TA: Sistem Deteksi Simbol pada SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia) secara Real Time menggunakan Mediapipe dan LSTM

Riberu, F.X. Lorens (2023) TA: Sistem Deteksi Simbol pada SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia) secara Real Time menggunakan Mediapipe dan LSTM. Undergraduate thesis, Universitas Dinamika.

	Text 19410200037-2023-UNIVERSITAS DINAMIKA.pdf - Accepted Version Download (3MB)
	Text 19410200037-2023-LAMPIRAN.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (383kB)

Search this title on : |

Abstract

Penyandang tunarungu memiliki batasan dalam berkomunikasi secara verbal, dan solusi paling efektif yang dapat digunakan saat ini adalah bahasa isyarat. Di Indonesia sendiri terdapat bahasa isyarat yang digunakan secara resmi yaitu Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI). Namun hanya sedikit orang non penyandang tunarungu yang menguasainya, sehingga akan tetap menyulitkan ketika berkomunikasi. Teknologi deep learning dapat menjadi salah satu solusi untuk mengatasi ketimpangan ini. Untuk memudahkan komunikasi antara penyandang tunarung dengan non penyandang tunarungu yang belum mengetahui bahasa isyarat, maka dibuatlah sistem deep learning yang dapat mendeteksi SIBI. Pada penelitian ini digunakan framework mediapipe dan model Long Short Term Memory untuk membangun sistem SIBI detection. Hasilnya didapatkan nilai akurasi setelah training mencapai 100% dan loss sebesar 4.5115e-05. Pada hasil pengujian performa didapatkan nilai precision 100%, recall 100%, dan F1-Score 100%. Sistem kemudian diuji testing atau prediksi secara real time dengan jarak 1,5, 3, dan 4 meter. Hasilnya nilai rata-rata persentase ketepatan prediksi adalah 83%. Namun prediksi pada jarak 1,5 meter saja memiliki persentase ketepatan prediksi sebesar 100%.

Export Record

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	F. X. Lorens Riberu (19410200037)
Uncontrolled Keywords:	bahasa isyarat, deep learning, SIBI, mediapipe, LSTM
Dewey Decimal Classification:	600 – Technology > 620 Engineering & Applied operations > 629 Other branches of engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi dan Informatika > S1 Teknik Komputer
Depositing User:	F.X. Lorens Riberu
Date Deposited:	31 Jan 2023 15:48
Last Modified:	31 Jan 2023 15:48
THESIS ADVISORS:	1. Heri Pratikno, M.T., MTCNA., MTCRE. (NIDN : 0716117302) 2. Weny Indah Kusumawati, S.Kom., M.MT. (NIDN : 0721047201)
URI:	http://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/6871

Download Statistics

Downloads over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

View more statistics

Actions (login required)

View Item

Altmetric