## DETEKSI DAN PENGENALAN GESTUR TANGAN SECARA REAL-TIME MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN KONVOLUSIONAL
Gidion Bagas Prananta 1 , Hagi Azzam Azzikri 2 , Chaerur Rozikin 3
1,2,3 UNIVERSITAS SINGAPERBANGSA KARAWANG
1 2010631170074@student.unsika.ac.id, 2 2010631170076@student.unsika.ac.id,
3 chaerur.rozikin@staff.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Real-time hand gesture detection is an interesting topic in pattern recognition and computer vision. In this study, we propose the use of a Convolutional Neural Network (CNN) to detect and recognize hands in real-time. Our goal is to develop a system that can accurately identify and interpret user gestures in real-time. The proposed approach involves two main stages, namely hand gesture recognition and gesture recognition. For stage detection, we use the CNN architecture to recognize hands in the video. We train the CNN model  using a dataset containing various hand gestures. Once a hand is detected, we extract the relevant hand region and proceed to the gesture recognition stage. The gesture recognition stage involves training and testing CNN models for different hand signal recognition. We use a hand gesture dataset that contains a variety of common hand signals. The experimental results show that the proposed system can detect and recognize hand movements in real-time with satisfactory accuracy. Although there  are  still  some  challenges  that  need  to  be  overcome,  this  research  provides  a  solid  foundation  for  further development in real-time hand gesture recognition.
Keywords : Hand gesture detection, Movement recognition, Computer Vision.

## I.   PENDAHULUAN
Pengelolaan  gambar,  proses  klasifikasi  objek  adalah bagian  dari  computer  vision  yang  mempunyai  tujuan memproses  masukan  gambar  kedalam  beberapa kategori  yang  telah  disesuaikan  dengan  kebutuhan. Klasifikasikan gambar didefinisikan dengan memberikan  masukan  dari  satu  set  nomor  kemudian mengembalikan hasil yang didapat. Teknologi Informasi yang  digunakan  pada  proses  klasifikasi  citra  adalah metode deep learning yang masih bagian dari Machine Learning.
Machine learning sudah menarik banyak perhatian para  ilmuwan  dalam  berbagai  bidang  komputasi khususnya  pada  identifikasi  pola  citra.  Dan  sebagian besar  teknologi  ini  bekerja  dari  dengan  asumsi  umum bahwa data pelatihan dan data pengujian memiliki ruang fitur  yang  sama  dengan  distribusi  data  pengujian. Hasilnya  adalah  distribusi  fitur  dari  data  uji  berubah, tidak  dapat  menggunakan  model  prediksi  dan  harus membangun  kembali  dan  membangun  ulang  dari  awal menggunakan data latih yang baru.
Pengenalan gestur tangan telah menjadi topik yang menarik  dalam  bidang  pengenalan  pola  dan Computer Vision . Gestur tangan adalah cara yang alami dan intuitif bagi  manusia  untuk  berkomunikasi  dan  berinteraksi dengan  lingkungan  sekitar.  Dalam  beberapa  tahun terakhir, perkembangan teknologi telah memungkinkan penggunaan  gestur  tangan  dalam  berbagai  aplikasi, seperti  kontrol  perangkat  elektronik,  permainan interaktif, dan antarmuka manusia mesin.
Salah satu tantangan utama dalam pengenalan gestur tangan  adalah  mendeteksi  dan  mengenali  gestur  secara real-time. Kemampuan untuk mendeteksi dan mengenali gestur  tangan  dengan  cepat  dan  akurat  memungkinkan sistem  berinteraksi  secara  langsung  dengan  pengguna
dalam waktu nyata. Hal ini penting dalam konteks aplikasi yang membutuhkan respons yang cepat, seperti permainan atau  kontrol  gerakan  real-time.  Dalam  penelitian  ini difokuskan  pada  pengembangan  metode  deteksi  dan pengenalan gestur tangan secara real-time menggunakan jaringan saraf tiruan konvolusional (Convolutional Neural Network/CNN). CNN telah terbukti sangat sukses dalam berbagai  tugas  pengenalan  pola,  termasuk  pengenalan citra  dan  pengenalan  gestur.  Arsitektur  CNN  yang  kuat dan  kemampuannya  untuk  mengekstraksi  fitur  dari  data citra  membuatnya  menjadi  pilihan  yang  baik  untuk pengenalan gestur tangan.
