Pengendalian Mobile Robot Non-Holonomic Berdasarkan Gestur Jari Menggunakan Template Matching
Ali Rizal Chaidir * , Dedy Wahyu Herdiyanto dan Guido Dias Kalandro Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember, Jember, Jawa Timur, Indonesia
* Corresponding author, e-mail: ali.rizal@unej.ac.id
Abstrak —Pengendalian mobile robot non-holonomic berdasarkan  gestur  adalah  suatu  teknik  untuk mengatur gerakan mobile robot non-holonomic menggunakan gestur jari, setiap gestur mewakili gerakan robot.  Mobile  robot  dapat  bergerak  maju,  mundur,  belok  kanan,  dan  belok  kiri  berdasarkan  gestur  jari. Tugas tersebut dapat dilakukan berdasarkan perintah operator. Dengan memanfaatkan perintah operator, pergerakan robot tidak tergantung pada lingkungan yang tetap. Salah satu teknik yang digunakan operator untuk  mengendalikan  robot  adalah  menggunakan  sensor  yang  terpasang  di  tangan  operator.  Selain membutuhkan  komponen  sensor,  penggunaan  sensor  membutuhkan  perangkat  keras  tambahan  untuk mengakuisisi  data  hasil  pembacaan  sensor.  Penelitian  ini  menawarkan  solusi  lain  untuk  mengendalikan mobile robot non-holonomic, yaitu menggunakan kamera untuk mengenali gestur tangan operator robot. Setiap  gestur  disimpan  dalam  bentuk  citra  biner,  kemudian  setiap  citra  gestur  yang  tertangkap  kamera dibandingkan  dengan  citra  yang  tersimpan  sebelumnya  menggunakan  template  matching.  Sehingga pergerakan  robot  beroda  non-holonomic  bergerak  berdasarkan  gestur  jari  operator.  Hasil  dari  penelitian ini menunjukkan kamera mampu mengenali gestur jari untuk memberikan perintah kepada robot. Gestur jari  digunakan  untuk  memberikan  perintah  kepada  robot  agar  bergerak  maju,  mundur,  belok  kanan  dan kiri, dan berhenti, persentase keberhasilan dari pengujian tersebut adalah sebesar 95%.

## Kata Kunci : Gestur, Mobile robot dan Template matching
Abstract — Control of non-holonomic mobile robots based on gestures is a technique for controlling non- holonomic  mobile  robot  movements  using  finger gestures.  Mobile  robots  can  move  forward,  backward, turn right, and turn left based on finger gestures. The task can be done based on the operator's command. One  of  the  techniques  used  by  operators  to  control  robots  is  to  use  sensors  installed  in  the  operator's hands.  In  addition  to  requiring  sensor  components,  the  use  of  sensors  requires  additional  hardware  to acquire  sensor  readings.  This  research  offers  another  solution  for  controlling  non-holonomic  mobile robots.  The  solution  is  to  use  a  camera  to  recognize  the  robot  operator's  hand  gestures.  Each  gesture  is stored as a binary image, then each gesture captured by the camera is compared with the previously saved image using template matching, so that the movement of the non-holonomic wheeled robot moves based on the operator's finger gesture. The results of this study indicate the camera can recognize finger gestures to give commands to the robot. Finger gestures are used to give commands to the robot to move forward, backward, turn right and left, and stop, the percentage of success of the test is 95%.
Keywords : Gesture, Mobile robot dan Template matching

