Notice: Undefined index: item_type_code in /var/www/html/pustaka/repository/lib/detail.inc.php on line 462
Carolin Indriyani Sitimai Pengarang Dr. Humuntal Rumapea, M.Kom Dosen Pembimbing 1 Indra Kelana Jaya, S.T., M.Kom Dosen Pembimbing 2 Margaretha Yohanna, S.Kom., M.Kom Penguji 1 Arina Prima Silalahi, S.Kom., M.Kom Penguji 2

ABSTRAK Bahasa Isyarat Indonesia (SIBI) ialah media komunikasi utama bagi penyandang tunarungu. Tetapi, keterbatasan pemahaman masyarakat kepada bahasa isyarat menjadi hambatan dalam berkomunikasi. Studi ini tujuannya untuk memperluas sistem pengenalan huruf SIBI berbasis citra tangan memanfaatkan teknik Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang dimanfaatkan berwujud citra tangan statis yang merepresentasikan 24 huruf alfabet SIBI. Tahapan penelitian mencakup pengumpulan data, preprocessing citra, pelatihan model CNN, serta pengujian sistem secara real-time. Model CNN digunakan untuk mengekstraksi fitur visual dan melakukan klasifikasi huruf isyarat berdasarkan pola bentuk tangan.Hasil pengujian memperlihatkan bahwasanya sistem bisa mengenali sebagian besar huruf SIBI dengan baik. Namun, sistem masih memiliki keterbatasan pada huruf yang mempunyai kemiripan pola visual yang tinggi. Huruf M dan N belum dapat dikenali dengan baik, sedangkan huruf R dan T dapat dikenali tetapi dengan tingkat kestabilan yang rendah. Hal ini memperlihatkan bahwasanya model CNN yang dimanfaatkan belum cukup kuat dalam membedakan pola visual yang sangat mirip. Penelitian ini diharapkan mampu jadikan dasar pengembangan sistem pengenalan bahasa isyarat yang lebih akurat di masa mendatang. Keyword: SIBI, Convolutional Neural Network, Pengenalan Citra, Bahasa Isyarat