Abstrak —Penggunaan kamera yang dipakai sebagai input media bantu untuk pengenalan bahasa isyarat masih bergantung pada kondisi lingkungan. S inyal EMG merupakan sinyal yang berasal dari pembacaan aktivitas otot tangan, sehingga sinyal EMG tidak bergantung  pada  kondisi  lingkungan.  Oleh  karena  itu  sinyal EMG  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengenali  gerakan  bahasa isyarat. Agar dapat digunakan untuk mengenali sebuah gerakan, komputer  memerlukan  sebuah  mekanisme  standar  dan  logis. Permasalah  utama  yang  terjadi  dalam  pengenalan  gerakan adalah bagaimana  cara  menghasilkan  data  yang  representatif dan  konsisten  terhadap  sampel  gerakan.  S inyal  EMG  hasil perekaman akan dilakukan proses ekstraksi fitur berdasarkan time domain feature dengan metode MAV, RMS , VAR dan S S I. Hasil  ekstraksi  fitur  tersebut  akan  digunakan  sebagai  input klasifikasi menggunakan metode naive bayes. Gerakan bahasa isyarat yang dikenali pada penelitian ini ada 20 gerakan. Hasil akurasi  pengenalan  gerakan  antara  data  training  diujikan terhadap  data  baru  dengan  perbandingan  data  50:50  yaitu sebesar 79%. Jumlah perbandingan data training yang optimal digunakan  untuk  pengenalan  20  gerakan  Bahasa  isyarat Indonesia adalah  ≥50%  dari  total  data  sampel  dimana  berada pada rata-rata 80%.
Kata  Kunci — Bahasa  Isyarat, Electromyography,  Time  Domain Features

## I. PENDAHULUAN
ALAM  berkomunikasi  sehari-hari  orang  difabel  sangat bergantung pada penggunaan bahasa isyarat. Salah satu cara yang berhasil diterapkan untuk mengenali bahasa isyarat yaitu menggunakan teknik computer vision [1] dimana  teknik ini  menggunakan  bantuan  kamera  untuk  menangkap  gerakan bahasa  isyarat  kemudian  menggunakannya  sebagai input . Kelemahan  dari  teknik  ini  adalah  masukan  yang  diberikan sangat  bergantung  pada  kondisi  lingkungan   terutama  pada intensitas cahaya di sekitar. Kondisi pencahayaan di dalam atau di  luar  ruangan  sering  berubah-ubah,  sehingga  kamera  akan sulit menangkap gerakan tersebut.
Myo  armband merupakan  alat  yang  mampu  menangkap gerakan tangan yang bekerja berdasarkan prinsip electromyograph (EMG) yaitu mengambil gerakan berdasarkan aktivitas  otot  tangan ketika  sedang  berkontraksi dan  relaksasi.  Karena  sinyal  EMG  merupakan  hasil  dari pembacaan aktivitas otot maka sinyal EMG tidak berpengaruh pada kondisi lingkungan. Kelebihan dari myo armband adalah
mampu  membaca  aktivitas  kecil  seperti  pada  gerakan  jari dimana  gerakan tersebut tidak bisa dibedakan oleh kamera.
Pengenalan  gerakan  oleh  komputer  berbeda  dengan pengenalan gerakan pada mata manusia. Agar komputer dapat digunakan  untuk  mengenali  sebuah  gerakan,  maka  komputer memerlukan  sebuah  mekanisme  standar  dan  logis.  Untuk mendapatkan  data  yang  akurat  dan  konsisten  dari  setiap sampel,  diperlukan  suatu  metode  ekstraksi  fitur.  Fitur digunakan  sebagai  pembeda  suatu  gerakan  dengan  gerakan lainnya. Suatu fitur dapat dikatakan bagus apabila fitur tersebut memiliki  tingkat  pembeda  yang  tinggi.  Hal  ini  menjadi perhatian  karena  sebagian  besar  tingkat  keberhasilan klasifikasi  dipengaruhi  oleh  data input yaitu  berupa  fitur. Dalam analisis sinyal EMG, pengambilan fitur dapat dilakukan dalam beberapa domain, yaitu time domain features, frequency domain  features dan time-frequency  domain  features .  Fitur yang sering digunakan dalam klasifikasi sinyal EMG biasanya berada dalam domain waktu, dimana fitur ini lebih cepat dalam hal  kalkulasi  karena  tidak  membutuhkan  transformasi matematis. Oleh sebab itu, diperlukan penelitian dalam rangka mengetahui  tingkat  keberhasilan  fitur  time  domain  yang diterapkan untuk klasifikasi  gerakan bahasa isyarat.

## II. TEORI  DASAR

## A. Bahasa Isyarat
Karakteristik bahasa  isyarat  adalah memiliki  bentuk  tangan dan pergerakan lengan yang berbeda-beda pada setiap isyarat kata.  Gerakan  bahas a  isyarat  dibedakan  menjadi  dua,  yaitu gerakan statis dan gerakan dinamis. Gerakan statis merupakan gerakan  bahasa  isyarat  yang  tidak  melibatkan  perubahan bentuk  tangan  atau  pergerakan  lengan.  Sedangkan  gerakan dinamis  adalah  gerakan  bahasa  isyarat  yang  melibatkan perubahan bentuk tangan atau pergerakan lengan.  Perbedaan gerakan statis dan dinamis terlihat pada Gambar1.

## Klasifikasi  Bahasa  Isyarat Indonesia  Berbasis Sinyal EMG Menggunakan  Fitur Time Domain
(MAV, RMS, VAR, SSI)
Ifut Rahayuningsih,  Adhi Dharma Wibawa, Eko Pramunanto Departemen Teknik Komputer, Fakultas Teknologi  Elektro, Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember (ITS)
E-mail: ifut25@gmail.com,  wibawa.adhi@yahoo.co.id,  ekopram@te.its.ac.id
D

## (a)                               (b)
Gambar 1. Gerakan statis (a) ‘baik’, dinamis (b) ‘lempar’
B. Electromyography Electromyography (EMG) merupakan teknik untuk membaca  dan  memantau  aktivitas  sinyal  bioelektrik  yang diproduksi  oleh  otot  skeletal.  Alat  yang  digunakan  untuk merekam  sinyal  otot  tersebut  dinamakan electromyograph . Electromyograph akan  mendeteksi  potensi  aktivitas  sinyal elektrik dari serabut otot ketika sedang terjadi aktivitas elektrik (kontraksi). Ada beberapa teknik untuk mengukur sinyal EMG, salah  satunya  adalah  menggunakan surface EMG. Myo armband merupakan  salah  satu  alat  yang  dapat  digunakan untuk  mengukur  sinyal  EMG  yang  menggunakan  elektrode jenis permukaan ( surface electrode ). Myo amrband merupakan wearable device yang dikembangkan oleh  Thalmic  Labs yang  menggunakan  sensor EMG  dan  mengkombinasikan  dengan  sensor  IMU  ( Inertial Measurement  Unit )  meliputi  giroskop,  akselerometer  dan magnetometer  untuk  mengenali  gerakan.  Tampilan myo armband terlihat seperti Gambar  2. Sensor IMU  dimanfaatkan sebagai track ing motion dan sensor EMG dimanfaatkan untuk muscle sensing. Ada dua jenis data keluaran dari myo armband yaitu data  spasial  dan  data gestural.  Data  spasial  merupakan data  yang  dihasilkan  oleh  sensor  IMU  yang  berisi  informasi mengenai posisi relatif, kecepatan  dan akselerasi dari  gerakan motor.  Sedangkan  data  gestural  adalah  data  yang  dihasilkan oleh  sinyal  EMG  yang  berisi  informasi  mengenai  gerakan tangan  yang dilakukan pengguna, misalkan gerakan menggenggam,  menekuk,  dll.  Secara default  sampling  rate sensor EMG pada myo armband adalah 200Hz dan 50Hz pada sensor IMU.
Gambar 2. Myo Arm band [1]
Myo Armband mampu  membedakan perbedaan gerakan  jari dan arah putaran tangan dengan cara mengukur perbedaan pola impuls  listrik yang  dihasilkan oleh  gerakan tangan menggunakan inertial sensor . Myo armband banyak digunakan untuk  kontrol  game,  musik,  drone,  presentasi  dan  kontrol multimedia  lainnya.
Pengambilan  sinyal  EMG  menggunakan myo  armband diletakkan  pada  otot  lengan  bawah.  Hal  ini  bertujuan  untuk mendapatkan perbedaan yang signifikan ketika tangan sedang melakukan  gerakan.  Myo armband  tidak mendukung pembacaan  sinyal  pada otot  kaki.  Pengguna dapat memposisikan myo  armband pada  kaki,  namun  data  yang dihasilkan hanya berupa data spasial yang berasal dari sensor IMU saja. Elektrode myo armband diposisikan secara circular seperti Gambar  3.  Konfigurasi  elektrode myo yaitu channel 4 yang memiliki  marker  biru  diikuti channel 3  searah  jarum  jam
dan channel 5  berlawanan  arah  jarum  jam.  Otot  utama  yang dicakup adalah otot Extensor Digitorum dan Flexor Digitorum . Otot  tersebut  adalah  otot  yang  menggerakkan  pergelangan tangan, jari telunjuk,  jari  tengah, jari manis dan kelingking.
Gambar 3. Otot lengan bawah pada Myo Arm band [2]

## C. Time Domain
Dalam  analisis  sinyal  EMG,  ada  beberapa  metode  yang dapat digunakan sebagai pengambilan fitur, yaitu: time domain features,  frequency  domain  features dan time-frequency domain features . Fitur yang sering digunakan dalam klasifikasi sinyal  EMG  adalah time  domain  features (TD).  Keuntungan menggunakan  TD  adalah  TD  lebih  cepat  untuk  dikalkulasi karena  TD  tidak  membutuhkan  transformasi  matematis.  Fitur- fitur TD yang digunakan, sebagai berikut:
1) Mean Absolute Value (MAV): digunakan sebagai indeks deteksi onset khususnya  dalam  sinyal surface EMG untuk  control  kaki  palsu  [3].  MAV  dapat  dihitung menggunakan persamaan (1)
𝑀𝐴𝑉 = 1 𝑁 ∑ |𝑥 𝑖 | 𝑁 𝑖=1
2) Root  Mean  Square (RMS):  merupakan  fitur  ini berhubungan dengan  gaya  konstan  dan  kontraksi non- fatiguing [5].  Persamaan  RMS  dapat  dilihat  pada persamaan (2)
𝑅𝑀𝑆 =  √ 1 𝑁 ∑ 𝑥 𝑖 2 𝑁
𝑖=1
3) Simple  Square  Integral SSI):  parameter  ini  didefinisikan sebagai  sebuah  indeks  energi  [3],  yang  nilainya  dapat dihitung menggunakan persamaan (3)
𝑆𝑆𝐼 = ∑ 𝑥 𝑖 2 𝑁 𝑖=1 4) Variance of EMG (VAR): adalah indeks daya yang lain [3]. Dapat dihitung menggunakan persamaan (4)
𝑉𝐴𝑅 = 1 𝑁−1 ∑ 𝑥 𝑖 2 𝑁 𝑖=1

## D. Naïve Bayes Classifier
Metode naive  baye s  merupakan  metode  yang  digunakan untuk  memprediski  probabilitas.  Sedangkan  klasifikasi  Bayes adalah klasifikasi statistik yang dapat memprediksi kelas suatu anggota probabilitas. Konsep klasifikasi Naive Bayes atau yang biasa  disebut Naive  Bayes  Classifier diasumsikan  bahwa pengklasifikasiannya berdasarkan  efek dari  suatu nilai  atribut sebuah kelas sedangkan  atribut yang  diberikan adalah  bebas dari atribut-atribut lain atau bersifat independen. Naive Bayes Classifier merupakan  metode  klasifikasi  yang  berakar  dari
(2)
(1)
(3)
(4)
teorema Bayes. Ciri utama dari metode ini adalah asumsi yang sangat  kuat  (naif)  akan  independensi  dari  masing-masing kondisi/kejadian,  dimana  diasumsikan  bahwa  setiap  atribut contoh  (data  sampel)  bersifat  saling  lepas  satu  sama  lain berdasarkan  atribut  kelas.  Persamaan naïve  bayes dapat dirumuskan sebagai:
𝑃(𝐶 𝑘 | 𝑥) = 𝑃 (𝐶𝑘)𝑃(𝑥 |𝐶𝑘 ) 𝑃 (𝑥)
(5)
Dimana x adalah vector dari fitur dan C k adalah probabilitas kelas k . Persamaan tersebut dapat ditulis secara sederhana: 𝑝𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟  x 𝑙𝑖𝑘𝑒ℎ𝑜𝑜𝑑
𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (6)
Diasumsikan  bahwa independensi diformulasikan  sebagai:
𝑃(𝑥 𝑖 |𝐶 𝑘 , 𝑥 1 , … , 𝑥 𝑖−1 , 𝑥 𝑖+1 , … , 𝑥 𝑛 ) = 𝑃(𝑥 𝑖 | 𝐶 𝑘 ) Kemudian  untuk semua i , dapat disederhanakan menjadi:
𝑃(𝐶 𝑘 | 𝑥 1 , … , 𝑥 𝑛 ) = 𝑃 (𝐶𝑘) ∏ 𝑃(𝑥𝑖 | 𝐶𝑘) 𝑛 𝑖 =1
𝑃(𝑥1 ,…,𝑥𝑛) (7)
Dengan 𝑃(𝑥 1 , … , 𝑥 𝑛 ) adalah  konstan  maka  dapat 𝑃(𝐶 𝑘 ) dan 𝑃(𝑥 |𝐶 𝑘 ) dapat  diestimasikan  menggunakan Maximum  A Posteriori atau  MAP.  Penyederhanaan  MAP  inilah  yang disebut naïve  bayes. Pada penelitian  ini  digunakan  algoritma Gaussian dengan asumsi bahwa penyebaran data terdistribusi normal.  Langkah  pertama  adalah  dengan  menghitung  nilai mean dan variance setiap  fitur.  Setelah  mendapatkan  nilai parameter  tersebut  maka  dilakukan  perhitungan  prediksi dengan fungsi densitas Gaussian.

## III. METODOLOGI
Adapun  metodologi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah:

## A. Pengambilan Data
Jumlah responden yang digunakan sebagai subjek penelitian berjumlah satu orang. Gerakan yang dilakukan pada penelitian ini  adalah  20  jenis  gerakan  yang  diambil  dari  Sistem  Isyarat Bahasa  Indonesia.  Responden  melakukan  20  kali  gerakan untuk satu jenis gerakan. Lama waktu pengambilan data untuk setiap  sampel  gerakan  yaitu  sekitar  5  detik.  Sinyal  EMG diambil  menggunakan  alat  bernama myo  armband yang diposisikan  pada  otot  lengan  bawah.  Pada  saat  pemasangan myo armband pada otot lengan bawah, perlu diperhatikan tata letaknya sesuai otot yang diteliti. Hal ini perlu dilakukan untuk mengurangi noise sinyal  EMG dari otot  yang tidak  diingikan. Gerakan  direkam  demgan  urutan start  –  gesture  –  end yang dapat diamati  pada Gambar  4.

## Gambar 4.Urutan perekaman gerakan
Kondisi start dan end adalah  sama  yaitu  dalam  posisi istirahat. Gesture merupakan gerakan  dasar dari suatu  isyarat kata. Setiap  melakukan gerakan  dimulai  dari start hingga end
kemudian  data  disimpan  ke  dalam  file  CSV.  Pengambilan gerakan baru dimulai dari kondisi start kembali hingga gerakan end dan  akan  disimpan  sebagai  file  CSV  baru.  Data  gerakan tersebut kemudian dikirim  ke PC  melalui  koneksi Bluetooth. Sinyal  EMG  yang  diperoleh  pada  saat  perekaman  berasal dari keseluruhan area yang diberikan elektrode. Sebab  pro ses kontraksi dan relaksasi titap-tiap otot gerak pada area tertentu tidak bersamaan, maka sinyal yang ditangkap berbentuk sinyal acak. Hal  ini  mengakibatkan  pola sinyal  setiap channel tidak sama  saat  melakukan  suatu  gerakan.  Sinyal  yang  tinggi menunjukkan  adanya  aktivitas  kontraksi  otot  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar  5.
Gambar 5. visualisasi sinyal RAW EMG setiap channel

## B. Pre-Processing
Data raw hasil  perekaman  sinyal  EMG  mengandung  nilai positif  dan  negatif.  Oleh  karena  itu,  nilai-nilai  negatif  perlu diabsolutkan  agar  jangkauan  pembacaan  data  tidak  telalu melebar  [1].  Absolut  adalah  langkah  mengubah  nilai  negatif pada sinyal  EMG menjadi  positif  karena sinyal  yang  memiliki nilai negatif tidak dapat dilakukan perhitungan. Selain itu, pada persamaan  matematika  metode  ekstraksi time  domain menggunakan nilai  yang sudah dimutlakkan.
Untuk  membersihkan noise rendah  yang  masih  ikut  dalam pembacaan data diperlukan sebuah pengaturan ambang batas ( threshold ).  Nilai threshold juga  dapat  digunakan  untuk mendeteksi mulai dan berakhirnya gerakan.  Pada penelitian ini nilai threshold yang  digunakan  adalah  20µV.  Sinyal  yang memiliki  nilai  dibawah  20µV akan  diubah  menjadi  0.  Nilai- nilai  inilah  yang akan dihitung nilai fiturnya.

## C. Ek strak si Fitur
Sinyal  EMG  mentah  yang  diakuisisi  dari  sejumlah elektrode  yang  diposisikan  pada  otot  mengandung  sejumlah besar  data  dan  masih  memiliki  sedikit  informasi.  Jika  dat a mentah  EMG  ini  digunakan  sebagai  masukan  dalam  proses klasifikasi,  maka  akurasi  klasifikasi  akan  menjadi  rendah  dan waktu kalkulasi akan  meningkat. Sehingga sebelum  memasuki pengenalan pola, data mentah EMG membutuhkan transformasi fitur-fitur  yang representatif.
Metode  yang  digunakan  untuk  ekstraksi  fitur  adalah time domain series , yaitu berdasarkan nilai MAV, RMS, VAR, dan SSI. Dalam satu waktu yang sama myo armband menghasilkan delapan sinyal dari ke-8 channel sensor EMG. Dari ke-delapan sinyal  EMG  tersebut  akan  dikenai  masing-masing  4  fitur. Sehingga  keluaran  yang  dihasilkan  sebanyak  32  fitur  untuk sinyal EMG.  Dengan  kata  lain, satu  data  gerakan  memiliki  32 fitur.

## D. Klasifik asi
Metode klasifikasi pada penelitian ini adalah menggunakan metode naïve bayes . Naive Bayes Classifier bersifat supervised learning yang membutuhkan data learning sebagai representasi. Oleh karena itu, data yang sudah dikelompokkan pada ekstraksi  fitur akan  dipisah berdasarkan  perannya  yaitu sebagai data training dan data testing. Data training digunakan sebagai representasi pengetahuan yang akan digunakan untuk memprediksi  kelas  data  baru  yang  belum  pernah   ada.  Data testing  digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana  classifier berhasil melakukan  klasifikasi  yang benar.  Pada  data  training ditambahkan ground truth untuk masing-masing kelas. Ground truth  merupakan  label  penomoran  yang  digunakan  untuk membedakan  setiap kelas gerakan.
Klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah menggunakan  klasifikasi  naive  bayes  karena  algoritmanya yang  sederhana,  cepat  dan  memiliki  akurasi  yang  tinggi. Langkah-langkah  pengklasifikasian  menggunakan  metode nave bayes terdiri atas:
1. Perhitungan nilai  parameter
Algoritma  Gaussian  membutuhkan  dua  parameter,  yakni nilai  rata-rata  (mean)  kelas  dan  juga  nilai  varian  kelas. Dimisalkan nilai mean adalah µ c dan nilai standar deviasi adalah σ c sehingga nilai varian adalah σ c 2 . Standar deviasi atau varian digunakan untuk mengetahui keragaman pada suatu kelompok data
2. Perhitungan Gaussian
Setelah  nilai  varian  diketahui,  selanjutnya  adalah menghitung nilai probabilitas kelas C dengan data baru v (data  testing)  atau P  (x  =  v  |C) menggunakan  rumus perhitungan Gaussian yang  secara detail dijelaskan  pada BAB  2.  Selanjutnya  melakukan  perhitungan  prior  (prior probability)  untuk  mendapatkan  nilai  probabilitas  antar kelas.
3. Prediksi  Kelas Dikarenakan  dalam  hal  ini  data  bersifat multiclass maka selanjutnya dipilih  nilai arg  max (arguments  of  maxima) dari perkalian hasil probabilitas dari masing-masing kelas.
Nilai  terbesar  dari  perhitungan  tersebut  merupakan  hasil prediksi kelas.

## IV. PENGUJIAN  SISTEM  KLASIFIKASI
Pada  penelitian  ini  pengujian  gerakan  bahasa  isyarat dilakukan  dengan  menghitung  tingkat  akurasi  yang  dapat dilihat pada persamaan (9).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐺𝑒𝑟𝑎𝑘𝑎𝑛  𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐺𝑒𝑟𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑋 100% (8) Sebelum dilakukan
pengujian akan dilakukan pengklasifikasian  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah sistem  sudah  memiliki  kemampuan  generalisasi  yang  baik dalam  mengklasifikasikan  data.  Data  masukan  yang  berupa fitur-fitur  dipisahkan  menurut  perannya,  yaitu  sebagai  data training dan  data testing. Perbandingan  jumlah  data  yang digunakan untuk  pengklasifikasian  ini adalah  50:50  atau  50% data akan dijadikan sebagai data training dan 50% data  akan dijadikan  data testing. Pada  pengklasifikasian  pertama,  data training akan  digunakan  sebagai  data learning atau  dataset pembanding dan  sebagai data  uji sekaligus.  Sedangkan  pada pengklasifikasian kedua data learning akan diuji menggunakan data baru yang tidak ada  di dalam dataset pembanding.  Hasil klasifikasi  dapat dilihat pada Gambar  6.
Gambar 6. Perbandingan hasil akurasi  data training yang diujikan  dengan trained data dan untrained data
Gambar  6  merupakan  perbandingan  hasil  akurasi  dari klasifikasi  data training yang  diujikan  menggunakan  data training dan  hasil  akurasi  data training yang  diujikan menggunakan  data  baru.  Nilai  akurasi  yang  didapat  dalam pengklasifikasian  data training yang  diujikan  menggunakan data training lebih  besar  dibandingkan  dengan  hasil  akurasi pada pengklasifikasian data training yang diujikan menggunakan  data  baru  yaitu  sebesar  91%  dibandingkan dengan  79%.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  data  uji  yang digunakan pada pengklasifikasian pertama sudah ada di dalam dataset  pembanding,  sistem  digunakan  untuk  mengenali dirinya sendiri sehingga kemungkinan dikenali benar sangatlah besar.  Sistem  memiliki  kemampuan  generalisasi  yang  baik dalam  melakukan  klasifikasi  data  sehingga  menghasilkan akurasi yang cukup besar pada kedua pengklasifikasian, yaitu 91%  dan 79%
Dari  pengklasifikasian  sebelumnya,  s istem  sudah  memiliki kemampuan generaliasasi yang baik, untuk menguji kemampuan sistem maka dilakukan sebuah pengujian.  Adapun pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Pengujian terhadap perbandingan jumlah data training dan data testing
Pengujian menggunakan perbandingan jumlah data training dan  data testing yang  bertujuan  untuk  mengetahui  jumlah perbandingan  yang  ideal  untuk  digunakan  pada  proses klasifikasi.  Dari  total  400  data  sampel,  dibagi  menjadi  data training dan data testing seperti pada Tabel 1. Jumlah sampel pada  setiap  kelas   gerakan  memiliki  jumlah  yang  sama.  Jadi, misalkan pada data training yang digunakan adalah 40 sampel, maka  dari  20  gerakan  isyarat  kata  masing-masing  memiliki  2 sampel pada data training.
T abel 1. Perbandingan jumlah data training dan testing Percobaan Jumlah Data T raining T esting 1 40 360 2 80 320 3 120 280 4 160 240 5 200 200 6 240 260 7 280 120 8 320 80 9 360 40
Sistem dilakukan proses pengenalan terhadap data training yang  berjumlah  40  data  dengan  data  uji  berjumlah  360  data. Kemudian  dilakukan  pencatatan  hasil  akurasi.  Selanjutnya sistem  digunakan  untuk  mengenali  data training yang berjumlah 80 data dengan data  uji berjumlah 320 data.  Proses pengklasifikasian  dilakukan  hingga  jumlah  sampel  data training 360  sampel.  Tingkat  keberhasilan  dari  setiap percobaan dapat dilihat pada Gambar  7.
Gambar 7. Hasil akurasi terhadap perbandingan jumlah data training dan data testing
Hasil  akurasi  dari  setiap  pengklasifikasian  dapat  diamati pada  Gambar  7.  Pada  pengklasifikasian  menggunakan  data training berjumlah  40  sampel  memiliki  akurasi  yang  paling rendah, yaitu 44%. Data pada data training tersebut memiliki 2 sampel  setiap  kelasnya.  Sehingga,  hanya  ada  2  variasi  data pada setiap kelas data. Akurasi paling besar diperoleh pada saat jumlah  data training 360  sampel,  yaitu  sebesar  85%.  Jumlah sampel  masing-masing  kelas  sebanyak  18  sampel.  Sehingga ada  18  variasi  data  yang  dimiliki  pada  masing-masing  kelas data.
Besar  akurasi  terus  meningkat  secara  signifikan  mulai  dari data  training  berjumlah  40  sampel  hingga  200  sampel. Selanjutnya  akurasi  meningkat  secara  konstan  yaitu  sebesar 1%  pada  setiap  percobaan.  Pada  percobaan  tersebut  akurasi telah  mencapai  tingkat  yang  optimal  dimana  akurasi  yang diperoleh tidak mengalami  peningkatan yang signifikan,  yaitu pada  data  training  yang  jumlahnya  lebih  besar  dibandigkan dengan jumlah data testing. Dapat disimpulkan bahwa semakin
banyak  variasi  data,  maka  tingkat  akurasi  juga  semakin meningkat.  Jumlah  data  training  harus  lebih  besar  jika dibandingkan dengan  jumlah data  testing hal  ini  dikarenakan fungsi  dari  data training adalah  sebagai  representasi pengetahuan  yang  akan  digunakan  untuk  memprediksi  kelas data baru yang belum pernah ada.
2. Pengujian terhadap pengaruh fitur
Berdasarkan  hasil  pengklasifikasian  sebelumnya  pada perbandingan  jumlah  data training dan  data testing sebesar 60:40 atau pada  data training berjumlah  240 dan data testing berjumlah  160,  yang  menggunakan  empat  fitur,  yaitu  MAV, RMS, VAR dan SSI  menghasilkan akurasi sebesar 82%.  Hasil dari  klasifikasi  menggunakan  empat  fitur  tersebut  akan dibandingkan  dengan  hasil  klasifikasi  menggunakan  jumlah perbandingan data  yang sama  dan dengan  fitur yang  kurang dari  empat  buah  fitur.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  melihat pengaruh fitur terhadap hasil klasifikasi menggunakan metode naive  bayes .  Dari  keempat  fitur  tersebut  akan  dilihat  fitur manakah yang dapat meningkatkan atau menurunkan  akurasi. Pada  percobaan  pertama,  klasifikasi  dilakukan  dengan menghilangkan salah satu fitur kemudian dilihat pengaruh fitur tersebut  terhadap  hasil  akurasi.  Pada  percobaan  kedua, klasifikasi  dilakukan  dengan  menghilangkan  dua  buah  fitur. Selanjutnya  pada  percobaan  ketiga,  klasifikasi  dilakukan menggunakan sebuah fitur  saja. Kemudian  hasil akurasi  akan dibandingkan dengan  hasil  akurasi menggunakan  empat  fitur tersebut. Hasil dari pengujian tersebut ditampilkan pada Tabel 2, Tabel 3 dan Tabel 4.
T abel 2. Hasil akurasi menggunakan 3 fitur Percobaan Parameter Akurasi (%) 1 MAV RMS VAR 84 2 MAV RMS SSI 81 3 MAV VAR SSI 82 4 RMS VAR SSI 82
Tabel  2  merupakan  hasil  akurasi  pengklasifikasian menggunakan  tiga  buah  fitur.  Pada  pengklasifikasian menggunakan tiga fitur diperoleh hasil akurasi tertinggi dengan menggunakan fitur MAV, RMS dan VAR, yaitu sebesar  84%. Hasil  akurasi  ini  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  hasil akurasi menggunakan 4 fitur yang mempunyai akurasi sebesar 82%. Dapat  disimpulkan  bahwa penghilangan  fitur  SSI  dapat meningkatkan  akurasi.  Parameter  MAV  dan  RMS  tidak memiliki  pengaruh  besar  terhadap  klasifikasi.  Parameter  yang memiliki  pengaruh  terbesar  adalah  fitur  VAR  yaitu  sebesar 1.0%  yang  apabila  fitur  ini  dihilangkan  dapat  mengakibatkan penurunan akurasi.
T abel 3. Hasil akurasi menggunakan 2 fitur Percobaan Parameter Akurasi (%) 1 MAV RMS 84 2 MAV VAR 85 3 MAV SSI 80 4 RMS VAR 83 5 RMS SSI 81 6 VAR SSI 82
Tabel  3  merupakan  hasil  akurasi  pengklasifikasian menggunakan  dua  buah  fitur.  Pada  pengklasifikasian menggunakan dua buah  fitur diperoleh  hasil akurasi  tertinggi
dengan menggunakan fitur MAV dan VAR, yaitu sebesar 85%. Hasil  akurasi  ini  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  hasil akurasi menggunakan 4 fitur yang mempunyai akurasi sebesar 82%.  Dari  percobaan  1  sampai  6  dapat  diketahui  bahwa penggunaan  fitur  SSI  pada  semua  percobaan  rata-rata mengalami  penurunan  akurasi.  Sedangkan  penggunaan  fitur VAR  pada  semua  percobaan  rata-rata  dapat  meningkatkan akurasi.  Dapat  disimpulkan  bahwa  parameter  yang  memiliki pengaruh  terbesar  dalam  peningkatan  akurasi  adalah  fitur VAR.  Penghilangan  fitur  VAR  berakibat  pada  penurunan akurasi.
T abel 4. Hasil akurasi menggunakan 2 fitur Percobaan Parameter Akurasi (%) 1 MAV 81 2 RMS 84 3 VAR 82 4 SSI 80
Tabel  4  merupakan  hasil  akurasi  klasifikasi  dengan menggunakan sebuah fitur. Pada percobaan pertama, dilakukan pengklasifikasian  menggunakan  fitur  MAV  diperoleh  hasil akurasi  sebesar  81%.  Pada  percobaan  kedua,  dilakukan pengklasifikasian  menggunakan  fitur  RMS  diperoleh  hasil akurasi  sebesar  84%.  Pada  percobaan  ketiga,  dilakukan pengklasifikasian  menggunakan  fitur  VAR  diperoleh  hasil akurasi  sebesar  82%.  Pada  percobaan  keempat,  dilakukan pengklasifikasian  menggunakan  fitur  SSI  diperoleh  hasil akurasi  sebesar  80%.  Urutan  tingkat  akurasi  mulai  dari  yang terbesar  hingga  terkecil  adalah  pada  fitur  RMS,  VAR,  MAV dan SSI yaitu  sebesar 84%,  82%, 81% dan  80%. Sistem  yang dilakukan proses pengklasifikasian menggunakan sebuah fitur saja sudah cukup tinggi. Dari pengklasifikasian menggunakan sebuah fitur, dua buah  fitur dan tiga  buah fitur dapat  diambil kesimpulan  bahwa  penghilangan  fitur  tidak  memberikan pengaruh yang besar terhadap hasil akurasi.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan pada bab sebelumnya, diperoleh kesimpuan sebagai berikut:
1. Pengklasifikasian data training yang diujikan dengan data training memiliki kemungkinan dikenali yang lebih besar yaitu  dengan  akurasi  91%  dibandingkan  dengan  hasil akurasi dari pengklasifikasian data training yang diujikan dengan data baru yaitu sebesar 79%.
2. Jumlah  perbandingan  data training yang  optimal digunakan untuk klasifikasi  adalah ≥ 50%  dari total  data sampel karena menunjukkan nilai akurasi yang lebih baik dimana  berada pada rata-rata 80%.
3. Pada  pengklalsifikasian  menggunakan  tiga  buah  fitur, diperoleh  tingkat  keberhasilan  paling  tinggi  yaitu  pada fitur  MAV,  RMS  dan  VAR  sebesar  84%  dan  tingkat keberhasilan paling  rendah  yaitu pada  fitur  MAV,  RMS dan SSI sebesar 81%.
4. Pada pengklasifikasian menggunakan dua fitur diperoleh hasil  akurasi  tertinggi  dengan  menggunakan  fitur  MAV dan VAR, yaitu  sebesar 85% dan  hasil akurasi  terendah dengan menggunakan fitur MAV dan SSI, yaitu  sebesar 80%.
5. Hasil  akurasi  dari  pengklasifikasian  menggunakan sebuah fitur  saja  sudah  cukup tinggi,  yaitu  diatas  80%. Urutan  tingkat  keberhasilan  mulai  dari  yang  terbesar hingga terkecil adalah  pada fitur RMS,  VAR, MAV,  dan SSI,  yaitu sebesar 84%, 82%,  81%  dan 80%.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] and V. T . J. G. Abreu, J. M. T eixeira, L. S. Figueiredo, “ Evaluating sign  language  recognition  using  the  myo  armband,”  in XVIII
Sym posium  on Virtual and Augm ented Reality (SVR) , 2016, pp. 64– 70.
[2] G. P.-J. and J. H. T erriza, “ Hand gesture recognition based on semg signals using support vector machines,” IEEE 6th Int. Conf. Consum. Electron. Berlin , pp. 174–178, 2016.
[3] and  M.  A.  M.  Irfan,  W.  Caesarendra,  “ Studi  klasifikasi  tujuh gerakan  tangan  sinyal  electromyography  (emg)  menggunakan metode pattern recognition,” J. Tek. Mesin S-1 Undip , vol. 4, no. 3, pp. 307–316, 2016.