Visual Question Answering Bahasa Indonesia Berbasis Deep Learning untuk Pembelajaran Visual Anak TK

• Published in: Techno. Com Vol. 23; no. 1; pp. 136 - 148
• Main Authors: Hanifah, Asiyah, Sholikah, Rizka Wakhidatus, Ginardi, R.V. Hari
• Format: Journal Article
• Language: English; Indonesian
• Published: Universitas Dian Nuswantoro 21.02.2024
• Subjects: bahasa indonesia; blip; e-learning; nllb; visual question answering
• ISSN: 2356-2579; 2356-2579
• DOI: 10.62411/tc.v23i1.9694

Indonesia semakin gencar melakukan persiapan transformasi digital dalam berbagai sektor, termasuk dalam bidang pendidikan. Salah satu upaya yang dilakukan pemerintah adalah dengan mengimplementasikan platform e-learning dalam kegiatan belajar mengajar hingga ke jenjang taman kanak-kanak. Metode pembelajaran visual pada taman kanak-kanak dapat diimplementasikan ke dalam e-learning yang lebih interaktif dan menarik dengan sistem Visual Question Answering (VQA). Sistem VQA dapat memberikan pertanyaan terkait dengan gambar yang ditampilkan dan mengecek kesesuaian jawaban dari siswa secara otomatis. Pada penelitian ini dibangun sistem VQA yang dapat menerima pertanyaan berbahasa Indonesia dan mengoreksi jawaban dalam bahasa Indonesia. Sistem dibangun dengan menggunakan model Bootstrapping Language-Image Pre-training (BLIP) untuk VQA dan model No Language Left Behind (NLLB) untuk penerjemahan. Uji coba dilakukan pada enam jenis jawaban yaitu ya/tidak, kata benda, kata kerja, kata sifat, kata keterangan, dan numeral. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat menjawab dengan nilai ketepatan 100 untuk jawaban ya/tidak, kata benda, kata kerja, dan numeral. Sementara untuk kata sifat dan kata keterangan masing-masing memiliki nilai ketepatan 62,5 dan 87,5.