## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 11 Issue  1 2024  Pages13 - 30 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i1.898 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK
Abstract: The  Indonesian  Sign  Language  Translator  (BISINDO)  application  is intended  for  individuals  who  are  deaf  and  mute  assist  them  in  communicating  with normal people. Due to the limitations of technology to assist individuals who are deaf and  mute,  the  Indonesian  Sign  Language  Translator  application  was  developed. Additionally, it is hoped that this application will enable individuals who are deaf and mute to learn Indonesian Sign Language in real-time. LSTM generally consists of a cell, input, gate, and forget gate. LSTM is highly suitable for classifying, processing, and making  predictions  based  on  time  series  data.  In  this  research,  hand  landmark recognition is used as a medium to store finger gestures from user inputs, which will then  be  saved  in  the  form  of  coordinate  points  and  stored  in  a  file  in  csv  format. Subsequently, this file will be trained and called back to determine the output.
Keywords: Hand Gesture Recognition, Deep Learning, LSTM
Abstrak: Aplikasi  penerjemah  Bahasa  Isyarat  Indonesia  (BISINDO)  merupakan aplikasi  yang  ditujukan  kepada  penderita  tunawicara  dan  tunarungu  agar  dapat membantu  berkomunikasi  dengan  orang  normal,  karena  dengan  adanya  keterbatasan teknologi  untuk  membantu  penyandang  tunarungu  dan  tunawicara,  maka dikembangkanlah aplikasi penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) dan juga aplikasi  ini  diharapkan  agar  penderita  tunawicara  dan  tunarungu  dapat  mempelajari Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) secara real time . LSTM secara umum terdiri dari cell,  input,  gate ,  dan forget  gate .  LSTM  sangat  cocok  untuk  mengklasifikasikan, memproses,  dan  membuat  prediksi  berdasarkan  data  time  series,  pada  penelitian  ini menggunakan hand landmark recognition sebagai media untuk menyimpan gestur jari dari inputan user yang kemudian akan disimpan dalam bentuk titik koordinat dan akan disimpan  dalam  file  dengan  format  csv,  kemudian file  ini  akan  di training dan akan dipanggil  kembali  untuk  menentukan output .    Dalam  beberapa  percobaan  pengujian, terdapat  perbedaan  data  yang  digunakan.  Menggunakan  500  data,  akurasinya  adalah 75%. Namun, menggunakan 1000 dan 1500 data hanya meningkatkan akurasi menjadi 85%.  Ini  menunjukkan  bahwa  jumlah  data  bukan  satu-satunya  faktor  yang mempengaruhi peningkatan akurasi. Beberapa faktor lain yang mempengaruhi akurasi adalah  kualitas  data  saat  pengambilan  koordinat  oleh  mesin  pembelajaran,  serta kesesuaian gestur jari saat proses pengolahan dan tampilan output .
Kata kunci: Hand Gesture Recognition, Deep Learning, LSTM
)

## PENDAHULUAN
BISINDO  adalah  bahasa  yang  digunakan  oleh  komunitas  tunarungu  di Indonesia  sebagai  alat  komunikasi  mereka.  Namun,  terdapat  kesulitan  dalam berkomunikasi antar komunitas tunarungu dengan orang-orang yang tidak mengerti

## PENGEMBANGAN APLIKASI PENERJEMAH BAHASA ISYARAT INDONESIA (BISINDO) MENGGUNAKAN METODE LONG-SHORT

## TERM MEMORY
Siti Nur 1* , Aghisna Nur Assyifa 2 , Habilah Nurjannah 3
1,2,3 Universitas Islam Nusantara, Indonesia
* e-mail: sitinur.uninus@gmail.com
Copyright (c) 2024 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa
bahasa  isyarat.  Oleh  karena  itu  diperlukan  teknologi  yang  dapat  membantu menerjemahkan  bahasa  isyarat  kedalam  bahasa  lisan  sehingga  memudahkan komunikasi  bagi  kedua  belah  pihak.  Menurut  Winaldi  &  Setyawan  (2018)  di Indonesia  masih  kekurangan  media  pembelajaran  untuk  pengenalan  dan pembelajaran tentang bahasa isyarat Indonesia berbasis IT dan juga sulitnya bagi anak-anak tunarungu dan tunawicara untuk berkomunikasi dengan orang normal, untuk itu perlu adanya dibuat suatu sistem yang dapat menghubungkan penyandang tunarungu  dan  tunawicara  dengan  orang  normal.  Penelitian  aplikasi  pengenalan bahasa  isyarat  secara real-time banyak  mengalami  kendala.  Faktor-faktor  yang mempengaruhi antara lain yaitu besarnya tingkat kemiripan data citra latih proses pelacakan  ( tracking )  terutama  pada  segmetasi  objek  dengan  latar  belakang, sehingga  hasil  capture  tidak  diinterprestasikan  secara  maksimal  (Winaldi  & Setyawan,  2018).  Tentunya  penelitian  ini  memiliki  maksud  dan  tujuan,  yaitu memberikan  solusi  terhadap  permasalahan  yang  telah  diuraikan  di  atas.  Adapun tujuan  penelitian  ini  diantaranya:  1)  Mengimplementasikan Long  Short-Term Memory  ( LSTM)  untuk  menerjemahkan  data  input  ke  Bahasa  Isyarat  Indonesia (BISINDO),  2)  Mengetahui  performa  model Long  Short-Term  Memory  ( LSTM) dalam menerjemahkan Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO).