Terdapat  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang memiliki ide dan dasar yang sama dengan penelitian ini, diantaranya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh Wibowo dan Astuti (2021) [1], Nurhayati dkk. (2022) [2], Yirtici dan Yurtkan (2022)[3], dan Saiful dkk.(2022) [4]. Namun,  terdapat  perbedaan  yang  banyak  baik  diantara penelitian-penelitian tersebut maumpun dengan penelitian ini.  Seperti  objek  penelitian,  bahasa  isyarat  yang digunakan hingga perbedaan pada proses pembelajaran.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengembangkan sebuah  sistem  yang  mampu  mendeteksi  gestur  tangan dalam citra video secara real-time, dan mengenali gestur yang  dilakukan  oleh  pengguna  dengan  akurasi  yang tinggi.  Pendekatan  akan  dilakukan  dengan  basis  CNN untuk  melatih  dan  menguji  model  menggunakan  dataset gestur yang beragam. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat  memberikan  kontribusi  pada  pengembangan teknologi  pengenalan  gestur  tangan  secara  real-time. Implementasi yang sukses dari sistem ini dapat memiliki berbagai  aplikasi  yang  berguna  dalam  industri  hiburan, kontrol perangkat elektronik, dan bidang-bidang lain yang membutuhkan interaksi manusia yang alami dan intuitif.
Teknik  pelatihan  menggunakan  metode  CNN  yang dilakukan oleh beberapa penelitian sebelumnya bertujuan memperbaiki  teknik  pelatihan  agar  mendapatkan  nilai akurasi  yang  lebih  baik.  Penelitian  ini  bertujuan  Untuk mendeteksi  gestur  tangan,  serta  membedakan  gestur tersebut.  Permasalahan  yang  dibahas  adalah  tentang proses  klasifikasi  dengan  CNN  mampu  menghasilkan deteksi objek gestur tangan serta membedakan modelnya, kemudian bagaimana penggunaan dataset training dengan resolusi citra (gambar) yang bagus dapat membuat model yang dipakai lebih baik dan mengurangi overfitting, serta mengetahui  berapa  akurasi  dan  presisi  sistem  klasifikasi terhadap pengenalan gestur tangan ini.

## II.   TINJAUAN PUSTAKA A. MACHINE LEARNING
Mesin  pembelajaran  adalah  pendekatan  komputasional yang  memungkinkan  sistem  untuk  belajar  dari  data  dan pengalaman,  tanpa  harus  secara  eksplisit  diprogram, dengan  tujuan  untuk  menghasilkan  prediksi,  pengenalan pola, atau pengambilan keputusan yang akurat [14].
Ulasan  dari  berbagai  bidang  disajikan  dalam bentuk pemecahan masalah dan algoritmanya dan dibagi menjadi tiga kategori dalam machine learning antara lain supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement  learning[5]. Konsep  mesin  pembelajaran adalah suatu pendekatan komputasional yang memungkinkan sistem untuk belajar secara otomatis dari data  dan  pengalaman.  Sistem  tersebut  dapat  mengenali pola dalam data, menemukan hubungan  yang kompleks, dan  menggunakan  informasi  tersebut  untuk  melakukan prediksi atau pengambilan keputusan [15].
Ada  beberapa  pendekatan  dalam machine learning ,  termasuk  supervised  learning  (pembelajaran terarah),  unsupervised  learning  (pembelajaran  tak- terarah),  dan  reinforcement  learning  (pembelajaran dengan  penguatan)  [6].  Dalam  supervised  learning, komputer  diberikan  data  yang  telah  diberi  label  atau anotasi,  dengan  tujuan  untuk  mempelajari  hubungan antara  fitur-fitur  data  dan  labelnya.  Kumpulan  sampel digunakan untuk meringkas karakteristik distribusi ukuran perilaku dalam setiap jenis aplikasi sehingga membentuk model perilaku dari data [7].
Unsupervised learning adalah pendekatan pembelajaran  mesin  untuk  mendeteksi  pola  dalam kumpulan data dengan titik data yang tidak berlabel atau tidak terstruktur [8]. Sementara itu, dalam reinforcement learning,  komputer  belajar  melalui  interaksi  terus- menerus dengan lingkungan yang dinamis dengan tujuan untuk mencapai tujuan tertentu dan mencapai hasil yang optimal [9][10].

## B. CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
CNN  atau Convolutional  Neural  Network pertama  kali dikembangkan  oleh  Kunihiko  Fukushima  peneliti  yang berasal  dari  NHK  Broadcasting  Science  Research Laboratories, Tokyo, Jepang. Dengan nama NeoCognitron.  Convolutional  Neural  Network  (CNN) adalah pengembangan dari Multilayer Perception (MLP) yang  dibuat  agar  dapat  mengelola  data  dua  dimensi sehingga dapat mengenali objek citra digital.
CNN termasuk jenis Deep Neural Network karena dalamnya tingkat jaringan dan banyak diimplementasikan
dalam data citra.
CNN termasuk pengenalan pola dengan pendekatan  supervised  untuk  memprediksi  suatu  objek, terutama prediksi pada gambar [11]. CNN memiliki cara kerja  yang  sama  dengan  MLP.  Pada  CNN  setiap neuronnya  dipresentasikan  dalam  bentuk  dua  dimensi. Sedangkan  pada  MLP  setiap  neuronnya  dipresentasikan dalam bentuk satu dimensi. Saraf yang terdiri dari lapisan konvolusi,  lapisan  pooling,  dan  lapisan  fully  connected. Lapisan konvolusi digunakan untuk mengekstraksi fitur- fitur  penting  dari  input,  sedangkan  lapisan  pooling digunakan untuk mengurangi dimensi data. Lapisan fully connected  bertanggung  jawab  untuk  klasifikasi  atau regresi berdasarkan fitur-fitur yang telah dipelajari.
Karena sifat konvolusi tersebut CNN hanya dapat digunakan pada data yang memiliki struktur dua dimensi seperti citra dan suara. CNN terdiri dari beberapa layer dan beberapa neuron pada setiap layernya. CNN menggunakan tensor orde 3, dimana sebuah citra masukan berukuran H x W piksel dengan 3 kanal (kanal warna R, G dan B) diproses melalui serangkaian tahapan proses  secara  berurutan.  Satu  tahapan  proses  disebut lapisan  (layer)  yang  terdiri  dari  lapisan  konvolusional (convolutional  layer),  lapisan  pooling  (pooling  layer), lapisan  normalisasi  (normalization  layer),  lapisan terhubung penuh (fully connected layer).
Convolution  layer  merupakan  bangunan  utama dari  CNN  yang  sebagian  besar  proses  komputasinya dilakukan menggunakan operasi matematika aljabar linear yang  mengalikan  matriks  dari  filter  pada  citra.  Tujuan dilakukannya  konvolusi  pada  data  citra  adalah  untuk mengekstraksi  fitur  dari  citra  input.  Bobot  pada  layer menspesifikasikan  kernel  konvolusi  yang  digunakan, sehingga kernel konvolusi dapat dilatih berdasarkan input pada CNN.

## Gambar 1. Proses Konvolusi
Pooling  layer  adalah  lapisan  dalam  arsitektur  jaringan saraf  tiruan  yang  digunakan  untuk  mengurangi  dimensi spasial dari fitur yang dihasilkan oleh lapisan sebelumnya. Lapisan ini berfungsi untuk mengekstrak fitur yang paling dominan  dan  mengurangi  jumlah  parameter  yang  perlu dipelajari oleh jaringan [16].
