Sign Language Translator Using Deep Learning - Alpiansyah, Rizqi; Setianingsih, Casi; Saputra, Randy Erfa (eProceedings of Engineering, 2024)
Di era komunikasi digital saat ini, kesempatan untuk interaksi yang efektif antara orang tuli dan orang yangsulit mendengar menjadi lebih penting dari sebelumnya.Meskipun bahasa isyarat telah menjadi jembatan komunikasiyang penting, kemungkinan salah tafsir dan salah tafsir seringmuncul sebagai tantangan yang menghambat komunikasi yangefektif. Mengidentifikasi kebutuhan mendesak akan solusiinovatif, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkanaplikasi berbasis pembelajaran mesin yang diberdayakan secarakhusus untuk berfokus terutama pada pengeditan teks. Denganmemanfaatkan kekuatan teknik LSTM, aplikasi ini dirancangtidak hanya untuk mengidentifikasi tetapi juga memperbaikikesalahan interpretasi bahasa isyarat secara real time. Manfaatsignifikan dari metode ini terbukti dalam peningkatan akurasiyang mencolok, mencapai 92,5% yang mengesankan. Selain itu,penelitian ini tidak hanya tentang teknologi tetapi juga tentanginklusi sosial. Dengan tujuan untuk mengurangi hambatankomunikasi dan mempromosikan interaksi yang lebih inklusifantara komunitas tuna rungu dan tuna rungu, aplikasi inimenandai langkah penting dalam merevolusi cara kitamemahami, menerjemahkan, dan berkomunikasi melaluibahasa isyarat, memastikan bahwa setiap pesan tidak hanyadikirimkan tetapi diterima dengan kejelasan dan akurasi yangoptimal. Kata kunci: Machine Learning, SIBI, LSTM