## PENGEMBANGAN APLIKASI BAHASA ISYARAT INDONESIA BERBASIS REALTIME VIDEO MENGGUNAKAN MODEL MACHINE LEARNING
Al Muhtadi Ambarak 1) ,  Achmad Zakki Falani 2)
1,1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Jurusan Teknik Informatika, Universitas Narotama Surabaya, Jl. Arif Rahman Hakim No. 51, Kec. Sukolilo, Kota Surabaya
Co Responden Email = 04318011@fik.narotama.ac.id

## Article history
Received 27 Nov 2022 Revised 26 Dec 2022 Accepted 28 Dec 2022 Available online 15 Feb 2023
Keywords Artificial Intelligence, BISINDO, Computer Vision,
Deaf,
Sign Language

## Abstract
Humans  can  easily  recognize  objects  around  them  just  by  looking  at  them,  of course after knowing the name or label of the object through the learning process in daily activities. This is what underlies the formulation of the stages of how the system in the computer can recognize the objects it sees through the input given. Artificial Intelligence (AI) has a big role in the development of this application so that the application produces the desired output. Sign language is commonly used by  deaf  groups  to  communicate  with  the  people  around  them,  but  not  everyone understands sign language. Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) was chosen in this development because apart from being easier to understand for the non-deaf group, it is also preferred by the deaf group. Making the application is preceded by data collection, the data used is an image containing sign language movements taken from the internet. The method used to develop this application system is the AI Project Cycle, while for testing it uses image data inference.The development of this application aims to help deaf groups communicate with their environment or vice versa.
Riwayat Diterima 22 Nov 2022
Revisi 26 Des 2022 Disetujui 28 Des 2022 Terbit  online 15 Feb 2023
Kata Kunci Kecerdasan Tiruan, BISINDO, Computer Vision , Tuli
Bahasa Isyarat

## Abstrak
Manusia  dapat  dengan  mudah  mengenali  benda  disekelilingnya  hanya  dengan melihat saja, tentunya setelah diketahui nama atau label dari benda itu melalui proses belajar  dalam  kegiatan  sehari-hari.  Hal  inilah  yang  mendasari  dirumuskannya tahapan-tahapan  mengenai  bagaimana  sistem  dalam  komputer  dapat  mengenali benda  yang  dilihatnya  melalui  input  yang  diberikan.  Artificial  Intelligence  (AI) memiliki peran besar dalam pengembangan aplikasi ini agar aplikasi menghasilkan output yang di inginkan. Bahasa isyarat biasa digunakan oleh kelompok tuli untuk berkomunikasi dengan orang-orang disekitarnya, tapi tidak semua orang  mengerti bahasa isyarat. Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) dipilih dalam pengembangan kali ini karena selain lebih mudah dipahami oleh kelompok kelompok dengar juga lebih  disukai  oleh  kelompok  tuli.  Pembuatan  aplikasi  didahului  dengan pengumpulan data, data yang digunakan adalah gambar yang berisi gerakan bahasa isyarat yang diambil dari internet. Metode yang digunakan untuk mengembangkan sistem  aplikasi  ini  adalah AI  Project  Cycle , sedangkan  untuk  pengujiannya menggunakan  inferensi  data  gambar.  Pengembangan  aplikasi  ini  bertujuan  untuk membantu kelompok tuli berkomunkasi dengan lingkungannya atau sebaliknya.

## PENDAHULUAN
Komunikasi terjadi apabila terdapat dua atau  lebih  orang  menggunakan  bahasa  yang sama  atau  dapat  dimengerti  oleh  masing- masing lawan bicara. Bahasa sendiri merupakan  kemampuan  yang  didapat  dari kebiasaan sehari-hari atau yang dipelajari guna kebutuhan  menyampaikan  informasi  kepada orang lain. Pada kasus penyandang disabilitas sensorik  seperti  tuli,  bahasa  yang  digunakan
berbeda,  yakni  menggunakan  gerakan  tubuh atau  dikenal  dengan  bahasa  isyarat  sebagai media penyampaiannya.
Bahasa  isyarat  adalah  bahasa  yang menggunakan  gerakan  tubuh  sebagai  media untuk berkomunikasi, dalam konteks kelompok  tuli,  umumnya  menggerakkan kedua  tangan  saat  berkomunikasi.  BISINDO adalah bahasa yang biasa dipakai oleh orang- orang tuli dan bisu sejak kecil sehingga dapat dikatakan  jika  BISINDO  merupakan  bahasa
isyarat yang disukai oleh kelompok tuli karena bahasa  yang  alami  yang  tumbuh  di  kalangan kelompok  tuli.  Bahasa  isyaratnya  biasanya dalam bentuk Gerakan tangan,  mimik, tubuh, yang membentuk simbol-simbol yang mengartikan  suatu  huruf  atau  kata  (Borman, Priopradono, dan Syah 2017).
BISINDO  adalah  bahasa  yang  mudah dipelajari  (Aeniah  dkk.  2020),  akan  tetapi kebanyakan  orang  awam(kelompok  dengar), berkomunikasi dengan kelompok tuli membutuhkan usaha lebih dikarenakan kurangnya pengetahuan mengenai komunikasi menggunakan  bahasa  isyarat  khususnya BISINDO.  Hal  ini  yang  menyebabkan timbulnya  batas  sosial  dalam  berkomunikasi antara kelompok tuli dan kelompok dengar.
Pemanfaatan teknologi informasi dewasa  ini  telah  merambat  ke  seluruh  aspek kehidupan manusia, tidak terkecuali berkomunikasi  dengan  bahasa  isyarat  . Teknologi  kecerdasan  buatan  atau  biasa dikenal artificial intelligence (AI) sudah tidak asing lagi bagi Sebagian orang. Teknologi ini dapat  membuat  keputusan  dengan  cara menganalisis  dan  menggunakan  data  yang tersedia di dalam sistem (Lubis 2021) .
Sebuah sistem tidak dapat menganalisa dan  membuat  keputusan  begitu  saja,  untuk dapat melakukannya diperlukan pembelajaran menggunakan Machine  learning (Hasma  dan Silfianti  2018), Machine  learning sendiri merupakan  bagian  dari  AI  yang  berisi kumpulan algoritma yang membuat mesin(sistem) memiliki pengetahuan dari data train yang  diberikan  (Ramadhan,  Wiratama, dan  Permana  2022).    Pengetahuan  terhadap permasalahan  yang  ada  tidak  serta  merta didapat  tanpa  adanya  proses  belajar.  Mesin terlebih  dahulu  di  latih( train )  menggunakan data yang sebelumnya telah melalui serangkaian proses hingga layak menjadi data train .
Computer  vision adalah  kombinasi antara  pengolahan  citra  dan  pengenalan pola(Wantania,  Sompie,  dan  Kambey  2020). Computer vision sendiri merupakan ilmu yang mempelajari bagaimana komputer melihat dan mengenali input berupa  gambar  atau  video yang diberikan (Nurofik dkk. 2021).
Teknologi computer  vision dewasa  ini  telah diterapkan pada banyak tempat, salah satunya adalah traffic lights , dengan bantuan computer vision,  penegak  hukum  tidak  lagi  kerepotan
saat hendak memberhentikan pengendara yang menerobos traffic  lights ,  karena  terdapat kamera  pengawas  yang  telah  di  integrasikan dengan  teknologi computer  vision sehingga dapat  merekam  nomor  kendaraan  serta pengendara yang melanggar.
Pada  kasus  “Pengembangan  Aplikasi Bahasa Isyarat Indonesia Berbasis Real Time Video Menggunakan Machine Learning”, data yang  dibutuhkan  berupa  citra  gambar  yang berisi  gerak/pose  bahasa isyarat.  Citra  adalah gambaran(representasi)  yang  menirukan  dari suatu  objek  (B,  Amin,  dan  K  2021). Pengembangan  dalam  bentuk  aplikasi  dipilih karena beberapa hal, pertama, karena kemudahan  akses  dan  proses  pemasangan yang  mana  telah  kita  ketahui  bersama  ketika mengunduh  dan  memasang  aplikasi  android melalui play  store (Permana,  Perdana,  dan Ramadhan  2022).  Kemudian,  sifat  aplikasi yang  mobile  sehingga  dapat  disesuaikan dengan kebutuhan pemakainya dan fleksibilitas  bagi  pengembang  yang  dapat bekreasi  serta  menerima  masukan/saran  dari pengguna agar berfungsi sebagaimana mestinya.
Diharapkan  dengan  dikembangkannya aplikasi  ini  dapat  berdampak  baik  dan  tepat sasaran  bagi  pemakainya  sehingga  manfaat jangka  pendek  berupa  berkurangnya  batasan komukasi antara kelompok tuli dan kelompok dengar  juga  manfaat  jangka  panjang  berupa tidak  adanya  batasan  komunikasi  lagi  antara kelompok  tuli  dan kelompok  dengar serta adanya  pemahaman  dasar  mengenai  cara berkomunikasi  menggunakan  bahasa  isyarat bisa terpenuhi.

## Metode Penelitian
Aplikasi yang dikembangkan berkaitan  erat  dengan  model machine learning yang  juga  merupakan  otak  dari aplikasi.  Model machine  learning (ML) berisi pengetahuan dari data train yang di latih  hingga  menjadi  model  siap  pakai. Dalam  pengembangannya,  metode AI project  cycle digunakan  sebagai  acuan tahapannya. Berikut diagram tahap pembuatannya :

## Gambar 1. Tahap pengembangan aplikasi AI
Berikut penjelasan bagan diatas :

## Problem Scoping
Tahap ini dilakukan untuk menentukan  topik  permasalahan  serta lingkup  batasannya.  Sehingga  masalah yang hendak diselesaikan tidak meluas dan tujuan penelitian dapat tercapai.

## Data Gathering
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk memperoleh  bahan  yang  dibutuhkan dalam rangka mencapai  tujuan penelitian. Pada  penelitian  ini  dilakukan  aktivitas studi  literatur  untuk  memperkuat  dasar- dasar teoritis melalui buku, majalah, surat kabar,  internet  serta  sumber  bacaan lainnya  yang  bertkaitan  dengan  objek penelitian  ini  (Gumilar,  Hidayat,  dan Rachman  2021).  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  berupa  gambar  yang diperoleh dari berbagai sumber, baik yang sudah lalu maupun saat ini. Berikut sumber perolehan data :

## Data primer
Data  primer  ialah  data  yang diperoleh langsung di lapangan oleh orang yang  melakukan  penelitian  atau  yang bersangkutan yang memerlukannya (Abror 2013). Pada penelitian ini akan dilakukan pembuatan  data  secara  mandiri  untuk memenuhi  ukuran  baku  dari  data  yang akan  digunakan  pada  tahapan  lainnya. Pembuatan data diawali dengan mengetahui  pose  tangan  bahasa  isyarat beserta  artinya  kemudian  langsung  ke proses pengambilan gambar.

## Data sekunder
Data sekunder adalah data penelitian yang  diperoleh  peneliti  secara  tidak langsung melalui berbagai sumber penyedia data (Liesnaningsih, Kasoni, dan Djamaludin  2022;  Nugroho  dan  Yoraeni 2022).  Sumber  utama  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  didapat  dari  internet, berupa gambar-gambar yang berisi gerakan atau pose bahasa isyarat.

## Data pPreparation
Data yang telah dikumpulkan kemudian diolah melalui beberapa tahapan,  yakni  filter  data  untuk  memilah antara  data  yang  dipakai  dengan  yang tidak,  visualisasi  data  untuk  melihat banyak/jumlah data sehingga dapat diambil  keputusan  pada  tahap  pembagian data,  tahap  ini  dapat  disesuaikan  dengan tema  penelitian  yang  diambil,  kemudian tahap  melabelkan  data  untuk  memberi anotasi  pada  data  gambar,  dan  tahap pembagian data menjadi tiga bagian, yakni data train , data validation dan data test .

