p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Konversi Bahasa Indonesia Ke BISINDO Menggunakan JASigning dengan Metode Lookup Table
Wensi Sekarsari #1 , Arif Bijaksana Putra Negara *2 , Rudy Dwi Nyoto #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H.Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat, 78115
1 wensisekarsari@student.untan.ac.id
2 arifbpn@informatika.untan.ac.id
3 rudydn@informatika.untan.ac.id

## Abstrak
Keterbatasan  jumlah  juru  bahasa  isyarat  untuk  BISINDO  dapat  menghambat  terwujudnya  proses  komunikasi, baik  antara  Teman  dengar  dan  Teman  Tuli  maupun  sebaliknya.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut penelitian yang dilakukan bertujuan membuat sistem yang langsung dapat mengkonversi masukan berupa teks Bahasa  Indonesia  (yang  sebelumnya  telah  dibuat  juga  kedalam  bentuk  HamNoSys)  menjadi  gerakan  isyarat BISINDO  yang  dapat  dianimasikan  dengan  menggunakan  JASigning.  Sistem  konversi  yang  dirancang  sangat bergantung pada algoritma pencarian dan pencocokan kata dengan simbol HamNoSys pada basis data sehingga metode Lookup Table digunakan untuk menyederhanakan komputasi dan mempermudah proses konversi. Kata -  kata  yang  digunakan  untuk  penelitian  diambil  berdasarkan  frekuensi  kata  yang  paling  sering  muncul  dalam buku cerita “Asal Mula Kota Pontianak”.  Kata  – kata ini  kemudian akan disusun menjadi kalimat uji yang akan digerakkan dengan menggunakan animasi 3D JASigning. Kualitas gerakan isyarat yang dihasilkan dapat diukur dengan aspek intelligibility dan acceptability dengan WER dan Skala likert sebagai instrumen penilaiannya. Hasil pengujian menunjukkan terhadap 10 Kalimat yang diujikan WER mendapatkan skor 94% dan 9 dari 10 kalimat yang  diujikan  mendapatkan  rentang  skor  likert  75%-99%,  ini  berarti  sistem  konversi  yang  dibangun  sudah memiliki intelligibility dan acceptability yang tinggi untuk gerakan isyarat BISINDO yang dihasilkan.
Kata kunci: konversi, BISINDO, HamNoSys, JASigning, intelligibility dan acceptability

## Indonesian Text to BISINDO Convertion Using JASigning with Lookup Table Method

## Abstract
The  limitation  of  language  translators  for  BISINDO  can  hamper  the  realization  of  the  communication  process, both between fully hearing person and hearing impaired person (Deaf) vice versa. To overcome these problems, the research conducted aims to create a system that can convert input in the form of Indonesian text (that has been previously made in the form of HamNoSys) into BISINDO gesture that can be animated using JASigning. The designed  conversion  system  relies  heavily  on  search  and  matching  algorithms  between  words  and  the HamNoSys symbol in the  database, these makes Lookup Table method  is used to simplify computing and ease the conversion process. The words used for the research were taken based on the frequency of the words that most  often  appear  in  the  folklore  book  entitled  "The  Origin  of  the  Pontianak  City".  These  words  will  then  be arranged  into  test  sentences  which  will  be  gestured  using  3D  JASigning  animation.  The  quality  of  the  gesture produced can be measured by two aspects, intelligibility and acceptability with the Word Error Rate (WER) and likert  scale  as  an  assessment  instrument.  The  test  results  show  that  from  the  10  Sentences  tested  by  WER,  its received a score of 94% and 9 of the 10 sentences tested received Likert score range of 75%  -99%. This means that the conversion system designed had high intelligibility and acceptability for the generated BISINDO gesture.
Keywords: Conversion, BISINDO, HamNoSys, JASigning, Intelligibility and Acceptability

## I. P ENDAHULUAN
Bahasa  isyarat  adalah  bahasa  utama  yang  digunakan oleh  masyarakat  yang  tuli  dalam  berkomunikasi.  Di Indonesia sendiri terdapat berbagai macam bahasa isyarat, namun  yang  paling  umum  digunakan  adalah  Sistem
Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI)  dan  Bahasa  Isyarat Indonesia  (BISINDO).  Penggunaan  kedua  bahasa  ini berdasarkan  tingkat  responnya  menghasilkan  sebagian besar  responden  tunarungu  menjawab  sangat  setuju dengan  menggunakan  BISINDO  (48%)  dan  setuju  (43%) dibanding  dengan  menggunakan  SIBI  yang  sangat  setuju
(2%)  dan  setuju  (6%)[1].  Dengan  demikian  dapat dikemukakan  bahwa  BISINDO  lebih  ramah  digunakan tunarungu sebagai komunikasi dibandingkan  SIBI.
Pada  tahun  1994  –  1996  Kementerian  Kesehatan mengadakan  survey  di  7  provinsi  di  Indonesia  yang menyimpulkan bahwa sebanyak 0,1 % dari seluruh angka kelahiran akan mengalami ketulian Kongenital (Tuli sejak lahir). Hal ini berarti dari 1.000.000 kasus kelahiran maka 1000  diantaranya  diperkirakan  mengalami  ketulian. Tingginya angka tersebut secara otomatis juga meningkatkan kebutuhan akan komunikasi yang baik bagi penderita  ketulian  agar  mereka  tetap  dapat  bersosialisasi dengan  nyaman  dan  tidak  merasa  terisolir  dalam masyarakat.
