KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 2, Oktober 2023, Hal 1184-1191 DOI 10.30865/klik.v4i2.1242 https://djournals.com/klik

## Image Classification pada Kasus American Sign Language Menggunakan Support Vector Machine
Zulkifli 1 , Imam Muslem R 2,*
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika Medis, Universitas Almuslim, Bireuen, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Almuslim, Bireuen, Indonesia Email: 1 zulladasicupak@gmail.com , 2,* imamtkj@gmail.com Email Penulis Korespondensi: imamtkj@gmail.com
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  dan  menguji  model  klasifikasi  gambar  tangan  menggunakan  algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam mengidentifikasi digit pada American Sign Language (ASL). Metode ini memanfaatkan teknik image processing untuk ekstraksi fitur yang relevan dari citra tangan dan kemampuan SVM dalam memisahkan pola yang kompleks. Data  pelatihan  dan  pengujian  terdiri  dari  citra  tangan  yang  merepresentasikan  digit  0  hingga  9  dalam  ASL.  Pengujian  dilakukan menggunakan data uji yang belum pernah dilihat oleh model selama pelatihan, untuk mengukur kinerja dan validitas model dalam situasi dunia nyata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi yang dikembangkan mampu mengenali digit pada ASL dengan  akurasi  yang  memuaskan,  dimana  tingkat  akurasi  model  yang  dibangun  adalah  sebesar  99,8%  dengan  loss  sebesar  0,018. Analisis  kesalahan  memberikan  wawasan  tentang  situasi-situasi  yang  membingungkan  model  dan  potensi  perbaikan  lebih  lanjut. Penggunaan  SVM  dalam  klasifikasi  ASL  ini  membuka  peluang  baru  dalam  memperkuat  aksesibilitas  komunikasi  bagi  komunitas bahasa  isyarat  tangan.  Kesimpulannya,  model  ini  memiliki  potensi  untuk  memberikan  kontribusi  positif  dalam  memfasilitasi komunikasi dan inklusi bagi komunitas tuli.
Kata Kunci: Klasifikasi Gambar Tangan; American Sign Language, Support Vector Machine; Image Processing; Identifikasi Digit
Abstract− This study aims to develop and test a hand drawing classification model using the Support Vector Machine (SVM) algorithm to identify digits in American Sign Language (ASL). This method utilizes image processing techniques for extracting relevant features from hand images and SVM's ability to separate complex patterns. The training and test data consists of hand images representing the digits 0 through 9 in ASL. Tests are performed using test data that the model has never seen during training, to measure the performance and validity of the model in real-world situations. The results showed that the developed classification model was able to recognize digits in ASL with satisfactory accuracy, where the accuracy of the developed model was 99.8% with a loss of 0.018. Error analysis provides  insight  into  situations  that  confuse  the  model  and  the  potential  for  further  improvement.  The  use  of  SVM  in  this  ASL classification  opens  up  new  opportunities  in  strengthening  communication  accessibility  for  the  hand  sign  language  community.  In conclusion,  this  model  has  the  potential  to  make  a  positive  contribution  in  facilitating  communication  and  inclusion  for  deaf communities.
Keywords : Hand Image Classification; American Sign Language; Support Vector Machine; Image Processing; Digit Identification

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era globalisasi dan digitalisasi yang semakin mendalam, teknologi komputer telah mengalami perkembangan yang pesat dan mengubah wajah masyarakat serta berbagai aspek kehidupan manusia  [1]. Inovasi dalam bidang komputasi, seperti kemajuan dalam kecerdasan buatan, komputasi awan, dan pemrosesan Big Data, telah memberikan dampak besar dalam berbagai sektor, termasuk industri, kesehatan, pendidikan, dan hiburan [2]. Dari perangkat wearable hingga mobil otonom, perkembangan ini telah mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia sekitar, memicu revolusi teknologi yang mengubah cara kerja, belajar, dan berkomunikasi  [3], [4]. Di industri, teknologi otomasi dan robotika telah mengubah lanskap produksi dengan mengintegrasikan mesin pintar dan sistem pengendalian yang lebih efisien, seperti yang terlihat dalam industri manufaktur yang menggunakan robot untuk merakit produk secara presisi dan cepat [5]. Dalam sektor kesehatan, teknologi komputer telah membantu dalam diagnosis yang lebih akurat dan pengobatan yang lebih efektif, seperti penggunaan teknik analisis citra medis berbasis kecerdasan buatan untuk mendeteksi dini penyakit kritis seperti kanker [6]. Pendidikan juga mengalami transformasi melalui teknologi, seperti penggunaan platform pembelajaran online dan simulasi interaktif yang membantu siswa memahami konsep-konsep kompleks [7]–[9]. Dari hiburan hingga sektor keuangan,  teknologi  komputer  terus  mengubah  paradigma  dan  memberikan  potensi  baru  yang  mengesankan  dalam menghadapi tantangan zaman modern [10].
