GERAKAN TARIAN SAMAN ANIMASI 3D MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE CLASSIFIER

Dewi Lestari (2021), GERAKAN TARIAN SAMAN ANIMASI 3D MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE CLASSIFIER. Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Tari saman merupakan tarian yang mengutamakan gerakan tangan dengan berbagai motif. Tari saman memiliki bentuk gerak seperti gerak guncang (gerakan tepuk tangan penari), kirep (gerakan dada penari), lingang (gerakan tepukan paha penari), dan surang suring (gerakan tambahan). Ragam gerak pada tari saman hanya mengandalkan gerak tangan, badan dan kepala. Munculnya beragam tarian kreasi dikhawatirkan akan menggerus keaslian tarian klasik itu sendiri, maka dari itu di lakukan digitalisasi animasi 3D pada tari saman untuk menjaga keaslian tari tersebut. Animasi merupakan simulasi gerakan dari frame ke frame. Animasi yang banyak digunakan berupa animasi 3D (tiga dimensi). Pada proses menggerakkan objek 3D, animator harus menentukan alur gerak suatu objek dari keadaan awal hingga keadaan akhir, dengan membuat pose satu persatu pada setiap tahapan gerakan objek 3D. Oleh karena itu dibutuhkan animasi 3D dengan memanfaatkan teknologi motion capture agar menghasilkan sebuah animasi yang baik. Metode yang digunakan dalam peneltian ini adalah extreme learning machine classifier. Metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan gerakan dari objek sehingga gerakan objek dapat terdigitalisasi. Penelitian ini di uji pada beberapa gerakan diantaranya  gerak salam, gerak salam (menunduk), gerak guncang (tepuk tangan penari), surang-suring (gerakan tambahan), kirep (gerakan tepuk dada penari), lingang (gerakan tepuk paha penari). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pada gerakan salam mencapai akurasi data latih dan akurasi data uji 100.00% dan 92.50%, gerak salam menunduk mencapai  100.00% dan 97.50%, gerak guncang (tepuk tangan penari) mencapai 100.00% dan 87.50%, gerak surang-suring (gerak tambahan) 100.00% dan 97.50%, gerak kirep (gerakan tepuk dada penari) 100.00% dan 95.00%, gerak lingang (gerakan tepukan paha penari) mencapai 100.00% dan 92.50%.

Kata kunci : Gerakan Tarian Saman, Motion Capture, Extreme Learning Machine.

File ::(login required)
Tipe Items : Skripsi
Penulis/Penyusun : Dewi Lestari
Fakultas : Fakultas Teknik
Program.Studi : Teknik Informatika (2021)
Tanggal disimpan : 10-09-2021 11:30
Terakhir diubah : 10-09-2021 05:02
Penerbit : Langsa, Universitas Samudra, 2021
URI : https://etd.unsam.ac.id/detail.php?id=1617
Root : https://www.unsam.ac.id
Kembali ke atas!