Dalam konteks penelitian, kebaharuan merujuk pada kontribusi baru yang dimana  dalam  penelitian  ini  terdapat:  1)  Peningkatan  akurasi:  fokus  pada peningkatan akurasi aplikasi penerjemah BISINDO menggunakna metode LSTM. Mengoptimalkan  arsitektur  LSTM,  menambahkan  lapisan  tambahan,  atau menggabungkan Teknik pembelajaran mesin lainnya untuk meningkatkan kinerja aplikasi, 2) Pengembangan antarmuka pengguna: pada pengembangan antarmuka pengguna yang lebih intuitif dan mudah digunakan, menambahkan fitur seperti ini panduan interaktif, peringatan kesalahan, atau integrase suara untuk meningkatkan pengalaman pengguna, 3) Penerjemahan Real-Time : menggunakan teknik deteksi gerakan untuk memulai terjemahan sejak awal gerakan pengguna dan menyajikan hasil secara langsung, 4) Evaluasi dan Pengujian: selain mengembangkan aplikasi, perlu memerluan evaluasi dan pengujian yang komprehensif. Dengan melakukan pengujian pengguna dengan partisipan berbahasa isyarat untuk mengukur kualitas terjemahan, kendala aplikasi dan kepuasan pengguna.

## METODE
Jenis penelitian yang digunakan adalah kuantitatif . Kuantitatif adalah jenis penelitian  yang  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dalam  pengumpulan  dan analisis  data.  Dengan  penelitian  Meta-analisis  yang  dilakukan  dengan menggabungkan  dan  menganalisis  hasil  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya untuk  memperoleh  kesimpulan  yang  lebih  luas. Rancangan  penelitian  yang digunakan  menggunakan  metode Long  Short-Term  Memory ,  LSTM  merupakan bagian dari Recurrent Neural Network (RNN). LSTM secara umum terdiri dari cell, input,  gate,  dan  forget gate.  LSTM  sangat  cocok  untuk  mengklasifikasikan, memproses, dan membuat prediksi berdasarkan data time series , karena pada proses prediksi  ada  kelangkaan  durasi  yang  tidak  diketahui  diantara  peristiwa  penting dalam  rangkaian  waktu.  Arsitektur  umum  LSTM  terdiri  dari memory  cell,  input gate, output gate, dan, forget gate . LSTM cell mengambil masukan dan menyimpan untuk beberapa waktu. Secara intuitif, input gate mengontrol sejauh mana nilai baru akan berjalan ke dalam cell, forget gate akan mengontrol sejauh mana nilai tetap di dalam cell ,  dan output  gate mengontrol  sejauh  mana  nilai  dalam cell digunakan untuk menghitung aktivasi keluaran dari unit LSTM . Posttest Only Control Group Design yaitu menggunakan satu kelas eksperimen dan satu kelas kontrol. Perlakuan yang  diberikan  oleh  peneliti  pada  kelas  eksperimen  adalah  penerapan  model pembelajaran conceptual understanding procedures , sedangkan untuk kelas kontrol dengan  penerapan  pembelajaran  konvensional.  Setelah  melaksanakan pembelajaran,  siswa  diberikan  test  akhir  untuk  mengetahui  peningkatan pemahaman konsep.
