43
4.4. Hasil Pengujian Deep Neural Network DNN
Pada bagian ini dijabarkan hasil pengujian terhadap Deep Neural Network yang telah dilatih. Proses pengujian testing menggunakan testing dataset dilakukan untuk
mengetahui akurasi DNN dalam mengenali gerakan tangan yang tidak dilatih. Pengujian dilakukan untuk kedua percobaan dengan enam jenis gerakan tangan dan
empat jenis gerakan tangan. Pengujian juga dilakukan sebanyak lima kali untuk masing-masing percobaan untuk setiap jumlah hidden layer dan hidden neuron. Hasil
pengujian DNN yang telah dilatih untuk kelima percobaan pada percobaan dengan enam jenis gerakan tangan dapat dilihat pada Tabel 4.3. Hasil pengujian DNN yang
telah dilatih untuk kelima percobaan pada percobaan dengan empat jenis gerakan tangan dapat dilihat pada Tabel 4.4.
Tabel 4.3. Hasil Pengujian DNN yang Telah Dilatih untuk Enam Jenis Gerakan Tangan
Jenis gerakan tangan Akurasi untuk nomor percobaan
1 2
3 4
5
Kiri – kanan
84,62 88,46 88,46 80,77 80,77 Kanan
– kiri 85,71 92,86 82,14 92,86 85,71
Atas – bawah
70,37 77,78 74,07 74,07 70,37 Bawah
– atas 76,92 80,77 84,62 80,77 84,62
Depan – belakang
40,74 66,67 55,56 55,56 59,26 Belakang
– depan 66,67 55,56 59,26 62,96 48,15
Tingkat akurasi keseluruhan 70,81 77,02 73,91 74,53 71,43
Hasil pengujian untuk enam jenis gerakan tangan menunjukkan bahwa gerakan tangan kanan-kiri merupakan gerakan tangan dengan akurasi pengenalan tertinggi
untuk percobaan satu dengan dua layer, percobaan dua dengan dua layer, percobaan empat dengan tiga layer dan percobaan lima dengan empat layer. Akurasi pengenalan
tertinggi untuk percobaan tiga adalah gerakan tangan kiri-kanan. Adapun alasan kenapa gerakan tangan atas-bawah, bawah-atas, depan-belakang dan belakang-depan
Universitas Sumatera Utara
44
mendapatkan akurasi yang cukup rendah adalah karena dari pengujian yang dilakukan gerakan tangan depan-belakang dan belakang-depan sering salah dikenali sebagai
gerakan tangan atas-bawah dan bawah-atas serta sebaliknya. Secara keseluruhan hasil paling optimal untuk percobaan dengan enam jenis
gerakan tangan adalah hasil akurasi percobaan dua dengan dua hidden layer dan masing-masing hidden neuron sebanyak 300 dan 50, dengan tingkat akurasi
keseluruhan sebesar 77,02. Hasil kedua paling baik pada percobaan ini adalah percobaan empat dengan tiga hidden layer dan jumlah masing-masing hidden neuron
sebanyak 300, 150 dan 75, dengan tingkat akurasi keseluruhan sebesar 74,53. Adapun alasan kenapa hasil percobaan yang lain mendapatkan nilai yang lebih rendah
dibandingkan dengan kedua percobaan ini adalah jumlah hidden layer dan hidden neuron yang terlalu sedikit ataupun terlalu banyak akan menyebabkan DNN hanya
mampu mengenali data yang telah dilatih training dataset dan tidak mampu mengenali data yang belum pernah dilatih testing dataset. Representasi grafik hasil
pengujian DNN yang telah dilatih untuk percobaan dengan enam jenis gerakan dapat dilihat pada Gambar 4.11.
