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

## Teknologi Augmented Reality dalam Perancangan Aplikasi Pembelajaran Bahasa Isyarat
Sugeng a1 , Taufiq Nuzwir Nizar b2 , Bob Nathanael c3 ac Prodi Sistem Komputer, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipatiukur, Bandung, 40132, Jawa Barat, Indonesia
1 sugeng@email.unikom.ac.id
3 neinyacth@gmail.com
b Institusi Penulis Kedua Jl. Dipatiukur, Bandung, 40132, Jawa Barat, Indonesia
2 taufiq.nuzwir@email.unikom.ac.id

## Abstrak
Setiap individu berkomunikasi untuk memahami maksud dan tujuan orang lain terhadap dirinya maupun lingkungannya. Namun, beberapa individu menghadapi kesulitan dalam berkomunikasi, terutama penyandang Tunarungu. Penelitian ini bertujuan membuat aplikasi pembelajaran bahasa isyarat yang menggabungkan teknologi pengenalan suara (speech to text)  bebasis  pembelajaran  mesin  dan  Augmented  Reality  untuk  membantu  penyandang  tunarungu  dalam berkomunikasi.  Pertama  aplikasi  akan  mengenali  masukkan  suara  dan  mengubahnya  menjadi  teks.  Setiap  teks  yang dikenali  kemudian  diubah  menjadi  gerakan  bahasa  isyarat  SIBI  yang  ditampilkan  dalam  bentuk  animasi  3D  melalui Augmented Reality. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, aplikasi berhasil mencapai tujuan yang ditetapkan, dengan  integrasi  pengenalan  suara  ke  teks  dan  gerakan  3D  Augmented  Reality  mencapai  tingkat  keberhasilan  77.5%. Aplikasi  dapat  mengenali  ucapan  suara  huruf  A-Z.  Selain  itu  aplikasi  ini  juga  berhasil  mengenali  kata  perkata serta  mampu  mengenali  ucapan  dalam  bentuk  kalimat  masimal  5  kata  setiap  kalimat.  Setiap  huruf  dan  kata selanjutnya dapat diubah menjadi gerakan 3D pada augmented reality.
Kata kunci: Bahasa Isyarat, Pengenalan Suara, Augmented Reality, Media Pembelajaran

## Augmented Reality Technology in Designing Sign Language Learning Applications

## Abstract
Every individual communicates to understand the intentions and goals of other people towards themselves and their  environment.  However,  some  individuals  face  difficulties  in  communicating,  especially  the  Deaf.  This research  aims  to  create  a  sign  language  learning  application  that  combines  machine  learning-based  speech  to text methods and Augmented Reality to help deaf people communicate. First the application will recognize voice input and convert it to text. Each recognized text is then converted into SIBI sign language movements which are displayed in the form of 3D animation via Augmented  Reality. Based on the results of the tests that have been carried  out,  the  application  has  succeeded  in  achieving  the  set  goals,  with  the  integration  of  voice  recognition into text and 3D Augmented Reality movements reaching a success rate of 77.5%. The application can recognize the sound of letters A-Z. Apart from that, this application is also successful in recognizing words per word and is able to recognize speech in sentence form with a maximum of 5 words per sentence. Each letter and word can then be transformed into 3D movement in augmented reality.
Keywords: Sign Language, Speech recognition, Augmented Reality, Learning Media

## I. P ENDAHULUAN
Bagian  penting  dalam  interaksi  antar  manusia  adalah komunikasi  agar  dapat  bertukar  informasi.  Melalui komunikasi  manusia  dapat  bertukar  informasi  dan berinteraksi  satu  dengan  yang  lainnya  [1].  Melalui komunikasi manusia dapat menyampaikan pesan, ide, dan perasaan  mereka.  Meski  demikian,  terdapat  sebagian orang  yang  mengalami  kesulitan  dalam  berkomunikasi
terutama  bagi  mereka  yang  mengalami  keterbelakangan fisik  seperti  tunarungu  [2].  Seseorang  dengan  kondisi tunarungu adalah mereka yang mengalami cacat fisik  atau keterbatasan  dalam  hal  pendengaran.  Seseorang  dengan kondisi  tunarunggu  dapat  diperoleh  sejak  seseorang tersebut  dilahirkan  maupun  disebabkan  oleh  penyakit tertentu  bahkan  dapat  disebabkan  karena  kecelakaan  [3]. World  Health  Organization (WHO)  merilis  informasi
terkait  jumlah  penderita  yang  mengalami  ganguan pendengaran  diseluruh  dunia.  Ada  sekitar  430  juta  orang yang  mengalami  ganguan  pendengaran  pada  tahun  2019. Jumlah  ini  setara  dengan  5%  dari  total  jumlah  penduduk dunia.  Sementara  catatan  yang  dikeluarkan  oleh  Badan Pusta  Statistik  (BPS)  terdapat  4.019  jiwa  penyandang disabilitas tunarungu di Jawa Barat [4, 5].
Dengan  keterbatasan  pendengaran  yang  dimiliki. Seorang tunarungu biasanya memanfaatkan bahasa isyarat untuk  dapat  berkomunikasi  dengan  orang  lain.  Dengan mengerakkan  tangan  ataupun  jari  dengan  bentuk  tertentu komunikasi non-verbal tersebut akan membantu tunarunggu  dalam  menerima  maupun  menyampaikan sebuah  informasi[6].  Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia (SIBI)  dan  Bahasa  Isyarat  Indonesia  (BISINDO) merupakan  dua  jenis  model  bahasa  isyarat  yang berkembang di masyarakat Indonesia[1, 7].
Kemajuan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah menghasilkan  terobosan  di  berbagai  bidang,  termasuk pendidikan. Teknlogi yang banyak dikembangkan saat ini adalah  teknologi Augmented  Reality (AR).  Kemampuan AR  adalah  menggabungkan  dunia  virtual  dengan  dunia nyata  menjadi  sebuah  bentuk  dua  dimensi  maupun  tiga dimensi  yang  terlihat  sangat  nyata.  AR  dapat  membantu manusia dalam memahami konsep bentuk menjadi bentuk yang  lebih  nyata  sesuai  dengan  aslinya.  Pada Augmented Reality  marker-based ,  AR  membutuhkan  marker  yang berupa  gambar  atau  QR  sebagai  rujukan  untuk memvisualisasikan  objek.  Sementara  itu,  AR  markerless- based  tidak  memerlukan  marker  sebagai  rujukan, melainkan  permukaan  datar  atau  objek  di  sekitar pengguna  [8][10][11].  Selain  itu,  pengenalan  suara  juga digunakan  sebagai  masukan  untuk  menjalankan  animasi dalam aplikasi ini. Setelah suara pengguna diubah menjadi teks menggunakan Google Speech API, teks tersebut akan digunakan untuk menjalankan terkait kata atau frasa yang diucapkan oleh pengguna[12].
Masalah  yang  sering  dihadapi  bagi  penyandang tunarungu  maupun  masyarakat  secara  luas  adalah keterbatasan  informasi  terkait  bentuk  bahasa  isyarat  yang umum digunakan dalam berkomunikasi. Serta masyarakat sulit  mencari  referensi  dan  cara  untuk  menggunakan bahasa  isyarat  dengan  mudah.  Maka  berdasarakan kebutuhan tersebut dibuatlah sebuah aplikasi pembelajaran  bahasa  isyarat  menggunakan  metoda pengenalan suara ke teks berbasis pembelajaran mesin dan Augmented  Reality .  Aplikasi  ini  nantinya  diharapkan dapat  digunakan  oleh  masyarakat  secara  luas  untuk mempelajari bahasa isyarat

## II. M ETODOLOGI
Beberapa  metoda  penelitian  dalam  pengembangan aplikasi pembelajaran bahasa isyarat diantaranya:

## A. Studi awal dan Studi Literatur
Tahapan  riset  dimulai  dengan  mencari  literatur  yang berkaitan  dengan  pengembangan  aplikasi  pembelajaran bahasa isyarat menggunakan augmented reality
1) Augmented  Reality: adalah  teknologi  terkini  yang membantu  pengguna  untuk  dapat  melihat  sebuah  object
nampak  nyata  seperti  aslinya.  AR  menggabungkan  dunia maya dengan dunia nyata dalam format tiga dimensi yang ditampilkan secara real-time.[8][13].
2) Tunarungu: merupakan  sebuah  kondisi  seseorang yang  mengalami  keterbatasan  fisik  berupa  kehilangan pendengaran  sebagian  atau  keseluruhan  pada  salah  satu atau  kedua  telinga.  Pada  orang  dewasa  biasanya  hanya dapat  mendengar  pada  kisaran  dibawah  40  desibel  (dB). Sementara  kondisi  tunarungu  pada  anak-anak  biasanya tidak  dapat  mendengan  suara  pada  kisaran  lebih  dari  30 dB.  Beberapa  faktor  yang  dapat  menyebabkan  tunarungu diantaranya  adalah,  komplikasi  saat  lahir,  penyakit menular,  infeksi  telinga  kronis,  penggunaan  obat-obatan tertentu, paparan kebisingan berlebihan, dan penuaan [3].

## 3)  Bahasa Isyarat
Bahasa  yang  dapat  digunakan  oleh  seorang  tunarungu dalam berkomunikasi adalah menggunakan bahasa isyarat. Bahasa  Isyarat  dibentuk  oleh  tangan,  wajah,  dan  tubuh, dan  setiap  gerakan  tangan  pada  bahasa  isyarat  memiliki makna yang berbeda dan kompleks. Sistem Isyarat Bahasa Indonesia  (SIBI)  adalah  salah  satu  diantara  dua  bahasa isyarat  yang  umum  digunakan  di  Indonesia.  Jenis  kedua yang  sering  digunakan  adalah  Bahasa  Isyarat  Indonesia (BISINDO) [7][14][15][16].
4) Google  Speech: Dalam  pengembangan  aplikasi android  salah  satu  hal  yang  memudahkan  dalam pengembangannya  adalah  menggunakan  framework. Framework akan memudahkan programer dalam mengembangkan  aplikasi  karena  pengembang  tidak perlu memikirkan  bentuk  algoritma  yang  akan  digunakan uantuk  menyelesaikan  tugas  tertentu  yang  dianggap  sulit. Salah satu Application Programming Interface (API) yang dikembangkan  oleh  Google  untuk  mengenali  suara  dan mengubahnya menjadi teks yaitu Google Speech.
Alasan  terkait  pemilihan  framework  Google  speech adalah  karena  memiliki  akurasi  yang  tinggi,  mendukung bergai  bahasa  untuk  dapat  dikenali  dan  juga  mampu memberi layanan dengan jumlah data yang banyak. Dalam prosesnya suara yang diucapkan akan diterima oleh sistem dan  dikonversi  menjadi  teks.  Teks  yang  berhasil dikonversi  akan  digunakan  sebagai  masukkan  dalam membentuk  bahasa  isyarat.  Aplikasi  yang  memanfaatkan google  speech  dapat  mengintegrasikan  fitur  pengenalan suara yang memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi melalui suara dengan aplikasi [9].

## B. Menentukan Tujuan
Adapun  tujuan  penelitian  pengembangan  aplikasi bahasa  isyarat  dengan  menafaatkan Augmented  Reality adalah sebagai sarana untuk membuat aplikasi pembealjaran  yang  memabtu  masyarakat  secara  luas dalam memahami basaha isyarat. Penelitian ini menggabungkan pengenalan suara Google Speech dengan teknologi augmented reality untuk menghadirkan aplikasi yang  menarik  dan  mudah  digunakan.  Aplikasi  dapat mengubah  suara  yang  diterima  ke  dalam  bentuk  teks, kemudian mengubah teks tersebut menjadi gerakan bahasa isyarat SIBI.

## C. Implementasi Augmented Reality
Pada
penelitian ini, Augmented Reality diimplementasikan  menggunakan  metode  pelacakan markerless-based dengan teknik pengenalan bidang datar, yang disediakan oleh SDK EasyAR. Proses implementasi dapat dilakukan dengan cara mengimpor SDK EasyAR ke dalam  proyek  Unity.Lalu,  setelah  EasyAR  berhasil diintegrasikan  ke  dalam  proyek,  langkah  berikutnya adalah menyertakan pelacakan Markerless ke dalam panel Hierarchy  yang  ada  disebelah  kiri  layar.  Langkah berikutnya  adalah  mengimpor  model  3D  yang  berbentuk humanoid ke  dalam  proyek.  Model  ini  akan  digunakan sebagai  objek  untuk  menganimasikan  gerakan  bahasa isyarat  SIBI.  Gambar  1  menunjukkan  hasil  implementasi 3D yang digunakan untuk augmented reality .

## Gambar 1. Memasukkan Model 3D

## D. Implementasi Pengenalan Suara
Implementasi  pengenalan  suara  pada  aplikasi  ini  dapat dilakukan dengan cara mengimpor library Google Speech ke  dalam  proyek  unity.  Setelah library terintegrasi, aplikasi  dapat  mengenali  suara  berupa  kata-kata  atau kalimat  yang  nantinya  diubah  menjadi  teks.  Kemudian teks  yang  didapat  akan  dijadikan  referensi  untuk menjalankan  animasi  gerakan  bahasa  isyarat  dalam tampilan Augmented Reality .
Setelah  plugin  berhasil  diimpor  dan  pengenalan suara  sudah  terintegrasi  dengan  proyek,  langkah selanjutnya adalah
mengatur
dan mengimplementasikan antarmuka yang akan digunakan  pengguna  untuk  berinteraksi  dengan aplikasi .

## E. Implementasi Antarmuka Aplikasi

## 1. Antarmuka Menu Utama
Antarmuka  menu  utama  ini  merupakan  antarmuka utama  yang  berisikan  empat  tombol  yaitu  start, bantuan,  tentang,  dan  keluar.  Hasil  implementasi dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Implementasi Antarmuka Menu Utama
2. Antarmuka Start: Antarmuka ini memperlihatkan berbagai  tombol  yang  memberikan  akses  ke  fitur-fitur utama  aplikasi.  Penjelasan  untuk  setiap  fungsi  tombol dapat  dilihat  sesuai  urutan  nomor,  mulai  dari  1  yang merupakan  tombol  untuk  menjalankan  AR,  kemudian tombol  mikrofon  untuk  menjalankan  pengenalan  suara, tombol  kamus  untuk  alfabet  A-Z,  tombol  stop  untuk menghentikan  animasi  yang  berjalan,  slider  untuk mengatur kecepatan animasi.
Fitur  tombol  kembali  pada  aplikasi  dapat digunakan untuk kembali ke menu utama. Tersedia juga tombol tips yang  akan  membantu  untuk  menjelaskan  fungsi  seluruh tombol.  Gambar  3  menunjukkan  tampilan  ketika penekanan  tombol  star  dilakukkan.  Saat  tombol  star ditekan  maka  akan  masuk  pada  menu  star,  dimana program mulai melakukkan scanning.

## Gambar 3. Implementasi Antarmuka Menu Start

## 3. Antarmuka Menu Bantuan
Menunjukkan  tampilan  menu  “Bantuan”  yang berisikan  informasi  cara  penggunaan  aplikasi pembelajaran  bahasa  isyarat  dengan Augmented Reality ini.

## 4. Antarmuka Menu Tentang
Menunjukkan  tampilan  menu  “Tentang”  yang memberikan  informasi  mengenai  deskripsi  singkat aplikasi, pengembang, dan versi aplikasi.

## III. H ASIL DAN D ISKUSI
Hasil  pengujian  pada  aplikasi  “Pembelajaran  Bahasa Isyarat  Menggunakan  Teknologi  Augmented  Reality dengan Metode Markerless” akan dicantumkan pada tabel hasil, dimana jika hasil sesuai dengan harapan, maka akan berikan  keterangan  berhasil.  Namun  jika  hasilnya  tidak sesuai  harapan,  makaakan  diberikan  keterangan  tidak berhasil.