Gambar 1. Diagram Use Case User
Pada use  case diatas user dapat  menambahkan  dan  memberi  input  pada aplikasi, setelah aplikasi dijalankan akan muncul antarmuka berupa layar kamera dan hand landmark akan mengikuti gestur jari user.
Gambar 2. Diagram Activity
Menjelaskan  tentang  skema  Bahasa  Isyarat  Indonesia,  pertama user akan membuka aplikasi terlebih dahulu, setelah itu sistem akan mengaktifkan webcam pada  komputer  dan user dapat  melakukan  gestur  jari  sebagai  inputan  ke  sistem, ketika  masuk  ke  halaman  utama user dapat  menambahkan  data  dengan  cara menekan tombol angka “1” pada keyboard.
Teknik pengolahan data terdapat flowchart sistem dari mulai pengkoleksian data menuju ke preprocessing data, data yang telah diproses akan dinormalisasikan dan akan melalui traning data dan testing data, setelah koordinat terkumpul maka sistem akan di tampilkan hasil ketika melakukan gestur jari.
Gambar 3. Flowchart Sistem
Teknik pengumpulan data jumlah data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah  1000 data. Proses pengumpulan data  dilakukan dengan membuat  titik koordinat  pada  aplikasi  dengan  mengacu  pada  BISINDO,  pada  aplikasi  yang dikembangkan  sudah  terdapat  fitur  untuk  menambah  data  yang  akan  otomatis membuat  titik  koordinat,  dengan  menekan  tombol  “1”  pada keyboard akan memasuki mode logging keypoint untuk mengubah dari gestur tangan menjadi titik koordinat.
Gambar 4. Alphabet BISINDO (Sumber: Yayasan Peduli Kasih ABK)
Tabel 1. Contoh Data Training BISINDO
No Data Terjemahan
1 A 2 B 3 C 4 D 5 1 6 2 7 3
Teknik analisis data pengguna pada aplikasi ini terdapat 3 jenis pengguna diantaranya  penderita  tunarungu  dan  tunawicara  serta  orang  normal.  Tunarungu adalah  seseorang  yang  kehilangan  kemampuan  mendengarnya  sedangkan tunawicara  adalah  seseorang  yang  kehilangan  kemampuan  untuk  berkomunikasi secara verbal, kedua penyandang disabilitas ini merupakan target pengguna utama dalam aplikasi ini sedangkan pada orang normal dapat juga menggunakan aplikasi ini sebagai media untuk belajar Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO).
Menurut  Yunita  &  Setyati  (2019)  salah  satu  kebutuhan  perkembangan teknologi  saat  ini  adalah  metode  interaksi  dan  komunikasi  antara  pengguna  dan komputer.  Untuk  mempermudah  penggunaan,  berbagai  inovasi  teknologi  telah dilakukan untuk menggabungkan berbagai perangkat menjadi satu. Pengguna lebih membutuhkan  alat  komunikasi  yang  dapat  digunakan  dengan  alami  tanpa  perlu kontak  langsung  dengan  perangkat  input.  Contohnya,  gerakan  tubuh  manusia  di depan kamera komputer dapat diinterprestasikan oleh komputer, untuk mengatasi masalah ini, penelitian dilakukan dalam bidang deteksi isyarat tangan, syarat dan gerakan  tangan  yang  diterima  oleh  kamera  dapat  digunakan  untuk  mengontrol pergerakan mouse yang dikenal sebagai “kamera mouse”. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma convex hull dengan menggunakan algoritma convex hull dapat dihitung jumlah jari tangan yang kemudian digunakan sebagai acuan  dalam  menggerakkan mouse .  Meskipun  penelitian  tentang  kamera mouse sudah banyak dilakukan sebelumnya, namun implementasinya masih memerlukan peralatan  tambahan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  penelitian yang sudah ada, yaitu pengenalan isyarat tangan dengan implementasi pergerakan mouse  secara real-time dari  video.  Dengan  menggunakan  pengenalan  isyarat tangan  dan  metode convex  hull ,  pengenalan  tangan  akan  menjadi  lebih  mudah hanya dengan menggunakan kamera. Dalam 75 percobaan, penelitian ini mencapai tingkat akurasi sebesar 68%.
