Rancang bangun aplikasi penerjemah Bahasa isyarat berbasis Android menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNet

Laode, Muhammad Naufal Fadhlurrahman (2023) Rancang bangun aplikasi penerjemah Bahasa isyarat berbasis Android menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNet. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_Cover.pdf Download (100kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_Abstrak.pdf Download (25kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_Daftar Isi.pdf Download (61kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (366kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (543kB)
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (98kB)
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (843kB)
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (322kB)
	Text (BAB VI) 9_bab6.pdf Restricted to Registered users only Download (91kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 10_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (161kB)

Abstract

Komunikasi adalah elemen penting dalam kehidupan manusia, namun penyandang tuna rungu seringkali menghadapi kendala dalam berkomunikasi karena bergantung pada bahasa isyarat atau komunikasi non-verbal. Keterbatasan pengetahuan tentang bahasa isyarat di masyarakat menjadi hambatan signifikan dalam komunikasi mereka. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sebuah aplikasi penerjemah bahasa isyarat berbasis Android yang fokus pada pengenalan gestur tangan abjad bahasa Isyarat Indonesia (SIBI) secara real-time menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNet. Penelitian ini melibatkan serangkaian tahapan, mulai dari studi literatur, perumusan masalah, analisis kebutuhan, perancangan perangkat lunak, implementasi sistem, hingga pengujian sistem. Hasil penelitian menunjukkan kinerja yang baik, dengan akurasi model klasifikasi mencapai 75% setelah diintegrasikan dalam aplikasi, dan tingkat presisi sebesar 77% dalam mengenali gestur citra tangan bahasa Isyarat SIBI secara realtime. Aplikasi ini dibangun agar dapat memfasilitasi komunikasi penyandang tuna rungu serta menyediakan solusi praktis untuk komunikasi penyandang tuna rungu dengan masyarakat umum. Berdasarkan versi adjectives rating pengujian System Usability Scale, aplikasi ini dapat dikategorikan sebagai good. Dengan demikian, mayoritas pengguna dalam penilaian merasa bahwa produk atau sistem mudah digunakan dan memenuhi kebutuhan mereka dengan baik.

Actions (login required)

View Item