## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 3 (2023) 105 - 114

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619
Gesture Recognition untuk Deteksi Bahasa Isyarat BISINDO: Pendekatan Mediapipe dan Random Forest
Salsabila Ayuni Kaffah 1 , Yudi Ramdhani 2*
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya
1 salsaakffha@gmail.com, 2* yudi@ars.ac.id

## Abstract
Gesture Recognition plays a crucial role in facilitating and enhancing communication accessibility for individuals with hearing and speech impairments. However, translating complex sign language into spoken or written language remains a significant challenge.  In  an  effort  to  address  this,  this  research  utilizes  the  MediaPipe  framework  and  the  Random  Forest  Classifier algorithm  to  classify  sign  language  gestures  and  expressions  in  BISINDO  (Indonesian  Sign  Language).  Considering  the difficulty and complexity of sign language gestures, 10 expressions/words in BISINDO were selected, resulting in a dataset of 25,000 data points used in this study. The approach involves detecting sign language through pose, hand, and facial gesture or  movement  recognition.  Evaluation  results  show  that  the  Random  Forest  algorithm  achieves  a  remarkably  high  level  of precision, recall, F1-score, and accuracy (99.88%). Additionally, the developed system demonstrates good performance with prediction probabilities ranging from 0.50 to 0.70 for correct predictions, although challenges persist in distinguishing similar sign  gestures,  resulting  in  some  predictions  requiring  more  time  to  yield  accurate  results.  The  findings  of  this  research contribute  significantly  to  improving  sign  language  recognition  and  promoting  inclusivity  for individuals  with hearing  and speech impairments. Moreover, it opens up new opportunities for further advancements in sign language detection technology.
Keywords: BISINDO Sign Languange; Hearing Impairment; Machine Learning; MediaPipe; Random Forest.

## Abstrak
Gesture Recognitio n memainkan peran penting dalam memfasilitasi dan meningkatkan aksesibilitas komunikasi bagi individu dengan gangguan pendengaran dan bicara, Namun, dalam menerjemahkan bahasa isyarat yang kompleks menjadi bahasa lisan atau  tulisan  tetap  menjadi  tantangan  yang  signifikan.  Berupaya  untuk  mengatasi  hal  tersebut,  penelitian  ini  memanfaatkan framework MediaPipe dan algoritma Random Forest Classifier untuk mengklasifikasikan gerakan isyarat berbentuk ungkapan dan kata dalam bahasa isyarat BISINDO. Dengan mempertimbangkan tingkat kesulitan dan kompleksitas gerakan isyarat, 10 label ungkapan/kata dalam BISINDO dipilih dan menghasilkan total 25.000 data yang dipakai pada sistem di penelitian ini. Pendekatan ini melibatkan deteksi bahasa isyarat melalui pengenalan pose, gerakan tangan, dan ekspresi wajah.  Hasil evaluasi menunjukkan algoritma Random Forest mencapai tingkat presisi, recall, F1-score , dan akurasi yang sangat tinggi (99,88%). Selain itu, sistem yang dikembangkan juga menunjukkan kinerja baik dengan rata - rata probabilitas prediksi berkisar antara 0,50 hingga 0,70 untuk prediksi yang benar, meskipun terdapat tantangan dalam membedakan gerakan isyarat yang mirip dan menyebabkan beberapa prediksi memerlukan waktu lebih lama untuk mencapai hasil yang tepat. Dengan hasil yang diperoleh, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam meningkatkan pengenalan bahasa isyarat dan mendorong inklusivitas bagi masyarakat dengan gangguan pendengaran dan bicara. Hal ini juga membuka peluang baru untuk pengembangan lebih lanjut dalam teknologi deteksi bahasa isyarat.
Kata kunci: Bahasa Isyarat BISINDO; Gangguan Pendengaran; Machine Learning; MediaPipe; Random Forest.
1. Pendahuluan
Menurut  WHO (World  Health  Organization) ,  saat  ini lebih  dari  5%  dari  populasi  dunia  (432  juta)  hidup dengan  gangguan  pendengaran  termasuk  34  juta  anak- anak. Diperkirakan pada tahun 2050 lebih dari 700 juta orang  –  atau  1  dari  setiap  10  orang  –  akan  mengalami gangguan  pendengaran  [1].  Bahasa  merupakan  sarana komunikasi  yang  digunakan  oleh  individu  baik  dalam kelompok sosial maupun budayanya untuk menyampaikan  informasi  dan  pendapat  kepada  orang lain  [2].  Namun,  orang  dengan  gangguan  pendengaran (Tuna  Rungu)  dan  bicara  (Tuna  Wicara)  tidak  dapat menggunakan  bahasa  tersebut  untuk  berkomunikasi, untuk  itu  mereka  menggunakan  cara  lain  yang  disebut dengan  bahasa  isyarat.  Bahasa  Isyarat  dihasilkan  oleh gerak tangan, ekspresi wajah, dan tubuh bagian atas, lalu diproses  oleh  mata  [3].  Bahasa  isyarat  dikembangkan untuk memfasilitasi komunikasi yang efektif bagi orang- orang  yang  mengalami  gangguan  pendengaran  dan bicara. Tidak ada bentuk bahasa isyarat universal yang telah disepakati, sehingga bahasa isyarat dari negara atau daerah  yang berbeda tidak dapat saling dimengerti  [4]. Di  Indonesia,  terdapat  dua  penggunaan  bahasa  isyarat yakni SIBI dan BISINDO [5]. Namun, karena BISINDO dibuat secara langsung oleh kelompok Tuli,  BISINDO menjadi bahasa isyarat yang paling umum digunakan di Indonesia [6].
Kecerdasan Buatan (AI) mencakup berbagai teknik yang memungkinkan komputer meniru perilaku manusia dan mampu  memecahkan  tugas-tugas  kompleks  secara mandiri atau dengan sedikit campur tangan manusia [7]. Computer Vision dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi,  keberulangan,  dan  akurasi  dalam  tinjauan gambar. Computer  vision menggunakan  fitur-fitur gambar  seperti  warna,  bentuk,  dan  tekstur  untuk menyimpulkan  konten  gambar  [8].  Fokusnya  adalah mengajarkan komputer untuk memahami dan menginterpretasi gambar atau video, memungkinkannya untuk  mempersepsi  dan  menganalisis  informasi  visual secara mirip dengan manusia [9], [10].