## Train Model
Proses  pembuatan  model  memiliki variasi tesendiri pada setiap project , dalam penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah machine  learning untuk object detection , sehingga pengembangan model object  detection pada  penelitian  ini memerlukan metode machine learning . Pada tahap train model yakni setelah data diperoleh dan difilter hingga menjadi

## Deployment
Mengimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi android
Evaluasi data Mengevaluasi performa model yang telah dilatih Train Model Dataset dilatih menggunakan algoritma machine learning Data Preparation Filter data Visualisasi data Labeling data Pembagian data Data Gathering Data Primer, berupa pengambilan gambar menggunakan kamera hp Data Sekunder, berupa pengambilan gambar dari sumber yang sudah ada. Problem Scoping Permasalahan yang diangkat Penentuan batasan masalah
dataset siap pakai, data dilatih menggunakan algoritma machine learning
untuk  diolah  fitur-fiturnya  baik  berupa pattern /pola  dari  data  gambar  dan  label yang diberikan. Penelitian ini memanfaatkan pre-trained model  pada platform machine learning tensorflow lite. Tensorflow merupakan perpustakaan perangkat lunak yang dikembangkan oleh tim  Google  Brain  dalam  organisasi penelitian  mesin  cerdas  Google  (Syariah Rosita  Dewi  2018),  kemudian  untuk mendukung  penerapan  pada  perangkat mobile dan IoT , dibuatlah tensorflow versi lite tentunya dengan penggunaan resource yang  jauh  lebih  rendah  daripada  aslinya.
Resource atau sumber daya yang digunakan  menjadi  kunci  utama  terhadap waktu melatih model, karena saat melatih model
machine learning yang menggunakan  data  gambar,  dibutuhkan perangkat  yang memiliki performa tinggi, dan  biasanya  menggunakan  GPU  saat proses melatih model.

## Evaluasi data
Hasil  atau output dari  proses train model perlu  dievaluasi  terlebih  dahulu melalui  perhitungan loss  function dengan melakukan  inferensi  menggunakan data test untuk  mendapatkan nilai performance score , jika dirasa memiliki nilai score yang tinggi serta akurasi model saat mendeteksi objek  tepat,  dibuktikan  dengan  hasil inferensi  gambar,  maka  model  tersebut dapat  di  implementasikan  kedalam  suatu sistem pada tahap deployment .

## Deployment
Setelah  model  selesai  dibuat  dan telah dilakukan testing kemudian evaluasi sehingga  mempunyai  akurasi  yang  baik, model  dapat  di deploy ke  dalam  suatu sistem  untuk  dapat  dimanfaatkan  sesuai dengan  tujuan  awal  dikembangkannya aplikasi berbasis model machine learning .
Pada  penelitian  ini,  aplikasi  yang  dibuat berbasis  android  menggunakan  bahasa pemrograman  java.  Aplikasi  android dipilih  karena  selain  sudah  dikenal  dekat
oleh  hampir  semua  orang  juga  karena pengembangannya yang cukup mudah.

## Hasil dan Pembahasan

## Problem Scoping
Unsur 4W digunakan pada tahap ini untuk  menjabarkan  cakupan  masalah, berikut scope dalam  pengembangan aplikasi ini :

## Who
Siapa  berarti  orang-orang  yang  menjadi sasaran  pengembangan  aplikasi.  Pada penelitian  ini,  yang  menjadi  sasaran pengembangan aplikasi adalah para penyandang tuli.

## What
Bagian ini memastikan jika masalah yang  diangkat  benar-benar  ada  sehingga menjadi  dasar  dilakukannya  penelitian. Masalah  yang  diangkat  berupa  adanya batasan  komunikasi  antara  kelompok  tuli dengan  kelompok  dengar  sudah  menjadi sesuatu  yang  umum  bagi  masyarakat dunia, khususunya Indonesia.

## Where
Dimana  tempat  sumber  masalah muncul atau situasi yang seperti apa yang membuat  penelitian  dilakukan.  Sumber masalah dalam penelitian ini dapat  muncul dimana  saja  ketika  kelompok  tuli  dan kelompok dengar terkendala saat berkomunikasi.
Why Bagian  ini  menjelaskan  alasan  kenapa penelitian layak dilakukan. Tujuan dilakukan  penelitian  ada  dua,  pertama tujuan jangka pendek berupa berkurangnya  batasan  komukasi  antara kelompok  tuli  dan  kelompok  dengar  juga manfaat  jangka  panjang  berupa  tidak adanya  batasan  komunikasi  lagi  antara kelompok tuli dan kelompok dengar serta adanya  pemahaman  dasar  mengenai  cara berkomunikasi menggunakan bahasa isyarat bisa terpenuhi.

## Data Acquisition
Pada  penelitian  kali  ini  dilakukan percobaan  menggunakan  data  sebanyak
406  gambar.  Terdapat  dua  sumber  data dalam  penelitian  ini,  sumber    utama  data adalah  dari  internet,  kedua  pengambilan gambar  secara  manual.  Banyak  data dipengaruhi  oleh  banyak class yang  ada pada  model,  dan  banyak  kategori  atau class pada uji coba kali ini adalah 4 class atau  4  gerakan  bahasa  isyarat,  masing- masing class memiliki  data  gambar sebanyak  4  atau  5  gambar  yang  nantinya akan  dilakukan  proses  augmentasi  atau penambahan  gambar  dari  data  gambar sebelumnya.
Setelah dilakukan pengumpulan data,  dan  karena  jumlahnya  masih  terlalu sedikit  untuk  proses  melatih  model,  data gambar  diperbanyak  dengan  cara  di augmentasi  pada  tahap  ini.  Augmentasi sendiri  merupakan  proses  mengubah  atau memodifikasi  gambar  sedemikian  rupa sehingga  komputer  akan  mendeteksi bahwa gambar yang diubah adalah gambar yang berbeda, namun manusia masih dapat mengetahui  bahwa  gambar  yang  diubah tersebut  adalah  gambar  yang  sama (Mahmud,  Adiwijaya,  dan  Faraby  2019). Berikut  jumlah  gambar  setelah  dilakukan augmentasi :
Tabel 1. Jumlah data setelah augmentasi Class Jumlah Data Saya 110 Kamu 105 Mau 106 Kemana 85 Total 406

## Data Preparation
Data yang telah dikumpulkan kemudian  di  proses  dengan  memberikan label dan bounding box pada keseluruhan data  gambar.  Pada  tahap  ini  juga  data gambar  di  bagi  untuk  keperluan  proses training model  di  tahap  selanjutnya. Pembagian dataset terdiri dari tiga bagian, yakni  data train ,data validation dan  data test ,  data train digunakan  untuk  melatih model,  data  ini  yang  nantinya  berubah
menjadi pengetahuan bagi model setelah di validasi dengan data validation , kemudian hasil dari latihan yang berupa model, di uji coba dengan data test untuk  melihat hasil perrforma dari model.
Tabel 2. Pembagian data Data Train Data Validation Data Test Jumlah Gambar 328 38 40 Persentase 80% 10% 10% Gambar per kelas Saya 82 13 15 Kamu 87 10 8 Mau 75 7 6 Kemana 84 8 11

## Modelling
Setelah  melewati  pre-processing data,  dalam  tahap  ini  data  di  latih menggunakan algoritma machine learning untuk  menghasilkan  model  yang  akan digunakan  pada  tahap  selanjutnya.  Pada penelitian ini arsitektur pre-trained model yang dipilih untuk digunakan pada proses train adalah EfficientDet-lite0 ,  model  ini dipilih  karena  memiliki size dan latency yang  rendah  dibanding    model  lainnya yang sejenis, hal ini dibutuhkan agar dapat berjalan  lancar  pada  aplikasi mobile android  yang  juga  tergantung  dari spesifikasi smartphone .
Tabel 3. Informasi model arsitektur Model Arsitektur Ukuran(mega bytes) Latency EfficientDet- Lite0 4.4 37 EfficientDet- Lite1 5.8 49 EfficientDet- Lite2 7.2 69 EfficientDet- Lite3 11.4 116 EfficientDet- Lite4 19.9 260
Gambar 2 . grafik cls_loss dan val_cls_loss selama proses modelling .
Gambar 3. grafik box_loss dan val_box_loss selama proses modelling Pada  grafik  gambar  2  terlihat  jika nilai  variabel cls_loss dan val_cls_loss memiliki  persamaan  nilai  penurunan loss atau  gagal  yang  berarti  pada  saat  melatih model  proses  klasifikasi  antara  data train dengan  data validation berjalan  dengan baik,  begitu  juga  pada  grafik  gambar  3, proses melatih bounding box juga berjalan dengan  cukup  baik,  dapat  dilihat  pada epochs ke-4  hingga  ke-20  terdapat fluktuasi pada variabel val_box_loss yang berarti  terdapat  kenaikan  dan  penurunan nilai loss pada rentang epochs ini, dan pada epochs ke-4  hingga  ke-50 val_box_loss stagnan di kisaran nilai loss 0,002.

## Evaluation
Model  yang  baik  adalah  model yang  memiliki performance  scores yang optimal,    karena  jika  nilai performance scores ( mAP )  yang  dihasilkan  tinggi, model  tersebut  belum  tentu  baik  saat melakukan  proses  deteksi  dengan  data yang lain atau data baru, hal ini kemudian disebut  sebagai overfitting ,  bergitu  juga
sebaliknya,  jika  nilai average  precision yang dihasilkan rendah dapat mengakibatkan model menjadi underfitting atau  tidak  dapat  mendeteksi objek  pada input gambar  yang  diberikan.
Nilai mAP didapat  dari  perhitungan berikut:
𝑚𝐴𝑃 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑃 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 (1) Keterangan : mAP = Rerata nilai AP atau performa model Total AP = Jumlah keseluruhan nilai AP class pada model Jumlah Class  = Banyak class pada model Tabel 4. Performa model Variabel performa Performa model mAP 0.7788723 AP_/Mau 0.76567405 AP_/Saya 0.81283206 AP_/Kemana 0.8278907 AP_/Kamu 0.70909244 Dari nilai-nilai diatas, dapat dikatakan  model  yang  dilatih  memilliki performa  yang  cukup  baik  yakni  sebesar 77%,  hal  ini  masih  perlu  dibuktikan dengan melakukan uji inferensi menggunakan data test , berikut hasilnya :
Gambar 4. Bahasa isyarat “kemana”.
Gambar 5. Bahasa isyarat “saya”.
Gambar 6. Bahasa isyarat “kamu”

## Gambar 7. Bahasa isyarat “mau”

## Deployment
Pada  tahap  ini  setelah  model  di evaluasi dan memiliki nilai mean average precesion yang  dirasa  cukup  optimal,  di integrasikan  kedalam  aplikasi  android. Berikut contoh hasilnya:
Gambar 8. Detektsi real time dalam aplikasi android

## KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan aplikasi android  yang  menerapkan  kecerdasan buatan  di  dalamnya.  Pengembangan aplikasi  dimulai  dari  pengumpulan  data, pengolahan  dan  persiapan  data  sebelum masuk ke tahap modelling , kemudian di uji dan  di  evaluasi  untuk  mendapatkan  hasil yang  optimal.  Model  AI  yang  dirancang memiliki  4 class serta  telah  dapat mendeteksi  saat  di  uji  coba  dengan aplikasi,  hal  ini  juga  dibuktkan  dengan nilai mean average precision yang optimal yakni  sebesar  77%.  Karena  model  AI hanya memiliki 4 class , peneliti berencana menambahkan class atau  gerakan  bahasa isyarat  (BISINDO)  yang  lain  terutama dasar-dasarnya,  seperti  isyarat  abjad, angka  dan  sebagainya  sehingga  dapat menjadi solusi bagi siapapun yang hendak belajar bahasa isyarat (BISINDO).
Penelitian  ini  masih  dalam  tahap pengembangan,  sehingga  masih  banyak yang  harus  diperbaiki.  Diharapkan  karya ilmiah  ini  dapat  menjadi  referensi  yang cukup  bagi  siapa  saja  yang  hendak membuat model machine learning menggunakan platform tensorflow lite Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat disempurnakan  dengan  menambahkan seluruh  gerakan  isyarat  BISINDO  agar aplikasi  dapat  digunakan  sebagaimana mestinya  atau  dapat  pula  menggunakan metode semantic  segmentation untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.