Salah  satu  fokus  dalam  pengembangan  teknologi  komputerisasi  adalah  kecerdasan  buatan  [11],  [12].  Dalam konteks ini, klasifikasi gambar dengan menggunakan algoritma kecerdasan buatan telah menjadi perhatian utama [13]. Dengan kemampuan untuk mengenali pola dan fitur dalam gambar, kecerdasan buatan mampu membawa efisiensi dan presisi dalam analisis data visual [14], [15]. Penerapan teknik ini dalam berbagai bidang, seperti kedokteran, industri, dan transportasi,  telah  membawa  dampak  yang  positif  dalam  mengoptimalkan  pengambilan  keputusan  dan  memahami informasi yang tersembunyi dalam gambar-gambar kompleks [16]. Namun, ada beberapa tantangan yang perlu diatasi dalam mengimplementasikan klasifikasi gambar dengan kecerdasan buatan, termasuk masalah dalam preprocessing data, pemilihan model yang sesuai, serta penanganan kasus yang kurang umum atau tidak terduga [17], [18].
American  Sign  Language  (ASL)  adalah  sebuah  bahasa  isyarat  visual  yang  digunakan  oleh  komunitas  tuli  dan pendengar-impaired di Amerika Serikat dan beberapa wilayah lainnya [19]. ASL memiliki struktur dan tata bahasa sendiri yang berbeda dari bahasa lisan, dan digunakan untuk berkomunikasi melalui gerakan tangan, ekspresi wajah, dan bahasa tubuh [20]. Bahasa ini memiliki sejarah dan budaya yang kaya, dan sering dianggap sebagai bahasa utama bagi individu tuli [21]. ASL memiliki beragam isyarat tangan yang merepresentasikan kata, frasa, dan kalimat, serta mencakup aspek
linguistik  seperti  morfologi  dan  sintaksis  [22].  Pengenalan  teknologi  dan  metode  komputasi  dalam  mengartikan  ASL menjadi teks atau suara memiliki potensi untuk memperkuat komunikasi antara komunitas bahasa isyarat tangan dengan dunia  luar  [23]–[29].  Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dalam  mengembangkan  model  klasifikasi  American  Sign Language (ASL), diantaranya adalah klasifikasi ASL berbasis deep learning  [30], [31], klasifikasi ASL berbasis CNN [32]–[34], klasifikasi ASL berbasis teknologi image processing dan machine learning  [35], bahkan juga ada penelitian yang membahas perbandingan model klasifikasi ASL [36].
Adapun masalah yang diangkat dalam penelitian ini berkaitan dengan kebutuhan untuk mengembangkan solusi teknologi  yang  dapat  membantu  komunitas  tuli  dalam  berkomunikasi  lebih  efektif.  American  Sign  Language  (ASL) adalah bentuk komunikasi yang sangat penting bagi individu dengan gangguan pendengaran, namun sering kali kesulitan muncul saat mencoba menerjemahkan gerakan isyarat tangan menjadi bentuk komunikasi yang lebih umum digunakan seperti teks  [25], [27]. Oleh karena itu, penerapan algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam klasifikasi gambar tangan  untuk  mengidentifikasi  digit  dalam  ASL  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  memfasilitasi komunikasi antara komunitas ini dan dunia luar [37]–[39]). Namun, variasi dalam pose tangan, pencahayaan, dan latar belakang dapat memengaruhi akurasi klasifikasi gambar tangan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengatasi tantangan ini melalui penerapan teknik image processing dan algoritma SVM untuk mengenali digit dalam citra tangan ASL  [40]–[42]. Dengan adanya penelitian ini, akan tercipta solusi teknologi yang memberikan kontribusi positif dalam menghubungkan dan meningkatkan komunikasi serta aksesibilitas bagi komunitas bahasa isyarat tangan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun  alur  penelitian  untuk  klasifikasi  citra  untuk  mengenali  digit  pada  American  Sign  Language  menggunakan algoritma Support Vector Machine dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Proses penelitian dilakukan dengan alur sebagai berikut: a. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data  citra tangan yang berisi isyarat tangan yang merepresentasikan digit 0 hingga 9 dalam American Sign Language (ASL). Data ini dapat diperoleh dari sumber-sumber terpercaya atau dengan menggunakan perangkat sendiri untuk mengambil citra.
b. Preprocessing Data dengan Orange
Pada tahap ini dilakukan import data ke dalam Orange Data Mining. Pada tahap ini juga dilakukan preprocessing pada data citra menggunakan berbagai alat preprocessing yang disediakan oleh Orange, seperti pengubahan ke skala abu- abu, normalisasi, dan pemadatan.
