Text

SKRIPSI KLASIFIKASI ABJAD SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) MENGGUNAKAN METODE YOLO DAN SSD DEEP LEARNING

---

Bahasa isyarat menjadi sarana utama dalam komunikasi penyandang tunarungu, tetapi pengenalan huruf tertentu seperti J dan Z masih menjadi tantangan karena karakteristiknya yang melibatkan gerakan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem klasifikasi huruf A hingga Z dalam Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) secara real-time menggunakan pendekatan YOLOv8 dan SSD berbasis Deep Learning. Dataset yang digunakan terdiri dari 2.600 citra tangan kanan tunggal, termasuk data huruf J dan Z yang diambil melalui ekstraksi frame dari video karena bersifat dinamis. Pelabelan data dilakukan secara manual menggunakan platform Roboflow, dan proses pelatihan model dijalankan pada Google Colaboratory dengan parameter 50 epoch dan batch size 16. Implementasi real-time menggunakan kamera handphone melalui integrasi aplikasi Droidcam dan Visual Studio Code. Hasil pelatihan menghasilkan precision rata-rata sebesar 98,4%, sedangkan pengujian langsung menunjukkan akurasi 96,4% dengan kecepatan 5.4 hingga 6 frame per detik. Sistem dirancang untuk menyimpan video hasil deteksi beserta label huruf dan confidence score. Pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali seluruh huruf SIBI dengan akurat dan stabil, termasuk gesture dinamis, serta memberikan performa responif untuk penggunaan secara langsung

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

ELEKTRO AND K 2025

Penerbit

MAGELANG : UNIVERSITAS TIDAR., 2025

Deskripsi Fisik

XVIII;75HAL;29.5CM

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

621.38

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

PRODI_S1_TEKNIK_ELEKTRO
FAKULTAS_FT

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar