https://journal.irpi.or.id/index.php/ijirse/issue/feedIndonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE)2024-09-02T00:00:00+00:00Rice Novitairpi.officials@gmail.comOpen Journal Systems<p>Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE) is a scientific journal published by the Indonesian Research and Publication Institute (IRPI) in collaboration with several universities throughout Riau and Indonesia. IJIRSE will be published 2 (two) times a year, March and september, each edition containing 10 (ten) articles. Articles may be written in Indonesian or English. articles are original research results with a maximum plagiarism of 20%. Articles submitted to IJIRSE will be reviewed by at least 2 (two) reviewers. The entire process until IJIRSE is published will be free of charge. IJIRSE is registered in National Library with Number International Standard Serial Number (ISSN) Online <a href="http://issn.pdii.lipi.go.id/issn.cgi?daftar&1613710054&1&&" target="_blank" rel="noopener">2775-5754</a> and Print <a href="https://issn.lipi.go.id/terbit/detail/20210528340787323">2797-2712</a>.</p>https://journal.irpi.or.id/index.php/ijirse/article/view/1610Klasifikasi Huruf Dan Angka Dalam Bisindo Menggunakan Metode Convolutional Neural Network2024-08-19T09:29:51+00:00Dwi Saputradwi.saputra0658@student.unri.ac.idYudi Hadiwandratyudihw@lecturer.unri.ac.id<p>BISINDO (Bahasa Isyarat Indonesia) adalah salah satu bahasa isyarat yang digunakan oleh komunitas tuli di Indonesia. Dalam penggunaannya, hambatan komunikasi sering dihadapi oleh individu dengan gangguan pendengaran karena BISINDO ini belum banyak dikenal dan diketahui. Penelitian ini menggunakan metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Penelitian ini mengembangkan model Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengenali huruf dan angka dalam Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Model terbaik dihasilkan pada percobaan ke-32 dengan 25 epoch, batch size 64, dan ukuran citra 100x100 piksel, mencapai akurasi 93%. Model hasil pelatihan ini mampu mengklasifikasikan setiap huruf dan angka pada BISINDO dengan benar serta akurat.</p>2024-09-02T00:00:00+00:00Copyright (c) 2024 Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE)