<![CDATA[Penyandang disabilitas tunarungu atautunawicara sering mengalami kesulitan dalam menyampaikankondisi tubuh melalui bahasa isyarat kepada orang normal,sehingga menimbulkan hambatan komunikasi dan interaksisosial. Untuk mengatasi masalah ini, dikembangkan sebuahsistem sarung tangan berbasis sensor dan machine learningyang mampu mengenali dan menerjemahkan bahasa isyaratterkait kondisi tubuh. Sistem ini menggunakan flex sensoruntuk mendeteksi lekukan jari, mikrokontroler ESP32 besertaexpansion board sebagai unit pemroses serta LCD 16x2 denganmodul IIC sebagai tampilan output. Data sensor diklasifikasikanke dalam 8 kondisi tubuh seperti batuk, flu, diare, sakit leher,sakit lengan, sakit kaki, sakit kepala, dan pusing dan dapatditampilkan 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
