## Perancangan Aplikasi Bahasa Isyarat “Isyaratku” Dengan Deep Learning Serta Google Cloud Platform
Robby Kamil 1 , Anton 2 , Widiastuti 3
1,2,3 Universitas Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin No. 2, Cipinang Melayu, Jakarta Timur, 13620, Indonesia e-mail: 1 12170423@nusamandiri.ac.id, 2 anton@nusamandiri.ac.id , 3 widiastuti.wtu@nusamandiri.ac.id
Artikel Info : Diterima : 22-09-2021 | Direvisi : 22-12-2021 | Disetujui : 31-12-2021
Abstrak - 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. Namun kesulitan dialami bagi penyandang tuna rungu untuk berinteraksi sepenuhnya karena lingkungan yang tidak ramah bagi mereka, salah satunya yaitu masih sangat sedikit  masyarakat  yang  mengerti  bahasa  isyarat.  Aplikasi  berbasis  Android  “Isyaratku”  dirancang  untuk mengedukasi  masyarakat  mengenai  Bahasa  Isyarat  Indonesia  (BISINDO),  dengan  fitur  yang  ingin  dihadirkan diantaranya deteksi bahasa isyarat dengan model deep learning dan menerjemahkan kata dengan output animasi, serta  memanfaatkan  layanan  Google  Cloud  Platform  sebagai  infrastruktur  aplikasi.  Pengembangan  aplikasi  ini menggunakan model Extreme Programming yang merupakan salah satu bentuk model dari metode pengembangan Agile, sehingga diharapkan pengembangan aplikasi ini bisa menciptakan ramah lingkungan bagi penyandang tuna rungu.
Kata Kunci : Android, Deep Learning , Google Cloud Platform
Abstracts -  As  social  beings,  naturally,  humans  need  to  interact  and  get  along  with  each  other  in  society  to exchange information or meet each other's needs such as transactions, teaching and learning processes in schools. However, the difficulties experienced by the deaf to interact fully because the environment is not friendly for them, one of the reasons is still too a bit people who have an understanding about sign language. "Isyaratku" android- base application is designed to educate people about Indonesian Sign Language (BISINDO), with the features to be presented, including: sign language detection with machine learning model and translate words with animation as the output, as well as utilizing Google Cloud Platform services as the application infrastructure. Develop this application used the Extreme Programming model which is one form of the models of Agile development methods so that expected development this application could establish a friendly environment for deaf persons.
Keywords : Android, Deep Learning, Google Cloud Platform

## PENDAHULUAN
Penyandang  disabilitas  di  Indonesia  masih  belum  mendapatkan  fasilitas  yang  ramah  dan  memadai. Keterbatasan sumber daya manusia untuk memenuhi kebutuhan penyandang disabilitas memperbesar kesenjangan untuk  dapat  berinteraksi  dan  berpartisipasi  dalam  masyarakat.  Lantas,  seberapa  nyamankah  orang  dengan keterbatasan komunikasi berinteraksi dengan masyarakat?
Menurut dr. Anung Sugihantono, saat ini berbagai kebutuhan penyandang disabilitas belum tersedia secara optimal. Terbatasnya sarana, prasarana, dan sumber daya manusia akan kebutuhan penyandang disabilitas untuk dapat  berinteraksi  dan  beradaptasi  dalam  masyarakat  serta  memenuhi  kebutuhannya.  Maka  dari  itu,  salah  satu upaya untuk menciptakan lingkungan yang ramah bagi penyandang disabilitas khususnya bagi para sahabat tuna rungu perlu adanya edukasi kepada masyarakat mengenai bahasa isyarat sebagai identitas mereka.
Diketahui bahwa perkembangan smartphone android di Indonesia sangatlah pesat, maka tak bisa dipungkiri jika smartphone android  menjadi pengguna terbesar di Indonesia dengan versi android 10  yang  menjadi paling populer  menurut  laporan  perusahaan  analitik  StatCounter.  Dengan  data tersebut  membuat programmer banyak yang  tertarik  mengembangkan  aplikasinya  berbasis  android.  Dan  demi  kenyamanan user ,  tak  sedikit  aplikasi  - aplikasi tersebut disematkan model deep learning untuk menyelesaikan permasalahan dengan cara terukur. Selain itu,  teknologi cloud  computing yang  semakin  eksis  juga  tak  luput  dimanfaatkan  layanan  dan  sumber  dayanya sehingga developer tak perlu lagi memikirkan penyediaan server untuk aplikasi yang sedang dikembangkan.
Dari  latar  belakang  diatas  maka  penulis  ingin  mengembangkan  aplikasi  berbasis  android  untuk  media pembelajaran  Bahasa  Isyarat  Indonesia  (BISINDO)  dengan  memanfaatkan deep  learning serta  Google  Cloud Platform dalam rangka capstone project Bangkit 2021.
Berikut  ini  adalah  penelitian  terdahulu  yang  berhubungan  dengan  jurnal  ini  antara  lain  penelitian  yang dilakukan oleh Maharoni Hendra Pradikja, Herman Tolle, Komang Candra Brata yang berjudul “Pengembangan Aplikasi  Pembelajaran  Bahasa  Isyarat  Berbasis  Android  Tablet”  pada  tahun  2018  yang  membahas  tentang pengembangan aplikasi berbasis android "PemBais" yang menyediakan metode pembelajaran dan dirancang untuk dapat  membantu  mengurangi  kesulitan  yang  dihadapi  kaum  tuna  rungu  dan  tuna  wicara  dalam  berkomunikasi, yang hasil dari pengujian usability mencapai skor rata-rata sebesar 87.18%.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Nurul Huda pada tahun 2019 yang berjudul “Aplikasi Bahasa Isyarat Pengenalan Huruf Hijaiyah Bagi Penyandang Disabilitas Tuna Rungu”. Penelitian ini membahas tentang pengembangan aplikasi pengenalan huruf hijaiyah yang dirancang untuk orang-orang yang memiliki kebutuhan khusus  seperti  penyandang  tuna  rungu  bagi  yang  beragama  islam,  yang  hasilnya  aplikasi  ini  dapat  membantu mempermudah para tuna rungu dalam mempelajari huruf hijaiyah dan dapat membaca Al-Quran dengan baik dan benar.
Dan  yang terakhir ada penelitian  yang dilakukan oleh Shinta Adhya Nurpiena, Endar Suprih  Wihidayat, Aris Budianto pada tahun 2021 dengan judul “ Developing Indonesia Sign Language (BISINDO) Application with Android Based for Learning Sign Language ”, membahas tentang pengembangan aplikasi bahasa isyarat berbasis android dengan methode penelitian ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, and Evalutaion). Penelitian ini berfokus pada pengujian kelayakan aplikasi untuk media pembelajaran yang menggunakan standar indikator  ISO  25010,  dengan  hasil  dari  pengujian  kelayakan  aplikasi  ini  didapatkan  yaitu  aspek  kesesuaian fungsional  dengan  persentase  100%,  aspek  kegunaan  83.2%,  aspek  portabilitas  100%,  aspek  keahlian  materi 100%, dan aspek keahlian media 93%.

## TINJAUAN PUSTAKA

## 1. Bahasa Isyarat
Bahasa Isyarat adalah bahasa yang digunakan oleh orang berkebutuhan khusus untuk berkomunikasi dengan cara manual, bahasa gerakan tubuh, dan gerakan bibir daripada menggunakan bunyi dan suara untuk berkomunikasi. Orang yang berkebutuhan khusus (tunarungu) adalah pengguna utama dari bahasa isyarat untuk prakteknya dengan cara mengkombinasikan bentuk tangan, gerakan tangan, gerakan lengan, dan gerakan tubuh, serta ekspresi pada wajah  untuk  saling  berkomunikasi  dan  mengungkapkan  apa  yang  ada  dipikiran  mereka  diantara  sesama berkebutuhan khusus.
Di  Indonesia,  ada  dua  sistem  dari  bahasa  isyarat  yang  digunakan  yaitu:  Bahasa  Isyarat  Indonesia (BISINDO)  dan  Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI).  SIBI  pada  dasarnya  tidak  dapat  digunakan  untuk berkomunikasi sehari - hari orang yang berkebutuhan khusus (tunarungu) hal ini disebabkan kosakata yang ada di SIBI tidak sesuai dengan aspirasi dan nurani kaum tunarungu dikarenakan tata bahasa yang baku pada pola tata bahasa Indonesia yang menyebabkan kesusahan untuk digunakan berkomunikasi.

