IMPLEMENTASI COMPUTER VISION PADA APLIKASI MEDIA PENGENALAN BAHASA ISYARAT BERBASIS ANDROID

Abstract

Perkembangan penggunaan smartphone sangat pesat saat ini, khususnya pada smartphone dengan sistem operasi android. Aplikasi ini dirancang untuk membantu pengguna, untuk mengenal dan mempelajari bahasa isyarat, dalam mengenali dan mempelajari gerakan tangan yang mewakili huruf abjad. Aplikasi ini mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan gerakan tangan secara real-time, memberikan feedback berupa teks dan suara untuk memfasilitasi pengenalan dan pembelajaran. Implementasi Computer Vision pada aplikasi media pengenalan bahasa isyarat berbasis Android bertujuan untuk mempermudah proses pengenalan dan pembelajaran bagi pengguna yang membutuhkan. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan 6.500 data citra, masing-masing terdiri dari 250 gambar untuk setiap abjad, guna melatih model pengenalan bahasa isyarat. Hasil dari data latih menunjukkan tingkat akurasi yang sangat tinggi, yaitu mencapai 97%. Jarak ideal untuk pengenalan adalah 30 cm dengan rata-rata akurasi 0.97. Pada intensitas cahaya terang sebesar 454 Lux, rata-rata akurasi deteksi mencapai 0.98, menunjukkan performa terbaik dari sistem di bawah pencahayaan optimal.. Hal ini mengindikasikan bahwa sistem mampu mendeteksi dengan sangat akurat ketika diberikan pencahayaan yang memadai.