ANALISIS KINERJA YOLOV8S PADA DETEKSI CITRA HURUF STATIS SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA

Authors

  • JULIANTO AJI MILANESTA Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Umi Mahdiyah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Wahyu Cahyo Utomo Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/dbm24b26

Abstract

Sistem Isyarat Bahasa Indonesia digunakan sebagai sarana komunikasi visual bagi penyandang tunarungu, tetapi pengenalannya masih membutuhkan dukungan teknologi agar dapat dikenali secara otomatis melalui citra tangan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kemampuan algoritma YOLOv8s dalam mendeteksi huruf SIBI secara real-time. Dataset yang digunakan terdiri dari 12672 citra dengan 24 kelas huruf, tanpa huruf J dan Z karena keduanya memiliki karakter gerakan dinamis. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan dataset, pelabelan, prapemrosesan, pelatihan model, dan evaluasi menggunakan confusion matrix, precision, recall, F1 score, serta mAP. Hasil pengujian menunjukkan precision sebesar 0,9946, recall sebesar 0,9950, F1 score sebesar 0,9948, mAP50 sebesar 0,9907, dan mAP50-95 sebesar 0,7726. Hasil tersebut menunjukkan bahwa YOLOv8s mampu mendeteksi huruf SIBI dengan tingkat ketepatan yang tinggi.

Keywords:

Bahasa Isyarat, Computer Vision, Deteksi Huruf, SIBI, YOLOv8s

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] A. Taupiq, M. Wildan Fajri, and Dannylee, “Identification of Indonesian Sign

Language System Using Deep Learning in Yolo-based,” Media Journal of

General Computer Science, vol. 1, no. 2, pp. 40–47, Jun. 2024, doi:

10.62205/mjgcs.v1i2.22.

[2] D. Permana and J. Sutopo, “APLIKASI PENGENALAN ABJAD SISTEM

ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) DENGAN ALGORITMA YOLOv5

MOBILE APPLICATION ALPHABET RECOGNITION OF INDONESIAN

LANGUAGE SIGN SYSTEM (SIBI) USING YOLOv5 ALGORITHM,” Jurnal

SimanteC, vol. 11, no. 2, 2023, doi: 10.21107/simantec.v11i2.19783.

[3] H. Halim, “APLIKASI PENGIDENTIFIKASI BAHASA ISYARAT

BERDASARKAN GERAK TUBUH SECARA REAL TIME

MENGGUNAKAN YOLO,” Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer, vol.

8, no. 2, 2023, doi: 10.51876/simtek.v8i2.215.

[4] I. Inayatul Arifah, F. Nur Fajri, and G. Qorik Oktagalu Pratamasunu, “Deteksi

Tangan Otomatis Pada Video Percakapan Bahasa Isyarat Indonesia

Menggunakan Metode YOLO Dan CNN,” 2022. doi: 10.30871/jaic.v6i2.4694.

[5] L. Zholshiyeva, T. Zhukabayeva, A. Serek, R. Duisenbek, M. Berdieva, and N.

Shapay, “Deep Learning-Based Continuous Sign Language Recognition,”

Journal of Robotics and Control (JRC), vol. 6, no. 3, pp. 1106–1119, 2025, doi:

10.18196/jrc.v6i3.25881.

[6] M. Safaldin, N. Zaghden, and M. Mejdoub, “An Improved YOLOv8 to Detect

Moving Objects,” IEEE Access, vol. 12, pp. 59782–59806, 2024, doi:

10.1109/ACCESS.2024.3393835.

[7] L. Shen, B. Lang, and Z. Song, “DS-YOLOv8-Based Object Detection Method

for Remote Sensing Images,” IEEE Access, vol. 11, pp. 125122–125137, 2023,

doi: 10.1109/ACCESS.2023.3330844.

[8] D. S. Ariansyah, “PENDETEKSI KATA DALAM BAHASA ISYARAT

MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO VERSI 8,” Jurnal Informatika dan

Teknik Elektro Terapan, vol. 12, no. 3, Aug. 2024, doi:

10.23960/jitet.v12i3.4904.

[9] M. E. Wijaya and A. N. Handayani, “Integration of Yolov8 And Instance

Segmentation in The Chinese Sign Language (CSL) Recognition System,”

Indonesian Journal of Data and Science, vol. 6, no. 2, pp. 241–250, Jul. 2025,

doi: 10.56705/ijodas.v6i2.247.

[10] M. Y. and H. H. D. A. Faroek, “Image Processing and Object Detection in the

Indonesian Sign System (SIBI) for Hearing-Impaired Communication,” 2026.

doi: 10.30871/jaic.v10i1.11395.

[11] H. Yi, B. Liu, B. Zhao, and E. Liu, “Small Object Detection Algorithm Based on

Improved YOLOv8 for Remote Sensing,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs.

Remote Sens., vol. 17, pp. 1734–1747, 2024, doi:

10.1109/JSTARS.2023.3339235.

[12] L. Fitriani, D. Kurniadi, and I. S. Rajab, “Implementation of Machine Learning

Model to Detect Sign Language Movement in SIBI Learning Media,” Teknika,

vol. 14, no. 1, pp. 57–65, Mar. 2025, doi: 10.34148/teknika.v14i1.1159.

Downloads

Published

2026-07-20

How to Cite

ANALISIS KINERJA YOLOV8S PADA DETEKSI CITRA HURUF STATIS SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(3), 2992-3001. https://doi.org/10.29407/dbm24b26