PENGENALAN SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN KOMBINASI FITUR STATIS DAN FITUR DINAMIS LMC BERBASIS L-GCNN

Authors

  • Supria Supria Department of Informatics, Politeknik Negeri Bengkalis
  • Darlis Herumurti Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • Wijayanti Nurul Khotimah Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Views: 972 Downloads: 742

DOI:

https://doi.org/10.12962/j24068535.v14i2.a574

Abstract

Jumlah karya ilmiah yang dihasilkan oleh akademisi dan peneliti di Indonesia semakin banyak, terutama setelah diterbitkannya surat edaran Dirjen DIKTI tahun 2012 dimana karya ilmiah dijadikan sebagai syarat kelulusan mahasiswa S1, S2 dan S3. Namun demikian, tidak semua karya ilmiah tersebut memiliki kualitas yang baik. Masih banyak karya ilmiah yang belum memenuhi standar baku Ejaan Yang Disempurnakan (EYD). Pada artikel ini, penulis mengembangkan sebuah kakas bantu untuk mendeteksi kesalahan tanda baca pada karya ilmiah, khususnya yang berbahasa Indonesia, sesuai dengan EYD. Aplikasi dirancang agar dapat mendeteksi kesalahan tanda baca pada tulisan karya ilmiah dengan format .doc atau .docx serta dapat menghasilkan keluaran berupa arsip Microsoft Word dengan tambahan hasil telaah pemeriksaan tanda baca yang dibangkitkan secara otomatis. Deteksi kesalahan tanda baca menggunakan metode pencarian kata dengan algoritma BoyerMoore. Aplikasi kakas bantu telah diuji coba dengan hasil rata-rata nilai presisi sistem sebesar 0,6806, recall sebesar 0,969 dan akurasi sistem sebesar 0,9636. Hasil tersebut menunjukkan bahwa aplikasi sudah mampu mendeteksi adanya kesalahan tanda baca meskipun masih ada keterbatasan deteksi karena tidak semua aturan tanda baca dicakup dalam pemeriksaannya.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] M. M. Zaki and S. I. Shaheen, “Sign language recognition using a combination of new vision based features,” Pattern Recognit. Lett., vol. 32, no. 4, pp. 572–577, 2011.

[2] R. P. Sharma and G. K. Verma, “Human Computer Interaction using Hand Gesture,” Procedia - Procedia Comput. Sci., vol. 54, pp. 721–727, 2015.

[3] Y. Zhou, G. Jiang, and Y. Lin, “A novel fi nger and hand pose estimation technique for real-time hand gesture recognition,” Pattern Recognit., vol. 49, pp. 102 114, 2016.

[4] A. Z. Shukor, M. F. Miskon, M. H. Jamaluddin, F. bin Ali@Ibrahim, M. F. Asyraf, and M. B. bin Bahar, “A New Data Glove Approach for Malaysian Sign Language Detection,” Procedia Comput. Sci., vol. 76, no. Iris, pp. 60–67, 2015.

[5] C. Oz and M. C. Leu, “Linguistic properties based on American Sign Language isolated word recognition with artificial neural networks using a sensory glove and motion tracker,” Neurocomputing, vol. 70, no. 7, pp. 2891–2901, 2007.

[6] Y. Chen, Z. Ding, Y. Chen, and X. Wu, “Rapid Recognition of Dynamic Hand Gestures using Leap Motion,” no. August, pp. 1419–1424, 2015.

[7] C. Chuan, E. Regina, C. Guardino, A. L. M. Controller, and I. Apis, “American Sign Language Recognition Using Leap Motion Sensor,” pp. 541–544, 2014.

[8] B. Melis and M. Avci, “Generalized classifier neural network,” Neural Networks, vol. 39, pp. 18–26, 2013.

[9] B. Melis and M. Avci, “Logarithmic learning for generalized classifier neural network,” Neural Networks, vol. 60, pp. 133–140, 2014.

[10] G. Marin, F. Dominio, and P. Zanuttigh, “Hand gesture recognition with leap motion and kinect devices,” 2014 IEEE Int. Conf. Image Process., pp. 1565–1569, 2014.

[11] a. S. Elons, M. Abull-Ela, and M. F. Tolba, “A proposed PCNN features quality optimization technique for pose-invariant 3D Arabic sign language recognition,” Appl. Soft Comput. J., vol. 13, no. 4, pp. 1646–1660, 2013.

[12] M. Mohandes, S. Aliyu, and M. Deriche, “Arabic Sign Language Recognition using the Leap Motion Controller,” 2014.

[13] M. Mohandes, S. Aliyu, and M. Deriche, “Prototype Arabic Sign Language Recognition using Multi-Sensor Data Fusion of Two Leap Motion Controllers,” pp. 1–6, 2015.

[14] A. S. Elons, M. Ahmed, H. Shedid, and M. F. Tolba, “Arabic Sign Language Recognition Using Leap Motion Sensor,” pp. 368–373, 2014.

[15] N. Sugianto and F. Samopa, “Analisa Manfaat Dan Penerimaan Terhadap Implementasi Bahasa Isyarat Indonesia Pada Latar Belakang Komplek Menggunakan Kinect Dan Jaringan Syaraf Tiruan ( Studi Kasus SLB Karya Mulia 1 ),” vol. 01, no. 01, pp. 56–72, 2015.

[16] W. N. Khotimah, R. A. Saputra, N. Suciati, and R. R. Hariadi, “Comparison between Back Propagation Neural Network and Genetic Algorithm Back Propagation Neural Network for Sign Language Recognition,” The International Conference on Science and Information Technology, Yogyakarta, 2015

Downloads

Published

2016-07-01

Issue

Section

Articles

How to Cite

[1]
S. Supria, D. Herumurti, and W. N. Khotimah, “PENGENALAN SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN KOMBINASI FITUR STATIS DAN FITUR DINAMIS LMC BERBASIS L-GCNN”, JUTI, vol. 14, no. 2, pp. 217–230, Jul. 2016, doi: 10.12962/j24068535.v14i2.a574.