ISSN 2407-4322
E- ISSN 2503-2933  611

## Pengenalan ASL Menggunakan Metode Ekstraksi HOG Dan Klasifikasi Random Forest
Ningrum Larasati 1 , Siska Devella* 2 , Muhammad Ezar Al Rivan 3 1,2 STMIK Global Informatika MDP;Jl. Rajawali No.4, +62(711)376400/376360
3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK GI MDP, Palembang e-mail: 1 ningrumlarasati@mhs.mdp.ac.id, * 2 siskadevella@mdp.ac.id , 3 meedzhar@mdp.ac.id

## Abstrak
Bahasa isyarat memiliki banyak jenis salah satunya yaitu American Sign Language (ASL). Pada Penelitian ini digunakan citra handshape alfabet ASL yang diekstraksi menggunakan fitur Histogram of Oriented Gradient (HOG) selanjutnya fitur yang dihasilkan digunakan untuk klasifikasi Random Forest. Hasil pengujian menunjukan bahwa dengan menggunakan fitur HOG dan metode klasifikasi Random Forest untuk pengenalan ASL memberikan tingkat accuracy yang baik, dengan nilai accuracy overall sebesar 99.10%, nilai rata - rata accuracy per class 77.43%, nilai rata - rata precission 88.81%, dan nilai rata - rata recall 88.65% .
Kata kunci — Bahasa Isyarat, American Sign Language (ASL), HOG, Random Forest

## Abstract
Sign languages have many types, one of them is the American Sign Language (ASL). This study uses the ASL alphabet handshape image extracted with the Histogram of Oriented Gradient (HOG) feature and the resulting feature is used for the Random Forest classification. The test results show that using the HOG feature and the Random Forest classification method for ASL recognition gives a good accuracy rate, with an overall accuracy value of 99.10%, an average accuracy value per class of 77.43%, an average value of precision 88.81%, and an average recall value of 88.65%.
Keywords — Sign Language , American Sign Language (ASL), HOG, Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
ada hakikatnya manusia merupakan makhluk sosial yang saling membutuhkan dan saling berinteraksi. Dalam  kehidupan sehari-hari manusia sebagai makhluk sosial dituntut untuk saling berinteraksi baik secara kelompok maupun secara individu. Manusia dapat berinteraksi salah satunya dengan cara berkomunikasi. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), komunikasi merupakan proses pengiriman atau penerimaan pesan maupun berita dua arah antara dua orang atau lebih. Dengan adanya komunikasi  manusia dapat saling memahami maksud dan tujuan dari apa yang akan disampaikan baik dengan maksud untuk kepentingan pribadi maupun untuk kepentingan kelompok.
Terdapat dua jenis komunikasi diantaranya komunikasi verbal dan komunikasi nonverbal [1]. Komunikasi verbal adalah komunikasi yang proses penyampaiannya secara verbal yang diwujudkan dengan bahasa lisan berbeda dengan komunikasi verbal yang melalui lisan, komunikasi nonverbal merupakan komunikasi  yang pesannya
P
612 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 611-622 E-ISSN 2503-2933
disampaikan melalui bahasa isyarat [2]. Komunikasi nonverbal sendiri lebih banyak digunakan oleh mayarakat tuna rungu dan tuna wicara dikarenakan keterbatasan yang mereka miliki. Oleh sebab itu, bahasa isyarat menjadi kemampuan khusus yang dimiliki oleh tuna rungu dan tuna wicara.
Masyarakat umum lebih banyak menggunakan komunikasi secara lisan untuk berkomunikasi untuk  menyampaikan pemikiran, pesan, dan perasaan. Dalam berkomunikasi masyarakat umum dapat berkomunikasi dengan bahasa lisan maupun tulisan namun masyarakat umum lebih sering menggunakan bahasa lisan daripada bahasa tulisan untuk menyampaikan pemikiran, pesan dan perasaan yang ingin disampaikan kepada orang lain.
Tuna rungu dan tuna wicara menggunakan bahasa isyarat sebagai salah satu cara mereka untuk berkomunikasi sehingga secara tidak langsung bahasa ini menjadi kemampuan khusus yang harus dikuasai oleh para tuna rungu maupun tuna wicara, namun bagi masyarakat umum bahasa isyarat merupakan bahasa yang jarang mereka gunakan. Masyarakat umum masih tidak memahami penggunaan bahasa isyarat khususnya fingerspelling alfabet dengan alasan yang berbeda – beda. Dengan keterbatasan pengetahuan masyarakat mengenai penggunaan bahasa isyarat dapat mengakibatkan kesulitan berkomunikasi antara masyarakat umum dengan tuna rungu dan tuna wicara [3]
Masalah tersebut dapat diatasi dengan suatu sistem yang mampu mengenali huruf alpabet dalam bahasa isyarat untuk membantu masyarakat umum dalam mengenali fingerspelling alfabet bahasa isyarat. Bahasa isyarat sendiri memiliki berbagai jenis salah satunya adalah American Sign Language (ASL). ASL adalah bahasa isyarat yang sering digunakan banyak orang di Amerika Utara baik tuna rungu maupun masyarakat umum. Bahasa isyarat ASL adalah bahasa yang dapat diekspresikan melalui gerakan tangan dan wajah ( US Department of Health & Human Services ,  2019). Menurut penelitian terdahulu yang telah dilakukan untuk pengenalan alpabet American Sign Language (ASL) menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) sebagai ekstraksi serta menggunakan k- Nearest Neighbors (k-NN)  sebagai metode klasifikasi, pada penelitian ini menunjukan bahwa fitur ektraksi HOG memperoleh nilai akurasi yang cukup baik [4].
Berdasarkan penelitian dengan judul Recognition Indian Sign Language Based on Histogram of Oriented Gradient yang dilakukan oleh Tavari dan Deorankar [5] dapat disimpulkan dengan menggunakan metode HOG pada pengenalan Indian  Sign Language sistem terbukti mampu mengenali 36 Indian Sign Language (alfabet  dan numerik) dengan menggunakan fitur ekstraksi HOG dan penggunaan Artificial Neural Network (ANN) sebagai metode klasifikasi. Adapun berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Lahiani dan Neji [6] dengan menggunakan fitur gabungan antaara Histogram of Oriented Gradient (HOG) dengan Local Binary Pattern (LBP) pada Hand gesture recognition method based on HOG-LBP ,  penelitian ini dilakukan pada pengenalan hand gesture dengan menggunakan fitur ekstraksi HOG dan LBP dimana hasil yang didapatkan menunjukan penggunaan tingkat akurasi yang didapatkan menggunakan fitur HOG lebih besar dibandingkan dengan fitur ekstraksi LBP .
Adapun penelitian yang telah dilakukan oleh Zawbaa dkk [7] yang melakukan penelitian mengenai klasifikasi pada buah menggunakan algoritma Random Forest dan ekstraksi Scale – Invariant Feature Transform (SIFT) mendapatkan nilai akurasi baik.
E- ISSN 2503-2933   613
Pada penelitian yang dilakukan oleh Yohannes dkk [8] yaitu Penerapan Speeded-Up Robust Feature pada Random Forest Untuk Klasifikasi Motif Songket Palembang menghasilkan rata – rata akurasi sebesar 68.89%. Penelitian yang dilakukan oleh Devella  dkk [9]  dengan  menggunakan algoritma  klasifikasi Random Forest menghasilkan akurasi sebesar 92.98%.
Berdasarkan penelitian – penelitian terdahulu maka pada penelitian ini metode yang digunakan sebagai ekstraksi fitur yaitu HOG dan algoritma classifier yang digunakan adalah Random Forest .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Identifikasi Masalah
Tahapan ini dilakukan identifikasi masalah penelitian yang berhubungan dengan citra bahasa isyarat, pengenalan pola fingerspelling American Sign Language (ASL) berdasarkan alfabet. Adapun alfabet yang digunakan terdiri dari 24 huruf tidak termasuk J dan Z  merupakan huruf dinamis, karena kedua huruf ini membutuhkan pergerakan jari.

## 2.2 Studi Literatur
Melakukan tahapan pencarian jurnal yang berhubungan dengan pengenalan bahasa isyarat menggunakan berbagai macam metode yang akan digunakan diantaranya metode klasifikasi Random Forest dan ekstraksi menggunakan Histogram of Oriented Gradient (HOG).

