Analisis dan Implementasi Algoritma Klasifikasi Random Forest Dalam Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) - Amiarrahman, Muhammad Rafii; Handhika, Tri (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2018)
Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) adalah salah satu bahasa isyarat yang digunakan sebagai sistem komunikasi praktis dan efektif bagi penderita tuli di Indonesia. Namun demikian, tidak semua orang dengan kemampuan mendengar dapat memahami BISINDO. Untuk menjembatani komunikasi penderita tuli dengan orang-orang yang memiliki kemampuan mendengar diperlukan suatu teknologi yang dapat menerjemahkan gerakan isyarat pada BISINDO menjadi Bahasa Indonesia yang dipahami oleh orang dengan kemampuan mendengar. Pada makalah ini dilakukan analisis dan implementasi algoritma klasifikasi Random Forest untuk mengenali BISINDO dengan bantuan rekaman gerakan isyarat yang diperoleh dari sensor Kinect. Data rekaman tersebut kemudian diolah dengan menggunakan skeleton tracking untuk menghasilkan titik koordinat yang diperlukan. Adapun algoritma klasifikasi Random Forest menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 96% dalam mengenali beberapa kata dalam BISINDO.