Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA )
Rahayu, Ni Luh Wiwik Sri
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN MODEL DEEP LEARNING UNTUK PENERJEMAHAN BAHASA ISYARAT SIBI BERBASIS MOBILE Indrawan, I Putu Yoga; Yati, Christina Purnama; Rahayu, Ni Luh Wiwik Sri
JTIKA (Jurnal Teknik Informatika, Komputer dan Aplikasinya) Vol 8 No 1 (2026): Maret 2026
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jtika.v8i1.573

Abstract

Komunikasi antara penyandang tunarungu dan masyarakat umum di Indonesia masih terbatas akibat rendahnya pemahaman terhadap Sistem Bahasa Isyarat Indonesia (SIBI) yang secara resmi diakui oleh pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa tiga model deteksi objek berbasis deep learning MobileNetV2-SSD, MobileNetV2-RetinaNet, dan YOLOv11 dalam mendeteksi bahasa isyarat SIBI, serta merekomendasikan model terbaik untuk implementasi di perangkat Android. Sistem dirancang dengan fokus pada efisiensi agar dapat digunakan secara optimal di perangkat mobile. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa MobileNetV2-SSD memberikan performa terbaik dengan mean Average Precision (mAP) sebesar 99,7% dan kecepatan 9 frame per second (FPS). YOLOv11 memperoleh mAP sebesar 89,8% dan 5 FPS, meskipun mengalami fluktuasi pada validation loss. Sementara itu, MobileNetV2-RetinaNet awalnya mencatat mAP sebesar 38,8%, namun meningkat hingga 87,69% pada rasio dataset 70:15:15. Meskipun akurasinya membaik, model ini tetap kurang ideal karena kecepatan inferensi hanya mencapai 2 FPS.Penelitian ini diharapkan dapat menjadi kontribusi awal dalam pengembangan teknologi penerjemah bahasa isyarat yang inklusif dan efisien, guna meningkatkan aksesibilitas komunikasi bagi penyandang tunarungu di Indonesia.
PENGGUNAAN ALGORITMA TEXTRANK UNTUK PERINGKASAN OTOMATIS BERITA BAHASA INDONESIA Artha, I Putu Mahesa Kama; Dewi, Ni Wayan Jeri Kusuma; Rahayu, Ni Luh Wiwik Sri
JTIKA (Jurnal Teknik Informatika, Komputer dan Aplikasinya) Vol 8 No 1 (2026): Maret 2026
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jtika.v8i1.574

Abstract

Situs berita sering menyajikan paragraf atau kalimat yang panjang, disertai dengan berbagai detail tambahan yang tidak selalu relevan dengan kebutuhan informasi pembaca. Oleh karena itu, diperlukan metode seperti Textrank untuk melakukan peringkasan otomatis. Penelitian ini membahas penerapan algoritma Textrank dalam peringkasan otomatis berita berbahasa Indonesia. Hasil evaluasi menunjukkan nilai ROUGE-1 dengan Precision 0.7708, Recall 0.6930, dan F1-Score 0.7216. ROUGE-2 dengan Precision 0.6936, Recall 0.6212, dan F1-Score 0.6480, serta ROUGE-L dengan Precision 0.7210, Recall 0.6465, dan F1-Score 0.6741. Hasil rata-rata matriks evaluasi ROUGE akhir sebesar 0.6812 mengindikasikan bahwa sistem memiliki performa yang baik dalam menghasilkan ringkasan.
Co-Authors Artha, I Putu Mahesa Kama Dewi, Ni Wayan Jeri Kusuma I Putu Yoga Indrawan Yati, Christina Purnama