## Pengenalan Alfabet Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) Menggunakan Convolutional Neural Network
Indra Jiwana Thira 1 , Dwiza Riana 2 , Azriel Noer Ilhami 3 , Brama Rizky Setia Dwinanda 4 , Hana Choerunisya 5
Jurnal Algoritma
Universitas Garut
Jl. Raya Samarang Jl. Hampor No.52A, Tarogong Kaler, Garut, Jawa Barat 44151 Email : rektorat@uniga.ac.id
1 indrajiwana@uniga.ac.id
2 dwiza@nusamandiri.ac.id
3 24072121013@fkominfo.uniga.ac.id
4 24072121005@fkominfo.uniga.ac.id
5 24072121026@fkominfo.uniga.ac.id
Abstrak – Bahasa isyarat, khususnya Bahasa Isyarat Bahasa Indonesia atau lebih dikenal dengan SIBI menjadi Bahasa resmi yang digunakan penyandang tuli dalam berkomunikasi, baik dengan sesama penyandang tuli ataupun dengan orang normal. Namun, kendala muncul karena sebagian kecil  orang  saja  bisa  bahasa  isyarat. Akibatnya,  berkomunikasi  dengan  penyandang  tuli  bisa menjadi  tantangan.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengklasifikasikan  alfabet  pada SIBIdengan  total  24  kelas,  dengan  pengecualian  huruf  J  dan  Z.  Pendekatan  klasifikasi  ini dilakukan melalui perbandingan tiga arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) MobileNet diantaranya  adalah  MobileNetV2,  MobileNetV3Small,  dan  MobileNetV3Large.  Penelitian  ini bermaksud  menentukan  arsitektur  yang  paling  optimal.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa MobileNetV3Small menghasilkan model yang paling baik. Dalam pengujian menggunakan data tes,  model  ini  mencapai  akurasi  sebesar  98,81%  dengan  menggunakan  batchsize  32  dan menjalankan proses pelatihan selama 30 epoch.
Kata  Kunci  – Bahasa  Isyarat; Convolutional  Neural  Network ; Klasifikasi; MobileNet ; Sistem Isyarat Bahasa Indonesia.

## I. PENDAHULUAN
Pada  tahun  2019, World  Health  Organization (WHO) memperkirakan  terdapat  466  juta  orang  di  Dunia mengalami  gangguan  pendengaran  dan  360  juta  diantaranya  mengalami  ketulian.  Orang  yang  mengalami ketulian, 50% diaantaranya atau sebanyak 180 juta orang berasal dari Asia Tenggara. Diperkirakan pada tahun 2050 terdapat lebih dari 900 juta orang atau satu dari sepuluh penduduk di Dunia akan memiliki gangguan pendengaran  [1].  Gambar  1  menunjukan  bahwa  di  Indonesia,  tuli  berada  di  urutan  keempat  dalam  daftar penyandang disabilitas dengan 7,03%.
Gambar 1: Presentase Penyandang Disabilitas di Indonesia Sumber: https://simpd.kemensos.go.id/
Bahasa isyarat adalah bahasa dimana komunikasi antar orang dilakukan dengan cara mentransmisikan pola tanda secara visual untuk mengungkapkan maknanya dan memiliki kosa kata sendiri dan sintaksis yang murni berbeda  dari  Bahasa  lisan/tulisan  [2].  Ada  dua  sistem  bahasa  isyarat  yang  digunakan  penyandang  tuli  di Indonesia, yaitu Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) dan Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Namun, pemerintah  mengakui  SIBI  sebagai  sistem  standar  untuk  berkomunikasi  [3].  SIBI  dikeluarkan  oleh kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  dan  diterapkan  di  sekolah  –  sekolah  formal  SLB  (Sekolah  Luar Biasa).
SIBI  tidak  terlalu  banyak  dikuasai  khususnya  oleh  orang  normal,  sehingga  menjadi  salah  satu  kendala komunikasi  dengan  penyandang  tuli.  Penelitian  sebelumnya  menunjukan  ada  beberapa  metode  yang  telah untuk  menginterpretasikan  Bahasa  isyarat.  Metode  KNN  digunakan  [4],[5],[6]  untuk  pengenalan  alfabet BISINDO menggunakan dataset dan jumlah dataset yang berbeda pada masing-masing penelitian dengan hasil pengujian  rata-rata  91,8%,  88%  dan  96,52%.  Penelitian  lainnya  [2],[7],[8],[9]  melakukan  deteksi  gerakan menggunakan Kinect terhadap alfabet dan kata dalam BISINDO dan SIBI dengan hasil yang bervariasi tetapi rata-rata masih di bawah 95%. Hasil yang baik didapatkan pada penelitian yang menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan objek kata BISINDO sebesar 96% [10], 98% pada pengenalan alfabet Bahasa isyarat Amerika [11] dan 98,75% pada pengenalan Bahasa isyarat Bengali yang mengambil beberapa kelas saja sebagai dataset nya [12].
Melihat  perkembangan  penelitian  penggunaan  CNN  khususnya  pada  objek  penelitian  Bahasa  isyarat  yang menghasilkan akurasi lebih baik dibanding dengan metode yang lain, maka untuk memecahkan permasalahan di atas akan dilakukan penelitian untuk pengenalan alfabet pada SIBI menggunakan CNN dengan arsitektur MobileNet . MobileNet merupakan arsitektur CNN yang dapat digunakan untuk klasifikasi, deteksi dan tugas lain di CNN. Arsitektur MobileNet juga memiliki latensi dan konsumsi daya yang rendah serta menghasilkan model  dengan  ukuran  kecil  tetapi  tetap  memiliki  akurasi  yang  baik  [13].  Pada  penelitian  ini  akan  mencari model  terbaik  untuk  pengenalan  alfabet  SIBI  dari  tiga  arsitektur MobileNet yaitu MobileNetV2 , MobileNetV3Small dan MobileNetV3Large . MobileNetV2 telah  digunakan  untuk  pengenalan  bahasa  isyarat American sign language dengan menghasilkan akurasi 98.67%  [14], serta digunakan juga pada bidang lain [15], [16] dan menghasilkan nilai akurasi di atas 95%. Sementara pada penelitian lain, MobileNet v3 diklaim memiliki  proses  lebih  cepat  dan  akurasi  lebih  baik  dari MobileNetV2 [17].  Sementara  penelitian  pada  sign language lainnya yang menggunakan mobilenet mendapatkan akurasi sebesar 93,48% [18].

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini akan melakukan klasifikasi alfabet SIBI menggunakan CNN dengan arsitektur MobileNet . Ada tiga  arsitektur MobileNet yang  akan  digunakan  dalam  training  model  pada  CNN  yaitu MobileNetV2 , MobileNetV3Small dan MobileNetV3Large .  Ketiga  arsitektur  tersebut  akan  dijalankan  terpisah  dan  dicari model  yang  paling  baik  dalam  melakukan  klasifikasi  alfabet  SIBI.  Model  yang  paling  baik  akan  diuji menggunakan data testing dari dataset dan data uji dari luar dataset untuk klasifikasi alfabet SIBI. Rancangan
penelitian secara keseluruhan mulai dari persiapan dataset sampai proses klasifikasi alfabet SIBI dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2: Rancangan Penelitian
Citra yang digunakan dalam penelitian adalah citra alfabet SIBI yang diperoleh dari www.github.com. Total jumlah citra pada dataset adalah 840 citra dan terdiri dari 24 kelas yang merupakan jumlah alfabet SIBI kecuali huruf J dan Z. Huruf J dan Z tidak masuk kedalam objek penelitian dikarenakan huruf J dan Z pada SIBI merupakan sebuah gerakan dinamis. Daftar kelas pada dataset dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1: Jumlah Citra Masing-Masing Kelas
No Kelas Jumlah Citra No Kelas Jumlah Citra 1 A 35 13 N 35 2 B 35 14 O 35 3 C 35 15 P 35 4 D 35 16 Q 35 5 E 35 17 R 35 6 F 35 18 S 35 7 G 35 19 T 35 8 H 35 20 U 35 9 I 35 21 V 35 10 K 35 22 W 35 11 L 35 23 X 35 12 M 35 24 Y 35
Semua citra pada dataset memiliki format portable network graphics (PNG) dengan ukuran masing-masing citra 290 x 290 pixels. Dataset berisi citra yang memiliki latar belakang seragam yaitu latar belakang terang dengan  tingkat  pencahayaan  yang  juga  relatif  sama.  Dataset  ini  akan  digunakan  pada  eksperimen  training model  sebagai  data  training,  data  validation  dan  data  testing.  Gambar  3 menunjukan  contoh  citra masing- masing kelas pada dataset.

## Gambar 3: Contoh Citra Dataset
Langkah pertama yang dilakukan adalah melakukan konversi file dataset ke dalam DataFrame . DataFrame adalah sebuah koleksi kolom berurutan dengan nama dan jenis, dengan demikian merupakan sebuah tabel yang tampak seperti database dimana sebuah baris tunggal mewakili sebuah contoh tunggal dan kolom mewakili atribut tertentu [19].  Proses konversi file ke DataFrame dilakukan sebelum proses pembagian dataset dengan mencatat  path  masing-masing  citra  pada  dataset.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mempercepat  proses  pembagian dataset dibanding dengan pembagian dari file secara langsung karena Penggunaan DataFrame memungkinkan untuk membaca sebuah file dan menjadikannya sebuah tabel. Pembagian dataset dilakukan setelah file citra dataset di konversi menjadi DataFrame , jadi citra dataset tetap pada satu folder yang sama. Pembagian dataset ini  bertujuan  untuk  membagi  dataset  menjadi  data training ,  data validation dan  data  testing.  Tabel  2 menunjukan  rencana  pembagian  dataset  yang  akan  dilakukan  dengan  rasio  7:2:1  untuk  data training ,  data validation dan data testing.

## Tabel 2: Pembagian Dataset
Total Kelas Citra Training Citra Validation Citra Testing Total Citra 24 588 168 84 840
Selanjutnya  dilakukan  eksperimen  pelatihan model  terhadap  dataset  yang telah  dibagi  menjadi  tiga  bagian. Pelatihan model akan menggunakan arsitektur MobileNetV2 , MobileNetV3Small dan MobileNetV3Large yang dilakukan  secara  terpisah.  Eksperimen  dilakukan  menggunakan google  colaboratory dengan  mencoba berbagai nilai parameter diantaranya batch size , learning rate dan jumlah epoch pada data training dan data validation sampai menemukan model terbaik dari masing-masing arsitektur.
Vol. 20; No. 2; 2023; Hal 421-432
Eksperimen dilakukan dalam satu life cycle penuh pemodelan, sampai model yang dihasilkan bisa disimpan dalam format h5 dan dilakukan analisa grafik akurasi dan loss. Selama grafik belum menunjukan kearah linear eksperimen  terus  dilakukan  dengan  mengubah  parameter-parameter  yang  diperlukan.  Proses  eksperimen digambarkan  pada  Gambar  4.  Model-model  yang  dihasilkan  kemudian  akan  dilakukan  perbandingan  pada tahap  berikutnya.  Perbandingan  model  dilakukan  untuk  mencari  model  terbaik  dari  semua  model  yang dihasilkan pada tahap eksperimen. Model terbaik ditentukan dari tingkat akurasi dan loss pada data training dan data validation alfabet SIBI. Setelah mendapatkan model terbaik, selanjutnya akan dilakukan pengujian terhadap  model  tersebut  menggunakan  datas  testing.  Selain  itu  Perbandingan  juga  akan  menghasilkan informasi arsitektur MobileNet mana yang memiliki performa paling baik dari segi waktu compile model untuk klasifikasi  alfabet  SIBI.  Pengujian  akan  dilakukan  terhadap  model  terbaik  yang  dihasilkan  dari  proses ekseperimen. Pengujian dilakukan terhadap data testing yang berasal dari hasil pembagian dataset pada tahap sebelumnya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A.  Konversi DataFrame dan Pembagian Dataset
Pembagian  dataset  menjadi training , validation dan testing tidak  dilakukan  dengan  pembagian  folder  dan dataset tetap berada dalam satu folder yang sama. Pembagian dilakukan setelah dataset dikonversi menjadi DataFrame terlebih dahulu. Konversi DataFrame pada intinya adalah menyimpan masing-masing path file yang  ada  pada  masing  dataset  dan  memberikannya  label  sesuai  dengan  label  yang  telah  ditentukan  untuk dipelajari  oleh  arsitektur  CNN.  Pada  saat  konversi  menjadi DataFrame juga  dilakukan  pengacakan  untuk menghindari kebocoran data pada dataset.
Gambar 5 menunjukan sebagian hasil dari konversi DataFrame yang terdiri dari filepath dan label yang tidak berurutan karena sudah dilakukan pengacakan pada proses konversi ke DataFrame . Hasil konversi DataFrame tersebut  ditampilkan  agar  bisa  dilakukan  pengecekan  bahwa  konversi  berjalan  dengan  baik  dengan  bukti filepath  dan  label  yang  dihasilkan  sudah  sesuai.  Gambar  6  menunjukan  citra  dataset  yang  telah  dilakukan pengacakan dan siap untuk dilakukan pembagian menjadi data training , validation dan testing .
Gambar 5: Contoh Hasil Konversi ke Dataframe
Gambar 6: Dataset Setelah Dilakukan Pengacakan
Tahap selanjutnya adalah melakukan pembagian dataset dengan rasio 7:2:1, 70% untuk data training , 20% untuk data validation dan 10% untuk data testing . Dari jumlah total dataset 840 citra terbagi menjadi 588 citra untuk data training , 168 untuk data validation dan 84 untuk data testing . Hasil pembagian dataset dapat dilihat pada  Gambar  7.  Setelah  proses  pembagian,  citra  pada  dataset  telah  siap  untuk  dilakukan  pemodelan menggunakan CNN.
Gambar 7 : Hasil Pembagian Dataset

## B.  Pelatihan Model CNN
Untuk  menghasilkan  model  dari  CNN  perlu  dilakukan compile model  menggunakan  tiga  parameter,  yaitu optimizer, loss dan metrics . Optimizer yang digunakan adalah Adam dengan learning rate 0,001. Optimizer Adam digunakan untuk mempercepat pelatihan model dalam mencapai loss minimum [15]. Fungsi Loss yang digunakan yaitu categorical_crossentropy. Nilai yang semakin kecil menunjukkan performa model yang lebih baik. Parameter metrics accuracy yang digunakan untuk melihat hasil akurasi pada saat melatih model.
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan fit model  untuk  melatih  data  citra  ke  dalam  model.  Parameter  yang digunakan antara lain batch_size dan epoch . Batch_size yang digunakan sebesar 32 yang merupakan jumlah contoh pelatihan dalam satu forward/backward pass . Penentuan Epoch dilakukan dengan beberapa percobaan menggunakan kelipatan 10 dengan menganalisa grafik akurasi dan loss yang dihasilkan, jika masih ada potensi peningkatan  maka epoch akan  ditingkatkan,  tetapi  jika  sudah  menunjukan  grafik  linier  maka epoch akan dihentikan.  Pada  penelitian  ini  jumlah epoch yang  digunakan  adalah  10,  20  dan  30.  Jumlah epoch ini berpengaruh  pada  akurasi  dan loss model  yang  dihasilkan. Agar  menghasilkan  model  terbaik,  percobaan dilakukan  pada  tiga  arsitektur MobileNet yang  berbeda  yaitu MobileNetV2 , MobileNetV3Small dan MobileNetV3Large .
Pada epoch 10, MobileNetV2 menghasilkan model paling baik dibandingkan dengan MobileNetV3Small dan MobileNetV3Large dengan  akurasi  pada  data training sebesar  100%  dan loss 0,0481  serta  akurasi  data validation sebesar  94,05%  dan loss 0,2885.  Kedua  terbaik  adalah MobileNetV3Large dengan  akurasi  data training sebesar  97,11%  dan loss 0,1873  serta  akurasi  data validation sebesar  92,86%  dan loss 0,2899. MobileNetV3Small berada pada urutan terakhir dengan akurasi data training sebesar 94,05% dan loss 0,2915 serta akurasi data validation sebesar 91.07% dan loss 0,4047. Perbandingan akurasi dan loss masing-masing arsitektur dengan jumlah epoch 10 dapat dilihat pada Gambar 8 dan Gambar 9
Gambar 8: Grafik Nilai Loss dengan Epoch 10 a: MobileNetV2 ; b: MobileNetV3Small ; c: MobileNetV3Large (a) (b) (c)
Gambar 9: Grafik Nilai Akurasi dengan Epoch 10 a: MobileNetV2 ; b: MobileNetV3Small ; c: MobileNetV3Large
Berdasarkan analisa pada grafik yang dihasilkan dengan jumlah epoch 10, dapat disimpulkan bahwa grafik masih bisa bergerak untuk mendapatkan nilai akurasi dan loss lebih baik, maka diputuskan untuk melakukan percobaan menggunakan jumlah epoch berikutnya yaitu 20.
Pada epoch 20, MobileNetV3Small menghasilkan model paling baik dibandingkan dengan MobileNetV2 dan MobileNetV3Large dengan  akurasi  pada  data training sebesar  99,83%  dan loss 0,0641  serta  akurasi  data validation sebesar  96,43%  dan loss 0,1708.  Kedua  terbaik  adalah MobileNetV3Large dengan  akurasi  data training sebesar  100%  dan loss 0,0292  serta  akurasi  data validation sebesar  95,24%  dan loss 0,1700. MobileNetV2 berada pada urutan terakhir dengan akurasi data training sebesar 100% dan loss 0,0144 serta akurasi  data validation sebesar  94,05%  dan loss 0,2275.  Perbandingan  akurasi  dan loss masing-masing arsitektur dengan jumlah epoch 20 dapat dilihat pada Gambar 10 dan Gambar 11.
Gambar 10: Grafik Nilai Loss dengan Epoch 20 a: MobileNetV2 ; b: MobileNetV3Small ; c: MobileNetV3Large
Berdasarkan analisa pada grafik yang dihasilkan, terdapat grafik yang menunjukan garis linier pada jumlah epoch 20 yaitu akurasi dan loss untuk MobileNetV2 serta grafik akurasi untuk MobileNetV3Large, tetapi masih ada grafik yang berpotensi untuk terus bergerak. Oleh karena itu, percobaan dilanjutkan pada jumlah epoch berikutnya yaitu 30.
(a) (b) (c) (a) (b) (c)
Gambar 11: Grafik Nilai Akurasi dengan Epoch 20 a: MobileNetV2 ; b: MobileNetV3Small ; c: MobileNetV3Large
Pada epoch 30, MobileNetV3Small kembali  menghasilkan  model  paling  baik  dibandingkan  dengan MobileNetV2 dan MobileNetV3Large dengan akurasi pada data training sebesar 100% dan loss 0,0167serta akurasi data validation sebesar 97,62% dan loss 0,1193. Kedua terbaik adalah MobileNetV2 dengan akurasi data training sebesar 100% dan loss 0,0023 serta akurasi data validation sebesar 97,02% dan loss 0,0874. MobileNetV3Large berada pada urutan terakhir dengan akurasi data training sebesar 100% dan loss 0,0110 serta akurasi data validation sebesar 95,83% dan loss 0,1228. Perbandingan akurasi dan loss masing-masing arsitektur dengan jumlah epoch 30 dapat dilihat pada Gambar 12 dan Gambar 13.
Gambar 12: Grafik Nilai Loss dengan Epoch 30 a: MobileNetV2 ; b: MobileNetV3Small ; c: MobileNetV3Large
Berdasarkan analisa pada grafik yang dihasilkan dengan jumlah epoch 30, sudah menunjukan garis linier pada semua  grafik  baik  itu  akurasi  maupun loss pada  arsitektur MobileNetV2 , MobileNetV3Small dan MobileNetV3Large . Melihat hasil tersebut diputuskan untuk menentukan model terbaik dan akan digunakan untuk pengujian pada jumlah epoch 30.
(a) (b) (c) (a) (b) (c)
Gambar 13: Grafik Nilai Akurasi dengan Epoch 30 a: MobileNetV2 ; b: MobileNetV3Small ; c: MobileNetV3Large

## C.  Model Terbaik
Berdasarkan hasil percobaan, model terbaik yang dihasilkan adalah model dari arsitektur MobileNetV3Small karena memiliki akurasi data validation tertinggi dengan 97,62% dan loss 0.1193 serta akurasi data training sebesar 100% dan loss 0,0167 dengan jumlah epoch 30. Model yang dihasilkan kemudian disimpan dalam format h5. Selain menghasilkan model terbaik, MobileNetV3Small juga memiliki waktu eksekusi yang lebih cepat dibanding dua arsitektur pembanding lainnya. MobileNetV3Small memerlukan waktu compile 8 menit 55 detik untuk compile model dengan epoch 30. Seperti Akurasi dan loss , waktu compile juga dipengaruhi oleh jumlah epoch . Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan sebelumnya [17]. Perbandingan waktu compile pada arsitektur MobileNet bisa dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3: Perbandingan Waktu Compile
ARSITEKTUR CNN EPOCH 10 20 30 Lama Eksekusi Lama Eksekusi Lama Eksekusi MobileNetV2 9m16s 9m57s 15m52s MobileNetV3Small 2m37s 5m20s 8m55s MobileNetV3Large 6m6s 8m15s 16m51s
Model terbaik akan diuji pada proses pengujian dengan melakukan klasifikasi citra alfabet pada data testing dengan menggunakan model terbaik yang dihasilkan yaitu model dari arsitektur MobileNetV3Small.

## Tabel 4: Perbandingan Hasil Penelitian
No Metode Jumlah Dataset Jumlah Kelas Akurasi 1 Gradient-CNN [20] 600 5 98% 2 CNN- MobileNet [13] 1800 36 95,71% 3 CNN [12] 25000 46 98,75% 4 Template Macthing -KNN [6] 153 11 96,52% 5 CNN- MobileNetV2 [14] 4800 24 98,67% 6 CNN [3] 110 3 100% 7 CNN-RNN [21] 2582 26 60,58% 8 CNN-LeNet [22] 450 10 98,89% 9 Fuzzy KNN [5] 130 26 88% 10 Penelitian saat ini 840 24 98,91%
Proses pengujian menggunakan 84 citra yang merupakan 10% dari total dataset awal yang terdiri dari 24 kelas alfabet SIBI. Hasil pengujian terhadap data testing menghasilkan akurasi 98,81% dan loss 0.0877. Dari total
(a) (b) (c)
84 citra uji hanya satu citra yang mendapatkan prediksi salah. Perbandingan akurasi hasil penelitian dengan penelitian sebelumnya dapat dilihat pada Tabel 4.

## Gambar 14: Hasil proses prediksi
Untuk mengukur performa pengujian digunakan classification metrics yang menghasilkan nilai akurasi 99%. Pengukuran klasifikasi pada tiap kelas juga digambarkan dengan menggunakan confusion matrix yang dapat dilihat pada Gambar 15. Berdasarkan confusion matrix dapat disimpulkan hanya satu citra pada kelas huruf U yang di prediksi salah menjadi kelas huruf X.
Gambar 15: Confusion Matrix

## IV. KESIMPULAN
Perbandingan  dari  masing-masing  Model  berhasil  dilakukan  dan  mendapatkan  model  yang  dihasilkan MobileNetV3Small dengan  jumlah epoch 30  menjadi  model  yang  paling  baik  diantara  model  lain  yang dihasilkan  selama  penelitian  dan  memiliki  akurasi training sebesar  100%  dan validation sebesar  97,62%. Pengujian model terbaik terhadap 84 data testing mendapatkan akurasi sebesar 98,81% dengan prediksi benar pada 84 citra dan prediksi salah pada satu citra. Hasil evaluasi model terbaik dalam melakukan klasifikasi pada data  testing  menghasilkan  nilai  recall  0,99,  nilai  presisi  0,99  dan  nilai  f1-score  sebesar  0,99.  Penelitian
selanjutnya  bisa  menggunakan  dataset  beragam  terutama  dari  sisi  latar  belakang  pengambilan  citra  agar mendapatkan model yang lebih baik lagi dalam melakukan klasifikasi pada berbagai jenis citra alfabet SIBI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Harpini, “Infodatin Tunarungu 2019.” Kementerian Kesehatan RI, Jakarta, p. 12, 2019.
[2] T. Handhika, R. I. M. Zen, Murni, D. P. Lestari, and I. Sari, “Gesture recognition for Indonesian Sign Language  (BISINDO),” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1028,  no.  1,  2018,  doi: 10.1088/1742-6596/1028/1/012173.
[3] A.  R.  Syulistyo,  D.  S.  Hormansyah,  and  P.  Y.  Saputra,  “SIBI  (Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia) translation using Convolutional Neural Network (CNN),” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 732, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/732/1/012082.
[4] R. I. Borman, B. Priyopradono, and A. R. Syah, “Klasifikasi Objek Kode Tangan pada Pengenalan Isyarat  Alphabet  Bahasa  Isyarat  Indonesia  (BISINDO),”  no.  September,  pp.  1–4,  2018,  doi: 10.31227/osf.io/c7v2z.
[5] A. A. Gafar and J. Y. Sari, “Sistem Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia dengan Menggunakan Metode Fuzzy  K-Nearest  Neighbor,” Jurnal  ULTIMATICS ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  122–128,  2018,  doi: 10.31937/ti.v9i2.671.
[6] A. D. Saputra, F. I. Komputer, U. Pembangunan, N. Veteran, and T. Matching, “Klasifikasi Alfabet Bahasa Isyarat Indonesia ( Bisindo ) Dengan Metode Template Matching Dan K-Nearest Neighbors ( Knn ),” Seminar Nasional Mahasiswa Bidang Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA) , pp. 747–760, 2020.
[7] C. V. Angkoso, M. Fuad, and D. R. Hadiwineka, “Pengenalan Abjad Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (Sibi) Berbasis Kamera Depth,” Link , vol. 24, no. 1, p. 6, 2018, doi: 10.31090/link.v24i1.4.
[8] R. Ridwang, “Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia (SIBI) Menggunakan Leap Motion Controller dan Algoritma Data Mining Naïve Bayes,” Jurnal Insypro (Information System and Processing) , vol. 2, no. 2, 2017, doi: 10.24252/insypro.v2i2.4070.
[9] T.  Handhika,  D.  P.  Lestari,  I.  Sari,  R.  I.  M.  Zen,  and  Murni,  “The  generalized  learning  vector quantization  model  to  recognize  Indonesian  sign  language  (BISINDO),” Proceedings  of  the  3rd International  Conference  on  Informatics  and  Computing,  ICIC  2018 ,  2018,  doi: 10.1109/IAC.2018.8780485.
[10]  A. Aljabar and Suharjito, “BISINDO (Bahasa isyarat indonesia) sign language recognition using CNN and LSTM,” Advances in Science, Technology and Engineering Systems , vol. 5, no. 5, pp. 282–287, 2020, doi: 10.25046/AJ050535.
[11]  V.  Sharma,  K.  Gupta,  and  Dr.  K.  Singh,  “Sign  Language  Detection  Using  Image  Processing,” International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology , pp. 100–103, 2021, doi: 10.48175/ijarsct-836.
[12]  S. Hossain, D. Sarma, T. Mittra, M. N. Alam, I. Saha, and F. T. Johora, “Bengali Hand Sign Gestures Recognition using Convolutional Neural Network,” Proceedings of the 2nd International Conference on  Inventive  Research  in  Computing  Applications,  ICIRCA  2020 ,  pp.  636–641,  2020,  doi: 10.1109/ICIRCA48905.2020.9183357.
[13]  T. M. Angona et al. , “Automated bangla sign language translation system for alphabets by means of MobileNet,” Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control) , vol. 18, no. 3, pp. 1292–1301, 2020, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.V18I3.15311.
[14]  K. Y. Lum, Y. H. Goh, and Y. Bin Lee, “American sign language recognition based on MobileNetV2,” Advances  in  Science,  Technology  and  Engineering  Systems ,  vol.  5,  no.  6,  pp.  481–488,  2020,  doi: 10.25046/aj050657.
[15]  M.  R.  R. Allaam  and A.  T.  Wibowo,  “Klasifikasi  Genus  Tanaman Anggrek  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network  (  CNN  )  Program  Studi  Sarjana  Informatika  Fakultas  Informatika Universitas Telkom Bandung,” vol. 8, no. 2, pp. 3147–3179, 2021.
[16]  R.  Faurina,  E.  P.  Purwandari,  M.  T.  Pratama,  and  I. Agustian,  “Klasifikasi  Level  Non-Proliferatif Retinopati Diabetik Dengan Ensemble Convolutional Neural Network,” Pseudocode , vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2021, doi: 10.33369/pseudocode.8.1.1-10.
[17]  A. Howard et al. , “Searching for mobileNetV3,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision , vol. 2019-Octob, pp. 1314–1324, 2019, doi: 10.1109/ICCV.2019.00140.
[18]  T. N. Abu-Jamie, P. Samy, and S. Abu-Naser, “Classification of Sign-Language Using MobileNet-Deep Learning,” 2022. [Online]. Available: www.ijeais.org/ijaisr
[19]  I.  Mutmainnah,  “Mengenal  Pandas  dalam  Python,”  www.medium.com.  Accessed:  Jul.  28,  2021. [Online]. Available: https://medium.com/@16611092/mengenal-pandas-dalam-python-cc66d0c5ea40
[20]  D.  DARMATASIA,  “Pengenalan  Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia  (Sibi)  Menggunakan  Gradient- Convolutional Neural Network,” Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) , vol. 6, no. 1, p. 56, 2021, doi: 10.24252/instek.v6i1.18637.
[21]  D. Yolanda, K. Gunadi, and E. Setyati, “Pengenalan Alfabet Bahasa Isyarat Tangan Secara Real- Time dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network dan Recurrent Neural Network,” Infra , vol. 8, no. 1, pp. 203–208, 2020.
[22]  M. Bagus, S. Bakti, and Y. M. Pranoto, “Pengenalan Angka Sistem Isyarat Bahasa Indonesia Dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” Seminar Nasional Inovasi Teknologi , pp. 11– 16, 2019.