c. Segmentasi Tangan
Pada tahap ini dilakukan proses image segmentation dengan menggunakan alat-alat segmentasi yang disediakan oleh Orange untuk mengisolasi bagian tangan dalam citra. Ini bisa melibatkan teknik deteksi tepi atau pemisahan objek berdasarkan warna dan tekstur.
d. Ekstraksi Fitur dengan Orange
Pada tahap ini dilakukan proses ekstraksi fitur menggunakan alat ekstraksi fitur yang disediakan oleh Orange untuk mengidentifikasi fitur-fitur penting dalam citra yang akan digunakan oleh algoritma SVM dalam proses klasifikasi.
e. Pembagian Data
Pada tahap ini dilakukan pembagian dataset menjadi data pelatihan dan data pengujian dengan proporsi yang tepat menggunakan alat Split Data di Orange.
f. Pelatihan Model SVM
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  training  model  SVM  menggunakan  dataset  yang  telah  diimport,  Proses  ini menggunakan  widget  SVM  Classification  di  Orange  untuk  melatih  model  SVM  pada  data  pelatihan  yang  sudah diekstraksi fiturnya. Pada tahap ini juga dilakukan pemilihan parameter kernel yang sesuai.
g. Validasi Model dengan Orange
Pada tahap ini dilakukan validasi model menggunakan widget Evaluate Model untuk mengukur kinerja model pada data pengujian. Amati metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
h. Uji dengan Data Baru
Pada  tahap  ini  model diuji dengan  data baru  menggunakan  model  yang  telah  dihasilkan untuk  mengklasifikasikan citra tangan digit ASL yang belum pernah dilihat sebelumnya.
i. Diskusi dan Kesimpulan
Pada tahap ini ditulis beberapa bagian untuk diskusi, pengambilan kesimpulan, tantangan yang dihadapi.
j. Penulisan Laporan
k. Pada tahap ini dilakukan penulisan laporan hasil penelitian serta  publikasi pada artikel ilmiah. Pada tahap ini juga digunakan output dari Orange, seperti grafik dan statistik, untuk menyusun laporan atau artikel ilmiah.

## 2.2 Dataset
Adapun  dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dataset  yang  dikumpulkan  dari  sumber  terbuka www.kaggle.com. Dataset yang dikumpulkan berupa citra gambar tangan untuk American Sign Language yang berisi 5000 ctotal citra gambar, dimana 500 gambar tersebar di setiap kelas. Adapun kelas dalam dataset ini yaitu Sign Language untuk digit angka 0  hingga 9. Adapun proses import dataset pada tool Orange Data Mining dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 2. Sampel Dataset

## 2.3 Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  algoritma  klasifikasi  yang bertujuan  untuk  menemukan  hiperplane  terbaik yang memaksimalkan margin antara dua kelas yang berbeda. Dalam kasus klasifikasi biner, SVM mencari hiperplane yang dapat memisahkan dua kelas dengan margin maksimum. Misalkan kita memiliki dua kelas: kelas positif (+1) dan kelas negatif (-1) [43]–[47]. Dalam ruang fitur 2D, hiperplane bisa dinyatakan sebagai:
𝑤 ⋅ 𝑥 + 𝑏 = 0𝑤 ⋅ 𝑥 + 𝑏 = 0 (1)
di mana w adalah vektor normal hiperplane, x adalah vektor fitur, dan b adalah bias [48].
Jarak antara titik data xx dan hiperplane adalah:
𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 = ∣𝑤⋅𝑥+𝑏∣ ∥𝑤∥ (2)
Untuk data yang benar-benar terpisah (linearly separable), kita ingin memaksimalkan margin, yaitu 2. ∥𝑤∥ [49]–[51]. SVM  juga  memperkenalkan konsep slack variables ξi  untuk menangani kasus ketika  data  tidak sepenuhnya  terpisah. Fungsi tujuan dari SVM menjadi [41], [52]:
1 2 ∥ 𝑤 ∥ 2 + 𝐶 ∑ 𝜉 𝑖 𝑁 𝑖=1 (3)
di  mana  N  adalah  jumlah  sampel,  dan  C  adalah  parameter  penalti  yang  mengendalikan  trade-off  antara  margin  dan kesalahan klasifikasi. Untuk menemukan hiperplane yang tepat, kita juga perlu menemukan vektor bobot w dan bias b yang memenuhi [37], [38], [53]–[57]:
𝑦𝑖(𝑤 ⋅ 𝑥𝑖 + 𝑏) ≥ 1 − 𝜉 𝑖 (4)
dengan yi adalah label kelas (+1 atau −1) dari sampel ke-i.
