## PENERAPAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA APLIKASI PENGENALAN BAHASA ISYARAT ABJAD JARI

## Ahmad Rozani
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang rozaniahmad19@gmail.com

## ABSTRAK
Abjad jari merupakan salah satu bagian penting dalam Bahasa isyarat dalam Sistem Isyarat Bahasa Isyarat (SIBI). Abjad jari biasa dipakai kalangan tertentu yaitu pengguna disabilitas dan guru Bahasa isyarat. Salah satu langkah untuk mengenalkan abjad jari ke pada masyarakat luas adalah menggunakan aplikasi penerapan metode jaringan syaraf tiruan pada pengenalan Bahasa isyarat abjad jari.
Jaringan  syaraf  tiruan(JST)  merupakan  suatu  metode  matemaatis  yang  pada  dasar  konsepnya  menirukan  sistem jaringan syaraf biologis pada manusia. Salah satu bagian dari JST yang paling umum digunakan adalah Backpropagation. Tahap  pelatihan  backpropagation  merupakan  langkah  bagaimana  suatu  jaringan  syaraf  tiruan  itu  berlatih,  yaitu  dengan cara  perubahan  penimbang  (sambungan  antar  lapisan  yang  membentuk  jaringan  melalui  masing-masing  unitnya). Sedangkan fase pemecahan masalah baru akan dilakukan jika proses pelatihan selesai, fase tersebut sering disebut dengan fase testing/pengujian.
Setelah proses pengujian dilakukan, diperoleh kesimpulan yaitu tingkat keberhasilan program dalam mengenali citra selalu berubah dikarenakan nilai bobot yang acak. Pengujian keseluruhan abjad didapatkan hasil akurasi 77.08%. Aplikasi ini juga mampu mengenali lebih dari satu abjad dalam sekali proses testing, dan juga mampu mengenali citra yang diambil dari jarak yang berbeda dengan citra training.
Kata kunci : Computer Vision, Jaringan Syaraf tiruan, Bahasa Isyarat, backpropaagation, Abjad Jari.
1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Komputer  merupakan  teknologi  yang  sudah berkembang  menjadi  kebutuhan  pada  era  saat  ini.  Dari yang semula computer diciptakan hanya sebagai alat untuk menghitung,  seiring  dengan  berkembangnya  teknologi, komputer  pada  saat  ini  digunakan  pada  berbagai  bidang. Misalnya  pada  bidang  pendidikan,  ekonomi,  kesehatan, sarana  komunikasi  dan  lain  sebagainya.  Salah  satu pemanfaatan  teknologi  komputer  yaitu  dapat  digunakan untuk  komputer  vision.  Komputer  vision  adalah transformasi dari data gambar atau video menjadi sebuah keputusan atau dapat berupa gambar baru (Bradski, 2008). Secara  disiplin  ilmiah,  komputer  vision  dikaitkan  dengan teori  kecerdasan  buatan  yang  mengambil  informasi  dari gambar  maupun  video.  Data  gambar  dapat  berbentuk macam-macam,  seperti  urutan  video,  pemandangan  dari beberapa  kamera  atau  multi-dimensional  dari  medical scanner. Jadi dapat disimpulkan pengertian dari computer vision adalah pengambilan fitur-fitur dari gambar maupun video  menjadi  informasi  yang  dibutuhkan  untuk  tujuan pengambilan  keputusan.  Salah  satu  metode  komputasi untuk mengolah dan mengklasifikasi data pada komputer vision adalah jaringan syaraf tiruan.
Jaringan  saraf  tiruan  (artifical  neural  network) merupakan  suatu  model  komputasi  yang  menggunakan cara  kerja  jaringan  saraf  manusia  untuk  menyelesaikan masalahnya  (Hermawan,  2006).  Walaupun  jaringan  saraf tiruan ini merupakan cabang ilmu yang cukup baru namun
kini  aplikasinya  telah  banyak  merambah  di  berbagai bidang.
Manusia  merupakan  makhluk  sosial,  yang  dapat hidup,  berkembang,  behubungan  atau  berkerjasama dengan  manusia  lain.  Salah  satu  cara  terpenting  untuk berhubungan dan berkerjasama adalah dengan komunikasi (Hardjana  2003).  Secara  umum  manusia  normal berkomunikasi  secara  langsung  dengan  manusia  lain adalah  dengan  berbicara  menggunakan  Bahasa.  Dalam setiap  negara  terdapat  perbedaan  Bahasa  antara  satu dengan  negara  yang  lain.  Menurut  Hardjana  (2003) Bahasa itu sendiri terbagi antara Bahasa verbal dan Bahasa non-verbal.  Dalam  Bahasa  verbal  yang  dipakai  untuk berkomunikasi  adalah  Bahasa  verbal  entah  lisan  ataupun tertulis. Sedangkan dalam komunikasi non-verbal, Bahasa yang  dipakai  berupa  Bahasa  isyarat  (raut  muka,  gerak kepala, gerak tubuh, gerakan tangan atau jari).
Bahasa  isyarat  bisa  saja  berbeda  di  negara-negara yang  berbahasa  sama.  Contohnya,  Amerika  Serikat  dan Inggris  meskipun  memiliki  bahasa  tertulis  yang  sama, memiliki  bahasa  isyarat  yang  sama  sekali  berbeda (American  Sign  Language  dan  British  Sign  Language)  ( Iqbal,  2011).  Untuk  di  negara  Indonesia  sendiri,  sistem yang  sekarang  umum  digunakan  adalah  Sistem  Isyarat Bahasa  Indonesia  (SIBI)  dimana  sistem  ini  sama  dengan bahasa  isyarat  yang  diterapkan  di  Amerika  (ASL  - American  Sign  Language)  (  Iqbal,  2011).  Namun  tidak semua  masyarakat  mengetahui  Bahasa  isyarat  abjad  jari. Delapan dari 10 warga Malang yang diwawancarai secara
acak  tidak  mengetahui  bagaimana  berkomunikasi menggunakan Bahasa isyarat ataupun abjad jari.
Aplikasi  pengenalan  Bahasa  isyarat  berbasis komputer vision dengan menggunakan metode komputasi jaringan syaraf tiruan merupakan solusi untuk mengenalkan  kepada  masyarakat  tentang  abjad  jari.  Juga sebagai  penerapan  tentang  permasalahan  bagaimana  cara agar sebuah sistem computer mampu mengkomputasi dan mengenali citra yang berbentuk abjad jari.
Berdasarkan  uraian  diatas  penulis  tertarik  untuk menyusun tugas akhir dengan  Judul  “Penerapan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  Pada  Aplikasi  Pengenalan  Bahasa  Isyarat  Abjad Jari”

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan diatas,  maka  permasalahan  yang  dibahas  dalam  program ini adalah agaimana  menerapkan  metode Jaringan Syaraf Tiruan  ke  dalam  aplikasi  pengenalan  abjad  jari  dan bagaimana menguji hasil pengerjaan aplikasi?

## 1.3. Tujuan
Penulisan  proposal  ini  bertujuan  untuk  membuat aplikasi  perangkat  lunak  Bahasa  isyarat  statis.  Aplikasi yang mampu mendeteksi bahasa isyarat berupa citra tangan  yang  ditangkap  menggunakan  kamera  tanpa menggunakan sarung tangan yang kemudian dikonversikan menjadi keluaran huruf berupa text.

## 1.4. Batasan Masalah
Adapun  batasan-batasan  masalah  dalam  pembuatan program ini adalah sebagai berikut :
1. Citra  yang  digunakan  adalah  citra  tangan  yang diambil menggunakan kamera digital.
2. Tidak  bisa  mendeteksi  huruf  J  dan  Z  karena merupakan abjad jari dengan gerakan aktif.
3. Jumlah  training  dan  testing  data  maksimal  4  data atau citra.
4. Metode  learning  yang  digunakan  untuk  mendeteksi nomor  induk  mahasiswa  ini  adalah  pengenalan menggunakan  JST(Jaringan  Syaraf  Tiruan)  dengan metode  learning  Backpropagation  (perambatan balik).
5. Software  yang  digunakan  adalah  Matlab  2008a (versi 7.7.0).
6. Bahasa  pemrograman  yang  dipakai  adalah  bahasa pemrograman MATLAB (Matrix Laboratory).
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Ada berbagai langkah yang harus dilakukan sebelum melakukan proses pengenalan citra atau isyarat abjad jari. Tahap  yang  paling  awal  adalah  image  acquisition  atau proses  mengambil  citra  yang  akan  diproses.  Kemudian melakukan  proses  segmentasi  citra,  yaitu  dengan  tujuan mengambil citra berdasarkan warna tertentu yang sudah di
inisialisasikan  sebelumnya,  misalnya  warna  kulit.  uk memisahkan warna kulit dengan latar belakangnya. Ketika inisial  citra  warna  dimasukkan,  langkah  pertama  adalah mengkonversikan komponen citra RGB ( red, green, blue ) ke  komponen  Y  ( luminance )  dan  komponen  Cb,  Ccr ( crominance )  karena  nilai  Y  dan  CbCr  pada  warna  kulit manusia berada pada rentang yang berbeda. Setelah dipilih nilai Cb dan  Cr pada rentang  yang  mewakili  warna kulit selanjutnya komponen YCbCr ditransformasikan kembali ke komponn RGB(Mardiyani, A 2012).
Langkah selanjutnya adalah konversi citra dari RGB ke  Citra  grayscale.  Konversi  dari  RGB  ke  grayscale dengan  mengeliminasi  informasi  warna  dan  saturasi dengan  tetap  mempertahankan  pencahayan  ( luminance ). Transformasi  dari  grayscale  ke  biner  dilakukan berdasarkan  pada  nilai  ambang  citra.  Jika  citra  sudah menjadi Grayscale maka  citra  diubah  menjadi  ke  citra Biner dengan hasil citra hhanya berwarna hitam dan putih. Penghilangan  derau  merupakan  langkah  selanjutnya dengan  tujuan  menghapuskan  derau  yang  ada  pada  citra isyarat tangan hasil transformasi RGB ke biner . Derau ini harus dihilangkan karena akan membawa informasi yang salah dalam pengenalanya. Penghilangan derau dilakukan dengan  menerapkan Wiener  filter dua dimensi pada citra biner.
