PENGENALAN GAMBAR UNTUK PELATIHAN BICARA BAGI ANAK DENGAN SPEECH DELAY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

PUTRA, CETTA UGAMA (2025) PENGENALAN GAMBAR UNTUK PELATIHAN BICARA BAGI ANAK DENGAN SPEECH DELAY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

	Text Halaman Depan.pdf Download (1MB)
	Text Abstrak.pdf Download (390kB)
	Text Bab 1.pdf Restricted to Repository staff only Download (391kB) | Request a copy
	Text Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (522kB) | Request a copy
	Text Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (579kB) | Request a copy
	Text Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (914kB) | Request a copy
	Text Bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (375kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (347kB)
	Text Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem pembelajaran interaktif berbasis web yang mengintegrasikan model Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengenali gambar coretan tangan anak-anak, khususnya angka dan bentuk bangun datar. Sistem ini dirancang untuk mendukung pelatihan bicara bagi anak-anak dengan keterlambatan bicara (speech delay) melalui pendekatan media visual dan audio. Dataset yang digunakan merupakan kombinasi dari MNIST dan Google QuickDraw, terdiri dari 16 kelas gambar. Model CNN dibangun menggunakan arsitektur empat blok konvolusi dan dua fully connected layer, dilatih selama 30 epoch dengan teknik regularisasi dan normalisasi. Hasil pelatihan menunjukkan akurasi validasi tertinggi sebesar 98,14% dan loss minimum sebesar 0,1185. Evaluasi menggunakan precision, recall, dan f1-score menunjukkan rata-rata nilai sebesar 97,71%, 98,22%, dan 98,75%. Sistem juga dilengkapi dengan fitur permainan tebak gambar, perintah suara berbasis Google Text-to-Speech, dan umpan balik prediksi secara real-time. Dengan akurasi dan konsistensi yang tinggi, sistem ini menunjukkan potensi besar sebagai media bantu belajar visual adaptif bagi anak-anak dengan kebutuhan khusus.

Contribution

Nama Dosen Pembimbing

NIDN/NIDK

Dosen Pembimbing

NILOGIRI, AGUNG

NIDN0030037701

Dosen Pembimbing

UMILASARI, RENI

NIDN0728079101

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci:	Convolutional Neural Network (CNN), keterlambatan bicara, MNIST, Google Quick Draw
Subjects:	000 Computer Science, Information, & General Works > 005 Computer Programming, Programs, & Data 300 Social Science > 303 Social Process
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User:	Cetta Ugama Putra | cettaugama69@gmail.com
Date Deposited:	07 Aug 2025 06:44
Last Modified:	07 Aug 2025 06:44
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/26426

Actions (login required)

View Item