<![CDATA[Penyandang disabilitas tunarungu atau tunawicara sering mengalami kesulitan dalam menyampaikan kondisi tubuh melalui bahasa isyarat kepada orang normal, sehingga menimbulkan hambatan komunikasi dan interaksi sosial. Untuk mengatasi masalah ini, dikembangkan sebuah sistem sarung tangan berbasis sensor dan machine learningyang mampu mengenali dan menerjemahkan bahasa isyarat terkait kondisi tubuh. Sistem ini menggunakan flex sensor untuk mendeteksi lekukan jari, mikrokontroler ESP32 besertaexpansion board sebagai unit pemroses serta LCD 16x2 dengan modul IIC sebagai tampilan output. Data sensor diklasifikasikan ke dalam 8 kondisi tubuh seperti batuk, flu, diare, sakit leher,sakit lengan, sakit kaki, sakit kepala, dan pusing dan dapat ditampilkan secara real-time dengan waktu respon rerata 0.10detik dalam bentuk teks. Desain sarung tangan dipilih untukmeningkatkan kenyamanan dan probabilitas. Hasil pengujianmenunjukkan bahwa sistem mampu mengenali 8 kondisi tubuhdengan akurasi 86% dan waktu respons yang cepat.Kata kunci : Bahasa Isyarat, Flex Sensor, MPU6050, MachineLearning, Sarung Tangan]]>
Copyrights © 2025