Proses  tersebut  dapat  memastikan  fitur  yang didapatkan  akan  sama  meskipun  objek  citra  mengalami pergeseran. Secara  umum  pooling  layer  mengikuti  layer konvolusi,  dipergunakan  untuk  mengurangi  dimensi feature map (downsampling) dan mempercepat komputasi karena parameter yang ada menjadi semakin sedikit..
Fully  connected adalah  layer  yang  biasanya digunakan  dalam  penerapan  MLP  yang  bertujuan melakukan  transformasi  dimensi  data  agar  dapat diklasifikasikan  secara  linear.  Setiap  neuron  pada convolution layer perlu ditransformasi menjadi data satu
dimensi  dimasukkan  ke  dalam  sebuah  fully  connected layer. Struktur terakhir dari konvolusi dan pooling adalah layer klasifikasi.
Namun, model jaringan saraf tiruan konvolusional yang  mendalam  sulit  diterapkan  pada  perangkat  seluler. Hal  ini  karena  mereka  perlu  menjaga  akurasi  model sambil mempertimbangkan ukuran dan kecepatan model [12]. Desain struktur jaringan saraf tiruan konvolusional dalam  untuk  perangkat  seluler  membutuhkan  penelitian lebih lanjut.

## C. GESTUR TANGAN
Gestur Tangan (Hand Gesture) adalah gerakan atau posisi tangan yang memiliki makna tertentu dan dapat dikenali sebagai bentuk komunikasi manusia. Gestur tangan dapat digunakan  untuk  mengirim  pesan  atau  instruksi  tanpa menggunakan  kata-kata,  melainkan  melalui  gerakan tangan yang dapat diinterpretasikan oleh sistem komputer [17].  Gestur  tangan  merupakan  bagian  integral  dari komunikasi  non-verbal  manusia  dan  dapat  mencakup berbagai  bentuk  gerakan,  posisi  jari,  atau  bentuk  tangan yang  spesifik. Gesture  tangan  dapat  digunakan  dalam pengenalan  emosi.  Gerakan  tangan  dan  posisi  jari-jari dapat memberikan informasi tentang ekspresi emosional individu, seperti kegembiraan, kesedihan, atau kemarahan.  Hal  ini  memungkinkan  aplikasi  pengenalan emosi yang lebih mendalam dan interaktif [19].
Gestur  tangan  dapat  memiliki  beragam  makna tergantung  pada  budaya,  konteks  sosial,  dan  situasi komunikasi.  Beberapa  contoh  gestur  tangan  umum termasuk  melambai  tangan  untuk  menyapa  atau mengucapkan  selamat  tinggal,  mengacungkan  jari telunjuk  untuk  menunjuk  atau  menyoroti  sesuatu, mengangkat  jari  tengah  sebagai  tanda  ketidaksetujuan atau  penghinaan,  menggenggam  tangan  sebagai  tanda salam atau persetujuan, dan sebagainya.
Selain digunakan dalam komunikasi verbal, gestur tangan  juga  dapat  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi teknologi, seperti sistem pengenalan gestur tangan untuk mengontrol  perangkat  elektronik,  antarmuka  virtual reality, atau permainan interaktif selain itu gesture tangan dapat  digunakan  dalam  interaksi  manusia-robot.  Gestur tangan  dapat  memberikan  instruksi  atau  komunikasi kepada robot melalui gerakan tangan yang ditangkap dan dikenali. Hal ini memungkinkan penggunaan robot dalam berbagai  aplikasi,  seperti  asisten  pribadi  atau  dalam industri otomasi [20].
Dalam  konteks  ini,  pengenalan  gestur  tangan secara akurat dan real-time menjadi sangat penting untuk menciptakan pengalaman pengguna yang lebih intuitif dan alami  [13].  Oleh  karena  itu,  model  pengenalan  isyarat tangan  yang  efisien  dan  akurat  sangat  penting  untuk pengenalan gestur dalam aplikasi real-time .