## REFERENSI
Abror,  Khozin.  2013.  “PERSEPSI
PEMUSTAKA TENTANG KINERJA  PUSTAKAWAN  PADA LAYANAN SIRKULASI DI PERPUSTAKAAN DAERAH KABUPATEN SRAGEN.” Aeniah,  Apip  Supiandi,  Irwan  Tanu Kusnadi,  dan Rina Riniawati. 2020.
“Pengembangan  Aplikasi  Interaktif Bahasa  Isyarat  Indonesia  Berbasis
Android.” Jurnal Informatika (JURIN) 3(2):1–10.
B, A. Asni, Amin, dan Mayda Waruni K.
2021.  “Penerapan  Metode  Yolo
Object  Detection  V1  Terhadap Proses Pendeteksian Jenis Kendaraan  Di  Parkiran.” JTE UNIBA 6(1):1–6. Borman, Rohmat Indra, Bentar Priopradono,  dan  Abdul  Rahman Syah. 2017. “Klasifikasi Objek Kode Tangan  Pada  Pengenalan  Isyarat Alphabet  Bahasa  Isyarat  Indonesia (Bisindo).” Seminar Nasional
Informatika Dan Aplikasinya (SNIA)
1–4.
Gumilar,  Gugum,  Eka  Wahyu  Hidayat, dan  Andi  Nur  Rachman.  2021. “Aplikasi Pengenalan Bahasa Isyarat Berbasis  Android  Untuk  Siswa Penyandang Tuna Rungu.” Scientific Articles  of  Informatics  Students 1– 10.
Hasma, Yunita Aulia, dan Widya Silfianti.
2018.  “IMPLEMENTASI  DEEP
LEARNING MENGGUNAKAN FRAMEWORK TENSORFLOW DENGAN METODE FASTER REGIONAL  CONVOLUTIONAL NEURAL  NETWORK  UNTUK PENDETEKSIAN JERAWAT.” Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa 23(2):1–14. Liesnaningsih, Liesnaningsih, Dian Kasoni, dan Djamaludin Djamaludin. 2022. “Prototype Robot Penyemprot  Disinfektan  Dengan Metode Research And Development.” JIKA (Jurnal Informatika) 6(2):135. doi: 10.31000/jika.v6i2.5914. Lubis, M. Sobron Yamin. 2021. “IMPLEMENTASI  ARTIFICIAL INTELLIGENCE  PADA  SYSTEM MANUFAKTUR TERPADU.” SEMNASTEK UISU 1–7.
Mahmud,  Kamal  Hasan,  Adiwijaya,  dan
Said  al  Faraby.  2019.  “Klasifikasi Citra  Multi-Kelas  Menggunakan
Convolutional Neural  Network.” E- Proceeding of Engineer 1–10.
Nugroho,  Hardiman,  dan  Ani  Yoraeni. 2022.  “Rule  Based  Expert  System Untuk  Program  Latihan  Fitness.”
JIKA (Jurnal Informatika) 6(2):119. doi: 10.31000/jika.v6i2.5084.
Nurofik, Agus, Elsy Rahajeng, Novi Yona Sidratul  Munti,  Sutisna,  Hamdan Firmansyah,  Amar  Sani,  Decky
Hendarsyah, Sukri Adrianto, Wawang Adi Darma, Arief Herdiansah, Deny Ariestiandy, Desi Nurnaningsih, Iwan Setiawan,
Adrianto  Sugiarto  Wiyono,  dan Zaharah. 2021. Pengantar Teknologi Informasi .  Ed.1.  disunting  oleh  I. Kusumawati  dan  M.  Sari.  Crebon: Insania.
Permana,  Angga  Aditya,  Analekta  Tiara
Perdana, dan Yanuardi Eka Ramadhan. 2022. “Mobile Educational Game of Animal Guess in Android Platform.” JIKA (Jurnal
Informatika) 6(3):317–23. doi:
10.31000/jika.v6i3.6811.
Ramadhan,  Glenn,  Jansen  Wiratama,  dan Angga  Aditya  Permana.  2022. “Development  of  Virtual  Painting Method Using OpenCV Library with Finger  Gesture  on  Online  Learning
Platform.” JIKA (Jurnal Informatika) 6(3):332–41. doi: 10.31000/jika.v6i3.6875.
Syariah  Rosita  Dewi.  2018.  “Deep Learning  Object  Detection  Pada Video  Menggunakan  Tensorflow Dan Convolutional Neural Network.” Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta. Wantania, Beatrix B. M., Sherwin R. U. A. Sompie,  dan  Feisy  D.  Kambey.
2020.  “Penerapan  Pendeteksian
Manusia Dan Objek Dalam
Keranjang  Belanja  Pada  Antrian  Di Kasir.” Jurnal  Teknik  Informatika 15(2):1–8.