Prestasi membanggakan kembali datang dari pelajar Indonesia. Nicole Lim, siswi Bina Bangsa School Jakarta, berhasil menjadi pemenang Apple Swift Student Challenge 2026 lewat aplikasi bernama HandHearted, sebuah platform pembelajaran bahasa isyarat berbasis machine learning.
Menariknya, ide aplikasi tersebut lahir dari pengalaman pribadi Nicole saat berada di lingkungan yang menggunakan bahasa yang tidak ia pahami.
"Saya ingat berada di tempat di mana tidak ada seorang pun yang bisa berbicara menggunakan bahasa saya. Saat itu saya benar-benar bingung dan tidak memahami apa yang mereka katakan," ujar Nicole dalam wawancara dengan detikINET.
Pengalaman tersebut membuat Nicole mulai memikirkan bagaimana rasanya bagi penyandang tuli atau mereka yang memiliki keterbatasan pendengaran ketika harus berkomunikasi sehari-hari.
"Itu membuat saya sadar betapa sulitnya bagi orang dengan gangguan pendengaran, terutama karena mereka punya cara komunikasi yang sangat unik dan spesial. Walaupun kita mungkin tidak berbicara bahasa yang sama, semua orang pantas untuk didengar," lanjutnya.
Belajar Coding Sejak SD
Nicole mengaku mulai belajar coding sejak kelas 5 SD. Awalnya ia tidak terlalu menikmati dunia pemrograman karena merasa itu hanya sesuatu yang "harus dipelajari".
Namun seiring waktu, ketertarikannya tumbuh setelah mulai memahami cara kerja coding dan mengikuti berbagai kompetisi teknologi.
"Saat pertama belajar coding saya sebenarnya tidak terlalu suka. Tapi semakin dipelajari, saya mulai menikmatinya. Dari situ saya mulai ikut kompetisi dan perlahan tumbuh passion terhadap sesuatu yang awalnya hanya dianggap hobi," katanya.
Nicole mempelajari berbagai bahasa pemrograman mulai dari HTML, C++, hingga akhirnya jatuh hati pada Swift, bahasa pemrograman buatan Apple.
Menurutnya, Swift terasa lebih mudah dipahami sekaligus menyenangkan untuk digunakan dalam pengembangan aplikasi.
HandHearted dan Teknologi Machine Learning
HandHearted dirancang sebagai aplikasi pembelajaran American Sign Language (ASL) dengan pendekatan interaktif. Pengguna dapat mempelajari alfabet bahasa isyarat dan langsung berlatih menggunakan kamera.
"Pengguna cukup menekan tombol 'Capture & Predict' untuk melihat apakah gerakan tangan mereka sudah sesuai atau belum," jelas Nicole.
Yang menarik, Nicole menggambar sendiri ilustrasi alfabet bahasa isyarat di aplikasinya agar terasa lebih personal dan bermakna.
Aplikasi ini juga memanfaatkan machine learning untuk mengenali gerakan tangan pengguna secara real-time. Nicole mengakui proses pengembangan fitur AI tersebut menjadi tantangan terbesar selama mengikuti Swift Student Challenge 2026.
"Ini pertama kalinya saya bekerja dengan machine learning. Berkali-kali gagal dan hampir menyerah, tapi saya terus mencoba sampai akhirnya aplikasi ini berhasil berjalan menjelang batas pengumpulan," ungkapnya.
Nicole juga mengaku memanfaatkan AI seperti ChatGPT selama proses pengembangan aplikasi.
"AI sangat membantu saya memahami error di kode dan memberi panduan bagaimana memperbaikinya, terutama saat saya kesulitan mengintegrasikan machine learning ke dalam aplikasi," katanya.
Simak Video "Video: Mengenal Profesi Juru Bahasa Isyarat"
(afr/afr)