Table 2. Perbandingan Metode DS-L dan Metode Sintaks Pembandingan Metode DS-L METODE SINTAKS Jumlah Variasi Gestur Lebih banyak Terbatas Waktu Eksekusi Terdapat delay yang lebih lama Mendekati Real-Time
Penggunaan Memori Menggunakan teknik Gesture Recording artinya lebih mudah dalam pendefinisian gestur, makin banyak gestur yang direkam maka performa semakin rendah Pendefinisian tiap gestur memiliki sintaks berbeda namun menghasilkan performa tinggi Tipe Gestur Lebih cocok untuk gestur statis Gestur statis maupun dinamis dapat difasilitasi dengan baik Popularitas Metode Jarang dipakai Lebih banyak dipakai
Referensi  untuk  perbandingan  dari  sumber  yang  menyelidiki  atau membandingkan kedua metode tersebut sehingga dapat menjadi pertimbangan saat memilih metode yang sesuai dengan kebutuhan terkait pengenalan gestur.
Menurut (Raharja & Harsadi, 2018) Citra Digital merupakan representasi, turunan atau tiruan dari suatu objek, citra dapat berupa gambar, baik dalam bentuk foto, sinyal video analog seperti yang ada pada monitor televisi atau dalam bentuk digital yang dapat disimpan langsung pada media penyimpanan. Citra digital adalah jenis  citra  yang  dapat  diolah  oleh  komputer,  citra  merupakan  representasi  dua dimensi  dari  citra  analog,  yang  melalui  proses  sampling,  diubah  menjadi  citra diskrit dengan M baris dan N kolom. Dalam bidang dua dimensi, koordinat citra digital terkait dengan sumbu (x,y).
Gambar 5. Koordinat Citra Digital (Sumber: Raharja & Harsadi, 2018)
Citra  digital  secara  matematis  terlihat  seperti  dibawah  ini  dimana  x menunjukkan baris dan y menunjukkan kolom:
Gambar 6. Fungsi Matematis Citra Digital (Sumber: Raharja & Harsadi, 2018)
Seperti  pada  layar  monitor,  koordinat  citra  dimulai  dari  pojok  kiri  atas. Secara  matematis  dimulai  dari  (0,0)  dan  berakhir  di  (M-1,N-1).  Namun  secara implementasi di Matlab, koordinat citra dimulai dari (1,1) da berakhir di (M,N). perlu  diingat  pula  bahwa  untuk  mengakses  piksel  citra,  penulisan  indeks  secara matematis  pada  citra  bersesuaian  juga  dengan  penuisan  indeks  pada  Matlab. Artinya f(x,y) secara matematis serupa dengan f(baris, kolom) di Matlab (Priyanto, 2017).
Fungsi f(x,y) dapat dipisahkan menjadi dua komponen, yaitu:
1. i(x,y) adalah jumlah cahaya yang berasal dari sumbernya ( illumination).
2. r(x,y) adalah derajat kemampuan objek memantulkan cahaya ( reflecton).
Penelitian ini dilakukan di kampus Universitas Islam Nusantara. Penelitian ini  dilaksanakan  selama  3  bulan  dimulai  pada  bulan  Maret  sampai  dengan  Mei 2023.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Pada  proses  pengambilan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode realtime keypoint classifie, artinya proses pengambilan data dapat langsung melalui aplikasi dan langsung menggunakan gestur tangan dengan bantuan hand landmark untuk  menentukan  titik koordinat  pada  jari.  Dengan  menekan tombol  angka  “1” pada keyboard akan  mengaktifkan  mode keylogging dan  menekan  tombol  huruf yang akan dipelajari oleh mesin untuk menyimpan titik koordinat ke file csv.
Gambar 7. Contoh pengambilan Koordinat Untuk Dipelajari Mesin
Pada gambar diatas merupakan contoh pengambilan data dengan keylogging koordinat pada jari dengan cara menekan tombol angka “1” pada keyboard .
Setelah  dilakukan  proses  pengambilan  data  maka  akan  dilakukan preprocessing data yang akan dilakukan dengan membuat hand landmark .
