INTEGRASI SPEECH RECOGNITION DAN AUGMENTED REALITY BERBASIS MARKERLESS PADA APLIKASI FITNES

Halim, Mohamad Riyadh Abdul (2019) INTEGRASI SPEECH RECOGNITION DAN AUGMENTED REALITY BERBASIS MARKERLESS PADA APLIKASI FITNES. Sarjana thesis, Universitas Siliwangi.

	Text 1-COVER.pdf Download (38kB)
	Text 2-Abstrak dan Abstract.pdf Download (332kB)
	Text 2-Lembar Pengesahan fix.pdf Download (150kB)
	Text 4-Daftar Isi.pdf Download (190kB)
	Text BAB 1 BISMILAH.pdf Download (182kB)
	Text BAB II BISMILAH.pdf Download (501kB)
	Text BAB III BISMILAH.pdf Download (558kB)
	Text BAB IV BISMILAH.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text BAB V BISMILAH.pdf Restricted to Repository staff only Download (261kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (380kB)

Abstract

ABSTRAK Penelitian ini bertujuan mengintegrasi speech recognition dan augmented reality berbasis markerless pada aplikasi fitness, menguji fungsional markerless terhadap intensitas cahaya pada aplikasi fitnes dengan tujuan untuk mengukur tingkat sensitifitas markerless, menguji fungsional speech recognition terhadap jarak kedekatan dengan microphone dan pengujian terhadap tingkat kebisingan suara pada aplikasi fitness dengan tujuan pengujian ini penting untuk melihat tingkat akurasi ketepatan pengenalan suara. Berdasarkan hasil pengunjian fungsionalitas markerless pada pengujian terhadap intensitas cahaya dan sudut kamera pada pemunculan objek 3D, angka ideal untuk penggunaan aplikasi tersebut dilihat dari ujicoba adalah dengan cahaya lebih dari 150- 200 Lux sudut pengambilan gambar 60º, berdasarkan hasil pengujian Speech Recognition dilakukan terhadap jarak kedekatan dengan Microphone diperoleh system speech recognition berjalan dengan baik dan dapat memberi perintah, system speech recognition bekerja efektif pada jarak kedekatan microphone dibawah 60 cm, sedangkan diatas 60 cm ke atas system sudah bekerja kurang efektif. Pengujian speech recognition dilakukan terhadap tingkat kebisingan diperoleh system speech recognition berjalan dengan baik dan dapat memberi perintah, system speech recognition bekerja efektif pada tingkat kebisingan dibawah 80 dB. sedangkan diatas 80 Db ke atas system sudah bekerja kurang efektif. Berdasarkan hasil pengujian alpha dan beta, semua fungsionalitas aplikasi sudah berjalan dengan baik dan hasil pengujian beta testing menggunakan 7 aspek yaitu aspek visible 84,375%, aspek interesting 80,83%, aspek simple 80,625%, aspek useful 82,5%, aspek accurate 85,2%, aspek legitimate 81,7%, aspek structure 79,75% pada augmented reality fitness, hasil nilai persentase keseluruhan sebesar 82,4 % dari pengguna di interpretasikan bahwa aplikasi dapat diterima oleh pengguna. Kata kunci— Fitnes, Augmented Reality, Speech Recognition, Luther-Sutopo, Animasi 3D

Actions (login required)

View Item