Implementasi Deep Learning untuk Penerjemahan Bahasa Isyarat ke Bahasa Jawa Menggunakan Metode YOLO

Mochamad Fadli Nurrahman, Bambang Minto Basuki, Anang Habibi

Sari


Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan teknik pembelajaran mendalam pada analisis gerakan bahasa isyarat untuk terjemahan otomatis ke dalam bahasa Jawa dalam konteks percakapan sehari-hari. Bahasa isyarat Indonesia (BISINDO) dipilih sebagai objek penelitian karena tantangan dalam menerjemahkannya ke bahasa lisan yang cukup kompleks. Metode YOLO digunakan untuk mendeteksi gerakan bahasa isyarat dalam video secara langsung dan mengubahnya menjadi bahasa Jawa. Data bahasa isyarat yang telah dianotasi digunakan dalam pelatihan sistem untuk mencapai hasil terjemahan yang akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan menerjemahkan bahasa isyarat dengan akurasi dan kecepatan tinggi, dengan rata-rata waktu deteksi kurang dari 150 ms. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan aksesibilitas komunikasi bagi penyandang disabilitas, serta membuka peluang pengembangan aplikasi serupa untuk bahasa isyarat lain. 


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


E. Harefa, et al., Buku Ajar Teori Belajar dan Pembelajaran, Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2024.

D. K. Maulida, Bahasa Isyarat Indonesia di Komunitas Gerakan untuk Kesejahteraan Tunarungu Indonesia, Jakarta, 2017.

A. Ma’ruf and M. Hardjianto, "Penerapan Algoritme You Only Look Once Version 8 untuk Identifikasi Abjad Bahasa Isyarat Indonesia," Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 2023.

A. S. Nugraheni, A. P. Husain, and H. Unayah, "Optimalisasi Penggunaan Bahasa Isyarat dengan SIBI dan BISINDO pada Mahasiswa Difabel Tunarungu di Prodi PGMI UIN Sunan Kalijaga," Holistika Jurnal Ilmiyah PGSD, 2021.

R. Z. Fadillah, A. Irawan, and M. Susanty, "Model Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO)," PETIR: Jurnal Pengkajian dan Penerapan Teknik Informatik, 2022.

F. K. Celsia and G. A. Sandag, "Implementasi Deep Learning pada Pengenalan Angka," Jurnal Sisfotenika , 2021.

F. R. Prapaskah, S. Maryam, and A. Priliantini, "Komunikasi Interpersonal Guru dalam Meningkatkan Motivasi Berprestasi Remaja Tunarungu," Jurnal Penelitian Komunikasi, 2020.

R. H. Alfikri, M. S. Utomo, H. Februariyanti, and E. Nurwahyudi, "Pembangunan Aplikasi Penerjemah Bahasa Isyarat dengan Metode CNN Berbasis Android," Jurnal Teknoinfo, 2022.

R. A. Mursita, "Respon Tunarungu terhadap Penggunaan Sistem Bahasa Isyarat Indonesia (SIBI) dan Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) dalam Komunikasi Inklusi," 2015.

L. Arisandi and B. Satya, "Sistem Klarifikasi Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo) dengan Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network," Jurnal Sistem Cerdas, 2022.

G. N. Elwirehardja, T. Suparyanto, and B. Pardamean, "Pengenalan Konsep Machine Learning untuk Pemula," Depok, Sleman: Instiper Press, 2022.

R. K. Dinata and N. Hasdyna, "Machine Learning," Lhokseumawe: Unimal Press, 2020.

Y. F. M. Yuwono, B. Boedi, and P. D. Yanu, "Dasar Pengolahan Citra Digital Edisi 2022," Sleman: Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, 2022.

A. Arnita, F. Marpaung, F. Aulia, and R. C. Nabila, "Computer Vision dan Pengolahan Citra Digital," Surabaya: Pustaka Aksara, 2022.

R. A. Indah, "Metode Bermain Peran terhadap Kemampuan Bahasa Ekspresif Anak Tunarungu," Jurnal Pendidikan Khusus, vol. 2, 2016.

F. D. Fibrianti and A. Wijiastuti, "Pengembangan Media Pola Kalimat Sederhana Berbasis Android pada Pembelajaran Sains untuk Siswa Tunarungu," Jurnal Pendidikan Khusus, 2020.

A. N. Yusril, I. Larasati, and P. A. Zukri, "Systematic Literature Review Analisis Metode Agile dalam Pengembangan Aplikasi Mobile," SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi, 2021.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.