Komunikasi  antara  masyarakat  tuli  dan  masyarakat umum idealnya membutuhkan kehadiran seorang penerjemah  yaitu  juru  bahasa  isyarat.  Menurut  data  yang dihimpun  oleh  Pusat  Layanan  Jurubahasa  (PLJ)  pada tahun  2016,  Indonesia  hanya  memiliki  34  orang  juru bahasa  isyarat  sementara  itu  berdasarkan  data  proyeksi dari  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional  angka kelahiran total tahun 2015-2020 berkisar 9,6 juta jiwa [2] dan  jika  dihitung  dengan  persentase  seperti  diatas  maka pada rentang tahun tersebut sebesar 0,1 % atau 9.600 jiwa dari  9,6  juta  jiwa  diperkirakan  akan  mengalami  ketulian. Timpangnya  jumlah  juru  bahasa  yang  tersedia  dengan jumlah masyarakat yang lahir dengan kondisi tuli ini akan menghambat komunikasi mereka dengan masyarakat.
Seiring perkembangan teknologi, permasalahan minimnya  juru  bahasa  isyarat  sudah  dapat  diselesaikan dengan  sistem  konversi  seperti  pada  penelitian  [3]-[6] yang  memberikan  masukkan  berupa  ucapan  ataupun  teks yang  kemudian  divisualisasikan  gerakan  isyaratnya menggunakan  animasi  3D  ataupun  video.  Namun,  sistem konversi  yang  sudah  ada  tersebut  hanya  tersedia  dalam bahasa  isyarat  Inggris,  Amerika,  India  dan  SIBI, sedangkan  untuk  BISINDO  sendiri  belum  terdapat alternatif  untuk  permasalahan  minimnya  juru  bahasa isyarat  sehingga  penelitian  yang  dilakukan  bertujuan untuk  menghasilkan  sistem  yang  dapat  mengubah  teks Bahasa  Indonesia  menjadi  Bahasa  Isyarat  Indonesia (BISINDO)  menggunakan  JASigning  dengan  metode Lookup Table .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. BISINDO
BISINDO  adalah  bahasa  isyarat  yang  diciptakan  dan dicetuskan  oleh  seorang  penyandang  tunarungu  yaitu Dimyati  Hakim  (Ketua  DPP  PERTRI).  Penelitian  yang pertama  kali  dilakukan  oleh  Dimyati  Hakim  adalah membedakan  bahasa  isyarat  di  Indonesia  berdasarkan bentuk  struktural  dan  konseptual  dengan  memaparkan fungsi, maksud, tujuan, dan lingkup penggunaanya. B. HamNoSys
Sistem  Notasi  Hamburg  (HamNoSys)  adalah  sistem yang  digunakan  untuk  menuliskan  isyarat,  seperti  huruf fonetik  yang  digunakan  untuk  bahasa  lisan.  HamNoSys mampu  menggambarkan  semua  isyarat  yang  digunakan dalam  semua  bahasa  isyarat.  Itu  tidak  bergantung  pada perbedaan  percakapan  bahasa  isyarat  dari  satu  negara  ke
negara  lainnya  dan  karenanya  itu  bisa  digunakan  secara internasional [7].
Notasi  HamNoSys  (Gambar  1)  untuk  satu  isyarat terdiri  dari  deskripsi  postur  awal  ( hand  shapes , hand orientation dan location )  ditambah  dengan  tindakan mengubah  postur  tersebut  secara  berurutan  atau  sejajar. Spesifikasi symmetry  operator ,  nonmanual  features  dan lokasi  adalah  optional. Symmetry  operator digunakan apabila  isyarat  menggunakan  kedua  tangan. Nonmanual features digunakan  apabila  terdapat  penggunaan  selain tangan  seperti  ekspresi  wajah,  gerakan  mulut,  gerakan kepala. Jika spesifikasi lokasi tidak ada, maka lokasi akan diasumsikan default.
Gambar. 1 General structure of HamNoSys

## C. Sigml
SiGML  adalah Signing  Gesture  Mark-up  Language . SiGML ini menggambarkan simbol HamNoSys ke dalam bentuk  tag  XML  ( Extensible  Markup  Language ). Representasi  SiGML  yang  dibuat  dari  notasi  HamNoSys tentang  bahasa  isyarat  dapat  dibaca  oleh  perangkat  lunak rendering 3D [8].
SiGML  dikembangkan  di  East  Anglia  (UEA)  untuk menentukan  urutan  dari  isyarat.  Penulisan  SiGML berbentuk  XML  dan  menggunakan  tag  yang  berbeda untuk  merepresentasikan  simbol  HamNoSys  yang  sesuai. Hal  ini  diberikan  sebagai input ke  server  animasi  untuk menghasilkan frames yang mana mendefinisikan pose dari avatar  [9].  Tabel  I  Menunjukkan  contoh  SiGML  dan HamNoSys  dari  kata  ” Jealous ”  dalam British  Sign Language (BSL).
TABEL I
N OTASI S I GML DAN H AM N O S YS DARI KATA J EALOUS .