## 2. 3 Pengumupulan Data
Tahapan ini akan dilakukan pengumpulan data dimana data tersebut berjumlah 1680, data ini selanjuntya dibagi menjadi 2 kelompok data yaitu sebagai data training dan data testing. Data training sendiri terdiri dari 49 citra dan 21 citra sebagai data testing, yang terdiri dari 24 kelas ASL. Dataset yang digunakan tidak termasuk J dan Z karena bersifat dinamis.  Citra yang digunakan sebagai data masing – masing memiliki resolusi 320x240 piksel. Dataset yang digunakan bersifat publik yang diperoleh dari https://github.com/mon95/Sign-Language-and- Static-gesture-recognition-using-sklearn.

## 2. 4 Perancangan Sistem
614 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 611-622 E-ISSN 2503-2933
Adapun tahapan dari perancangan sistem yang terbagi menjadi 2 diantaranya; Tahapan pertama  yaitu training phase atau tahap latih, Pada tahap ini mula – mula citra awal yang berukuran 320x240 piksel dimasukan ke dalam tahap preprocessing dimana  pada  tahap preprosessing citra tersebut dipotong dan resize menjadi citra berukuran 91x91 piksel. Selanjutnya citra RGB tersebut diubah menjadi citra grayscale dan masuk ketahap ekstraksi ciri dengan menggunakan HOG. Dilanjutkan dengan proses klasifikasi dimana feature yang telah didapatkan dari ekstraksi HOG digunakan untuk menghasilkan model dengan menggunakan klasifikasi random forest.
Tahapan kedua  yaitu testing phase atau tahap pengujian, citra awal yang berukuran 320x240 piksel dimasukan kedalam tahap preprocessing dimana pada tahap preprosessing citra tersebut dipotong dan resize menjadi citra berukuran 91x91 piksel. Selanjutnya citra RGB tersebut diubah menjadi citra grayscale dan masuk ketahap ekstraksi ciri dengan menggunakan HOG. Selanjutnya hasil yang diperoleh dari tahap testing akan dibandingkan dengan hasil model yang didapatkan dari klasifikasi pada tahap traning .

## 2. 5 Implementasi
Setelah dilakukan proses perancangan, pada tahap selanjutnya dilakukan implementasi rancangan. Implementasi rancangan ini merupakan tindak lanjut dari rancangan yang telah dibuat sebelumnya yang diwujudkan ke dalam sebuah program MATLAB.

## 2. 6 Pengujian
Pada tahap pengujian pada citra training dan citra testing untuk membedakan bahasa isyarat alfabet dan mengetahui seberapa besar tingkat keberhasilan akurasi yang didapatkan. Pengujian yang dilakukan menggunakan metode Random Forest untuk mengklasifikan data, dilanjutkan dengan mengevaluasi hasil akhir dari klasifikasi berupa accuracy, precission dan recall dengan menggunakan HOG. Dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Tabel 1. Confussion Matrix
True Values True False
P re d ic ti o n True  TP FP
False  FN TN = 100 (1) = 100 (2) = 100 (3) Keterangan: TP : Jumlah data positif citra yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem TN : Jumlah data negatif citra yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem FP : Jumlah data positif citra yang terklasifikasi salah oleh sistem
FN : Jumlah data negatif citra yang terklasifikasi salah oleh sistem
E- ISSN 2503-2933   615

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Preprocessing
Pada pengenalan ASL terdapat dua tahapan yang terdiri dari tahap latih dan tahap uji pada tahap latih dilakukan preprocessing terlebih dahulu dimana pada tahap ini citra berukuran 320x240 dipotong dan diubah ukurannya menjadi 90x90 kemudian di grayscale.
Gambar 2. Proses Tahap Preprocessing

## 3.2 Implementasi HOG
Dilakukan Proses Ekstraksi Ciri menggunakan Histogram of Oriented Gradient (HOG) pada ASL dari hasil tahap preprocessing hasil yang diperoleh jumlah cell [11 11] dan jumlah block [10 10], dengan ukuran cell [2 2] = 4 cell berisi 9 bin dengan ukuran block [10 10] = 100 block sehingga di peroleh panjang feature vector 3600, sehingga panjang feature vector yang diperoleh untuk data latih sebesar 1176x3600 dan untuk data uji sebesar 504x3600.