Pada  kecerdasan  buatan  atau  AI  terdapat Machine learning yang  merupakan  bidang  studi  dalam  ilmu komputer  dan  kecerdasan  buatan  yang  berfokus  pada pengembangan  algoritma  dan  model  yang  mampu belajar  secara  otomatis  dan  membuat  prediksi  atau keputusan  tanpa  diprogram  secara  eksplisit.  Sementara itu,  pada Computer  Vision,  Machine  Learning (ML) memiliki  peran  penting  dalam  mengekstrak  informasi penting dari gambar. Computer vision menggabungkan metode  dari  ilmu  komputer,  pengolahan  citra,  dan machine  learning  untuk  mengekstraksi  informasi  yang bermakna  dari  data  visual  [9].  Algoritma machine learning dilatih  menggunakan  data  dan  dapat mempelajari  pola  dan  hubungan  dalam  data  tersebut untuk melakukan prediksi atau tugas tertentu [7].
Telah  banyak  dilakukan  pendekatan  menggunakan kamera dan Computer Vision dalam
menginterpretasikan  bahasa  isyarat.  Namun,  jika  kita membahas mengenai identifikasi dan pengenalan postur, gerakan, proksemik, dan perilaku manusia, maka subjek yang lebih sesuai adalah Gesture Recognition. Gesture recognition dapat  dilihat  sebagai  cara  komputer  untuk memahami  bahasa  tubuh  manusia  [11]. Gesture Recognition sendiri  merupakan  topik  dalam  ilmu komputer  dan  teknologi  bahasa  dengan  tujuan menafsirkan  gerakan  manusia  melalui  algoritma matematika [12]. Dengan sistem gesture recognition ini, sudah  bukan  tidak  mungkin  untuk  mengembangkan sistem yang bisa menerjemahkan bahasa isyarat.
Untuk  keperluan Gesture  Recognition atau  deteksi objek,  terdapat  beberapa  framework  yang  dapat digunakan  untuk  mempermudah tracking  object, framework tersebut  adalah MediaPipe.  MediaPipe merupakan  sebuah  framework  lintas  platform  yang bersifat open-source yang  dikembangkan  oleh Google . Framework ini  memberikan  infrastruktur  pipa  yang serbaguna  untuk  memproses  data  perseptual,  seperti video  dan  audio,  secara real-time . MediaPipe menawarkan  berbagai  komponen  dan  algoritma  yang sudah siap digunakan untuk tugas-tugas seperti deteksi objek, deteksi wajah, estimasi postur, dan lainnya [13]. Pada kasus deteksi bahasa isyarat, Mediapipe digunakan untuk kebutuhan pose landmark detection (atau dikenal juga  dengan pose  estimation ), hands  landmark detection , dan face landmark detection .
Random Forest telah terbukti bermanfaat dalam banyak bidang karena akurasi prediksi yang tinggi [14], [15]. Di bidang biologi dan kedokteran, Random Forest berhasil mengatasi  berbagai  masalah,  termasuk  memprediksi respons  obat  pada  sel  kanker  atau  mengidentifikasi protein  pengikat  DNA. Random  Forest juga  dapat mengenali  ucapan  dan  angka  tulisan  tangan  dengan akurasi  tinggi  [14].  Algoritma  ini  dikembangkan  oleh Leo  Bremen  dan  umum  digunakan  untuk  tugas klasifikasi  dan  regresi  [16].  Algoritma  ini  termasuk  ke dalam  jenis  algoritma  klasifikasi  yang  terdiri  dari beberapa  pohon  keputusan  dimana  setiap  pohon keputusan dalam Random Forest dibangun berdasarkan nilai  vektor  sampel  yang  dipilih  secara  acak,  yang didistribusikan  secara  independen  dan  identik  untuk setiap pohon [17].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  sistem penerjemah bahasa isyarat BISINDO dengan fokus pada isyarat  ungkapan  dan  kata-kata  dalam  bahasa  isyarat yang  dinilai  cukup  kompleks.  Penelitian  bermaksud mengatasi kesenjangan penting dalam studi yang ada, di mana  jarang  membahas  konteks  penting  ini,  meskipun merupakan  komponen  krusial  dari  komunikasi  bahasa isyarat. Untuk mencapai tujuan tersebut, teknik Machine Learning dan Computer  Vision akan  dimanfaatkan, seperti penggunaan MediaPipe untuk  membantu dalam deteksi  objek  dan  gestur  dan  penggunaan  algoritma Random  Forest yang  akan  menjadi  algoritma  utama karena keandalan dan kemampuannya dalam mengatasi
Gambar 4.  Koordinat Face Landmark
data  berdimensi  tinggi.  Selain  itu,  algoritma  populer seperti K-Nearest  Neighbors,  Naïve  Bayes,  Decision Trees, dan Support  Vector  Machines juga  akan digunakan sebagai pembanding. Tentunya, kompleksitas penggunaan  data  kata-kata  dalam  bahasa  isyarat  akan mempengaruhi  proses  pengumpulan  dataset  dan penentuan  model  yang  paling  efektif.  Dengan pendekatan  ini,  diharapkan  dapat  menciptakan  sistem yang tangguh dan akurat untuk menerjemahkan bahasa isyarat,  sehingga  meningkatkan  aksesibilitas  dan inklusivitas bagi komunitas tunarungu dan tunawicara.

## 2. Metode Penelitian
Rancangan  penelitian  terdiri  dari  beberapa  tahapan, yaitu data  acquisition (pengumpulan  data), pre- processing  data (pra-pemrosesan  data), modeling (pemodelan),  dan evaluation (evaluasi).  Rancangan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 diatas.
2.1. Identifikasi Masalah
Tantangan atau permasalahan utama dalam penelitian ini meliputi  kompleksitas  data  yang  berbasis  isyarat kosakata  dan  penentuan  model  terbaik.  Dalam  konteks deteksi  bahasa  isyarat  BISINDO  berbasis  kosakata, kompleksitas  data  menjadi  faktor  krusial  yang  perlu diatasi.  Untuk  mengatasi  kompleksitas  data  berbasis isyarat kosakata, diperlukan pendekatan yang tepat dan memakan  waktu  yang signifikan. Selain itu, penentuan model  terbaik  yang  efektif  untuk  menginterpretasikan gerakan  bahasa  isyarat  juga  menjadi  tantangan  yang perlu  dipecahkan.  Dalam  upaya  mencapai  tujuan tersebut, dalam penelitian ini akan diuji beberapa model seperti Random  Forest,  Support  Vector  Machines (SVM),  Decision  Trees,  K-Nearest  Neighbors  (KNN), dan Naive Bayes untuk menentukan model yang paling efektif.