HamNoSys SiGML

## Bentuk Tangan
Extended Finger Orientation Orientasi Telapak Tangan Lokasi Tangan Kedekatan Tangan Gerakan Tangan <sigml>
<hns_sign gloss="Jealous">
<hamnosys_nonmanual> </hamnosys_nonmanual> <hamnosys_manual>
<hamfinger2345/> <hamthumboutmod/> <hamfingerhookmod/> <hamextfingerul/> <hampalmdl/> <hamchest/> <hamclose/> <hammover/> </hamnosys_manual> </hns_sign> </sigml>

## D. JASigning
JASigning (Java Avatar Signing) adalah avatar sintetik untuk isyarat tuli, yang ditulis dalam bahasa pemrograman Java  [10].  JASigning  ini  didasarkan  pada  teknik  animasi komputer  3D  konvensional  sehingga  pengguna  memiliki avatar  virtual  yang  dapat  melakukan  gerakan  isyarat. JASigning menggunakan SiGML sebagai masukkan untuk avatar  virtual  yang  akan  menghasilkan  keluaran  berupa representasi  gerakan  isyarat  yang  dilakukan  oleh  avatar virtual tersebut.
E. Lookup Table Lookup  Table adalah Array atau  matriks  data  yang berisi  item  yang  dicari.  Tabel  pencarian  ini  dapat  diatur sebagai  pasangan  nilai  kunci  yang  merupakan  item  atau data  yang  dicari  ( looked  up )  dan  nilainya  adalah  data aktual atau petunjuk ke tempat data berada. Tidak jarang, tabel pencarian hanya berisi item data (hanya nilai, bukan pasangan  nilai  kunci)  [11]. Lookup  Table secara  umum adalah  tabel  yang  berisi  daftar  data  yang  tetap.  Data  ini tidak sering berubah dan dapat dijadikan sebuah referensi untuk  pencarian  data  jika  diperlukan.  Contoh  data  ini dapat berupa daftar produk, jenis kategori, daftar pemasok, nama negara, kode pos, kode area telepon, dll.
Sebagai contoh; Pada penelitian yang akan dilakukan, lookup  table digunakan  sebagai  tabel  referensi  untuk konversi  simbol  menjadi  bentuk  tag  XML  sehingga  saat program  menerima  input  berupa  notasi  hamnosys  yang terdiri  atas  simbol  –  simbol  maka  sistem  dapat  secara langsung  menentukan  bentuk  SIGML  nya  tanpa  perlu  di input secara manual bentuk SIGML untuk notasi tersebut. Ilustrasi ini dapat dilihat pada Gambar 2.
<sigml> <hamflathand/> <hamextfingerul/>
<hampalml/> <hamchest/> <hamtouch/> </sigml> <hamflathand/> <hamextfingerul/> <hampalml/> <hamchest/> <hamtouch/> Lookup Table Notasi HamNoSys SIGML saya Kalimat Gambar. 2 Contoh lookup table

## F. Pengujian Kualitas Isyarat
Sangat penting bahwa sistem menyampaikan informasi yang  berguna  dengan  cara  yang  bermanfaat  dan  dapat diterima  oleh  pengguna  tuna  rungu.  Mengukur  kualitas dari  suatu  isyarat  dapat  menjadi  Salah  satu  metode evaluasi  untuk  mengetahui  seberapa  besar  manfaat  dan kegunaan  yang  didapat  dari  sistem  yang  diteliti.  Dua aspek  utama  yang  dapat  dijadikan  kriteria  pengukuran kualitas suatu isyarat adalah Intelligibility dan Acceptability [3].
1. Intelligibility Menurut  bahasa intelligibility berarti  kejelasan  atas suatu  hal.  Mengukur  aspek  kejelasan  dalam  komunikasi bertujuan untuk mengetahui seberapa mudah suatu ucapan dapat  dipahami  oleh audience .  Seperti  penelitian  yang dilakukan oleh Guntoro [12] yang mengukur intelligibility dari  model  TTS  (Text  To  Speech)  yang  mereka  ajukan menggunakan Word Error Rate .
Bagaimanapun  juga,  di  dalam  bahasa  isyarat komunikasi yang berlangsung lebih banyak menggunakan gerakan  dibandingkan  dengan  ucapan  oleh  karena  itu pengunaan ucapan digantikan dengan komunikasi melalui bahasa  tubuh  sehingga  pengukuran  aspek  kejelasan  pun akan  dinilai  dari  seberapa  mudah  target audience untuk memahami  gerakan  yang  diperlihatkan.  Aspek  ini  juga akan diukur menggunakan metode WER.
2. Acceptability
Pengukuran  kualitas  isyarat  berdasarkan  aspek intelligibility sebenarnya  sudah  cukup  untuk  menilai apakah gerakan isyarat yang dihasilkan sudah cukup baik (jelas) atau tidak. Namun sayangnya penilaian berdasarkan  aspek intelligibility ini  hanya  mengukur  dari sisi  objektif  penelitian  saja,  dalam  artian  hasil  yang didapat  itu  murni  hanya  dari  membandingkan  tingkat error dari  kata  dalam  kalimat  yang  diujikan  tanpa memperdulikan sisi subjektif nya, yaitu si target audience atau  sahabat  Tuli  itu  sendiri. Oleh  karena  itu  pengukuran dari  sisi  subjektif  juga  perlu  dilakukan  agar  hasil  yang didapat  lebih  komperhensif.  Penelitian  [3]  mengajukan pengukuran  aspek  “ acceptability ”  sebagai  salah  satu standar  pengukuran  yang  bersifat  subjektif  untuk  kualitas isyarat. Aspek ini juga akan diukur menggunakan metode skala likert.
