Pembuatan program aplikasi pembaca telapak tangan

• Main Authors: Karyani, Juni (Author), , Fatah Yasin Al Irsyadi (Author), , Hasyim Asy'ari (Author)
• Format: Book
• Published: 2012.
• Subjects: Thesis; NonPeerReviewed
• Online Access: Connect to this object online
• Notes: https://eprints.ums.ac.id/22107/1/3._HALAMAN_DEPAN.pdf; https://eprints.ums.ac.id/22107/2/4._BAB_I.pdf; https://eprints.ums.ac.id/22107/4/5._BAB_II.pdf; https://eprints.ums.ac.id/22107/5/6._BAB_III.pdf; https://eprints.ums.ac.id/22107/7/7._BAB_IV.pdf; https://eprints.ums.ac.id/22107/8/8._BAB_V.pdf; https://eprints.ums.ac.id/22107/9/9._DAFTAR_PUSTAKA.pdf; https://eprints.ums.ac.id/22107/10/10._LAMPIRAN.pdf; https://eprints.ums.ac.id/22107/13/2._NASKAH_PUBLIKASI.pdf
• Keywords: QA75 Electronic computers. Computer science; T Technology (General); TZ Technical Information

Saat ini banyak cara untuk mengetahui kepribadian seseorang, baik dengan cara ramalan bintang, tanggal lahir dan ramalan lainnya. Banyak cara yang lebih modern sebagai sarana untuk mengetahui karakter kepribadian seseorang. Pada penelitian ini, akan dibuat suatu aplikasi untuk membaca karakter kepribadian berdasarkan telapak tangan yang terbagi dalam beberapa tahap yaitu penentuan posisi telapak tangan, ekstraksi fitur, dan representasi fitur. Tahap pertama adalah proses pencarian posisi telapak tangan dari keseluruhan gambar. Tahap yang kedua adalah proses pencarian ciri - ciri yang menonjol dari fitur telapak tangan, yaitu garis tangan yang dideteksi dan diekstraksi adalah garis hati. Tahap terakhir adalah representasi fitur mulai dari penghitungan jarak titik pada fitur telapak tangan, untuk menghitung jaraknya digunakan rumus phytagoras dan aplikasi ini mengunakan program visual basic. Hasil akhir dari program ini menunjukan bahwa aplikasi pembaca telapak tangan dapat memberikan kemudahan setiap orang untuk mengetahui karakter kepribadian berdasarkan telapak tangan. Hal ini dapat dilihat dari hasil pengujian dengan menggunakan sampale 12 gambar tangan telah berhasil diuji sehingga setiap sampale fitur tangan dapat dianalisa berdasarkan panjang pendek dari garis tangan.