Dalam kasus ketika data tidak linier terpisah, kita bisa memanfaatkan fungsi kernel 𝐾(𝑥, 𝑥 ′ ) yang memetakan data ke  dimensi  ruang  fitur  yang  lebih  tinggi.  Salah  satu  kernel  yang  umum  digunakan  adalah  kernel  RBF  (Radial  Basis Function) [40]–[42], [54]–[58]:
𝐾(𝑥, 𝑥 ′ ) = exp(−𝛾 ∥ 𝑥 − 𝑥 ′ ∥ 2 ) (5)
Ini memungkinkan SVM menangani masalah klasifikasi non-linier [59]–[65]. Dengan konsep-konsep ini, SVM dapat  diaplikasikan  pada  klasifikasi  gambar  tangan  untuk  mengidentifikasi  digit  pada  American  Sign  Language. Penjelasan  ini  dengan  rumus  matematika  akan  memberikan  dasar  teoretis  bagi  pembaca untuk  memahami  bagaimana SVM bekerja dalam konteks aplikasi ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan Model
Pada penelitian ini, model dibangun menggunakan tool Orange Data Mining, dimana pada proses rancangan model dapat dilihat pada gambar berikut ini:

## Gambar 2. Perancangan Model CNN – VGG16
Proses perancangan model dimulai dari melakukan import image untuk memasukkan seluruh dataset ke dalam model.  Dataset  yang  telah  dimasukkan  kemudian  dilakukan  proses  Image  Embedding  menggunakan  embedder SqueezeNet,  dimana  SqueezeNet  menggunakan  model  dari  ImageNet  Image  Recognition.  Setelah  proses  Image Embedding dilakukan, maka selanjutnya adalah menambahkan widget SVM dan mengatur parameter yang sesuai untuk mendapatkan akurasi model yang maksimal. Adapun parameter SVM yang diatur pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Parameter SVM Parameter Value SVM Type SVM Cost (C) 1,00 Regression Loss Epsilon (Ɛ) 0,10 Kernel RBF Numerical Tolerance 0,0010 Iteration Limit 100

## 3.2 Proses Training Model
Setelah proses parameter tuning SVM dilakukan, maka proses selanjutnya yaitu melakukan evaluasi model yang dibangun menggunakan widget test and score, dimana pada tahap ini didapatkan hasil test and score sebagai berikut:
Gambar 4. Hasil Test and Score Model
Pada hasil test and score dapat dilihat bahwa model yang dibangu memiliki akurasi yang cukup baik. Hal ini dapat dilihat pada skor akurasi klasifikasi yang berada pada angka 0,998 yang artinya adalah model yang dibangun memiliki akurasi sebesar 99,8%. Pada gambar tersebut juga dapat dilihat nilai F1 score sebesar 0,998, Precision sebesar 99,8% serta Logistic Loss sebesar 0,018. Berdasarkan hasil test and score, maka dapat dilihat tabel confusion matrix sebagai berikut:

## Gambar 5. Confusion Matrix
Dapat dilihat pada tabel confusion matrix, bahwa model berhasil mengenali sebagian besar dari label data yang ada. Dari 500 data tiap label, model berhasil mengenali label dengan nilai rata-rata 99,8%. Adapun kesalahan klasifikasi terjadi untuk beberapa label, seperti label angka 6 yang diprediksi sebagai label angka 2. Terdapat juga label angka 4 yang diprediksi sebagai label 6, label angka 7 yang diprediksi sebagai label angka 8, serta label angka 8 yang diprediksi sebagai label angka 7. Adapun kesalahan klasifikasi tersebut hanya sebesar 0,018% dari keseluruhan data.

## 3.3 Pengujian Model
Pengujian model menggunakan data uji bertujuan untuk menguji kemampuan generalisasi dan kinerja sebenarnya dari model klasifikasi yang telah dilatih. Dengan menggunakan data uji yang belum pernah dilihat oleh model selama pelatihan, pengujian ini akan mengungkap sejauh mana model dapat mengidentifikasi digit pada American Sign Language (ASL) dalam situasi dunia  nyata.  Hasil  pengujian  akan  memberikan  wawasan  tentang  seberapa  baik  model  mampu  mengatasi  variasi  dalam ekspresi tangan, perbedaan cahaya, dan variasi lainnya yang mungkin muncul. Selain itu, pengujian menggunakan data uji juga membantu dalam menganalisis performa model dalam mengenali digit pada ASL tanpa bias yang mungkin muncul akibat overfitting atau informasi yang sebelumnya sudah terdapat pada data pelatihan. Dengan mengambil pendekatan ini, pengujian model menggunakan data uji akan memberikan gambaran akurat tentang seberapa baik model dapat bekerja dalam situasi dunia nyata dan memberikan kontribusi nyata bagi komunitas bahasa isyarat tangan.  Adapun hasil pengujian dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 6. Hasil Pengujian dengan Data Uji
Pada gambar tersebut dapat dilihat hasil bahwa model berhasil mengidentifikasi gambar dengan karakteristik yang sama dengan data training, dimana pada data training sebagian besar data dalam bentuk gambar dengan background hitam. Adapun satu gambar dengan background putih tidak dapat diklasifikasikan dengan benar oleh model yang dibangun. Hal ini wajar terjadi, dikarenakan akurasi model yang dibangun tidak mencapai 100%.
Berdasarkan pengujian yang dilakukan menggunakan 3 data uji,  model yang dibangun menggunakan parameter yang ada pada Support Vector Machine yang telah disebutkan sebelumnya berhasil melakukan klasifikasi terhadap digit yang ada pada American Sign Language (ASL). Penelitian ini memberikan kontribusi bagi penelitian yang akan datang, dimana dapat menjadi rujukan pada pengembangan sistem klasifikasi citra ASL, terlebih pada sistem klasifikasi yang dibangun untuk mengklasifikasi citra ASL secara real-time.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  diantaranya  yaitu  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  penerapan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dalam  klasifikasi  gambar  tangan  untuk mengidentifikasi digit pada American Sign Language (ASL) memiliki potensi besar dalam memfasilitasi komunikasi dan inklusi bagi komunitas tuli. Disamping itu, dengan menggabungkan teknik image processing untuk ekstraksi fitur dan kemampuan  SVM  dalam  memisahkan  pola,  model  ini  berhasil  mengenali  digit  ASL  dengan  tingkat  akurasi  yang memuaskan. Adapun akurasi model yang dibangun adalah sebesar 99,8%, dengan nilai logistic loss sebesar 0,018. Dalam penelitian ini digunakan data uji untuk mengonfirmasi kemampuan generalisasi model di luar data pelatihan, sementara analisis  kesalahan  mengidentifikasi  situasi-situasi  yang  membingungkan  model.  Hasil  ini  mendorong  pengembangan lanjutan untuk meningkatkan performa, seperti fine-tuning hyperparameter atau eksplorasi kernel yang lebih baik. Dalam konteks komunikasi dan aksesibilitas, penggunaan teknologi ini memberikan manfaat signifikan dalam memungkinkan komunitas bahasa isyarat tangan untuk berpartisipasi lebih aktif dalam lingkungan digital. Dengan demikian, penelitian ini memberikan landasan yang kuat bagi pengembangan solusi teknologi lebih lanjut yang dapat memperluas kesempatan komunikasi dan memperkuat keterlibatan komunitas tuli.

## REFERENCES
[1] I. Muslem R, “Sistem Pendeteksi Kebocoran Gas Rumah Tangga Menggunakan Mq-2 Sensor Dan Mikrokontroler,” JURNAL TIKA, vol. 6, no. 02, 2021, doi: 10.51179/tika.v6i02.457.
[2] I. M. R, “Analisis Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) Berdasarkan Nilai Consistency Ratio,” 2014.
[3] T. Fakhrurrazi, T. M. Johan, and I. Muslem R., “Rancang Bangun Sistem Pengamanan Pintu Rumah Menggunakan Android Berbasis Arduino Uno,” Jurnal Ilmu Komputer Aceh, vol. 1, no. 1, 2023, doi: 10.51179/ilka.v1i1.1896.
[4] D. Armiady and I. Muslem R., “Penetapan Klaster Siswa Unggul Dengan Menggunakan Algoritma Roc-Smarter,” Jurnal TIKA, vol. 7, no. 2, 2022, doi: 10.51179/tika.v7i2.1229.
[5] I. Muslem, “Prototype Kunci RFID (Radio Frequency Identification) dalam Meningkatkan Keamanan Kendaraan Bermotor,” JURNAL TIKA, vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.51179/tika.v5i3.104.
[6] R. Dewi, T. M. Johan, and I. Muslem R., “Aplikasi Kriptografi Dalam Mengamankan Pesan Teks Dengan Metode Algoritma Rc4 Berbasis Android,” JURNAL TIKA, vol. 6, no. 01, 2021, doi: 10.51179/tika.v6i01.416.
[7] T. Firmansyah and I. M. R, “Visualisasi Instruksi Kerja Sistem Informasi Pelelangan Online E-Auction Pt Pupuk Iskandar Muda Berbasis Multimedia,” Tika, vol. 4, no. 1, 2019.
[8] F. Fitriani and I. Muslem R, “E-Absensi Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Berbasis Web,” JURNAL TIKA, vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.51179/tika.v5i3.141.
[9] S. Winar, E. Rizki Putra, and I. Muslem R., “Sistem Informasi Kalkulasi Zakat Pada Kantor Baitul Mal  Kabupaten Bireuen Berbasis Android,” Jurnal TIKA, vol. 7, no. 3, 2022, doi: 10.51179/tika.v7i3.1584.
