Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 1217-1225 DOI 10.30865/klik.v3i6.808 https://djournals.com/klik

## Implementasi Metode Learning Vector Quantization Pada Aplikasi Penerjemah Huruf Hijaiyah Menggunakanan Pose Jari Tangan
Nada Fitria Nasution * , Suendri, Triase
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* nadafitria70@gmail.com, 2 suendri@gmail.com, 3 triase@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: nadafitria70@gmail.com
Abstrak− Tantangan yang dihadapi di SLB Negeri Autis Sumatera adalah bagaimana mengajarkan pendidikan kepada siswa tuna rungu agar mereka dapat menjalani kehidupan sehari-hari secara normal dan memperoleh pendidikan agama sesuai dengan keyakinan mereka. Saat  ini,  pengenalan  huruf  hijaiyah  masih  dilakukan  secara  manual  oleh  pengajar,  yang  menyebabkan  kurang  efisiennya  proses pembelajaran  karena  bergantung  pada  keterampilan  individu  pengajar.  Selain  itu,  materi  pembelajaran  huruf-huruf  hijaiyah  sulit ditemukan dalam bentuk media pembelajaran, baik berupa buku maupun media elektronik. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan pengembangan  aplikasi berbasis  web  menggunakan  metode  Learning  Vector  Quantization  (LVQ).  Aplikasi  ini  akan  memfasilitasi pengajar dan siswa SLB Negeri Autis Sumatera dalam mempelajari huruf hijaiyah dengan menampilkan pose jari tangan yang sesuai. Dengan  adanya  aplikasi  ini,  diharapkan  proses  pembelajaran  dapat  dilakukan  dengan  lebih  efisien  dan  dapat  diulang-ulang  sesuai kebutuhan. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan pendidikan agama yang baik kepada siswa tuna rungu di SLB Negeri Autis Sumatera. Penelitian ini masih dalam tahap awal, namun harapannya adalah dapat memberikan hasil yang positif. Melalui aplikasi ini, diharapkan siswa tuna rungu dapat belajar huruf hijaiyah secara mandiri dan lebih mudah, sehingga mereka dapat menjalani ibadah agama dengan baik. Hasil penelitian ini akan diukur dalam bentuk angka atau persentase untuk mengevaluasi efektivitas aplikasi dalam meningkatkan pembelajaran huruf hijaiyah di SLB Negeri Autis Sumatera.
Kata Kunci: Aplikasi; Learning Vector Quantization (LVQ); Huruf Hijaiyah; Penerjemah; Pose Jari Tangan
Abstract− The challenge faced at SLB Negeri Autism Sumatra is how to teach education to deaf students so that they can lead normal daily lives and receive religious education according to their beliefs. Currently, the introduction of hijaiyah letters is still done manually by teachers, which causes less efficiency in the learning process because it depends on the individual skills of the teacher. In addition, learning materials for hijaiyah letters are difficult to find in the form of learning media, both in the form of books and electronic media. To overcome this problem, it is necessary to develop web-based applications using the Learning Vector Quantization (LVQ) method. This application will facilitate teachers and students of the Autistic Sumatran State SLB in learning hijaiyah letters by displaying the appropriate finger poses. With this application, it is hoped that the learning process can be carried out more efficiently and can be repeated as needed. The purpose of this study is to provide good religious education to deaf students at the Autistic Sumatran State SLB. This research is still in its early stages, but the hope is that it will yield positive results. Through this application, it is hoped that deaf students can learn hijaiyah letters independently and more easily, so that they can carry out their religious worship properly. The results of this study will be measured in the form of numbers or percentages to evaluate the effectiveness of the application in increasing the learning of hijaiyah letters in the Autism State SLB Sumatra.
