Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Bahasa yang dapat diakses anak tunarungu secara natural adalah bahasa isyarat. Pada usia kritis, anak perlu secara reguler medapat pemaparan bahasa yang dapat diakses atau anak akan mengalami kendala dalam berbahasa yang berujung pada kendala lain. Namun, banyak orang tua mendengar yang belum menyadari sepenuhnya metode yang baik dalam mengajarkan dan berkomunikasi dengan bahasa isyarat. Penelitian ini bertujuan memberikan solusi bagi para orang tua anak tunarungu mempelajari bahasa isyarat agar dapat mendidik dan berkomunikasi dengan anak melalui bahasa yang dapat diakses anak tunarungu. Pengembangan desain antarmuka solusi aplikasi ini menggunakan metode user-centered design. Pengumpulan masalah dan kebutuhan dilakukan dengan melakukan wawancara dengan orang tua anak tunarungu dan wawancara dengan psikolog. Setelah desain antarmuka dibuat dalam bentuk prototipe, dilakukan evaluasi kualitatif dengan usability testing dan kuantitatif dengan System Usability Scale (SUS). Berdasarkan hasil evaluasi yang diberikan pengguna, aplikasi pembelajaran bahasa isyarat untuk orang tua memiliki usability yang cukup baik dan memiliki skor SUS yang cukup tinggi. ......The language that deaf children can naturally access is sign language. At the critical age, children need to start learning their accessible language otherwise children will have language deprivation that can leads to other cognitive problems. However, many hearing parents do not understand good methods on how to teach children and communicating with sign language. This research provides a solution for parents of deaf children to learn basic of language that is accessible for deaf children, sign language. The interface of this application was designed using user-centered design approach. Requirement gathering was done by conducting interviews with parents of deaf children and interview with a psychologist. After the prototype was made, the design evaluated qualitatively by conducting usability testing and quantitatively using System Usability Scale (SUS). Based on the evaluation results, sign language learning application for parents have overall good usability and have a fairly high SUS score.

Abstrak :
Kemampuan berkomunikasi menggunakan bahasa isyarat sangat penting bagi kaum tunarungu dan tunawicara. Rendahnya persentase rakyat Indonesia yang menguasai bahasa isyarat menjadi latar belakang pengembangan aplikasi penerjemah Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) menjadi teks. Sistem penerjemah bahasa isyarat menjadi teks dikembangkan menggunakan MediaPipe Hands dengan konfigurasi default dan Convolutional Neural Network (CNN) sebagai classifier hasil recognition MediaPipe. Sistem tersebut diimplementasikan menjadi aplikasi berbasis Android untuk menerjemahkan bahasa isyarat SIBI menjadi teks secara real-time. Dari hasil pengujian sistem penerjemah yang dikembangkan menggunakan 3.803 data landmark tangan dengan rasio training, validation, dan testing sebesar 70:15:15, diperoleh tingkat akurasi model training sebesar 98.57% dengan tingkat akurasi model testing sebesar 92.59%. Aplikasi penerjemah SIBI menjadi teks dapat dijalankan secara real-time dengan jumlah frame kamera yang dapat diproses sekitar 20 frame per detik. Pada pengujian aplikasi dalam menerjemahkan SIBI menjadi teks, diperoleh akurasi sebesar 96.92%. Perbedaan gestur tangan yang ditangkap oleh kamera ketika berbahasa isyarat menjadi kekurangan pada aplikasi yang menyebabkan teks yang diterjemahkan kadang tidak sesuai. Saran untuk pengembangan lebih lanjut yaitu meningkatkan performa model SIBI dan menambah jumlah bahasa isyarat yang dapat diterjemah. ......The ability to communicate with sign language becomes very important for disabilities who cannot hear or speak. The low percentage of Indonesian societies who are not able to understand Indonesian sign language becomes the background of the SIBI recognizer application development. SIBI recognizer system is developed using MediaPipe Hands with default configuration and Convolutional Neural Network (CNN) as the classifier of MediaPipe recognition result. The system is implemented to an Android based application project for real-time SIBI sign language to text recognition. The SIBI recognizer system model developed with 3.803 data of hand landmarks with training, validation, and testing ratio of 70:15:15 achieves the training accuracy of 98.57% and testing accuracy of 92.59%. The SIBI recognizer application can perform in real-time with average number of 20 frames per second. The application testing results in accuracy of 96.92%. The hand gesture difference caught by the camera when performing sign language becomes the drawback of the application, hence the translated text sometimes mismatched. Suggestions for the future development include improving SIBI model performance and increasing the number of sign languages to be translated.