2.2. Data Penelitian
Dalam penelitian ini, Data yang dipakai berbentuk CSV (Comma Separated Value) yang dipakai terdiri dari 10 kelas  atau  kata-kata  dalam  bahasa  isyarat.  Setiap  kelas memiliki  2500  sampel  data.  Label  data  ditentukan berdasarkan nama gestur bahasa isyarat yang mewakili setiap kelas. Seperti yang bisa dilihat pada Tabel 1, fitur yang diambil dari setiap sampel data meliputi koordinat
x,  y,  dan  z,  serta  v  (visibilitas).  Koordinat  x  dan  y mencerminkan  posisi landmark dalam  koordinat  2D, sedangkan  koordinat  z  menggambarkan  kedalaman landmark dalam ruang 3D. Koordinat v atau visibilitas mengindikasikan  apakah landmark terlihat  jelas  atau tidak [18].
Tabel 1. Sampel Label & Feature Data Penelitian
Class x1 y1 z1 ... v501 Apa 0.499… 0.287… -0.00… … 0.0 Baik 0.478… 0.296… -1.026… … 0.0 Dimana 0.494… 0.200… -0.671… ... 0.0 Halo 0.571… 0.280… -0.513… … 0.0 Kabar 0.551… 0.313… -0.922… … 0.0 Kamu 0.534… 0.317… -0.775… ... 0.0 Maaf 0.442… 0.255… -0.709… … 0.0 Saya 0.373… -0.499… -0.654… … 0.0 Teman 0.525… 0.254… -0.929… … 0.0 Terima kasih 0.476… 0.311… -0.659… … 0.0
2.3. Data Acquisition
Metode pengumpulan data yang digunakan oleh penulis memiliki tujuan untuk mengumpulkan data yang akurat dan  terstruktur  mengenai  bahasa  isyarat.  Secara keseluruhan,  proses  akuisisi  data  ini  terdiri  dari  empat langkah  utama.  Pertama,  dilakukan  perekaman  video menggunakan webcam secara real-time .  Kemudian, dengan  menggunakan  model MediaPipe ,  dilakukan deteksi dan pelacakan landmark pada pose, tangan, dan wajah yang terdapat dalam setiap frame video. Langkah berikutnya  adalah  menampilkan landmark yang  telah dideteksi  tersebut  pada  video  yang  direkam.  Terakhir, dilakukan  ekstraksi  fitur  dari landmark yang  berhasil ditangkap dan hasilnya dieksport ke dalam format CSV (Comma-Separated Values) , yang memudahkan analisis dan pengolahan lebih lanjut.
Penggunaan MediaPipe pada langkah kedua dan ketiga sebagai  alat  untuk  ekstraksi landmark memberikan keunggulan  dalam  mengumpulkan  data  secara  objektif dan  terstandarisasi. Mediapipe juga  secara  akurat memperkirakan  koordinat  2D  atau  3D  dari  titik-titik. Dengan menggunakan koordinat landmark sebagai fitur utama,  data  yang  terkumpul  dapat  memberikan informasi yang berguna untuk analisis lebih lanjut [18],
[19],  seperti  pengembangan  model  pengenalan  bahasa isyarat  atau  penelitian  lebih  mendalam  mengenai gerakan tubuh manusia.
Pose  landmark  detection dignakan  untuk  mendeteksi landmark tubuh manusia [18]. MediaPipe Holistic akan mendeteksi  pose/sikap  tubuh  seseorang  dalam  frame video.  Hal  ini  melibatkan  penentuan  lokasi  komponen penting tubuh seperti kepala, bahu, lengan, pinggul, dan kaki  yang  memungkinkan  aplikasi  seperti  pelacakan gerakan,  dan  pengenalan  gerakan. MediaPipe  Holistic melakukan  tugas  ini  menggunakan  model machine learnin g  yang  bernama BlazePose [18],  [20].  Pada penelitian  ini,  pengambilan  data  kebanyakan  hanya mengambil titik koordinat dari kepala hingga bahu atau hingga  pinggang.  Gambar  2  dibawah  menunjukkan detail  atribut  koordinat pose  landmark yang  telah disediakan oleh MediaPipe.
Gambar 2. Koordinat Pose Landmark
Hand  landmark  MediaPipe berfokus  pada  lokalisisasi titik-titik  penting  tangan  manusia,  termasuk  telapak tangan,  jari-jari,  dan  sendi  -  sendi  jari.  seperti pose landmark .  Model hand  landmark ini  mendeteksi  21 keypoint  atau  titik  koordinat  di  masing-masing  tangan [18], [20]. Gambar dibawah menunjukkan detail atribut koordinat Hand  Landmark yang  telah  disediakan  oleh MediaPipe.
Gambar 3. Koordinat Hand Landmark
Face landmark mendeteksi kurang lebih 468 keypoints pada wajah. Face landmark juga melibatkan deteksi dan pelacakan titik-titik penting pada wajah manusia, seperti mata,  alis,  hidung,  mulut,  dan  garis  rahang.  Model  ini dilatih  untuk  mengatasi  berbagai  ekspresi  dari  wajah, pose kepala, maupun kondisi pencahayaan yang berbeda [18],  [20].  Keandalan  fungsi  ini  memungkinkannya untuk  mengenali dan  melacak titik-titik tersebut secara akurat pada berbagai kondisi. Berikut detail persebaran dari  koordinat Face  Landmark yang  telah  disediakan oleh MediaPipe ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4.  Koordinat Face Landmark
2.4. Pre-processing Data
Tahap pre-processing  data sangat  penting  dalam mempersiapkan  data  untuk  analisis  atau  pemodelan selanjutnya.  Proses  ini  terutama  melibatkan data cleaning dan data  normalization untuk  memastikan kualitas  dan  konsistensi  data.  Selama pre-processing data , salah satu tugas utama adalah mengidentifikasi dan menangani missing  value pada  data  [21].  Data  di penelitian ini memiliki format CSV, maka jika ada baris atau  kolom  yang  mempunyai  missing  value,  baris tersebut akan dihapus dari kumpulan data, memastikan hanya  baris  yang  lengkap  dan  dapat  diandalkan  yang tetap dipertahankan. Pre-processing data juga melibatkan  identifikasi anomali  data yang  tidak memenuhi standar yang diperlukan atau dianggap terlalu tidak akurat atau tidak dapat diandalkan. Data anomali ini,  yang  dapat  mempengaruhi  proses  analisis  atau pemodelan,  dapat  diidentifikasi  dan  dihapus  dari kumpulan data. Dengan menghilangkan data yang hilang dan data anomali, kumpulan data yang telah dibersihkan menjadi lebih cocok untuk analisis selanjutnya.