## Pendahuluan
Manusia membutuhkan teknologi untuk mempercepat  dan  mempermudah  tercapainya suatu  tujuan  tertentu,  robotika  merupakan teknologi yang dapat membantu dan menggantikan  manusia  untuk  melaksanakan tugasnya,  terutama  tugas-tugas  yang  berbahaya bagi  manusia.  Pada  umumnya  teknologi  robotika diterapkan  pada  bidang  pertanian  [1],  medis,  dan industri  [2].  Di  bidang  medis  robot  dapat dimanfaatkan  untuk membantu  dokter melakukan
kegiatan  pembedahan  pasien  [3]  dan  sebagai pembantu  pasien  disabilitas  [4],  di  bidang pertanian robot dapat ditugaskan untuk melakukan penanaman  [1],  pemeliharaan  atau  pemeriksaan [5],  dan  pemanenan  tanaman  [6].  Sedangkan  di industri,  misalnya  untuk  manufacturing  [7]  robot dapat mempercepat proses produksi suatu barang.
Salah  satu  pekerjaan  dasar  dan  umum  yang dapat dilakukan robot adalah mengambil, memindah, dan meletakkan objek. Untuk melakukan itu, maka mobile robot harus memiliki
kemampuan bergerak maju, mundur, berhenti, dan belok kanan serta kiri.
Beberapa  jenis  mobile  robot  diantaranya adalah  mobile  robot  beroda  holonomic  dan  non holonomic,  sesuai  dengan  namanya  robot  beroda mampu  berpindah  tempat  dari  suatu  tempat  ke tempat  lain  di  lingkungan  tertentu,  sedangkan robot  lengan  yang  dilengkapi  gripper  dapat ditugaskan  untuk  mengambil,  memindah  dan meletakkan  suatu  objek  dalam  jangkauan  robot lengan  robot.  Contoh  penerapan  robot  tersebut adalah  sebagai  media  pembelajaran  dalam menulis  [8],  penjinak  bom  [9],  robot  bergerak menuju  bom,  mengambil,  lalu  membawa  ke tempat yang lebih aman untuk dijinakkan.
Robot  dapat  bergerak  secara autonomous atau bisa  juga  dibuat  untuk  mengikuti  perintah operator.  Dua  cara  tersebut  dapat  direalisasikan menggunakan mesin vision, dengan menggunakan mesin vision, robot dapat bergerak mengikuti jalur yang  harus  dilewati  secara autonomous [10],  dan mesin  vision  dapat juga digunakan untuk  melihat gestur tangan operator untuk menentukan gerakan robot [11][12].
Keuntungan  navigasi  robot  menggunakan perintah  operator  dibandingkan  menggunakan sensor  adalah  robot  relatif  tidak  memiliki ketergantungan  pada  lingkungannya,  robot  lebih banyak memiliki kebebasan gerakan, dan memiliki  kecepatan  yang  lebih  baik  dalam bergerak  dibandingkan  menggunakan  sistem kendali  menggunakan  tombol.  Selain  itu,  mesin vision memiliki keuntungan yaitu tidak membutuhkan  perangkat  elektronika  yang  lebih banyak  dibandingkan  dengan  sensor  yang diletakkan  pada  tangan  untuk  membaca  gestur [13],  sehingga  tangan  operator  tidak  terganggu oleh perangkat sensor.
Algoritma  pengenalan  gestur  yang  digunakan adalah  template  matching.  Template  matching merupakan salah satu teknik untuk menyelesaikan masalah  di  bidang  pengolahan  citra,  misalnya tentang tracking, dan recognition , termasuk dapat diterapkan  untuk  mengenali  gestur.  Salah  satu kelebihannya adalah tidak memerlukan komputasi yang besar.
Pada  penelitian  ini  mobile  robot  non- holonomic  dapat  dikendalikan  berdasarkan  gestur jari  dengan  memanfaatkan  web  cam  untuk mengenali  gestur  operator  robot.  Gerakan  robot beroda bergerak sesuai dengan gestur jari operator, yaitu bergerak maju, mundur, berhenti, dan belok kanan serta kiri.

## Metode Penelitian
Robot  yang  digunkan  adalah  jenis  mobile robot  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1, robot  tersebut  terdiri  dari  robot  mobile  beroda dengan  pergerakan  non-holonomic,  mobile  robot beroda  memiliki  ukuran  lebar  32  cm,  panjang  18 cm,  dan  tinggi  15  cm  dengan  tipe  4  WD.  Robot bergerak  berdasarkan  perintah  operator  yang berupa  gestur  jari  dan  tangan,  gestur  tersebut ditangkap  oleh  kamera,  kamera  yang  digunakan adalah  web  cam  A4tech.  Hasil  citra  yang ditangkap  oleh  kamera  kemudian  akan  dioleh  di sebuah  laptop  dan  kemudian  dikirim  ke  sebuah kontroler  untuk  memberikan  signal  digital  ke driver motor. Kontroler utama robot adalah board Arduino  uno,  dan  driver  motor  yang  digunakan untuk  mengatur  arah  putaran  roda  robot menggunakan modul driver motor MC33886.
Gambar 1. Mobile robot non-holonomic

