Putra Haryono, Dewa (2024) Sistem deteksi huruf alfabet dalam bahasa isyarat indonesia secara real time menggunakan algoritma klasifikasi random forest. Sarjana thesis, UNIVERSITAS MURIA KUDUS.
Preview |
Text (HALAMAN JUDUL)
Halaman Judul.pdf - Published Version Download | Baca Disini |
Preview |
Text (BAB 1)
Bab 1 TA.pdf - Published Version Download | Baca Disini |
![]() |
Text (BAB 2)
Bab 2 TA.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download |
![]() |
Text (BAB 3)
Bab 3 TA.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download |
![]() |
Text (BAB 4)
Bab 4 TA.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download |
![]() |
Text (BAB 5)
Bab 5 TA.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download |
![]() |
Text (LAMPIRAN)
Lampiran TA.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download |
Preview |
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka TA.pdf - Published Version Download | Baca Disini |
![]() |
Text (SURAT PERNYATAAN)
Surat Pernyataan.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download |
Abstrak
Bahasa isyarat merupakan salah satu bentuk komunikasi yang digunakan oleh para penyandang disabilitas terutama bagi kelompok tunarungu dan juga tunawicara. Bahasa isyarat sendiri mengutamakan gerakan tangan sebagai simbol satu sama lain untuk berkomunikasi. Akan tetapi, selama ini masih ada kesulitan untuk saling berkomunikasi di antara para penyandang disabilitas tunarungu, tunawicara dan juga orang normal karena masih banyak orang normal yang belum memahami Bahasa isyarat. Oleh karena itu, pembelajaran Bahasa Isyarat Indonesia sangat diperlukan sebagai upaya untuk mempermudah komunikasi. Maka penelitian ini bertujuan membuat sistem deteksi huruf alfabet dalam Bahasa Isyarat Indonesia secara real time untuk membantu seseorang dalam belajar Bahasa Isyarat Indonesia yang dimulai dari pengenalan huruf-huruf alfabet Bahasa Isyarat Indonesia. Sistem ini dibuat menggunakan Machine Learning dan Computer Vision dengan algoritma klasifikasi Random Forest serta metode pengembangan Waterfall. Hasil dari penelitian ini yaitu sistem berbasis web yang dapat mendeteksi peragaan bahasa isyarat tangan secara real time dan mengklasifikasikan masing-masing huruf alfabet Bahasa Isyarat Indonesia A-Z dengan akurasi tinggi yaitu 99,5% untuk data 1 tangan dan 97,66% untuk data 2 tangan.
Item Type: | Skripsi/ Thesis (Sarjana) |
---|---|
Dosen Pembimbing: | 1. Wibowo Harry Sugiharto, S.Kom., M.Kom 2. Muhammad Imam Ghozali, S.Kom., M.Kom |
Kata Kunci: | Bahasa Isyarat Indonesia, Machine Learning, Computer Vision, Random Forest, Waterfall |
Subjects: | Teknologi > T1 Teknologi (Umum) > Teknologi Informasi Teknologi > T1 Teknologi (Umum) |
Program Studi: | Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika |
Depositing User: | Mr Firman Al Mubaroq |
Date Deposited: | 20 Aug 2024 20:40 |
Last Modified: | 20 Aug 2024 20:40 |
URI: | http://eprints.umk.ac.id/id/eprint/22220 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |
