Amaliya, Sholikhatul (2021) Perancangan dan implementasi sistem penerjemah bahasa isyarat pada penyandang tuna rungu menggunakan sensor kamera kinect 2.0 dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) /Sholikhatul Amaliya. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
Komunikasi merupakan hal mendasar bagi kehidupan manusia sekaligus menjadi hal terpenting dalam bersosialisasi. Namun masih banyak yang memiliki kebutuhan khusus dalam masalah komunikasi tersebut seperti halnya para penyandang tunarungu. Komunikasi penyandang tunarungu menggunakan metode bahasa isyarat dan terdapat 2 sistem bahasa isyarat di Indonesia yaitu BISINDO dan SIBI. SIBI secara resmi digunakan di semua SLB dengan dasar Peraturan Menteri Pendidikan Republik Indonesia nomor 0161/U/1994. Dalam komunikasi antara penyandang tunarungu dan masyarakat masih ditemukan banyak permasalahan hal tersebut dikarenakan kurangnya pemahaman bahasa isyarat dikalangan masyarakat. Dengan latar belakang tersebut salah satu solusi yang memungkinkan yaitu dengan adanya sistem penerjemah bahasa isyarat dengan tujuan agar dapat terjadi interaksi normal antara penyandang tunarungu dan masyarakat. Sistem yang dikembangkan ini memanfaatkan teknologi komputer yaitu pengolahan citra dengan memanfaatkan sensor kamera Kinect 2.0 sebagai environment pengambilan data citra. Dalam pembuatan sistem diperlukan desain rancangan yang berguna untuk mempermudah pada proses implementasi dan model deep learning Convolutional Neural Network (CNN) digunakan sebagai metode klasifikasi. Setelah melakukan pengujian perancangan sistem dapat dilakukan dengan menggunakan metode waterfall. Kontruksi model Convolutional Neural Network (CNN) dilakukan sampai kedalaman 11 layer model konvolusi dengan parameter 150 epochs 128 batch size learning rate 0 001 dan input image berukuran 150x150 piksel. Dengan kontruksi model demikian didapatkan akurasi sebesar 98 40% dan menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 90 83% yang berasal dari pengujian real time 5 subjek serta akurasi pengujian blackbox sebesar 91 67%.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | ?? ?? |
| Divisions: | Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | Users 2 not found. |
| Date Deposited: | 01 Nov 2021 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2021 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/192555 |
Actions (login required)
 |
View Item |