Volume 5 Nomor 2, Desember 2022 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## KLASIFIKASI CITRA DALAM GERAK TANGAN BAHASA ISYARAT SIBI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NN

## IMAGE CLASSIFICATION IN SIBI SIGN LANGUAGE HANDS USING K-NN ALGORITHM
Wahyu Saputro 1 , Nugrahajaya 2 1,2 STIKOM Cipta karya Informatika Wahyudahsyat@gmail.com 1 , Nugrahajaya001@gmail.com 2

## ABSTRACT
The Indonesian Natural Sign System  (SIBI) is one of the most natural languages of communication, especially for deaf and speech impaired. Deaf and speech impaired can understand and communicate with each other by using sign  language, but  some normal people will  have difficulty understanding sign  language with deaf  and speech impunity to say.   To   overcome   these   problems   need develop a system that is able to recognize the Indonesian Sign System (SIBI) which is expected capable of learning media in communicating between the deaf and normal humans.  The  introduction  of  the  Indonesian  Sign  System  (SIBI)  will  consists  of  three  main  stages:  image acquisition,  preprocessing  and  recognition.  In  this  research  the  classification  method  used  is  Fuzzy  KNearest Neighbor (FKNN) method. Based on the results of experiments conducted with the classification using the method Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN) obtained an accuracy of 88%.
Keywords : Fuzzy K-Nearest Neighbor, Indonesian Sign System (SIBI).

## ABSTRAK
Sistem Tanda Alam Indonesia (SIBI) adalah salah satu dialek korespondensi yang paling teratur, terutama untuk tuna rungu dan lemah wacana. Ikan yang sulit mendengar dan berbicara dapat memahami dan berbicara satu sama lain  menggunakan  komunikasi  berbasis  isyarat,  namun  beberapa  individu  akan  mengalami  masalah  dalam memahami  komunikasi  melalui  isyarat  dengan  tuli  dan  pengecualian  wacana  untuk  mengartikulasikan.  Untuk mengatasi  masalah  ini,  penting  untuk  menumbuhkan  kerangka  kerja  yang  dapat  memahami  Sistem  Tanda Indonesia (SIBI) karena kebanyakan akan menganggap normal sebagai media pembelajaran dalam menyampaikan antara individu yang mengalami gangguan pendengaran dan masyarakat umum. Penyajian Sistem Tanda Indonesia (SIBI)  akan  terdiri  dari  tiga  tahap  mendasar:  pengamanan  gambar,  pra-penanganan,  dan  pengakuan.  Dalam tinjauan ini teknik karakterisasi  yang digunakan adalah strategi Fuzzy KNearest  Neighbor (FKNN). Mengingat efek samping dari uji coba yang dipimpin oleh pengelompokan menggunakan teknik Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN), diperoleh ketepatan 98 %
Kata Kunci : Fuzzy K-Nearest Neighbor, Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI).

## PENDAHULUAN
Komunikasi  antara  manusia  adalah suatu hal yang sangat penting bagi aktivitas kehidupan sehari-hari. Namun, di dunia ini manusia  diciptakan  dengan  kelebihan  dan kekurangan  masing-masing  dan  salah satunya  yaitu  sulitnya  menjalin  atau melakukan  komunikasi  dan  interaksi  bagi penyandang  tuna  rungu  dan  tuna  wicara. Hanya  saja  bagaimana  solusi  yang  dapat diberikan  tentang  kekurangan  tersebut. Sehingga tidak dapat menimbulkan adanya kesenjangan  dalam  masyarakat  (Setyawan et al., 2018; Rina et al., 2021).
