Record Details

Klasifikasi Citra Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) dengan Metode Convolutional Neural Network pada Perangkat Lunak berbasis Android

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Klasifikasi Citra Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) dengan Metode Convolutional Neural Network pada Perangkat Lunak berbasis Android
 
Added Entry - Uncontrolled Name Sindarto, Sherryl Sugiono
Ratnawati, Dian Eka
Arwani, Issa
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) yang dibakukan merupakan salah satu media yang membantu komunikasi sesama kaum tunarungu dan tunawicara di dalam masyarakat yang lebih luas. Terhitung 211.889 penduduk Indonesia merupakan penyandang disabilitas yang terdiri dari 6.5% (13.802) adalah tunarungu dan 2.6% (5.580) adalah tunawicara. Banyak orang awam belum mengerti bahasa isyarat yang menjadi batasan untuk berkomunikasi dengan kaum tunarungu dan tunawicara. Penelitian ini mengembangkan aplikasi IBIS dengan sistem penerjemah bahasa isyarat secara langsung. Sistem penerjemah bahasa isyarat secara langsung dikembangkan menggunakan metode convolutional neural network dengan Tensorflow Lite Model Maker sebagai media pengembangannya. Peneliti menggunakan metode convolutional neural network karena hasil akurasi yang relatif tinggi untuk model deteksi objek. Model diintegrasikan ke aplikasi berbasis Android yang dikembangan dengan framework Flutter. Pengembangan aplikasi IBIS dimulai dari perancangan sistem dan antarmuka menggunakan metode perancangan waterfall. Selanjutnya dilakukan implementasi sistem sesuai dengan kebutuhan yang didefinisikan. Integrasi model menggunakan plugin tflite_flutter dan tflite_flutter_helper. Setelah itu dilakukan pengujian terhadap aplikasi IBIS dan model deteksi objek. Pengujian aplikasi terdiri dari pengujian validasi dan pengujian usability. Pengujian validasi menggunakan metode blackbox dengan hasil pengujian menunjukkan fungsionalitas sistem sesuai dengan kebutuhan yang didefinisikan. Pengujian usability dengan metode System Usability Scale (SUS) mencapai nilai 86 dan masuk dalam kategori acceptable. Pengujian model deteksi objek dilakukan dengan membandingkan kelas sebenarnya dengan kelas yang dideteksi. Pengujian akurasi mencapai 88% untuk 15 kelas.
 
Publication, Distribution, Etc. Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya
 
Electronic Location and Access application/pdf
http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/10990
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 6 No 5 (2022): Mei 2022
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2022 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com