Deteksi Tangan Otomatis Pada Video Percakapan Bahasa Isyarat Indonesia Menggunakan Metode Deep Gated Recurrent Unit (GRU)
DOI:
https://doi.org/10.35143/jkt.v8i1.4901Kata Kunci:
Bahasa isyarat, Tunarungu, Deep gated recurrent unitAbstrak
Bahasa isyarat adalah bahasa yang menggunakan gerakan tubuh dan bibir untuk menjelaskan sebuah arti. Bahasa isyarat biasa dilakukan oleh kaum tunarungu atau tunawicara dalam melakukan komunikasi sehari hari. Tunarungu adalah hilangnya pendengaran baik salah satu telinga maupun keduanya. Namun masih banyak masyarakat yang belum paham dengan bahasa isyarat, oleh karena itu dilakukan sebuah penelitian dengan menggunakan metode deep gated recurrent unit (GRU) yang dapat membaca gerakan tangan pada video bahasa isyarat indonesia. Penelitian ini menggunakan 3 class yaitu ucapan hallo, terimakasih, dan sama sama. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari pengolahan video atau proses preprocessing pada video. Pengujian terhadap 45 video data training dan 36 video data testing. Pengujian yang dilakukan terhadap data testing menghasilkan nilai akurasi sebesar 88 %.Unduhan
Referensi
R. I. Borman, "Klasifikasi Objek Kode Tangan Pada Pengenalan Alphabet Bahasa Isyarat Indonesia," Seminar Nasional Informatika dan Aplikasinya (SNIA) 2017, 2017.
N. N. Aslinda, "Pengenalan Isyarat Tangan Berupa Huruf pada Video Percakapan Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) menggunakan Metode Ekstraksi Warna Kulit dan Deep Learning," Skripsi Teknik Informatika, 2019.
Nuryazid, "Pengembangan Aplikasi Kamus Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo) Dengan Mengintegrasikan Cloud Video Berbasis Android," 2016.
E. R. Fitriana, "Pengenalan Abjad pada Video Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) menggunakan Metode Ekstraksi Warna dan Deep Learning dengan Penghapusan Wajah," Skripsi Teknik Informatika, 2020.
F. N. Fajri, N. Hamid and R. A. Pramunendar, "The recognition of mango varieties based on the leaves shape and texture using back propagation neural network method," in 2017 International Conference on Sustainable Information Engineering and Technology (SIET). IEEE, 2017.
M. Hasanah , G. Q. O. Pratamasunu and R. E. Pawening, "Automatic Car Detection Using Haar Cascade Classifier and Convolutional Neural Network for Traffic Density Estimation," Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, vol. 4, no. 1, pp. 11-18, 2021.
M. D.K, "Bahasa Isyarat Indonesia Dikomunitas Gerakan Untuk Kesejahteraan Tunarungu Indonesia.," Skripsi Komunitas Islam , 2017.
R. Zahro, "Pengenalan Isyarat Tangan beupa Angka pada Video Percakapan Bahasa Isyarat Indonesia menggunakan Metode Ekstraksi Warna Kulit dan Deep Learning," Skripsi Teknik Informatika, 2019.
R. P. Wardana, "Penerapan Model Gated Recurrent Unit Untuk Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api di PT. KAI (Persero)," Skripsi Fakultas Ilmu Sains dan Teknologi, 2020.
R. A. saputra, "Prediksi Permintaan Kargo pada Cargo Service Center Tangerang City Menggunakan Metode Gated Recurrent Unit," 2020.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2022 Jurnal Komputer Terapan
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Penulis yang mempublikasikan naskah pada jurnal ini setuju tentang hal-hal berikut ini:
- Penulis memegang hak cipta untuk proses, prosedur, atau artikel yang dideskripsikan pada naskah dan memberikan hak kepada jurnal untuk pertama kali mempublikasikan naskah dibawah Creative Commons Attribution License yang memperbolehkan orang lain untuk menyebarkan hasil penelitian dengan pengakuan hak cipta penulis dan jurnal.
- Penulis memegang hak untuk mempublikasikan kembali semua atau sebagian hasil penelitian pada naskah lain tetapi tidak memberikan hak kepada pihak ketiga lain untuk mencetak dan mempublikasikan ulang hasil penelitian yang sama.
- Penulis diperbolehkan dan disarankan untuk menginformasikan naskah yang telah terbit secara online (seperti pada repository institusi atau website milik penulis) yang akan meningkatkan produktivitas rujukan dan sitasi dari naskah yang telah terbit.
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.
