C Penelitian Terdahulu LANDASAN TEORI

2.6 Unity 3D

Unity3D merupakan sebuah tools yang terintegrasi untuk membuat bentuk obyek 3 dimensi pada video games atau untuk konteks interaktif lain seperti visualisasi arsitektur atau animasi 3D real-time. Lingkungan dari pengembangan unity3D berjalan pada Microsoft Windows dan Mac Os X. Serta aplikasi yang dibuat oleh unity3D dapat berjalan pada Windows, Mac, Xbox 360, Playstation 3, Wii, Ipad, Iphone dan tidak ketinggalan pada platform Android. Unity juga dapat membuat game berbasis browser yang menggunakan Unityweb player plugin, yang dapat bekerja pada Mac dan Windows, tapi tidak pada Linux. Adapan fitur–fitur yang dimiliki Unity 3D Rizki et al. 2012 antara lain sebagai berikut : 1. Integrated Development Environment IDE atau lingkungan pengembangan terpadu. 2. Penyebaran hasil aplikasi pada banyak platform. Seperti Android, Flash, iOS, Blackberry, Wii, Xbox dan lain – lain. 3. Engine Grafis menggunakan Direct3D Windows, OpenGL Mac, Windows, OpenGL ES iOS dan proprietary Wii. 4. Game Scripting melalui Mono, Scripting yang dibangun pada Mono, implementasi Open Source dari NET Framework. Selain itu pemrograman dapat menggunakan Unity Script Bahasa Kustom dengan sintaks Java Script-Inspired, bahasa C atau Boo yang memiliki sintaks-Python-inspired.

2.7 C

C dibaca C-Sharp adalah bahasa pemrograman untuk .NetEnvironment.C adalah bahasa baru yang miskin kompatibilitas tapi memiliki banyak fitur yang menarik dan menjanjikan. C adalah bahasa pemrograman berbasis obyek yang memiliki inti, banyak kemiripannya dengan Java, C++, dan VB. Kenyataannya, C menggabungkan efisiensi dari C++, desain berbasis objek yang sederhana dan bersih dari Java dan penyederhanaan bahasa dari Visual Basic. Seperti Java, C juga tidak membolehkan multipleinhetitance atau penggunaan pointer pada safemanaged code, tapi menyediakan garbage memory collection pada runtime, tipe dan pengecekan akses Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara memori.Akan tetapi, berlawanan dengan Java, C mempertahankan operasi berguna yang unik pada C++ seperti operator overloading, enumeration, pre-processor directive, pointer pada unmanagedunsafe code, danfunction pointer pada pengutusan form.

2.8 Penelitian Terdahulu

Penelitian yang dilakukan Nayana P B dan Sanjev Kubakaddi mengimplementasikan teknik pengenalan gestur tangan untuk Human Computer Interaction HCI menggunakan OpenCV. Pada penelitian ini, gambar gerakan tangan yang diambil oleh kamera dijadikan sebagai input untuk algoritma. Algoritma yang digunakan mampu mengenali jumlah jari yang hadir dalam gerakan tangan Pada tahun 2015,penelitian yang dilakukan oleh Hu Peng yang berjudul Application Research on Face Detection Technology based on OpenCV in Mobile Augmented Reality membahastentang pengembangan dan tipe teknologi dari teknologi deteksi wajah dan augmented realitymobile. Perangkat lunak yaang mendukung penelitian ini antara lain yaitu,Unity3D,3Ds Max dan lainnya. Hasil dari penelitian ini yaitu ketika kamera mendeteksi wajah,maka akan muncul wajah 3D pada posisi yang sesuai dan dapat bergerak mengikuti wajah yang dideteksi .pengguna dapat berinteraksi dengan wajah 3D dengan menekan layar. Pada tahun tahun 2014 ,Sajjad Ur Rahman, Zeenat Afroze dan Mohammed Tareq, Melakukan penelitian yang meneliti teknik untuk interaksi manusia-mesin berdasarkan pengenalan gestur menggunakan teknologi OpenCV yang mana menyediakan struktur data untuk image processing denganefisiensi terbaik. Pada penelitian ini, seluruh gambar gestur tangan ditangkap oleh web camera. Algoritma yang digunakan yaitu convexity defects membantu untuk menentukan lokasi telapak tangan dan ujung jari. Pada tahun 2012, Rudy Hartanto dan Marcus Nurtiantono Aji membuat sebuah Perancangan Awal Antarmuka Gestur Tangan Berbasis Visual. Pada penelitian ini para penelitidalam mendeteksi awal citra menggunakan algoritma segmentasi dengan deteksi warna kulit menggunakan ruang warna YCrCb.masih dengan menggunakan metode convexity defects untuk mendeteksi jumlah jari tangan. Jumlah jari yang Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara didapat akan digunakan sebagai instruksi perintah mouse seperti move, klik kiri, klik kanan, klik ganda , dan drag. Pada tahun 2013, Amiraj Dhawan dan Vipul Honrao, melakukan penelitian yaitu Implementation of Hand Detection based Techniques for Human Computer Interaction. Pada penelitian ini didapat berbagai teknik untuk interaksi manusia- komputer secara efisien. Adapun teknik segmentasi yang digunakan pada penelitian ini yaitu, Thresholding menggunakan metode Otsu, Incremental Thresholding Value, dan Color based Thresholding. Untuk ekstraksi fitur ,penelitian ini menggunakan contour, convex-hull dan convexity defects. Pada tahun 2012, penelitian yang dilakukan oleh Hasup lee et al yaitu Hand Gesture Recognition using Blob Detection for Immersive Projection Display System.Pada penelitian ini pendeteksian warna kulit berdasarkan warna menggunakan ruang warna HSV.Untuk pengolahan morfologi citra menggunakan metode dilasi dan erosi.Disini peneliti menggunakan dua tangan dimana masing-masing gestur tangan memiliki instruksi yang berbeda.Untuk pengenalan gestur, penelitian ini menggunakan blob detection. Perbedaan penelitian ini dari penelitian sebelumnya adalah dimana pada penelitian sebelumnya para peneliti hanya sekedar melakukan pelacakan untuk mendapatkan lokasi tangan,mengenali pola dan menghitung jumlah jari saja. namun penelitian yang akan dibuat bersamaan dengan teknologi Augmented Reality dimana gestur yang akan dikenali sistem akan menjadi sebuah perintah pada aplikasi Augmented Reality yang dibangun seperti pemilihan sceneobjek Warisan budayaKota Medan pada aplikasi. Tabel 2.1. Penelitian Terdahulu NO. Peneliti Judul Tahun 1. Nayana P B dan SanjevKubakaddi Implementation of Hand Gesture Recognition Technique for HCI using OpenCV 2014 2. Hu Peng Application research on face detection technology based on OpenCV in mobile augmented reality 2015 Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara 3. Rudy Hartanto dan Marcus Nurtiantono Aji Perancangan Awal Antarmuka Gesture Tangan Berbasis Visual 2012 4. Sajjad Ur Rahman, dan Zeenat Afroze, dan Mohammed Tareq Hand Gesture Recognition Techniques For Human Computer Interaction Using OpenCV 2014 5. Amiraj Dhawan dan Vipul Honrao Implementation of Hand Detection based Techniques for Human Computer Interaction 2013 6. Hasup Lee, Yoshisuke Tateyama, dan Tetsuro Ogi Hand Gesture Recognition using Blob Detection for Immersive Projection Display System 2012 Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN