Penerapan Interpreter Alfabet Bahasa Isyarat Indonesia Menggunakan Kamera dengan Metode Pengenalan Naive Bayes

Muhammad, Dani Anwar (2023) Penerapan Interpreter Alfabet Bahasa Isyarat Indonesia Menggunakan Kamera dengan Metode Pengenalan Naive Bayes. Diploma thesis, Universitas Andalas.

	Text (Abstrak) Cover_Abstrak.pdf - Published Version Download (269kB)
	Text (BAB 1) BAB 1.pdf - Published Version Download (199kB)
	Text (BAB AKHIR) Bab Akhir.pdf - Published Version Download (177kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (195kB)
	Text (TUGAS AKHIR) Tugas Akhir Utuh.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Penyandang difabel yang memiliki keterbatasan dan bermasalah pada pendengaran (tuna rungu) umumnya sulit berkomunikasi dengan orang non-difabel karena tidak memiliki kemampuan berkomunikasi secara oral atau lisan dengan baik. Hal ini menjadikan bahasa isyarat sebagai bentuk komunikasi umum digunakan dari penderita tuna rungu kepada orang non-difabel. Pemerintah Indonesia telah secara resmi menerbitkan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia melalui Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan RI No. 0161/U/2994 tanggal 30 Juni 1994 tentang Pembakuan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia, menerbitkan kamus resmi SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia). Permasalahan yang timbul yaitu tidak semua orang non-difabel dapat mengerti serta memahami gerakan-gerakan yang digunakan dalam bahasa isyarat. Sebagai solusi dari permasalahan tersebut maka dirancang alat penerjemah dari bahasa isyarat dengan memanfaatkan teknologi webcam dan hands yang digunakan untuk mendapatkan 21 keypoint koordinat tangan pada sumbu x dan sumbu y. Sistem dirancang menggunakan aplikasi Visual Studio Code dengan bahasa pemograman python. Program terdiri dari pembacaan Keypoint (titik pada tangan) dan perhitungan fitur. Koordinat posisi pada tangan pada pembacaan webcam dijadikan dasar untuk pengklasifikasian gestur tangan menggunakan metode pengenalan Naive Bayes. Hasil pengklasifikasian Naive Bayes menjadi dasar implementasi penerjemahan 26 Alfabet gerakan dalam bahasa isyarat SIBI. Hasil pelatihan menggunakan total 5850 data latih mendapatkan akurasi sebesar 99,58% dan pelatihan menggunakan 1950 data uji mendapatkan akurasi sebesar 99,53%. Selain itu dilakukan uji coba pembacaan dan penerjemahan gestur tangan pada 15 orang responden dengan lima variasi jarak antara tangan dengan kamera dimulai dari 25 hingga 45cm dengan kenaikan 5cm setiap percobaan, diperoleh jarak optimal penerjemahan pada jarak 35cm dengan akurasi 99,2%. Uji coba lainnya yaitu performa antarmuka sistem dalam menampilkan hasil terjemahan dengan melihat waktu rata-rata dari 15 responden untuk membentuk lima buah kata memperoleh hasil selama 6.67s, 6.63s, 10.06s, 10.33s, dan 10.06s, serta waktu tempuh sistem dalam menampilkan setiap hasil terjemahan pada perangkat antarmuka selama 0.5 hingga 1s.

Actions (login required)

View Item