Implementasi sistem deteksi alfabet bahasa isyarat Indonesia (BISINDO) berbasis model DETR
Keywords:
alfabet, BISINDO, DETR, deteksi objek, streamlitAbstract
Abstrak
Bahasa isyarat merupakan sistem komunikasi utama bagi komunitas tuli, namun keterbatasan pemahaman masyarakat umum terhadap bahasa isyarat menimbulkan hambatan komunikasi. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem deteksi alfabet Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) berbasis model Detection Transformer (DETR) dalam bentuk aplikasi web menggunakan framework Streamlit. Sistem memungkinkan pengguna mengunggah citra alfabet BISINDO untuk diproses secara otomatis dan menampilkan hasil deteksi berupa citra beranotasi dengan kotak pembatas, label kelas, dan nilai kepercayaan prediksi. Model DETR dengan arsitektur ResNet-50 sebagai backbone diintegrasikan ke dalam aplikasi web yang di-deploy pada Streamlit Community Cloud untuk memungkinkan akses publik. Pengujian fungsional menunjukkan sistem mampu mendeteksi alfabet BISINDO dengan baik pada berbagai kondisi, termasuk subjek yang berbeda dan variasi pencahayaan. Implementasi berbasis web memungkinkan akses tanpa instalasi perangkat lunak khusus, sehingga sistem dapat dimanfaatkan sebagai media pembelajaran alfabet BISINDO dalam konteks pendidikan. Keterbatasan sistem meliputi dataset pelatihan dari satu subjek dengan latar belakang homogen serta pemrosesan yang terbatas pada citra statis.
Downloads
References
Daftar Pustaka
Afrialdy, F., Perdana, R. S., & Dewi, C. (2025). DETEKSI OBJEK PADA FRAMEWORK YOLOV5 DENGAN PENANGANAN KESILAUAN CAHAYA MENGGUNAKAN GABUNGAN ARSITEKTUR U-NET DAN INPAINT. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 12(3), 601–608. https://doi.org/10.25126/jtiik.20258866
Amarya, T. K., Firliana, R., & Ristyawan, A. (2025). Aplikasi Deteksi Dini Penyakit Stroke Menggunakan Stramlit. INOTEK, Vol. 9, 9, 453–462. https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/
Borman, R. I., & Priyopradono, B. (2018). Implementasi Penerjemah Bahasa Isyarat Pada Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA). Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 3(1), 103–108. https://doi.org/10.30591/jpit.v3i1.631
Carion, N., Massa, F., Synnaeve, G., Usunier, N., Kirillov, A., & Zagoruyko, S. (2020). End-to-End Object Detection with Transformers. In European Conference on Computer Vision (ECCV): 12346 LNCS (pp. 213–229). https://doi.org/10.1007/978-3-030-58452-8_13
Fadillah, R. Z., Irawan, A., Susanty, M., & Artikel, I. (2021). Data Augmentation to Overcome Data Limitations in the Indonesian Sign Language Translator Model (BISINDO). Jurnal Informatika, 8(2), 208–214. https://doi.org/doi.org/10.31294/ji.v8i2.10768
Fauzan, M. R., & Wibowo, A. P. W. (2021). Pendeteksian Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Algoritma You Only Look Once V3 Dan Tesseract. Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan, 8(1), 57–62. https://doi.org/10.33197/jitter.vol8.iss1.2021.718
Ikmal, I., Masnur, M., & Hamra, H. (2025). Absensi Perpustakaan Pengenalan Wajah Berbasis Open Computer Vision. Jurnal Sintaks Logika, 5(1), 82–92. https://doi.org/10.31850/jsilog.v5i1.3604
Khotijah, S., Juliana, J., & Driyani, D. (2023). Perancangan Media Pembelajaran Interaktif Bahasa Isyarat Bisindo Untuk Penyandang Disabilitas Tuna Rungu Berbasis Android. Jurnal Ilmiah Multidisiplin, 2(1), 142–149. https://doi.org/10.59000/jim.v2i1.101
Miftakhoneki, S., Vita Via, Y., & Maulana, H. (2021). APLIKASI DIAGNOSA JENIS PENYAKIT PADA TANAMAN BELIMBING BERBASIS WEB. Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi, 2(1), 43–50. https://doi.org/10.33005/jifosi.v2i1.267
Mumpuni, R., Anggraeny, F. T., Fadillah, M. N., & Munir, S. (2021). Rancang Bangun Sistem Informasi Rekam Medis Pasien Poliklinik UPN “Veteran” Jawa Timur. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, 16(1), 63. https://doi.org/10.30872/jim.v16i1.5419
Reswara, H. A., Priyatna, B., Hananto, A., & Tukino, T. (2025). Implementasi Deteksi Objek Penggunaan Helm Dengan Metode YOLOv10. Jurnal Minfo Polgan, 14(1), 1380–1387. https://doi.org/10.33395/jmp.v14i1.15010
Rizka Fadhillah, I., Muharrom Al Haromainy, M., & Maulana, H. (2024). IMPLEMENTASI MODEL TRANSFER LEARNING EFFICIENTNET UNTUK PENDETEKSIAN BAHASA ISYARAT INDONESIA (BISINDO) PADA PERANGKAT ANDROID. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(4), 7816–7822. https://doi.org/10.36040/jati.v8i4.10463
Saputra, R., Wahyu Nyipto Wibowo, G., & Khanif Zyen, A. (2025). Sistem Klasifikasi Alfabet Bahasa Isyarat Indonesia Menggunakan CNN dengan MobileNetV2 berbasis Android. JUPITER: Jurnal Penelitian Ilmu Dan Teknologi Komputer, 17(1), 237–248. https://doi.org/10.5281/zenodo.14686025
Suherman, E., Rahman, B., Hindarto, D., & Santoso, H. (2023). Implementation of ResNet-50 on End-to-End Object Detection (DETR) on Objects. SinkrOn, 8(2), 1085–1096. https://doi.org/10.33395/sinkron.v8i2.12378
Tristianto, D., & Limantara, M. A. (2024). Sistem Pembelajaran Isyarat Bahasa Indonesia (Sibi) Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn). Jurnal Sistem Cerdas Dan Rekayasa (JSCR), 6(2), 2656–7504. https://doi.org/10.61293/jscr.v6i2.735
