Deteksi Objek SIstem Isyarat Bahasa Indonesia Dengan Metode YOLOV7

SIBI atau Sistem Isyarat Bahasa Indonesia, bahasa komunikasi untuk komunitas tunarungu di Indonesia. SIBI memiliki keistimewaan dalam menyampaikan informasi di antara individu. SIBI mengintegrasikan berbagai isyarat tangan untuk menggantikan kata dalam bahasa Indonesia, memungkinkan komunikasi yang efektif dan inklusif. SIBI masih kurangnya program edukasi di lingkungan masyarakat dan mengidentifikasi SIBI telah menjadi masalah utama dalam memfasilitasi komunikasi bagi orang normal dengan tunarungu. Solusi yang diusulkan dalam pengembangan deteksi SIBI dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan (AI) dan pemrosesan citra digital. Program ini berfokus pada pemahaman gerakan tangan khas yang digunakan dalam SIBI. Maka dibuatlah program untuk mendeteksi bahasa tangan menggunakan arsitektur YOLOv7. Penelitian ini bertujuan untuk mengedukasi mereka yang belum mengenal objek tangan SIBI yang akan dideteksi, terutama dalam konteks pengenalan bahasa isyarat untuk kata ganti orang tunggal. Metode penelitian yang dilakukan adalah akuisisi data dengan mengumpulkan dataset sejumlah 320 citra, anotasi data dengan cara melabeling objek pada tangan, pre-processing citra dengan augmentasi, resize, dan cropping, training model dengan 100 epoch pada kedua model pre-trained (yolov7 dan yolov7-x), dan pengujian dilakukan dengan cara mendeteksi 20 citra dari masing-masing kategori kelas yang berjumlah 5. Dataset yang digunakan untuk training 300 gambar dan validasi 20 gambar. Hasil nilai akurasi model yolov7 adalah [email protected] sebesar 99.6% dan [email protected]:.95: sebesar 90.5%. Akurasi model yolov7-x adalah [email protected] 99.5% dan [email protected]:.95: sebesar 75.8%. Dan Hasil dari pengujian yang dilakukan dengan 20 citra, dari 20 citra yang benar hanya 18 dan nilai akurasi didapatkan sebesar 90%..

Kata kunci: Objek Deteksi, SIBI, YOLOv7.