Gambar 8. Koordinat Hand Landmark
(Sumber: geeksforgeeks.org)
Titik-titik  pada  jari  tersebut  akan  diubah  menjadi  index  koordinat  dan kemudian akan disimpan dalam bentuk file csv.
Gambar 9. Contoh Titik Koordinat Yang Dibuat Pada Sistem
Gambar 10. Perancangan Antarmuka Aplikasi
Pada gambar diatas merupakan antarmuka dari aplikasi penerjemah Bahasa Isyarat  Indonesia  (BISINDO).  Pada  kotak  berwarna  biru  merupakan  area  untuk menampilkan fps pada komputer, gestur jari dan mode pada penguncian keypoint . Pada kotak berwarna merah merupakan area hand landmark untuk mengambil titik koordinat  tangan  yang  kemudian  akan  disimpan  sebagai point data  untuk menentukan output yang akan dikeluarkan.

## Pembahasan
Aplikasi  pada  penelitian  ini  cukup  baik  dalam  membaca  setiap  point koordinat yang telah disimpan dan per karakter pada data dapat terbaca, meskipun masih terdapat beberapa karakter yang masih butuh lebih dari satu kali percobaan untuk menghasilkan output karakter yang diinginkan. Untuk menguji akurasi sistem
maka  dibutuhkan  formula confussion  matrix untuk  menguji  akurasi,,  presisi  dan recall . Confussion matrix  dikenal  sebagai  tabel  kontingensi  atau error matrix merupakan alat umum digunakan untuk mengevaluasi performa model klasifikasi, confussion  matrix memberikan  gambaran  tentang  berapa  banyak  instance  yang diklasifikasikan  dengan  benar  dan  salah  oleh  model,  serta  jenis  kesalahan  yang dilakukan. Rumus confusion matrix :
Actual Positive Actual Negative Predicted Positive True Positive (TP) False Positive (FP) Predicted Negative  False Negative (FN) True Negative (TN)
Penjelasan rumus confusion matrix :
1. True  Positive  (TP):  jumlah  instance  yang  benar  diklasifikasikan  sebagai positif oleh model
2. False  Negative  (FN):  jumlah  instance  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai negative oleh model
3. False  Positive  (FP):  jumlah  instance  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai positif oleh model
4. True  Negative  (TN):  jumlah  instance  yang  benar  diklasifikasikan  sebagai negative oleh model
Untuk menghitung confussion matrix perlu membandingkan prediksi model dengan label kelas yang sebenarnya. Misalkan memiliki dataset yang terdiri dari N instance dengan dua kelas: positif (P) dan negatif (N). Dengan memasukkan nilai- nilai TP, FN, FP dan TN ke dalam rumus confussion matrix dapat membuat tabel kontigensi  yang  akan  memberikan  gambaran  lengkap  tentang  performa  model klasifikasi, kemudian dapat digunakan untuk menghitung berbagai metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall , F1-Score.
Hasil pengujian sistem menunjukkan hasil akurasi yang sangat baik yaitu sebesar  85%  pada  jumlah  data  sebanyak  1000  data  dan  1500  data,  pada  kedua percobaan  menggunakan  1000  dan  1500  data  memiliki  persamaan  perolehan akurasi,  sedangkan  pada  percobaan  dengan  menggunakan  500  data  memperoleh tingkat akurasi sebesar 75% pada percobaan tersebut sistem mengalami penurunan
tingkat  akurasi  sebanyak  10%  hal  ini  disebabkan  karena  adanya  pengurangan jumlah data yang sangat drastis.
Pada  pengujian  data,  jumlah  data  terbaik  yang  dapat  dipakai  aplikasi sebanyak kurang lebih 1000 data karena jika menggukana dat adibawah 1000 akan menurunkan akurasi rata-rata pada sistem pengujian tetapi jika menggunakan data diatas 1000 akurasi tidak bertambah.
Pada gambar diatas dapat dibuktikan bahwa jika gestur jari berubah sedikit saja maka hasil akan berubah maka dari itu dibutuhkan data yang cukup agar sistem dapat  membedakan  data  yang  satu  dengan  data  yang  lain.  Semakin  sedikit  data maka sistem akan sulit membedakan gestur tangan yang akan dibaca.