Bahasa Isyarat (sign language) adalah salah satu bahasa yang paling alami dalam melakukan  komunikasi,  terutama  bagi penyandang tuna rungu dan tuna
wicara  sehingga  keduanya  mampu  saling memahami  dan  berkomunikasi  dengan sesamanya  dengan  menggunakan  bahasa isyarat.  SIBI  (Sistem  Isyarat  Bahasa Indonesia) adalah  salah  satu  komunikasi bahasa    isyarat  yang  dimiliki  oleh  negara Indonesia. Sistem Isyarat Bahasa Indonesia dibangun  dengan  mengadopsi  dari  bahasa isyarat  American  Sign  Language  (ASL) yang  dimiliki  oleh  negara  Amerika.  Akan tetapi,  penggunaan  atau  edukasi  sejak  dini terkait  metode  komunikasi  Sistem  Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) masih kurang yang dampaknya  adalah  minimnya  pengetahuan mengenai  hal  tersebut  (Bakti  &  Pranoto, 2019; Pratama et al., 2019).
Beberapa penelitian serupa yang telah dikembangkan sebelumnya membahas tentang  Komunikasi  bahasa  Indonesia melalui  kerangka  pengenalan  gerak  tubuh yang  diberi  nama  “Prolog  Bahasa  Isyarat dengan  Metode  Segmentasi  Warna  Kulit dan Pusat Gravitasi” mendapatkan ketepatan  sebesar  83,43%.  Penelitian  ini menggunakan  teknik  berikut,  khususnya pembagian  varietas  kulit  dan  titik  fokus gravitasi  (COG)  secara  efektif  mengikuti perkembangan tangan masing-masing casing,  serta  pengenalan  tepi  dan  strategi PCA  sebagai  ekstraksi  elemen,  dan presentasinya  menggunakan  jaringan  otak yang  menghasilkan  kembali  (Kurniawan, 2011).
Selanjutnya  juga  terdapat  penelitian mengenai penyajian Sistem Tanda
Indonesia  dengan  judul  “ID  Sistem  Tanda Indonesia  Menggunakan  Kombinasi  Fitur Statis  dan  LMC-Based  LMC  Dynamic Features",  yang  mendapat  ketepatan  79%. Review  ini  menggunakan  jump  movement regulator  (LMC)  dengan  mengusulkan strategi  untuk  mengkonsolidasikan  sorotan statis  dengan  elemen  dinamis  dalam pandangan Pembelajaran Logaritmik untuk Jaringan  Saraf  Tiruan  Pengklasifikasi Umum  (L-  GCNN)  Di  mana  sorotan  statis digunakan  untuk  memahami  komunikasi statis melalui penandatanganan dan elemen dinamis  digunakan  untuk  memahami komunikasi dinamis melalui gerakan (Supria et al., 2016).
Penelitian tentang komunikasi Indonesia  melalui  kerangka  pengakuan gerak tubuh masih belum selesai. Bagaimanapun, masih banyak kendala yang dapat  mempengaruhi  hasil  eksplorasi, misalnya pembagian objek dengan pondasi yang  membuat  gambar  persiapan  tidak terbaca  secara  ideal.  Terlebih  lagi,  dengan strategi acknowledgment yang telah diperkenalkan,  belum  memiliki  pilihan untuk melihat dan mengenali karakter sinyal yang  ukurannya  sesuai  dengan  tingkat kedekatan gambar persiapan.
Siklus presentasi dalam penelitian ini disusun  dengan  menggunakan  strategi
Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN), teknik ini  memiliki  dua  keunggulan  utama  dalam perhitungan  K-Nearest  Neighbor.  Untuk memulainya, perhitungan Fuzzy K-Nearest Neighbor  (FKNN)  dapat  memikirkan  ide tetangga  yang  tidak  pasti  jika  ada. Perhitungan ini telah direncanakan sehingga tetangga  yang  tidak  pasti  tidak  mengambil bagian penting dalam karakterisasi. Manfaat selanjutnya  adalah  titik  hubung  akan memiliki tingkat penghargaan partisipasi di setiap kelas sehingga akan lebih memperkuat  atau  kepastian  terhadap  suatu kasus yang ada dalam suatu kelas. Dengan menerapkan  strategi  Fuzzy  K-Nearest Neighbor (FKNN) pada proses karakterisasi komunikasi berbasis isyarat, siklus pesanan dapat  dilakukan  dengan  lebih  tidak  bias. Untuk membantu perluasan derajat ketelitian  dari  eksplorasi  sebelumnya, penelitian  ini  mengambil  teknik  Fuzzy  K- Nearest Neighbor (FKNN) untuk penyajian Sistem Tanda Indonesia (SIBI) (Zikky et al., 2019; Gowtham & Karuppusamy, 2019).