G. Word Error Rate (WER)
Setiap  kata  dalam  kalimat  yang  dihipotesiskan dibandingkan  dengan  kalimat  referensi  dan  setiap  kata yang  tidak  cocok  (dimasukkan,  dihapus  atau  diganti) dihitung sebagai kesalahan dan dibagi dengan jumlah total kata dalam kalimat referensi [13].Penelitian yang diajukan menggunakan pengujian ini untuk membandingan gerakan JASigning  dalam  merepresentasikan  isyarat  BISINDO dengan  kalimat teks pengujian. Kemudian  hasil perbandingan  tersebut  dihitung  menggunakan  Persamaan 1.
WER =
(1) Keterangan.
S = jumlah kata yang terganti pada kalimat yang telah didengarkan dan ditulis kembali D = jumlah kata yang terhapus I = jumlah kata yang tertambah Nr = jumlah kata pada kalimat H. Skala Likert
Skala  likert  digunakan  untuk  menganalisis  hasil  dari pengumpulan data uji menggunakan kuesioner. penggunaan skala pengukuran yang tepat pada kuesioner, dalam  hal  datanya;  nominal,  ordinal,  interval  dan  ratio lebih disarankan untuk menggunakan pertanyaan tertutup. Skala dapat berjumlah genap atau ganjil. Untuk penelitian di Indonesia disarankan menggunakan skala Likert genap misalnya  dengan  4  tingkat  (berarti  skala  genap)  yaitu:  1 (sangat  setuju),  2  (setuju),  3  (kurang  setuju)  dan  4  (tidak setuju).  Sebab  terdapat kecenderungan  bahwa  individu  di Indonesia  cenderung  bersikap  netral,  apabila  demikian responden  lebih  mempunyai  sikap  kepada  setuju  atau tidak  setuju.  Namun  apabila  menggunakan  skala  Likert ganjil,  misalnya  lima  tingkat  skala  Likert  seperti:  1
(sangat setuju), 2 (setuju), 3 (netral), 4 (kurang setuju) dan 5 (tidak setuju).maka individu di Indonesia dikhawatirkan akan  cenderung  memilih  tiga  (yang  mencerminkan  sikap netral) [14].
Persentase dari tiap jawaban responden dapat dihitung menggunakan Persamaan 2.
Y =
(2)
Keterangan : Y = Nilai persentase yang dicari X  =  Jumlah  nilai  kategori  jawaban  dikalikan  dengan frekuensi ( ∑ = N . R)
N = Nilai dari setiap jawaban R = Frekuensi
Skor  ideal  =  Nilai  tertinggi  dikalikan  dengan  jumlah sampel
III. M

## ETODOLOGI P ENELITIAN
Langkah-langkah  penelitian  yang  dilakukan  pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3 sebagai berikut:
Gambar. 3 Diagram alir metodologi penelitian
Berdasarkan Gambar .. dapat dijelaskan metodologi penelitian sebagai berikut:
A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan beberapa  metode-metode  seperti  FGD,  wawancara,  dan Kuesioner. Sebelum melakukan pengumpulan data dengan metode  tersebut,  dilakukan  pengumpulan  data  awal berupa  kata  yang  akan  di  terjemahkan  dan  disusun  ke dalam  basis  data  terlebih  dahulu.  Kata  tersebut  di  dapat dari frekuensi kata yang paling sering muncul dalam buku cerita  Asal  Mula  Kota  Pontianak.  Langkah  selanjutnya adalah  melakukan  pengumpulan  informasi  menggunakan metode  FGD  yang  dilakukan  dengan  saling  bertukar pendapat  mengenai  berbagai  opini  dan  saran  untuk melakukan  penelitian.  Melalui  FGD  dapat  diketahui alasan,  motivasi,  argumentasi  atau  dasar  dari  pendapat seseorang  atau  kelompok.  Namun,  untuk  memberi  nilai tambah  pada  hasil  suatu  FGD  agar  dapat  menjadi  acuan dalam kesimpulan hasil penelitian, maka hasil FGD perlu
disertai  data  pendukung  atau  ditindaklanjuti  dengan metode kuantitatif [15].
Penelitian  dilanjutkan  dengan  pengambilan  data dengan cara dokumentasi visual, dimana narasumber akan direkam saat mengisyaratkan kata yang telah dipersiapkan pada pengumpulan data sebelumnya.
Pengumpulan  data  dengan  menggunakan  metode wawancara  dan  kuesioner  dilakukan  untuk  membantu proses pengujian dimana hasil dari pengujian kualitatif ini akan  diolah  menggunakan  pengujian  kuantitatif  berupa WER dan Skala likert yang hasilnya dapat di analisis dan ditarik kesimpulan.
B. Pembuatan Notasi HamNoSys
Kata  yang  akan  dibuat  notasi  HamNoSys  didapatkan pada  pengumpulan  data  awal  yakni  frekuensi  kata  yang paling  sering  muncul  di  dalam  buku  cerita  Asal  Mula Kota  Pontianak.  Notasi  HamNoSys  akan  dibuat berdasarkan  dokumentasi  visual  berupa  rekaman  video yang  telah  di  ambil  dengan  narasumber.  Pergerakan tangan  narasumber  dari  video  akan  diamati  dengan perlahan  kemudian  dibuat  notasi  HamNoSys  yang  dapat merepresentasikannya. Setelah didapatkan notasi HamNoSys  untuk  seluruh  isyarat  pada  rekaman  yang diperlukan  maka  notasi  akan  disusun  ke  dalam  tabel HamNoSys  BISINDO.  Berikut  adalah  tabel  contoh BISINDO HamNoSys yang dapat dilihat pada Tabel II.