## III.   METODE PENELITIAN
Metode  yang  dilakukan  atau  dipakai  pada  penelitian  ini adalah metode kuantitatif eksperimen, dimana akan dibuat program dengan bahasa pemrograman Python dalam IDE Visual Studio Code, yang akan menjalankan kode untuk melatih  model  CNN  untuk  mengenali  gestur  tangan dengan metode Trial and Error sampai model yang dibuat berhasil  mengenali  dan  membedakan  bermacam-macam gestur tangan dari data latih. Tahapan-tahapan penelitian
ini  dibagi  menjadi  tiga  bagian,  yaitu  penentuan  dataset, pelatihan data dan pengujian model.
1. Dataset
Dataset  terdiri  dari  gambar  dengan  gesture  tangan berbeda.  Himpunan  data  dubagi  menjadi  5  folder  yang mulanya di labeli oleh angka. Dalam setiap folder berisi 123-137  gambar  gesture  tangan  yang  telah  di record peneliti dimana total dataset yang digunakan adalah 634 gesture tangan.

## 2. Training data
Dalam  penelitian  ini,  dataset  yang telah di record akan di  training.  Hasil  output  dari  data  yang  telah  di  training beruba file H5 yang akan digunakan dalam realtime. Data hasil  training  akan  diterapkan  dengan  bentuk array dan dilabeli masing masing tipe gesture

## 3. Testing
Pada  tahap  testing  melakukan  validasi  apakah  program yang  dibuat  dan  training  data  yang  dihasilkan  sesuai dengan apa yang diharapkan mulai dari berbagai macam gesture yang  harusnya  muncul, bug  program sehingga menghasilkan  keakuratan  yang  baik  ketika  digunakan secara realtime dengan webcam.

## IV.   HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 2. Data gesture tangan
Pengecekan      data      set      terdiri      dari      gerakan      tangan menyerupai gesture tertentu.  Himpunan  data dibagi  menjadi 5  folder  antara  lain:  Saya, kamu, cinta, syap, damai seperti pada  gambar  1.
Tabel 1. Informasi Dataset Kelas Jumlah Saya 128 Kamu 137 Cinta 120 Syap 126 Damai 123
Dalam    proses    pelatihan  menghasilkan  output  berupa file H5 sehingga bisa di proses dan di definisikan dalam bentuk array pada  program.  Pemeriksaan  dilakukan langsung  melalui  program  yang  telah  dibuat  melalui webcam sehingga bisa langsung terdeteksi keakurasiannya dan inilah hasil testing yang dilakukan.
Gambar 3. Menunjukkan gesture saya
Gambar 4. Menunjukkan gesture kamu Gambar 5. Menunjukkan gesture cinta
Gambar 6. Menunjukkan gesture syap
Gambar 7. Menunjukkan gesture damai

## V.   KESIMPULAN
Hasil  dari  program  yang  dibuat  telah  dapat  mengenal dan  membedakan  gestur  tangan  yang  berbeda  dan menunjukkan  akurasi  yang  memuaskan.  Pada  lima dataset  yang  digunakan,  model  yang  dikembangkan mampu  mengenali  dan  membedakan  gestur  tangan dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  pada  setiap percobaan.
Melalui penggunaan teknik pengolahan citra dan arsitektur jaringan saraf tiruan konvolusional yang tepat, penelitian  ini  telah  membuktikan  bahwa  pengenalan gestur  tangan  secara  real-time  dapat  dicapai  dengan kualitas  yang  baik.  Penelitian  ini  memberikan sumbangan  penting  bagi  pengembangan  antarmuka manusia komputer yang interaktif dan intuitif.
