Skripsi/Tugas Akhir

Penerjemah Bahasa Isyarat dalam Huruf Hijayah Menggunakan Mediapipe dan Teachable Machine

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk membantu masyarakat umum dalam mempelajari Bahasa Isyarat Huruf Hijaiyah dengan memanfaatkan teknologi MediaPipe dan Teachable Machine. Fokus utama dari penelitian ini adalah meningkatkan kemampuan komunikasi masyarakat dengan bantuan teknologi pengenalan gerakan bahasa isyarat untuk huruf hijaiyah. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data gestur tangan yang mewakili 28 huruf hijaiyah serta pemberian label untuk masingmasing gerakan tangan yang dilakukan. Setelah data dikumpulkan dan dilabeli, langkah selanjutnya adalah pembuatan model menggunakan Teachable Machine, yang bertujuan untuk mengekstraksi fitur-fitur spesifik dari setiap gerakan tangan yang dikenali. Proses pelatihan model dilakukan dengan hati-hati untuk memastikan bahwa model dapat mengenali dan membedakan setiap huruf hijaiyah dengan akurat. Setelah model selesai dibuat, evaluasi dilakukan menggunakan data uji untuk mengukur kinerja model dalam menerjemahkan bahasa isyarat huruf hijaiyah. Evaluasi ini dilakukan dengan menghitung nilai precision, recall, dan f1 score untuk masing-masing huruf. Pengujian ini termasuk pengujian blackbox untuk menguji fitur penyambungan huruf hijaiyah. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam mempermudah masyarakat umum dalam mempelajari bahasa isyarat huruf hijaiyah. Dengan adanya teknologi ini diharapkan proses pembelajaran diharapkan menjadi lebih efektif.
Kata kunci: Bahasa Isyarat, MediaPipe, Teachable Machine, Huruf Hijayah

ABSTRACT
This research aims to assist the general public in learning hijaiyah sign language by leveraging mediapipe and teachable machine technology. The primary focus of this study is to enhance communication skills by employing gesture recognition technology for hijaiyah letters. The research stages include collecting hand gesture data representing the 28 hijaiyah letters and labeling each hand gesture accordingly. Once the data is gathered and labeled, the next step is to create a model using Teachable Machine, designed to extract specific features from each recognized hand gesture. The model training process is conducted carefully to ensure that the model can accurately recognize and distinguish each hijaiyah letter. Once the model is built, it is evaluated using test data to measure its performance in translating hijaiyah sign language. This evaluation includes calculating precision, recall, and f1 score for each letter. Testing also includes black-box testing for the hijaiyah letter merging feature. The results of this research are expected to contribute significantly to making it easier for the general public to learn hijaiyah sign language, with the hope that this technology will make the learning process more effective.
Keywords: Sign Language, MediaPipe, Teachable Machine, Hijaiyah Letters

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 24-50 SYA p - 0796TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2024

Deskripsi Fisik

xiii + 94 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 24-50

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 11 September 2024

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Aplikasi Penerjemah
MediaPipe
Teachable Machine

Lampiran File