## Sumber: bobo.grid.id

## Gambar 1. Bahasa Isyarat SIBI
BISINDO adalah bahasa isyarat yang mengadopsi nilai budaya asli Indonesia dan mudah dapat digunakan untuk berkomunikasi diantara kaum tunarungu dalam kehidupan sehari - hari. Kecepatan dan kepraktisannya dari BISINDO membuat lebih mudah untuk memahami dan mengerti bagi kaum tunarungu walaupun tidak mengikuti faedah tata bahasa dari bahasa Indonesia.
Sumber: id.pinterest.com
Gambar 2. Bahasa Isyarat BISINDO

## 2. Machine Learning
Machine  Learning merupakan  cabang  ilmu  dari Artificial  Intelligence yang  memungkinkan  komputer memiliki kemampuan untuk belajar tanpa perlu di program lagi (Arthur Samuel, 1959). Dengan menggunakan data, pembelajaran mesin memungkinkan komputer menemukan wawasan tersembunyi tanpa diprogram secara eksplisit saat mencarinya.
Proses pembelajaran mesin dimulai dengan pengamatan sebuah data, seperti contoh: pengalaman secara langsung, atau instruksi untuk mencari/menyelidiki  suatu pola data dan membuat keputusan/kesimpulan yang lebih  baik  di  masa  depan  bersumber  pada  contoh  tersebut.  Tujuan  utama  dari Machine  Learning itu  sendiri adalah membiarkan komputer belajar secara otomatis tanpa intervensi/campur tangan atau bantuan manusia dan menyamakan aktivitas yang sesuai.

## 3. Deep Learning
Deep Learning (Pembelajaran Dalam) atau sering dikenal dengan istilah Pembelajaran Struktural Mendalam ( Deep  Structured  Learning )  atau  Pembelajaran  Hierarki  ( Hierarchical  Learning )  adalah  salah  satu cabang  dari ilmu pembelajaran mesin ( machine learning ) yang terdiri algoritma pemodelan abstraksi tingkat tinggi pada data menggunakan sekumpulan fungsi transformasi non-linear yang ditata berlapis-lapis dan mendalam.
Teknik  dan  algoritma  dalam  pembelajaran  dalam  dapat  digunakan  baik  untuk  kebutuhan  pembelajaran terarah  ( Supervised  Learning ),  pembelajaran  tak-terarah  ( Unsupervised  Learning ),  dan  semi-terarah  ( Semi- supervised  Learning )  dalam  berbagai  aplikasi  seperti  pengenalan  citra,  pengenalan  suara,  klasifikasi  teks,  dan sebagainya.

## 4. Computer Vision
Computer Vision adalah suatu proses transformasi atau perubahan dari data yang berasal dari kamera video maupun  foto/gambar  kedalam  sebuah  hasil  keputusan  ataupun  sebuah  presentasi  yang  baru,  dimana  hasil  dari kegiatan transformasi tersebut memiliki kepentingan untuk mencapai suatu tujuan.
Data yang dimasukkan kedalam kegiatan transformasi tersebut memungkinkan untuk memiliki  beberapa informasi  yang  terkonstektual  seperti  halnya  sebuah  foto/gambar  yang  didalamnya  terdapat  berbagai  objek. Dengan  demikian  akan  didapatkan  keputusan-keputusan  yang  akan  diambil  pada  gambar,  misalnya  berupa "adakah  telapak  tangan  seseorang  pada  gambar  tersebut?"  atau  "siapa  sajakah  orang  yang  terdapat  pada  foto tersebut?".  Adapun  perubahan  kedalam  presentasi  yang  baru  seperti  perubahan  gambar  menjadi  grayscale  atau juga pemotongan objek pada gambar.

## 5. Deteksi Objek
Deteksi objek ( Object Detection ) adalah teknik visi komputer untuk menemukan contoh objek dalam gambar atau  video.  Algoritma  deteksi  objek  biasanya  memanfaatkan  pembelajaran  mesin  atau  pembelajaran  mendalam untuk menghasilkan hasil yang bermakna.
Tujuan  deteksi  objek  adalah  untuk  mereplikasi  kecerdasan  yang  dimiliki  manusia  dalam  melihat  benda menggunakan  komputer.  Cara  kerja  deteksi  objek  adalah  deteksi  objek  menempatkan  keberadaan  objek  dalam gambar  dan  menggambar  kotak  pembatas  di  sekitar  objek  itu.  Ini  biasanya  melibatkan  dua  proses,  yaitu mengklasifikasikan  jenis  objek,  dan  kemudian  menggambar  kotak  di  sekitar  objek  itu.  Klasifikasi  gambar  dan skenario deteksi objek terlihat serupa.
Secara umum, klasifikasi adalah mengklasifikasikan gambar ke dalam kategori tertentu. Sedangkan objek deteksi adalah mengidentifikasi lokasi objek dalam gambar, misalnya menghitung jumlah instance suatu objek.