TABEL II
C ONTOH H AMNOSYS B ISINDO No.  Bisindo HamNoSys Kategori 1. A Abjad 2. Saya Kata

## C. Perancangan Sistem
Terdapat dua proses yang terjadi di dalam sistem konversi seperti terlihat pada Gambar 4.
Start (masukkan) teks Pencocokan dan konversi teks (keluaran) Gerakan isyarat dari JASigning End Preprocessing Teks Gambar. 4 Diagram Alir Sistem 1) Preprocessing  Text : Tahap  ini  memproses masukkan  pengguna  sehingga  dapat  digunakan  untuk proses  selanjutnya.  Adapun  proses-proses  yang  terjadi pada  tahapan  ini  adalah case  folding ,  tokenisasi, remove
punctuation , eliminating dan stemming seperti  pada Gambar 5.
Start (masukkan) teks Case Folding Tokenisasi Remove Punctuation
Eliminating
Stemming
(keluaran) Teks hasil preprocessing
End

## Gambar. 5 Preprocessing Text
Contoh masukkan pengguna “Saya ingin seperti burung yang melihat ke sini itu!!!”. Pertama-tama masukkan akan diproses  pada  tahap case  folding yang  menghasilkan pengecilan  huruf  kapital  yang  terdapat  dalam  masukkan sehingga  hasil  pada  proses  ini  adalah  “saya  ingin  seperti burung  yang  melihat  ke  sini  itu!!!”.  Selanjutnya  teks tersebut  akan  diproses  pada  tahapan  tokenisasi  untuk memecah  kata  menjadi array sehingga  hasil  pada  proses ini adalah “saya, ingin, seperti, burung, yang, melihat, ke, sini, itu, !, !, !”. Selanjutnya hasil tokenisasi akan diproses pada  tahapan remove  punctuation untuk  dihilangkan karakter  berupa  simbol  yang  tidak  diperlukan  sehingga hasil pada proses ini adalah “saya, ingin, seperti, burung, yang, melihat, ke, sini, itu”. Selanjutnya hasil dari remove punctuation akan diproses pada tahapan elimiating dimana dalam  BISINDO  tidak  memiliki  kata  sambung  sehingga pada  proses  ini  kata  sambung  akan  dihilangkan dan  hasil dari  proses  ini  menjadi  “saya,  ingin,  seperti,  burung, melihat,  sini,  itu”.  Selanjutnya  adalah  proses  terakhir dalam preprocessing  text yakni stemming .  Proses stemming dilakukan  karena  dalam  BISINDO  tidak terdapat  imbuhan  sehingga  hasil  dari  proses  ini  adalah “saya, ingin seperti, burung, lihat, sini, itu”.
2) Pencocokan  dan  Konversi  Teks : Pada  tahap pencocokan  dan  konversi  teks,  teks  akan  dicocokan  satu persatu dengan record yang ada pada basis data sehingga menghasilkan  perintah  untuk  menggerakan  JASigning. Proses pencocokan dan konversi teks terdiri dari beberapa tahap yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Start
(masukkan)
Teks hasil preprocessing Pencocokkan teks dengan kata pada tabel text2hamnosys Cocok?
Konversi notasi HamNoSys kata ke SiGML Memecah kata menjadi huruf Pencocokkan huruf dengan tabel text2hamnosys Konversi notasi HamNoSys huruf abjad ke SiGML (keluaran) converted End Y N
Gambar. 6 Pencocokan dan Konversi Teks
Seperti  diagram  alir  penelitian  yang  terlihat  pada Gambar  6,  terdapat  beberapa  tahapan  dalam  proses pencocokan  dan  konversi  teks  yang  dilakukan.  Tahapan pertama  adalah  hasil  dari  proses  preprocessing  yang berupa  himpunan  kata  akan  dicocokkan  dengan  record basis data yang ada pada tabel hamnosys, record ini telah berisi  daftar  kata  beserta  notasi  Hamnosys  untuk  kata tersebut.  Jika  sistem  menemukan  kecocokan  untuk  kata yang  di  masukkan  maka  notasi  hamnosys  pada  record tersebut  akan  dikonversi  ke  dalam  bentuk  Sigml  dengan memanfatkan table lookup seperti Gambar 7. Namun, jika tidak terdapat kecocokan maka kata akan tersebut akan di pecah  menjadi  huruf.  Contohnya  seperti  terlihat  pada Gambar 8. Proses selanjutnya yang akan dilakukan adalah mencocokan setiap huruf dari kata yang telah dipecah tadi dengan record yang ada pada tabel hamnosys. Huruf-huruf yang  telah  mendapatkan  notasi  HamNoSys  kemudian akan  dikonversi  menjadi  Sigml  dengan  memanfaatkan table lookup. Hasil akhir untuk kedua kondisi pencocokan adalah  Sigml  yang  akan  digunakan  sebagai  pembangkit gerakan isyarat dari JASigning.