## Fuzzy K-Nearest Neighbor
Merupakan teknik urutan yang digunakan untuk meramalkan informasi tes dengan memanfaatkan nilai tingkat partisipasi  informasi  tes  di  setiap  kelas. Kemudian  kelas  dengan  esteem  derajat partisipasi  terbesar  dari  informasi  tes diambil  sebagai  kelas  yang  diantisipasi. Fluffy K-Nearest Neighbor (FKNN)
merupakan strategi order yang menggabungkan  prosedur  Fuzzy  dengan classifier K-Nearest Neighbor. Manfaatnya adalah  nilai  partisipasi  vektor  seharusnya memberikan  peningkatan  (Garba  et  al., 2020; Viji et al., 2020).
Ide  esensial  dari  teknik  Fuzzy  K- Nearest Neighbor (FKNN) adalah memberikan  tingkat  partisipasi  sebagai penggambaran jarak komponen gambar K- Nearest Neighbor model komunikasi berbasis  gestur  dan  keikutsertaannya  pada beberapa  kelas  potensial  (Rajpoot  & Agrawal, 2022).

## METODE
Kerangka  pengakuan  bahasa  isyarat Indonesia  menggunakan  teknik  pengakuan Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FKNN)  untuk memahami komunikasi melalui penandatanganan informasi persiapan dengan  mencocokkan  konsekuensi  pra- pemrosesan  komunikasi  melalui  gambar penandatanganan  yang  telah  disimpan dalam kumpulan data.
Gambar  1  menunjukkan  garis  besar dari teknik yang diusulkan untuk presentasi komunikasi
melalui model penandatanganan dalam tinjauan ini. Sistem ini  menggabungkan  3  tahapan  mendasar, yaitu  pengamanan  gambar,  preprocessing, dan  acknowledgment  menggunakan  Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN).
Gambar 1. Metode Penelitian Pada  tahap  utama,  pengamanan gambar  dilakukan  dengan  memberikan komunikasi  melalui  gambar  gerak  tangan sebagai  gambar  persiapan  dan  gambar  uji coba.  Kedua,  tahap  preprocessing  yang dilakukan pada gambar tangan komunikasi berbasis isyarat menyiapkan gambar dengan tujuan agar dapat ditangani dengan baik ke tahap  berikutnya  dan  tahap  ketiga  adalah tahap  pengenalan  kemampuan  apa  yang cocok  dengan  model  komunikasi  berbasis gerakan tangan yang berbeda. menjadi kelas yang  wajar  pada  tahap  pengakuan  yang digunakan adalah strategi halus. k-tetangga terdekat.  Setelah  memperoleh  hasil  dari siklus  presentasi,  maka,  pada  saat  itu, pengujian dilakukan melalui pengujian dan pengujian presisi.
Akuisisi Citra
Citra yang dihasilkan berformat *jpg. Setiap model bahasa tangan (huruf) masing- masing  mempunyai      5      citra      yang berbeda-beda      tiap  model  bahasa  isyarat dengan  posisi  jarak  yang  telah  ditentukan. Jumlah keseluruhan data citra model bahasa isyarat yang akan didapatkan sebanyak 130 citra yang dibagi menjadi citra training dan citra  testing.  Untuk  citra  training  diguakan sebanyak  104  citra  dan  citra  testing sebanyak  26  citra  untuk  melakukan pencocokan.

## Preprocessing
Dalam  tahap  preprocessing,  ada beberapa  langkah  yang  dilakukan  untuk kemudahan  pemrosesan  citra  pada  tahap selanjutnya, yaitu proses tahap pengenalan, yaitu dari citra asli melalui proses cropping and  resize,  RGB  to  gray  dan  thresholding. Dalam bentuk ringkas, praproses citra pada penelitian ini digambarkan pada Gambar 2. Gambar  3.  Proses  Fuzzy  K-Nearest Neighbor Proses perhitungan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor, yaitu seperti berikut:
1. Proses input data uji dan data latih yang akan  diproses  menggunakan  metode Fuzzy K-
Nearest Neighbor.
2. Melakukan perhitungan normalisasi atribut  menggunakan  min  –  max normalization.
3. Proses K-Nearest Neighbor yaitu menghitung nilai   kedekatan   data   uji pada   data   latih (euclidean distance) kemudian mengambil mayoritas kelas pada K yang telah ditentukan sebagai kelas target pada data yang baru.

## Gambar 2. Tahap Preprocessing
Pengenalan
Tahapan yang dilakukkan pada proses Sistem pengenalan Bahasa Isyarat
Indonesia  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Proses Fuzzy K-Nearest Neighbor
Interaksi estimasi untuk teknik Fuzzy K-Nearest Neighbor adalah sebagai berikut:
1. Interaksi info untuk informasi pengujian dan  informasi  persiapan  akan  ditangani dengan  menggunakan  teknik  Fuzzy  K- Nearest Neighbor.
2. Melakukan estimasi standardisasi properti dengan menggunakan
standardisasi min - max.
3. Proses  K-Nearest  Neighbor  adalah menghitung  nilai  kedekatan  informasi pengujian  dengan  informasi  preparasi (jarak  euclidean)  kemudian,  pada  saat itu, mengambil sebagian besar kelas di K yang  tidak  ditetapkan  sebagai  kelas objektif pada informasi baru.
Dari cara di atas, ada persamaan untuk menyelesaikan  interaksi,  termasuk  resep untuk normalisasi:
Sebelum melakukan perhitungan FKNN  terlebih  dahulu  menentukan  kelas data pada suatu data latih dengan persamaan (3):

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Akuisisi Citra
Dalam penenelitian ini, citra diakuisisi  menggunakan  kamera  digital (DSLR),  adapun  ketentuannya  adalah sebagai berikut:
a. Kamera   yang   digunakan   yaitu   Nikon D5100.
b. Lensa  yang  digunakan  yaitu  lensa  kit Nikkor 18-55 mm
c. Jarak pengambilan citra yaitu 55 cm
d. dMode      kamera      untuk      mengambil citra yaitu mode Automatic (no flashlight)
e. Pada saat pengambilan citra, background citra berwarna putih dan minim noise.
Gambar 4. Citra Model Bahasa Isyarat
Hasil Preprocessing Pada tahap
preprocessing, penanganan  gambar  terdiri  dari  gambar pertama yang dipotong dan diubah ukurannya  dengan  ukuran  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Kemudian,  pada saat itu, gambar diubah dari RGB ke skala abu-abu.  Kemudian,  pada  saat  itu,  gambar grayscale kemudian, pada saat itu, memasuki tahap thresholding untuk mendapatkan  gambar  bernilai  ganda.  Hasil yang  didapat  dari  preprocessing  seperti yang ditampilkan pada Gambar 5 selanjutnya  akan  dilakukan  pada  tahap pengenalan  dengan  mendapatkan  nilai  dari setiap  gambar  model  komunikasi  berbasis gesture.