## 6. Tensorflow Object Detection API
Google  merilis  Tensorflow  Object  Detection  API  untuk  mempermudah  pengembangan  aplikasi deep learning .  Tensorflow  Object  Detection  API  adalah open  source  framework yang  dapat  digunakan  untuk mengembangkan, melatih, dan menggunakan model deteksi objek.

## 7. Cloud Computing
Cloud  Computing atau  komputasi  awan  adalah  komputasi  berbasis  internet  dimana  semua  layanan  dapat digunakan atau di akses melalui internet. Secara teknis gabungan dari banyak server untuk menyediakan sumber daya agar dapat dimanfaatkan bersama. Sumber daya bisa berupa aplikasi, storage , data dan lain-lain. Virtualisasi adalah tahap awal menuju cloud computing . Virtualisasi "melepaskan" ikatan antara hardware dan fungsi kendali manajemennya, sehingga menjadi virtual machine .

## 8. Google Cloud Platform
Google  Cloud  Platform  (GCP)  adalah  kumpulan  layanan  komputasi  awan  yang  ditawarkan oleh  Google. GCP berjalan di atas infrastruktur yang sama yang digunakan oleh Google untuk produk internalnya, seperti Google Search,  YouTube,  dan  Gmail.  Bersamaan  dengan  seperangkat  alat  manajemen,  GCP  menyediakan  serangkaian layanan cloud modular termasuk komputasi, penyimpanan data, analisis data dan pembelajaran mesin.

## METODE PENELITIAN

## 1. Metode Pengumpulan Informasi
Metode pengumpulan data yang digunakan adalah:
a. Observasi
Merupakan  metode  pengumpulan  data  dengan  cara  melakukan  pengamatan  terhadap objek  secara  langsung yaitu pada penyediaan alat atau media sebagai penunjang kebutuhan penyandang tuna rungu.
b. Wawancara Yaitu wawancara langsung pada objek penelitian yang dalam hal ini adalah beberapa kementerian dan lembaga yang mempersentasikan permasalahan yang sedang dihadapi pada capstone project briefing .
c. Kepustakaan
Pengumpulan data dilakukan dengan cara mempelajari referensi dan penelitian yang terkait dengan sistem yang dibuat,  yaitu  cara  mengenalkan  Bahasa  Isyarat  Indonesia  (BISINDO),  mempelajari deep  learning untuk mengenali objek, serta infrastruktur software pada Google Cloud.

## 2. Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  model  Extreme  Programming yang  merupakan  salah  satu  bentuk  model  dari  metode  pengembangan  Agile.  Model  Extreme  Programming didefinisikan  sebagai  suatu  metode  ringan  yang  menekankan  pada  komunikasi  yang  intens,  hingga  model pengerjaan  yang  interaktif  dan incremental .  Di  dalam  pengembangan  sistem  yang  menggunakan Extreme Programming terdapat empat tahapan, yaitu: Planning , Design , Coding , dan Testing (Pressman, 2010). Extreme Programming biasanya diterapkan pada pengembangan software dengan tim kecil hingga medium.
Sumber: (Pressman, 2010)

## a. Planning
Tahapan ini merupakan langkah awal dalam pembangunan sistem dimana dalam tahapan ini dilakukan beberapa kegiatan perencanaan yaitu identifikasi permasalahan, menganalisa kebutuhan sampai dengan penetapan jadwal pelaksanaan pembangunan sistem.
b. Design
Kegiatan perancangan pemodelan sistem, arsitektur hingga basis data. Tahapan ini dimaksudkan untuk mempermudah pengembangan desain sistem.
c. Coding
Kegiatan pengkodean menggunakan bahasa pemograman sebagai penerapan pemodelan yang sudah dibuat kedalam bentuk user interface .
d. Testing
Pengujian sistem dilakukan setelah tahapan pengkodean selesai untuk mengetahui apakah ada kesalahan saat aplikasi sedang berjalan serta mengetahui apakah sistem yang dibangun sudah sesuai kebutuhan pengguna.

