@article{Croassacipto_Ichwan_Utami_2019, title={Klasifikasi Nada Sesuai Kodàly Handsign Dengan Metode K-Nearest Neighbor Pada Leap Motion Controller}, volume={4}, url={https://socj.telkomuniversity.ac.id/ojs/index.php/indojc/article/view/269}, DOI={10.21108/INDOJC.2019.4.1.269}, abstractNote={<span lang="IN">Tangan dapat menghasilkan berbagai pose di mana setiap pose dapat memiliki makna atau tujuan yang dapat digunakan sebagai bentuk komunikasi ditentukan sesuai kesepakatan umum atau siapa yang berkomunikasi. Pose tangan dapat digunakan sebagai interaksi manusia dengan komputer yang lebih cepat, intuitif dan sesuai dengan fungsi alami dari tubuh manusia yang disebut <em>Handsign</em>. Salah satunya adalah <em>Kodály Handsign</em> yang dibuat oleh seorang komposer Hungaria bernama Zoltán Kodály yang merupakan konsep dalam pendidikan musik di Hungaria. Pendekatan langsung ini digunakan dalam pertunjukan angklung interaktif dalam menentukan nada yang akan dimainkan dengan algoritma <em>K-Nearest Neighbor</em> (KNN) untuk proses klasifikasi berdasarkan pose tangan. Proses klasifikasi ini dilakukan pada data yang diekstrak dari <em>Leap Motion Controller</em> yang mengambil nilai <em>Pitch</em>, <em>Roll</em> dan <em>Yaw</em> berdasarkan prinsip dasar pesawat. Hasil penelitian dilakukan sebanyak 5 kali dengan nilai k secara periodik 1,3,5,7,9 dengan data uji beruapa pose yang terdiri dari 1004 Do, 891 Re, 526 Mi, 661 Fa, 612 Sol, 913 La, 702 Si dan 874 Do’ terhadap 21099 data latih. Hasil tes dapat mengenali pose tangan dengan nilai k optimal <span> </span>k=1 dengan tingkat akurasi 94,87%.</span&gt;}, number={1}, journal={Indonesia Journal on Computing (Indo-JC)}, author={Croassacipto, Muhammad and Ichwan, Muhammad and Utami, Dina Budhi}, year={2019}, month={Mar.}, pages={75-84} }