MODEL PENERJEMAH BAHASA ISYARAT HURUF HIJAIYAH SECARA REALTIME MENGGUNAKAN CNN - Chusnul Ma'afi, Rif'at; Agustiono, Wahyudi (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Bahasa isyarat membantu dalam keterbatasan komunikasi pada penyandang tunarungu di Indonesia dengan bahasa isyarat indonesia (BISINDO)-nya, terlebih lagi pada umat muslim yang hanya bisa mengandalkan bahasa isyarat indonesia saja dalam memahami dan membaca Al Qur'an. Kesulitan didapat terlebih anak-anak yang belajar Al Qur'an dalam memahami huruf hijaiyah memiliki kesulitan belajar. Dengan berkembangnya teknologi akan memberikan solusi dalam hal tersebut dengan membuat pengenalan citra digital dalam bentuk pendeteksian dan pengenalan gerakan tangan. dengan memanfaatkan metode Convolutional Neural Network dapat mengklasifikasi bahasa isyarat pada huruf hijaiyah secara realtime. Hasil akhir pengujian beberapa parameter pada metode Convolutional Neural Network untuk klasifikasi citra menunjukkan performa yang relatif rendah, dengan akurasi sebesar 76,92%.