## A. Hasil Pengujian Tombol Kamus A-Z
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa animasi  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  jelas  ketika tombol  dari  panel  kamus  ditekan.  Hasil  pengujian penekanan tombol A-Z seperti terlihat pada Tabel 1.
TABEL I
T ABEL H ASIL P ENGUJIAN T OMBOL K AMUS A-Z No Deskripsi Pengujian Hasil yang Diharapkan Kesimpulan 1. Tombol Animasi “A” ditekan Animasi bahasa isyarat “A” akan dimainkan Berhasil 2. Tombol Animasi “B” ditekan Animasi bahasa isyarat “B” akan dimainkan Berhasil 3. Tombol Animasi “C” ditekan Animasi bahasa isyarat “C” akan dimainkan Berhasil 4. Tombol Animasi “D” ditekan Animasi bahasa isyarat “D” akan dimainkan Berhasil 5. Tombol Animasi “E” ditekan Animasi bahasa isyarat “E” akan dimainkan Berhasil 6. Tombol Animasi “F” ditekan Animasi bahasa isyarat “F” akan dimainkan Berhasil 7. Tombol Animasi “G” ditekan Animasi bahasa isyarat “G” akan dimainkan Berhasil 8. Tombol Animasi “H” ditekan Animasi bahasa isyarat “H” akan dimainkan Berhasil 9. Tombol Animasi “I” ditekan Animasi bahasa isyarat “I” akan dimainkan Berhasil 10. Tombol Animasi “J” ditekan Animasi bahasa isyarat “J” akan dimainkan Berhasil 11. Tombol Animasi “K” ditekan Animasi bahasa isyarat “K” akan dimainkan Berhasil 12. Tombol Animasi “L” ditekan Animasi bahasa isyarat “L” akan dimainkan Berhasil 13. Tombol Animasi “M” ditekan Animasi bahasa isyarat “M” akan dimainkan Berhasil 14. Tombol Animasi “N” ditekan Animasi bahasa isyarat “N” akan dimainkan Berhasil 15. Tombol Animasi “O” ditekan Animasi bahasa isyarat “O” akan dimainkan Berhasil 16. Tombol Animasi “P” ditekan Animasi bahasa isyarat “P” akan dimainkan Berhasil 17. Tombol Animasi “Q” ditekan Animasi bahasa isyarat “Q” akan dimainkan Berhasil 18. Tombol Animasi “R” ditekan Animasi bahasa isyarat “R” akan dimainkan Berhasil 19. Tombol Animasi “S” ditekan Animasi bahasa isyarat “S” akan dimainkan Berhasil 20. Tombol Animasi “T” ditekan Animasi bahasa isyarat “T” akan dimainkan Berhasil 21. Tombol Animasi “U” ditekan Animasi bahasa isyarat “U” akan dimainkan Berhasil 22. Tombol Animasi “V” ditekan Animasi bahasa isyarat “V” akan dimainkan Berhasil 23. Tombol Animasi “W” ditekan Animasi bahasa isyarat “W” akan dimainkan Berhasil 24. Tombol Animasi “X” ditekan Animasi bahasa isyarat “X” akan dimainkan Berhasil 25. Tombol Animasi Animasi bahasa isyarat Berhasil
“Y” ditekan “Y” akan dimainkan 26. Tombol Animasi “Z” ditekan Animasi bahasa isyarat “Z” akan dimainkan Berhasil
Berdasarkan  hasil  yang  ditunujukkan  pada  Tabel  1, diperoleh seluruh uji coba animasi dari panel kamus dapat berjalan sesuai dengan tombol alfabet a-z yang ditekan

## B. Hasil Pengujian Pengenalan Suara dan Animasi
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa animasi  dapat  berjalan  sesuai  dengan  kata-kata  yang diucapkan  ketika  diberi  masukkan  suara.  Hasil  pengujian pengenalan suara seperti terlihat pada Tabel 2.
TABEL III H ASIL P ENGUJIAN P ENGENALAN S UARA DAN A NIMASI No Deskripsi Pengujian Hasil yang Diharapkan Kesimpulan 1. Mengucapkan “Nama” Animasi bahasa isyarat “Nama” akan dimainkan Berhasil 2. Mengucapkan “Saya” Animasi bahasa isyarat “Saya” akan dimainkan Berhasil 3. Mengucapkan “Maaf” Animasi bahasa isyarat “Maaf” akan dimainkan Berhasil 4. Mengucapkan “Aku” Animasi bahasa isyarat “Aku” akan dimainkan Berhasil 5. Mengucapkan “Kita” Animasi bahasa isyarat “Kita” akan dimainkan Berhasil 6. Mengucapkan “Kamu” Animasi bahasa isyarat “Kamu” akan dimainkan Berhasil 7. Mengucapkan “Siapa” Animasi bahasa isyarat “Siapa” akan dimainkan Berhasil 8. Mengucapkan “Dia”
Animasi bahasa isyarat “Dia” akan dimainkan Berhasil 9. Mengucapkan “Nama Saya” Animasi bahasa isyarat “Nama Saya” akan dimainkan berurutan Berhasil 10.
Mengucapkan “Siapa Dia” Animasi bahasa isyarat “Siapa Dia” akan dimainkan berurutan Berhasil 11. Mengucapkan “Siapa Nama Kamu” Animasi bahasa isyarat “Siapa Nama Kamu” akan dimainkan berurutan Berhasil 12. Mengucapkan “Maaf Siapa Nama Kamu” Animasi bahasa isyarat “Maaf Siapa Nama Kamu” akan dimainkan berurutan Berhasil
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2, diperoleh  seluruh  uji  coba  pengenalan  suara  dan  animasi dapat  berjalan  sesuai  dengan  kata  atau  kalimat  yang diucapan  secara  berurutan.  Namun  keterbatasan  dalam pengujian  adalah  jumlah  kata  atau  suara  masukan  adalah maksimal sampai empat kata saja.
C. Hasil Pengujian Akurasi Pengenalan Suara
Hasil  pengujian  akurasi  sistem  dalam  mengenali masukkan suara yang dicoba dengan beberapa kata dasar. Dalam  pengujian  kata  diulang  sampai  sepuluh  kali  dan dilihat akurasi pengenalan suara tersebut. Hasil pengujian seperti  terlihat  pada  Tabel  3.  Hasil  Pengujian  Akurasi Pengenalan Suara
TABEL IIIII
H ASIL P ENGUJIAN A KURASI P ENGENALAN S UARA Kata yang Diuji Berhasil Tidak Berhasil Dia 7 3 Siapa 8 2 Kamu 7 3 Aku 10 0 Maaf 9 1 Kita 6 4 Saya 8 2 Nama 7 3
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3, dimana dari 8 kata yang diuji masing-masing sebanyak 10 kali  diperoleh  tingkat  keberhasilan  sebanyak  62  kali dengan  jumlah  kegagalan  sebanyak  18  kali.    Artinya  tidak semua  kata  yang  diucapakan  akan  dapat  dikenali  oleh  aplikasi dengan sempurna.

## IV. K ESIMPULAN
Hasil implementasi dan pengujian sistem pada aplikasi “Pembelajaran  Bahasa  Isyarat  Menggunakan  Teknologi Augmented Reality dengan Metode Markerless ” menghasilkan  beberapa  kesimpulan  yaitu,  Pertama, pengujian  tombol  A-Z  menunjukkan  bahwa  sistem berhasil merespons input pengguna dengan tingkat 100%. Kedua, pengenalan suara dan animasi telah diintegrasikan dengan sukses, sesuai dengan hasil pengujian. Ketiga, dari 8  kata  yang  diuji,  dimana  masing-masing  kata  diujikan sebanyak  10  kali  diperoleh  tingkat  keberhasilan  sebesar 77.5%.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  dan  penghargaan kepada  Direktorat  Penelitian  dan  Pengabdian  pada Masyarakat Universitas Komputer Indonesia atas dukungan  dan  bantuan  hingga  penelitian  ini  dapat terlaksana.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  S.  Nugraheni,  A.  P.  Husain,  and  H.  Unayah, "Optimalisasi penggunaan bahasa isyarat dengan sibi  dan  bisindo  pada  mahasiswa  difabel tunarungu  di  prodi  pgmi  uin  sunan  kalijaga," Jurnal Holistika, vol. 5, no. 1, pp. 28-33, 2021.
[2] B.  L.  Basyah  and  F.  M.  Elvina,  "Rancang Bangun  Aplikasi  Pembelajaran  Bahasa  Isyarat Berbasis Android."
[3] A.  Harpini,  "Infodatin  Pusat  Data  dan  Informasi Kementrian  Kesehatan  RI  Disabilitas  Rungu," 2019.
[4] O.  World  Health, World  report  on  hearing . Geneva: World Health Organization, 2021.
[5] B. P. Statistik, "BANYAKNYA DESA MENURUT  KEBERADAAN  PENYANDANG
CACAT  DI  PROVINSI  JAWA  BARAT,"  18
Juni 2021 2021.
[6] F. Shah, M. S. Shah, W. Akram, A. Manzoor, R. O.  Mahmoud,  and  D.  S.  Abdelminaam,  "Sign language  recognition  using  multiple  kernel learning:  A  case  study  of  Pakistan  sign language," Ieee Access, vol. 9, pp. 67548-67558, 2021.
[7] R. Fatmawati, R. Asmara, Y. R. Prayogi, and R.
Y.  Hakkun,  "Aplikasi  Pembelajaran  Sistem Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI)  Berbasis  Voice Menggunakan
OpenSIBI," Technomedia
Journal, vol. 7, no. 1 Juni, pp. 22-39, 2022.
[8] B.  Afandi,  I.  Kustiawan,  and  N.  Herman, "Exploration  of  the  augmented  reality  model  in learning,"  in Journal  of  Physics:  Conference Series , 2019, vol. 1375, no. 1: IOP Publishing, p. 012082.
[9] A.  Akbar,  A.  Y.  Husodo,  and  A.  Zubaidi, "Implementasi Google Speech API Pada Aplikasi Koreksi  Hafalan  Al-Quran  Berbasis  Android," Jurnal  Teknologi  Informasi,  Komputer,  Dan Aplikasinya (JTIKA), vol. 1, no. 1, pp. 1-8, 2019.
[10] A. F. Ramadhan, A. D. Putra, and A. Surahman, "Aplikasi Pengenalan Perangkat Keras Komputer Berbasis  Android  Menggunakan  Augmented Reality  (Ar)," Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi, vol. 2, no. 2, pp. 24-31, 2021.
[11]  M.  A.  Bintang,  R.  Harwahyu,  and  R.  F.  Sari, "SMARIoT:  Augmented  Reality  for  Monitoring System  of  Internet  of  Things  using  EasyAR,"  in 2020 4th International Conference on Informatics and Computational Sciences (ICICoS) , 2020: IEEE, pp. 1-6.
[12] N. Anggraini,  A.  Kurniawan,  L.  K.  Wardhani, and  N.  Hakiem,  "Speech  recognition  application for  the  speech  impaired  using  the  android-based google  cloud  speech  API," TELKOMNIKA (Telecommunication  Computing  Electronics  and Control), vol. 16, no. 6, pp. 2733-2739, 2018.
[13] [13] B.  Baglama,  Y.  Yucesoy,  and  A. Yikmis,  "Using  animation  as  a  means  of enhancing  learning  of  individuals  with  special needs," TEM Journal, vol. 7, no. 3, p. 670, 2018.
[14] S. Anugerah, S. Ulfa, and A. Husna, "Pengembangan  Video  Pembelajaran  Bahasa
Isyarat Indonesia (Bisindo) Untuk Siswa Tunarungu  Di  Sekolah  Dasar  Luar  Biasa," JINOTEP: Jurnal Inovasi Teknologi Pembelajaran, vol. 7, no. 2, pp. 76-85, 2020.
[15] R. Ridwang, "Pengenalan bahasa isyarat indonesia  (SIBI)  menggunakan  leap  motion controller  dan  algoritma  data  mining  naïve bayes," Jurnal  INSYPRO  (Information  System and Processing), vol. 2, no. 2, 2017.
[16] G.  Gumelar,  H.  Hafiar,  and  P.  Subekti,  "Bahasa isyarat  indonesia  sebagai  budaya  tuli  melalui pemaknaan anggota gerakan untuk kesejahteraan tuna  rungu," Inf.  Kaji.  Ilmu  Komun, vol.  48,  no. 1, pp. 65-78, 2018.