## Rancang Bangun Sarung Tangan Pintar Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo) Berbasis Iot
Wildana Ahmad Priadiyatna 1 , Hudiono 2 , Abdul Rasyid 3
1,2,3 Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang, Indonesia
1 wildanaahmad.p26@gmail.com , 2 hudiono@polinema.ac.id, 3 irrasmt@gmail.com
Abstract — To make the general public can understand sign language, people who translate sign language are needed. Research with titled "Design of Smart Gloves for Indonesian Sign Language Translator (BISINDO) based on IoT" purpose to make easier for deaf people  communicate  daily  with  general  public.  Using  Esp-32  microcontroller,  flex  sensor,  and  gyroscope  sensor,  to  detect  hand movements form sign language symbols. The results of translating symbols in the words will be display on smartphone application. The results of this study are in the form of smart gloves that can translate Indonesian Sign Language which is abbreviated as BISINDO. From the data of both right and left hand gloves, 26 letters and 5 different words can be combined. The results of mapping on right glove in letters A, B, L, M, W, Y, Z, have almost same flex sensor angle value, so that characters can appear, the mapping is carried out on  MPU-6050  sensor.  Tests  were  carried  out  739  times  on  letter  sign  symbols  and  180  times  on  word  sign  language  symbols,  the percentage of successful experiments on letters was 95% and the percentage of successful experiments on words was 73%.
Keywords — BISINDO, Flex sensor, Sensor MPU-6050, Esp-32, Mapping metode.
Abstrak— Agar masyarakat umum dapat memahami bahasa isyarat diperlukan orang yang menerjemahkan bahasa isyarat. Penelitian ini dengan judul “Rancang Bangun Sarung Tangan Pintar Penerjemah Bahasa Isyarat Indosnesia (BISINDO) berbasis IoT”  bertujuan  untuk  memudahkan  penyandang  tunarungu  dalam  berkomunikasi  sehari  –  hari  dengan  masyarakat  umum. Dengan menggunakan mikrokontroller Esp-32 yang mengolah data masukan dari sensor flex dan sensor gyroscope, kedua sensor tersebut dapat mendeteksi gerakan tangan yang membentuk simbol bahasa isyarat. Sensor flex dipasang pada jari – jari tangan, sedangkan sensor gyroscope diletakan pada punggung tangan kanan dan kiri. Hasil penerjemah simbol yang berupa huruf atau kata  akan  ditampilkan  pada  aplikasi  di  smartphone.  Hasil  penelitian  ini  adalah  berupa  sarung  tangan  pintar,  dimana  sarung tangan tersebut dapat menerjemahkan Bahasa Isyarat Indonesia yang disingkat dengan BISINDO. Sensor flex digunakan untuk mendeteksi  gerakan  dari  jari-jari  tangan,  sedangkan  sensor  gyroscope  dan  sensor  accelerometer  (MPU-6050)  untuk  mendeteksi gerakan tangan. Dari data kedua perangkat sarung tangan kanan dan kiri tangan dapat dikombinasikan 26 huruf dan 5 kata yang berbeda. Hasil mapping pada sarung tangan kanan pada huruf A, B, L, M, W, Y, Z,memiliki nilai sudut sensor flex yang hamper sama,  agar  karakter  bisa  tampil  dilakukan  mapping  pada  sensor  MPU-6050.  Pada  sarung  tangan  kiri  lebih  banyak  yang menggunakan  mapping  sensor  MPU-6050,  karena  pada  simbol  bahasa  isyarat  yang  digunakan  oleh  tunarungu  sering menggunakan tangan kanan. Pengujian dilakukan sebanyak 739 kali pada simbol isyarat huruf dan 180 kali pada simbol bahasa isyarat kata, Persentase keberhasilan percobaan pada huruf yaitu sebesar 95% dan persentase keberhasilan percobaan pada kata yaitu sebesar 73%.
Kata kunci — BISINDO, Sensor Flex, Sensor MPU-6050, Esp-32, metode Mapping.

## I. PENDAHULUAN
Setiap manusia dilahirkan dengan kesempurnaan fisik yang berbeda-beda.  Masyakarat  umum  melihat  kesempurnaan seseorang dari kondisi fisik. Kondisi fisik yang mudah terlihat yaitu  panca  indera,  yang  terdiri  dari,  mata,  hidung,  telinga, lidah,  kulit.  Bilamana  ada  alat  indera  yang  tidak  dapat berfungsi  dengan  normal,  seseorang  dapat  dikatakan mengalami  cacat  fisik.  Adapun  mereka  yang  mempunyai kekurangan fisik, yaitu tidak bisa bicara (bisu) dan tidak bisa mendengar  (tuli),  masyarakat  pada  umumnya  menyebut mereka penyandang disabilitas tunawicara dan tunarungu [1]. Banyak  masyarakat  dengan  pendengaran  normal  yang  tidak memahami  bahasa  isyarat  yang  digunakan  oleh  penyandang tuna rungu untuk berkomunikasi [2].
Berkomunikasi hal yang sangat penting bagi manusia yang hidup bersosial . Dengan berkomunikasi seseorang akan lebih mudah menjalani kegiatannya sehari – hari dan mendapatkan informasi  serta  wawasan  baru.  Bahasa  yang  digunakan dimasyaratkan  ada  berbagai  jenis,  seperti  pada  mereka  yang penyandang  tunawicara  dan  tunarungun  berkomunikasi menggunkan bahasa isyarat [3].
Pada  penelitian  sebelumnya,  telah  dibahas  memanfaatkan lima  sensor  flex  serta  sensor  accelerometer  dan  gyroscope untuk  membedakan  isyarat  ASL  yang  memiliki  formasi jemari  serupa.  Perancangan  perangkat  keras  berbasis ArduinoMega  2560  sebagai  pusat  pengendali  digunakan untuk membaca keluaran sensor yang ada dan memprosesnya melalui  perangkat  lunak  yang  dibuat  menjadi  informasi. Dengan  bantuan  modul  1Sheeld,  data  hasil  terjemah  dapat ditampilkan  pada  ponsel  pintar  dalam  bentuk  teks  maupun suara, oleh Mohammad Y. Dias pada tahun 2018 [1].
Berdasarkan ulasan diatas, untuk memudahkan penyandang tunarungu  dalam  berkomunikasi  sehari  –  hari  dengan masyarakat  umum  maka  dilakukan  penelitian  ini menggunakan ESP32 sebagai microcontroller, agar pengaplikasian  pada  tangan  lebih  sederhana  dan  ringkas, sensor  yang  digunakan  sensor  flex  dan  MPU  6050,  dan Bahasa  isyarat  yang  digunakan  adalah  Bahasa  Isyarat Indonesia  (BISINDO).  Dengan  itu  penulis  membuat  judul “Rancang Bangun Sarung Tangan Pintar Penerjemah Bahasa Isyarat Indosnesia (BISINDO) berbasis IoT”.
II. METODE
A. Internet of Things (IoT)
Internet Of Things adalah suatu konsep yang membutuhkan konektifitas  internet  untuk  bertukar  informasi  satu  sama lainnya dengan perangkat yang ada disekitar kita, kemampuan untuk  mentranfer  data  melalui  jaringan  tanpa  membutuhkan interaksi manusia ke perangkat secara langsung. IoT termasuk golongan  metode  komunikasi,  IoT  juga  mencangkup teknologi  -  teknologi  sensor  dan  teknologi  nirkabel.  IoT paling  erat  hubungannya  dengan  komunikasi  machine- tomachine  (M2M)  di  bidang  manufaktur  dan  listrik, perminyakan,  dan  gas  [4][5].  Produk  dibangun  dengan kemampuan  komunikasi  M2M  yang  sering  disebut  dengan sistem cerdas atau "smart". (contoh: smart label, smart meter, smart grid sensor). Para programer dapat terhubung ke mesin melalui  Internet,  memeriksa  status  mesin  dan  menentukan apakah  ada  atau  tidak  minuman  dingin  yang  menunggu mereka, tanpa harus pergi ke mesin tersebut [6][7].

## B. Perancangan Alat dan Sistem
Pada  kedua  sarung  tangan  kanan  dan  kiri  terdapat  lima sensor flex yang terpasang pada setiap jari tangan, sensor gyro MPU-6050  yang  diletakan  pada  punggung  tangan  dan rangkain  pcb  yang  berisi  mikrokontroller  Esp-32  beserta baterai  berada  pada  pergelangan  lengan  tangan.  Sensor  flex pada  perangkat  ini  apabila  jari  tangan  bergerak  atau melengkungan,  maka  akan  terjadi  perubahan  nilai  resistansi yang  dihasilkan  oleh  sensor  flex.  Kemudian  salah  satu  pin dari  sensor  flex  dihubungkan  dengan  rangkaian  pembagi tegangan supaya nilai yang dihasikan sensor flex dapat dibaca oleh pin ADC pada mikrokontroller. Sensor gyro MPU-6050 pada  perangkat  ini  berfungsi  untuk  mendeteksi  gerakan  atau kemikiran  sudut  punggung  tangan,  untuk  menyambukan dengan  mikrokontroller  Esp-32  menggunakan  pin  SCL  dan SDA.  Mikrokontroller  Esp-32  selain  sebagai  pusat pemrosesan  atau  otak  dari  sebuah  sistem  ini,  juga  berfungsi sebagai  pengirim  data  ke  database  melalui  jaringan  wifi, karena mikrokontroller Esp-32 dilengkapi dengan fitur wifi.