Langkah  berikutnya  adalah  image cropping , bertujuan untuk mendapatkan informasi yang baik tentang citra  yang  akan  digunakan  sehingga  citra  biner  tak berderau  sampai  batas  tepinya.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengeliminasi kekosongan citra, karena bagian citra yang kosong  tidak  membawa  informasi  spesifik  tentang  kelas suatu  pola  isyarat  yang  akan  dikenali.  Setelah  selesai melakukan  proses  pemotongan  selanjutnya  adalah  proses deteksi  tepi.  Deteksi  tepi  citra  dimaksudkan  untuk mendapatkan  bentuk  tepi  yang  tegas  dari  citra  yang digunakan.  Hasil  deteksi  tepi  pada  citra  digital menghasilkan  nilai  1  pada  titik-titik  yang  memiliki perbedaan nilai tinggi terhadap titik tetangganya

## 2.2. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  suatu sistem pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik  menyerupai  jaringan  syaraf  biologi  (JSB)( Afrianto,  2012)  JST  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi model  matematis  dari  pemahaman  manusia  (human cognition) yang didasarkan atas asumsi sebagai berikut :
1. Pemrosesan informasi terjadi pada elemen sederhana yang disebut neuron.
2. Sinyal  mengalir  diantara  sel  saraf/neuron  melalui suatu sambungan penghubung
3. Setiap sambungan penghubung memiliki bobot yang bersesuaian.  Bobot  ini  akan  digunakan  untuk menggandakan  /  mengalikan  sinyal  yang  dikirim melaluinya
4. Setiap  sel  syaraf  akan  menerapkan  fungsi  aktivasi terhadap  sinyal  hasil  penjumlahan  berbobot  yang
masuk  kepadanya  untuk  menentukan  sinyal keluarannya
Gambar 1. Model struktur jaringan syaraf tiruan
Jaringan syaraf tiruan dapat belajar dari pengalaman, melakukan generalisasi atas contoh-contoh yang diperolehnya  dan  mengabstraksi  karakteristik  esensial masukan bahkan untuk data yang tidak relevan. Algoritma untuk  JST  beroperasi  secara  langsung  dengan  angka sehingga  data  yang  tidak  numerik  harus  diubah  menjadi data  numerik.  JST  tidak  diprogram  untuk  menghasilkan keluaran  tertentu.  Semua  keluaran  atau  kesimpulan  yang ditarik  oleh  jaringan  didasarkan  pada  pengalamannya selama  mengikuti  proses  pembelajaran.  Pada  proses pembelajaran,  ke  dalam  JST  dimasukkan  pola-pola masukan  (dan  keluaran)  lalu  jaringan  akan  diajari  untuk memberikan  jawaban  yang  bisa  diterima.  Pada  dasarnya karakteristik JST ditentukan oleh :
1. Pola  hubungan  antar  neuron  (disebut  arsitektur jaringan)
2. Metode penentuan bobot-bobot sambungan (disebut dengan pelatihan atau proses belajar jaringan)
3. Fungsi aktivasi.

## 2.3. Backpropagation
Salah satu arsitektur jaringan saraf tiruan yang sangat populer  adalah multilayer  feedforward  networks .  Secara umum, jaringan seperti ini terdiri dari sejumlah unit neuron sebagai  lapisan  masukan,  satu  atau  lebih  lapisan  simpul- simpul neuron komputasi lapisan tersembunyi, dan sebuah lapisan simpul-simpul neuron komputasi keluaran. Sinyal masukan  dipropagasikan  ke  arah  depan  (arah  lapisan keluaran),  lapisan  demi  lapisan.  Jenis  jaringan  ini  adalah hasil  generalisasi  dari  arsitektur  perceptron  satu  lapisan, jadi  biasa  disebut  sebagai  multilayer  perceptron  (MLPs). Error  back  propagation adalah  algoritma  MLPs  yang menggunakan  prinsip  pembelajaran  terawasi.  Propagasi balik  (ke  arah  lapisan  masukan)  terjadi  setelah  jaringan menghasilkan keluaran yang mengandung error.
Pada  fase  ini  seluruh  bobot  synaptic  (yang  tidak memiliki  aktivasi  nol)  dalam  jaringan  akan  disesuaikan untuk mengkoreksi/memperkecil error yang terjadi ( error correction  rule ).  Untuk  pelatihan  jaringan,  pasangan  fase propagasi  ke  depan  dan  balik  dilakukan  secara  berulang untuk  satu  set  data  latihan,  kemudian  diulangi  untuk sejumlah epoch (satu  sesi  lewatan  untuk  seluruh  data latihan  dalam  sebuah  proses  pelatihan  jaringan)  sampai error  yang  terjadi  mencapai  batas  kecil  toleransi  tertentu atau nol
Gambar 2. Backpropagation
Dari  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  yang  bertindak sebagai  dendrit  adalah  X1  dan  X2,  yaitu  data  masukan pada jaringan tersebut. Terdapat 2 sinapsis atau bobot yaitu V  dan  W,  sedangkan  Z  dan  Y  merupakan  bagian  dari soma  atau  badal  sel  dari  jaringan  tersebut.  Dan  yang bertindak sebagai akson atau data keluaran adalah Y.

## 2.4. Bahasa Isyarat
Bahasa isyarat merupakan bahasa yang mengutamakan  komunikasi  manual,  yaitu  menggunakan bahasa  tubuh,  tangan  dan  gerak  bibir,  bukan  suara  lisan. Kaum  tunarungu  adalah  kelompok  utama  yang menggunakan bahasa ini, biasanya dengan mengkombinasikan  bentuk  tangan,  orientasi  dan  gerak tangan,  lengan,  dan  tubuh,  serta  ekspresi  wajah  untuk mengungkapkan pikiran mereka.
abjad jari merupakan salah  satu bagian dari Bahasa isyarat.  Abjad  jari  dapat  mewakili  abjad  huruf  dan  juga angka. Dari 26 abjad abjad jari hanya 2 diantaranya yang merupakan gerakan dinamis, 24 yang lain adalah gerakan diam  atau  tidak  berubah.  Contoh  abjad  jari  dapat  dilihat pada gambar 2.7.
Bahasa  isyarat  bisa  saja  berbeda  di  negara-negara yang  berbahasa  sama.  Contohnya,  Amerika  Serikat  dan Inggris  meskipun  memiliki  bahasa  tertulis  yang  sama, memiliki  bahasa  isyarat  yang  sama  sekali  berbeda ( American  Sign  Language dan British  Sign  Language )( (Mardiyani, A 2012).
Untuk  di  negara  Indonesia  sendiri,  sistem  yang sekarang  umum  digunakan  adalah  Sistem  Isyarat  Bahasa Indonesia  (SIBI)  dimana  sistem  ini  sama  dengan  bahasa isyarat yang diterapkan di Amerika (ASL - American Sign Language) (Mardiyani, A 2012)

## 2.5. Matlab
Matlab 7.7.0 (R2008a) merupakan software program aplikasi  yang  digunakan  untuk  komputasi  teknik  dari Matlab yang di rilis pada tahun 2008. Matlab merupakan singkatan  dari  Matrix  laboratory. Matlab mampu mengintegrasikan komputasi, visualisasi, dan pemrograman untuk dapat digunakan secara mudah.
Matlab merupakan bahasa pemrograman yang hadir dengan  fungsi  dan  karakteristik  yang  berbeda  dengan bahasa  pemrograman  lain  yang  sudah  ada  lebih  dahulu seperti Delphi , Basic maupun  C++. Matlab merupakan bahasa pemrograman level tinggi yang dikhususkan untuk
kebutuhan komputasi teknis, visualisasi dan pemrograman seperti komputasi matematik, analisis data, pengembangan algoritma,  simulasi  dan  pemodelan  dan  grafik-grafik perhitungan.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisis Sistem
Bahasa isyarat merupakan bahasa yang mengutamakan  komunikasi  manual,  yaitu  menggunakan bahasa  tubuh,  gerak  tangan  dabibir,  bukan  suara  lisan. Kaum  tunarungu  adalah  kelompok  utama  yang menggunakan bahasa ini, biasanya dengan mengkombinasikan  bentuk  tangan,  orientasi  dan  gerak tangan,  lengan,  dan  tubuh,  serta  ekspresi  wajah  untuk mengungkapkan pikiran mereka.
Abjad jari merupakan salah satu bagian dari Bahasa isyarat.  Abjad  jari  dapat  mewakili  abjad  huruf  dan  juga angka. Dari 26 abjad abjad jari hanya 2 diantaranya yang merupakan  gerakan  aktif,  24  yang  lain  adalah  gerakan diam atau tidak berubah.
Artificial  Intelligence merupakan  salah  satu  bagian ilmu  komputer  yang  membuat  agar  mesin  (komputer) dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  dan  sebaik  manusia. Contoh sistem berbasis artificial intelligence adalah sistem pengenalan  gambar  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan. Terdapat 2 jenis metode pembelajaran pada jaringan syaraf tiruan,  yaitu  pembelajaran  terawasi  ( supervised  learning ) dan  pembelajaran  tak  terawasi  ( unsupervised  learning ). Untuk  melakukan  pengenalan  abjad  jari,  pembelajaran terawasi lebih cocok karena menggunakan target keluaran, diantaranya yang termasuk metode pembelajaran terawasi adalah backpropagation .
INPUT CITRA PROSES PENGOLAHAN CITRA DATABASE PROSES PEMBELAJARAN PROSES PENGENALAN OUTPUT

## Gambar 3. Analisis sistem

## 3.2. Analisis Proses
Pada  penjelasan  analisis  sistem  telah  dijelaskan bahwa  sistem  ini  memiliki  3  proses  utama,  setiap  proses memiliki  sub  proses  yang  memiliki  peranan  dalam pengenalan Bahasa isyarat abjad jari.
INPUT CITRA 1. PROSES PENGOLAHAN CITRA DATABASE 2. PROSES PEMBELAJARAN 3. PROSES PENGENALAN OUTPUT 1.1 Grayscale 1.2 Biner 1.3 Thresholding 2.1 Backpropagation 3.1 Backpropagation 1 2 3 4 5 6 8 7

