i
ABSTRAK
PENGEMBANGAN APLIKASI LOVI
BERBASIS MODEL DEEP LEARNING
SEBAGAI ASISTEN PINTAR BAGI LOW VISION
Oleh
Mitra Sofiyati
NIM: 18118029
(Program Studi Teknik Telekomunikasi)
Prevalensi tunanetra di Indonesia merupakan yang tertinggi dibandingkan
disabilitas lainnya. Low vision merupakan salah satu bagian dari tunanetra yang
memiliki tingkat penglihatan sebagian. Salah satu kesulitan yang dialami oleh low
vision adalah memahami dan mengerti lingkungan sekitar, terutama yang tidak
familiar bagi mereka. Kemudahan yang mereka butuhkan untuk mengerti
lingkungan sekitar adalah mengenali objek serta bernavigasi terutama di luar
ruangan secara mandiri. Salah satu teknologi yang dapat dimanfaatkan sebagai
solusi untuk membantu permasalah low vision adalah dengan kecerdasan buatan
khususnya klasifikasi gambar. Di lain sisi, pengguna teknologi smartphone sangat
umum di kalangan masyarakat termasuk mereka para low vision. Hal ini juga dapat
dimanfaatkan untuk membantu kehidupan sehari-hari karena tidak ada biaya
tambahan yang perlu dikeluarkan.
Pada proyek tugas akhir ini dibuat suatu sistem klasifikasi gambar yang membantu
low vision untuk memahami lingkungan sekitar. Sistem ini dibuat untuk platform
Android yang sudah umum digunakan dengan inti adalah tiga buah model
TensorFlow lite. Aplikasi tersebut diberi nama sebagai aplikasi LoVi dengan inti
modelnya disebut sebagai model Sherpa. Model ini terdiri dari tiga buah model
untuk klasifikasi trotoar di jalan, klasifikasi objek dalam ruangan, dan klasifikasi
nomimal mata uang kertas rupiah. Berdasarkan percobaan dan pengujian yang
dilakukan, aplikasi tersebut dapat memenuhi spesifikasi yang diharapkan.
Kata kunci: low vision, smartphone, TensorFlow Lite