Gambar. 7 Pencocokan masukan dan record saya Ingin seperti burung
lihat sini itu saya Ingin lihat
sini
S I N I Gambar. 8 Pemecahan kata IV. H ASIL P ENGUJIAN DAN A NALISIS
Pengujian  dilakukan  dengan  menguji  kualitas  dari gerakan  isyarat  yang  digerakkan  oleh  JASigning. Pengujian  kualitas  gerakan  isyarat  terbagi  menjadi  2 macam  yaitu: Intelligibility (kejelasan)  dan Acceptability (keberterimaan)  [3].  Adapun  beberapa  instrumen  yang akan  digunakan  adalah Word  Error  Rate (WER)  dan analisis menggunakan skala likert.
Data  uji  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini dibagi  menjadi  3  variasi  kalimat  seperti  terlihat  pada Tabel III. Ketiga variasi kalimat tersebut diujikan kepada responden  tuli  dan  JBI,  dimana  responden  tuli  akan melakukan  pengujian  hanya  untuk  variasi  kalimat  uji  c sedangkan  responden  JBI  akan  menguji  ketiga  variasi kalimat  uji  tersebut.  Hal  ini  dikarenakan  hasil  dari pengumpulan  FGD  bersama  teman  tuli  dan  JBI  bahwa teman tuli keberatan dengan pengujian yang menggunakan  variasi  kalimat  uji  a  dan  b,  sedangkan  JBI tidak mempermasalahkan metode pengujian yang diajukan.
TABEL III D AFTAR V ARIASI K ALIMAT U JI No. Nama variasi Jumlah kalimat Keterangan 1. A 10 Kalimat berisi kata yang tidak ada di basis data (tiap kata dieja) 2. B 10 Kalimat berisi sebagian kata yang ada di basis data (sebagian kata dieja) 3 C 10 Kalimat berisi kata yang ada di basis data (tidak ada yang dieja) A. Pengujian Intelligibility
Pengujian intelligibility bertujuan  untuk  menguji tingkat  kejelasan  JASigning  dalam  mengisyaratkan BISINDO.  Pengujian  ini  menggunakan  wawancara sebagai pengumpulan data uji dan Word Error Rate (WER) sebagai instrumen pengukurannya. WER membandingkan gerakan  JASigning  dalam  merepresentasikan  isyarat BISINDO dengan kalimat teks pengujian.
Pengujian terbagi menjadi dua bagian yaitu pengujian pertama  untuk  responden  tuli  dan  pengujian  kedua  untuk responden  JBI.  Hasil  pengujian  10  kalimat  uji  variasi kalimat uji C terhadap 11 responden tuli dapat dilihat pada Tabel IV.
Hasil  pengujian  kedua  untuk  responden  JBI  terhadap ketiga variasi kalimat uji dapat dilihat pada Tabel V.
TABEL IV H ASIL P ENGUJIAN I NTELLIGIBILITY R ESPONDEN T ULI No. Nama Inisial Responden Total WER 1 WH 0.05 2 LAT 0.00 3 AMF 0.05 4 WAP 0.125 5 FAZ 0.05 6 VT 0.05 7 D 0.025 8 GP 0.00 9 ARPN 0.1 10 E 0.05 11 MM 0.175 Rata – rata 0.06 Akurasi WER 94 %
TABEL V H ASIL P ENGUJIAN I NTELLIGIBILITY R ESPONDEN J BI Variasi kalimat uji (dalam %) Pengujian A B C Akurasi WER 100 95 97.5
Hasil analisis pengujian perbandingan kualitas gerakan isyarat  berdasarkan  responden  tuli  dan  JBI  terhadap variasi kalimat uji sebagai berikut:
1. Hasil  pengujian  intelligibility  yang  menggunakan instrumen  WER  terhadap  teman  tuli  untuk  variasi kalimat  uji  C  adalah  sebesar  94%.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  tingkat  kejelasan  untuk  gerakan isyarat  JASigning  sudah  baik.  Namun,  Hal  ini  belum membuktikan  bahwa    sistem  yang  dirancang  dapat diterima  dengan  baik.  Oleh  karena  itu,  pengujian dengan  metode  survey  kepada  responden  tuli  perlu untuk  dilakukan  karena  dapat  secara  langsung mengukur  kualitas  gerakan  isyarat  yang  di  generate dari sisi subjektif penelitian.
2. Hasil pengujian intelligibility dengan instrument WER berdasarkan responden JBI menunjukkan akurasi yang paling  tinggi pada  kalimat  uji  A,  dimana  seluruh  kata dalam sebuah kalimat dieja. Namun, pada kenyataannya  penggunaan  ejaan  pada  kalimat  yang sudah  terdapat  gerakan  isyaratnya  sangat  tidak difavoritkan  oleh  sahabat  tuli  itu  sendiri.  Hal  ini dikarenakan  WER  hanya  menguji  kata-kata  /  objek tanpa  memperhatikan  sisi  subjektif  dalam  dalam penelitian  ini  yaitu  teman  tuli.  Oleh  karena  itu pengujian  dengan  WER  saja  tidak  cukup  untuk membuktikan  bahwa  sistem  yang  dirancang  dapat diterima  dengan  baik.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut pengujian  dengan  metode  survey  kepada  responden tuli  perlu  untuk  dilakukan,  karena  dapat  secara langsung  mengukur  kualitas  gerakan  isyarat  yang  di generate dari sisi subjektif penelitian.
