PENGEMBANGAN APLIKASI PENDETEKSI HURUF ABJAD SIBI PADA APLIKASI MOBILE MENGGUNAKAN METODE AGILE

AHMAD GHONI ARROZAQ, 04320008 (2024) PENGEMBANGAN APLIKASI PENDETEKSI HURUF ABJAD SIBI PADA APLIKASI MOBILE MENGGUNAKAN METODE AGILE. Undergraduate thesis, Universitas Narotama.

[img] Text (HALAMAN JUDUL)
COVER.pdf

Download (5MB)
[img] Text (BAB I)
BAB I.pdf

Download (4MB)
[img] Text (BAB II)
BAB II.pdf

Download (4MB)
[img] Text (BAB III)
BAB III.pdf

Download (4MB)
[img] Text (BAB IV)
BAB IV.pdf

Download (6MB)
[img] Text (BAB V)
BAB V.pdf

Download (4MB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (5MB)
[img] Text (LAMPIRAN)
LAMPIRAN.pdf

Download (883kB)

Abstract

Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Huruf Abjad SIBI pada Aplikasi Mobile Menggunakan Metode Agile merupakan respons terhadap kesulitan komunikasi antara individu tunawicara dan masyarakat umum. Dalam menghadapi tantangan ini, penelitian menggunakan teknologi Computer Vision untuk mengenali gerakan tangan dan tubuh dalam bahasa isyarat. Dengan fokus pada implementasi praktis melalui pendekatan Agile, penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dalam pengumpulan data, termasuk wawancara dengan ahli bahasa isyarat dan pengguna, serta pengujian aplikasi di lingkungan sekitar. Hasilnya menunjukkan bahwa aplikasi memiliki kinerja yang baik dengan akurasi terjemahan sebesar 85.2%, namun masih mengalami kesulitan dalam mendeteksi pose tangan yang mirip. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah menggunakan Binary Image Segmentation untuk memperbaiki proses pengenalan pose tangan. Kata kunci: Aplikasi Mobile, Computer Vision, Bahasa Isyarat, Abjad SIBI, Metode Agile

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: Repository Administrator
Date Deposited: 22 Oct 2024 06:18
Last Modified: 22 Oct 2024 06:18
URI: http://repository.narotama.ac.id/id/eprint/2085

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year