Tabel 3. Tingkat akurasi dari setiap banyak data
500 data accuracy                                         0.75        75
macro avg            0.74      0.79      0.72        75
weighted avg       0.76      0.75      0.71        75 1000 data accuracy 0.85      3750 macro avg            0.88      0.83      0.83      3750 weighted avg       0.87      0.85      0.84      3750 1500 data accuracy 0.85      3750 macro avg            0.88      0.83      0.83      3750 weighted avg       0.87      0.85      0.84      3750
Pengembangan aplikasi penerjemah bahasa isyarat Indonesia menggunakan metode Long-Short Term Memory (LSTM) telah membawa banyak manfaat dan solusi  dalam  memfasilitasi  komunikasi  antara  orang-orang  dengan  gangguan pendengaran dan penutur bahasa isyarat. LSTM adalah bentuk khusus dari jaringan saraf rekurensi (RNN) yang memiliki kemampuan unik untuk memproses informasi temporal  jangka  panjang.  Dalam  konteks  aplikasi  penerjemah  bahasa  isyarat Indonesia,  metode  LSTM  digunakan  untuk  menganalisis  pola  gerakan  tangan, posisi,  dan  ekspresi  wajah  dalam  bahasa  isyarat  (Putri  et  al.,  2022).  Salah  satu keunggulan  utama  metode  LSTM  adalah  kemampuannya  dalam  mengatasi masalah-masalah yang sering terjadi dalam penerjemahan bahasa isyarat. Bahasa isyarat memiliki aspek-aspek khusus, seperti aspek spasial, temporal, dan linguistik. LSTM  mampu  mempelajari  dan  mengingat  pola-pola  temporal  yang  kompleks, yang  penting  dalam  memahami  bahasa  isyarat  yang  sangat  bergantung  pada gerakan dan urutan tangan.
Pengembangan aplikasi penerjemah bahasa isyarat Indonesia menggunakan metode LSTM melibatkan beberapa tahapan. Pertama, data latihan yang terdiri dari rangkaian gerakan tangan dan korespondensi teks terkait dikumpulkan. Kemudian, model LSTM dilatih menggunakan data latihan ini untuk mengenali dan memahami gerakan tangan,  ekspresi wajah, dan bahasa tubuh lainnya dalam  bahasa  isyarat. Selama  proses  pelatihan,  LSTM  secara  bertahap  memperoleh  pemahaman  yang lebih  baik  tentang  hubungan  antara  gerakan  tangan  dan  teks  terjemahan  yang dihasilkan.  Salah  satu  indikator  efektivitas  metode  LSTM  dalam  pengembangan
aplikasi  penerjemah  bahasa  isyarat  Indonesia  adalah  tingkat  akurasi  pengenalan gerakan  tangan  dan  teks  terjemahan  yang  dihasilkan.  Dengan  kemampuannya dalam mempelajari pola-pola temporal yang kompleks, LSTM dapat meningkatkan kualitas dan ketepatan terjemahan bahasa isyarat (Sindarto et al., 2022). Selain itu, kecepatan  juga  merupakan  faktor  penting  dalam  aplikasi  penerjemah  bahasa isyarat. Metode LSTM telah terbukti mampu menghasilkan hasil terjemahan secara real-time dengan  waktu  respons  yang  cepat,  memungkinkan  komunikasi  yang lancar antara penutur bahasa isyarat dan non-penutur bahasa isyarat. Keunggulan lainnya  dari  metode  LSTM  adalah  kemampuannya  untuk  mengadaptasi  dan diperbarui  secara  berkelanjutan.  Model  LSTM  dapat  ditingkatkan  dengan menambahkan lebih banyak data latihan dan menerapkan teknik optimisasi yang lebih baik. Hal ini memungkinkan pengembang untuk terus meningkatkan kualitas aplikasi  penerjemah  bahasa  isyarat  Indonesia  sehingga  dapat  memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pengguna.
