TA DIGITAL
Rancang Bangun Aplikasi Cerdas untuk Penerjemah Isyarat Bahasa Indonesia Berdasar Kamus SIBI Berbasis Android dengan MobileNetV2 = Design and Development of a Smart Application for Indonesian Sign Language Translation Based on the SIBI Dictionary Using MobileNetV2 on Android
Bahasa isyarat adalah bahasa dimana komunikasi antar orang dilakukan dengan cara mentransmisikan pola tanda secara visual untuk mengungkapkan maknanya dan memiliki kosa kata sendiri dan sintaksis yang murni berbeda dari Bahasa lisan atau tulisan, di Indonesia sendiri terdapat 2 jenis Bahasa isyarat, yaitu SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia) dan BISINDO (Bahasa Isyarat Indonesia). Masyarakat umum sendiri masih banyak yang belum paham tentang apa itu Bahasa isyarat dan bagaimana cara menggunakannya. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi penerjemah Bahasa isyarat SIBI yang akurat untuk meningkatkan akses komunikasi bagi penyandang tunarungu. Memanfaatkan metode Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk deteksi objek, dengan arsitektur MobileNetV2 untuk melatih model objek, serta menggunakan TensorFlow Lite sebagai format penyimpanan model yang telah dilatih sebelumnya. Pelatihan model dengan total 55 kelas objek yang terdiri dari 25 kelas huruf dan 30 kelas kata kerja yang mewakili kata kerja sehari hari, setiap kelas objek memiliki 200 sample dataset dan total 11.000 sample dataset untuk keseluruhan kelasnya. Hasil evaluasi model yang telah dilakukan menunjukkan bahwa model berhasil mencapai akurasi sebesar 0.9777 dan rata-rata F1-skor sebesar 0.9779. Keberhasilan ini mengindikasi potensi dalam pengembangan aplikasi penerjemah Bahasa isyarat yang lebih canggih dan lebih baik untuk kedepannya.
Kata Kunci: Deep Learning, Deteksi Objek, CNN, MobileNetV2, TensorFlow Lite, SIBI.
No other version available
Computer Science, Information & General Works 
Philosophy & Psychology 
Religion 
Social Sciences 
Language 
Pure Science 
Applied Sciences 
Art & Recreation 
Literature 
History & Geography