PENGEMBANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN SANDI SEMAPHORE BERBASIS COMPUTER VISION MENGGUNAKAN YOLO UNTUK DETEKSI GESTUR REAL-TIME DENGAN PENDEKATAN GAMIFIKASI

MARLIS, AGUNG RIADI (2026) PENGEMBANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN SANDI SEMAPHORE BERBASIS COMPUTER VISION MENGGUNAKAN YOLO UNTUK DETEKSI GESTUR REAL-TIME DENGAN PENDEKATAN GAMIFIKASI. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

Preview	Text (HAL COVER) Cover.pdf Download (472kB) | Preview
	Text (BAB I) Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (37kB)
	Text (BAB II) Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (230kB)
	Text (BAB III) Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (250kB)
	Text (BAB IV) Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (488kB)
	Text (BAB V) Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (91kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (151kB)
	Text (LAMPIRAN) Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (580kB)

Abstract

Semaphore is a nonverbal communication system based on hand-gesture signaling that has become increasingly unfamiliar to younger generations. To reintroduce semaphore in a more engaging way, this study develops SemaPlay, an Android based educational game that integrates gesture detection and prediction models. The application utilizes the device camera to capture user hand movements, which are processed in real-time using a TensorFlow Lite model. The application is developed using the Model-View-ViewModel (MVVM) architecture and Jetpack Compose to ensure modularity, responsiveness, and scalability. The game provides two main modes: a single-player challenge mode and a multi-player competitive mode synchronized through Firebase Realtime Database. Initial testing shows that the gesture detection model runs stably on mid-range Android devices with responsive gameplay interaction. Therefore, SemaPlay has the potential to serve as an effective interactive learning medium for semaphore while demonstrating the application of computer vision in educational games. Keywords: Semaphore, Educational Game, Android, TensorFlow Lite, MVVM, Jetpack Compose, Firebase Semaphore merupakan salah satu sistem komunikasi nonverbal berbasis gerakan tangan yang saat ini semakin jarang dikenal dan digunakan. Untuk memperkenalkan kembali semaphore dengan pendekatan yang lebih interaktif, penelitian ini mengembangkan SemaPlay, yaitu game edukasi berbasis Android yang mengintegrasikan model deteksi dan prediksi gerakan semaphore. Aplikasi ini memanfaatkan kamera perangkat untuk menangkap gerakan tangan pengguna, kemudian memprosesnya menggunakan model TensorFlow Lite secara real-time. Pengembangan aplikasi mengadopsi arsitektur Model-View-ViewModel (MVVM) dan antarmuka Jetpack Compose guna memastikan struktur yang modular, responsif, dan mudah dikembangkan. Sistem permainan dirancang dengan dua mode utama, yaitu single-player berbasis tantangan dan multi-player berbasis kompetisi yang disinkronkan menggunakan Firebase Realtime Database. Hasil pengujian awal menunjukkan bahwa integrasi model deteksi dapat berjalan secara stabil pada perangkat Android kelas menengah dengan respons antarmuka yang baik. Dengan demikian, SemaPlay berpotensi menjadi media pembelajaran interaktif yang efektif dalam memperkenalkan semaphore sekaligus sebagai penerapan teknologi computer vision dalam game edukasi. Kata Kunci: Semaphore, Game Edukasi, Android, TensorFlow Lite, MVVM, Jetpack Compose, Firebase

Item Type:	Thesis (S1)
NIM/NIDN Creators:	41522010072
Uncontrolled Keywords:	Semaphore, Game Edukasi, Android, TensorFlow Lite, MVVM, Jetpack Compose, Firebase
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika 100 Philosophy and Psychology/Filsafat dan Psikologi > 150 Psychology/Psikologi > 153 Conscious Mental Process and Intelligence/Intelegensia, Kecerdasan Proses Intelektual dan Mental > 153.1 Memory and Learning/Memori dan Pembelajaran 100 Philosophy and Psychology/Filsafat dan Psikologi > 150 Psychology/Psikologi > 153 Conscious Mental Process and Intelligence/Intelegensia, Kecerdasan Proses Intelektual dan Mental > 153.1 Memory and Learning/Memori dan Pembelajaran > 153.15 Learning/Pembelajaran
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	khalimah
Date Deposited:	28 Sep 2026 14:03
Last Modified:	28 Sep 2026 14:03
URI:	http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/104150

Actions (login required)

View Item