English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Sistem kendali robot saat ini telah banyak dibuat dengan menggunakan berbagai metode seperti sensor accelerometer, sensor suara, leap motion. Pada penelitian ini diusulkan pengenalan bentuk tangan secara real time menggunakan leap motion dan K-Nearest Neighbors (KNN) sebagai sistem kendali robot beroda. Leap motion digunakan untuk mendeteksi titik koordinat posisi tangan pada pandangan leap motion. pembentukan fitur dilakukan dengan mengukur jarak euclidean distance antara palm position dengan finger tip. KNN digunakan untuk menentukan kelas pada data testing. Uji coba dilakukan menggunakan tangan penulis dengan 5 jenis instruksi yaitu maju, mundur, stop, belok kanan, belok kiri dan setiap instruksi di ujicoba sebanyak 20 kali percobaan. Dari hasil ujicoba yang dilakukan menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan memiliki tingkat akurasi pengenalan 94%.

Pengenalan Bentuk Tangan secara Real Time Menggunakan Leap Motion dan K-Nearest Neighbors sebagai Sistem Kendali Robot Beroda