2.5. Data Validation
Pada  tahap data  validation ,  metode  yang  digunakan adalah Split  Validation .  Pendekatan  ini  penting  untuk mendapatkan evaluasi yang tidak bias terhadap performa prediksi  model  dan  memvalidasi  model  tersebut  [22], [23].  Pada Split  Validation ,  dataset  yang  telah  melalui proses  pembersihan  data  akan  dibagi  menjadi  dua bagian,  yaitu  data  latih (train) dan  data  uji (test). Data latih
digunakan untuk melatih model, memungkinkannya  untuk  mempelajari  pola  dan hubungan  dalam  data  [23].  Sementara  itu,  data  uji digunakan untuk mengevaluasi kinerja model yang telah dilatih  pada  data  yang  tidak  terlihat  sebelumnya, sehingga  memberikan  perkiraan  sejauh  mana  model akan  menggeneralisasi  pada  contoh-contoh  baru  [22]. Pembagian  data  ini  dilakukan  sebelum  melakukan proses  apa  pun  pada  data,  baik  itu  melatih  model Machine Learning maupun melakukan analisis statistik untuk  mengidentifikasi  fitur-fitur  yang  menarik  . Umumnya, pembagian data menggunakan perbandingan 80%  untuk  data  latih  dan  20%  untuk  data  uji,  namun perbandingan tersebut dapat disesuaikan sesuai dengan kebutuhan.  Dengan  menggunakan  metode Split Validation ,  evaluasi  kinerja  model  akan  menjadi  lebih
obyektif karena  menggunakan data yang belum pernah dilihat oleh model sebelumnya [22]. Hal ini memastikan bahwa performa prediksi model dievaluasi dengan data yang baru dan tidak dipengaruhi oleh data latih [23].
2.6. Komparasi Algoritma
Dalam  proses  pemodelan,  setelah  data  dibagi  menjadi data  pelatihan  dan  data  uji,  maka  data  tersebut  akan digunakan untuk melatih dan menguji performa masing- masing algoritma. Tujuannya adalah memilih algoritma yang paling efektif dalam mengenali dan menginterpretasikan gestur bahasa isyarat secara akurat. Penelitian ini menguji sebanyak lima algoritma berbeda.
Random  Forest  Classifier merupakan  salah  satu algoritma  yang  termasuk  dalam  kelompok supervised learning yang  dikembangkan  oleh  Leo  Breinman. Algoritma  ini  umumnya  digunakan  untuk  tugas klasifikasi dan regresi. Random Forest merupakan suatu algoritma  klasifikasi  yang  terdiri  dari  beberapa  pohon keputusan.  Setiap  pohon  keputusan  dalam Random Forest dibangun  berdasarkan  nilai  vektor  sampel  yang dipilih  secara  acak,  yang  didistribusikan  secara independen dan identik untuk setiap pohon [17].
Algoritma K-Nearest  neighbour (KNN)  merupakan algoritma machine  learning yang  terutama  digunakan untuk tujuan klasifikasi. Secara umum, algoritma KNN dapat mengklasifikasikan dataset dengan menggunakan model  pelatihan  yang  serupa  dengan query pengujian dengan  mempertimbangkan  k  data  pelatihan  terdekat (tetangga).  Kemudian,  algoritma  ini  melakukan  aturan pemungutan  suara  mayoritas  untuk  menentukan klasifikasi  akhir.  Di  antara  semua  algoritma machine learning ,  algoritma  KNN  merupakan  salah  satu  yang paling  sederhana  dan  banyak  digunakan  dalam  subjek klasifikasi  karena  desainnya  yang  sangat  adaptif  dan mudah dipahami [24].
Algoritma Naive  Bayes adalah  algoritma  klasifikasi probabilitas  sederhana  yang  menghitung  serangkaian probabilitas dengan menghitung frekuensi dan kombinasi  nilai-nilai  dalam  sebuah  dataset  yang diberikan.  Algoritma  ini  menggunakan teorema  Bayes dan  mengasumsikan  bahwa  semua  variabel  adalah independen  dengan  mempertimbangkan  nilai  dari variabel  kelas.  Asumsi  independensi  kondisional  ini jarang  valid  dalam  aplikasi  dunia  nyata,  sehingga algoritma ini disebut sebagai Naive (sederhana), namun algoritma  ini  cenderung  belajar  dengan  cepat  dalam berbagai masalah klasifikasi yang terkontrol [25].
Decision Tree merupakan salah satu metode yang umum digunakan  dalam machine  learning ,  pengolahan  citra, dan  identifikasi  pola  [26].  Sebuah  pohon  biasa  terdiri dari akar ( root ), cabang ( branches) , dan daun ( leaves ). Struktur yang sama ditiru oleh Decision Tree . Algoritma ini terdiri dari simpul akar ( root node ), cabang-cabang, dan  simpul  daun  ( leaf  nodes ). Decision  Tree bisa dianggap  sebagai  sebuah  pohon  di  mana  setiap  simpul mewakili  suatu  fitur  (atribut),  setiap  tautan  (cabang)
mewakili  suatu  keputusan  (aturan),  dan  setiap  daun mewakili hasil (nilai kategori atau nilai kontinu) [27].
Support  Vector  Machine  (SVM) memiliki  keunggulan dalam  hal  teori  yang  lengkap,  optimasi  global, adaptabilitas  yang  kuat,  dan  kemampuan  generalisasi yang  baik  karena  didasarkan  pada  Teori  Pembelajaran Statistik ( Statistical Learning Theory/SLT ) [28]. Dalam model  SVM,  sebuah hyperplane keputusan  dibangun untuk membentuk celah pemisahan guna membagi dua contoh  kelas  dengan  margin  maksimum  [29].  SVM memiliki keunggulan unik dalam menangani pengenalan pola nonlinear, dan dimensi yang tinggi [28].
Setelah  melatih  model  dengan  menggunakan  data pelatihan, tahap pengujian dilakukan menggunakan data uji  yang  sebelumnya  telah  dipisah.  Pada  tahap  ini, performa  masing-masing  algoritma  akan  dievaluasi dengan  membandingkan  hasil  prediksi  mereka  dengan label yang sebenarnya.
2.7. Evaluasi
Di tahap evaluasi, peneliti menggunakan metrik evaluasi seperti  skor  akurasi (accuracy  score) yang  digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  model  yang  diujikan dan juga laporan klasifikasi (classification report) yang digunakan  memberikan  informasi  lebih  rinci  tentang kinerja  model  dalam  mengenali  setiap  kelas  atau  label gestur  bahasa  isyarat.  Metrik  yang  umum  digunakan dalam  laporan  klasifikasi  adalah recall,  precision ,  dan F1-Score [30].
