<![CDATA[Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) adalah alat komunikasi yang penting bagi penyandang tunarungu di Indonesia, namun banyak orang dengan kemampuan mendengar yang belum memahaminya. Untuk memfasilitasi komunikasi, penelitian ini merancang sistem deteksi BISINDO menggunakan algoritma YOLOv8. Algoritma YOLOv8 dilatih dengan dataset gambar dan vidio yang telah diklasifikasikan, dan sistem ini diimplementasikan menggunakan platform Streamlit untuk aksesibilitas yang mudah. Data digunakan untuk melatih dan menguji model dalam berbagai kondisi pencahayaan dan latar belakang. Hasil evaluasi menunjukkan nilai precision sebesar 0.958 (95.8%), recall sebesar 0.974 (97.4%), dan mAP50 mencapai 0.995 (99.5%). Sementara itu, nilai mAP50-90 adalah 0.884 (88.4%), dengan waktu pemrosesan selama 1 jam. Evaluasi menggunakan confusion matrix dan Mean Average Precision (mAP) menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang baik dalam mendeteksi objek. Implementasi ini efektif dalam mengatasi hambatan komunikasi antara penyandang tunarungu dan masyarakat umum, mendukung pembangunan inklusif di Indonesia.]]>
Copyrights © 2024