Gambar 5 . Hasil tahap preprocessing
Hasil Pengenalan Dataset  gambar  pertama  dari  model komunikasi berbasis gesture yang digunakan dalam penelitian ini adalah 4928 x  3264  piksel  dalam  tipe  RGB.  Gambar selanjutnya  dalam  desain  *jpg.  Setelah melewati tahap preprocessing, setiap gambar di trim dan di resize menjadi ukuran 512  x  512  piksel.  Setiap  model  bahasa tangan  (huruf)  masing-masing  memiliki  5 gambar unik, masing-masing model komunikasi berbasis gerakan dengan posisi jarak  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Jumlah  keseluruhan  informasi  gambar model  komunikasi  berbasis  gestur  yang akan  didapat  adalah  130  gambar  yang
dipisahkan  menjadi  gambar  persiapan  dan gambar uji. Untuk menyiapkan gambar, 104 gambar  digunakan  dan  26  gambar  uji digunakan untuk koordinasi. gambar kedua. Tes III, memanfaatkan informasi pengujian (test)  pada  tes  menembak  ketiga,  Tes  IV, memanfaatkan  informasi  pengujian  (test) pada tes menembak keempat,
Uji  V,  memanfaatkan  informasi pengujian (test) pada uji tembak kelima. Tes diselesaikan beberapa kali untuk memastikan  ketepatan  tingkat  ketepatan yang diperoleh dalam siklus pengakuan.
Pengujian utama dengan 130 gambar dilakukan  pada  104  informasi  persiapan (preparing)  dan  26  informasi  pengujian (test), dan digunakan tes informasi gambar pertama. Siklus acknowledgment dilakukan dengan  menggunakan  teknik  Fuzzy  K- Nearest Neighbor (FKNN), dan pada sistem pengujian ini digunakan nilai k=2. Konsekuensi  dari  pengujian  utama  untuk pengakuan  berdasarkan  nilai  elemen  yang diperoleh ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian 1
Berdasarkan hasil pengujian I terhadap 26 percobaan didapatkan 22 objek yang  dikenali  dengan  benar  dan  4  objek yang  gagal  untuk  dikenali.    Dari    hasil pengujian    ini    maka  didapatkan  akurasi sistem sebesar 22/26*100% = 89%.
Pengujian  II,  dengan  130  citra dilakukan terhadap 104 data training (latih) dan  26  data  testing  (uji),  dan  digunakan sampel  data  pengambilan  gambar  ke-2. Proses pengenalan dilakukan  menggunakan
metode    Fuzzy  K-  Nearest  Neighbor (FKNN),  dan  pada  proses  pengujian  ini digunakan  nilai  k=2.  Hasil  pengujian  II untuk  pengenalan  berdasarkan  nilai  fitur yang diperoleh ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengujian 2
Berdasarkan    hasil    pengujian    II terhadap  26 percobaan didapatkan 24 objek yang  dikenali  dengan  benar  dan  2  objek yang  gagal  untuk  dikenali.    Dari    hasil pengujian    ini    maka  didapatkan  akurasi sistem sebesar 24/26*100% = 86%.
Pengujian  III,  dengan  130  citra dilakukan terhadap 104 data training (latih) dan  26  data  testing  (uji),  dan  digunakan sampel  data  pengambilan  gambar  ke-3. Proses pengenalan dilakukan  menggunakan metode    Fuzzy  K-  Nearest  Neighbor (FKNN),  dan  pada  proses  pengujian  ini digunakan  nilai  k=2.  Hasil  pengujian  III untuk  pengenalan  berdasarkan  nilai  fitur yang diperoleh ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pengujian 3
Berdasarkan  hasil  pengujian  III terhadap 26 percobaan didapatkan 25 objek yang  dikenali  dengan  benar  dan  1  objek yang  gagal  untuk  dikenali.    Dari    hasil pengujian    ini    maka  didapatkan  akurasi sistem sebesar 25/26*100% = 90%.