Meskipun  demikian,  ada  beberapa  saran pengembangan  yang  dapat  diterapkan  ke  depannya. Pertama,  menambah  dataset  gestur  tangan  yang  lebih luas  dan  beragam  dapat  meningkatkan  kemampuan generalisasi model. Penggunaan dataset yang lebih besar dan  variasi  gestur  tangan  yang  lebih  banyak  akan
membantu  model  untuk  mengenali  gestur  yang  lebih kompleks dan lebih banyak variasinya.
Selain itu, integrasi dengan sensor gerak seperti accelerometer atau sensor kedalaman dapat meningkatkan  akurasi  dan  keandalan  deteksi  gestur tangan.  Informasi  tambahan  dari  sensor  ini  dapat memberikan konteks yang lebih kaya untuk pengenalan gestur,  serta  mengatasi  beberapa  kendala  dalam pengenalan gestur yang hanya bergantung pada citra.
Secara keseluruhan, penelitian ini telah menghasilkan  kontribusi  penting  dalam  bidang  deteksi dan pengenalan gestur tangan secara real-time. Dengan penerapan  saran-saran  pengembangan  yang  disebutkan di atas, penelitian ini dapat menjadi landasan yang kuat untuk penelitian lebih lanjut dan pengembangan aplikasi dalam  interaksi  manusia  komputer  berbasis  gestur tangan.

## V. REFERENSI
[1] Wibowo, Arif & Astuti, Dina. (2021). Gestur Tangan Manusia  dalam  Karya  Fotografi  Seni.  Rekam.  17. 113-122. 10.24821/rekam.v17i2.4803.
[2] Nurhayati,  Oky  &  Eridani,  Dania  &  Tsalavin, Muhammad. (2022). Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI)  Metode  Convolutional  Neural  Network Sequential  secara  Real  Time.  Jurnal  Teknologi
Informasi dan Ilmu Komputer. 9. 819. 10.25126/jtiik.2022944787.
[3] Yirtici,  Tolga  &  Yurtkan,  Kamil.  (2022).  Regional- CNN-based enhanced Turkish sign language recognition. Signal, Image and Video Processing. 16. 1-7. 10.1007/s11760-021-02082-2.
[4] Saiful,  Md  &  Isam,  Abdulla  &  Moon,  Hamim  & Tammana, Rifa & Das, Mitul & Alam, Md & Rahman, Ashifur. (2022). Real-Time Sign Language Detection Using CNN. 10.1109/ICDABI56818.2022.10041711.
[5] Roihan,  Ahmad  &  Sunarya,  Po  &  Rafika,  Ageng.
(2020).  Pemanfaatan  Machine  Learning  dalam Berbagai  Bidang:  Review  paper.  IJCIT  (Indonesian Journal on Computer and Information Technology). 5. 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[6] Somvanshi,  M.,  &  Chavan,  P.  (2016).  A  review  of machine  learning  techniques  using  decision  tree  and support vector machine. 2016 International Conference  on  Computing  Communication  Control and Automation (ICCUBEA), 1–7. https://doi.org/10.1109/ICCUBEA.2016.7860040
[7] Amei,  W.,  Huailin,  D.,  Qingfeng,  W.,  &  Ling,  L. (2011).  A  survey  of  application-level  protocol identification  based  on  machine  learning.  2011
International Conference on Information Management, Innovation Management and Industrial Engineering, 3, 201–204.
[8] Naeem,  Samreen  &  Ali,  Aqib  &  Anam,  Sania  & Ahmed, Munawar. (2023). An Unsupervised Machine Learning  Algorithms:  Comprehensive  Review.  13. 911-921. 10.12785/ijcds/130172.
[9] Renee,  Tong  &  Yukai,  Feng  &  Wang,  Jian  &  Wu, Zhengxing & Tan, M. & Yu, Junzhi. (2023). A Survey on  Reinforcement  Learning  Methods  in  Bionic Underwater Robots. Biomimetics. 8. 168. 10.3390/biomimetics8020168.
