Nama : Yusuf Fakhri Aldrian Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Pengembangan Plug-In Pembentukan Subtitle Animasi Gerakan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) Pada Video Pemelajaran Pembimbing : Dr. Ir. Erdefi Rakun, M.Sc. Muhammad Hafizhuddin Hilman, S.Kom., M.Kom., Ph.D. Sesuai dengan ketentuan hukum, setiap warga negara berhak atas informasi dan kemudahan akses informasi, termasuk individu dengan disabilitas tunarungu. Bahasa isyarat menjadi sarana komunikasi utama bagi penyandang disabilitas tunarungu. Bahasa isyarat sering dijumpai pada komunitas tunarungu yang melibatkan penerjemah, teman, dan keluarga serta para penyandang tunarungu itu sendiri. Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) merupakan sistem bahasa isyarat yang dipakai dalam pemelajaran di sekolah luar biasa. Penelitian yang dilakukan penulis merupakan lanjutan dari penelitian sebelumnya yang bertujuan untuk mengintegrasikan plug-in modul pada Moodle dengan pembangkit teks subtitle dari video pemelajaran untuk diteruskan ke layanan pembangkit animasi 3D bahasa isyarat. plug-in yang dibuat secara umum dibangun dengan Moodle, Python, Redis, dan Unity. Aplikasi Moodle memiliki dua laman, yaitu laman utama yang berisi daftar subtitle menerima status pembentukan subtitle dari database di Python serta laman formulir mengirim HTTP Request yang berisi input berisi video untuk pembentukan subtitle ke aplikasi Python. Aplikasi Python akan menerima HTTP Request yang dikirim dari Moodle dan melakukan deretan perintah yang digunakan untuk penambahan subtitle dan menambahkan subtitle yang dijalankan secara asinkronus ke server Redis. Setelah itu, video dan subtitle akan dikirim melalui Redis untuk pengantrian penambahan animasi bahasa isyarat SIBI. Data tersebut dikirim secara asinkronus ke Unity untuk pembentukan animasi bahasa isyarat. Setelah pembuatan animasi bahasa isyarat selesai, video akan dikirim kembali ke Moodle dan statusnya akan ditambahkan ke database di aplikasi Python. Penulis melakukan percobaan untuk menguji performa masing-masing ASR dengan metrik evaluasi durasi dan Word Error Rate. Percobaan membuktikan jenis ASR Wav2Vec memiliki rata-rata Word Error Rate paling besar yaitu 42,64% dan membutuhkan waktu yang paling lama yaitu 32 menit 3 detik untuk membuat transkripsi audio, disusul jauh oleh Google (WER 1,43% dan durasi 2 menit 27 detik) dan Azure (WER 2,57% dan durasi 1 menit 16 detik). Menurut penulis, Wav2Vec memiliki performa yang buruk sehingga tidak bagus untuk digunakan di kasus umumnya, sehingga sebaiknya model ASR yang dipakai adalah Google dan Azure. Kata kunci: SIBI, Animasi Bahasa Isyarat, Moodle, Subtitle, Automatic Speech Recognitio