[10]  R. Dewi, T. M. Johan, and I. Muslem R., “Aplikasi Kriptografi Dalam Mengamankan Pesan Teks Dengan Metode Algoritma Rc4 Berbasis Android,” JURNAL TIKA, vol. 6, no. 01, 2021, doi: 10.51179/tika.v6i01.416.
[11]  J. E. (Hans) Korteling, G. C. van de Boer-Visschedijk, R. A. M. Blankendaal, R. C. Boonekamp, and A. R. Eikelboom, “Human- versus Artificial Intelligence,” Front Artif Intell, vol. 4, 2021, doi: 10.3389/frai.2021.622364.
[12]  S.  Thiebes,  S.  Lins,  and  A.  Sunyaev,  “Trustworthy  artificial  intelligence,”  Electronic  Markets,  vol.  31,  no.  2,  2021,  doi: 10.1007/s12525-020-00441-4.
[13]  Nasri, “Kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ),” Artif Intell, vol. 1, no. 2, 2014.
[14]  W. L. Chen et al., “AgriTalk: IoT for precision soil farming of turmeric cultivation,” IEEE Internet Things J, vol. 6, no. 3, 2019, doi: 10.1109/JIOT.2019.2899128.
[15]  Z. Zulkifli, “Sistem Pendeteksi Penyakit Tanaman Padi Berbasis Artificial Intelligence,” JURNAL TIKA, vol. 6, no. 03, 2021, doi: 10.51179/tika.v6i03.813.
[16]  C. Domínguez, J. Heras, and V. Pascual, “IJ-OpenCV: Combining ImageJ and OpenCV for processing images in biomedicine,” Comput Biol Med, vol. 84, 2017, doi: 10.1016/j.compbiomed.2017.03.027.
[17]  Z.  Abdellah  et  al.,  “Finishing  the  euchromatic  sequence  of  the  human  genome,”  Nature,  vol.  431,  no.  7011,  2004,  doi: 10.1038/nature03001.
[18]  Y.  Ruan,  X.  Xue,  and  Y.  Shen,  “Quantum  Image  Processing:  Opportunities  and  Challenges,”  Mathematical  Problems  in Engineering, vol. 2021. 2021. doi: 10.1155/2021/6671613.
[19]  N. Caselli, C. Occhino, B. Artacho, A. Savakis, and M. Dye, “Perceptual optimization of language: Evidence from American Sign Language,” Cognition, vol. 224, 2022, doi: 10.1016/j.cognition.2022.105040.
[20]  L.  Hou,  “LOOKing  for  multi-word  expressions  in  American  Sign  Language,”  Cogn  Linguist,  vol.  33,  no.  2,  2022,  doi: 10.1515/cog-2020-0086.
[21]  S. Alshomrani, L. Aljoudi, and M. Arif, “Arabic and American Sign Languages Alphabet Recognition by Convolutional Neural Network,” Advances in Science and Technology Research Journal, vol. 15, no. 4, 2021, doi: 10.12913/22998624/142012.
[22]  J. Lee, Y. Susik, and B. S. Lee, “Real-time outlier detection method and apparatus in multidimensional data stream,” US Patent App. 17/354,219, 2022, [Online]. Available: https://patents.google.com/patent/US20220284076A1/en
[23]  Y. Gu, R. K. Ganesan, B. Bischke, and ..., “Grid-based outlier detection in large data sets for combine harvesters,” 2017 IEEE 15th …, 2017, [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8104877/
[24]  S.  Z.  Gurbuz  et  al.,  “American  Sign  Language  Recognition  Using  RF  Sensing,”  IEEE  Sens  J,  vol.  21,  no.  3,  2021,  doi: 10.1109/JSEN.2020.3022376.
[25]  M.  E.  McGarry,  K.  J.  Midgley,  P.  J.  Holcomb,  and  K.  Emmorey,  “How  (and  why)  does  iconicity  effect  lexical  access:  An electrophysiological study of American sign language,” Neuropsychologia, vol. 183, 2023, doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2023.108516.
[26]  Z. S. Sehyr and K. Emmorey, “The effects of multiple linguistic variables on picture naming in American Sign Language,” Behav Res Methods, vol. 54, no. 5, 2022, doi: 10.3758/s13428-021-01751-x.
[27]  B. Thompson, M. Perlman, G. Lupyan, Z. E. D. Sevcikova Sehyr, and K. Emmorey, “A data-driven approach to the semantics of iconicity in American Sign Language and English,” Lang Cogn, vol. 12, no. 1, 2020, doi: 10.1017/langcog.2019.52.
[28]  Q. Shao et al., “Teaching American Sign Language in Mixed Reality,” Proc ACM Interact Mob Wearable Ubiquitous Technol, vol. 4, no. 4, 2020, doi: 10.1145/3432211.
