CIPTA MEDIA HARMONICIPTA MEDIA HARMONI

JSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi KomputerJSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Komputer

Latar Belakang: Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) menjadi media komunikasi primer bagi komunitas tunarungu di Indonesia. Akan tetapi, tingkat pemahaman masyarakat umum terhadap BISINDO masih minim, sehingga dibutuhkan inovasi teknologi untuk mengatasi hambatan komunikasi ini. Tujuan: Studi ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas integrasi algoritma Random Forest dengan sistem ekstraksi fitur MediaPipe Holistic dalam mengidentifikasi gestur alfabet statis BISINDO secara tepat dan efisien. Metode: Riset ini menerapkan pendekatan kuantitatif eksperimental melalui pengumpulan data gestur alfabet BISINDO (A–Z kecuali J dan R). Setiap gerakan direkam menggunakan MediaPipe Holistic untuk menghasilkan 150 fitur landmark tiga dimensi. Dataset diseimbangkan dan diolah menggunakan model Random Forest dengan konfigurasi standar. Hasil: Model yang dikembangkan menunjukkan tingkat akurasi 100% pada dataset pengujian dan 96% pada data baru dari pengguna yang berbeda, mengindikasikan performa klasifikasi yang optimal dan kemampuan generalisasi yang baik. Kesimpulan: Integrasi MediaPipe Holistic dan Random Forest terbukti efektif dalam klasifikasi gestur BISINDO dan memiliki potensi untuk diimplementasikan dalam aplikasi penerjemah bahasa isyarat real-time yang inklusif.

Studi ini berhasil mengembangkan sistem pengenalan alfabet BISINDO dengan algoritma Random Forest yang memanfaatkan fitur landmark tangan yang diekstraksi oleh MediaPipe Holistic.Model yang dilatih pada dataset seimbang mencapai akurasi 100% pada data uji dan 96% pada data baru, menunjukkan kemampuan klasifikasi yang akurat dan andal.Penurunan akurasi pada beberapa huruf disebabkan oleh faktor eksternal seperti pencahayaan yang memengaruhi kualitas deteksi landmark.

Penelitian selanjutnya dapat menyelidiki apakah model pembelajaran dalam‑dalam (deep learning) seperti Convolutional Neural Network atau Transformer dapat meningkatkan akurasi serta ketahanan terhadap variasi pencahayaan dibandingkan Random Forest, dengan melakukan percobaan pada dataset yang mencakup kondisi cahaya yang beragam. Selain itu, penting untuk memperluas ruang lingkup gestur dengan menambahkan huruf J dan R serta mengintegrasikan gestur dinamis (gerakan berurutan) sehingga sistem dapat mengenali kalimat lengkap, dan hal ini dapat diuji dengan menggunakan teknik augmentasi data dan pelabelan otomatis. Selanjutnya, penelitian dapat mengembangkan versi ringan dari model yang dapat dijalankan secara real‑time pada perangkat seluler atau wearable, misalnya dengan mengoptimalkan jumlah pohon atau menerapkan teknik pruning, serta mengevaluasi performa secara lapangan pada pengguna tunarungu dalam skenario komunikasi sehari‑hari.

  1. KLASIFIKASI KUALITAS BUAH APEL MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST | JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika).... ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/12854KLASIFIKASI KUALITAS BUAH APEL MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST JATI Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika ejournal itn ac index php jati article view 12854
  2. PENDETEKSI KATA DALAM BAHASA ISYARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO VERSI 8 | Jurnal Informatika dan Teknik... doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4904PENDETEKSI KATA DALAM BAHASA ISYARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO VERSI 8 Jurnal Informatika dan Teknik doi 10 23960 jitet v12i3 4904
  3. Jurnal Ilmu Siber dan Teknologi Digital | Jurnal Ilmu Siber dan Teknologi Digital. jurnal ilmu siber... penerbitgoodwood.com/index.php/jisted/article/view/1899Jurnal Ilmu Siber dan Teknologi Digital Jurnal Ilmu Siber dan Teknologi Digital jurnal ilmu siber penerbitgoodwood index php jisted article view 1899
  4. Login | PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DATA. prosiding seminar nasional sains data skip main content... doi.org/10.33005/senada.v3i1.102Login PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DATA prosiding seminar nasional sains data skip main content doi 10 33005 senada v3i1 102
  1. #harga saham#harga saham
  2. #kinerja guru#kinerja guru
Read online
File size553.93 KB
Pages9
Short Linkhttps://juris.id/p-23A
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test