## Deteksi Objek Bahasa Isyarat Alfabet BISINDO Menggunakan Deep learning dan Arsitektur YOLO
Bisindo Alphabet Sign Language Object Detection Using Deep Learning and YOLO

## Architecture
Alicia Kinanti 1 , Mas Aly Afandi 1* , Indah Permatasari 1 , Nicolas Yonara Tarigan 1 Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro 1 Institut Teknologi Telkom Purwokerto E-mail: aly@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Bahasa  isyarat  merupakan  cara  bagi  penyandang  disabilitas  tuna  rungu  dan  tuna  wicara berkomunikasi.  Bahasa  isyarat  umumnya  dipelajari  oleh  penyandang  disabilitas  dan  tidak dipelajari  oleh  masyarakat  normal.  Kondisi  ini  menjadi  masalah  saat  dibutuhkan  komunikasi antara  penyandang  disabilitas  dan  masyarakat  normal.  Salah  satu  cara  untuk  membantu mempermudah  komunikasi  antara  penyandang  disabilitas  dan  masyarakat  normal  adalah menggunakan teknologi deep learning dalam menerjemahkan bahasa isyarat. Bahasa isyarat yang digunakan memiliki berbagai macam interpretasi mulai dari huruf, kata dan kalimat. Potensi deep learning dalam mengenali bahasa isyarat dengan input gambar dapat dimulai dari dasar untuk mengenali alfabet BISINDO. YOLOv4 sebagai salah satu arsitektur deep learning yang memiliki performa  tinggi  di  berbagai  pengenalan  citra  akan  diuji  untuk  mengenali  alfabet  BISINDO. Tujuan  penelitian  ini  adalah  menguji  performa  arsitektur  YOLOv4  dalam  mengenali  bahasa isyarat. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa nilai accuracy , precision , dan recall yang didapatkan  menggunakan  arsitektur  YOLOv4  adalah  99,4%,  92,3%,  dan  92,3%.  Performa  ini menunjukkan bahwa deep learning dengan arsitektur YOLOv4 dapat mengenali bahasa isyarat alfabet BISINDO dengan performa yang tinggi. Menerjemahkan alfabet BISINDO menggunakan arsitektur YOLOv4 dapat dilakukan dengan akurat.
Kata kunci: Alfabet BISINDO, Deep learning , Disabilitas, Komunikasi, YoloV4

## Abstract
Sign language is a way for people with hearing and speech impairments to communicate. Sign language is generally learned by people with disabilities and not by normal people in general. This  condition  becomes  a  problem  when  communication  is  needed  between  people  with disabilities and normal people. One way to help facilitate communication between people with disabilities and normal people is to use deep learning technology in translating sign language. Sign language used has a variety of interpretations ranging from letters, words and sentences. The potential of deep learning in recognizing sign language with image input can start from the basis of recognizing the BISINDO alphabet. YOLOv4 as one of the deep learning architectures that has high performance in various image recognition will be tested to recognize the BISINDO alphabet.  The  purpose  of  this  research  is  to  test  the  performance  of  YOLOv4  architecture  in recognizing sign language. The results of this study show that the accuracy, precision, and recall values obtained using YOLOv4 architecture are 99.4%, 92,3%, and 92,3%. This performance shows  that  deep  learning  with  YOLOv4  architecture  can  recognize  BISINDO  alphabet  sign language with high performance. Translating the BISINDO alphabet using YOLOv4 architecture can be done accurately.
Keywords: BISINDO Alphabet, Deep learning , Disabilities, Communication, YoloV4

## 1. PENDAHULUAN
Komunikasi merupakan suatu kegiatan yang dilakukan setiap orang untuk dapat saling menyampaikan serta bertukar informasi [1]. Komunikasi dapat dilakukan antara dua orang atau lebih  dengan  cara  yang  tepat,  sehingga  informasi  atau  pesan  yang  ingin  disampaikan  dapat dimengerti  oleh  lawan  bicara  atau  penerima  informasi.  Namun  apa  jadinya  jika  ingin menyampaikan  informasi  kepada  lawan  bicara  yang  memiliki  keterbatasan  khusus  seperti penyandang disabilitas. Penyandang disabilitas merupakan suatu keterbatasan yang dapat dialami seseorang  sehingga  orang  tersebut  tidak  mampu  untuk  mendengar,  alhasil  dapat  menghambat orang tersebut untuk memperoleh informasi bahasa melalui pendengarannya [2]. Dari data yang didapatkan oleh badan Kementrian Kesehatan tahun 2015, jumlah orang penyandang disabilitas tuna  wicara  mencapai  637.541  jiwa  [3].  Semakin  banyak  orang  yang  mengalami  hal  tersebut, dapat  mengakibatkan  hambatan  yang  berujung  kepada  minimnya  akses  untuk  dapat  saling berkomunikasi dalam kehidupan publik yang normal [4].