## 3.3 Implementasi Random Forest
Masuk ke tahap klasifikasi dengan menggunakan metode Random Forest , dimana hasil ektraksi dengan menggunakan HOG atau feature vector yang didapatkan dari hasil  latih dengan menggunakan fitur ekstraksi HOG akan menghasilkan classifier berbentuk banyak pohon. pohon tersebut akan memilih class dengan tingkat kepopularan tertinggi. berdasarkan output ini yang akan menghasilkan hasil akhir klasifikasi berupa pohon.

## 3.4 Pengujian
Hasil dari klasifikasi dengan menggunakan random forest akan menghasilkan confussion matrix . Terbagi menadi 2 yaitu HOG tanpa LDA dan HOG dengan LDA, dimana pengujian dengan LDA memiliki 3 skenario yang pertama menggunakan ekstraksi HOG – LDA dengan reduce 10% dan klasifikasi random forest, skenario kedua menggunakan HOG dan LDA dengan reduce 20%, skenario ketiga menggunakan ekstraksi HOG – LDA dengan reduce 33.33% .

## 3.4.1 Pengujian HOG tanpa LDA
Pengujian menggunakan skenario pertama atau pengujian dengan menggunakan ekstraksi fitur HOG pada ASL memperoleh hasil berupa confussion matrix dengan nilai sebagai berikut:
616 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 611-622 E-ISSN 2503-2933
Tabel 2. Hasil Confussion Matrix HOG Tanpa LDA No. Alfabet Diindentifikasi Benar 1. A 20 data 2. B 21 data 3. C 19 data 4. D 16 data 5. E 21 data 6. F 21 data 7. G 20 data 8. H 18 data 9. I 18 data 10. K 17 data 11. L 20 data 12. M 12 data 13. N 15 data 14. O 20 data 15. P 20 data 16. Q 21 data 17. R 16 data 18. S 20 data 19. T 18 data 20. U 19 data 21. V 17 data 22. W 19 data 23. X 19 data 24. Y 19 data

## 3.4.2 Pengujian HOG dengan LDA Skenario Pertama
Pengujian menggunakan skenario kedua atau pengujian dengan menggunakan ekstraksi fitur HOG dengan LDA reduce 10% pada ASL memperoleh hasil berupa confussion matrix dengan nilai sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Confussion Matrix HOG Dengan
LDA Reduce 10% No. Alfabet Diidentifikasi Benar 1. A 19 data 2. B 18 data 3. C 18 data 4. D 7 data 5. E 2 data 6. F 20 data 7. G 8 data 8. H 6 data
E- ISSN 2503-2933   617
9. I 10 data 10. K 14 data 11. L 21 data 12. M 4 data 13. N 3 data 14. O 10 data 15. P 20 data 16. Q 19 data 17. R 1 data 18. S 4 data 19. T 5 data 20. U 17 data 21. V 8 data 22. W 19 data 23. X 0 data 24. Y 14 data

## 3.4.2 Pengujian HOG dengan LDA Skenario Kedua
Pengujian menggunakan skenario ketiga atau pengujian dengan menggunakan ekstraksi fitur HOG dengan LDA reduce 20% pada ASL memperoleh hasil berupa confussion matrix dengan nilai seperti berikut:
Tabel 4. Hasil Confussion Matrix HOG Dengan
LDA Reduce 20% No. Alfabet Diidentifkasi Benar 1. A 11 data 2. B 19 data 3. C 17 data 4. D 0 data 5. E 3 data 6. F 20 data 7. G 1 data 8. H 10 data 9. I 5 data 10. K 18 data 11. L 17 data 12. M 1 data 13. N 1 data 14. O 6 data 15. P 20 data 16. Q 20 data 17. R 0 data 18. S 2 data 19. T 2 data
618 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 611-622 E-ISSN 2503-2933
20. U 6 data 21. V 1 data 22. W 21 data 23. X 0 data 24. Y 13 data

## 3.4.2 Pengujian HOG Dengan LDA Skenario Ketiga
Pengujian menggunakan skenario keempat atau pengujian dengan menggunakan ekstraksi  fitur  HOG  dengan  LDA reduce 33.33% pada ASL memperoleh hasil berupa confussion matrix dengan nilai seperti berikut:
Tabel 5. Hasil Confussion Matrix HOG Dengan
LDA Reduce 33.33% No. Alfabet Diidentifikasi Benar 1. A 13 data 2. B 15 data 3. C 16 data 4. D 6 data 5. E 7 data 6. F 20 data 7. G 1 data 8. H 5 data 9. I 9 data 10. K 13 data 11. L 21 data 12. M 3 data 13. N 1 data 14. O 3 data 15. P 21 data 16. Q 18 data 17. R 2 data 18. S 3 data 19. T 4 data 20. U 4 data 21. V 0 data 22. W 20 data 23. X 0 data 24. Y 15 data