## 2.1. Sistem Blok Diagram
Sistem  blok  diagram  secara  keseluruhan  pada penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  2. Kamera yang digunakan adalah sebuah Web Cam yang  difungsikan  untuk  menangkap  citra  tangan dan  jari  operator,  citra  yang  tertangkap  oleh  web cam  adalah  citra  dengan  format  RGB.  Hasil pembacaan  citra  tersebut  kemudian  dimasukkan ke  sebuah  algoritma  yang  dibuat  di  dalam komputer  untuk  mendapatkan  parameter  gestur jari  operator  untuk  kemudian  digunakan  sebagai dasar untuk menggerakkan robot. Parameter yang diperoleh  selanjutnya  dikirim  secara  serial  ke sebuah mikrokontroler dan kemudian mikrokontroler  mengirim  data  ke  system  driver motor untuk menentukan gerakan mobile robot.
Terdapat  algoritma  pengolahan  citra  untuk mendukung  system  yang  ditunjukkan  pada gambar  1,  algoritma  tersebut  adalah  algoritma untuk  mengenali  gestur  jari.  Algortima  untuk mengenali  gestur  jari  adalah  sebuah  algoritma yang digunakan untuk membedakan setiap bentuk lima  jari  operator,  bentuk  lima  jari  operator tersebut  digunakan  untuk  menentukan  gerakan mobile  robot.  Algoritma  tersebut  digunakan setelah  proses  konversi  citra  dilakukan,  yaitu konversi citra dari RGB ke Biner.

## Gambar 2. Blok diagram sistem
2.2. Konversi citra RGB menjadi citra biner
Citra biner digunakan pada algoritma pengenalan  gestur  jari.  Untuk  menghasilkan  citra biner,  format  citra  RGB  dikonversi  menjadi  citra YCbCr  terlebih  dahulu.  Gambar  3  menunjukkan langkah  untuk  menghasilkan  citra  biner,  citra tersebut  dianggap  lebih  baik  dalam  pengenalan kulit  daripada  citra  RGB  dan  memiliki  tumpang tindih  yang  kecil  antara  skin  color  dan  non-skin color  dalam  berbagai  kondisi  pencahayaan  [14]. Disetiap  citra  dimungkinkan  terdapat  derau  yang berbentuk  bitnik-bintik,  untuk  mengurangi  derau tersebut  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan filterisasi  menggunakan  filter  median,  filter median  mampu  untuk  menghilangkan  bitnik- bintik  pada  sebuah  citra  [15].  Tahap  terakhir untuk  mendapatkan  citra  biner  atau  memisahkan latar  belakang  dan  latar  depat  citra  adalah melakukan  proses thresholding menggunakan Persamaan  (1),  nilai  ambang  diatur  untuk memisahkan  citra  latar  belakang  dan  latar  depan,
citra  latar  depan  direpresentasikan  dengan  nilai piksel  disetiap  parameter  Ycbcr  dengan  nilai  255 (berwarna  putih),  sedangkan  warna  piksel  citra latar belakang adalah berwarna hitam.
Gambar 3. Tahapan untuk menghasilkan citra biner
1 max Y( , ) min max ( , ) min ( , ) max ( , ) min 0   else if Ty x y Ty Tcr Y x y Tcr G x y Tcb Y x y Tcb if                 (1)
dimana  G(x,y)  adalah image  biner,  Y(x,y)  adalah image  YCrCb,  Tymax  dan  Tymin  menyatakan nilai threshold maksimal  dan  minimal  komponen Y,  Tcrmax  dan  Tcrmin  menyatakan  nilai threshold maksimal  dan  minimal  komponen  cr, Tcbmax  dan  Tcbmin  menyatakan  nilai threshold maksimal dan minimal komponen cb.