seperti burung
sini itu
3. Hasil pengujian intelligibility dengan instrumen WER berdasarkan responden JBI menunjukkan akurasi yang paling  rendah  pada  kalimat  uji  B,  dimana  kalimat  ini merupakan gabungan antara isyarat untuk sebuah kata dan  isyarat  kata  yang  dieja  satu  persatu.  Penggunaan kalimat  seperti  ini  sedikit  membingungkan  responden dimana dia harus memahami mana isyarat sebuah kata dan  mana  isyarat  yang  mengeja  sebuah  kata.  Oleh karena  itu,  pada  saat  pengujian  menggunakan  kalimat uji  B  terdapat  2  dari  10  kalimat  yang  mengalami penghapusan dan perubahan kata dari yang seharusnya. 4. Hasil pengujian intelligibility dengan instrumen WER berdasarkan  responden  JBI  menunjukkan  akurasi menengah  untuk  kalimat  uji  C,  dimana  seluruh  kata pada  kalimat  langsung  dianimasikan  dengan  isyarat BISINDO-nya  dengan  kata  lain  tanpa  ada  pengejaan. Penggunaan  kalimat  seperti  ini  sangat  disukai  oleh teman tuli dalam kehidupan sehari-hari karena seluruh kata yang telah memiliki makna lebih mudah dipahami dibandingkan  dengan  variasi  kalimat  uji  lainnya. Namun,  isyarat  dalam  bahasa  isyarat  terkadang memiliki kemiripan sehingga makna yang dimaksudkan  dan  di  sampaikan  sedikit  berbeda.  Hal ini  dapat  dilihat  pada  kalimat  4  variasi  c  yang mengalami  perubahan  dari  yang  seharusnya  pulang menjadi pergi. Hal tersebut dikarenakan bahasa isyarat untuk  pergi  dan  pulang  memiliki  sedikit  kemiripan namun  jika  diperhatikan  dengan  seksama  sebenarnya isyarat untuk kedua kata tersebut berbeda.

## B. Pengujian Acceptability
Pengujian  Acceptability  bertujuan  untuk  menganalisis tingkat  keberterimaan  responden  tuli  terhadap  gerakan isyarat  dari  JASigning.  Indikator  yang  digunakan  untuk memberikan  penilaian  secara  subjektif  pada  tingkat keberterimaan  hasil  gerakan  isyarat  adalah  skala  likert. Indikator  penggunaan  skala  likert  telah  diubah  menjadi bentuk  bintang.  Hal  ini  dikarenakan  responden  terbiasa untuk  menilai  sesuatu  menggunakan  bintang.  Hasil pengujian acceptability dapat dilihat pada Tabel VI.
T ABEL V I
H ASIL P ENGUJIAN A CCEPTABILITY Kalimat Total Responden Hasil Skala Likert 1 1 - 5 5 11 82% 2 2 3 2 4 11 68% 3 1 - 6 4 11 79% 4 1 2 4 4 11 75% 5 - 4 1 6 11 79% 6 - 2 2 7 11 86% 7 1 2 1 7 11 82% 8 1 - 4 6 11 84% 9 1 1 - 9 11 89% 10 - 4 1 6 11 79%
Berdasarkan Tabel IV untuk mempermudah penafsiran hasil skala likert digunakan parameter dari [..] dengan 0% (tidak  ada  yang  menerima),  1-24%  (sebagian  kecil
menerima), 25-49% (kurang dari setengahnya menerima), 50%  (setengahnya  menerima),  51-74%  (lebih  dari setengahnya menerima), 75-99% (sebagian besar menerima) dan 100%  (seluruhnya menerima).
Hasil  analisis  berdasarkan  Tabel  IV  dan  parameter penafsiran  yang  digunakan    sebanyak  9  dari  10  kalimat yang  diujikan  terhadap  responden  tuli  mendapatkan  skor dengan  range  75-99%  yang  berarti  sebagian  besar menerima  dengan  baik  gerakan  isyarat  yang  dihasilkan. Hanya 1 kalimat yang mendapatkan skor 68% dan masuk dalam  rentang  skor  51-74%  (lebih  dari  setengahnya menerima)  yaitu  kalimat  nomor  2  (dua).  Hal  ini disebabkan  kalimat  nomor  2  terdapat  kata  –  kata  seperti ‘tidak ingin’, dimana gerakan akan di- generate per  kata, berarti menjadi gerakan ‘tidak’ dan ‘ingin’ padahal dalam kenyataan nya kata ‘tidak ingin’ adalah satu kesatuan. Hal ini  akan  memunculkan  makna  yang  saling  bertentangan dan  membuat  responden  tidak  begitu  nyaman  dengan gerakan sehingga memiliki rate skor paling rendah.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  terhadap sistem  “Konversi  Bahasa  Indonesia  ke  BISINDO menggunakan  JASigning  dengan  metode Lookup  Table ”, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Berdasarkan  pengujian Intelligibility dari  responden tuli, variasi kalimat uji c memiliki tingkat keakurasian sebesar 94%. Hal ini menunjukkan bahwa isyarat yang digerakkan  oleh  JASigning  sudah  jelas  dan  dapat dipahami oleh pengguna.
