Yanti, Alfi Dwi (2026) Sistem Penerjemah Bahasa Isyarat Berbasis Kamera ke dalam Teks Menggunakan CNN dan MediaPipe. Diploma thesis, Politeknik Negeri Jember.
![[img]](https://sipora.polije.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Ringkasan)
Ringkasan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (196kB) |
|
Text (Bab 1 Pendahuluan)
Bab 1 Pendahuluan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (217kB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (209kB) |
|
Text (Laporan Lengkap)
Laporan Lengkap.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy |
Abstract
Penelitian ini mengembangkan sistem penerjemah bahasa isyarat berbasis website menggunakan kamera, MediaPipe, dan Convolutional Neural Network (CNN) sebagai media pembelajaran gesture bahasa isyarat. MediaPipe digunakan untuk mendeteksi 21 titik landmark tangan, sedangkan CNN digunakan untuk mengklasifikasikan gesture huruf A sampai Z. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem menyediakan fitur pembelajaran gesture, penerjemahan melalui kamera, serta pengelolaan data gesture dan akun pengguna. Hasil pengujian menunjukkan model CNN memperoleh accuracy sebesar 95,53%, loss sebesar 0,1843, serta rata-rata precision, recall, dan F1-score sebesar 96%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem dapat membantu masyarakat mempelajari dan mengenali gesture huruf A sampai Z melalui kamera.
Actions (login required)
 |
View Item |