## 2.3. Pengenalan Gestur Jari
Gerakan robot beroda maju, belok kanan dan kiri, mundur,  dan  berhenti  didasarkan  oleh  gestur  jari operator. Tahapan pengenalan gestur jari ditunjukkan pada gambar 4, pengenalan gestur jari diawali dengan menerapkan algoritma deteksi tepi pada citra biner yang telah dihasilkan sebelumnya, algoritma deteksi tepi adalah salah satu algoritma yang  dapat  mendeteksi  tepi  objek  pada  sebuah citra  [16].  Metode  deteksi  tepi  yang  digunakan adalah algoritma canny, algoritma tersebut adalah salah  satu  algoritma  yang  cukup  optimal  untuk melakukan  deteksi  tepi  pada  sebuah  citra  [16]. Hasil  citra  dari  penerapan  algoritma  canny selanjutnya  dilakukan  proses  pengambilan  area yang  dibutuhkan  saja  yaitu  menggunakan  teknik ROI  secara  otomatis.  Citra  yang  menunjukkan area  yang  dibutuhkan  saja  kemudian  disimpan sebagai template untuk dibandingkan dengan citra
Laptop Algoritma Pengenalan gestur jari Web Cam Operator robot Komunikasi Serial Driver motor DC Robot beroda Mikrokontroler Algoritma Penerima Data Parameter Pengenalan Jari
yang  tertangkap  webcam  pada  saat  operator memberikan perintah pada mobile robot.
Sesuai  dengan  jumlah  jenis  gerakan  robot, yaitu  maju,  mundur,  belok  kanan  dan  kiri,  serta berhenti,  maka  ada  lima  citra  yang  digunakan sebagai  template,  setiap  citra  yang  tertangkap dibandingkan dengan template citra yang sebelumnya  tersimpan,  untuk  membandingkan dua  citra  menggunakan  persamaan  (2)  yaitu metode  template  matching,  template  marching merupakan salah satu teknik untuk menyelesaikan masalah  di  bidang  pengolahan  citra,  misalnya tentang tracking, dan recognition , termasuk dapat diterapkan untuk mengenali gestur. Kesamaan dua citra  ditunjukkan  oleh  nilai  korelasi  yang dihasilkan,  setiap  template  citra  dibandingkan dengan  citra  yang  ditangkap  webcam,  nilai korelasi  tertinggi  menunjukkan  kesamaan  citra dan  keputusan  tersebut  dikirim  secara  serial  ke mikrokontroler.
      1 0 1 1 2 2 0 0 ( ) N i i i N N i i i i x x y y
cor
x x y y                 (2)
Dimana x adalah citra sebagai template, x adalah rata-rata  dari  citra  sebagai  template, y adalah sumber citra, y adalah rata-rata dari sumber citra, dan N adalah ukuran dari citra sebagai template.

## Gambar 4. Tahapan pengenalan gestur jari

## 2.4. Rangkaian Elektronika
Komponen  utama  yang  digunakan  (gambar  5) adalah  Arduino  sebagai  board  mikrokontroler untuk  menerima  data  dan  memberikan  sinyal digital  High  atau  Low  untuk  dikirim  ke  modul driver motor MC33886 yang selanjutnya mengendalikan  arah  putaran  motor  dc  robot beroda.
Tugas  utama  dari  mikrokontroler  yang digunakan adalah menerima data secara serial dan mengirimkannya modul MC33886. Pin 10 sampai
13 pada board Arduino dihubungkan ke pin input 1  sampai  4  pada  modul  driver  motor  MC33886 secara berturut-turut.

## Gambar 5. Rangkaian Elektronika untuk Mengendalikan Motor

## 2.5. Metode Pengujian dan Analisa
Pengujian  dilakukan  pada  rangkaian  driver motor, algoritma pengenalan gestur, dan pengujian terhadap sistem keseluruhan. Respon rangkaian driver motor diuji berdasarkan  input  digital  yang  diberikan  pada setiap  pin  input  modul,  selain  itu  algoritma pengenalan gesture juga diuji, yaitu dengan tujuan untuk  mengetahui  kombinasi  yang  memiliki tingkat  kesalahan  terkecil  dan  selanjutnya digunakan untuk mengendalikan robot.
Tahap  terakhir  adalah  melakukan  pengujian sistem keseluruhan, pengujian dilakukan menggunakan kombinasi gestur yang sebelumnya telah  ditentukan.  Pengujian  dilakukan  untuk mengetahui  respon  robot  terhadap  gestur,  yaitu dengan  menggunakan  sebuah  jalur  untuk  diikuti robot  berdasarkan  perintah  operator.  Sistem keseluruhan dikatakan berhasil ketika robot dapat bergerak  sampai  titik  akhir  sesuai  dengan  jalur robot,  pengujian  ini  dilakukan  sebanyak  20  kali. Setiap  pengujian  hanya  dilakukan  oleh  satu operator.

## Hasil dan Pembahasan
Pergerakan  robot  ditentukan  dengan  gestur jari. Kinerja robot diukur berdasarkan keberhasilan  robot  mengikuti  gestur  jari  operator untuk  melakukan  tugas  yang  diperintahkan operator.  Pengujian  dilakukan  oleh  satu  orang operator, setiap kombinasi gestur yang digunakan
dicatat  dan  kemudian  dianalisa  dan  ditentukan untuk mengendalikan robot.

