View/Open

Author
SIKAH, NUBUAHTUL ILMI

Date Published
17 Sep 2026

Advisor
Martin Clinton Tosima Manullang, S.T., M.T., Ph.D.,

Subject
Teknik Informatika

Publisher

Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) dinamis umumnya mengandalkan pemodelan temporal eksplisit seperti LSTM atau GRU, yang dapat meningkatkan kompleksitas komputasi. Penelitian ini mengevaluasi representasi pseudo-image empat kanal (x, y, deltax, deltay) yang diperoleh dari landmark MediaPipe dan diklasifikasikan menggunakan ResNet-2D pada tiga variasi kedalaman (ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50), untuk mengkaji kontribusi fitur perubahan posisi antar-frame serta pengaruh kedalaman arsitektur terhadap performa klasifikasi. Evaluasi dilakukan pada dataset WL-BISINDO yang terdiri atas isyarat terisolasi dari sepuluh kelas dan 500 sampel, menggunakan skema validasi signer-independent dan data uji eksternal dari delapan signer yang tidak muncul pada data pelatihan. Hasil penelitian menunjukkanbahwakontribusi fitur delta bersifat tidak konsisten dan bergantung padakedalamanarsitektur: fiturinimeningkatkanakurasipadaResNet-18(+1,24 poin persentase) dan ResNet-34 (+8,12 poin persentase), namun menurunkan akurasi pada ResNet-50 (−3,74 poin persentase). Konfigurasi ResNet-18 dengan fitur delta ditetapkan sebagai konfigurasi utama karena mencapai akurasi uji eksternal tertinggi bersama ResNet-50 tanpa delta, yakni 88,12

URI
https://repository.itera.ac.id/depan/submission/SB2609040030

Keyword
Bahasa Isyarat BISINDO Landmark MediaPipe ResNet