Keywords : Application; Learning Vector Quantization (LVQ); Hijaiyah Letters; Translator; Finger Pose

## 1. PENDAHULUAN
Pemberian keterampilan siswa dalam membaca dan berhitung serta pemahaman bahasa sangatlah penting [1]. Pengenalan huruf hijaiyah merupakan kunci dasar mampu membaca Al-Qur’an dan Hadis [2]. Huruf hijaiyah, secara bahasa memiliki arti huruf seperti yang kita kenal dalam bahasa Indonesia yang terdiri dari 26 huruf [3]. Pengajaran huruf hijaiyah kepada siswa tuna rungu di SLB Negeri Autis Sumatera masih menghadapi tantangan dalam hal efektivitas dan efisiensi. Metode pengajaran konvensional yang mengandalkan pengajar secara langsung kurang efisien dan mungkin sulit dipahami oleh siswa  tuna  rungu.  Penyandang  tunarungu  memiliki  hambatan  pendengaran  dan  dalam  proses  bicara  dan  bahasanya terhambat pula [4]. Bahasa isyarat  merupakan bahasa yang tidak menggunakan tutur kata daripada lisan manusia atau menggunakan penulisan pada  sistem lambang  [5].  Hal  ini dapat  menyulitkan siswa dalam mempelajari  huruf hijaiyah dengan baik. Media pembelajaran yang khusus dirancang untuk membantu siswa tuna rungu mempelajari huruf hijaiyah masih terbatas. Buku atau media elektronik yang menampilkan pose jari tangan untuk setiap huruf hijaiyah sangat jarang ditemukan. Keterbatasan ini menyulitkan pengajar dalam menyediakan materi pembelajaran yang dapat diakses dengan baik oleh siswa tuna rungu. Memahami dan menginterpretasikan pose jari tangan yang benar, dalam penggunaan pose jari  tangan  sebagai  metode  pembelajaran  huruf  hijaiyah,  siswa  tuna  rungu  perlu  belajar  memahami  dan menginterpretasikan pose jari tangan yang benar untuk setiap huruf. Dengan menerjemah kita akan tahu arti dari kalimat yang tidak kita ketahui [6]. Hal ini dapat menjadi tantangan karena siswa mungkin membutuhkan waktu dan bimbingan yang lebih lama untuk mempelajarinya dengan benar.
Penting untuk mengukur sejauh mana aplikasi penerjemah huruf hijaiyah berbasis Learning Vector Quantization (LVQ)  ini  efektif  dalam  membantu  siswa  tuna  rungu  memahami  huruf-huruf  hijaiyah.  Aplikasi  adalah  program  yang berisikan isntruksi-instruksi dalam mengolah data [7]. Learning Vector Quantization (LVQ) adalah suatu metode untuk melakukan pembelajaran pada lapisan kopetitif yang terawasi [8]. Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input [9]. Pengukuran ini meliputi evaluasi kemampuan siswa dalam mengenali dan mengingat huruf hijaiyah menggunakan aplikasi tersebut. Hal ini mencakup pelatihan dan pembelajaran bagi tenaga pendidik untuk memahami dan menggunakan aplikasi ini dengan efektif, serta memastikan bahwa aplikasi tersebut dapat digunakan secara terpadu dalam proses pembelajaran siswa tuna rungu. Dengan mengatasi permasalahan-permasalahan
Nada Fitria Nasution, Implementasi Metode Learning Vector Quantization Pada Aplikasi Penerjemah Huruf Hijaiyah

## Menggunakanan Pose Jari Tangan
ini,  diharapkan  implementasi  metode  Learning  Vector  Quantization  pada  aplikasi  penerjemah  huruf  hijaiyah menggunakan pose jari tangan dapat memberikan solusi yang efektif dan membantu siswa tuna rungu dalam mempelajari huruf hijaiyah dengan lebih baik.
Dari jurnal penelitaian “Aplikasi Penerjemah Bahasa Isyarat Menggunakan Metode K-Nn (K-Nearst Neighbour)”. Bahasa  isyarat  biasanya  digunakan  untuk  berkomunikasi  di  kalangan  penyandang  tunarungu  dan  tunawicara  karena mereka memiliki keterbatasan dalam mendengar dan bicara, sehingga ketika mereka ingin berkomunikasi dengan manusia normal diperlukan perantara seorang penerjemah yang mengerti bahasa isyarat [10]. Dari jurnal penelitian “Perancangan Aplikasi Bahasa Isyarat “Isyaratku” Dengan Deep Learning Serta Google Cloud Platform”. Sebagai mahluk sosial sudah sewajarnya  manusia  memerlukan  interaksi  satu  sama  lain  dengan  cara  berkomunikasi,  bergaul  di  masyarakat  untuk sekedar  bertukar  informasi  ataupun  saling  memenuhi  kebutuhan  seperti  bertransaksi  dan  proses  belajar  mengajar  di sekolah [11].
Menurut penelitian “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Classifier dan Learning Vector Quantization dalam Sistem Identifikasi Boraks pada Bakso Daging Sapi” Learning Vector Quantization sebagai objek perbandingan guna  menemukan  pendekatan  terbaik  dalam  mendeteksi  kandungan  boraks  pada  baks  daging  sapi  [12].  Menurut Penelitian “Penerapan Learning  Vector Quantization  Dalam Memprediksi  Jumlah Rumah Tangga  Miskin” Algoritma LVQ merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang mampu mengenali dan meniru input output yang telah ditentukan [13]. Menurut Penelitian “Implementasi Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) Pada Prediksi Produksi Tandan Buah Segar Pada Perkebunan Kelapa Sawit” Hasil penelitian bahwa algoritma LVQ mampu memprediksi hasil produksi kelapa sawit sehingga hasil prediksi dapat digunakan untuk menjadi acuan target produksi perusahaan [14].