## 3.1. Hasil Pengujian Driver Motor
Driver  motor  adalah  salah  satu  rangkaian terpenting  untuk  menggerakkan  robot  beroda. Empat  pin  output  Arduino  yang  digunakan mampu memberikan sinyal digital untuk menggerakkan  robot.  Hasil  pengujian  driver motor dapat dilihat pada Table 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Driver Motor Nilai Pin Arduino Gerakan Robot 10  11  12  13 1 0 1 0 Maju 0 1 0 1
Mundur
1 0 0 1 Belok Kanan 0 1 1 0 Belok Kiri 0 0 0 0 Berhenti

## 3.2. Hasil  Pengujian  Gerakan  Robot  Beroda Berdasarkan Gestur Jari
Pengukuran  kinerja  robot  beroda  dilihat berdasarkan  kesesuaian  pergerakan  robot  beroda dengan  gestur  jari  operator,  table  2  sampai  4 menunjukkan  hasil  pengujian  pergerakan  robot sesuai  dengan  kombinasi  gestur  jari  yang digunakan.
Table 2. Hasil Pengujian Gestur Jari Ke 1 Template Gestur Tangan Gestur Jari Gerakan Robot yang Diinginkan Gerakan Robot dari Pengujian Maju Maju
Kanan Mundur Kiri
Kiri Berhenti Kanan
Mundur Mundur Table 3. Hasil Pengujian Gestur Jari Ke 2 Template Gestur Tangan Gestur Jari Gerakan Robot yang Diinginkan Gerakan Robot dari Pengujian Maju Kanan Kanan Mundur Kiri Berhenti
Berhenti Berhenti
Mundur Kiri Table 4. Hasil Pengujian Gestur Jari Ke 3 Template Gestur Tangan Gestur Jari Gerakan Robot yang Diinginkan Gerakan Robot dari Pengujian Maju Maju Kanan Kanan Kiri Kiri
Berhenti Berhenti
Mundur Mundur
Table  2  dan  3  menunjukkan  kesalahan pembacaan  gestur  jari  yang  diberikan  terhadap template  gestur  yang  sebelumnya  telah  disimpan (warna  merah),  kombinasi  gestur  table  2  dan  3 memiliki  kemiripan  disetiap  gesturnya.  Berbeda dengan  kombinasi  gestur  table  4,  kombinasi gestur  jari  4 memiliki  kemiripan  yang lebih  kecil dibandingkan  kombinasi  gestur  table  2  dan  3. Berdasarkan hasil tersebut maka kombinasi gestur jari  pada  table  4  digunakan  untuk  memberikan perintah  kepada  robot  beroda,  karena  memiliki akurasi  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan hasil pengujian pada tabel 2 dan 3.
Selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian terhadap robot, robot bergerak berdasarkan gestur yang  diberikan  operator,  skenario  pengujian ditunjukkan  pada  Gambar  6  dan  hasil  pengujian ditunjukkan pada table 5.
Gambar 6. Jalur pengujian gerakan robot
Table 5. Hasil Pengujian Kombinasi Gestur Jari Terhadap Robot Pengujian Waktu tempuh (detik) Keberhasilan 1 21 Berhasil 2 17 Berhasil 3 - Gagal 4 20 Berhasil 5 25 Berhasil 6 17 Berhasil 7 17 Berhasil 8 17 Berhasil 9 16 Berhasil 10 17 Berhasil 11 30 Berhasil 12 14 Berhasil 13 17 Berhasil
14 15 Berhasil 15 25 Berhasil 16 20 Berhasil 17 10 Berhasil 18 10 Berhasil 19 18 Berhasil 20 11 Berhasil Tabel 5 menunjukaan hasi pengujian pergerakan robot, tingkat keberhasil yang didapat adalah 95%, dari 20 pengujian pada pengujian ke 3  robot  gagal  mencapai  titik  akhir  lintasan,  robot tidak  dapat  dikendalikan  untuk  mencapai  titik akhir  lintasan.  Selain  itu,  dari  tabel  tersebut  juga menunjukkan  bahwa  setiap  pengujian  memiliki waktu tempuh  yang  berbeda,  waktu  tempuh yang sering  terjadi  adalah  17  detik,  terlama  adalah  30 detik,  tercepat  adalah  10  detik,  rata-rata  waktu tempuh  yang  didapat  adalah  17,7  detik,  dan standart  deviasi  yang  diperoleh  sebesar  5,10. Sedangkan  jika  dilihat  dari  perubahan  waktu tempuh yang terjadi mulai dari pengujian pertama sampai  trakhir  maka  dapat  dilihat  bahwa  nilai tersebut menjadi semakin kecil.

