Bahar, Zainul (2017) Sistem Pengenalan Bahasa Isyarat Tangan Dengan Sensor Flex, Gyroscope, Dan Accelerometer Menggunakan Metode Naive Bayes. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Komunikasi merupakan penyebaran informasi yang sangat cepat dalam kehidupan bersmasyarakat. Namun, penyandang difabel (tuna rungu wicara) tidak mampu menerima informasi dengan baik karena keterbatasannya. Dari permasalahan tersebut perlu adanya penelitian terkait dengan sistem penerjemah bahasa isyarat yang nantinya dapat mengatasi permasalahan komunikasi penyandang tuna rungu. Diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat membantu mempermudah komunikasi para penyandang difabel (tuna rungu wicara) dengan non difabel agar tidak terjadi keterlambatan penyampaian informasi. Pada penelitian ini terdapat lima buah sensor flex, kemudian gyroscope, dan accelerometer berada pada satu unit MPU-6050 yang dapat dibaca nilainya menggunakan mikrokontroler Arduino Nano. Nilai sensor tersebut dapat digunakan sebagai input dalam sistem klasifikasi jenis alfabet A-Z yang digerakan oleh tangan menggunakan metode Naive Bayes. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, penelitian menghasilkan kesimpulan, yaitu tingkat akurasi pengiriman dan penerimaan data menggunakan HC-05 mencapai 100% dari 26 kali pengujian serta tingkat akurasi pengambilan keputusan alfabet sebesar 43.85% dari 130 kali pengujian. Komputasi dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan metode Naive Bayes yang diimplementasikan di smartphone android akurasinya memang belum mendekati 100%. Namun, memiliki kelebihan waktu komputasi sangat cepat bahkan ada beberapa percobaan yang hanya membutuhkan waktu 1 mS dalam pengambilan keputusan dan rata-rata waktu komputasi dari 26 kali pengujian adalah 12,77 mS.
English Abstract
Communication is a quick process of information extraxtion in social life. However, persons with dissabilities (deaf people) are not able to receive the information because of their dissability. Because of this problem, research is needed in sign language impreter systems that will overcome the problem of communication for deaf people. Hopefully with this research, it can facilitate the communication for deaf people to avoid delays in the process of information delivery. In this research there are 5 flex sensors, then gyroscope and accelerometer are on one unit MPU-6050 that can be read using Arduino Nano. The sensor values can be used as data input in A-Z alphabetical type classification in hand motion using Naive Bayes. According to the experiments, generate the conclusion that the level of accuracy of sending and receiving data using HC-05 reaches 100% on 26 times experiments and the accuracy of sensor values reaches 43.85% on 26 times experiments. Computing in making decisions by using Naive Bayes, which is implemented in the Android application, does not have accuracy close to 100% However, it has the advantage of fast computing where in some experiments it requires only 1mS in making decisions and the average computation time from 26 experiments is 12,77mS.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/31/051701127 |
| Uncontrolled Keywords: | Kata kunci: klasifikasi, Naïve Bayes, tuna rungu, bahasa isyarat, android. |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Kustati |
| Date Deposited: | 13 Feb 2017 11:26 |
| Last Modified: | 17 May 2022 02:52 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/147460 |
![[thumbnail of Zainul Bahar.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Zainul Bahar.pdf Download (4MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |