## ISSN 2085-4552

## Sistem Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia dengan Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor
Agum Agidtama Gafar 1 , Jayanti Yusmah Sari 2
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo, Kendari, Indonesia agumagidtamag@gmail.com
Diterima 3 November 2017 Disetujui 20 Desember 2017
Abstract— The  Indonesian  Natural  Sign  System (SIBI)  is  one  of  the  most  natural  languages  of communication, especially for deaf and speech impaired. Deaf  and  speech  impaired  can  understand  and communicate  with  each  other  by  using  sign  language, but some normal people will have difficulty understanding  sign  language  with  deaf  and  speech impunity to say.   To   overcome   these   problems   need develop a system that is able to recognize the Indonesian Sign  System  (SIBI)  which  is  expected  capable  of learning  media in communicating between the  deaf and normal  humans.  The  introduction  of  the  Indonesian Sign  System  (SIBI)  will  consists  of  three  main  stages: image acquisition, preprocessing and recognition. In this research  the  classification  method  used  is  Fuzzy  K- Nearest Neighbor (FKNN) method. Based on the results of  experiments  conducted  with  the  classification  using the  method  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FKNN) obtained an accuracy of 88%.
Index  Term— Fuzzy  K-Nearest  Neighbor,  Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI).

## I. P ENDAHULUAN
Komunikasi antara manusia adalah suatu hal yang sangat  penting  bagi  aktivitas  kehidupan  sehari-hari. Namun,  di  dunia  ini  manusia  diciptakan  dengan kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing  dan  salah satunya  yaitu  sulitnya  menjalin  atau  melakukan komunikasi dan interaksi bagi penyandang tuna rungu dan  tuna  wicara.  Hanya  saja  bagaimana  solusi  yang dapat diberikan tentang kekurangan tersebut. Sehingga tidak  dapat  menimbulkan  adanya  kesenjangan  dalam masyarakat.
Bahasa  Isyarat  (sign  language)  adalah  salah  satu bahasa yang paling alami dalam melakukan komunikasi, terutama bagi penyandang tuna rungu dan tuna  wicara  sehingga  keduanya  mampu  saling memahami  dan  berkomunikasi  dengan  sesamanya dengan  menggunakan  bahasa  isyarat.  SIBI  (Sistem Isyarat  Bahasa  Indonesia)  adalah    salah    satu komunikasi  bahasa  isyarat yang dimiliki oleh negara Indonesia.  Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia  dibangun dengan mengadopsi dari bahasa isyarat American Sign Language  (ASL)  yang  dimiliki  oleh  negara  Amerika. Akan  tetapi,  penggunaan  atau  edukasi  sejak  dini terkait  metode  komunikasi  Sistem  Isyarat  Bahasa
Indonesia  (SIBI)  masih  kurang  yang  dampaknya adalah minimnya pengetahuan mengenai hal tersebut.
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  perlunya dibangun suatu sistem yang mampu mengenali Sistem Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI)  yang  diharapkan mampu menjadi media pembelajaran dalam melakukan  komunikasi  antar  penyandang  tuna  rungu dan  masyarakat  di  lingkungan  sekitar,  serta  dengan metode komputerisasi diharapkan bisa lebih memudahkan  pengguna,  khususnya  penyandang  tuna rungu dan tuna wicara dalam menjalankan sistemnya.
Beberapa penelitian serupa yang telah dikembangkan  sebelumnya  membahas  tentang  sistem pengenalan  bahasa  isyarat  Indonesia,  yaitu  dengan judul  “Pengenalan  Bahasa  Isyarat  dengan  Metode Segmentasi Warna Kulit dan Center of Gravity”   yang mendapatkan   akurasi   sebesar 83,43%. Penelitian ini menggunakan  metode  pelacakan  (tracking)    yakni segmentasi    warna  kulit      dan      center      of      gravity (COG)      berhasil  melacak  (tracking)  gerakan  tangan dari  setiap  frame,  serta  metode  deteksi  tepi  dan  PCA sebagai ekstraksi ciri, dan pengenalannya menggunakan  pendekatan  jaringan  syaraf  tiruan  back propagation[1].  Selain  itu  ada  juga  penelitian mengenai pengenalan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia dengan  judul  “Pengenal  Sistem  Isyarat  Bahasa Indonesia  Menggunakan  Kombinasi  Fitur  Statis  dan Fitur  Dinamis  LMC  Berbasis  L-  GCNN”,  yang mendapatkan  akurasi  sebesar  79%.  Penelitian    ini menggunakan  leap  motion controller (LMC) dengan mengusulkan    metode  kombinasi  fitur  statis  dengan fitur  dinamis  berbasis  Logarithmic  Learning  for Generalized  Classifier  Neural  Network  (L-GCNN). Dimana  fitur      statis      dimanfaatkan      untuk pengenalan bahasa  isyarat  yang  bersifat  statis  dan fitur  dinamis  dimanfaatkan  untuk  mengenal  bahasa isyarat yang bersifat dinamis[2].
Penelitian  mengenai  sistem  pengenalan  bahasa isyarat  Indonesia  masih  terus  dilakukan.  Akan  tetapi, masih  banyak  mendapatkan  kendala-  kendala  yang dapat  mempengaruhi  keberhasilan  dalam      penelitian seperti,      segmentasi      objek  dengan  latar  belakang (background)  yang  membuat  citra  latih  tidak terinterprestasikan  secara    maksimal.    Serta    dengan metode  pengenalan  yang  telah  disajikan  belum  dapat
mengenali  dan  membedakan  antara  karakter  isyarat yang  besarnya  sesuai  dengan  tingkat  kemiripan  citra latih[1].
Proses  pengenalan  pada  penelitian  ini dibangun menggunakan  metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FKNN),  metode  ini  memiliki  dua  keunggulan  utama daripada  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Pertama, algoritma    Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FKNN) mampu mempertimbangkan sifat ambigu dari tetangga jika  ada.  Algoritma  ini  sudah  dirancang  sedemikian rupa  agar  tetangga  yang  ambigu  tidak  memainkan peranan  penting  dalam  klasifikasi.      Keunggulan kedua,  yaitu  sebuah  interface  akan  memiliki  derajat nilai keanggotaan  pada  setiap  kelas  sehingga  akan lebih  memberikan  kekuatan  atau  kepercayaan  suatu instance  yang  berada  pada  suatu  kelas.  Dengan menerapkan  metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FKNN) pada proses klasifikasi bahasa isyarat,  maka proses    klasifikasi  bisa    dilakukan  dengan  lebih objektif.  Untuk  mendukung  peningkatan  tingkat akurasi  dari  penelitian  sebelumnya,  maka  penelitian ini  memilih  metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FKNN)  untuk  pengenalan  Sistem  Isyarat  Bahasa Indonesia (SIBI).

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Fuzzy K-Nearest Neighbor
Merupakan  metode  klasifikasi  yang  digunakan untuk memprediksi data uji menggunakan nilai derajat keanggotaan data uji pada   setiap   kelas.   Kemudian diambil      kelas  dengan    nilai    derajat    keanggotaan terbesar    dari  data  uji  sebagai  kelas  hasil  prediksi. Fuzzy  K-  Nearest  Neighbor  (FKNN)  merupakan metode klasifikasi yang menggabungkan teknik Fuzzy dengan K-Nearest Neighbor classifier. Keuntungannya adalah  nilai-nilai  keanggotaan  vektor  seharusnya memberikan peningkatan.
Konsep  dasar  dari  metode  Fuzzy  K-Nearest Neighbor  (FKNN)  adalah  memberikan  derajat keanggotaan sebagai representasi dari jarak K- Nearest Neighbor  fitur  citra  model  bahasa  isyarat  dan keanggotaannya  pada  beberapa kemungkinan kelas.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Sistem  pengenalan    bahasa    Isyarat    Indonesia menggunakan  metode  pengenalan  Fuzzy  K-  Nearest Neighbor  (FKNN)  agar  dapat  mengenali  bahasa isyarat pada data latih dengan cara mencocokkan hasil preprocessing citra bahasa isyarat yang telah disimpan pada database.
Pada  Gambar  1  menunjukkan  diagram  blok  dari metodologi  yang  diusulkan  untuk pengenalan  model bahasa    isyarat    dalam  penelitian  ini.  Metodologi  ini meliputi  3  tahapan  utama  yaitu  akuisisi  citra, preprocessing,  dan  pengenalan  menggunakan  Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN).

## Gambar 1. Metode Penelitian
Pada      tahap      pertama,      akuisisi      citra      yaitu dengan  menginput  citra  tangan  bahasa  isyarat  yang sebagai  citra  training  dan  citra  testing.  Kedua,    yaitu tahap  preprocessing  yang dilakukan pada citra tangan bahasa  isyarat  berfungsi  untuk  menyiapkan  citra  agar bisa  diproses  ke  tahap  selanjutnya  dan  tahap  ketiga yaitu  tahap  pengenalan  yang  berfungsi  untuk mencocokkan beragam model tangan bahasa isyarat ke dalam  kelas  yang  cocok  pada  tahap  pengenalan  yang digunakan  adalah  metode  fuzzy  k-nearest    neighbor. Setelah    memperoleh    hasil  dari    proses    pengenalan, maka    dilakukan  pengujian  melalui  pengujian  akurasi beserta analisisnya.

## A. Akuisisi Citra
Citra yang dihasilkan berformat *jpg. Setiap model bahasa  tangan (huruf)  masing-masing  mempunyai      5 citra   yang   berbeda-beda   tiap model bahasa isyarat dengan  posisi  jarak  yang  telah  ditentukan.  Jumlah keseluruhan data citra model bahasa isyarat yang akan didapatkan  sebanyak  130  citra  yang  dibagi  menjadi citra  training  dan  citra  testing.  Untuk  citra  training diguakan sebanyak 104 citra dan citra testing sebanyak 26 citra untuk melakukan pencocokan.

## B. Preprocessing
Dalam  tahap preprocessing,  ada beberapa  langkah yang  dilakukan  untuk  kemudahan  pemrosesan  citra pada tahap selanjutnya, yaitu proses tahap pengenalan, yaitu dari citra asli melalui proses cropping and resize, RGB to gray dan thresholding. Dalam bentuk ringkas, praproses  citra  pada  penelitian  ini  digambarkan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahap Preprocessing

## C. Pengenalan
Tahapan  yang  dilakukkan  pada  proses  Sistem pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia dengan menggunakan  metode      Fuzzy  K-Nearest Neighbor ditunjukkan pada Gambar  3.
Gambar 3. Proses Fuzzy K-Nearest Neighbor
Proses  perhitungan  metode  Fuzzy  K-Nearest Neighbor, yaitu seperti berikut:
1. Proses  input  data  uji  dan  data  latih  yang  akan diproses  menggunakan  metode  Fuzzy  K- Nearest Neighbor.
2. Melakukan  perhitungan  normalisasi  atribut menggunakan min – max normalization.
3. Proses  K-Nearest  Neighbor  yaitu  menghitung nilai   kedekatan   data   uji   pada   data   latih (euclidean  distance)  kemudian  mengambil mayoritas  kelas  pada  K  yang  telah  ditentukan sebagai kelas target pada data yang baru.
4. Proses  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  yaitu menghitung  nilai  derajat  keanggotaan  dan mengambil    nilai        terbesar    dari    proses tersebut dan menentukan kelas target.
5. Penghitungan  nilai  akurasi  metode  Fuzzy  K- Nearest    Neighbor    pada    data    latih    yang digunakan.
Dari  langkah-langkah  diatas  terdapat  rumus  untuk menyelesaikan  proses  tersebut  antara  lain  adalah formula untuk melakukan normalisasi:
Sebelum  melakukan  perhitungan  FKNN  terlebih dahulu  menentukan  kelas  data  pada suatu data latih dengan persamaan (3):
Selanjutnya  masukkan  hasil  normalisasi  ke  dalam algoritma  perhitungan  FKNN  (Fuzzy  K-  Nearest Neighbor) dengan persamaan (4):

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Akuisisi Citra
Dalam penenelitian ini, citra diakuisisi menggunakan  kamera  digital  (DSLR),  adapun ketentuannya adalah sebagai berikut:
a. Kamera      yang      digunakan      yaitu      Nikon D5100
b. Lensa    yang    digunakan    yaitu    lensa    kit Nikkor 18-55 mm
c. Jarak pengambilan citra yaitu 55 cm
d. Mode   kamera   untuk   mengambil   citra yaitu mode Automatic (no flashlight)
e. Pada  saat  pengambilan  citra,  background  citra berwarna putih dan minim noise

## Gambar 4. Citra Model Bahasa Isyarat

## B. Hasil Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing  dilakukkan  pengolahan citra    yang  terdiri    dari    citra    asli    di  cropping  dan resize  sesuai  dengan  ukuran  yang  telah    ditentukan. Selanjutnya  citra  dikonversi dari  RGB  ke  grayscale. Kemudian    citra  grayscale    lalu    masuk    ke    tahap thresholding  untuk  mendapatkan  citra  yang  bernilai biner. Hasil yang diperoleh dari praproses seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5 kemudian akan dilakukan tahap  pengenalan  untuk  mendapatkan  nilai  dari  tiap- tiap citra model bahasa isyarat.
Gambar 5 . Hasil tahap preprocessing

## C. Hasil Pengenalan
Dataset  citra  asli  model  bahasa  isyarat  yang digunakan  dalam  penelitian  kali  ini  yaitu  berukuran 4928  x  3264  piksel  dengan  tipe  RGB.  Citra  yang dihasilkan  berformat  *jpg.  Setelah  melewati  tahap preprocessing,  setiap  citra  di  cropping  dan  resize menjadi ukuran 512 x 512 piksel. Setiap model bahasa tangan  (huruf)  masing-masing  mempunyai  5  citra yang  berbeda-  beda    tiap    model    bahasa    isyarat dengan    posisi  jarak  yang  telah  ditentukan.  Jumlah keseluruhan data citra model bahasa isyarat yang akan didapatkan  sebanyak  130  citra  yang  dibagi  menjadi citra  training  dan  citra  testing.  Untuk  citra  training digunakan  sebanyak  104  citra  dan  citra  testing sebanyak 26 citra untuk melakukan pencocokan.
Skenario  uji  coba  yang  dilakukan  sebanyak  lima kali percobaan. Pengujian satu sampai pengujian lima, dilakukan  dengan  130  citra  data  dipisahkan  menjadi dua  bagian  yaitu  104  citra  digunakan  sebagai  data training  (latih)  dan  26  data  citra  digunakan  sebagai data testing (uji). Pada  pengujian  I  digunakan  data testing  (uji) pada  sampel  pengambilan  gambar  ke-1. Pengujian II, digunakan data testing (uji) pada sampel pengambilan  gambar  ke-2.  Pengujian  III,  digunakan data      testing      (uji)      pada      sampel  pengambilan gambar  ke-3,  Pengujian  IV,  digunakan  data  testing (uji)  pada  sampel  pengambilan  gambar  ke-4, Pengujian V, digunakan data testing (uji) pada sampel

## ISSN 2085-4552
pengambilan  gambar  ke-5.  Pengujian  dilakukan sebanyak  lima  kali  untuk  menghitung  ketepatan tingkat akurasi yang diperoleh pada proses pengenalan.
Pengujian  I,  dengan  130  citra  dilakukan  terhadap 104 data  training (latih) dan  26 data  testing (uji), dan digunakan  sampel  data  pengambilan  gambar  ke-1. Proses  pengenalan  dilakukan    menggunakan    metode Fuzzy K- Nearest Neighbor (FKNN), dan pada proses pengujian  ini  digunakan  nilai  k=2.  Hasil  pengujian  I untuk  pengenalan  berdasarkan  nilai  fitur  yang diperoleh ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian 1
Berdasarkan  hasil  pengujian  I  terhadap  26 percobaan  didapatkan  22  objek  yang  dikenali  dengan benar  dan  4  objek  yang  gagal  untuk  dikenali.    Dari hasil   pengujian    ini    maka  didapatkan  akurasi  sistem sebesar 22/26*100% = 84%.
Pengujian  II, dengan 130 citra  dilakukan  terhadap 104 data  training (latih) dan  26 data  testing (uji), dan digunakan  sampel  data  pengambilan  gambar  ke-2. Proses  pengenalan  dilakukan    menggunakan    metode Fuzzy K- Nearest Neighbor (FKNN), dan pada proses pengujian  ini  digunakan  nilai  k=2.  Hasil  pengujian  II untuk  pengenalan  berdasarkan  nilai  fitur  yang diperoleh ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengujian 2
Berdasarkan    hasil    pengujian    II  terhadap    26 percobaan  didapatkan  24  objek  yang  dikenali  dengan benar  dan  2  objek  yang  gagal  untuk  dikenali.    Dari hasil   pengujian    ini    maka  didapatkan  akurasi  sistem sebesar 24/26*100% = 92%.
Pengujian III, dengan 130 citra dilakukan terhadap 104 data  training (latih) dan  26 data  testing (uji), dan digunakan  sampel  data  pengambilan  gambar  ke-3. Proses  pengenalan  dilakukan    menggunakan    metode Fuzzy K- Nearest Neighbor (FKNN), dan pada proses pengujian ini digunakan nilai k=2. Hasil pengujian III untuk  pengenalan  berdasarkan  nilai  fitur  yang diperoleh ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil pengujian 3
Berdasarkan  hasil  pengujian  III  terhadap  26 percobaan  didapatkan  25  objek  yang  dikenali  dengan benar  dan  1  objek  yang  gagal  untuk  dikenali.    Dari hasil   pengujian    ini    maka  didapatkan  akurasi  sistem sebesar 25/26*100% = 96%.
Pengujian IV, dengan 130 citra dilakukan terhadap 104 data  training (latih) dan  26 data  testing (uji), dan digunakan  sampel  data  pengambilan  gambar  ke-4. Proses  pengenalan  dilakukan    menggunakan    metode Fuzzy K- Nearest Neighbor (FKNN), dan pada proses pengujian ini digunakan nilai k=2.
Hasil  pengujian  IV  untuk  pengenalan  berdasarkan nilai  fitur  yang  diperoleh ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil pengujian 4
Berdasarkan  hasil  pengujian  IV  terhadap  26 percobaan  didapatkan  24  objek  yang  dikenali  dengan benar  dan  2  objek  yang  gagal  untuk  dikenali.    Dari hasil   pengujian    ini    maka  didapatkan  akurasi  sistem sebesar 24/26*100% = 92%.
Pengujian V, dengan 130 citra dilakukan terhadap 104 data  training (latih) dan  26 data  testing (uji), dan digunakan  sampel  data  pengambilan  gambar  ke-5. Proses  pengenalan  dilakukan    menggunakan    metode Fuzzy K- Nearest Neighbor (FKNN), dan pada proses pengujian      ini      digunakan      nilai      k=2.      Hasil pengujian  V  untuk  pengenalan  berdasarkan  nilai  fitur yang diperoleh ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil pengujian 5
Berdasarkan  hasil  pengujian  V  terhadap  26 percobaan  didapatkan  21  objek  yang  dikenali  dengan

## ISSN 2085-4552
benar  dan  5  objek  yang  gagal  untuk  dikenali.    Dari hasil   pengujian    ini    maka  didapatkan  akurasi  sistem sebesar 21/26*100% = 80%.
Pada pengujian I, II, III, IV, dan V bertujuan untuk mengukur ketepatan akurasi sistem pengenalan bahasa isyarat  Indonesia  terhadap  metode  pengenalan  yang digunakan. Pada Tabel 6 berikut ini perbandingan data yang  digunakan  metode  pengenalan  Fuzzy  K-Nearest Neighbor  untuk    mengenali    Sistem    Isyarat    Bahasa Indonesia.
Tabel 6. Perbandingan akurasi tiap pengujian
Pada  Tabel  6  menunjukkan  bahwa  hasil  dari metode yang diajukan pada peneltian ini telah mampu mengenali  Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia  dengan baik.  Dari  penelitian  ini  didapatkan  nilai  akurasi teringgi sebesar 96% dalam  pengujian  ke  III  dengan menggunakan  data  testing  (uji)  pengambilan  gambar ke-3,  dan  didapatkan  nilai  rata-rata  akurasi  sebesar 88,8%.

## V. S IMPULAN
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan meliputi tahap  akuisisi  citra,  tahap  preprocessing  dan  tahap pengenalan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Hasil  Sistem  pengenalan  bahasa  isyarat Indonesia      dengan      menggunakan      metode Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  diperoleh nilai akurasi sebesar 88,8%, hal ini menunjukkan  metode  yang  diajukan  mampu melakukkan  mengenali  model  bahasa  isyarat dengan baik.
2. Dengan    melakukan    percobaan    sebanyak    5 kali,      masih      ada      beberapa      huruf      yang konsisten belum bisa dikenali, seperti huruf C, E,  L,  U  dan  V  yang  cenderung  memiliki  nilai kemiripan yang dekat.
Adapun saran yang dapat diberikan yaitu :
1. Untuk meningkatkan nilai akurasi dari sistem, perlu  dikembangkan  metode  atau  ekstraksi fitur lain yang relevan pada sistem.
2. Kedepannya, pengembangan sistem ini bisa di realisasikan,    seperti    pengenalan    Sistem Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI)  secara  real time.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  seluruh  civitas akademika  jurusan  Teknik  Informatika,  Universitas Halu Oleo, Kendari yang telah turut membantu dalam proses  pelaksanaan  penelitian  sehingga  penelitian  ini sesuai dengan yang peneliti harapkan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] K.  Wawan,  H.  Agus,  “Pengenalan  Bahasa  Isyarat  dengan Metode  Segmentasi  Warna  Kulit  dan  Center  of  Gravity”, IJEIS, Vol.1, No.2, October 2011.
[2] Supria,  H.  Murti,      Khotimah,  “Pengenalan  Sistem  Isyarat Bahasa    Indonesia    Menggunakan    Kombinasi    Fitur    Statis dan  Fitur  Dinamis  LMC  Berbasis  L-GCNN”,  JUTI:  Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi - Volume 14, Nomor 2, Juli 2016.
[3] Y.  Yetti,  “Pengembangan  Perangkat  Lunak  Pembelajaran Bahasa  Isyarat  Bagi  Penderita  Tunarungu”,  JURNAL GENERIC, Vol.6 No.1, Januari 2011.
[4] N.  Gustav,  “Hand  Gesture  Recognition  using  Pyramidal Lucas  Kanade      Algorithm  and  Histogram  of  Oriented Gradients”,    e-Proceeding    of    Engineering    :    Vol.2,    No.3 Desember 2015.
[5] J.P.  Rakhman  “Translasi  Bahasa  Isyarat”,  Jurusan  Teknik Informatika,  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya-ITS, Surabaya, 2008.
[6] S.  Endang,  Iqbal  Mohammad,  “Recognition  System  of Indonesia  Sign  Language  based  on  Sensor  and  Artificial Neural Network”, Makara Seri Teknologi, 2013.
[7] N.    Sugianto    and    F.    Samopa,    “Analisa    Manfaat    Dan Penerimaan Terhadap Implementasi Bahasa Isyarat Indonesia Pada  Latar  Belakang  Komplek  Menggunakan  Kinect    Dan Jaringan  Syaraf  Tiruan  (Studi  Kasus  SLB Karya Mulia 1 ),” vol. 01, no. 01, pp. 56–72, 2015.
[8] W.  N.  Khotimah,  R.  A.  Saputra,  N.  Suciati,    R.  R.  Hariadi, “Comparison between Back Propagation Neural Network and Genetic  Algorithm  Back    Propagation  Neural  Network  for Sign  Language  Recognition,”  The  International  Conference on Science and Information Technology, Yogyakarta, 2015.
[9] F  Fandiansyah,  JY  Sari,  IP  Ningrum,  “Pengenalan  Wajah Menggunakan  Metode  Linear  Discriminant  Analysis  dan    k Nearest  Neighbor”,    ULTIMATICS,  Vol.  IX,  No.  1  |  Juni 2017.
[10] A.N  Khairun,  K.  Ari,  “Implementasi  Pengenalan  Bahasa Isyarat  Tangan    Secara  Real    Time  Menggunakan        Metode Two    Dimensional Linear Discriminant Analysis  ”, Seminar Nasional  Teknologi          Informasi        &        Komputasi (SENASTIK), September 2014.
[11] J. M. Keller, M. R. Gray,   J. A. Givens, JR, “A Fuzzy  ΛG- Nearest    Neighbor    Algorithm”,    IEEE  Transactions    On Systems,    Man,    And    Cybernetics,    Vol.  Smc-15,  No.  4, July/August 1985
[12] I.D.  Rani,  “Pembuatan  Software  Alat  Bantu  Komunikasi Penyandang  Cacat  Tuna  Rungu-Tuna  Wicara  (Berbahasa Isyarat  Tangan)  Berbasis  Webcam”,  Politeknik  Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember.