PENGENALAN GERAKAN ISYARAT BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SURF DAN K-NEAREST NEIGHBOR | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    NULL

PENGENALAN GERAKAN ISYARAT BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SURF DAN K-NEAREST NEIGHBOR


Pengarang

NUR AMALIA HASMA - Personal Name;

Dosen Pembimbing



Nomor Pokok Mahasiswa

1609200200035

Fakultas & Prodi

Fakultas / / PDDIKTI :

Subject
-
Kata Kunci
-
Penerbit

Banda Aceh : Universitas Syiah Kuala., 2021

Bahasa

Indonesia

No Classification

-

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Bahasa isyarat merupakan salah satu komunikasi non verbal atau komunikasi non-vokal, di mana tindakan tubuh yang terlihat mengomunikasikan pesan tertentu. Dalam berkomunikasi menggunakan Bahasa isyarat mengikuti bentuk wajah dan arah tangan, pergerakan tangan, bibir, tubuh dan ekspresi wajah. Hal tersebut dilakukan dengan maksud untuk menyampaikan isi pikiran oleh sang penutur. Bahasa Isyarat banyak digunakan oleh para tuna rungu dan tuna wicara dalam melakukan komunikasi. Pada penelitian ini dilakukan pengenalan isyarat Bahasa Indonesia berupa isyarat huruf dan angka berdasarkan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) menggunakan teknik pengolahan citra. Proses pengenalan isyarat SIBI dilakukan menggunakan algoritma SURF (Speeded Up Robust Features) sebagai metode ekstraksi fitur dan algoritma K-NN (K-Nearest Neighbor) sebagai metode klasifikasi. Hasil pengenalan yang didapatkan menggunakan algoritma SURF dan K-NN, dilanjutkan dengan uji akurasi menggunakan k-fold Cross Validation berdasarkan perolehan nilai error rate untuk masing-masing nilai K. Nilai K = 7, K = 8, K = 9, dan K = 10 dipilih karena memiliki nilai error rate terendah di antara nilai K lainnya. Uji akurasi pengenalan isyarat Bahasa Indonesia menggunakan 10-fold Cross Validation dengan K = 7 didapatkan akurasi tertinggi dengan persentase 90%.

Tidak Tersedia Deskripsi

Citation



    SERVICES DESK