## Gambar 1 Perencanan Mekanik dan Komponen
Pada  kedua  sarung  tangan  kanan  dan  kiri  terdapat  lima sensor flex yang terpasang pada setiap jari tangan, sensor gyro MPU-6050  yang  diletakan  pada  punggung  tangan  dan rangkain  pcb  yang  berisi  mikrokontroller  Esp-32  beserta baterai  berada  pada  pergelangan  lengan  tangan.  Sensor  flex pada  perangkat  ini  apabila  jari  tangan  bergerak  atau melengkungan,  maka  akan  terjadi  perubahan  nilai  resistansi yang  dihasilkan  oleh  sensor  flex.  Kemudian  salah  satu  pin dari  sensor  flex  dihubungkan  dengan  rangkaian  pembagi tegangan supaya nilai yang dihasikan sensor flex dapat dibaca
oleh pin ADC pada mikrokontroller. Sensor gyro MPU-6050 pada  perangkat  ini  berfungsi  untuk  mendeteksi  gerakan  atau kemikiran  sudut  punggung  tangan,  untuk  menyambukan dengan  mikrokontroller  Esp-32  menggunakan  pin  SCL  dan SDA.  Mikrokontroller  Esp-32  selain  sebagai  pusat pemrosesan  atau  otak  dari  sebuah  sistem  ini,  juga  berfungsi sebagai  pengirim  data  ke  database  melalui  jaringan  wifi, karena  mikrokontroller  Esp-32  dilengkapi  dengan  fitur  wifi [8][9].
Pada perangkat ini menggunakan supply dari baterai li-on 18650,  menggunakan  dua  baterai  yang  dirangkai  secara parallel untuk mendapatkan arus dua kali lipat, tegangan yang dihasilkan  dari  baterai  sebesar  3,7  V  [8].  Tegangan  yang dibutuhkan  oleh  perangkat  ini  yaitu  sebesar  5V,  untuk mencapai  tegangan  5V  rangkaian  batrei  dihubungkan  ke modul step up. Output dari modul step up dihubungkan ke vin pada mikrokontroller Esp-32[10].

## C. Perancangan Sensor Flex
Sensor  Flex  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk mendeteksi  gerakan  dari  jari  –  jari  tangan.  Sensor  flex  yang digunakan  berjumlah  sepuluh,  lima  sensor  dipasang  pada sarung  tangan  kanan  dan  lima  sensor  dipasang  pada  sarung tangan kiri. Setiap gerakan jari membentuk suatu lengkungan atau  sudut,  setiap  lengkungan  mempengaruhi  besarnya resistansi  yang  dikeluarkan  oleh  sensor  flex.  Output  dari sensor flex tidak dapat dibaca langsung oleh mikrokontroller ESP32, maka ditambahkan rangkain pengondisi sinyal berupa rangkaian pembagi tegangan, dengan menggunakan rangkaian pembagi  tegangan  maka  setiap  perubahan  resistansi  sensor akan  menghasilkan  nilai  tegangan.  Nilai  tegangan  yang dihasilkan akan menjadi masukan pada pin ADC (Analog to Digital  Converter)  modul  mikrokontroller  ESP32  untuk diproses.
Gambar 2 Rangkaian Sensor Flex T ABEL I K ONFIGURAI S ENSOR F LEX PADA E SP -32 T ANGAN K ANAN Pin Esp-32 Jari Tangan D13 Ibu Jari D12 Telunjuk D14 Jari Tengah
D27 Jari Manis
D26 Kelingking T ABEL II K ONFIGURAI S ENSOR F LEX PADA E SP -32 T ANGAN K IRI Pin Esp-32
Jari Tangan D26 Ibu Jari D27 Telunjuk D14 Jari Tengah D12 Jari Manis D13 Kelingking
D. Perancangan Modul MPU-6050
Modul  MPU-6050  memiliki  dua  sensor,  sensor accelerometer  dan  sensor  gyroscope.  Pada  penilitian  ini
sensor  MPU-6050  digunakan  untuk  mendeteksi  gerakan tangan,  peletakan  sensor  ini  berada  pada  punggung  tangan. Keluaran dari sensor MPU-6050 yaitu nilai sumbu X(gerakan ke  kanan  dan  kiri),  sumbu  Y  (gerakan  ke  atas  dan  bawah), sumbu Z (gerakan ke depan dan belakang), dengan ini dapat ketahui posisi gerakan dari tangan yang membentuk karakter dari Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Sensor MPU-6050 sudah  dilengkapi  dengan  fitur  komunikasi  I2C  (Inter- Integrated Circuit), pin yang digunakan yaitu pin SCL (Serial Clock)  dan  pin  SDA  (Serial  Data)  pada  MPU-6050 dihubungkan  dengan  pin  SCL  (Serial  Clock)  dan  pin  SDA (Serial Data) pada mikrokontroller Esp-32.
