Nursyakirin, Dasta Satria (2021) IDENTIFIKASI BAHASA ISYARAT AMERICAN SIGN LANGUAGE (ASL) MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.
Preview |
Text
ABSTRAK.pdf Download (29kB) | Preview |
Preview |
Text
COVER.pdf Download (117kB) | Preview |
Preview |
Text
DAFTAR ISI.pdf Download (21kB) | Preview |
Preview |
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (97kB) | Preview |
Preview |
Text
HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (511kB) | Preview |
![[thumbnail of Skripsi-Full-Dasta-Satria-Nursyakirin-123160170.pdf]](http://eprints.upnyk.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Skripsi-Full-Dasta-Satria-Nursyakirin-123160170.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
Abstract
Komunikasi antar manusia adalah suatu hal yang sangat penting dalam melakukan aktivitas dan bersosialisasi. Ada banyak cara dan media komunikasi yang dapat digunakan manusia untuk berinteraksi, yaitu secara lisan atau tulisan. Cara komunikasi tersebut umum dilakukan oleh orang normal, namun berbeda dengan seseorang yang memiliki kebutuhan khusus, yaitu tuna rungu. Perbedaan tersebut akan menimbulkan masalah dalam proses komunikasi dalam bentuk vokal, sebagai contohnya pendampingan belajar untuk seorang tuna rungu oleh keluarga yang normal.
Bahasa isyarat merupakan Bahasa yang mengutamakan komunikasi manual, yaitu menggunakan Bahasa tubuh, tangan, atau gerak bibir. Kaum tuna rungu adalah kelompok utama yang menggunakan bahasa ini untuk berkomunikasi. Dalam bahasa isyarat tetap menggunakan abjad dan angka biasa, tetapi menggunakan jari-jari atau biasa disebut abjad jari.
Bahasa isyarat pada dasarnya merupakan cara berkomunikasi yang memanfaatkan bahasa tubuh seperti gerakan wajah atau tangan. Penderita tuna rungu akan merepresentasikan bentuk huruf atau kalimat menggunakan anggota tubuhnya. American Sign Language (ASL) merupakan salah satu dari bahasa isyarat yang umum digunakan. ASL adalah bahasa linguistic yang sama dengan bahasa lisan yang diekspresikan dengan gerakan tangan.
Berdasarkan hasil pengujian menggunakan confusion matrix, dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini dapat melakukan identifikasi bahasa isyarat American Sign Language. Hal ini dapat dilihat dari hasil pengujian yang menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 94,19 %, presisi sebesar 94,61%, dan recall sebesar 94,19%. Tingginya akurasi yang didapat pada proses klasifikasi tergantung dari banyaknya jumlah dataset yang digunakan, semakin banyak citra yang digunakan maka semakin meningkat pula akurasi yang didapatkan. Faktor dari pengambilan citra juga mempengaruhi tingkat akurasi seperti posisi tangan yang berbeda, latar belakang yang tidak polos atau ada objek lain seperti bayangan saat pengambilan citra.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Komunikasi antar manusia adalah suatu hal yang sangat penting dalam melakukan aktivitas dan bersosialisasi. |
| Subjects: | H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor |
| Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences |
| Depositing User: | Eko Yuli |
| Date Deposited: | 29 Jun 2021 01:59 |
| Last Modified: | 28 Dec 2022 06:50 |
| URI: | http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/26098 |
Actions (login required)
 |
View Item |