## 3.5 Hasil Pengujian
Hasil uji  didapatkan berdasarkan confussion  matrix yang diperoleh   menggunakan metode Random Forest . Selanjutnya hasil uji tersebut diolah untuk memperoleh nilai accuracy overall, accuracy per class, precission , dan recall .
E- ISSN 2503-2933   619

## 3.5.1 Hasil Pengujian HOG Tanpa LDA
Pada pengujian pengenalan ASL dengan menggunakan fitur ekstraksi HOG pada traning , testing dan Random Forest sebagai classifier . berdasarkan pengujian yang telah dilakukan maka  didapatkan nilai accuracy overall sebesar  99.10% hasil ini didapatkan menggunakan Persamaan 1. Adapun nilai dari accuracy, Precission dan recall dari masing – masing kelas yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 6. Accuracy, Precission , dan Recall HOG Tanpa LDA Alfabet Class TP TN FP FN Accuracy (%) Precission (%) Recall (%) A 1 20 480 3 1 99.21 86.96 95.24 B 2 21 482 1 0 99.81 95.45 100 C 3 19 482 1 2 99.41 95.00 90.48 D 4 16 483 0 4 99.21 100 80.00 E 5 21 480 4 0 99.21 84.00 100 F 6 21 482 1 0 99.81 95.45 100 G 7 20 480 3 1 99.21 86.96 95.24 H 8 18 484 3 3 98.82 85.71 85.71 I 9 18 485 1 3 99.22 94.74 85.71 K 10 17 480 3 4 98.62 85.00 80.95 L 11 20 482 2 1 99.41 90.91 95.24 M 12 12 481 5 9 97.24 70.59 57.14 N 13 15 488 5 6 97.86 75.00 71.43 O 14 20 483 3 1 99.22 86.96 95.24 P 15 20 484 1 1 99.61 95.24 95.24 Q 16 21 481 2 0 99.61 91.30 100 R 17 16 485 3 5 98.43 84.21 76.19 S 18 20 484 4 1 99.02 83.33 95.24 T 19 18 485 0 3 99.41 100 85.71 U 20 19 484 3 2 99.02 86.36 90.48 V 21 17 483 1 4 99.01 94.44 80.95 W 22 19 485 4 2 98.83 82.61 90.48 X 23 19 485 3 2 99.02 86.36 90.48 Y 24 19 485 1 2 99.41 95.00 90.48

## 3.5.2 Hasil Pengujian HOG Dengan LDA Skenario Pertama
Pada pengujian pengenalan ASL dengan menggunakan fitur ekstraksi HOG dengan LDA reduce 10% pada traning , testing dan Random Forest sebagai classifier .  berdasarkan pengujian yang telah dilakukan maka didapatkan nilai accuracy overall sebesar 96.21% hasil ini didapatkan menggunakan Persamaan 1. Adapun nilai dari accuracy, Precission dan recall dari masing – masing kelas yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 7. Accuracy, Precission , dan Recall HOG Dengan LDA Reduce 10%
Alfabet Class TP TN FP FN Accuracy (%) Precission (%) Recall (%) A 1 19 482 1 2 99.40 95.00 90.48 B 2 18 473 11 3 97.23 62.07 85.71 C 3 18 480 3 3 98.81 85.71 85.71 D 4 7 481 2 14 96.83 77.78 33.33 E 5 2 486 0 16 96.83 100 11.11 F 6 20 479 4 1 99.01 83.33 95.24 G 7 8 481 2 13 97.02 80.00 38.10 H 8 6 484 2 15 96.65 75.00 28.57 I 9 10 483 4 11 97.05 71.43 47.62
620 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 611-622 E-ISSN 2503-2933
K 10 14 465 18 7 95.04 43.75 66.67 L 11 21 466 28 0 94.56 42.86 100 M 12 4 488 2 17 96.28 66.67 19.05 N 13 3 489 0 18 96.47 100 14.29 O 14 10 491 1 11 97.66 90.91 47.62 P 15 20 462 43 1 91.63 31.75 95.24 Q 16 19 475 0 2 99.60 100 90.48 R 17 1 490 21 20 92.29 4.545 4.762 S 18 4 494 10 17 94.86 28.57 19.05 T 19 5 499 1 16 96.74 83.33 23.81 U 20 17 480 35 4 92.72 32.69 80.95 V 21 8 486 1 13 97.24 88.89 38.10 W 22 19 484 44 2 91.62 30.16 90.48 X 23 0 504 0 21 96.00 0 0 Y 24 14 490 0 7 98.63 100 66.67

