IMPLEMENTASI ALGORITMA YOLO VERSI 8 UNTUK MEMBACA BAHASA ISYARAT
Kata Kunci:
Bahasa Isyarat, Computer Vision, Model Cerdas, Yolo dan NMS, Pengenalan Pergerakan TanganAbstrak
Bahasa isyarat merupakan alat komunikasi vital bagi penyandang disabilitas pendengaran. Namun, pengembangan teknologi untuk mengenali dan menerjemahkan bahasa isyarat menjadi teks masih menjadi tantangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model cerdas yang dapat mengenali bahasa isyarat dari materi SIBI menggunakan metode You Only Once (YOLO) dan NonMaximum Suppression (NMS) dalam computer vision. Tahapannya meliputi pengumpulan data, pelatihan model dengan 100 epoch, dan evaluasi menggunakan metrik standar seperti precision, recall, mAP, dan average IoU. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model berhasil mencapai akurasi sebesar 98%, dengan precision 98.6%, recall 99%, dan mAP 98.5%. Pengujian juga mengonfirmasi kinerja yang baik dengan metrik akurasi yang sama. Dengan demikian, model ini dapat menjadi alat yang efektif bagi penyandang disabilitas pendengaran dalam berkomunikasi melalui bahasa isyarat dengan tingkat akurasi yang tinggi.
