Library Automation and Digital Archive
LONTAR
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Indonesia

Pencarian Sederhana

Find Similar Add to Favorite

Call Number SK-1668 (Softcopy SK-1150) Source Code SK-668
Collection Type Skripsi
Title Deteksi emosi wicara bahasa Indonesia dengan menggunakan metode artificial neural network dan recurrent neural network
Author Fahmi;
Publisher Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2019
Subject
Location FASILKOM-UI;
Lokasi : Perpustakaan Fakultas Ilmu Komputer
Nomor Panggil ID Koleksi Status
SK-1668 (Softcopy SK-1150) Source Code SK-668 TERSEDIA
Tidak ada review pada koleksi ini: 46464
ABSTRAK Nama : Drianka Mahdy Adimas Program Studi : Ilmu Komputer Judul : EKSTRAKSI FITUR TANGAN DENGAN PELACAKAN MODEL ELIPS DAN PROYEKSI RADIAL UNTUK PENGENALAN GERAKAN KATA BERIMBUHAN SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) Pembimbing : Dadan Hardianto, S.Kom., M.Kom. Dr. Erdefi Rakun, Ir., M.Sc. Dalam penelitian ini, dilakukan pengembangan dan pengujian performa dari metode ekstraksi fitur baru dari video rekaman kamera telepon pintar untuk dipakai dalam model pembelajaran mesin pengenal gerakan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI). Metode ekstraksi fitur terdiri dari modul segmentasi berdasarkan warna, pelacakan dengan model elips yang diperkenalkan oleh Argyros & Lourakis (2004), dan ekstraksi dengan proyeksi radial. Metode tersebut diuji secara kuantitatif dengan melakukan pelatihan dan pengujian model pembelajaran Long Short-term memory menggunakan fitur hasil pemrosesan metode dengan dua variasi nilai pemisahan garis proyeksi radial: 22.5 derajat dan 11.25 derajat. Performa metode ekstraksi yang dilihat dari hasil pengujian dengan data masukan rekaman gerakan isyarat dari 10 kata dasar, 7 jenis imbuhan awalan, dan 10 jenis imbuhan akhiran dengan total data masukan untuk masing-masing kata dan imbuhan sebesar 2304, 792, dan 1512. Hasil pengujian dengan penggunaan variasi fitur radial setelah diuji dengan metode statistik tidak signifikan, walaupun penggunaan sudut pemisahan garis proyeksi radial sebesar 22.5 derajat memberikan performa akurasi model terbaik. Performa terbaik yang didapat untuk model pengenalan kata dasar, imbuhan awalan, dan imbuhan akhiran yang diuji adalah 98.81%, 88.39%, dan 95.51%. Kata Kunci: Bahasa Isyarat, Sistem Isyarat Bahasa Indonesia(SIBI), Pembelajaran Mesin, Pengenalan gerakan, Pengolahan citra