Para  penyandang  disabilitas  tuna  wicara  menggunakan  gerakan  tubuh  atau  dikenal dengan bahasa isyarat yang dipakai sebagai media penyampaian informasi [5]. Bahasa isyarat adalah  bahasa  yang  digunakan  oleh  kelompok  tuna  wicara  dalam  berkomunikasi  dengan  cara menggerakkan  kedua  tangannya.  Di  Indonesia  dikenal  dengan  istilah  BISINDO  atau  bahasa isyarat Indonesia yang merupakan bahasa alami yang tumbuh di kalangan kelompok tersebut. Namun  tidak  semua  kaum  dengar  mampu  untuk  mengetahui  bahasa  tersebut,  sehingga  kaum disabilitas tidak mampu untuk dapat mengekpresikan dirinya kepada kaum dengar. Hal ini juga mendorong adanya diskriminasi dan stereotip terhadap penyandang disabilitas [6].
Pemanfaatan teknologi dibutuhkan untuk meningkatkan komunikasi antara kaum dengan dan  disabilitas.  Berbagai  teknologi  kunci  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  membantu  masalah tersebut adalah teknologi pengolahan citra dan kecerdasan buatan. Pengolahan citra sendiri telah dimanfaatkan di berbagai sektor seperti sektor agrikultur [7], [8], bioinformatika [9], pertahanan [10], Kesehatan [11], dan disabilitas [12]. Pemanfaatan teknologi untuk disabilitas sendiri juga mengalami peningkatan [13], [14]. Berbagai penelitian mengenai pemanfaatan pengolahan citra dan kecerdasan buatan untuk menyelesaikan permasalahan disabilitas tuna netra juga mengalami peningkatan.  Penelitian  mengenai  bahasa  isyarat  menggunakan  citra  huruf  BISINDO  telah dilakukan sebelumnya menggunakan arsitektur SSD Mobilenet [15], [16]. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa bahasa isyarat BISINDO dapat dikenali menggunakan metode deep learning (DL) namun dapat lebih ditingkatkan kembali.
Model  dengan  performa  yang  tinggi  dibutuhkan  dalam  mengenali  alfabet  BISINDO untuk membantu komunikasi antara kaum disabilitas dan kaum dengar. Maka dari itu dibuatlah sistem pendeteksian bahasa isyarat dengan menggunakan algoritma Convolution Neural Network (CNN)  dengan  arsitektur  yang  dipakai  adalah You  Only  Look  Once ( YOLO) yang  memiliki performa  baik  dalam  pengenalan  citra.  DL  merupakan  salah  satu  metode learning yang memanfaatkan artificial  neural  network yang  berlapis-lapis,  yang  digunakan  dalam menyelesaikan  permasalahan  pengenalan  bahasa  isyarat  alfabet  BISINDO.  YOLO  memiliki beberapa versi dan salah satu versi YOLO yang digunakan pada penelitian ini karena performanya yang  baik  adalah  YOLOv4.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  performa  YOLOv4  untuk mengenali citra bahasa isyarat BISINDO.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Collection
Dalam  pengolahan  citra, dataset merujuk  pada  kumpulan  citra  yang  digunakan  untuk pelatihan, pengujian, serta pengujian model yang telah dibangun. Dataset sendiri juga berperan penting guna pengembangan serta evaluasi pada pendeteksian objek. Pada penelitian ini dataset diperoleh  dari Kaggle dan  foto  pribadi  yang  diambil  dengan  menggunakan  kamera Android . Berikut beberapa data citra yang digunakan sebagai dataset

## Gambar 1 Dataset Alfabet BISINDO
Pada  Gambar  1  merupakan  contoh  foto dataset alfabet  BISINDO.  Data  yang  telah terkumpul dalam penelitian ini sejumlah 494 data citra, yang terdiri dari 26 alfabet BISINDO. Masing-masing alfabet memiliki 19 data citra, 11 data citra dari situs Kaggle dan 8 data citra dari foto peneliti. Citra yang diambil langsung oleh peneliti memiliki spesifikasi yang sama dengan citra yang ada pada situs Kaggle dengan pengaturan ukuran citra 1077 x 1077 piksel dan diambil pada jarak 70 cm.

