Search for collections on Repository Universitas Peradaban

DETEKSI SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOv5s

IMAM, Ahmad Kaisul (2023) DETEKSI SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOv5s. Bachelor thesis, UNIVERSITAS PERADABAN.

[img] Text (ABSTRAK)
ABSTRAK-AHMAD KAISUL IMAM-42419018-SKRIPSI-2023.docx - Published Version

Download (34kB)
[img] PDF (COVER)
COVER-AHMAD KAISUL IMAM-42419018-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version

Download (1MB)
[img] PDF (BAB I)
BAB I-AHMAD KAISUL IMAM-42419018-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version

Download (103kB)
[img] PDF (BAB II)
BAB II-AHMAD KAISUL IMAM-42419018-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version

Download (948kB)
[img] PDF (BAB III)
BAB III-AHMAD KAISUL IMAM-42419018-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (335kB)
[img] PDF (BAB IV)
BAB IV-AHMAD KAISUL IMAM-42419018-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (625kB)
[img] PDF (BAB V)
BAB V-AHMAD KAISUL IMAM-42419018-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version

Download (11kB)
[img] PDF (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA-AHMAD KAISUL IMAM-42419018-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version

Download (145kB)
[img] PDF (LAMPIRAN)
LAMPIRAN-AHMAD KAISUL IMAM-42419018-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (958kB)
[img] PDF (ARTIKEL)
ARTIKEL-AHMAD KAISUL IMAM-42419018-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (638kB)

Abstract

Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) adalah bahasa isyarat resmi yang digunakan oleh penyandang disabilitas dibawah naungan Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia. Pengetahuan tentang SIBI bagi selain penyandang disabilitas masih rendah, sehingga dapat menghambat komunikasi bagi penyandang disabilitas dengan orang normal. Untuk dapat mengenali gestur isyarat maka dibutuhkan teknik pembelajaran seperti machine learning dengan teknik supervised learning. YOLOv5s adalah metode deteksi objek yang dapat digunakan untuk mendeteksi gestur bahasa isyarat. Pengembangan dari penelitian ini menggunakan metode YOLOv5s. Objek yang digunakan adalah 10 gestur abjad SIBI dengan total dataset 3000 citra. Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 94,5% pada pengujian real time.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Uncontrolled Keywords: Bahasa Isyarat, SIBI, YOLO, YOLOv5, Object Detection
Subjects: 000 Ilmu Komputer, Informasi dan Karya Umum > 000 Ilmu Umum; Ilmu Komputer dan Informasi > 004-Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika > Prinsip Matematika dalam Ilmu Komputer; Algoritma Komputer
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Informatika - S1
Depositing User: Users 514 not found.
Date Deposited: 02 Dec 2023 06:38
Last Modified: 02 Dec 2023 06:38
URI: https://repository.peradaban.ac.id/id/eprint/1467

Actions (login required)

View Item View Item