Pada  penelitian  ini  untuk  kode gerakan tangan dengan gerakan tangan yang beruntun dari sisi jari yang sama baik itu sisi kiri ataupun sisi kanan tidak dapat terbaca. Begitu pula untuk gerakan tangan beruntun yang berawal dari tangan kanan dulu kemudian tangan kiri, atau kebalikannya tangan kiri dulu  kemudian  tangan  kanan  masih  dianggap  dua angka  yang  sama  karena  pembacaan  kode  garakan tangan secara bersamaan.
Keterbacaan untuk registrasi dan deteksi wajah yang  menggunakan  raspberry  memiliki  rata-rata waktu  yang  lebih  cepat  daripada  waktu  yang diperlukan dengan menggunakan komputer. Sedangkan  pada  pengenalan  kode  gerakan  tangan komputer memiliki waktu yang lebih cepat daripada raspberry.  Data  yang  diupload  ke  raspberry merupakan  data  yang  sebelumnya  diolah  di komputer,  sehingga  pada  saat  sudah  berada  di raspberry,  raspberry  hanya  perlu  mengenali  data berdasarkan  data  yang  sebelumnya  sudah  diuji cobakan  terlebih  dahulu  di  komputer.  Akan  tetapi dalam gerakan tangan dimana diperlukan pengolahan citra yang lebih tinggi komputer memiliki kecetapan yang lebih cepat daripada raspberry. Hal ini menjadi wajar  dikarenakan  raspberry  yang  merupakan komputer  kecil  harus  melakukan  dua  task  yaitu pembacaan  berdasarkan  data  yang  sudah  ada  dan pembacaan  citra  gerakan  tangan  mana  yang digunakan.  Raspberry  yang  merupakan  komputer kecil tentu akan mengalami delay daripada komputer yang sebenarnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih terhadap fakultas teknik universitas garut  yang telah memfasilitasi  penelitian yang  telah  dilakukan,  kepada  lembaga  penelitian universitas  garut  yang  telah  memberikan  arahan dalam  pelaksanaan  penelitian,  dan  kepada  LPDP yang  telah  memberikan  dana  untuk  penelitian  yang dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. E. Nogales and M. E. Benalcázar, “Hand gesture  recognition  using  machine  learning and  infrared  information:  a  systematic literature  review,” Int.  J.  Mach.  Learn. Cybern. ,  vol.  12,  no.  10,  2021,  doi: 10.1007/s13042-021-01372-y.
[2] A.  N.  Aziz  and  A.  Kurniawardhani,  “The Development  of Hand Gestures Recognition Research:  A  Review,” Int.  J.  Artif.  Intell. Res. , vol. 6, no. 1, 2022.
[3] M. J. Cheok, Z. Omar, and M. H. Jaward, “A review  of  hand  gesture  and  sign  language recognition techniques,” Int. J. Mach. Learn. Cybern. ,  vol.  10,  no.  1,  2019,  doi: 10.1007/s13042-017-0705-5.
[4] M.  Oudah,  A.  Al-Naji,  and  J.  Chahl,  “Hand Gesture  Recognition  Based  on  Computer Vision: A Review of Techniques,” Journal of Imaging ,  vol.  6,  no.  8.  2020,  doi: 10.3390/JIMAGING6080073.
[5] D.  Sarma  and  M.  K.  Bhuyan,  “Methods, Databases  and  Recent  Advancement  of Vision-Based Hand Gesture Recognition for HCI  Systems:  A  Review,” SN  Computer Science ,  vol.  2,  no.  6.  2021,  doi:
10.1007/s42979-021-00827-x.
178 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 171-178
[6] A.  Anand,  V.  Jha,  and  L.  Sharma,  “An improved  local  binary  patterns  histograms technique  for  face  recognition  for real  time applications,” Int.  J.  Recent  Technol.  Eng. , vol.  8,  no.  2  Special  Issue  7,  2019,  doi: 10.35940/ijrte.B1098.0782S719.