## 3.5.2 Hasil Pengujian HOG Dengan LDA Skenario Kedua
Pada pengujian pengenalan ASL dengan menggunakan fitur ekstraksi HOG dengan LDA reduce 20% pada traning , testing dan Random Forest sebagai classifier .  berdasarkan pengujian yang telah dilakukan maka didapatkan nilai accuracy overall sebesar 95.14% hasil ini didapatkan menggunakan Persamaan 1. Adapun nilai dari accuracy, Precission dan recall dari masing – masing kelas yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 7 sebagai berikut.
Tabel 8. Accuracy, Precission , dan Recall HOG Dengan LDA Reduce 20% Alfabet Class TP  TN FP FN Accuracy (%) Precission (%) Recall (%) A 1 11 481  2 10 97.62 84.62 52.38 B 2 19 482  2 2 99.21 90.48 90.48 C 3 17 478  5 4 98.21 77.27 80.95 D 4 0 483  0 21 95.83 0 0 E 5 3 483  8 18 94.92 27.27 14.29 F 6 20 475  0 1 99.80 100 95.24 G 7 1 486  4 20 95.3 20 4.762 H 8 10 483  2 11 97.43 83.33 47.62 I 9 5 482  137  16 76.09 3.521 23.81 K 10 18 395  24 3 93.86 42.86 85.71 L 11 17 477  17 4 95.92 50 80.95 M 12 1 497  0 20 96.14 100 4.762 N 13 1 498  3 20 95.59 25 4.762 O 14 6 492  0 15 97.08 100 28.57 P 15 20 479  13 1 97.27 60.61 95.24 Q 16 20 477  24 1 95.21 45.45 95.24 R 17 0 495  0 21 95.93 0 0 S 18 2 495  1 19 96.13 66.67 9.524 T 19 2 502  1 19 96.18 66.67 9.524 U 20 6 488  2 15 96.67 75 28.57 V 21 1 486  0 20 96.06 100 4.762 W 22 21 481  66 0 88.38 24.14 100 X 23 0 504  0 21 96 0 0 Y 24 13 491  2 8 98.05 86.67 61.90
E- ISSN 2503-2933   621

## 3.5.2 Hasil Pengujian HOG Dengan LDA Skenario Ketiga
Pada pengujian pengenalan ASL dengan menggunakan fitur ekstraksi HOG dengan LDA reduce 33.33% pada traning , testing dan Random Forest sebagai classifier . berdasarkan pengujian yang telah dilakukan maka didapatkan nilai accuracy overall sebesar 95.44% hasil ini didapatkan menggunakan Persamaan 1. Adapun nilai dari accuracy, Precission dan recall dari masing – masing kelas yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 8 sebagai berikut.
Tabel 9. Accuracy, Precission , dan Recall HOG Dengan LDA Reduce 33.33% Alfabet Class TP  TN FP  FN Accuracy (%) Precission (%) Recall (%) A 1 13 481  2 8 98.02 86.67 61.90 B 2 15 481  2 6 98.41 88.24 71.43 C 3 16 474  9 5 97.22 64.00 76.19 D 4 6 483  0 15 97.02 100 28.57 E 5 7 483  0 14 97.22 100 33.33 F 6 20 472  14 1 97.04 58.82 95.24 G 7 1 483  0 20 96.03 100 4.762 H 8 5 483  1 16 96.63 83.33 23.81 I 9 9 486  0 12 97.63 100 42.86 K 10 13 463  32 8 92.25 28.89 61.90 L 11 21 419  87 0 83.49 19.44 100 M 12 3 491  0 18 96.48 100 14.29 N 13 1 498  1 20 95.96 50 4.762 O 14 3 500  0 18 96.55 100 14.29 P 15 21 463  67 0 88.27 23.86 100 Q 16 18 483  3 3 98.84 85.71 85.71 R 17 2 494  1 19 96.12 66.67 9.524 S 18 3 496  0 18 96.52 100 14.29 T 19 4 500  1 17 96.55 80.00 19.05 U 20 4 492  7 17 95.38 36.36 19.05 V 21 0 497  0 21 95.95 0 0 W 22 20 482  54 1 90.13 27.03 95.24 X 23 0 504  0 21 96.00 0 0 Y 24 15 489  0 5 99.02 100 75

## 4. KESIMPULAN
Berdasarakan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan dengan penggunaan fitur  HOG  dengan klasifikasi Random Forest mampu meningkatkan nilai akurasi pada pengenalan American Sign Language yang dilakukan sebelumnya oleh Kevin dan Arta dengan menggunakan fitur HOG – LDA dan klasifikasi KNN yang memperoleh hasil accuracy overall sebesar 72.43.% dan dapat disimpulkan juga bahwa dengan menggunakan fitur HOG dan klasifikasi Random Forest dapat  memperoleh hasil accuracy yang lebih baik dari pada menggunakan fitur HOG – LDA dan klasifikasi Random Forest , tingkat akurasi dengan menggunakan klasifikasi Random Forest dan fitur HOG tanpa LDA memperoleh hasil accuracy sebesar 99.10% sedangakan pada fitur HOG dengan LDA yang memperoleh nilai accuracy sebesar 96.21%.
622 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 611-622 E-ISSN 2503-2933

## 5. SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan adapun saran dari penulis yang dapat dilakukan oleh peneliti selanjutnya diantara sebagai berikut:
1. Penelitian ini menggunakan dataset publik, belum diketahui hasil akurasi yang diperoleh jika dataset yang digunakan diambil secara langsung oleh peneliti.
2. Penelitian ini belum diketahui apakah dengan menggunakan banyak pohon atau sedikit pohon pada klasifikasi Random Forest mampu mempengaruhi nilai akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. A. DeVito. 2015, The Interpersonal Communication Book , Pearson.
[2] H. Maulana dan G. 2013, Gumelar, Psikologi Komunikasi dan Persuasi, Jakarta Akademia Permata, Jakarta.
[3] I. Fareza, R. Busdin, M. E. Al Rivan, dan H. Irsyad. 2018, “Pengenalan Alfabet Bahasa Isyarat Amerika Menggunakan Edge Oriented Histogram dan Image Matching,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , Vol. 4, No. 1, Hal. 82–92, doi: 10.28932/jutisi.v4i1.747.
[4] M. E. Al Rivan, H. Irsyad, K. Kevin, dan A. T. Narta. 2019, “Pengenalan  Alfabet American Sign Language Menggunakan K-Nearest Neighbors Dengan Ekstraksi Fitur Histogram of Oriented Gradients,” JuTISI , Vol. 5, No. 3, Hal. 328–339.
[5] N.  V  Tavari  dan  P.  a  V  Deorankar, “Indian Sign Language Recognition Based on Histograms of Oriented Gradient,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , Vol. 5, No. 3, Hal. 3657–3660, 2014.
[6] H. Lahiani dan M. Neji. 2018, “Hand Gesture Recognition Method Based on HOG-LBP Features for Mobile Devices,” Procedia Comput. Sci. , Vol. 126, Hal. 254–263, doi: 10.1016/j.procS.2018.07.259.
[7] H.  M.  Zawbaa,  M.  Hazman,  M.  Abbass,  dan  A.  E.  Hassanien,  2014 “Automatic Fruit Classification Using Random Forest Algorithm,” 14th Int. Conf. Hybrid Intell. Syst. HIS Hal. 164–168,  doi: 10.1109/HIS.2014.7086191.
[8] Y. Yohannes, S. Devella, dan A. H. Pandrean. 2019, “Penerapan Speeded-Up Robust Feature pada Random Forest Untuk Klasifikasi Motif Songket Palembang,” JuTISI , Vol. 5, No. 3,
[9] S. Devella, Y. Yohannes, dan F. N. Rahmawati. 2020, “Implementasi Random Forest Untuk Klasifikasi Motif Songket Palembang Berdasarkan SIFT,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , Vol. 7, No. 2, Hal. 310–320.