Pengujian  IV,  dengan  130  citra dilakukan terhadap 104 data training (latih) dan  26  data  testing  (uji),  dan  digunakan sampel  data  pengambilan  gambar  ke-4. Proses pengenalan dilakukan  menggunakan metode    Fuzzy  K-  Nearest  Neighbor (FKNN),  dan  pada  proses  pengujian  ini digunakan nilai k=2.
Hasil pengujian IV untuk pengenalan berdasarkan    nilai    fitur    yang    diperoleh ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil pengujian 4
Berdasarkan  hasil  pengujian  IV terhadap 26 percobaan didapatkan 24 objek yang  dikenali  dengan  benar  dan  2  objek yang  gagal  untuk  dikenali.    Dari    hasil
pengujian    ini    maka  didapatkan  akurasi sistem sebesar 24/26*100% = 92%.
Pengujian  V,  dengan  130  citra dilakukan terhadap 104 data training (latih) dan  26  data  testing  (uji),  dan  digunakan sampel  data  pengambilan  gambar  ke-5. Proses pengenalan dilakukan  menggunakan metode    Fuzzy  K-  Nearest  Neighbor (FKNN),  dan  pada  proses  pengujian      ini digunakan   nilai   k=2.   Hasil pengujian V untuk  pengenalan  berdasarkan  nilai  fitur yang diperoleh ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil pengujian 5
Berdasarkan hasil pengujian V terhadap 26 percobaan didapatkan 21 objek yang  dikenali  dengan  benar  dan  5  objek yang  gagal  untuk  dikenali.    Dari    hasil pengujian    ini    maka  didapatkan  akurasi sistem sebesar 21/26*100% = 80%.
Pada  pengujian  I,  II,  III,  IV,  dan  V bertujuan untuk mengukur ketepatan akurasi  sistem  pengenalan  bahasa  isyarat Indonesia terhadap metode pengenalan yang digunakan.  Pada  Tabel  6  berikut  ini perbandingan data yang digunakan metode pengenalan  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor untuk    mengenali    Sistem    Isyarat    Bahasa Indonesia.  metode  yang  diajukan  pada peneltian ini telah mampu mengenali Sistem Isyarat Bahasa Indonesia dengan baik. Dari penelitian  ini  didapatkan  nilai  akurasi teringgi sebesar 96% dalam  pengujian  ke
III  dengan  menggunakan data testing (uji) pengambilan  gambar  ke-3,  dan  didapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 88,8%.
Tabel 6.
Pada  Tabel  6  menunjukkan  bahwa hasil  dari  metode  yang  diajukan  pada peneltian ini telah mampu mengenali Sistem Isyarat Bahasa Indonesia dengan baik. Dari penelitian  ini  didapatkan  nilai  akurasi teringgi sebesar 96% dalam pengujian ke III dengan  menggunakan  data  testing  (uji) pengambilan  gambar  ke-3,  dan  didapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 88,8%.

## SIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  meliputi  tahap  akuisisi  citra, tahap  preprocessing  dan  tahap  pengenalan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Hasil  Sistem  pengenalan  bahasa  isyarat Indonesia      dengan      menggunakan metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (KNN)  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar 88,8%,  hal  ini  menunjukkan  metode yang  diajukan  mampu  melakukkan mengenali  model  bahasa  isyarat  dengan baik. 2. Dengan melakukan percobaan sebanyak  5 kali,   masih   ada   beberapa huruf      yang  konsisten  belum  bisa dikenali, seperti huruf C, E, L, U dan V yang cenderung memiliki nilai kemiripan yang dekat.
Adapun saran yang dapat diberikan yaitu :
1. Untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  dari sistem, perlu dikembangkan metode atau ekstraksi  fitur  lain  yang  relevan  pada sistem.
2. Kedepannya,  pengembangan  sistem  ini bisa di realisasikan,  seperti  pengenalan Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI) secara real time.
