Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MDP Student Conference
Andree Fendiawati
Universitas MDP
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi American Sign Language Dengan Metode VGG-19 Andree Fendiawati; Muhammad Ezar Al Rivan
MDP Student Conference Vol 2 No 1 (2023): The 2nd MDP Student Conference 2023
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (773.607 KB) | DOI: 10.35957/mdp-sc.v2i1.4466

Abstract

American Sign Language adalah salah satu dari banyak bahasa isyarat yang banyak digunakan di dunia. Dalam penelitian ini, Optimizer yang digunakan adalah Adam. Data yang digunakan adalah 72000 citra yang terdiri dari 50400 citra latih, 14400 citra validasi, dan 7200 citra uji. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah VGG-19. VGG-19 adalah salah satu dari sekian banyak arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Gambar telah di resize ukurannya dari 200x200px menjadi 224x224 untuk memenuhi kebutuhan VGG-19. Hasil rata-rata nilai akurasinya adalah 99.995%. Dapat disimpulkan bahwa VGG-19 merupakan arsitektur yang baik untuk mengidentifikasi Bahasa Isyarat Amerika.
Co-Authors Muhammad Ezar Al Rivan