## Gambar 4. Analisis proses
Alur proses dari sistem ini adalah :
1. Masukkan  citra  pelatihan  sebanyak  4  citra  yang berbeda, untuk dilakukan proses perubahan dari citra RGB menjadi citra grayscale
2. Setelah  citra  menjadi  grayscale  maka  selanjutnya ciitra diubah menjadi biner.
3. Proses  ke  3  adalah  thresholding,  proses  ini mengubah gambar biner menjadi matriks representasi gambar tersebut dengan isi nilai biner 1 atau  0.  Yang  nantinya  akan  digunakan  pada  proses pembelajaran (proses 4) dan juga proses pengenalan (proses 7).
4. Proses ini merupakan proses pembelajaran menggunakan  metode  backpropagation.  Setiap matriks  gambar  learning  akan  dipelajari  dan menghasilkan 3 jenis nilai bobot berupa matriks dan array. Kemudian dilanjutkan pada proses 5.
5. Proses  ke  5  merupakan  menyimpan  3  nilai  bobot backpropagation dari proses  training / pelatihan data ke dalam database yang berupa matriks.
6. Pada  saat  melakukan  proses  pengenalan  (proses  6) maka program akan otomatis berulang sama seperti proses 1 sampai 3(proses 7). Karena data yang akan dikenali adalah data yang berbeda dengan data yang telah di latih sebelumnya.
7. Mengambil  data  /  nilai  threshold  dari  citra  testing yang telah di masukkan. Dan kemudian Mengambil nilai bobot hasil pembelajaran backpropagation yang telah  disimpan  di  dalam  database  untuk  proses pengenalan  backpropagation.  Hasil  pengenalan berupa  nilai  kelas  gambar  yang  cocok.  Kemudian dilanjutkan pada proses terakhir.
8. Proses  terakhir  adalah  menampilkan  apakah  citra testing  dapat  dikenali  atau  tidak.  Hasil  pengenalan akan dimunculkan pada notepad.

## 3.3. Diagram Blok Sistem
Ada  dua  tahap  dalam  aplikasi  nantinya,  tahap pertama merupakan tahapan data training atau yang biasa disebut dengan proses pelaatihan citra. Setelah semua citra dilatih untuk dikenali  maka bisa  melakukan tahap kedua, yaitu tahap pengenalan data atau citra, dengan mengambil data yang berbeda maka data tersebut akan mulai dikenali apakah sesuai atau memiliki kemiripan dengan citra yang pernah dilatih sebelumnya
Import citra tangan Pre Processing Citra
Data Citra Berupa Matriks.
Import citra tangan Pre Processing Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation ( Training/testing ) Identifikasi citra yang diharapkan
Hasil pengenalan citra sandi jari (TEXT) TAHAP AWAL PENGAMBILAN DATA TAHAP PENGENALAN DATA Gambar 5. Diagram block sistem

## 3.4. Flowchart System
Pada flowchart  system menjelaskan  bagaimana proses  berjalannya    aplikasi.  Dimulai  ketika  user membuka aplikasi, kemudian  dapat memulai aplikasi dengan  3  pilihan  menu  apakah  melakukan  pelatihan, pengenalan  atau  menghapus  data,  seperti  ditunjukan pada Gambar  5.
START END TRAINING TESTING HAPUS DATA AMBIL GAMBAR DAFTAR HURUF TAMBAH HURUF SIMPAN & KELUAR T F F F F AMBIL GAMBAR KENALI HURUF TESTING LAGI? T T F T T Gambar 6. Flowchart system

## 3.5. Flowchart Metode
Pada  flowchart  metode  yang  terdapat  pada gambar  7  menjelaskan  bagaimana  berjalannya
metode  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation  pada aplikasi pengenalan Bahasa isyarat abjad jari.
Mulai
Inisialisasi parameter JST( alpha, maks, epoch, neuron hidden, target, orror ) Data Train Load Data Epoch awal dimulai dari 0 Epoch <= maks.epoch? Increment epoch Feedforward Backpropagation Hitung MSE MSE < target error? Simpan bobot akhir Simpan ke database Selesai Y Y N N Gambar 7. Flowchart metode 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Aplikasi
Tampilan  aplikasi  pengenalan  Bahasa  isyarat  abjad jari  memiliki  3    halaman,  yaitu  halaman  utama,  halaman training dan  halaman testing. Berikut  adalah  penjelasan dari  masing-masing  tampilan  halaman  pada  aplikasi pengenalan Bahasa isyarat abjad jari.

## 4.2. Tampilan Halaman Utama Aplikasi
Bagian ini merupakan halaman yang pertama tampil ketika aplikasi dijalankan dan didalamnya terdapat 3 menu atau  tombol,  yang  pertama  adalah  tombol  training.  Jika menekan  tombol  training  maka  akan  masuk  ke  jendela training  data.  Tombol  kedua  adalah  testing,  yaitu  tombol untuk masuk ke menu testing, dan tombol terakhir adalah hapus  database,  berfungsi  untuk  mengosongkan  semua data  yang  telah  di  training  sebelummnya.  Tampilan halaman utama dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Halaman utama aplikasi

## 4.3. Tampilan Halaman Training
Halaman training adalah halaman untuk melakukan proses  pelatihan  data  dengan  cara  atau  tahapan  sebagai berikut,  ambil  citra  yang  akan  dilatih  dengan  menekan tombol  ambil  gambar,  pilih  citra  kemudian  tekan  open. Setelah  gambar  masuk  dalam  tampilan  axes  selanjutnya adalah  masukan  huruf  sesuai  dengan  citra  ke  dalam  text edit  lalu  tekan  tambah  huruf.  Sebelum  di  simpan  dan masuk  ke  proses  training  JST,  juga  dapat  menambahkan lebih  dari  1  citra  yang  akan  di  latih.  Jika  sudah  dapat dilihat daftar huruf yang telah di masukkan, proses terakhir adalah  simpan  dan  keluar,  sebelum  keluar  akan  otomatis melakukan proses  training  menggunakan Jaringan  Syaraf Tiruan.

## Gambar 9. Tampilan halaman training

## 4.4. Tampilan Halaman Testing
Halaman  testing  merupakan  halaman  pengenalah citra, hanya ada dua proses di menu ini, yaitu proses input citra  yang  akan  dikenali  lalu  tekan  tombol  kenali  huruf. Maka jika berhasil akan muncul huruf yang sesuai dengan citra  yang  telah  diinputkan.  Tampilan  halaman  testing dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 10. Tampilan halaman testing

## 4.5. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilaksanakan  dengan  enam  kali pengujian, yaitu berdasarkan jumlah data testing sebanyak 4 kali, dan berdasarkan jarak pengambilan data sebanyak 2 kali pengujian. Masing-masing pengujian akan di jelaskan dengan table yang tertera berikut  ini
Tabel 1. Pengujian terhadap jumlah 1 data
No Data Training Data Testing Presentasi keberhasilan 1. A A A A A 50% 2. B B B B B 50% 3. C C C C C 50% 4. D D D D D 0% 5. E E E E E 50% 6. F F F F F 100% 7. G G G G G 100% 8. H H H H H 100% 9. I I I I I 100% 10. K K K K K 100% 11. L L L L L 100% 12. M M M M M 100% 13. N N N N N 100% 14. O O O O O 100% 15. P P P P P 100% 16. Q Q Q Q Q 100% 17. R R R R R 0% 18. S S S S S 100% 19. T T T T T 100% 20. U U U U U 50% 21. V V V V V 0% 22. W W W W W 100% 23. X X X X X 100% 24. Y Y Y Y Y 100% Total persentase keberhasilan uji coba keseluruhan data : 77,08 %
Data training dan testing diatas  ditulis  degan  jenis font yang berbeda maksudnya adalah menunjukkan bahwa semua data adalah citra atau gambar yang berbeda. Hasil akan selalu berbeda apabila database dihapus dan kembali melukan proses training dari awal, karena nilai bobot yang random atau bersifat acak.
Table 2. Pengujian dengan data testing lebih dari 1
No Jumlah Data Data Testing Hasil pengenalan Akurasi 1. 2 C A C A 100% 2. 2 E A U A 50% 3. 2 I N I N 100% 4. 2 U W W ? 0% 5. 2 P R P R 100% 6. 3 I T N I T N 100% 7. 3 M L G M ? G 66.67% 8. 3 B R O B R O 100% 9. 3 H A M H A M 100% 10. 3 L U R L U R 100% 11. 4 K U D A K W D A 75% 12. 4 T O G A T O G A 100% 13. 4 S A R I S A R I 100% 14. 4 C O P M C O P M 75% 15. 4 ? I ? W ? I ? W
50%
Untuk  pengujian  berdasarkan  jarak,  citra  akan  di ambil  menggunakan  kamera  digital  dari  2  jarak  yang berbeda, yaitu sekitar 30cm dan 60cm. pengujian ini hanya menggunakan sampel A, E, I, O dan U saja. Citra yang di latih adalah citra yang diambil dari jarak 30 cm. nantinya akan dialkukan pengujian apakah mampu mengenali citra yang  diambil  dari  jarak  sekitar  60cm.  table  pengujian  di bawah  ini  akan  munjukkan  hasil  pengujian  citra  tangan yang diambil dari jarak yang berbeda.
Tabel 3. Pengujian terhadap jarak pengambilan data
No. Huruf Jarak (cm) Hasil 30 60 Ya Tidak
1. A ● ● ●
●
2. E
● ●
● ● 3. I ● ● ●
● 4. O ● ●
● ● 5. U ● ● ● ●
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan Berdasarkan proses perancangan dan implementasi pembuatan aplikasi pengenalan Bahasa isyarat  abjad  jari,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan yaitu :
1. Berdasarkan hasil pengujian sistem menunjukan  bahwa  implementasi  Jaringan
Syaraf  Tiruan  pada  aplikasi  berjalan  dengan baik
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem,  aplikasi berhasil  mengenali  data  training  dab  mampu mengenali abjad jari lebih dari satu data secara bersamaan pada tahap testing.
3. Aplikasi  mampu  mengenali  abjad  jari  yang diambil  dari  jarak  yang  berbeda,  yaitu pengambilan pada jarak 30cm dan 60 cm.
4. Hasil  pengenalan  selalu  berubah  pada  setiap pelatihan atau training data karena bobot awal pada  jaringan  syaraf  tiruan  adalah  angka random atau acak.

## 5.2. Saran
Setelah  melakukan  pembuatan  membuat  aplikasi pengenalan  Bahasa  isyarat  abjad  jari  yang  menggunakan metode  jaringan  syaraf  tiruan,  maka  saran  untuk pengembangan yang dapat dilakukan sebagai berikut :
1. Proses  input  data  bisa  dilakukan  secara  real- time  menggunakan  webcam  atau  kamera digital lain.
2. Pada  saat  melakukan  training  dan  pengenalan data  bisa  lebih  dari  4  gambar  citra  dalam sekali pengenalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Afrianto I. 2012. Perbandingan Metode Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation  dan  Learning Vector  Quantization  Pada  Pengenalan  Wajah. Jurnal Komputer dan Informatika , 1(1): 45-51
[2] Asriani, F. and Susilawati, H. 2011 . Pengenalan Isyarat  Tangan  Statis  Pada  Sistem  Isyarat Bahasa  Indonesia  Berbasis  Jaringan  Syaraf Tiruan  Perambatan  Balik .  MAKARA  of Technology Series, 14(2): 150-154
[3] Bradski  Gary,  Kaehler,  Adrian,  2008.  Learning OpenCV:  Computer  vision  with  the  OpenCV library.  O'Reilly Media, Inc: California.
[4] Fauziah Y, Yuwono, B, Cornelius, DWP. 2014. Aplikasi Kamus Elektronik Bahasa Isyarat Bagi Tunarungu  Dalam  Bahasa  Indonesia  Berbasis Web . Jurnal Telematika, 9(1): 45-50
[5] Hermawan  A.  2006.  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Teori dan Aplikasi. Penerbit Andi: Jogjakarta.
[6] Iqbal  M,  Supriyati,  Endang.2014.  Rancang Bangun  Aplikasi  Monitoring  Dan  Rekam  Data Sistem  Pengenalan  Sistem  Isyarat  Bahasa Indonesia Berbasis Sensor. Jurnal Simetris, 5(2): 187-194.
[7] Kadir  A,  Susanto  A.  2012. Pengolahan  Citra teori dan aplikasi . Penerbit Andi: Yogyakarta.
[8] Hardjana,  Agus  M,  et  al.  2003.  Komunikasi interpersonal dan intrapersonal. Kanisius: Yogyakarta.