Perancangan  aplikasi  ini  menggunakan  bahasa  pemerograman  PHP  merupakan  bahasa  pemrograman  untuk membuat  website  yang  bersifat  server-side  scripting  [15].  Menggunakan  Database  merupakan  suatu  kesatuan  yang dibentuk dari gabungan tabel dan file [16]. MySQL termasuk jenis RDBMS (Relational Database Manajement System) [17]. Hasil penelitian ini memiliki tujuan utama untuk mengembangkan aplikasi penerjemah huruf hijaiyah menggunakan pose jari tangan berbasis metode Learning Vector Quantization (LVQ) yang dapat digunakan oleh siswa tuna rungu di SLB  Negeri  Autis  Sumatera.  Penelitian  ini  bertujuan  meningkatkan  efektivitas  pengajaran  huruf  hijaiyah,  membantu siswa  tuna  rungu  memahami  huruf  hijaiyah  dengan  lebih  baik,  meningkatkan  aksesibilitas  pendidikan  agama,  dan mendukung inklusi pendidikan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Metode Pengembangan Sistem
Pengembangan  sistem  dapat  berupa  menyusun  suatu  sistem  yang  baru  dan  menggantikan  sistem  yang  lama  secara keseluruhan  atau  memperbaiki  sistem  yang  telah  ada.  Setiap  tahap  harus  di  selesaikan  terlebih  dahulu  kemudian diteruskan  ke  tahap  berikutnya  untuk  menghindari  terjadinya  pengulangan  tahap.  Metodologi  pengembangan  sistem Waterfall dapat dilihat pada gambar 1 berikut :
Analisis Kebutuhan
(requirement )
Desain Sistem (system design) coding Pengujian Program Implementasi Program
Gambar 1. Waterfall Pengembangan Sistem
Dalam pengembangannya metode waterfall memiliki beberapa tahapan yaitu : requirement (analisis kebutuhan), desain sistem ( system design ), coding , pengujian program, pemeliharaan sistem.
Nada Fitria Nasution, Implementasi Metode Learning Vector Quantization Pada Aplikasi Penerjemah Huruf Hijaiyah

## Menggunakanan Pose Jari Tangan
a. Analisis Kebutuhan
Berisi tentang hal-hal yang harus ada pada hasil perancangan agar mampu menyelesaikan masalah yang ada sesuai tujuan.
b. Desain Sistem
Secara  umum  rancang  bangun  aplikasi  yang  dirancang  menggunakan  model  perancangan Unified  Modelling Language . c. Penulisan Sinkode Program Coding merupakan penerjemahan desain dalam bahasa yang bisa dikenali oleh komputer. Dilakukan oleh programmer yang akan menerjemahkan transaksi yang diminta oleh user . Tahapan inilah yang merupakan tahapan secara nyata dalam mengerjakan suatu sistem.
d. Pengujian Program
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  aplikasi  secara  menyeluruh,  meliputi  pengujian  fungsional  dan  pengujian ketahanan sistem. Pengujian secara black box (interface) yaitu pengujian perangkat lunak yang tes fungsionalitas dari aplikasi yang bertentangan dengan struktur internal atau kerja.
e. Implementasi Sistem
Perangkat lunak yang susah disampaikan kepada pelanggan pasti akan mengalami perubahan. Perubahan tersebut bisa karena mengalami kesalahan karena perangkat lunak harus menyesuaikan dengan lingkungan (periperal atau sistem operasi baru) baru, atau karena pelanggan membutuhkan perkembangan fungsional.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Pemanfaatan metode learning vector quantization pada penerjemah pose jari tangan huruf hijaiyah yang akan dirancang membutuhkan beberapa data masukan untuk diidentifikasi. Data masukan berupa citra dengan format file jpg, png. Citra tersebut berasal dari pengambilan pose jari tangan  yang telah ter- upload .
Data ciri citra ini dijadikan citra masukan yang akan menjadi citra latih untuk diproses menggunakan LVQ, yang akan menjadi referensi dalam training dan indentifikasi. Berikut adalah tahapan perancangan data :
a. Inisialisasi data latih. Dalam pelatihan, tidak hanya data latih dan target harus sesuai tetapi juga jumlah data latih dan target harus sama. Data latih yang akan dipergunakan dalam penelitian ini berjumlah 28.
b. Pengelompokan  data  latih  Metode  yang  akan  digunakan  pada  pelatihan  adalah  metode  kelompok.  Proses pembentukan Learning  Vector  Quantization dibutuhkan  data  masukan  yang  telah  dikelompokkan  pada  tahap praproses.
Tabel 1 Pose Jari Tangan Huruf Hijaiyah No Huruf Pose Jari Tangan Capture Pose Jari Tangan 1 ا 2 ب

## 3.2 Metode Learning Vektor Quantization (LVQ)
Learning Vector Quantization (LVQ) digunakan pada supervised learning untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input [18].  LVQ  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  pengelompokan  input  yang  akan  diberikan  dan  dilakukannya pembelajaran pada lapisan kompetitif yang diawasi  secara otomatis  [19]. Jaringan learning vector quantization (LVQ) merupakan  suatu  metode  pelatihan  untuk  melakukan  pembelajaran  pada  lapisan  kompetitif  yang  terawasi  (supervised Learning) [20]. Adapun langkah-langkah perhitunganya dapat dilihat sebagai berikut :
Nada Fitria Nasution, Implementasi Metode Learning Vector Quantization Pada Aplikasi Penerjemah Huruf Hijaiyah

## Menggunakanan Pose Jari Tangan
a. Tetapkan: bobot(W), maksimum epoch (MaxEpoch), error minimum yang diharapkan (Eps), Learning rate (α).
b. Masukan:
1. Input : x(m,n);
2. Target : T(1,n);
c. Tetapkan kondisi awal:
1. Epoch = 0;
2. Eps = 1;
d. Tetapkan jika:epoch MaxEpoch atau ( e  eps)
1. Epoch = Epoch + 1
2. Kerjakan untuk i = 1 sampai n
3. Tentukan J sedemikian hingga || x – wj || minimum (sebut sebagai Ci)
4. Perbaiki  Wj  dengan  ketentuan  Jika  T  =  Cj  maka:  wj(baru)  =  wj(lama)  +  α  (x-wj(lama))  -  Jika  T  ≠  Cj  maka wj(baru) = wj(lama) - α (x-wj(lama))
e. Kurangi nilai α

## 3.2.1 Implementasi Metode Learning Vektor Quantization
Dibawah  ini  dapat  dilihat  tabel  nilai  vektor  yang  diambil  dari  gambar  yang  dijadikan  sebagai  nilai  inisialisasi  bobot sementara :
Tabel 2. Nilai Vektor Sementara Nama Atribut No. B1 B2 B3 B4 Kelas 1 0 0 1 1 Alif 2 0 0 0 0 Ba 3 0 0 1 1 Ta 4 0 0 1 1 Tsa 5 0 0 1 1 Jim 6 0 1 0 1 Ha 7 1 1 0 0 Kho 8 1 1 0 0 Dal 9 0 0 0 0 Dzal 10 0 0 1 1 Ro 11 0 0 1 1 Zay 12 0 0 1 1 Sin 13 0 0 0 0 Syin 14 1 0 0 1 Shod 15 0 1 0 1 Dhod 16 0 0 0 0 Tho 17 0 0 1 1 Zho 18 0 1 0 1 Ain 19 0 1 0 1 Ghoin 20 0 0 1 1 Fa 21 0 1 0 1 Qof 22 0 0 1 1 Kaf 23 0 0 1 1 Lam 24 0 1 0 1 Mim 25 0 0 1 1 Nun 26 0 0 0 0 Waw 27 0 0 1 1 Hah 28 0 0 1 1 Ya
Nilai  diatas  diambil  dari  pemotongan  citra  ( cropping  citra )  merupakan  cara  mendapatkan  area  tertentu  yang diamati  ( area  of  interest ),  yang  bertujuan  untuk  mempermudah  penganalisaan  citra  dan  memperkecil  ukuran penyimpangan citra. Cropping Citra yang dimaksud adalah membuang area yang tidak diperlukan dan menjadikan piksel terluar obyek sebagai nilai batas tepi area. Cropping citra yang digunakan dalam pengambilan gambar yaitu 4x4 pixel . Selanjutnya dilakukan pengubangan gambar menjadi citra grayscale karena setiap gambar yang hanya memiliki satu  nilai  kanal pada setiap pixelnya, dengan kata lain nilai bagian RED = GREEN = BLUE. Sedangkan grayscalling merupakan proses mengubah citra RGB menjadi citra grayscale . Cara mengubah citra berwarna yang mempunyai nilai matrik  masing  -  masing  r,  g  dan  b  menjadi  citra grayscale dengan  nilai  s,  maka  konversi  dapat  dilakukan  dengan mengambil rata - rata dari nilai r, g dan b, seperti rumus.
𝑠 = ( 𝑟 + 𝑔 + 𝑏 ) / 3 (1)
Nada Fitria Nasution, Implementasi Metode Learning Vector Quantization Pada Aplikasi Penerjemah Huruf Hijaiyah

## Menggunakanan Pose Jari Tangan
Warna yang dimiliki citra grayscale adalah warna dari hitam, keabuan, dan putih. Tingkatan keabuan disini dapat berbeda berdasarkan jumlah bit yang digunakan. Setiap  piksel mewakili derajat keabuan dengan nilai antara 0 (hitam) sampai 255 (putih). Dari  citra skala abu-abu diubah menjadi  citra biner dengan operasi  pengambangan ( thresholding ) atau biasa disebut juga dengan binerisasi citra. Citra biner adalah citra yang hanya memiliki nilai 0 dan 255 pada setiap pikselnya. Pengubahan nilai masing-masing piksel dari skala keabuan menjadi nilai 0 atau 255 berdasarkan nilai threshold yang ditentukan. Rumus yang digunakan untuk proses binerisasi adalah :
𝑔(𝑥, 𝑦) = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑓 (𝑥, 𝑦) ≥ 𝑇
0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑓 (𝑥, 𝑦)  𝑇
(2)
Setelah  selesai  melakukan  konversi  gambar  mejadi  nilai  biner,  kemudian  diperlukan  data  latih  sebagai  data klasifikasi yang akan dilatih menggunakan a=0,05 dan maksimum epoh=10, penurunan a=0,1 * a(lama) adapun data latih yang akan dilatih dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 3. Data Latih
Pada  gambar  diatas  dicoversikan  kedalam citra  grayscale agar  dapat  menghasilkan  nilai  biner  pada  gambar tersebut, adapun hasilnya dapat dilihat sebgai berikut :
Tabel 3. Data Latih No B1 B2 B3 B4 Kelas 1 0 0 1 1 Alif
Tentukan  parameter  K dan  hitung jarak euclid (euclidean  distance )  masing-masing  obyek  terdapat data  sampel yang  diberikan.  Contoh  perhitungan  untuk  data  28 record (data  trening)  terhadap  data  1 record (data  testing),  akan diklasifikasikan, adapun contoh perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut :
P1,P1 = √(0 − 0) 2 +   (0 − 0) 2 +  (1 − 1) 2 +   (1 − 1) 2
P1,P1 = √(0) 2 +   (0) 2 +   (0) 2 +   (0) 2
P1,P1 = √ 0 +  0  +  0 +  0
P1,P1 = √ 0

## P1,P1 = 0
Dan seterusnya, maka hasilnya dapat dlihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Eucliden Distance No Kode Distance 1. P1,P1 0,00 2. P2,P1 1,41 3. P3,P1 0,00 4. P4,P1 0,00 5. P5,P1 0,00 6. P6,P1 1,41 7. P7,P1 2,00 8. P8,P1 2,00 9. P9,P1 1,41 10. P10,P1 0,00 11. P11,P1 0,00 12. P12,P1 0,00
Nada Fitria Nasution, Implementasi Metode Learning Vector Quantization Pada Aplikasi Penerjemah Huruf Hijaiyah Menggunakanan Pose Jari Tangan
13. P13,P1 1,41 14. P14,P1 1,41 15. P15,P1 1,41 16. P16,P1 1,41 17. P17,P1 0,00 18. P18,P1 1,41 19. P19,P1 1,41 20. P20,P1 0,00 21 P21,P1 1,41 22 P22,P1 0,00 23 P23,P1 0,00 24 P24,P1 1,41 25 P25,P1 0,00 26 P26,P1 1,41 27 P27,P1 0,00 28 P28,P1 0,00
Dari table diatas urukan objek-objek tersebut kedalam kelompok yang mempunyai jarak euclidian terkecil untuk mengurutkan, berikut hasil urutan berupa ranking.
Tabel 5. Distance Klasifikasi No Kode Distance Klasifikasi 1. P1,P1 0,00 Ya 2. P2,P1 1,41 Tidak 3. P3,P1 0,00 Ya 4. P4,P1 0,00 Ya 5. P5,P1 0,00 Ya 6. P6,P1 1,41 Tidak 7. P7,P1 2,00 Tidak 8. P8,P1 2,00 Tidak 9. P9,P1 1,41 Tidak 10. P10,P1 0,00 Ya 11. P11,P1 0,00 Ya 12. P12,P1 0,00 Ya 13. P13,P1 1,41 Tidak 14. P14,P1 1,41 Tidak 15. P15,P1 1,41 Tidak 16. P16,P1 1,41 Tidak 17. P17,P1 0,00 Ya 18. P18,P1 1,41 Tidak 19. P19,P1 1,41 Tidak 20. P20,P1 0,00 Ya 21 P21,P1 1,41 Tidak 22 P22,P1 0,00 Ya 23 P23,P1 0,00 Ya 24 P24,P1 1,41 Tidak 25 P25,P1 0,00 Ya 26 P26,P1 1,41 Tidak 27 P27,P1 0,00 Ya 28 P28,P1 0,00 Ya
Dari  table  diatas  mengumpulkan  kategori  Y  (klasifikasi)  pada  tahap  ini  hanya  mengambil  data  sesuai  dengan jumlah K yang ditentukan memilih data yang memiliki nilai terkecil, kemudian update nilai bobot yang  memiliki nilai hasil terkecil.
W11(baru) = w11(lama)+α[x11-w11(lama)] = 0 + 0,05 * (0-0) =  0 W12(baru )= w12(lama)+α[x12-w12(lama)] = 0 + 0,05 * (0-0) =  0 W13(baru) = w13(lama)+α[x13-w13(lama)] = 1 + 0,05 * (1-1) =  1 W14(baru) = w14(lama)+ α[x14-w14(lama)] = 1 + 0,05 * (1-1) = 1 Shg W1 = [0 0 1 1]
Nada Fitria Nasution, Implementasi Metode Learning Vector Quantization Pada Aplikasi Penerjemah Huruf Hijaiyah Menggunakanan Pose Jari Tangan
Maka nilai diatas diupdate menjadi nilai bobot baru sesuai dengan nilai max epoh 10, yaitu melakukan perulangan sebanyak 10 kali, adapun hasil nilai bobot baru dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil Nilai Bobot Baru No B1 B2 B3 B4 Kelas 1 25 20 17 20.67 Alif 2 33 28 32 31 Ba 3 31 27 26 28 Ta 4 49 39 38 42 Tsa 5 72.15 59.35 58 63.17 Jim 6 59 55 54 56 Ha 7 27 26 24 25.67 Kho 8 46 34 34 38 Dal 9 54 42 42 46 Dzal 10 45 40 44 43 Ro 11 26 22 23 23.67 Zay 12 45 39 41 41.67 Sin 13 42.14 40.14 39.86 40.71 Syin 14 52 47 51 50 Shod 15 45 41 42 42.67 Dhod 16 42.14 40.14 39.86 40.71 Tho 17 47 41 43 43.67 Zho 18 60 49 53 54 Ain 19 49 43 47 46.33 Ghoin 20 49 43 43 45 Fa 21 29 23 25 25.67 Qof 22 50 35 38 41 Kaf 23 48 36 38 40.67 Lam 24 41 31 30 34 Mim 25 42 32 31 35 Nun 26 51 37 37 41.67 Waw 27 55 43 43 47 Hah 28 30 25 22 25.67 Ya
Setelah didapat  bobot  baru setiap kelas, kemudian akan diklasifikasi  dengan data yang akan diuji,  adapun data yang diuji dapat dilihat sebagi berikut :
Gambar 4. Data Uji
Pada  gambar  diatas  dicoversikan  kedalam citra  grayscale agar  dapat  menghasilkan  nilai  biner  pada  gambar tersebut, adapun hasilnya dapat dilihat sebgai berikut :
Tabel 7 Data Uji No B1 B2 B3 B4 Kelas 1 0 0 1 1 ?
Tentukan  parameter  K dan  hitung jarak euclid (euclidean  distance )  masing-masing  obyek  terdapat data  sampel yang  diberikan.  Contoh  perhitungan  untuk  data  28 record (data  trening)  terhadap  data  1 record (data  testing),  akan diklasifikasikan, adapun contoh perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut :
Nada Fitria Nasution, Implementasi Metode Learning Vector Quantization Pada Aplikasi Penerjemah Huruf Hijaiyah

## Menggunakanan Pose Jari Tangan
P1,P1 = √(0 − 25) 2 +  (0 − 20) 2 +   (1 − 17) 2 +   (1 − 20.67) 2
P1,P1 = √(−25) 2 +   (−20) 2 +   (−16) 2 +   (−19,67) 2
P1,P1 = √ 625 +  400  +  256 +  386,91
P1,P1 = √ 1667,91
P1,P1 = 40,84
Perhitungan diatas sebagai contoh untuk melakukan klasifikasi data uji dengan data nilai bobot baru, adapun hasil klasifikasinya dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 8. Hasil Klasifikasi Akhir No B1 B2 B3 B4 Distance Kelas 1 625 400 256 386,9089 40,84004 Alif 2 1089 784 961 900 61,10646 Ba 3 961 729 625 729 55,17246 Ta 4 2401 1521 1369 1681 83,4985 Tsa 5 5205,623 3522,423 3249 3865,109 125,8656 Jim 6 3481 3025 2809 3025 111,0856 Ha 7 729 676 529 608,6089 50,42429 Kho 8 2116 1156 1089 1369 75,69676 Dal 9 2916 1764 1681 2025 91,57511 Dzal 10 2025 1600 1849 1764 85,07644 Ro 11 676 484 484 513,9289 46,45351 Zay 12 2025 1521 1600 1654,049 82,46241 Sin 13 1775,78 1611,22 1510,1 1576,884 80,46106 Syin 14 2704 2209 2500 2401 99,06563 Shod 15 2025 1681 1681 1736,389 84,40017 Dhod 16 1775,78 1611,22 1510,1 1576,884 80,46106 Tho 17 2209 1681 1764 1820,729 86,45651 Zho 18 3600 2401 2704 2809 107,3033 Ain 19 2401 1849 2116 2054,809 91,76497 Ghoin 20 2401 1849 1764 1936 89,16277 Fa 21 841 529 576 608,6089 50,54314 Qof 22 2500 1225 1369 1600 81,81687 Kaf 23 2304 1296 1369 1573,709 80,88701 Lam 24 1681 961 841 1089 67,61657 Mim 25 1764 1024 900 1156 69,59885 Nun 26 2601 1369 1296 1654,049 83,18683 Waw 27 3025 1849 1764 2116 93,56281 Hah 28 900 625 441 608,6089 50,7406 Ya
Setelah  dapat  hasil  klasifikasi  akhir,  kemudian  dicari  nilai  terkecil  atau  nilai  minimu Distance  “ 40,84004 ”. Sehingga dapat disimpulkan data yang diuji masuk kedalam kelas huruf “Alif”, adapun tabelnya dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 9. Data Hasil Bobot B1 B2 B3 B4 Kelas Lama 0 0 1 1 ? Baru 625 400 256 386,9089 Alif
Sehingga dapat disimpulkan data yang di uji sesuai dengan gambar yang ditampilkan yaitu huruf “Alif”.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diambil  dari  beberapa  permasalahan  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut,  dalam  rangka  mengatasi tantangan  pendidikan  agama  bagi  siswa  tuna  rungu  di  SLB  Negeri  Autis  Sumatera,  penelitian  ini  mengembangkan aplikasi penerjemah huruf hijaiyah menggunakan pose jari tangan berbasis metode Learning Vector Quantization (LVQ). Tantangan  yang  dihadapi  meliputi  pengajaran  huruf  hijaiyah  yang  kurang  efektif  dan  efisien,  keterbatasan  media pembelajaran yang tersedia, serta kesulitan siswa dalam memahami dan menginterpretasikan pose jari tangan yang benar. Dengan aplikasi ini, diharapkan siswa tuna rungu dapat belajar huruf hijaiyah secara mandiri dan efektif, meningkatkan

## Nada Fitria Nasution, Implementasi Metode Learning Vector Quantization Pada Aplikasi Penerjemah Huruf Hijaiyah Menggunakanan Pose Jari Tangan
aksesibilitas pendidikan agama, serta mendukung inklusi  pendidikan. Hasil penelitian ini dapat meningkatkan kualitas pembelajaran  huruf  hijaiyah,  memfasilitasi  pengajar,  meningkatkan  motivasi  dan  minat  belajar  siswa,  memperluas aksesibilitas pendidikan agama, dan memberikan kontribusi pada pengembangan teknologi pendidikan inklusif. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan solusi yang efektif dalam memenuhi kebutuhan pendidikan agama bagi siswa tuna rungu di SLB Negeri Autis Sumatera.

## REFERENCES
[1] D. P. P. K. S. Ni Made Lastri Karsiani Putri, “PENGEMBANGAN VIDEO PEMBELAJARAN DENGAN BAHASA ISYARAT BERBASIS  PENDIDIKAN  KARAKTER  PADA  SISWA  KELAS  V  DI  SDLB-B  NEGERI  I  BULELENG  TAHUN PELAJARAN 2017/2018,” EDUTECH Universitas Pendidikan Ganesha, vol. 7, no. 2, pp. 81–91, 2019.
[2] Nurul Huda, “Aplikasi Bahasa Isyarat Pengenalan Huruf Hijaiyah Bagi Penyandang Disabilitas Tuna Runggu,” SISFOKOM, vol. 08, no. 01, 2019.
[3] F. Nasher and M. I.  Ferdiansyah, “Game Edukasi Mengenal Huruf Hijaiyah Untuk Anak Usia Dini Berbasis Mobile (Studi Kasus : Dta Nurul Muttaqien),” Media Jurnal Informatika, vol. 13, no. 2, p. 92, Dec. 2021, doi: 10.35194/mji.v13i2.1917.
[4] D.  R.  Dhyanti, J.  Junaedi,  and  T.  Sukayat,  “Bahasa  Isyarat Dalam  Memahami  Bacaan  Shalat  Pada Anak-anak  Tunarungu,” Tabligh: Jurnal Komunikasi dan Penyiaran Islam, vol. 5, no. 2, pp. 112–129, Sep. 2020, doi: 10.15575/tabligh.v5i2.1775.
[5] F. I. Md Rashid and M. H. Abdul Rahman, “Pembangunan Aplikasi Mudah Alih ‘Pocket Lingua Sign’ Untuk Pembelajaran Bahasa  Isyarat,”  Journal  of  Engineering,  Technology,  and  Applied  Science,  vol.  3,  no.  3,  pp.  82–95,  Dec.  2021,  doi: 10.36079/lamintang.jetas-0303.292.
[6] Y. E. putro, “HAKIKAT PENERJEMAHAN,” Jurnal Pendidikan dan Pemikiran, vol. 16, no. 2, 2021.
[7] Mashud,  Askar,  and  Yuliana,  “METHOMIKA:  Jurnal  Manajemen  Informatika    Komputerisasi  Akuntansi  PENENTUAN HARGA POKOK PRODUKSI JAMUR DENGAN METODE FULL COSTING PADA CELEBES MUSHROOM FARM,” vol. 4, no. 1, 2020.
[8] B. Kurniawan, “KORELASI MOTIVASI BERPRESTASI TERHADAP INDEKS PRESTASI MENGGUNAKAN METODE LEARNING  VECTOR  QUANTIZATION,”  Jurnal  Ilmu  Komputer,  vol.  9,  no.  2,  pp.  124–129,  Oct.  2020,  doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss2.176.
[9] L.  S.  Ery  Murniyasih,  “PENERAPAN  METODE  LEARNING  VECTOR  QUANTIZATION  UNTUK  IDENTIFIKASI PENYAKIT PADI BERDASARKAN BENTUK BERCAK DAUN,” Elektro Luceat, vol. 6, no. 1, 2020.
[10]  A. Rahman and S. Informatika, “APLIKASI PENERJEMAH BAHASA ISYARAT MENGGUNAKAN METODE K-NN (K- NEARST NEIGHBOUR),” 2022.
[11]  R.  Kamil,  “Perancangan  Aplikasi  Bahasa  Isyarat  ‘Isyaratku’  Dengan  Deep  Learning  Serta  Google  Cloud  Platform,”  2021. [Online]. Available: http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/simpatik
[12]  S. D. P. Abd. Charis Fauzan, “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Classifier dan Learning Vector Quantization dalam Sistem  Identifikasi  Boraks  pada  Bakso  Daging  Sapi,” Jurnal  CoreIT:  Jurnal Hasil  Penelitian  Ilmu  Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 7, no. 2, p. 94, Jan. 2022, doi: 10.24014/coreit.v7i2.15085.
[13]  H.  Harliana  and  S.  Kirono,  “Penerapan  Learning  Vector  Quantization  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Rumah  Tangga  Miskin,” Jurnal Sains dan Informatika, vol. 5, no. 2, pp. 118–127, Dec. 2019, doi: 10.34128/jsi.v5i2.192.
[14]  M.  Harahap,  A.  Mutia,  D.  Benny  Martulus  Simatupang,  B.  Sahputra  Gurning,  and  A.  Utari  Putri,  “Implementasi  Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) Pada Prediksi Produksi Tandan Buah Segar Pada Perkebunan Kelapa Sawit,” Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer, vol. 20, no. 2, pp. 124–129, 2021, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[15]  M. Saed Novendri et al., “APLIKASI INVENTARIS BARANG PADA MTS NURUL ISLAM DUMAI MENGGUNAKAN PHP DAN MYSQL,” 2019.
[16]  W. Joni Kurniawan, “Sistem E-Learning Do’a dan Iqro’ dalam Peningkatan Proses Pembelajaran pada TK Amal Ikhlas,” Jurnal Mahasiswa Aplikasi Teknologi Komputer dan Informasi, vol. 1, no. 3, pp. 154–159, 2019.
[17]  A.  I.  K.  Reza  Hermiati,  “PEMBUATAN  E-COMMERCE  PADA  RAJA  KOMPUTER  MENGGUNAKAN  BAHASA PEMROGRAMAN PHP DAN DATABASE MYSQL,” Jurnal Media Infotama, vol. 17, no. 1, 2021.
[18]  R. R. Fitriani, Ernastuti, and E. R. Swedia, “ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN FUZZY K -NN UNTUK PREDIKSI SAHAM BERDASARKAN PESAING,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, vol. 24, no. 1, pp. 1–9, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i1.1929.
[19]  V.  Sri  Zuliyanti  et  al.,  “JST :  Klasifikasi  Pengguna  Listrik  menggunakan  Algoritma  Learning  Vector  Quantization  (LVQ),” Prosiding Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS), vol. 2, pp. 200–207, 2020.
[20]  A. F. K. S. I. H. G. M. Amir Saleh, “PENGENALAN TANAMAN HERBAL MENGGUNAKAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN MANHATTAN DISTANCE,” TEKESNOS, vol. 3, no. 2, 2021.