Aplikasi Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia menjadi Suara berbasis Android menggunakan Tensorflow

Abstract

Bahasa Isyarat Indonesia atau BISINDO digunakan oleh masyarakat yang memiliki keterbatasan berbicara atau mendengar namun tidak bagi masyarakat lainnya. Hal ini menyebabkan pengguna BISINDO kesulitan menyampaikan informasi karena hanya beberapa masyarakat yang mengerti BISINDO. Oleh karena itu, dikembangkan sebuah aplikasi untuk membantu komunikasi antara pengguna BISINDO dan Bahasa Indonesia secara realtime. Klasifikasi BISINDO dilakukan dengan metode Convolutional Neural Network dan arsiktektur MobilenetV2 menggunakan tensorflow. Hasil klasifikasi digunakan sebagai model pada android untuk selanjutnya dikonversi menjadi suara. Berdasarkan pengujian model, tingkat akurasi yang dihasilkan mencapai 54,8% dalam mengklasifikasi 30 bahasa isyarat. Sehingga, performa dari model dapat dikatakan belum optimal dalam mengklasifikasikan. Berdasarkan pengujian aplikasi kepada 30% responden diperoleh hasil responden sangat setuju dengan adanya aplikasi ini dengan nilai rata-rata sebesar 83,95%.