Skenario  uji  coba  yang  dilakukan sebanyak  lima  kali  percobaan.  Pengujian satu  sampai  pengujian  lima,  dilakukan dengan  130  citra  data  dipisahkan  menjadi dua  bagian  yaitu  104  citra  digunakan sebagai data training (latih) dan 26 data citra
digunakan  sebagai  data  testing  (uji).  Pada pengujian  I  digunakan  data  testing  (uji) pada  sampel  pengambilan  gambar  ke-1. Pengujian  II,  digunakan  data  testing  (uji) pada sampel pengambilan

## DAFTAR PUSTAKA
Bakti,  M.  B.  S.,  &  Pranoto,  Y.  M.  (2019). Pengenalan  Angka  Sistem  Isyarat Bahasa Indonesia Dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. In Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) (Vol. 3, No. 1, pp. 011-016).
Garba,  H.,  Ahmed,  S.,  &  Abdullahi,  I. (2020).  A  technique  for  simulating future  climate  change  variable  using improved K-nearest neighbors algorithm  (k-NN). Central  Asian Journal of Environmental Science and Technology Innovation, 1 (2), 101-8.
Gowtham,  S.,  &  Karuppusamy,  S.  (2019). Review of Data Mining Classification Techniques.  Bonfring International Journal of Software Engineering and Soft Computing, 9 (2), 08-11.
Kurniawan, W. (2011). Pengenalan Bahasa Isyarat  dengan  Metode  Segmentasi Warna  Kulit  dan  Center  of  Gravity.
IJEIS (Indonesian Journal of
Electronics and Instrumentation Systems), 1 (2), 67-78.
Setyawan, D. I., Tolle, H., & Kharisma, A.
P.  (2018).  Perancangan  aplikasi Communication Board berbasis android tablet sebagai media pembelajaran  dan  komunikasi  bagi anak tuna rungu. Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi
Dan  Ilmu  Komputer  E-Issn ,  2933- 2943. Supria, S., Herumurti, D., & Khotimah, W. N.  (2016).  Pengenalan  sistem  isyarat bahasa indonesia menggunakan kombinasi  fitur  statis  dan  fitur dinamis  lmc  berbasis  l-gcnn. Jurnal Ilmiah  Teknologi  Informasi,  14 (2), 217-230.
Rajpoot, V., & Agrawal, R. (2022). ITSA- KNN: Feature Selection Model Based on  Improved  Tree-Seed  Algorithm and K-Nearest Neighbor for Network Intrusion  Detection.  In Advances  in Data and Information Sciences (pp. 1-
13). Springer, Singapore.
Rina, D., Fauziah, F., & Hayati, N. (2021).
Aplikasi Spoxtech Untuk Penyandang Tuna  Rungu–Wicara  Menggunakan Algoritma Hidden Markov Model dan Metode Finite State Automata (FSA). STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan Inovasi Teknologi), 5 (3), 236-244. Pratama, A. A., Rakun, E., & Hardianto, D. (2019, April). Human skeleton feature extraction  from  2-dimensional  video of  Indonesian  language  sign  system (SIBI [Sistem Isyarat Bahasa
Indonesia])  gestures.  In Proceedings of  the  2019  5th  International Conference on Computing and Artificial Intelligence (pp. 100-105).
Viji,  C.,  Raja,  J.  B.,  Ponmagal,  R.  S.,
Suganthi,  S.  T.,  Parthasarathi,  P.,  & Pandiyan,  S.  (2020).  Efficient  fuzzy based  K-nearest  neighbour  technique for web services classification.
Microprocessors  and  Microsystems, 76 , 103097.
Zikky,  M.,  Akbar,  Z.  F.,  &  Utomo,  S. (2019).  Kamus  sistem  isyarat  bahasa Indonesia  (KASIBI)  dengan  voice recognition sebagai pendukung belajar bahasa isyarat berbasis android. JST (Jurnal Sains Terapan),
5 (2), 121-130.