Sistem Pengenalan Kata Isyarat Tangan Berbasis CNN dengan Integrasi Hadoop Storage dan Antarmuka GUI Python

Abstract

Abstract:  Communication between people with disabilities and the general public is often hampered by limitations in the use of sign language. This study aims to develop a hand gesture recognition system based on Convolutional Neural Network (CNN) using TensorFlow integrated with Hadoop Distributed File System (HDFS) and a Python GUI-based graphical interface. Data in the form of hand gesture images from American Sign Language (ASL) are processed through preprocessing, augmentation, and training stages using the CNN architecture. The resulting model achieves a validation accuracy of 94.24% with a loss value of 0.3096. In addition, the system is equipped with an automatic pipeline and GUI for efficient data upload to Hadoop. The evaluation results show that the system is able to recognize gestures with an accuracy of above 98% in most classes. This system has the potential to improve communication accessibility for people with disabilities.

Keywords: Apache Hadoop, Disabilities, GUI Python, Hand Sign, Model Integration

Abstrak: Komunikasi antara penyandang disabilitas dan masyarakat umum seringkali terhambat akibat keterbatasan dalam penggunaan bahasa isyarat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan kata isyarat tangan berbasis Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan TensorFlow yang diintegrasikan dengan Hadoop Distributed File System (HDFS) dan antarmuka grafis berbasis Python GUI. Data berupa gambar isyarat tangan dari American Sign Language (ASL) diproses melalui tahap preprocessing, augmentasi, dan pelatihan menggunakan arsitektur CNN. Model yang dihasilkan mencapai akurasi validasi sebesar 94.24% dengan nilai loss 0.3096. Selain itu, sistem dilengkapi dengan pipeline otomatis dan GUI untuk pengunggahan data ke Hadoop secara efisien. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali kata isyarat dengan akurasi di atas 98% pada sebagian besar kelas. Sistem ini berpotensi meningkatkan aksesibilitas komunikasi bagi penyandang disabilitas.

Kata kunci: Apache Hadoop, Disabilitas, Isyarat Tangan, Integrasi Model, Python GUI