## Kesimpulan
Pengendalian mobile robot  non-holonomic menggunakan  gestur  jari  telah  dilakukan,  dari pengujian  yang  telah  dilakukan  terlihat  bahwa gestur  jari  cukup  mampu  dikenali  oleh  algoritma pemrograman  yang  telah  dibuat.  Keberhasilan robot untuk bernavigasi berdasarkan gestur adalah sebesar  95%.  Diperlukan  kebiasaan  untuk menggunakan gestur dalam mengendalikan robot, hal  ini  dapat  dilihat  dari  tabel  hasil  pengujian robot beroda dalam bernavigasi.

## Daftar Pustaka
[1] U.  Masood  Ul,  U.  Mukhtar,  I.  Jamshed, “Towards autonomy in agriculture: design and  prototyping  of  a  robotic  vehicle  with seed  selector,”  International  Conference on  Robotics  and  Artificial  Intelligence (ICRAI), pp 37 - 44, 2016.
[2] B.  Siciliano,  O.  Khatib,  “Springer Handbool of Robotics,” Springer, 2008.
[3] F.  Sakura,  dkk,  “Development  of  virtual training  system  for  endoscopic  surgery,”
2018 International Conference on Information and Communication
Technology  Robotics  (ICT-ROBOT),  pp 1 – 4, 2018. [4]
G. Xiang, S. Lei, “The design of robotics wheelchair  control  system  based  on  hand gesture  control  for  the  disabled,”  2017 International Conference on Robotics and
Automation Sciences, pp 30 – 34, 2017.
[5] C. Keun Ha, dkk, “Vision based guidance line  extraction  for  autonomous  weed control  robot  in  paddy  field,”  IEEE Conference on Robotics and Biomimetics,
pp 831 - 836, 2015.
[6] Y.  Hiroaki,  dkk,  “Development  of  an autonomous tomato harvesting robot with rotational plucking  gripper,” International Conference  on  Intelligent  Robots  and System (IROS), pp 652 – 657, 2016.
[7] P. Sakari, K. Jari, M. jari, “Simulation and programming experiences of collaborative robots  for  small-scale  manufacturing,” 2018  2 nd International  Symposium  on small-scale Intelligent Manufacturing System (SIMS), pp 1- 4, 2018. [8] Rendyansyah, P. Aditya, “Simulasi Robot Manipulator 4 DOF Sebagai Pembelajaran Dalam Kasus Robot Menulis  Huruf”,  Jurnal  Nasional  Teknik Elektro, Vol. 5, No. 3, pp. 339-349, 2016. [9] M.  Abdul  Kadir  Bin,  H.  Mohammad Busayeed,  H.  Md.  Ahsanul,  “Bomb disposal Robot,” International Conference on  Innovations  in  Sciences,  Engineering and Technology (ICISET), pp 1 – 5, 2016. [10] C.  Ali  Rizal,  A.  Khairul,  R.  Gamma Aditya,  “Lane  Tracking  pada  Robot Beroda Holonomic Menggunakan Pengolahan Citra”, Jurnal Elkomika, Vol. 8, No. 1, pp. 69-79, 2020. [11]
C.  Ali  Rizal,  M.  Wahyu,  K.  Guido  Dias, “Pengenalan  Gestur  Jari  Menggunakan Pengolahan  Citra  untuk  Mengendalikan
Joint  pada  Base  Robot  Lengan”,  Jurnal
Rekayasa  Elektrika,  Vol.  14,  No.  3,  pp. 174-180, 2018.
[12] C.  Ali  Rizal, S.  Alfredo  Bayu,  K.  Guido Dias,  ”Design  of  a  gripping  imitator robotic  arm  for  taking  an  object,” International  Conference  on  Information and Communication Technology (ICoICT), pp. 1 - 5, 2016 [13] P.  Alexandru,  dkk,  “Remote  control  of  a robotic  platform  based  on  hand  gesture recognition,”  The  6 th IEEE  International
Conference on E-Health and Bioengineering  –  EHB,  pp  643  -  646, 2017 [14] W.  Wei, P.  Jing,  “Hand  segmentation using skin color and background information,” International Conference on Machine  Learning  and  Cybernetics,  Vol. 4., pp. 1487 - 1492, 2012.
[15] E.  Ramaraj,  A.  Senthil  Rajan,  “Median filter  using  open  multiprocessing  in agriculture,”  IEEE  10 th International conference on signal processing proceedings, pp. 42-45, 2010.
[16] G.  Christos,  dkk,  “Real-time  canny  edge detection  parallel  implementation  for FPGAs”  International  Conference  on Eelectronics, Circuits and System, pp 499
– 502, 2010.