Gambar 4.11. Grafik Hasil Pengujian DNN yang Telah Dilatih untuk Enam Jenis Gerakan Tangan
40.00 50.00
60.00 70.00
80.00 90.00
100.00
1 2
3 4
5
T in
g ka
t Aku
ra si
Nomor Percobaan
Hasil Pengujian Enam Gerakan Tangan
Tingkat akurasi gerakan tangan kiri-kanan
Tingkat akurasi gerakan tangan kanan-kiri
Tingkat akurasi gerakan atas-bawah
Tingkat akurasi gerakan tangan bawah-atas
Tingkat akurasi gerakan tangan belakang-depan
Tingkat akurasi gerakan tangan depan-belakang
Tingkat akurasi keseluruhan
Universitas Sumatera Utara
45
Tabel 4.4. Hasil Pengujian DNN yang Telah Dilatih untuk Empat Jenis Gerakan Tangan
Jenis gerakan tangan Akurasi untuk nomor percobaan
1 2
3 4
5
Kiri – kanan
88,46 92,31 92,31 84,62 84,62 Kanan
– kiri 96,43 96,43 92,86 92,86 96,43
Atas – bawah
85,19 81,48 81,48 85,19 81,48 Bawah
– atas 88,46 84,62 88,46 80,77 76,92
Tingkat akurasi keseluruhan 89,72 88,79 88,79 85,98 85,05
Hasil pengujian untuk empat jenis gerakan tangan menunjukkan bahwa terdapat kesamaan dengan percobaan untuk enam jenis gerakan tangan yaitu gerakan tangan
kanan-kiri merupakan gerakan tangan dengan akurasi pengenalan yang terbaik untuk setiap nomor percobaan, diikuti dengan gerakan tangan kiri-kanan, atas-bawah dan
bawah-atas. Dengan mengurangi gerakan tangan depan-belakang dan belakang-depan dari percobaan, akurasi pengenalan gerakan tangan atas-bawah dan bawah-atas pada
percobaan ini jauh lebih tinggi dibandingkan dengan percobaan dengan enam jenis gerakan tangan. Hal ini disebabkan karena gerakan tangan atas-bawah dan bawah-atas
tidak lagi dikenali sebagai gerakan tangan depan-belakang dan belakang-depan. Secara keseluruhan, hasil pengenalan terbaik untuk pengujian DNN yang telah
dilatih untuk empat jenis gerakan tangan adalah pada percobaan satu dengan dua hidden layer
dan jumlah hidden neuron masing-masing 200 dan 50. Hasil pengujian ini mendapatkan akurasi sebesar 89,72. Pada percobaan dengan empat jenis gerakan
tangan dapat dilihat bahwa semakin banyak hidden layer dan hidden neuron, hasil tingkat akurasi keseluruhan semakin menurun. Dengan demikian, dapat disimpulkan
bahwa jumlah hidden layer dua merupakan jumlah yang optimal dan jumlah hidden layer
yang lebih banyak akan menyebabkan overfit dimana DNN hanya mampu mengenali data yang telah dilatih, tetapi tidak mampu mengenali data yang belum
pernah dilihat ataupun dilatih sebelumnya. Representasi grafik hasil pengujian DNN yang telah dilatih untuk percobaan dengan empat jenis gerakan dapat dilihat pada
Gambar 4.12.
Universitas Sumatera Utara
46
Gambar 4.12. Grafik Hasil Pengujian DNN yang Telah Dilatih untuk Empat Jenis Gerakan Tangan
Secara umum, hasil akurasi pengujian percobaan dengan empat jenis gerakan tangan jauh lebih baik dari hasil pengujian percobaan dengan enam jenis gerakan
tangan. Salah satu alasan kenapa hasil pengujian percobaan dengan empat jenis gerakan tangan mendapatkan hasil yang lebih baik adalah parameter input untuk
percobaan ini jauh lebih sedikit dibandingkan parameter input untuk percobaan dengan enam jenis gerakan tangan, sehingga DNN dengan jumlah hidden layer dan
hidden neuron yang tepat dapat lebih mudah beradaptasi dengan data pelatihan. Dari
kedua percobaan, hasil yang terbaik didapatkan pada percobaan satu untuk empat jenis gerakan tangan dengan jumlah hidden layer dua dan hidden neuron sebanyak 200 dan
50 dengan akurasi keseluruhan 89,72. Parameter dan hasil DNN yang didapatkan dari percobaan ini kemudian diimplementasikan ke dalam sistem front-end untuk
mengendalikan beberapa aplikasi melalui gerakan tangan.
70.00 75.00
80.00 85.00
90.00 95.00
100.00
1 2
3 4
5
T in
g ka
t Aku
ra si
Nomor Percobaan
Hasil Pengujian Empat Gerakan Tangan
Tingkat akurasi gerakan tangan kiri-kanan
Tingkat akurasi gerakan tangan kanan-kiri
Tingkat akurasi gerakan atas-bawah
Tingkat akurasi gerakan tangan bawah-atas
Tingkat akurasi keseluruhan
Universitas Sumatera Utara
47
4.5. Implementasi Sistem Bagian Depan Front-End
Kategori