2. Berdasarkan  pengujian Intelligibility dari  responden JBI, variasi kalimat uji a memiliki tingkat keakurasian tertinggi  yaitu  sebesar  100%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  variasi  kalimat  uji  A  yaitu  seluruh  kata  yang ada  pada  kalimat  dieja  satu-satu  memiliki  tingkat kejelasan yang sangat tinggi. Namun, pada kenyataannya  sahabat  tuli  jarang  menggunakan pengejaan pada komunikasi mereka.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian Acceptability yang dilakukan,  sebanyak  9  dari  10  kalimat  yang  diujikan terhadap  responden  tuli  mendapatkan  skor  dengan range 75-99%  yang  berarti  sebagian  besar  responden telah menunjukkan penerimaan yang baik atas gerakan isyarat yang dihasilkan oleh JASigning.
4. Berdasarkan  hasil  pengujian Acceptability terdapat satu  kalimat  yang  masih  memiliki  tingkat  penerimaan yang  rendah  padahal  jika  dilihat  dari  hasil  pengujian Intelligibility tingkat  kejelasan  dan  pemahaman  dari responden  sudah  baik.  Hal  ini  membuktikan  bahwa pengujian Intelligibility belum  cukup  komperhensif untuk digunakan tanpa adanya tolak ukur lain.
5. Berdasarkan  pengujian black-box ,  sistem  dapat mengolah  masukan  pengguna  dengan  baik  sesuai dengan format yang telah didefinisikan.
6. Berdasarkan seluruh hasil pengujian dapat disimpulkan  bahwa  sistem  sudah  dapat  mengkonversi teks  Bahasa  Indonesia  menjadi  gerakan  isyarat BISINDO menggunakan JASigning dengan baik serta memenuhi  aspek  Intelligibility  dan  Acceptability dengan hasil yang memuaskan.
R EFERENSI

## [1]
R. A. Mursita, “Respon Tunarungu Terhadap
Penggunaan Sistem Bahasa Isyarat Indonesa ( Sibi ) Dan,” Respon Tunarungu Terhadap Pengguna. Sist. Bhs. Isyarat Indonesa Dan Bhs. Isyarat Indones. Dalam Komun. , 2015.
[2] B. Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, B.
Badan Pusat Statistik, and U. United Nations Population Fund, Proyeksi Penduduk Indonesia 2015-2045 . 2018.
[3] S. Cox et al. , “TESSA, a system to aid communication with deaf people,” Annu. ACM Conf. Assist. Technol. Proc. , pp. 205–212, 2002.
[4] T. Dasgupta and A. Basu, “Prototype machine translation system from Text-To-Indian Sign
Language,” Int. Conf. Intell. User Interfaces, Proc. IUI , no. January, pp. 313–316, 2008.
[5] K. Kaur and P. Kumar, “HamNoSys to SiGML Conversion System for Sign Language Automation,” Procedia Comput. Sci. , vol. 89, pp. 794–803, 2016.
[6] U. P. Tunarungu and A. N. Mansur, “*1) , *2) , *3) 1,” vol. 6, no. 1, pp. 8–14, 2017.
[7] S.  Prillwitz  et  al.,  “HamNoSys  Version  2.0: Hamburg Notation System for Sign Languages:An Introductory Guide,” International Studies on Sign Language and Communication of the Deaf. Signum Press, Hamburg, Germany, vol. 5, 1989.
[8] R.  Elliott  et  al.,  “An  Overview  of  the  SiGML Notation  and  SiGML  Signing  Software  System,” In  Fourth  International  Conference  on  Language Resources  and  Evaluation ,  LREC  (pp.  98-104),
2004.
[9] Sugandhi,  P.  Kumar,  and  S.  Kaur,  “Online Multilingual  Dictionary  Using  Hamburg  Notation for Avatar-Based
Indian Sign Language Generation  System,” Int.  J.  Cogn.  Lang.  Sci. ,  vol. 12, no. 8, pp. 1116–1122, 2018.
[10] Elliott,  R.,  Glauert,  J.R.W.,  Kennaway,  J.R., Marshall,  I.,  and  Safar,  E.,  “Linguistic  modelling and  language  processing  technologies  for  avatar- based  sign  language  presentation”,  Universal Access in the Information Society, vol. 6, no. 4, pp.
375-391, 2007.
[11] Freedman, A., “Computer Desktop Encyclopedia – 9th Ed. 10,000 terms, 1,000 Illustrations,” Penerbit Osborne/McGraw-Hill, 2001.
[12] Guntoro,  E.,  “Development  of  Text-to-Speech  for Malay  Pontianak  Dialect  Based  Hidden  Markov Model with Phoneme,” TELKOMNIKA, 2019.
[13] S.  Seljan  and  I.  Dunđer,  “Automatic  word-level evaluation  and  error  analysis  of  formant  speech synthesis  for  Croatian,”  In  WSEAS  European Conference of Computer Science, 2013.
[14] I.  Pujihastuti,  “Prinsip  Penulisan  Kuesioner Penelitian,”  CEFARS:  Jurnal  Agribisnis  dan Pengembangan Wilayah, 2(1), 43-56, 2010.
[15] A.  R.  H.  Bisjoe,  “Menjaring  Data  dan  Informasi Penelitian Melalui FGD (Focus Group Discussion):
Belajar dari Praktik Lapang,” Buletin Eboni, 15(1), 17-27, 2018.