[7] F.  Deeba,  A.  Ahmed,  H.  Memon,  F.  A. Dharejo,  and  A.  Ghaffar,  “LBPH-based enhanced  real-time  face recognition,” Int.  J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10, no. 5, 2019, doi: 10.14569/ijacsa.2019.0100535.
[8] M. M. Ahsan, Y. Li, J. Zhang, M. T. Ahad, and  K.  D.  Gupta,  “Evaluating  the Performance  of  Eigenface,  Fisherface,  and Local Binary Pattern Histogram-Based Facial Recognition Methods under Various Weather Conditions,” Technologies ,  vol.  9,  no.  2,
2021, doi: 10.3390/technologies9020031.
[9] O. Mujahid and Z. Ullah, “High Speed Partial Pattern Classification System Using a CAM- Based  LBP  Histogram  on  FPGA,” IEEE Embed. Syst. Lett. , vol. 12, no. 3, pp. 87–90,
2020, doi: 10.1109/LES.2019.2956154.
[10] M.  S.  Kaushik  and  A.  B.  Kandali, “Recognition of facial expressions extracting salient  features  using  local  binary  patterns and  histogram  of  oriented  gradients,” 2017 Int. Conf. Energy, Commun. Data Anal. Soft Comput.  ICECDS  2017 ,  pp.  1201–1205,
2018, doi: 10.1109/ICECDS.2017.8389632.
[11] T. Adep, R. Nikam, S. Wanewe, and D. K. B. Naik,  “Visual  Assistant  for  Blind  People using Raspberry Pi,” Int. J. Sci. Res. Comput.
Sci.  Eng.  Inf.  Technol. ,  vol.  3307,  pp.  671– 675, 2021, doi: 10.32628/cseit2173142.
[12] F. Salih and S. A. Mysoon Omer, “Raspberry pi  as  a  Video  Server,” 2018  Int.  Conf. Comput.  Control.  Electr.  Electron.  Eng. ICCCEEE  2018 ,  pp.  1–4,  2018,  doi:
10.1109/ICCCEEE.2018.8515817.
[13] M. Al-Hammadi, G. Muhammad, W. Abdul, M. Alsulaiman, M. A. Bencherif, and M. A. Mekhtiche,  “Hand  Gesture  Recognition  for
Sign  Language  Using  3DCNN,” IEEE
Access , vol. 8, 2020,
doi: 10.1109/ACCESS.2020.2990434.
[14] C. Nuzzi, S. Pasinetti, R. Pagani, G. Coffetti, and G. Sansoni, “HANDS: an RGB-D dataset of  static  hand-gestures  for  human-robot interaction,” Data  Br. ,  vol.  35,  2021,  doi:
10.1016/j.dib.2021.106791.
[15] H. Liang, J. Chang, I. K. Kazmi, J. J. Zhang, and P. Jiao, “Hand gesture-based interactive puppetry  system  to  assist  storytelling  for children,” Vis. Comput. , vol. 33, no. 4, 2017, doi: 10.1007/s00371-016-1272-6.
[16] M. Oudah, A. Al-Naji, and J. Chahl, “Elderly care  based  on  hand  gestures  using  kinect sensor,” Computers , vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.3390/computers10010005.
[17] M. Z. Alksasbeh et al. , “Smart hand gestures recognition using K-NN based algorithm for video  annotation  purposes,” Indones.  J. Electr.  Eng.  Comput.  Sci. ,  vol.  21,  no.  1, 2021,  doi:  10.11591/ijeecs.v21.i1.pp242- 252.
[18] Y. C. Chu, Y. J. Jhang, T. M. Tai, and W. J. Hwang,  “Recognition  of  hand  gesture sequences by accelerometers and
gyroscopes,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 18, 2020, doi: 10.3390/APP10186507.
[19] A.  Thakral  and  A.  Vohra,  “Comparison between local  binary pattern histograms and principal  component  analysis  algorithm  in face  recognition  system,” Proc.  2017  Int. Conf. Smart Technol. Smart Nation,
SmartTechCon 2017 , pp. 973–978, 2018, doi:
10.1109/SmartTechCon.2017.8358516.