[29]  D. R. Thompson, D. Zurakowski, and ..., “Endoscopic versus open repair for craniosynostosis in infants using propensity score matching  to  compare  outcomes:  a  multicenter  study  from  the  Pediatric  …,”  Anesthesia  &  …,  2018,  [Online].  Available: https://www.ingentaconnect.com/content/wk/ane/2018/00000126/00000003/art00036
[30]  N. Elsayed, Z. Elsayed, and A. S. Maida, “Vision-Based American Sign Language Classification Approach via Deep Learning,” in  Proceedings  of  the  International  Florida  Artificial  Intelligence  Research  Society  Conference,  FLAIRS,  2022.  doi: 10.32473/flairs.v35i.130616.
[31]  S. Saraswathi and K. A. Kumar, “Predicting American Sign Language from Hand Gestures Using Image Processing and Deep Learning,” in Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 127, 2021. doi: 10.1007/978-981-15-4218-3_41.
[32]  A.  D.  Marjusalinah,  S.  Samsuryadi,  and  M.  A.  Buchari,  “Classification  of  Finger  Spelling  American  Sign  Language  Using Convolutional  Neural  Network,”  Computer  Engineering  and  Applications  Journal,  vol.  10,  no.  2,  2021,  doi: 10.18495/comengapp.v10i2.377.
[33]  Prof. S. Patil, Ms. S. Dhande, Ms. M. More, and Ms. S. Dalvi, “Text to Speech and Language Conversion in Hindi and English Using CNN,” Int J Res Appl Sci Eng Technol, vol. 10, no. 3, 2022, doi: 10.22214/ijraset.2022.40923.
[34]  F.  Devina,  C.  Citra,  and  E.  Tanuwijaya,  “Klasifikasi  Bahasa  Isyarat  Amerika  menggunakan  Convolutional  Neural  Network American Sign Language Classification using Convolutional Neural Network,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi, vol. 10, no. 1, 2022.
[35]  S.  Gaikwad,  A.  Shetty,  ;  Akshaya  Satam,  M.  Rathod,  and  P.  Shah,  “Recognition  of  American  sign  language  using  image processing and machine learning,” International Journal of Computer Science and Mobile Computing, vol. 8, no. 3, 2019.
[36]  M. F. Naufal et al., “Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi MLP dan CNN pada Dataset American Sign Language,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3009.
[37]  C. J. C. Burges, “A tutorial on support vector machines for pattern recognition,” Data Min Knowl Discov, vol. 2, no. 2, 1998, doi: 10.1023/A:1009715923555.
[38]  C. Cortes and V. Vapnik, “Support-Vector Networks,” Mach Learn, vol. 20, no. 3, 1995, doi: 10.1023/A:1022627411411.
[39]  X. Huang, “Computer-implemented method for detecting fraudulent transactions using locality sensitive hashing and locality outlier factor algorithms,” US Patent 11,263,643, 2022, [Online]. Available: https://patents.google.com/patent/US11263643B2/en [40]  M. Khodagholi, A. Dolati, and ..., “A New Method to Determine Data Membership and Find Noise and Outlier Data Using Fuzzy Support Vector Machine,” Signal and Data …, 2018, [Online]. Available:
http://jsdp.rcisp.ac.ir/browse.php?a_id=394&sid=1&slc_lang=en
[41]  A. Rizwan, N. Iqbal, R. Ahmad, and D. H. Kim, “Wr-svm model based on the margin radius approach for solving the minimum enclosing ball problem in support vector machine classification,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 11, no. 10, 2021, doi: 10.3390/app11104657.
[42]  R. Umar, I. Riadi, and D. A. Faroek, “A Komparasi Image Matching Menggunakan Metode K-Nearest Neightbor (KNN) dan Support  Vector  Machine  (SVM),”  Journal  of  Applied  Informatics  and  Computing,  vol.  4,  no.  2,  2020,  doi: 10.30871/jaic.v4i2.2226.
[43]  W. Huang et al., “Railway dangerous goods transportation system risk identification: Comparisons among SVM, PSO-SVM, GA-SVM and GS-SVM,” Appl Soft Comput, vol. 109, 2021, doi: 10.1016/j.asoc.2021.107541.
[44]  V. K. Chauhan, K. Dahiya, and A. Sharma, “Problem formulations and solvers in linear SVM: a review,” Artificial Intelligence Review, vol. 52, no. 2. 2019. doi: 10.1007/s10462-018-9614-6.
[45]  M. W. Huang, C. W. Chen, W. C. Lin, S. W. Ke, and C. F. Tsai, “SVM and SVM ensembles in breast cancer prediction,” PLoS One, vol. 12, no. 1, 2017, doi: 10.1371/journal.pone.0161501.
[46]  M.  F.  Naufal,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma  SVM,  KNN,  dan  CNN  untuk  Klasifikasi  Citra  Cuaca,”  Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 2, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021824553.