## ANALISIS KEBUTUHAN DAN PERANCANGAN SISTEM

## 1. Perancangan Umum Sistem
Mengembangkan sebuah perangkat lunak ( software ) dibutuhkan perancangan yang tepat agar kualitas yang dihadirkan  baik  dan  kebutuhan user yang  akan  menggunakan  aplikasi  dapat  terpenuhi.  Secara  keseluruhan perancangan  sistem  aplikasi  bahasa  isyarat  “Isyaratku”  ini  dapat  dilihat  melalui  diagram  perancangan  aplikasi berikut:

## Gambar 4. Diagram Perancangan Aplikasi

## 2. Gambaran Umum Sistem
Merancang arsitektur untuk kebutuhan aplikasi merupakan suatu hal yang fundamental untuk menghasilkan output yang diinginkan. Arsitektur bisa digambarkan sebagai interaksi antara network , hardware , dan software yang menjadi  suatu  konstruksi  sebuah  sistem.  Aplikasi  Isyaratku  nantinya  akan  dibangun  berbasis  android  dan menyematkan model deep learning untuk mendeteksi bahasa  isyarat serta memanfaatkan layanan Google Cloud Platform untuk menyimpan data yang dibutuhkan.
Perancangan Perancangan Umum Sistem Perancangan Perangkat Lunak Analisis Kebutuhan Gambaran Umum Sistem Analisis Kebutuhan Fungsional Diagram Use Case Perancangan Arsitektur Perancangan Activity Diagram Perancangan Antar Muka
Gambar 5. Infrastruktur di Google Cloud
Saat user masuk  ke  halaman  utama  aplikasi  Isyaratku  terdapat  dua opsi  untuk  melakukan  terjemahan  ke dalam bahasa isyarat, yaitu halaman Text Translate dan Live Translate . Maka ada beberapa hal yang diperlukan yakni data untuk output yang diinginkan dan fitur - fitur yang tersedia dalam User Interface (UI). Kebutuhan data untuk output yang diinginkan adalah sebagai berikut:
a. Karakter animasi . Jika fitur yang digunakan user adalah Text Translate , karakter animasi digunakan sebagai output yang dihasilkan dengan membentuk isyarat sebagai terjemahan.
b. Model  deep  learning .  Jika  fitur  yang  digunakan Live  Translate ,  model deep  learning berperan  untuk mendeteksi tangan user yang membentuk bahasa isyarat sebagai objek
Daftar  kebutuhan terdiri  dari  kebutuhan  fungsional  dan  kebutuhan  non-fungsional.  Kebutuhan  fungsional sistem adalah daftar pemakai sistem dan hak aksesnya, serta aktivitas apa saja yang dilakukan oleh sistem secara umum. Berikut adalah calon pengguna sistem aplikasi Isyaratku:
a. User atau Pengguna . Fitur yang harus disediakan untuk user adalah fitur untuk menerjemahkan ke dalam bahasa isyarat, baik menggunakan text translate ataupun live translate .
b. Admin . Khusus untuk admin, fitur yang harus dimiliki adalah fitur untuk mengelola sistem, mengelola data dan mengelola model deep learning .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengembangan aplikasi Isyaratku terbagi menjadi tiga bagian yaitu bagian android mobile development (dibagi ke dalam front-end mobile app dan back-end mobile app ) yang bertanggung jawab pada tampilan atau front- end aplikasi, deep learning yang bertanggung jawab pada pembuatan model objek deteksi, serta cloud computing yang bertanggung jawab pada infrastruktur back-end aplikasi di Google Cloud.
Selain proses pengembangan yang telah disebutkan diatas juga terdapat pembuatan karakter animasi sebagai output untuk menerjemahkan ke dalam bahasa isyarat. Sebanyak 26 huruf abjad  yang dibuat  karakter animasinya berformat PNG dengan dimensi 768x768 pixel serta karakter animasi memiliki banyak warna.
Secara  spesifik front-end  mobile  app membuat  fitur untuk  menerjemahkan,  menampilkan animasi  sebagai penerjemah yang didapat dari respon back-end mobile app ,  membuat  fitur untuk mengaktifkan kamera yang akan mendeteksi  tangan user sebagai  objek.  Lalu back-end  mobile  app membuat  koneksi  antara front-end  mobile  app dengan API ( Application Programming Interface ) yang di deploy di Google Cloud, menerima request dari front-end mobile app dan mengirimkannya ke API, serta menerima respon dari API dan meneruskannya ke front-end mobile app .
Gambar 7. Tampilan Front-End Aplikasi Isyaratku
Kemudian bagian deep learning mengumupulkan gambar untuk deep learning menggunakan webcam dan OpenCV,  memberi  label  pada  gambar  untuk  deteksi  bahasa  isyarat  menggunakan  LabelImg,  membangun  model dengan Tensorflow Object Detection, dan menggunakan transfer learning untuk melatih sebuah model deep learning .
Gambar 8. Objek Deteksi Dengan Model Deep Learning
Namun sayangnya, dikarenakan waktu yang diberikan untuk menyelesaikan capstone project di Bangkit 2021 terbatas  maka  aplikasi  Isyaratku  tidak  dapat  di launching dengan  tidak  berhasilnya build API  yang  tepat  untuk menerima request dari front-end mobile app untuk mengambil data di Google Cloud.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pengembangan  aplikasi  yang  dilakukan  sebagai  alat  penerjemah  Bahasa  Isyarat  Indonesia (BISINDO) berbasis android dengan memanfaatkan deep learning serta Google Cloud dapat diambil kesimpulan bahwa  aplikasi  tidak  berhasil  dibuat,  walaupun  begitu  penulis  berharap  jurnal  ini  dapat  menjadi  pembelajaran untuk penelitan selanjutnya  agar dapat  mengembangkan aplikasi untuk pembelajaran  bahasa  isyarat  yang  lebih efektif dengan waktu pengembangan yang lebih tersusun.