Efektivitas  metode  LSTM  dalam  pengembangan  aplikasi  penerjemah bahasa isyarat Indonesia juga sangat tergantung pada kualitas dataset latihan yang digunakan.  Dataset  yang  besar,  beragam,  dan  mencakup  berbagai  tipe  gerakan tangan dan ekspresi wajah dapat meningkatkan kemampuan model LSTM dalam mengenali  dan  memahami  bahasa  isyarat.  Semakin  beragam  dataset  latihan, semakin baik model LSTM dapat beradaptasi dengan variasi gerakan tangan yang mungkin  terjadi  dalam  bahasa  isyarat.  Meskipun  metode  LSTM  memiliki keunggulan  yang  signifikan  dalam  pengembangan  aplikasi  penerjemah  bahasa isyarat Indonesia, masih ada beberapa tantangan yang perlu diatasi. Salah satunya adalah pengenalan gerakan tangan yang kompleks dan korelasi antara gerakan dan makna di dalam bahasa isyarat. Meskipun demikian, dengan adanya data latihan yang memadai dan model yang terus diperbarui, LSTM dapat mempelajari pola- pola yang kompleks ini dengan lebih baik (Majesty et al., 2023).
Metode LSTM juga dapat dioptimalkan dengan menggabungkannya dengan teknik-teknik  lain,  seperti  pengenalan  citra  dan  pengenalan  suara.  Dalam pengembangan  aplikasi  penerjemah  bahasa  isyarat  Indonesia,  penggabungan LSTM  dengan  metode  pengenalan  citra  dapat  memperkaya  pemahaman  model terhadap gerakan tangan dan ekspresi wajah. Dengan demikian, aplikasi dapat lebih
akurat dalam menerjemahkan bahasa isyarat. Secara keseluruhan, pengembangan aplikasi  penerjemah  bahasa  isyarat  Indonesia  menggunakan  metode Long-Short Term Memory (LSTM) telah terbukti efektif dalam memfasilitasi komunikasi antara penutur  bahasa  isyarat  dan  non-penutur  bahasa  isyarat.  Dengan  kemampuannya yang unggul dalam mempelajari pola temporal dan mengenali gerakan tangan yang kompleks,  metode  LSTM  memberikan  harapan  besar  untuk  meningkatkan aksesibilitas  dan  inklusi  bagi  komunitas  tunarungu.  Dalam  upaya  meningkatkan efektivitas aplikasi penerjemah bahasa isyarat Indonesia, terus dilakukan penelitian dan pengembangan lebih lanjut untuk memperbaiki dan mengoptimalkan metode LSTM serta integrasi dengan teknologi lainnya.

## SIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini  adalah  pada  beberapa percobaan  pengujian  terdapat  beberapa  perbedaan  data  yang  dipakai.  Dengan memakai data 500 data mendapatan akurasi sebesar 75% dan dengan menggunakan 1000  dan  1500  data  mendapatkan  akurasi  sebesar  85%  artinya  disini  pengujian dengan  data  diatas  1000  tidak  dapat  meningatkan  akurasi  karena  kuantitas  data bukan  merupakan  satu-satunya  point  yang  dapat  memperbesar  angka  akurasi, terdapat  beberapa  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  akurasi  diantaranya  kualitas data saat proses pengambilan koordinat oleh mesin learning dan kecocokan gestur jari dari saat proses pengolahan data oleh mesin dan saat akan ditampilkan kembali untuk ditampilkan dalam bentuk output .

## DAFTAR RUJUKAN
Bakti, M. B. S., & Pranoto, Y. M. (2019). Pengenalan Angka Sistem Isyarat Bahasa Indonesia
Dengan  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network. Seminar Nasional Inovasi Teknologi. , 11-16.
Darmatasia,  D.  (2021.).  Pengenalan  Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia  (Sibi)
Menggunakan  Gradient-Convolutional  Neural  Network. Jurnal  INSTEK (Informatika Sains Dan Teknologi), https://doi.org/10.24252/instek.v6i1.18637. , 6(1), 56.
Hakkun,  R.  Y.,  Zikky,  M.,  &  Rafsanjani,  B.  (2022).  Game  Edukasi  Pengenalan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (Sibi) Menggunakan Myo Armband Pada Arsitektur Client-Server. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK), 9(3). https://doi.org/1 , 507 – 512.
Haliza,  N.,  Kuntarto,  E.,  &  Kusmana,  A.  (2020).  Pemerolehan  bahasa  anak berkebutuhan khusus (tunarungu) dalam memahami bahasa. Jurnal Genre (Bahasa, Sastra, Dan Pembelajarannya),
https://doi.org/10.26555/jg.v2i1.2051 , 2 (1), 5-11.