Akurasi (accuracy) merupakan  salah  satu  metrik evaluasi  yang digunakan  untuk  mengukur sejauh  mana model machine  learning mampu  mengklasifikasikan data  dengan  benar  [31].  Dalam  konteks  pengenalan gestur bahasa isyarat, akurasi mengindikasikan seberapa baik  model  dapat  mengenali  dan  memprediksi  gestur bahasa  isyarat  dengan  benar.  Berikut  adalah  rumus  (1) dari nilai Akurasi [32].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
Accuracy  dihitung  dengan  cara  menghitung  hasil pembagian  dari jumlah  prediksi  benar, TP  +  TN  (True Positive  +  True  Negative) dengan  besar  dataset, TP  + TN + FP + FN (True Positive + True Negative + False Positive  +  False  Negative). Recall (sensitivitas) mengukur sejauh mana model mampu mengidentifikasi dengan  benar  gestur  bahasa  isyarat  dari  suatu  kelas. Recall dapat dianggap sebagai kemampuan model dalam menemukan  semua  contoh  positif  dari  suatu  kelas. Berikut adalah formula (2) dari recall.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁
(2)
Recall dihitung  dengan  membagi  jumlah TP  (True Positive) atau prediksi benar positif dengan jumlah total data aktual yang sebenarnya positif yakni TP + FN (True Positive  +  False  Negative) [31] .  Precision atau  presisi mengindikasikan seberapa akurat model dalam
mengenali  gestur  bahasa  isyarat  dari  suatu  kelas  dan menghindari  memberikan  hasil  yang  salah  positif. Berikut  merupakan  formula  atau  rumus  (3)  dari precision. Precision dihitung  dengan  membagi  jumlah TP (True Positive) prediksi benar positif dengan jumlah total  prediksi  positif, TP  +  FP  (True  Positive  +  False Positive) [31] .
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
Terakhir  adalah F1-Score yang  merupakan  perpaduan antara recall dan precision . F1-Score memberikan gambaran  keseluruhan  tentang  kinerja  model  dengan mempertimbangkan  kedua  metrik  tersebut. F1-Score yang  tinggi  menunjukkan  keseimbangan  yang  baik antara recall dan precision [37], [38]. F1 Score dihitung dengan  mengambil  nilai  rata-rata  harmonik  dari precision dan recall .    Berikut  merupakan  formula  (4) dari F1-Score. Rumus  tersebut  menghitung  rata-rata harmonik dari nilai precision dan recall [31].
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 1 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+ 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 +𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(4)
Secara keseluruhan, tahap evaluasi studi ini menggunakan  berbagai  metrik  evaluasi  untuk  menilai kinerja  model  yang  diuji  dalam  mengenali  dan memprediksi gestur bahasa isyarat. Metrik evaluasi yang digunakan  meliputi  skor  akurasi, recall, precision ,  dan F1-score . Dengan menggunakan metrik-metrik evaluasi ini,  peneliti  memperoleh  wawasan  berharga  tentang kinerja model dan kemampuannya dalam mengenali dan mengklasifikasikan gestur bahasa isyarat secara akurat. Temuan dari tahap evaluasi ini amenjadi dasar analisis penelitian  ini  dan  memberikan  kontribusi  pada pemahaman mengenai efektivitas model dalam konteks deteksi atau rekognisi gestur bahasa isyarat.
2.8. Actual Prediction
Tahap prediksi pada penelitian ini mengacu pada output yang diperoleh dari model setelah menganalisis gerakan isyarat  yang  diberikan,  yang  menunjukkan  kelas  atau label  yang  ditafsirkan.  Selain  itu,  sistem gesture recognition sering  memberikan  probabilitas  deteksi, yang mewakili tingkat kepercayaan yang terkait dengan prediksi. Probabilitas ini menunjukkan tingkat kepastian model  dalam  prediksinya,  dengan  probabilitas  yang lebih tinggi menunjukkan kepercayaan yang lebih besar. Melacak  probabilitas  deteksi  memungkinkan  untuk menilai  keandalan  prediksi  dan  menetapkan  ambang batas yang sesuai.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada  Penelitian  ini,  seperti  yang  dibahas  sebelumnya, data  yang  digunakan  merupakan  data  yang  diambil secara manual berisikan nilai koordinat dari gestur tubuh (pose, gerakan tangan, wajah) saat sedang menggunakan bahasa isyarat. Data ini memuat label yang berisi kata–
kata bahasa Indonesia dalam  bahasa isyarat BISINDO, terdiri  dari  10  kata,  yakni:  Apa,  Baik,  Dimana,  Halo, Kabar, Kamu, Maaf, Saya, Teman, Terima kasih. Kata– kata tersebut dipilih berdasarkan variasi dan kompleksitasnya. Ada kata yang menggunakan gerakan satu tangan, dan gerakan dua tangan, ada juga kata yang memiliki pose gerakan yang cukup mirip seperti gerakan kata  maaf  dengan  kabar  dan  kata  kamu  dengan  baik. Gambar  6  di  bawah  menunjukkan  sampel  dari  gestur bahasa isyarat yang dipakai sebagai data.

## Gambar 6. Sampel Kosa Kata
Setiap label atau kata memiliki 2500 sampel data, yang mana  secara  keseluruhan  data  ini  berjumlah  25.000 sampel.  Fungsi  dari framework  mediapipe digunakan untuk  melakukan  deteksi landmark pada frame saat sedang  melakukan  koleksi  data  dengan  perekaman secara  real-time. Mediapipe juga  digunakan  untuk menggambar  landmark  pada frame ,  yakni landmark wajah,  pose  tubuh,  tangan  kiri,  dan  tangan  kanan  pada gambar. Nilai koordinat landmark ini yang diambil dan disimpan sebagai data. Jumlah koordinat landmark yang akan  disimpan  dihitung  berdasarkan  jumlah landmark pose tubuh dan wajah. Koordinat ini terdiri dari 'x' dan 'y'  untuk  koordinat  titik  landmark,  'z'  untuk  koordinat kedalaman, dan 'v' untuk visibilitas (visibility) landmark . Ini  berfungsi  sebagai  faktor  kunci  dalam  menentukan dimensi dan organisasi dataset, sehingga memungkinkan analisis  dan  pengenalan  gestur  bahasa  isyarat  yang efektif.  Pada  penelitian  ini  didapat  sebanyak  501 koordinat landmark yang akan dianalisis dan diekstraksi untuk mempelajari dan mengenali gestur bahasa isyarat. Data  tersebut  kemudian  disimpan  dalam  format  CSV (Comma Separated Value).