## 2.3 System Workflow Design

## Gambar 2 Blok Digram Penelitian
Blok diagram pada Gambar 2 menunjukan urutan penelitian yang dilakukan dari awal sampai akhir secara rinci. Langkah awal yang dilakukan adalah melakukan studi literature . Studi literature dilakukan untuk mencari informasi serta menambah wawasan megenai topik yang akan diambil. Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan dataset citra. Data primer dari penelitian ini menggunakan citra BISINDO yang diambil dari situs Kaggle serta menggunakan kamera peneliti.
Citra yang diambil dengan kamera peneliti menggunakan pengaturan yang sama sehingga tidak perlu dilakukan preprocessing . Hal ini juga menjadi salah satu kelebihan DL dan YOLO karena ekstraksi fitur yang umumnya dilakukan pada tahap preprocessing tidak diperlukan lagi karena dilakukan otomatis oleh model. Langkah selanjutnya adalah pelabelan citra untuk masing-masing huruf  dengan  menggunakan LabelImg .  Pelabelan  citra  dilakukan  agar  nantinya  model  yang dibangun  dapat  mengenali  objek  alfabet,  serta  memperoleh  hasil  prediksi  kelas  pada  objek. Selanjutnya, citra akan dibagi menjadi 2 bagian yaitu data training dan testing . Setelah dilakukan proses pelatihan dataset maka akan menghasilkan model sistem BISINDO yang nantinya akan digunakan  sebagai  pedoman  dalam  pegujian.  Model  dikembangkan  menggunakan  metode Convolution Neural Network (CNN). Peneliti juga memutuskan untuk menggunakan asritektur CNN  yang  sudah  pernah  digunakan.  Kemudian  dilanjutkan  pada  tahap  pengujian.  Pengujian dilakukan dengan menguji kemampuan model berdasarkan image processing dalam mengenali bahasa isyarat dari huruf A sampai Z atau sebanyak 26 kali percobaan secara keseluruhan alfabet BISINDO.  Seluruh  hasil  pengujian  akan  dicatat  berdasarkan  nilai confusion  matrix yang dihasilkan. Apabila target berhasil tercapai akan dikategorikan sebagai berhasil ditebak dengan benar dan apabila tidak tercapai akan dikategorikan sebagai belum berhasil ditebak dengan benar.

## Gambar 3 Diagram Alir Pembuatan Sistem
Pada  Gambar  3  menunjukkan  diagram  alir  pembuatan  sistem  pemanfaatan  arsitektur algoritma  YOLO  dalam  mendeteksi  bahasa  isyarat  alfabet  BISINDO.  Pada  blok input yang ditampilkan berupa gambar foto tangan yang memperagakan bahasa isyarat yang diambil secara real time menggunakan web camera kemudian akan di capture menghasilkan sebuah gambar. Selanjutnya  akan  diproses  menggunakan  arsitektur  YOLOv4  dan  akses  fitur  model object detection . Arsitektur YOLO akan diproses berdasarkan dataset yang sebelumnya telah melewati tahap training atau tahap pelatihan dataset , serta ekstraksi fitur yang didapatkan dari data mentah
darknet yang  sebelumnya  sudah  dilatih  terlebih  dahulu.  Maka  dari  itu,  ketika web  camera menangkap gambar tangan, kemudian akan menghasilkan output dengan menampilkan gambar yang  berisi  informasi  berupa  nilai confident  rate serta  prediksi  kelas  yang  dideteksi.  Semua informasi ini akan dibungkus pada bounding box .

## 2.4 Pengujian Sistem
Proses  pengujian  sistem  akan  dilakukan  menggunakan confusion  matrix . Confusion matrix adalah metode pengukuran untuk megevaluasi kinerja dan tingkat keakuratan suatu proses klasifikasi. Di dalam confusion matrix dikenal dengan istilah 4 nilai prediksi dari hasil proses klasifikasi yaitu True Positive (TP), False Positive (FP), False Negative (FN), dan True Negative (TN).

## Gambar 4 Tabel Confusion Matrix
Gambar 4 merupakan confusion matrix yang digunakan. Penggunaan confusion matrix pada penelitian ini dilakukan untuk menguji kategori multikelas. Pengujian pada permasalahan multikelas memiliki perbedaan dengan kelas biner. Saat pengujian dilakukan untuk kelas “A” dan sistem mampu mengenali citra yang diuji sebagai kelas “A” maka parameter TP akan bertambah. Jika saat pengujian parameter selain A diberikan sebagai input dan diprediksi oleh sistem sebagai citra bukan “A” maka parameter TN akan bertambah. Jika citra “A” diberikan sebagai input dan diprediksi  oleh  sistem  sebagai  citra  bukan  “A”  maka  parameter  FN  akan  bertambah.  Jika diberikan parameter bukan “A” dan diprediksi oleh sistem sebagai “A” maka parameter FP akan bertambah. Dalam perhitungan parameter TP, TN, FP, dan FN parameter TN dan FP berpotensi untuk memiliki nilai yang lebih tinggi dibanding dengan TP dan FN. Hal ini dikarenakan TN dan FP  diberikan  input  data negative dalam  suatu  kategori.  Penelitian  ini  menggunakan  total  494 dataset dengan 19 citra untuk masing-masing kategori dimana semua citra digunakan sebagai data latih. Citra yang digunakan sebagai data uji akan diambil secara langsung menggunakan kamera laptop dan diujikan sebanyak 3 kali pengujian. Sehingga pada saat pengujian ketika menguji kelas “A” maka akan diuji dengan 3 data postif dan 75 negatif. Begitu juga untuk kelas “B”, “C”, “D” dan seterusnya [17]. Setelah nilai TP, TN, FP, dan FN didapatkan, langkah selanjutnya untuk pengujian adalah menghitung parameter accuracy , precision dan recall . Adapun persamaan untuk mencari nilai accuracy , recall , dan precision adalah
accuracy = !"#!$ !"#%"#%$#!$ (1) recall = !" !"#%$ (2)
precision = !" !"#%"
(3)
Penelitian yang dilakukan bertujuan mengenali kategori huruf yang ditampilkan oleh citra berdasarkan fitur yang dipelajari oleh sistem. Total kategori yang akan dikenali adalah 26 kategori terdapat pada huruf a hingga z. Parameter uji yang digunakan untuk menentukan performa dari sistem adalah parameter akurasi presisi dan recall yang dapat diamati pada persamaan 1, 2, dan 3. Parameter akurasi menunjukkan ketepatan pembacaan oleh sistem sedangkan presisi dan recall akan memberikan informasi terkait kecenderungan sistem dalam memberikan hasil pengenalan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengujian atau testing merupakan tahap terpenting dalam mengevaluasi kinerja suatu  model  deteksi  objek.  Testing  bertujuan  untuk  menilai  sejauh  mana  kemampuan  sistem dalam mengenali objek secara keseluruhan dengan memberikan prediksi secara benar dan akurat. Pengujian data menggunakan citra sebagai input , model akan disesuaikan dengan distribusi dan karakteristik  dari dataset pelatihan.  Selama  proses  pelatihan  atau training ,  model  akan menyesuaikan bobot atau parameter lain yang nantinya digunakan untuk pengoptimalan model agar  dapat  memberikan  prediksi  yang  akurat  pada  proses  pengujian.  Dengan  melalui  tahap pelatihan, citra-citra training dapat membantu model dalam mengidentifikasi pola serta fitur yang penting untuk tugas spesifik seperti pengenalan kelas objek dan ciri-ciri dari objek yang akan dikenali.
(A) (B) (C) (D)
Gambar 4 Dataset Pengujian Huruf (A), Huruf (B), Huruf (C), Huruf (D)
Tabel 1 Hasil Confusion Matrix Huruf Alfabet  TP  TN  FP  FN A 3 75 0 0 B 3 75 0 0 C 3 75 0 0 D 2 74 1 1 E 3 75 0 0 F 3 75 0 0 G 3 75 0 0 H 3 75 0 0 I 3 75 0 0 J 3 75 0 0 K 3 75 0 0 L 3 75 0 0 M 2 74 1 1 N 2 74 1 1 O 3 75 0 0 P 2 74 1 1 Q 3 75 0 0 R 3 75 0 0 S 3 75 0 0 T 3 75 0 0 U 2 74 1 1 V 2 74 1 1 W 3 75 0 0 X 3 75 0 0 Y 3 75 0 0 Z 3 75 0 0 Total 72  1944 6 6
Hasil  proses  pengujian object  detection melalui image  processing akan  menunjukkan tingkat keberhasilan dalam mengidentifikasi objek target. Pada penelitian ini, proses pengujian dilakukan sebanyak 78 kali, dimana masing-masing alfabet akan diuji 3 kali untuk tiap hurufnya. Pengujian dilakukan dengan mengambil citra baru melalui kamera laptop. Dalam deteksi objek, terdapat 2 konsep kunci yaitu bounding box atau kotak pembatas dan confident rate atau tingkat kepercayaan. Bounding  box merupakan  kotak  pembatas  yang  akan  mengelilingi  objek  untuk dideteksi dalam citra input, dimana akan memberikan informasi visual tentang area letak objek dalam  gambar.  Sedangkan confident  rate menyediakan  tingkat  kepercayaan  atau  keyakinan model,  ini  membantu  dalam  menilai  sebuah  objek  yang  terdapat  pada bounding  box tersebut. Biasanya dinyatakan sebagai persentasi atau nilai dari 0 sampai 1.
Pada Gambar 4 merupakan beberapa hasil dari tahap pengujian object detection dalam mengenali huruf A, B, C, dan D alfabet BISINDO. Tabel 1 menunjukkan hasil pengujian untuk total 26 kategori alfabet BISINDO. Terlihat bahwa 3 citra kelas “A” yang diberikan untuk diuji oleh  sistem  dapat  diprediksi  dengan  benar.  Sdangkan  dari  75  citra  selain  kelas  “A”  dideteksi sebagai citra bukan kelas “A”. Sehingga total pengujian saat menguji kelas A didapatkan nilai TP adalah 1 dan nilai TN adalah 25. Sistem memiliki kesalahan prediksi pada kelas “P” dan kelas “D”. Saat sistem diuji dengan citra “D” sebagai data positif, sistem memprediksi sebagai kategori “P”  sehingga  nilai  FN  pada  kelas  “D”  bernilai  1.  Saat  sistem  diuji  dengan  citra  bukan  “D”, terdapat  1  kali  sistem  memprediksi  sebagai  huruf  “D”  sehingga  nilai  FP  bernilai  1.  Saat  diuji menggunakan huruf “P” sebagai data positif sebanyak 3 kali, sistem memprediksi sebagai bukan “P” sebanyak 1 kali sehingga nilai TP pada kategori “P” adalah 2 dan nilai FN adalah 1. Saat diberikan input citra bukan “P” sebanyak 75 kali pengujian, terdapat 1 kali kondisi dimana sistem mengenali citra bukan “P” sebagai citra “P” sehingga nilai FP pada kategori “P” bernilai 1 dan
nilai TN pada kategori ini adalah 74. Kondisi yang sama terjadi antara huruf “M” dan “N” juga “U” dan “V”. Sistem masih tertukar antara kategori-kategori tersebut.
