Konversi Sinyal Suara Ke Video Untuk Tunarungu Menggunakan Metode Mel-frequency Cepstral Coefficients Dan K-nearest Neighbors - Hanif Chandra Mulya; Iwan Iwut Tritoasmoro; Nor Kumalasari Caecar Pratiwi (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak Komunukasi merupakan salah satu cara untuk berinteraksi dengan sesama manusia. Namun berbeda untuk orang tunarungu dalam berinterkasi dan berkomunikasi dengan sesama maupun dengan orang awam menggunakan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) ataupun Bisindo yang merupakan bahasa dari ibu. Penelitian ini mengusulkan sebuah sistem konversi sinyal suara ke video gerakan bahasa isyarat untuk tunarungu dengan input sinyal ucapan yang selanjutnya tahapan preprocessing, kemudian melakukan proses ektraksi ciri menggunakan metode Mel-frequency Cepstral Coefficients. Hasil ekstraksi ciri diklasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbors untuk mencari kemiripan terdekatnya dengan data yang ada pada database. Jika hasil klasifikasi sama dengan database, maka akan menghasilkan keluaran berupa teks, kemudian teks tersebut menjadi input untuk memanggil video gerakan bahasa isyarat yang ada pada database. Hasil dari penelitian, sistem mampu mengonversi sinyal suara ke video bahasa isyarat untuk tunarungu dengan akurasi terbaik sebesar 95.417%. Kata kunci : Tunarungu, Mel-frequency Cepstral Coefficients, K-Nearest Neighbors. Abstract Communication is one of the way to interact between humans. But it’s different for deaf people to interact and communicate with each of them or people in general using Indonesian Sign Language System (SIBI) or Bisindo which is mother language. This research proposes a system to convert the speech signal to sign language motion video for deaf people which the first stage is begin from inputting the signal word then continued to preprocessing stage, and then feature extraction process using Mel-frequency Cepstral Coefficients method. The result of the feature extraction is classified using K-Nearest Neighbors method to looking for the closest similarities between the data with the database. If the result of the classification same as the database, then the output of the system will be a text. The text is become the input to summon the sign language motion video on the database. The result of research, the system capable to convert the speech signal to sign language motion video for deaf people with the highest accuration as big as 95.417% Keywords: Deaf, Mel-frequency Cepstral Coefficients, K-Nearest Neighbors.