Data yang sudah didapatkan tidak langsung diimplementasikan model algoritma, melainkan melalui beberapa proses yakni data cleaning dan normalization, yang  termasuk  ke  dalam  tahap pre-processing  data . Pada proses ini, data yang memiliki missing value akan langsung  di drop /dihapus,  akan  tetapi  karena  proses pengambilannya  yang  manual,  masih  dilakukan  juga pemeriksaan  secara  manual  untuk  memastikan  format data sudah benar atau belum . Split-Validation kemudian dilakukan untuk membagi data menjadi data latih (train) dan  data  uji (test). Perbandingan  data  latih  dan  uji  di penelitian kali ini yaitu 80:20, dimana data latih dengan 80% bagian dan data uji memiliki 20% sisanya.

## Gambar 7. Grafik Komparasi Algoritma
Pengujian  model  pada  penelitian  ini  dilakukan  pada  5 algoritma  yakni: Random  Forest  Classifier,  Decision Tree, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor dan Naïve  Bayes .  Tabel  2  memuat Classification  Report yang  berisi  hasil  evaluasi  performa  model  –  model tersebut. Performa  model diukur dengan  menggunakan metrik precision (presisi), recall (ingat), F1-Score , dan akurasi.  Tabel  tersebut  menunjukkan  bahwa Random Forest dan  SVM  merupakan  model  terbaik  dalam deteksi  bahasa  isyarat  dengan  performa  yang  sangat tinggi.  Sedangkan Decision  Tree dan  KNN  juga memberikan  hasil  yang  baik,  meskipun  sedikit  lebih rendah dibandingkan dengan dua model sebelumnya.
Tabel 2. Classification Report 5 Model
Model Precision Recall F1- Score Accuracy Random Forest 99.88% 99.88% 99.88% 99.88% Support Vector Machine 99.80% 99.80% 99.80% 99.80% Decision Tree 98.94% 98.94% 98.94% 98.94% K-Nearest Neigbour 98.84% 98.84% 98.84% 98.84% Naive Bayes 62.90% 61.28% 61.01% 61.28%
Sementara itu untuk komparasi dari rata-rata akurasi dari semua  model  algoritma  ditunjukkan  pada  grafik  di gambar  7.  Pada  grafik  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa model Random  Forest memiliki  nilai  akurasi  tertinggi dengan  persentase  99.88%  sedangkan  nilai  akurasi terendah  dipegang  oleh  model Naïve  Bayes dengan persentase  61.28%.  Setelah  membandingkan  hasil evaluasi yang telah dilakukan, algoritma Random Forest terpilih  sebagai  algoritma  terbaik  karena  memberikan kinerja yang paling baik dalam memprediksi kelas-kelas pada dataset yang digunakan.
Terdapat  atribut-atribut  penting  yang  menunjukkan kinerja  model  deteksi  bahasa  isyarat  menggunakan algoritma Random  Forest ,  Hal  ini  dapat  dilihat  pada
Tabel  3.  Tabel  tersebut  memuat  hasil classification report untuk  algoritma Random  Forest . Precision menggambarkan kemampuan model dalam mengidentifikasi  dengan  benar  label  positif.  Nilai precision yang  tinggi,  seperti  100.00%  untuk  kata "Apa,"  menunjukkan  akurasi  yang  sangat  baik  dalam mengklasifikasikan  setiap  kata  bahasa  isyarat  secara tepat. Recall menggambarkan kemampuan model dalam menemukan  kembali  (mengingat)  label  positif  secara keseluruhan. Recall yang tinggi, seperti 100.00% untuk kata "Baik," menunjukkan  kemampuan  yang sempurna dalam  mendeteksi  gerakan  isyarat  yang  relevan  untuk kata  tersebut. F1  Score merupakan  ukuran  gabungan antara precision dan recall yang memberikan gambaran keseimbangan  antara  kemampuan  mengklasifikasikan dengan  benar  dan  kemampuan  menemukan  kembali gerakan  isyarat  yang  relevan. F1  Score yang  tinggi, mencapai 99.90% atau 100.00% untuk setiap kata dalam tabel,  menunjukkan  performa  yang  sangat  baik  secara keseluruhan. Support adalah  nilai  yang  mencerminkan jumlah  sampel  dalam  set  data  yang  mendukung  setiap kata. Support yang  lebih  tinggi  menunjukkan  adanya lebih banyak contoh gerakan isyarat yang relevan dalam dataset.  Terakhir,  akurasi (Accuracy) menggambarkan sejauh mana model secara  keseluruhan  dapat mengklasifikasikan dengan benar seluruh dataset. Pada penelitian ini, akurasi  mencapai 99.88%, menunjukkan tingkat keberhasilan yang sangat tinggi dalam mengenali gerakan  isyarat  dan  mengklasifikasikan  kata  dalam bahasa isyarat dengan benar. Selain itu, terdapat atribut "macro avg" dan "weighted avg" yang memberikan rata- rata precision,  recall, dan F1  Score dari  seluruh  kelas kata  dalam  dataset. Macro  Average adalah  rata-rata metrik untuk setiap kelas, sedangkan Weighted Average adalah  rata-rata  yang  memperhitungkan  jumlah  data dalam  setiap  kelas.  Rata-rata  dari  atribut-atribut  ini dalam  tabel  mencapai  99.88%,  menunjukkan  kinerja yang  sangat  baik  secara  keseluruhan  dalam  deteksi bahasa isyarat menggunakan algoritma Random Forest.
Tabel 3. Random Forest Classification Report No Kata Random Forest Precision Recall F1 Score Support 1 Apa 100.00% 99.80% 99.90% 493 2 Baik 99.81% 100.00% 99.90% 518 3 Dimana 100.00% 100.00% 100.00% 515 4 Halo 100.00% 100.00% 100.00% 504 5 Kabar 99.36% 99.79% 99.57% 466 6 Kamu 100.00% 100.00% 100.00% 512 7 Maaf 99.80% 99.39% 99.59% 494 8 Saya 100.00% 100.00% 100.00% 507 9 Teman 99.79% 99.79% 99.79% 482 10 Terima Kasih 100.00% 100.00% 100.00% 511 11 Accuracy 99.88% 5,002 12 Macro avg 99.88% 99.88% 99.88% 5002 13 Weighted avg 99.88% 99.88% 99.88% 5002
Melalui  hasil  uji  yang  telah  dilakukan,  algoritma Random  Forest telah  menghasilkan  hasil  yang  sangat baik  dalam  klasifikasi  pada  setiap  kata/label.  Pada beberapa kata seperti "Apa," "Baik," "Dimana," "Halo," "Kamu,"  "Saya,"  "Teman,"  dan  "Terima  Kasih," algoritma ini mampu mencapai tingkat precision, recall, dan F1-score yang sempurna atau mendekati sempurna, dengan nilai 100% pada masing-masing metrik evaluasi. Ini  menunjukkan  bahwa  algoritma Random  Forest sangat  efektif  dalam  mengklasifikasikan  kata-kata tersebut.  Meskipun  ada  beberapa  kata  seperti  "Kabar" dan  "Maaf"  yang  tidak  mencapai  tingkat  sempurna, namun  hasil  yang  didapat  masih  sangat  tinggi,  dengan persentase precision, recall, dan F1-score mencapai 99%.  Hasil  evaluasi  ini  menegaskan  bahwa Random Forest adalah  algoritma  terbaik  untuk  tugas  klasifikasi gestur    kosakata  dalam  bahasa  isyarat  BISINDO  yang diberikan.
Selain  melakukan  evaluasi  pada  klasifikasi  kata/label, penelitian ini juga mencoba untuk membuktikan apakah sistem  yang  dikembangkan  dapat  secara  efektif mengenali gerakan isyarat (gesture recognition) dengan menggunakan  model  terbaik  yang  telah  dipilih,  yaitu model random forest classifier . Namun, meskipun telah memiliki  model  terbaik,  terkadang  sistem  masih mengalami kesulitan dalam memprediksi gerakan secara langsung.  Untuk  menguji  kebenaran  prediksi  secara aktual, penulis melakukan pengujian dengan menghitung  tingkat  probabilitas  deteksi  pada  berbagai gerakan isyarat.
Seperti  yang  bisa  dilihat  pada  Tabel  4,  hasil  actual prediction  dalam  penelitian  ini  dapat  dikatakan  cukup bagus. Dengan rata-rata probabilitas kebenaran prediksi antara 0,50 hingga 0,60, sistem prediksi dianggap sudah cukup  baik  dan  dapat  digunakan.  Terutama  pada  kata "Halo" yang memiliki probabilitas deteksi tinggi sebesar 0,71,  sistem  mampu  memprediksi  dengan  sangat  cepat
dan  efisien.  Namun,  terdapat  beberapa  kata  seperti "Dimana"  dengan  probabilitas  di  bawah  0,30,  di  mana terkadang  kata  tersebut  masih  sering  tertukar  dengan kata-kata  lain  yang  memiliki  pose  dan  gerakan  yang mirip,  seperti  "Maaf"  dan  "Terima  Kasih".  Hal  ini menunjukkan  bahwa  masih  ada  beberapa  tantangan dalam  pengenalan  gerakan  isyarat,  terutama  ketika gerakan memiliki kemiripan secara visual.

## Tabel 4. Sampel Actual Prediction Report
Frame Probabilitas Deteksi Isyarat 0.71 Halo 0.52 Apa 0.38 Maaf 0.25 Dimana
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  memberikan  temuan hasil  yang  lebih  relevan  dan  inovatif  dalam  sistem deteksi  bahasa  isyarat  dengan  memperluas  cakupan deteksi  kata-kata  dalam  bahasa  isyarat  BISINDO. Sebelumnya,  penelitian  dengan  bidang  atau  konteks serupa  sering  kali  hanya  memusatkan  perhatian  pada gestur  abjad  atau  angka  dalam  bahasa  isyarat.  Namun, dengan memasukkan tipe kosakata dalam proses deteksi, penelitian  ini  menghadirkan  pengenalan  bahasa  isyarat yang  lebih  realistis  dan  sesuai  dengan  penggunaan sehari-hari dalam  komunikasi. Dalam  hal ini algoritma Random  Forest juga  berhasil  diimplementasikan  pada penelitian  dan  bahkan  mencapai  tingkat  akurasi  yang sangat  tinggi,  yaitu  99,88%.  Tingkat  akurasi  yang mencapai  angka  sedemikian  tinggi  ini  menjadi pencapaian  yang  menonjol  dan  menandai  kesuksesan pendekatan  yang  telah  diusulkan.  Penemuan  ini memberikan  pemahaman  yang  lebih  komprehensif tentang bahasa isyarat dan membuka peluang baru untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang ini.

## 4.   Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  berhasil  memanfaatkan Mediapipe dan  algoritma Random  Forest  Classifier sebagai  alat bantu  untuk  pembuatan  sistem  deteksi  bahasa  isyarat dengan data label kosakata yang memiliki kompleksitas yang  tinggi.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa
algoritma Random Forest mengungguli  model lainnya, dengan  mencapai precision,  recall,  F1-score, dan akurasi  keseluruhan  tertinggi  (99,88%).  Hal  ini menekankan efektivitas Random Forest dalam mengklasifikasikan  gerakan  isyarat  dan  kata  secara akurat. Laporan klasifikasi juga mengkonfirmasi kinerja luar biasa dari model Random Forest , dengan mencapai presisi, recall, dan F1-score yang tinggi untuk sebagian besar label, bahkan mencapai 100% pada beberapa label. Hal  ini  menunjukkan  kemampuan  model  dalam mengenali  dan  memprediksi  kata-kata  tertentu  dengan akurat.  Namun,  dengan  kompleksitas  data  yang  ada terdapat  tantangan  dalam  membedakan  gerakan  isyarat yang  mirip,  yang  mengakibatkan  kesalahan  klasifikasi terkadang  dapat  terjadi.  Meskipun  demikian,  kinerja keseluruhan sistem dalam sistem deteksi bahasa isyarat dapat dikatakan baik, dengan probabilitas prediksi yang berkisar  antara  0,50  hingga  0,70  untuk  prediksi  yang benar.  Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  memberikan hasil  yang  signifikan  dalam  pengembangan  sistem pengenalan gerakan isyarat. Dengan memilih algoritma Random  Forest sebagai  model  terbaik,  penelitian  ini memberikan  landasan  yang  kuat  untuk  pengembangan lebih lanjut dalam teknologi pengenalan gerakan isyarat.

## Daftar Pustaka
[1] World  Health  Organization,  “Deafness  and hearing  loss,” World  Health  Organization , 2023. https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/deafness-and-hearing-loss (accessed Jun. 04, 2023).
[2] S.  Rabiah,  “Language  as  a  tool  for communication  and  cultural  reality  discloser,” 2018.
[3] L.  R.  Nendauni, The  Development  Of  Sign Language:  A  Synopsis  Overview .  2021.  doi: 10.13140/RG.2.2.19207.93609.
[4] A. Halder and A. Tayade, “Real-time vernacular sign language recognition using mediapipe and machine  learning,” Journal  homepage:  www. ijrpr. com ISSN , vol. 2582, p. 7421, 2021.
[5] N. P. L. Wedayanti, “Teman Tuli diantara SIBI dan BISINDO,” in Proceedings , 2019, pp. 137– 146.
[6] Klobility, “BISINDO dan SIBI: Apa Bedanya?,” Klobility ,
2019. https://www.klobility.id/post/perbedaan- bisindo-dan-sibi (accessed Jun. 04, 2023).
[7] C.  Janiesch,  P.  Zschech,  and  K.  Heinrich, “Machine  learning  and  deep  learning,” Electronic Markets , vol. 31, no. 3, pp. 685–695, 2021, doi: 10.1007/s12525-021-00475-2.
[8] B. G. Weinstein, “A computer vision for animal ecology,” Journal  of  Animal  Ecology ,  vol.  87, no.  3,  pp.  533–545,  May  2018,  doi: https://doi.org/10.1111/1365-2656.12780.
[9] A. Ayub Khan, A. Laghari, S. Awan, Lyari, and P.  Karachi,  “Machine  Learning  in  Computer Vision:  A  Review,” ICST  Transactions  on
Scalable Information Systems , vol. 8, Apr. 2021, doi: 10.4108/eai.21-4-2021.169418.
[10] M.  Nixon  and  A.  Aguado, Feature  extraction and  image  processing  for  computer  vision . Academic press, 2019.
[11] C. E. Kurian, C. Martin, P. J. Deepthi, and K. A. Eldhose, “Air Writing Recognition and Speech Synthesis,” 2018.
[12] J. Kobylarz, J. J. Bird, D. R. Faria, E. P. Ribeiro, and A. Ekárt, “Thumbs up, thumbs down: non- verbal  human-robot  interaction  through  real- time  EMG  classification  via  inductive  and supervised  transductive  transfer  learning,” J Ambient Intell Humaniz Comput , vol. 11, no. 12, pp. 6021–6031, 2020, doi: 10.1007/s12652-020- 01852-z.
[13] K. M. Kavana and N. R. Suma, “Recognization of  Hand  Gestures  Using  Mediapipe  Hands,”
International Research Journal of
Modernization  in  Engineering  Technology  and Science , vol. 4, no. 06, 2022.
[14] D. Denisko and M. M. Hoffman, “Classification and interaction in random forests,” Proceedings of the National Academy of Sciences , vol. 115, no. 8, pp. 1690–1692, 2018.
[15] J. L. Speiser, M. E. Miller, J. Tooze, and E. Ip, “A  comparison  of  random  forest  variable selection  methods  for  classification  prediction modeling,” Expert Syst Appl , vol. 134, pp. 93– 101,
2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.05.028. [16] M.  Soni  and  S.  Varma,  “Diabetes  prediction using machine learning techniques,” International  Journal  of  Engineering  Research
& Technology (Ijert) Volume , vol. 9, 2020.
[17] I. Hendapratama, I. W. Hamzah, and S. Astuti, “Rancang  Bangun  Aplikasi  Penerjemah  SIBI
(Sistem Isyarat Bahasa Indonesia) Menggunakan Algoritma Random Forest Classifier,” eProceedings of Engineering , vol. 9, no. 6, 2023.
[18] MediaPipe, “MediaPipe Solutions guide,” 2023. https://developers.google.com/mediapipe/soluti ons/guide (accessed Jun. 11, 2023).
[19] C. Lugaresi et al. , “Mediapipe: A framework for building  perception  pipelines,” arXiv  preprint arXiv:1906.08172 , 2019.
[20] K.  Goyal,  “Indian  Sign  Language  Recognition Using  Mediapipe  Holistic,” arXiv  preprint arXiv:2304.10256 , 2023.
[21] Tableau, “Guide To Data Cleaning: Definition,
Benefits, Components, And How To Clean Your Data,” Oct. 17, 2021.
https://www.tableau.com/learn/articles/what-is- data-cleaning (accessed Jun. 11, 2023).
[22] Mirko  Stojiljković,  “Split  Your  Dataset  With scikit-learn’s  train_test_split(),” Real  Python , 2023. https://realpython.com/train-test-split-
python-data/#the-importance-of-data-splitting
(accessed Jul. 05, 2023).
[23] G.  Varoquaux  and  O.  Colliot,  “Evaluating Machine Learning Models and Their Diagnostic Value,”  in Machine  Learning  for  Brain Disorders ,  O.  Colliot,  Ed.,  New  York,  NY: Springer  US,  2023,  pp.  601–630.  doi: 10.1007/978-1-0716-3195-9_20.
[24] S. Uddin, I. Haque, H. Lu, M. A. Moni, and E. Gide, “Comparative performance analysis of K- nearest  neighbour  (KNN)  algorithm  and  its different  variants  for  disease  prediction,” Sci Rep ,  vol.  12,  no.  1,  p.  6256,  2022,  doi: 10.1038/s41598-022-10358-x.
[25] M.  M.  Saritas  and  A.  Yasar,  “Performance analysis of ANN and Naive Bayes classification algorithm for data classification,” International journal of intelligent systems and applications in engineering , vol. 7, no. 2, pp. 88–91, 2019.
[26] B. Charbuty and A. Abdulazeez, “Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning,” Journal  of  Applied  Science  and Technology  Trends ,  vol.  2,  no.  01,  pp.  20–28, Mar. 2021, doi: 10.38094/jastt20165.
[27] H. H. Patel and P. Prajapati, “Study and analysis of decision tree based classification algorithms,” International Journal of Computer Sciences and Engineering , vol. 6, no. 10, pp. 74–78, 2018.
[28] Z.  Jun,  “The  Development  and  Application  of Support Vector Machine,” J Phys Conf Ser , vol. 1748, no. 5, p. 052006, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1748/5/052006.
[29] Y. Ramdhani, R. T. Prasetio, R. Hidayat, and D. P. Alamsyah, “Comparation of SVM Algorithm and Neural Network With Feature Optimization Based  on  Genetic  Algorithm  in  Determining
Immunotherapy Success in Cancer Disease,” in Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and
Operations Management Monterrey , 2021, pp. 3142–3149.
[30] Aman  Kharwal,  “Classification  Report  in Machine  Learning,” The  Clever  Programmer ,
Jul.
07, 2021. https://thecleverprogrammer.com/2021/07/07/cl assification-report-in-machine-learning/
(accessed Jun. 11, 2023).
[31] Aaron  Zhu,  “Essential  Evaluation  Metrics  for Classification Problems in Machine  Learning,”
Towards  Data  Science ,  Mar.  10,  2023. https://towardsdatascience.com/essential- evaluation-metrics-for-classification-problems- in-machine-learning-69e90665375b  (accessed Jun. 11, 2023).
[32] Teemu Kanstrén, “A Look at Precision, Recall, and  F1-Score,” towards  data  science ,  2020. https://towardsdatascience.com/a-look-at- precision-recall-and-f1-score-36b5fd0dd3ec (accessed Jul. 14, 2023).