Berdasarkan data pada Tabel 1, Nilai True Positive (TP) pada pengujian ini adalah 72, nilai True  Negative (TN)  berjumlah  1944,  nilai False  Positive (FP)  adalah  6,  dan  nilai False Negative (FN)  adalah  6.  Dengan  menggunakan  Persamaan  1  untuk  menghitung accuracy , didapatkan nilai accuracy sebesar 99.4%. Untuk parameter berikutnya yaitu recall, juga dikenal sebagai sensitivity atau true positive rate , parameter ini digunakan untuk mengukur sejauh mana model dapat mengidentifikasi semua kasus positif yang sebenarnya. Semakin tinggi nilai recall , maka  semakin  baik  model  dapat  mengidentifikasi  entri  positif  yang  sebenarnya.  Dengan menggunakan Persamaan 2, didapatkan nilai recall sebesar 92,3%. Dalam konteks deteksi objek, parameter precision digunakan untuk mengukur seberapa akurat model dalam mengidentifikasi ojek positif. Dengan menggunakan Persamaan 3, didapatkan nilai precision sebesar 92,3%. Parameter accuracy,  recall, dan precision yang  didapatkan  selama  proses  pengujian diketahui  bahwa  arsitektur  YOLO  memiliki  kinerja  yang  baik.  Penelitian  sebelumnya  [16] menggunakan  arsitektur  SSD Mobilenet V2  memiliki  nilai accuracy sebesar  71,2%,  nilai precision sebesar 71,2%, dan nilai recall sebesar 74,7%. Penelitian lain [15] yang menggunakan menggunakan arsitekur yang sama memiliki nilai accuracy sebesar 54,8% dan tidak melampirkan nilai recall dan precision .

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  data  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  didapatkan  kesimpulan  bahwa arsitektur YOLOv4 dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  gambar  alfabet  huruf  BISINDO dengan baik. Pada penelitian ini model yang dibangun berdasarkan konsep deep learning dan pemanfaatan YOLOv4 mampu  untuk  mendeteksi  alfabet  BISINDO  dengan  baik  dan  akurat sehingga dapat digunakan untuk membantu kelompok kaum tuna wicara dalam berkomunikasi dengan  kaum  dengar.  Beberapa  huruf  memiliki  potensi  untuk  tertukar  dan  salah  baca  namun performa  yang  diberikan  sudah  lebih  tinggi.  Pemanfaatan  kamera  dalam  mendeteksi  bahasa isyarat alfabet BISINDO dilakukan menggunakan webcam pada komputer, dan diakses melalui library OpenCV pada  pemrograman python .  Berdasarkan  hasil  uji  performa  dengan YOLOv4 didapatkan nilai accuracy sebesar 99.4%, nilai recall sebesar 92,3%, dan nilai precision sebesar 92,3%.  Performa  ini  menunjukkan  bahwa  tujuan  penelitian  yaitu  menguji  arsitektur  YOLOv4 untuk mengenali bahasa isyarat dapat dikenali dengan baik baik dan menjawab tujuan penelitian. Bahasa yang digunakan dalam penelitian ini adalah alfabet Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Agar semakin lengkap, penelitian berikutnya dapat menambahkan kelas baru yaitu angka Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) dan berupa kalimat bahasa isyarat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Lemabaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat  (LPPM)  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto  karena  telah  memberikan  fasilitas untuk melakukan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  M.  Ambarak  and  A.  Z.  Falani,  “Pengembangan  Aplikasi  Bahasa  Isyarat  Indonesia Berbasis Realtime Video Menggunakan Model Machine Learning,” JIKA (Jurnal Inform. , vol. 7, no. 1, p. 89, Feb. 2023, doi: 10.31000/jika.v7i1.7277.
[2] F.  Ndaumanu,  “Hak  Penyandang  Disabilitas:  Antara  Tanggung  Jawab  dan  Pelaksanaan oleh  Pemerintah  Daerah,” J.  HAM ,  vol.  11,  no.  1,  p.  131,  Apr.  2020,  doi: 10.30641/ham.2020.11.131-150.
[3] E. Tyas, “Gambaran Motif, Penggunaan Dan Kepuasan Pada Media Massa Sebagai Sumber Informasi  Kesehatan  (Studi  Deskriptif  Pada  Siswa  SMA  Luar  Biasa  Tunarungu  Karya Mulia  Surabaya),” J.  Kesehat. ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  128–132,  Aug.  2022,  doi:
10.32763/juke.v15i2.415.
[4] R.  W.  Bharata,  U.  Rani,  N.  Priyono,  and  I.  Novitaningtyas,  “Analisis  Partisipasi Penyandang Disabilitas Dalam Perencanaan Pembangunan di Kabupaten Gunungkidul,” Integralistik , vol. 32, no. 2, pp. 83–88, Jul. 2021, doi: 10.15294/integralistik.v32i2.28818.
