Keywords
Random Forest
OpenCV
How to Cite
Abstract
Penyandang tunarungu di Indonesia menghadapi hambatan komunikasi karena rendahnya pemahaman masyarakat terhadap Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Penelitian ini bertujuan merancang sistem penerjemah BISINDO secara real-time berbasis landmark tangan menggunakan algoritma Random Forest dan teknologi OpenCV. Metode yang digunakan adalah rekayasa sistem dengan pendekatan kualitatif, meliputi analisis kebutuhan dan perancangan sistem. Sistem dirancang untuk mendeteksi gestur tangan melalui kamera, mengekstraksi koordinat landmark, mengklasifikasikan huruf BISINDO, dan menampilkan hasil secara langsung. Analisis kebutuhan menunjukkan perlunya sistem yang akurat, responsif, dan kompatibel. Hasil perancangan dituangkan dalam flowchart sistem yang menggambarkan alur dari input citra hingga output huruf. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem bantu komunikasi bagi penyandang tunarungu serta memperluas kajian klasifikasi gestur tangan menggunakan machine learning.
References
[1] M. Dewi, T. Wahyuningrum, and N. Adi Prasetyo, “Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications Pengenalan Kata Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Menggunakan Augmented Reality (AR),” Jurnal of Informatics, Information System, Software Engginering and Applications, vol. 3, no. 2, pp. 53–060, Jul. 2021, doi: 10.20895/INISTA.V3I2.
[2] S. Nur, A. N. Assyifa, and H. Nurjannah, “PENGEMBANGAN APLIKASI PENERJEMAH BAHASA ISYARAT INDONESIA (BISINDO) MENGGUNAKAN METODE LONG-SHORT TERM MEMORY,” EDUSAINTEK: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi, vol. 11, no. 1, pp. 13–30, Jul. 2023, doi: 10.47668/edusaintek.v11i1.898.
[3] D. B. Utami and M. Ichwan, “Pengenalan Pose Tangan Menggunakan HuMoment,” JURNAL INFOTEL, vol. 9, no. 1, p. 100, Feb. 2017, doi: 10.20895/infotel.v9i1.177.
[4] Suryo. Y. A., “Rancang Bangun Portable Monitoring Suhu Lingkungan Berbasis Internet Of Things,” CYCLOTRON, no. 2, Jul. 2019, doi: 10.30651/cl.v2i2.3254.
[5] K. Inayah, K. Ramli, and P. Korespondensi, “ANALISIS KINERJA INTRUSION DETECTION SYSTEM BERBASIS ALGORITMA RANDOM FOREST MENGGUNAKAN DATASET UNBALANCED HONEYNET BSSN PERFORMANCE ANALYSIS OF INTRUSION DETECTION SYSTEM BASED ON RANDOM FOREST ALGORITHM USING UNBALANCED HONEYNET BSSN DATASET,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 11, no. 4, Aug. 2024, doi: 10.25126/jtiik1148911.
[6] W. Apriliah, I. Kurniawan, M. Baydhowi, and T. Haryati, “Prediksi Kemungkinan Diabetes pada Tahap Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest,” SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi, vol. 10, no. 1, pp. 2540–9719, Jan. 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1129.
[7] S. Agustiani, Y. Tajul Arifin, A. Junaidi, S. Khotimatul Wildah, and A. Mustopa, “Klasifikasi Penyakit Daun Padi menggunakan Random Forest dan Color Histogram,” Jurnal Komputasi, vol. 10, no. 1, p. 2022, Apr. 2022, doi: 10.23960/komputasi.v10i1.2961.
[8] P. Mandarani and Y. Putra, “APLIKASI BAHASA ISYARAT UNTUK TUNA RUNGU MENGGUNAKAN PLATFORM ANDROID,” Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, vol. 8, no. 1, pp. 47–52, Apr. 2020, doi: 10.21063/jtif.2020.v8.1.47-52.
[9] A. Munawar, E. Harlest Budi Raharjo, and A. R. Nurfauzi, “Perancangan Sistem Pemesanan Katering Berbasis Web Pada UD Berkah Jaya Katering,” Jurnal Ilmiah ilkominfo, vol. 8, no. 1, pp. 2621–4962, Jan. 2025, doi: 10.47324/ilkominfo.v8i1.321.
[10] O. Dwi Nurhayati, D. Eridani, and M. Hafiz Tsalavin, “SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK SEQUENTIAL SECARA REAL TIME A REAL-TIME INDONESIAN LANGUAGE SIGN SYSTEM USING THE CONVOLUTION NEURAL NETWORK METHOD,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 9, no. 4, Aug. 2022, doi: 10.25126/jtiik.202294787.
[11] A. Breva Yunanda, F. Mandita, and A. Primasetya Armin, “Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Untuk Karakter Huruf Dengan Menggunakan Microsoft Kinect,” Fountain of Informatics Journal, vol. 3, no. 2, p. 41, Nov. 2018, doi: 10.21111/fij.v3i2.2469.
[12] D. I. Mulyana, M. F. Lazuardi, and M. B. Yel, “Deteksi Bahasa Isyarat Dalam Pengenalan Huruf Hijaiyah Dengan Metode YOLOV5,” Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM), vol. 4, no. 2, pp. 145–151, Aug. 2022, doi: 10.32528/elkom.v4i2.8145.
[13] H. Yunita and E. Setyati, “Hand Gesture Recognition Sebagai Pengganti Mouse Komputer Menggunakan Kamera,” Jurnal ELTIKOM, vol. 3, no. 2, pp. 64–76, Oct. 2019, doi: 10.31961/eltikom.v3i2.114.
[14] N. A. Rahmawati and A. C. Bachtiar, “Analisis dan perancangan sistem informasi perpustakaan sekolah berdasarkan kebutuhan sistem,” Berkala Ilmu Perpustakaan dan Informasi, vol. 14, no. 1, p. 76, Jun. 2018, doi: 10.22146/bip.28943.
[15] D. S. Ariansyah and 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.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright (c) 2025 Moch. Raffi Dwi Saktya Rahman, Azra'i Mahendra, Erna Daniati