[47]  M.  A.  Chandra  and  S.  S.  Bedi,  “Survey  on  SVM  and  their  application  in  image  classification,”  International  Journal  of Information Technology (Singapore), vol. 13, no. 5, 2021, doi: 10.1007/s41870-017-0080-1.
[48]  L. K. Ramasamy, S. Kadry, Y. Nam, and M. N. Meqdad, “Performance analysis of sentiments in Twitter dataset using SVM models,” International Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 11, no. 3, 2021, doi: 10.11591/ijece.v11i3.pp2275- 2284.
[49]  B. Ma, L. Yuan, S. Xu, K. Zheng, F. Huang, and ..., “Positive Active Power Outlier Detection based on One-Class SVM,” 2020 12th IEEE PES …, 2020, [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9220568/
[50]  Z. Ma, S. Lu, R. Zhang, H. Yu, and ..., “Outlier Detection Method of Three Rate Value Based on One Class SVM,” 2021 36th Youth Academic …, 2021, [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9486516/
[51]  Y. E. Yana and N. Nafi’iyah, “Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Fitur Warna, Tekstur, Bentuk Citra Menggunakan SVM dan KNN,”  RESEARCH :  Journal  of  Computer,  Information  System  &  Technology  Management,  vol.  4,  no.  1,  2021,  doi: 10.25273/research.v4i1.6687.
[52]  T. Tang, S. Chen, M. Zhao, W. Huang, and J. Luo, “Very large-scale data classification based on K-means clustering and multi- kernel SVM,” Soft comput, 2019, doi: 10.1007/s00500-018-3041-0.
[53]  X.  Huang,  A.  Maier,  J.  Hornegger,  and  J.  A.  K.  Suykens,  “Indefinite  kernels  in  least  squares  support  vector  machines  and principal component analysis,” Appl Comput Harmon Anal, vol. 43, no. 1, 2017, doi: 10.1016/j.acha.2016.09.001.
[54]  C.  Tao,  T.  Li,  and  J.  Huang,  “Kernel  choice  in  one-class  support  vector  machines  for  novelty  and  outlier  detection,”  …  on Machine Learning, Big Data and …, 2020, [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9360960/
[55]  M.  Sarmad  and  M.  Mohammadi,  “Outlier  detection  for  support  vector  machine  using  minimum  covariance  determinant estimator,”  Journal  of  Artificial  Intelligence  and  …,  2018,  [Online].  Available:  http://profdoc.um.ac.ir/paper-abstract- 1072997.html
[56]  R. G. Negri, S. J. S. Sant’Anna, and L. V. Dutra, “A new contextual version of Support Vector Machine based on hyperplane translation,” in International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2013. doi:
10.1109/IGARSS.2013.6723486.
[57]  N.  Rahmansyah,  “Analisa  Algoritma  Support  Vector  Machine  (Svm)  Dalam  Memprediksi  Nasabah  Yang  Berpeluang  Kredit Macet,” Jurnal KomTekInfo, vol. 3, no. 1, 2016.
[58]  S. Wang, Q. Liu, E. Zhu, F. Porikli, and J. Yin, “Hyperparameter selection of one-class support vector machine by self-adaptive data shifting,” Pattern Recognit, 2018, [Online]. Available:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320317303564
[59]  G. Bin Huang, H. Zhou, X. Ding, and R. Zhang, “Extreme learning machine for regression and multiclass classification,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, vol. 42, no. 2, 2012, doi: 10.1109/TSMCB.2011.2168604.
[60]  P.  Vincent,  H.  Larochelle,  I.  Lajoie,  Y.  Bengio,  and  P.  A.  Manzagol,  “Stacked  denoising  autoencoders:  Learning  Useful Representations in a Deep Network with a Local Denoising Criterion,” Journal of Machine Learning Research, vol. 11, 2010.
[61]  M. E. Tipping, “Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector Machine,” Journal of Machine Learning Research, vol. 1, no. 3, 2001.
[62]  C. W. Hsu and C. J. Lin, “A comparison of methods for multiclass support vector machines,” IEEE Trans Neural Netw, vol. 13, no. 2, 2002, doi: 10.1109/72.991427.
[63]  P. F. Felzenszwalb, R. B. Girshick, D. McAllester, and D. Ramanan, “Object detection with discriminatively trained part-based models,” IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell, vol. 32, no. 9, 2010, doi: 10.1109/TPAMI.2009.167.
[64]  J. A. K. Suykens and J. Vandewalle, “Least squares support vector machine classifiers,” Neural Process Lett, vol. 9, no. 3, 1999, doi: 10.1023/A:1018628609742.
[65]  C. C. Chang and C. J. Lin, “LIBSVM: A Library for support vector machines,” ACM Trans Intell Syst Technol, vol. 2, no. 3, 2011, doi: 10.1145/1961189.1961199.