[10] Qiang,  W.,  &  Zhongli,  Z.  (2011).  Reinforcement learning  model,  algorithms  and  its  application.  2011 International  Conference  on  Mechatronic  Science, Electric  Engineering  and  Computer  (MEC),  1143– 1146.
[11] Felisa,  Jenisa  &  Setiawan,  Dhanny  &  Khalisa,  Iffa. (2023).  Perancangan  Perangkat  Lunak  Pengenalan Karakter  Plat  Nomor  Kendaraan  dengan  Metode Convolutional  Neural  Network.  Media  Informatika. 21. 280-306. 10.37595/mediainfo.v21i3.156.
[12]        Lin,  Xiyu.  (2023).  Research  of  Convolutional  Neural Network  on  Image  Classification.  Highlights  in Science,  Engineering  and  Technology.  39.  855-862. 10.54097/hset.v39i.6656.
[13] Sahoo,  Jaya  & Prakash,  Allam &  Pławiak,  Paweł  & Samantray, Saunak. (2022). Real-Time Hand Gesture Recognition Using Fine-Tuned Convolutional Neural Network. Sensors. 22. 706. 10.3390/s22030706.
[14] Utomo, A. S., Yudhana, A. A., & Wibowo, F. (2020). Implementasi  Algoritma  Random  Forest  dalam Pengklasifikasian  Data  Penderita  Diabetes.  Jurnal Sains dan Seni ITS, 9(2), B100-B105.
[15] Hidayatullah,  R.,  &  Arifin,  A.  Z.  (2020).  Analisis Klasifikasi  Data  Pemantauan  Jantung  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Jurnal  RESTI (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  4(4), 829-836.
[16] El-Sayed, H., & Elhoseny, M. (2021). Deep learning architectures  for  medical  image  classification:  An overview. Future Computing and Informatics Journal, 6(1), 1-18.
[17] Prabha,  M., & Kuppusamy, K. S. (2021). Real-Time Hand  Gesture  Recognition  using  Convolutional Neural  Networks.  International  Journal  of  Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 10(2), 466-472.
[18] Huang,  C.,  Liu,  X.,  Tang,  S.,  Liu,  M.,  &  Qin,  C. (2020). Convolutional Neural Networks: A Comprehensive  Review.  ACM  Transactions  on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 16(2), 1-28.
[19] Baktash, F., Zawbaa, H. M., & Jemai, O. (2020). Hand Gesture  Recognition  for  Emotion  Detection  Using Deep Learning Techniques. Applied Sciences, 10(7), 2517.
[20] Wei,  B.,  Li,  J.,  Chen,  H.,  &  Wang,  J.  (2021).  Hand Gesture  Recognition  for  Human-Robot  Interaction Based  on  Deep  Learning.  IEEE  Access,  9,  72129- 72142.
[21] Adhianto,  L.,  &  Nasution,  M.  F.  (2021).  Penerapan Metode  Ensemble  dalam  Klasifikasi  Kelas  pada Dataset Absensi Mahasiswa. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), 5(3), 725-732.
[22] Hidayatullah,  R.,  &  Arifin,  A.  Z.  (2020).  Analisis Klasifikasi  Data  Pemantauan  Jantung  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Jurnal  RESTI (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  4(4), 829-836.
[23] Reddy,  N.  R.  V.,  Dwarapudi,  A.,  &  Kannala,  R. (2020).  Vision-based  perception  and  control  for autonomous navigation: a survey. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 11(4), 1719- 1740.
[24] Saeed, F., Nazir, M., Aslam, N., & Azeem, M. (2021). Artificial  Intelligence  Based  Computer  Vision Techniques  for  Vehicle  Recognition:  A  Survey. Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and Computer Science, 24(1), 314-324.
[25] Setyawan,  F.  A.,  Natsir,  R.,  &  Afriani,  R.  (2020). Optimasi  Kinerja  Mesin  Pembelajaran  dengan Algoritma  Kombinasi  Particle  Swarm  Optimization dan K-Nearest Neighbor. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, 8(1), 1-7.