[5] L.  L.  Linda  and  A.  Muliasari,  “Analisis  Kebutuhan  dan  Perilaku  ABK  Tunarungu  dan Wicara  dalam  Pembelajaran  Matematika  Dasar  di  SKh  Kabupaten  Pandeglang,” JP3M (Jurnal Penelit. Pendidik. dan Pengajaran Mat. , vol. 7, no. 1, pp. 09–22, Apr. 2021, doi: 10.37058/jp3m.v7i1.2145.
[6] E. Y. Lestari and S. Sumarto, “Pemenuhan Hak Bekerja Bagi Penyandang disabilitas di Kota  Semarang,” Integralistik ,  vol.  32,  no.  1,  pp.  45–51,  Jan.  2021,  doi: 10.15294/integralistik.v33i1.28731.
[7] M.  Jannah,  “Tomato  Maturity  Detection  System  Using  Color  Histogram  Method  And Nearest Neighbor,” JAICT , vol. 7, no. 1, p. 63, Mar. 2022, doi: 10.32497/jaict.v7i1.3074.
[8] Lukman  Priyambodo et  al. ,  “Klasifikasi  Kematangan  Tanaman  Hidroponik  Pakcoy Menggunakan Metode SVM,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 153–160, Feb. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3828.
[9] M.  A.  Afandi,  S.  I.  Purnama,  and  R.  F.  Crisianti,  “Implementasi  Metode  Deteksi  Tepi Laplacian dan Jarak Euclidean untuk Identifikasi Tanda Tangan,” J. Nas. Tek. ELEKTRO , vol. 9, no. 1, p. 34, Mar. 2020, doi: 10.25077/jnte.v9n1.756.2020.
[10]  R. F. Christianti, H. L. Fuadi, M. A. Afandi, A. S.N., and A. Dharmawan, “Comparison of Support Vector Machine and Neural Network Algorithm in Drone Detection System,” in 2022  IEEE  International  Conference  on  Cybernetics  and  Computational  Intelligence (CyberneticsCom) , Jun. 2022, pp. 421–426, doi:
10.1109/CyberneticsCom55287.2022.9865628.
[11]  A.  A.  Ramadana  Lubis,  S.  I.  Purnama,  and  M.  A.  Afandi,  “Sistem  Pendeteksi  Kantuk Berbasis Metode Haar Cascade Untuk Aplikasi Computer Vision,” Techno.Com , vol. 22, no. 3, pp. 589–598, Aug. 2023, doi: 10.33633/tc.v22i3.8464.
[12]  Octavian  Ery  Pamungkas et  al. ,  “Classification  of  Rupiah  to  Help  Blind  with  The Convolutional Neural Network Method,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 259–268, Apr. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i2.3852.
[13]  A.  Nugroho,  R.  Setiawan,  A.  Harris,  and  Beny,  “Deteksi  Bahasa  Isyarat  Bisindo Menggunakan  Metode  Machine  Learning,” J.  Process. ,  vol.  18,  no.  2,  Nov.  2023,  doi: 10.33998/processor.2023.18.2.1380.
[14]  L. Arisandi and B. Satya, “Sistem Klarifikasi Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo) Dengan Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” J. Sist. Cerdas , vol. 5, no. 3, pp. 135–146, Dec. 2022, doi: 10.37396/jsc.v5i3.262.
[15]  Nasha  Hikmatia  A.E.  and  M.  I.  Zul,  “Aplikasi  Penerjemah  Bahasa  Isyarat  Indonesia menjadi Suara berbasis Android menggunakan Tensorflow,” J. Komput. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 74–83, Jun. 2021, doi: 10.35143/jkt.v7i1.4629.
[16]  L. N. Hayati, A. N. Handayani, W. S. G. Irianto, R. A. Asmara, D. Indra, and M. Fahmi, “Classifying BISINDO Alphabet using TensorFlow Object Detection API,” Ilk. J. Ilm. , vol. 15, no. 2, pp. 358–364, Aug. 2023, doi: 10.33096/ilkom.v15i2.1692.358-364.
[17]  M.  Grandini,  E.  Bagli,  and  G.  Visani,  “Metrics  for  Multi-Class  Classification:  an Overview,” Aug. 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2008.05756.