STUDI MACHINE LEARNING UNTUK MENDETEKSI ALFABET PADA GERAKAN SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) DENGAN MENGGUNAKAN METODE OBJECT RECOGNITION

Record Detail Back

XML

STUDI MACHINE LEARNING UNTUK MENDETEKSI ALFABET PADA GERAKAN SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) DENGAN MENGGUNAKAN METODE OBJECT RECOGNITION

Cara berkomunikasi menggunakan bahasa terbagi menjadi dua cara yaitu
komunikasi secara verbal dan non-verbal. Komunikasi non-verbal bisa juga
menggunakan simbol atau kode yang disepakati dalam suatu kelompok atau
golongan seperti komunikasi yang dilakukan oleh penyandang disabilitas terutama
yang memiliki kekurangan dalam pendengaran atau tunarungu yang biasa disebut
“teman tuli” pada umumnya menggunakan bahasa isyarat dalam berkomunikasi. Di
Indonesia bahasa isyarat terbagi menjadi 2 yaitu Bahasa Isyarat Indonesia
(BISINDO) dan Sistem Bahasa Isyarat Indonesia (SIBI). Perbedaan dari kedua
bahasa isyarat ini adalah BISINDO menggunakan dua tangan dalam pelafalannya
sedangkan SIBI menggunakan satu tangan. Perbedaan penggunaan bahasa verbal
dan non-verbal dapat mengakibatkan language barrier atau perbedaan penafsiran
bahasa. Dalam penelitian ini akan dibahas bagaiana membuat model machine
learning untuk mendeteksi alfabet pada SIBI dengan menggunakan algoritma
Recurrent Neural Network (RNN) dan arsitektur yang digunakan adalah Long Short
Term Memory (LSTM). Data input yang digunakan adalah video gerakan dengan
menggunakan object detection dengan dibantu oleh library opencv dan mediapipe.
Proses training data menggunakan fungsi callback yang akan menghentikan
training ketika akurasi sudah mencapai angka 99%. Dari hasil training tersebut
didapatkan prediksi data yang cukup meyakinkan, namun ketika diuji secara
realtime didapati beberapa huruf yang tidak dapat terdeteksi, hal tersebut bisa
disebabkan karena kemiripan gerakan antara satu dengan yang lainnya atau
kurangnya data yang digunakan

Statement of Responsibility

Author(s)

RIZKI MAULANA SIDIK - Personal Name

Edition

Call Number

Subject(s)

Machine Learning, Recurrent Neural Network, Object

Classification

NONE

Series Title

GMD

Text

Language

INDONESIA

Publisher

TEKNIK INFORMATIKA UNLA

Publishing Year

2022

Publishing Place

BANDUNG

Specific Detail Info

File Attachment

LOADING LIST...

Availability

LOADING LIST...

APA Citation

RIZKI MAULANA SIDIK. (2022).STUDI MACHINE LEARNING UNTUK MENDETEKSI ALFABET PADA GERAKAN SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) DENGAN MENGGUNAKAN METODE OBJECT RECOGNITION.(Electronic Thesis or Dissertation). Retrieved from https://localhost/etd