Prediksi Gerakan secara Real-Time untuk Pengenalan Bahasa Isyarat menggunakan LSTM

Bahasa Isyarat merupakan bahasa yang digunakan untuk berkomunikasi khususnya bagi penyandang tunarungu dan tuna wicara agar dapat saling berkomunikasi dengan baik. Namun karena minimnya pendidikan di masyarakat, bahasa isyarat jarang digunakan, bahkan banyak yang tidak mengetahui bahasa isyarat. Maka diperlukan suatu sistem untuk mengenali bahasa isyarat agar lebih banyak orang yang memahami bahasa isyarat. Dalam penelitian ini, kami mengembangkan deteksi gerakan dinamis untuk pengenalan 6 kata dalam bahasa isyarat Indonesia (SIBI) dengan memanfaatkan perubahan koordinat secara real-time yang dideteksi menggunakan MediaPipe Holistic dan model klasifikasi LSTM Neural Network. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa hasil implementasi Sistem Pengenalan Bahasa Isyarat secara real-time dengan memanfaatkan perubahan koordinat menggunakan metode MediaPipe Holistic dan Long Short Term Memory (LSTM) diperoleh sebuah model dengan nilai akurasi 96%. Akurasi yang diperoleh sebesar 96% artinya model tersebut akurat dalam mengklasifikasikan kelas-kelas gerakan. Setiap kelas memiliki nilai presisi, recall, f1-score dan support yang sangat baik dengan rata-rata 96%.