Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Media Informatika
Saputra, Haikal Ryan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Transfer Learning MobileNetV2 untuk Sistem Pengenalan Gerakan Tangan Interaktif Pinem, Marcellino Andelta; Mursyid, Fathony; Rubiana, Eldika; Sinaga, Abraham Imanuel; Saputra, Haikal Ryan
Jurnal Media Informatika Vol. 7 No. 1 (2026): Edisi Januari - Februari
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jumin.v7i1.7666

Abstract

Pengenalan gerakan tangan merupakan komponen penting dalam interaksi manusia-komputer yang memerlukan akurasi tinggi untuk aplikasi praktis. Penelitian ini menerapkan transfer learning MobileNetV2 dengan strategi two-phase fine-tuning untuk meningkatkan akurasi pengenalan tujuh gerakan tangan pada dataset HaGRID. Dataset terdiri dari 175.000 gambar yang terbagi menjadi 140.000 data latih, 17.500 data validasi, dan 17.500 data uji. Metode two-phase meliputi Phase 1 dengan frozen base layers menghasilkan akurasi 75,83%, dan Phase 2 dengan fine-tuning selective layers meningkatkan akurasi menjadi 98,88% pada data validasi dan 98,86% pada data uji. Peningkatan signifikan sebesar 23,05% berhasil dicapai hanya dalam 10 epochs total dengan durasi training 6,5 jam. Model berhasil mengeliminasi seluruh confusion pairs yang sebelumnya mencapai 18,64% pada Phase 1 menjadi 0% confusion di Phase 2. Kontribusi utama penelitian ini adalah demonstrasi strategi two-phase fine-tuning yang efisien untuk model lightweight dengan akurasi setara arsitektur kompleks, memberikan solusi praktis untuk implementasi sistem pengenalan gerakan real-time pada perangkat mobile dan embedded system tanpa mengorbankan performa.
Co-Authors Mursyid, Fathony Pinem, Marcellino Andelta Rubiana, Eldika Sinaga, Abraham Imanuel