## APLIKASI PENGENALAN ABJAD SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) DENGAN ALGORITMA YOLOv5

## MOBILE APPLICATION ALPHABET RECOGNITION OF INDONESIAN LANGUAGE SIGN SYSTEM (SIBI) USING YOLOv5 ALGORITHM
Dimas Permana 1) , Joko Sutopo 2) ,
1,2 Prodi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta Jl. Siliwangi (Ringroad Utara), Jombor, Sleman, D.I. Yogyakarta 55285 E-mail : 1 * dimaspermana382@gmail.com, 2 jksutopo@uty.ac.id *Corresponding author email.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan platform praktis  pengenalan  abjad  Sistem  Isyarat Bahasa  Indonesia  (SIBI)  sebagai  media  pembelajaran  bahasa  isyarat  yang  efektif.  Metode  yang digunakan  adalah  algoritma YOLOv5 untuk  mendeteksi  isyarat  bahasa  isyarat  SIBI.  Pengujian dilakukan dalam dua tahap, pertama untuk menguji antarmuka aplikasi yang berhasil menampilkan enam  halaman  antarmuka  pengguna  dengan  baik.  Kedua,  pengujian  manual  dilakukan  untuk mendeteksi gerakan bahasa isyarat SIBI dengan membandingkan kelas-kelas aktual yang terdiri dari 26 kelas. Pada pengujian tersebut, beberapa kelas seperti 'A' dan 'E' memiliki akurasi deteksi yang rendah karena memiliki gerakan yang hampir sama dengan kelas 'S' atau 'A'. Kelas 'D' juga memiliki akurasi  yang rendah karena  membutuhkan  variasi posisi  yang  lebih  kompleks. Kelas  'J'  memiliki gestur  yang cukup rumit  karena  ada  gerakan lanjutan  yang dilakukan, sehingga  memiliki akurasi yang  cukup  rendah.  Hasil  deteksi  real-time  menggunakan  kamera  ponsel  menunjukkan  akurasi sebesar  77%  (0.77),  secara  keseluruhan  hasil  pengujian  mencapai  akurasi  yang  cukup  baik. Diharapkan dengan adanya platform ini dapat mempermudah dan memperlancar komunikasi antara masyarakat umum dengan teman tuli.
Kata kunci : Bahasa Isyarat, Deteksi Objek, Komunikasi Tuli, Sibi, Yolo.

## ABSTRACT
This  research  aims  to  develop  a  practical  platform  of  Indonesian  Sign  Language  System  (SIBI) alphabet  recognition  as an  effective  sign  language  learning  media.  The  method used  is YOLOv5 algorithm  based  on  convolutional  neural  network  (CNN)  to  detect  SIBI  sign  language  gestures. Testing is done in two stages, first to test the application interface which successfully displays 6 user interface  pages  properly. Secondly,  manual  testing  was  carried  out  to  detect  SIBI  sign  language gestures by comparing the actual classes consisting of 26 classes. In the test, some classes such as 'A' and 'E' had low detection accuracy due to almost the same gesture as class 'S' or 'A'. Class 'D' also has low accuracy as it requires more complex position variations. Class 'J' is difficult to detect due  to  the  advanced  movements  required.  The  results  of  real-time  detection  using  a  cell  phone camera showed an accuracy of 77% (0.77), overall the test results achieved a fairly good accuracy. It is hoped that this platform can facilitate easy and smooth communication between the general public and deaf friends.
Keywords: Deaf Communication, Object Detection, Sibi, Sign Languange,Yolo.

## PENDAHULUAN
Tunarungu adalah kondisi medis di mana  seseorang  kehilangan  kemampuan untuk  mendengar  suara  atau  bunyi.  Tuli dapat  terjadi  secara  sebagian  atau  total, dan  dapat  terjadi  sejak  lahir  atau  terjadi akibat kondisi kesehatan atau kecelakaan. Beberapa  faktor  risiko  yang  dapat menyebabkan tuli meliputi infeksi telinga yang  berulang,  paparan  suara  yang berlebihan,  cedera  kepala,  atau  faktor genetik.  Kondisi  ini  dapat  mengganggu kemampuan seseorang untuk berkomunikasi  dan  berinteraksi  dengan lingkungannya,  dan  dapat  memengaruhi kualitas hidup seseorang secara keseluruhan. Menurut  data  dari  Kementerian
Sosial  Republik  Indonesia  pada  tahun 2020,  terdapat  sekitar  1,5  juta  orang penyandang  tunarungu  atau  tuli  di Indonesia. Angka ini menunjukkan bahwa tuli  adalah  kondisi  yang  relatif  umum  di masyarakat Indonesia. Meskipun demikian,  akses  terhadap  alat  bantu pendengaran  dan  terapi  pendengaran masih  terbatas,  terutama  di  daerah pedesaan  dan  kawasan  miskin.  Hal  ini menyebabkan banyak penyandang tunarungu kesulitan dalam berkomunikasi dan  berpartisipasi  dalam  kegiatan  sosial dan ekonomi.
Cara  teman  tuli  berkomunikasi dengan  menggunakan  bahasa  isyarat. Bahasa  isyarat  ini  menggunakan  gerak tangan,  ekspresi  wajah  atau  tubuh  untuk membentuk simbol-simbol yang mewakili sebuah  huruf  atau  kata  [1].  Di  Indonesia ada  dua  bahasa  isyarat  yang  popouler digunakan,  yaitu  Sistem  Isyarat  Bahasa Indonesia  (SIBI)  dan  Bahasa  Isyarat Indonesia  (BISINDO).  Namun  bahasa isyarat sibi lebih dianggap sebuah sistem pembelajaran, sedangkan bisindo tercipta karena interaksi sejak kecil [2].
Proses komunikasi masyarakat awam  dengan  teman  tuli  dirasa  kurang efektif jika menggunakan media tambahan  berupa  penulisan  pada  kertas atau media lainnya,
sehingga membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk
menulis,  kemudian  membacakan  dan kemudian menulis balasan jawabannya.
Pada  umumnya  jika  tanpa  media penulisan teman-teman tuli menggunakan seorang  penerjemah  antara  orang  biasa dengan  mereka.  Penerjemah  ini  adalah orang yang paham dan dapat berkomunikasi menggunakan bahasa isyarat  dengan  lancar,  namun  hal  ini merupakan  sesuatu  yang  membuang- buang  waktu  dan  membutuhkan  biaya tambahan  untuk  menyewa  penerjemah tersebut.
Saat  ini  penggunaan smartphone yang  berkembang  pesat  saat  ini  dapat dijadikan  target  dalam  mengembangkan aplikasi khusus penerjemah bahasa isyarat.  Smartphone  ini  dinilai  cara  yang baik digunakan untuk mengimplementasikan aplikasi mengingat  masyarakat  Indonesia  hampir semuanya  memiliki smartphone dan sudah dapat mendukung dan menjalankan sistem  terjemah  bahasa  isyarat  dengan deteksi  gerakan.  Pengenalan  bahasa isyarat  menggunakan  kamera  dan  sistem bertindak  sebagai  pelacakan  visual  dari setiap  gerakan  dan  ekspresi  tangan penyandang tunarungu.
Beberapa aplikasi telah dikembangkan  sebagai  upaya  untuk membantu menerjemahkan bahasa isyarat ke  menjadi  teks  abjad.  Pada  penelitian bahasa isyarat ini objek tangan merupakan hal yang utama untuk dibahas. Pemilihan metode  CNN  ( Convolutional  Neural Network ) untuk proses klasifikasi deteksi dipilih  untuk  mendeteksi  bahasa  isyarat Indonesia[3] .
Metode  YOLO  V3  digunakan dalam  penelitian  ini  mendeteksi gesture tangan  bahasa  isyarat,  dalam  prosesnya Yolo ini dapat melakukan proses tracking walaupun  kondisi  intensitas  cahaya kurang  sehingga  hasil  yang  didapatkan cukup  baik  dalam  deteksi  isyarat  [4]. Aplikasi  android  untuk  menerjemahkan bahasa  isyarat  menjadi  teks  sekaligus hasil  dari  terjemahan  dapat  dikonversi menjadi  suara (text  to  speech ).  Hal  ini akan memudahkan dalam proses berkomunikasi  antara  teman  tuli  dan teman  dengar.  Metode  yang  digunakan
CNN  dan  memakai  model MobileNetV2 [5].  Penelitian  ini  menggunakan  model bahasa  isyarat Amerika  Sign  Languange untuk  datasetnya.  Kemudian dataset tersebut  dilatih  dengan  metode  CNN (Convolutional  Neural  Network ).  Dari penelitian ini hasil akurasi yang didapatkan  adalah  82,1%  akurasi  yang cukup  baik  dalam  proses  deteksi  objek, tetapi model ASL tidak umum digunakan di  Indonesia  sehingga  perlu  adanya pembaharuan model yang dilatih menggunakan  BISINDO  atau  SIBI  [6]. Penelitian ini [7] telah berhasil membuat aplikasi  android  untuk  menerjemahkan bahasa isyarat menjadi teks. Metode yang digunakan  berupa  CNN  ( Convolutional Neural  Network )  dan  library Tensorflow Lite ,  selain  itu  peneliti  menambahkan beberapa  fitur  unggulan  seperti  Deteksi Isyarat, dan Dictionary sehingga pengguna tidak hanya bisa
menerjemahkan  bahasa  isyarat  saja  tapi juga  dapat  belajar  bahasa  isyarat  dari gambar yang telah disediakan. Penelitian lainnya telah dilakukan klasifikasi human hand  detection menggunakan  three- dimensional hand pose estimation. Sistem dapat  mendeteksi  gerakan  posisi  tangan manusia,  didapatkan  hasil  akurasi  rata- rata 96,2% [8].
Berdasarkan kajian pustaka dengan penelitian terdahulu, maka tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  membuat platform  pengenalan  abjad  sibi  yang praktis  dan  media  pembelajaran  bahasa isyarat  yang  efektif.  Sehingga  dalam  hal ini masyarakat awam dan teman tuli dapat berkomunikasi  dengan  mudah  tanpa adanya hambatan.

## METODE
Metode  penelitian  diawali  dengan studi  literatur  dengan review  paper penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan dengan  topik  penelitian.  Kemudian dilanjutkan dengan tahap analisis kebutuhan  sistem,  tahap  perancangan sistem,  tahap  implementasi  sistem,  dan terakhir pengujian aplikasi. Metode yang digunakan  untuk  proses  pengenalan adalah You  Only  Look  Once ( YOLOv5 ).
Gambaran  alur  penelitian  ditunjukkan pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Desain Alur Penelitian.
Pada  gambar  1,  proses  analisis kebutuhan  diperlukan  untuk  mengamati apa  saja  kebutuhan  dari  pengguna. Analisis  tersebut  didasarkan  atas  latar belakang  penelitian  sehingga  berbagai kebutuhan fungsional dan kebutuhan non- fungsional dapat terpenuhi.
Perancangan sistem meliputi proses pelatihan model machine learning , pembuatan data citra, dan desain antarmuka  aplikasi.  Untuk  implementasi model akan  dimasukkan  kedalam  sistem mobile android dan  setelah  itu  tahap terakhir adalah pengujian aplikasi kepada pengguna.
A. Arsitektur Sistem Aplikasi 1. Arsitektur Sistem Arsitektur  sistem, menjelaskan proses  awal  dari  Pengguna  mengakses aplikasi  kemudian  mengarahkan  kamera ke  objek  tangan  teman  tuli  yang melakukan gerakan bahasa isyarat. Proses
klasifikasi  objek  akan  dilakukan  oleh algoritma YOLO  v5 ,  jika  sistem  dapat mengenali  maka  akan  menampilkan bounding  box dan output berupa  teks huruf abjad. Proses ini akan terjadi iterasi sesuai  apa  yang  dideteksi  oleh  kamera handphone .  Gambaran  arsitektur  sistem ditunjukkan pada gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. Arsitektur Sistem.
Pada  gambar  2  merupakan  proses berjalannya  sistem  yang  akan  dilakukan. Pengguna aplikasi diharuskan mengarahkan  kamera handphone  nya kepada  teman  tuli  yang  melakukan peragaan Bahasa isyarat abjad. Jika sistem berhasil  mengenali  objek  maka  pada aplikasi  akan  menampilkan  terjemahan berupa  teks.  Proses  pengenalan  tersebut akan  berlangsung  terus-menerus  apabila diarahkan pada objek tangan.
2. Algoritma YOLOv5
You  Only  Look  Once (YOLO) adalah metode deteksi objek yang dikenal karena  kecepatannya  [9].  Diperlukan hanya  satu  jaringan  konvolusi  yang digunakan  untuk  memprediksi  objek  apa yang  akan  ada  dalam  gambar.  Hal  ini dapat  terjadi  karena YOLO membagi gambar  menjadi  sel/grid,  setiap  sel bertanggung  jawab  untuk  memprediksi jumlah  kotak  pembatas  ( bounding  box ), tingkat  kepercayaan  setiap  sel,  dan probabilitas kelas.
Algoritma YOLOv5 memakai pendekatan deteksi objek berbasis jaringan  saraf  konvolusi  (CNN).  CNN adalah jenis arsitektur jaringan saraf yang sangat  baik  dalam  mengenali  pola  dan fitur  dalam  data  gambar. YOLOv5
menggunakan arsitektur EfficientNet sebagai dasar dari modelnya. EfficientNet adalah  sebuah  arsitektur  CNN  yang
efisien dan sangat kuat dalam pengenalan gambar.
Salah satu fitur utama dari YOLOv5 adalah kemampuannya untuk mendeteksi objek  secara  real-time  pada  perangkat dengan daya komputasi yang terbatas. Ini berarti YOLOv5 dapat  berjalan  dengan cepat  dan  efisien  bahkan  pada  perangkat dengan  sumber  daya  terbatas  seperti perangkat mobile atau embedded systems .
Gambar 3. Arsitektur YOLOv5.
Pada gambar 3 merupakan arsitektur  dari YOLOv5 .  Cara  kerja YOLOv5 dengan mengubah gambar input menjadi  grid  yang  terdiri  dari  sel-sel kecil[10].  Setiap  sel  bertanggung  jawab untuk  mendeteksi  objek  yang  berada  di dalamnya. Model CNN kemudian melihat seluruh  gambar  secara  keseluruhan  dan menghasilkan prediksi probabilitas untuk kelas  objek  yang  berbeda  serta  kotak pembatas ( bounding box ) yang mengelilingi objek [11]. YOLOv5 mengimplementasikan beberapa  teknik  untuk  meningkatkan akurasi  dan  kecepatan  deteksi,  seperti metode augmentasi data untuk memperluas dataset pelatihan, penggunaan  teknik  pemisahan  objek untuk meningkatkan kemampuan deteksi,
dan  metode  pengurangan  bobot  untuk mempercepat proses pelatihan.
YOLOv5 juga  dapat  mengatasi beberapa  tantangan  dalam  deteksi  objek, seperti objek yang tumpang tindih, objek dengan  ukuran  yang  berbeda-beda,  dan objek  dalam  kondisi  pencahayaan  yang berbeda.  Dengan  kata  lain,  algoritma YOLOv5 adalah  sebuah  metode  deteksi objek  yang  efisien  dan  akurat,  yang memungkinkan deteksi objek secara real- time pada perangkat dengan sumber daya
terbatas.  Algoritma  ini  telah  digunakan dalam  berbagai  aplikasi  seperti  deteksi objek di video, kendaraan otonom, sistem keamanan, dan banyak lagi.
3. Object Detection
Deteksi  objek  adalah  teknologi komputer yang terkait dengan penglihatan komputer  dan  pengolahan  citra  yang berkaitan dengan mendeteksi objek dalam gambar digital berdasarkan  warna  dan bentuk objek [12]. Deteksi objek menggunakan metode YOLOv5 memungkinkan identifikasi  objek  dalam  gambar  digital atau  objek  didalam  video. Object
detection dapat  dibagi  menjadi soft detection yang hanya mendeteksi keberadaan dari objek dan hard detection yang  mendeteksi  keberadaan  serta  lokasi dari  objek  [13].  Dalam  penelitian  ini model object detection yang dilatih yaitu untuk  mendeteksi  sistem  isyarat  bahasa Indonesia (sibi).
4. Tensorflow Lite
TensorFlow  Lite adalah  sebuah framework  deep  learning open  source yang  dirancang  khusus  untuk  pelatihan model [14]. TensorFlow Lite merupakan versi  ringan  dari  framework  TensorFlow yang dirancang khusus untuk menjalankan  model machine  learning pada  perangkat  dengan  sumber  daya terbatas, seperti ponsel dan perangkat IoT.
Proses untuk konversi dari YOLOv5 ke Tensorflow lite cukup mudah. Langkah pertama  adalah  mengonversi  model YOLOv5 yang  telah  dilatih  ke  dalam format  model TensorFlow  Lite .  Proses konversi  ini  melibatkan  kompresi  dan optimasi model untuk mengurangi ukuran dan  meningkatkan  kecepatan inference dan  tetap  mempertahankan  akurasi  yang tinggi.
Setelah model YOLOv5 dikonversi ke  format TensorFlow  Lite ,  model tersebut  dapat  diimplementasikan  dan dieksekusi pada perangkat mobile menggunakan  runtime TensorFlow  Lite . Runtime TensorFlow  Lite dirancang untuk  menjadi  cepat  dan  efisien,  dengan memanfaatkan  kemampuan  akselerasi perangkat  keras  seperti  GPU,  DSP,  atau Neural Processing Units (NPU) yang ada
pada perangkat target. Hal ini memungkinkan deteksi objek secara real- time atau mendekati real-time menggunakan YOLOv5 pada  perangkat tinggi  dengan  sumber  daya  komputasi terbatas.
TensorFlow Lite juga menyediakan kumpulan API dan alat untuk pengembang guna mengintegrasikan model YOLOv5 ke  dalam  aplikasi.  Ini termasuk API inference yang  telah dibangun  sebelumnya  untuk  melakukan deteksi objek menggunakan model YOLO , serta alat untuk modifikasi dan optimisasi model[15].
Kolaborasi  antara TensorFlow  lite dengan YOLOv5 memungkinkan  deteksi objek  di  perangkat,  menghilangkan kebutuhan  akan  koneksi  internet  yang konstan  atau  mengandalkan inference berbasis cloud .  Ini  sangat  berguna  untuk aplikasi yang membutuhkan deteksi objek secara  real-time  atau  beroperasi  di lingkungan dengan konektivitas terbatas.

## B. Proses Training Datasets
Gambar 4. Alur Pelatihan Citra.
Pada  gambar  4  merupakan  alur proses  dari  pelatihan  data  citra.  Proses tersebut  dilakukan  secara  bertahap  dari
awal  sampai  akhir.  Berikut  merupakan penjelasan lebih detil dari gambar 4.
1.
Pengumpulan Data Citra
Pengumpulan  dataset  dilakukan dengan pengambilan sample gambar oleh penulis  sendiri.  Gambar  citra  yang diambil  berjumlah  259  citra  digital peragaan  bahasa  isyarat  sibi  abjad  A sampai Z dengan format .jpg dan 3 video peragaan  abjad  dari  A-Z  untuk testing datasets .  Referensi  peragaan  bahasa isyarat  diambil  dari  website  resmi Lembaga Pengelola Sistem Isyarat Bahasa Indonesia.  Contoh  kumpulan  data  citra untuk dilatih pada gambar 5 dibawah.
Gambar 5. Data Citra Sibi
Pada gambar 5 merupakan kumpulan  data  citra  yang  diambil  secara mandiri.  Posisi  memperagakan  bahasa isyarat  dilakukan  dengan  berbagai  posisi dan  jarak  dekat  maupun  jauh.  Data  citra berjumla 26 class. 2. Label Images
Proses annotation atau  pemberian label dilakukan untuk memberikan panduan machine  learning agar  sistem dapat  melatih  dirinya  untuk  mendeteksi posisi isyarat tangan saja. Pembelian label pada  citra  dilakukan  dengan  website https://www. roboflow.com ini merupakan website powerful untuk melakukan pelatihan  model machine  learning selain gratis  web  ini  juga  mudah  untuk digunakan.

## Gambar 6 Labelling Image
Pada  gambar  6  merupakan  proses memberikan  label  pada  data  citra.  Pada tahap ini dilakukan secara berulang pada setiap  citra  sesuai  dengan  isyaratnya. Jumlah class citra  yang  dihasilkan  26 class masing-masing memiliki 10 gambar. 3. Training Data Citra Tahap pelatihan model ini dilakukan  dengan  membagi  dua folder yaitu test dan train proses pembagian ini telah digenerate secara  otomatis.  Pada bagian ini dilakukan dengan menggunakan Google Colabolatory yaitu salah  satu workspace pelatihan model yang popular dan ringan digunakan.
Gambar 7. Proses Training Datasets.
Pada  gambar  7  merupakan  proses berlangsungnya  pelatihan datasets yang dilakukan  dengan  bantuan  GPU  dari google dan  bawaan  dari laptop. Setelah selesai  melakukan  pelatihan  maka  akan dihasilkan model machine  learning berekstensi best.pt atau ( PyTorch ).
Proses  selanjutnya  yaitu validate model untuk  mengecek  apakah  semua class sudah dilatih atau belum. Kemudian selanjutnya testing  model menggunakan citra yang sudah dibagi pada proses awal pelatihan.
Gambar 8. Testing Model dengan Image.
Pada  gambar  8  merupakan  hasil dari test model training. Proses menandakan bahwa model yang dihasilkan sudah sesuai dan bisa mendeteksi  bahasa  isyarat  yang  sudah dilatih.  Selain  itu  hasil  dari test menampilkan bounding box dan  nilai deteksi dengan sangat baik dan posisinya tepat pada tangan peraga.
Testing model  juga  dilakukan dengan menggunakan video yang diambil mandiri  oleh  penulis. Video yang dijadikan  testing  berformat .mp4  dan berdurasi 1.30 detik.
Gambar 9. Testing Model dengan Video.
Pada  gambar  9  menampilkan  hasil dari testing model dengan video peragaan bahasa  isyarat  sibi. Video menampilkan bounding box yang  tepat  berada  pada tangan  peraga.  Jika  posisi  tangan digerakan  maka bounding  box akan mengikuti dan terus mendeteksi. Sehingga dalam  hal  ini  proses  pelatihan model dikatakan berhasil.
C. Perancangan Aplikasi Android 1. Gambaran Umum Aplikasi Penelitian  ini  mengembangkan aplikasi penerjemah Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) berbasis Android .  Tujuan  dari  aplikasi  ini  yaitu sebagai  penerjemah  komunikasi  antara teman  dengar  dan  teman  tuli.  Selain  itu juga  memiliki  fitur  sebagai  media pembelajaran bahasa isyarat sibi dan juga menampilkan  artikel  berkaitan  dengan bahasa isyarat, teman tuli dan sejenisnya. 2. Kebutuhan Fungsional Kebutuhan  funsgional  merupakan proses  yang  harus  dilakukan  oleh  sistem berinteraksi dengan pengguna. Kebutuhan fungsional dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kebutuhan Fungsional Aplikasi.
No Kebutuhan Fungsional
1 Sistem  dapat  menampilkan  halaman pengenalan aplikasi.
2 Sistem dapat menampilkan kumpulan peraga bahasa isyarat (kamus sibi).
3 Sistem dapat menampilkan informasi artikel  berkaitan  dengan  bahasa isyarat dan tuli.
4 Sistem  dapat  menampilkan  hasil pengenalan pada aplikasi.
5 Sistem dapat mengakses kamera dari pengguna. Pada Tabel 1 menampilkan kebutuhan  fungsional  aplikasi.  Dalam prosesnya memiliki tiga fitur utama yaitu fitur terjemah bahasa isyarat, fitur kamus bahasa isyarat, dan fitur artikel informasi. 3. Kebutuhan Non-Fungsional Kebutuhan  non-fungsional  adalah kebutuhan  yang  memerlukan  properti untuk  mendukung  sistem  sehingga  dapat berjalan  dengan  baik.  Kebutuhan  non- funsgional dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kebutuhan Non-fungsional
Aplikasi.
No  Kebutuhan Non-fungsional
1 Sistem  dapat  berjalan  pada  sistem ponsel terbatas dengan minim spesifikasi.
2 Sistem  dapat  digunakan  dengan mudah oleh pengguna awam.
Pada tabel 2 merupakan kebutuhan non-fungsional  aplikasi.  Dalam  hal  ini
peneliti mempertimbangkan bahwa sistem atau  aplikasi  harus  dapat  dijalankan diperangkat  yang  memiliki  spesifikasi minimum  sehingga  dapat  diakses  oleh siapapun.  Kemudian  kebutuhan  lainnya yaitu  sistem  dapat  digunakan  dengan mudah  oleh  siapapun  sehingga  disini dibutuhkan analisis pada desain antarmuka yang baik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Implementasi Antarmuka Implementasi antarmuka dilakukan dengan  aplikasi  desain interface yaitu Figma dan menggunakan Android Studio dengan bahasa pemrograman java. Aplikasi ini  memiliki  6  antarmuka yang  terdiri  dari  halaman splash  screen,
halaman utama, halaman terjemah, halaman kamus, halaman artikel informasi,  halaman login pengguna,  dan halaman  akun.  Berikut    pada  gambar  10 dan  11  contoh  gambaran  dari  antarmuka aplikasi.
Gambar 10. Implementasi Antarmuka
Aplikasi 1.
Gambar 11. Implementasi Antarmuka Aplikasi 2.
Pada gambar 10 dan 11 menampilkan berbagai antarmuka aplikasi. Implementasi antarmuka berdasarkan  kebutuhan  fungsional  dan non fungsional. B. Pengujian Antarmuka Pengguna Pengujian  antarmuka  terdiri  dari pengujian  fitur  aplikasi  yang  dilakukan dengan metode blackbox . Berikut
merupakan  Tabel  3  hasil  pengujian antarmuka pada aplikasi.
Tabel 3. Hasil Pengujian Antarmuka. Aktifitas Pengujian Hasil Pengujian Keterangan Membuka aplikasi Menampilkan halaman login Berhasil Login memasukkan email dan password Menampilkan halaman utama Berhasil Membuka menu terjemah Menampilkan halaman terjemah bahasa isyarat
Berhasil Membuka menu kamus Menampilkan halaman kamus Bahasa
isyarat Berhasil Membuka menu artikel Menampilkan halaman artikel informasi Berhasil Keluar aplikasi
Menutup aplikasi dan Kembali ke halaman ponsel Berhasil C. Pengujian Akurasi Pengenalan Abjad Pengujian  deteksi model bahasa isyarat  dilakukan  secara  manual  dengan menggunakan  aplikasi  secara  langsung. Proses  pengujian  dilakukan  dengan  cara mengarahkan kamera dari ponsel aplikasi ke  arah  peraga  isyarat  sibi.  Berikut  pada gambar  12  merupakan  contoh  hasil deteksi yang berhasil.
Gambar 12. Contoh Hasil Deteksi Isyarat.
Pada gambar 12 merupakan tampilan  dari  halaman  terjemah  isyarat.
Proses pengambilan deteksi harus melakukan access permission ke  kamera pengguna. Setelah diizinkan maka sistem
akan langsung  mendeteksi isyarat Ketika diarahkan ke tangan peraga.
Dalam pengujian
akurasi didapatkan  dari  hasil  deteksi  selama  10 kali pada masing-masing class. Sehingga hasil  didapatkan  seperti  pada  Tabel  4 dibawah.
Tabel 4. Hasil Pengujian Akurasi.
La bel Jumlah Tahap Pengujian Aku rasi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1
0
A X  X  X  √ √  √  X  X  X  X  0,30 B X  √ √  √  √  √  √  √  √  √ 0,90 C √  √  √  √  √  √  √  √  √  √ 1,00 D X  X  X  X  √ X  X  X  X  X 0,10
E X  X  X  X  X  X  X  X  X  X 0,00 F √  √  X  √  X  X  X  √  √  √ 0,60 G √  √  √  √  √  √  √  √  √  √ 1,00 H √  √  √  √  √  √  √  √  √  √ 1,00 I √  √  √  √  √  √  √  √  √  √
1,00 J X  √ X  X  X  X  X  X  X  X
0,10
K X  √
√  √  √  √  √  √  √  √
0,90
L √  √  √  √  √  √  √  √  √  √ 1,00 M √  √  √  √  √  √  √  √  √  √ 1,00 N X  X  √ √  √  √  √  √  √  √ 0,80
O X  √ X  √ √  √  √  √  √  √ 0,80
P √  √  X  √  √  √  √  √  √  √ 0,90 Q √  √  √  √  √  √  √  √  √  √ 1,00 R X  √ √  √  √  √  √  √  √  √ 0,90 S √  X  X  √  √  √  √  √  √  √ 0,80 T X  √
√  X  √  √  √  √  √  X  0,70 U X  X  √ √  √  √  √  √  √  √ 0,80 V √  √  √  √  √  √  √  √  √  √ 1,00 W √  √  √  √  √  √  √  √  √  √ 1,00 X X  X  √ √  X  √  √  √  √  √ 0,70 Y √  √  √  √  √  √  √  √  √  √ 1,00 Z √  X  √  √  √  X  √  √  √  √ 0,80 Nilai Rata-rata Akurasi 0,77
Pengujian  kelas  ‘A’  terdeteksi akurasi  rendah  dikarenakan  gesturnya hampir sama dengan kelas ‘S’. Kelas ‘D’ terdeteksi  rendah  dikarenakan  bentuk peraga huruf ‘D’ memerlukan posisi dari berbagai  arah.  Kelas  ‘E’  tidak  terdeteksi sama  sekali  dikarenakan  hampir  sama gesturnya dengan kelas ‘S’ dan ‘A’. Kelas ‘J’ sulit terdeteksi dikarenakan gesturnya yang membutuhkan gerakan lanjutan.
Berdasarkan tabel pengujian diatas dapat disimpulkan bahwa hasil pengujian mendapatkan  akurasi  untuk  26 class
adalah  77%  (0,77).  Hasil  akurasi  dapat dikatakan cukup baik dan berhasil.

## SIMPULAN
Arsitektur algoritma YOLOv5
menggunakan  pendekatan  deteksi  objek berbasis jaringan saraf konvolusi (CNN). CNN adalah jenis arsitektur jaringan saraf yang  sangat  baik  dalam  mengenali  pola dan  fitur  dalam  data  gambar. YOLOv5
menggunakan arsitektur EfficientNet sebagai dasar dari modelnya. EfficientNet adalah  sebuah  arsitektur  CNN  yang efisien dan sangat kuat dalam pengenalan gambar. Proses training dengan algortima YOLOv5 dilakukan  pada  300  data  cita bahasa isyarat sibi.
Pengujian  dilakukan  dengan  dua tahap, pertama untuk pengujian
antarmuka  dari  aplikasi  yang  memiliki  6 halaman  antarmuka  pengguna  yang semuanya  berhasil  ditampilkan  dengan baik.
Pengujian kedua dilakukan dengan manual untuk mendeteksi gerakan bahasa isyarat  sibi.  Proses  pengujian  dengan membandingkan kelas sebenarnya berjumlah  26 class dengan  hasil  deteksi real-time menggunakan  kamera  ponsel. Didapatkan hasil akurasi 77% (0,77).

## SARAN
Penelitian  ini  masih  memiliki banyak  kekurangan,  sehingga  peneliti memiliki  beberapa  saran  untuk  peneliti yang  ingin  mengembangkan  sistem aplikasi  ini  dimasa  yang  akan  datang. Diantaranya sebagai berikut.
Pertama,  menambahkan  jumlah data  citra  untuk  dilatih  dengan  algoritma YOLOv5. Hal tersebut untuk mendapatkan pengalaman  akurasi  yang  lebih  baik  lagi diperlukan banyak datasets dengan berbagai kondisi.
Kedua,  mengembangkan  fitur-fitur yang  sudah  ada  maupun  menambahkan fitur baru yang membuat aplikasi ini dapat dirasakan  pengalaman  berkomunikasi dengan teman tuli menjadi lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Inayatul Arifah, F. Nur Fajri, and G. Qorik Oktagalu Pratamasunu, “Deteksi
Tangan Otomatis Pada Video Percakapan  Bahasa  Isyarat  Indonesia Menggunakan  Metode  YOLO  Dan CNN,”  2022.  [Online].  Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php /JAIC
[2] M. Zikky, Z. F. Akbar, and S. Utomo, “Kamus sistem isyarat bahasa Indonesia  (KASIBI)  dengan  voice recognition sebagai pendukung belajar bahasa  isyarat  berbasis  android,” JST (Jurnal  Sains  Terapan) ,  vol.  5,  no.  2, pp. 121–130, 2019.
[3] M.  Yunus  and  Y.  Anwar,  “Aplikasi Penerjemah  Bahasa  Isyarat  Indonesia Ke  dalam  Huruf  Abjad,”  2022. [Online].
Available: https://jurnal.umpar.ac.id/index.php/sy log▪257 [4] A.  Sani  and  S.  Rahmadinni,  “Deteksi
Gestur  Tangan  Berbasis  Pengolahan Citra,” Jurnal Rekayasa Elektrika , vol. 18, no. 2, Jul. 2022, doi: 10.17529/jre.v18i2.25147.
[5] N.  Hikmatia  and  M.  I.  Zul,  “Aplikasi Penerjemah  Bahasa  Isyarat  Indonesia Menjadi Suara berbasis Andoid menggunakan  Tensorflow,”  2021.
[Online]. Available: https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/
[6] F.  D.  Siswanto,  C.  C.  Lestari,  and  E.
Tanuwijaya, “Klasifikasi Bahasa Isyarat Amerika menggunakan Convolutional  Neural  Network,”  vol. 10, no. 1, 2022, doi: 10.26418/justin.v10i1.47184.
[7] R. Haris  Alfikri et al. , “Pembangunan Aplikasi  Penerjemah  Bahasa  Isyarat
Dengan Metode CNN Berbasis Android,”  2022.  [Online].  Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.ph p/teknoinfo/index
[8] H.  C.  Nguyen,  T.  H.  Nguyen,  R.
Scherer, and V. H. Le, “YOLO Series for Human Hand Action Detection and Classification from Egocentric
Videos,” Sensors  (Basel) ,  vol.  23,  no. 6, Mar. 2023, doi: 10.3390/s23063255.
[9] S.  Daniels,  N.  Suciati,  and  C. Fathichah, “Indonesian Sign Language Recognition  using  YOLO  Method,”
IOP Conf Ser Mater Sci Eng , vol. 1077, no.  1,  p.  012029,  Feb.  2021,  doi: 10.1088/1757-899x/1077/1/012029.
[10] F.  Sun,  “Face  Recognition  Analysis
Based  on  the  YOLO  Algorithm,” Applied and Computational Engineering ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  213–
222,  Mar.  2023,  doi:  10.54254/2755-
2721/2/20220679.
[11] M.  Bhavadharshini,  J.  Josephine Racheal, M. Kamali, S. Sankar, and M. Bhavadharshini, “Sign language translator  using  YOLO  algorithm,” Advances  in  Parallel  Computing ,  vol. 39, pp. 159–166, 2021, doi: 10.3233/APC210136.
[12] R.  Hesananda,  D.  Natasya,  and  N. Wiliani, “Cloth BAG Object Detection
Using The Yolo Algorithm (You Only See  Once)  V5,” Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  217–222, Feb. 2023, doi: 10.33480/pilar.v18i2.3019. [13] S. S. Sindarto, D. E. Ratnawati, and I. Arwani,  “Klasifikasi  Citra  Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) dengan  Metode  Convolutional  Neural Network pada Perangkat Lunak berbasis  Android,”  vol.  6,  no.  5,  pp. 2129–2138, 2022, [Online]. Available:
http://j-ptiik.ub.ac.id
[14] U.  Fadlilah,  A.  K.  Mahamad,  and  B. Handaga,  “The  Development  of Android for Indonesian Sign Language Using  Tensorflow  Lite  and  CNN:  An Initial  Study,”  in Journal  of  Physics: Conference Series , IOP Publishing Ltd, Apr. 2021. doi: 10.1088/1742- 6596/1858/1/012085.
[15] Y.  Li,  Z.  Zhao,  Y.  Luo,  and  Z.  Qiu, “Real-time pattern-recognition of GPR images  with  YOLO  V3  implemented by tensorflow,” Sensors (Switzerland) , vol.  20,  no.  22,  pp.  1–17,  Nov.  2020, doi: 10.3390/s20226476.