Hikmatia A.E, N., &  Ihsan Zul, M. (2021). Aplikasi Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia  menjadi  Suara  berbasis  Android  menggunakan  Tensorflow. Jurnal Komputer Terapan, https://doi.org/10.35143/jkt.v7i1.4629, 7(Vol. 7 No. 1 , 74 – 83.
Holawati,  M.,  Auliasari,  K.,  &  Ariwibisono,  F.  (2020).  Pengembangan  Aplikasi Pengenalan  Bahasa  Isyarat  Abjad  Sibi  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network  (Cnn). JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika). https://doi.org/10.36040/ja , 6(1), 134 – 144.
K.  R.  Srinath.  (2017).  Python  -The  Fastest  Growing  Programming  Language. International  Research  Journal  of  Engineering  and  Technology. www.irjet.net , 4(12), 354-357.
Majesty, D., Awangga, R. M., & Fauzan, M. N. (2023). Voice Cloning: Membuat Sendiri  Suara  Artifisial  Menggunakan  Metode  Sequence  to  Sequence Speech Synthesis . Penerbit Buku Pedia.
Mardiana,  A.,  &  Wahyuni,  T.  (2019).  Rancang  Bangun  Aplikasi  Android Pengenalan  Kosakata  untuk  Disabilitas  Tunarungu  enggunakan  Metode Sistem Isyarat Bahasa Indonesia. Infotech Journal. , 5(1), 64 – 68.
Putri,  H.  M.,  Fadlisyah,  F.,  &  Fuadi,  W.  (2022).  Pendeteksian  Bahasa  Isyarat Indonesia  Secara  Real-Time  Menggunakan  Long  Short-Term  Memory (LSTM). Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 , 3 (1), 663 – 675.
Prasmatio, R. M., Rahmat, B., & Yuniar, I. (2020). DETEKSI DAN PENGENALAN
IKAN MENGGUNAKAN. , 1(2), 510 – 521.
Raharja,  B.  D.  (2018).  Implementasi  Kompresi  Citra  Digital  Dengan  Mengatur Kualitas  Citra  Digital. Jurnal  Ilmiah  SINUS,  16(2),  71 – 77. https://doi.org/10.30646/sinus.v16i2.363 , 71 – 77. .
Shalahudin, A., Iswahyudi, C., Studi, P., Informatika, T., & Industri, F. T. (2019).
1 , 2 , 3. 7(1),. 1-8.
Sholawati, M., Auliasari, K., & Ariwibisono, F. (2022). Pengembangan Aplikasi Pengenalan  Bahasa  Isyarat  Abjad  Sibi  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network  (Cnn). JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika). https://doi.org/10.36040/j , 6(1), 134 – 144. .
Sindarto,  S.  S.,  Ratnawati,  D.  E.,  &  Arwani,  I.  (2022).  Klasifikasi  Citra  Sistem Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI)  dengan  Metode  Convolutional  Neural Network pada Perangkat Lunak berbasis Android. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 6 (5), 2129 – 2138.
Winaldi,  I.,  &  Setyawan,  A.  (2018).  Aplikasi  Pengenalan  Bahasa  Isyarat  Untuk
Penyandang  Tuna  Tungu  Berbasis  Android  (Studi  Kasus :  SLB  Madina Serang). JSiI (Jurnal Sistem Informasi), https://doi.org/10.30656/jsii.v5i2.779 , 5(2), 70 – 73.
Yunita,  H.,  &  Setyati,  E.  (2019).  Hand  Gesture  Recognition  Sebagai  Pengganti
Mouse Komputer Menggunakan Kamera. Jurnal ELTIKOM, https://doi.org/10.31961/eltikom.v3i2.114 , 3(2), 64 – 76.
Yunus, M., & Anwar, Y. (2022). Aplikasi Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia Ke Dalam Huruf Abjad. , 2(1), 257-262.
Zulpicha,  E.  (2018).  Konflik  Kebijakan  Penggunaan  Sistem  Bahasa  Isyarat Indonesia  Di  Lingkungan  Pendidikan  Formal. Jurnal  Analisa  Sosiologi. https://doi.org/10.20961/jas.v6i1.18190 , 6(1).