## REFERENSI
Afrila Safitri, R. (2015). Implementasi metode viola and jones untuk mengenali isyarat jari sebagai saraa navigasi pada aplikasi pemutar musik (Doctoral dissertation, Universitas Komputer Indonesia).
Dadang,  Wayan.  "Memahami  Kecerdasan  Buatan  berupa  Deep  Learning  dan  Machine  Learning", https://warstek.com/2018/02/06/deepmachinelearning/, diakses pada 3 Agustus 2021 pukul 10.27
Hakim, A. R. (2016). Analisis Perbandingan Sistem Cloud Azure Dan Google Cloud. InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan , 1 (1), 38-41.
Harani,  N.H.,  Hasanah,  M.  2020. Deteksi  Objek  dan  Pengenalan  Karakter  Plat  Nomor  Kendaraan  Indonesia Berbasis Python . Bandung: Kreatif Industri Nusantara. https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
Huda, N. (2019). Aplikasi Bahasa Isyarat Pengenalan Huruf Hijaiyah Bagi Penyandang Disabilitas Tuna Rungu.
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), 8(1), 1-6.
Intermedia,  B.  2020.  "Agile  Development  Method:  Pengertian,  Manfaat,  Prinsip  Utama,  dan  Jenisnya", https://www.jagoanhosting.com/blog/apa-itu-agile-development-method/ ,  diakses  pada  5  Agustus  2021 pukul 19.48
Kontributor Wikipedia. (20 July 2021). Google Cloud Platform. Wikipedia, Ensiklopedia Gratis. Diperoleh 20:06,
8 Agustus 2021, dari
https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Google_Cloud_Platform&oldid=1034513957
Nurpiena, S. A., Wihidayat, E. S., & Budianto, A. Developing Indonesia Sign Language (BISINDO) Application with Android Based for Learning Sign Language. Journal of Informatics and Vocational Education, 4(1).
Ouaknine, A. 2018. "Review of Deep Learning Algorithms for Object Detection", https://medium.com/zylapp/review-of-deep-learning-algorithms-for-object-detection-c1f3d437b852 , diakses pada 3 Agustus 2021 pukul 17.03
Pertiwi,  Wahyunanda  Kusuma.  "Ini  OS  Android  yang  Paling  Banyak  Dipakai  di  Indonesia", https://tekno.kompas.com/read/2021/03/10/14070017/ini-os-android-yang-paling-banyak-dipakai-di- indonesia. diakses pada 8 September 2021 pukul 19.38
Pradikja, M. H., Tolle, H., & Brata, K. C. (2018). Pengembangan Aplikasi Pembelajaran Bahasa Isyarat Berbasis Android Tablet. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X.
Setiyani,  L.  (2021).  ANALISIS  KEBUTUHAN  FUNGSIONAL  APLIKASI  PENANGANAN  KELUHAN MAHASISWA STUDI KASUS: STMIK ROSMA KARAWANG. Jurnal Inovasi Pendidikan dan Teknologi Informasi (JIPTI), 2(01), 8-17.
Yunanda,  A. B., Mandita, F., &  Armin,  A. P. (2018). Pengenalan  Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Untuk Karakter Huruf Dengan Menggunakan Microsoft Kinect. Fountain Of Informatics Journal, 3(2), 41-45.