Gambar 3 Rangkaian Sensor MPU-6050
T ABEL III K ONFIGURAI S ENSOR FMPU-6050 PADA E SP -32 Pin Esp-32 Pin MPU-6050 3V3 VCC GND GND D21 SDA
D22 SCL

## E. Hasil Nilai ADC Keluaran Sensor Flex
Pada  tabel  IV  dan  V  merupakan  keluaran  nilai  ADC (Analog  digital  converter).  Nilai  keluaran  dari  sensor  flex yang  dihubungkan  ke  pembagi  tegangan  yang  kemudian masuk ke mikrokontroler menjadi nilai ADC (Analog digital converter)  untuk  sensor  flex  pada  setiap  kondisi  huruf  yang diinginkan.  Sehingga  dari  nilai  ADC  (Analog  digital converter)  yang  didapat  ini  bias  menentukan  jenis  tegangan yang masuk pada mikrokontroler yang digunakan merupakan syarat  dari  kategori  menerjemahkan  symbol  bahasa  isyarat huruf dan kata.
T ABEL IV N ILAI ADC S ENSOR F LEX T ANGAN K ANAN Huruf   Flex 1 Flex 2 Flex 3 Flex 4 Flex 5 A 839 764 1455 1293 1361 B 1470 734 1343 1243 1264 C 1839 1446 1501 1232 1121
T ABEL V N ILAI ADC S ENSOR F LEX T ANGAN K IRI Huruf   Flex 1 Flex 2 Flex 3 Flex 4 Flex 5 A 461 534 954 1045 778 B 694 511 491 602 675 C 457 528 542 603 494
F. Perancangan Mapping Pada Mikrokontroller
Pada  tabel  dibawah  ini  merupakan  nilai  mapping  sensor flex  yang  dimasukan  pada  mikrokontroler.  Proses  mapping pada  mikrokontroller  untuk  memberi  batasan  minimal  sudut dan maksimal sudut, jika nilai sudut sensor flex pada tangan yang membentuk simbol bahasa isyarat melebihi nilai batasan
sudut  yang  sudah  di  tetapkan  maka  karakter  tidak  dapat terdeteksi  atau  terdeteksi  karakter  lainya.  Lower  merupakan arti dari batas minimal sudut sedangkan upper merupakan arti dari batas maksimal sudut.
T ABEL VI N ILAI M APPING H URUF P ADA T ANGAN K ANAN T ABEL VII N ILAI M APPING K ATA P ADA T ANGAN K ANAN T ABEL VIII N ILAI M APPING H URUF P ADA T ANGAN K IRI T ABEL IX N ILAI M APPING K ATA P ADA T ANGAN KIRI
Pada  tabel  mapping  yang  disajikan  table  VI,  VII,  VIII, dan IX merupakan nilai mapping sensor gyroscope dan sensor accelerometer  yang  diinputkan  pada  program  mikrontroler menggunakan  software  arduino.  Pada  mapping  sensor  ini tidak  semua  huruf  diberi  range  nilai  mapping.  Hanya  huruf yang memiliki simbol bahasa isyarat atau range nilai mapping sensor  flex  yang  hampir  sama,  seperti  huruf  A  dan  W memiliki bentuk simbol dan nilai sensor flex yang sama.
Pada perangkat tangan kanan lebih sedikit menggunakan mapping sensor gyroscope dan sensor accelerometer daripada perangkat  tangan  kiri,  karena  Bahasa  Isyarat  Indonesia (BISINDO)  lebih  banyak  menggunakan  gerakan  tangan kanan,  sehingga  pada  tangan  kiri  lebih  banyak  pada  posisi datar.  Sedangkan  pada  bahasa  isyarat  kata,  semua  kata menggunakan  range  nilai  mapping  sensor  gyroscope  dan sensor  accelerometer,  karena  Bahasa  Isyarat  Indonesia (BISINDO)  untuk  penggunaan  kata  lebih  mengutamakan gerakan tangan daripada gerakan jari – jari tangan.
T ABEL X N ILAI M APPING H URUF P ADA T ANGAN K ANAN
T ABEL XI N ILAI M APPING K ATA P ADA T ANGAN K ANAN T ABEL XII N ILAI M APPING H URUF P ADA T ANGAN K IRI T ABEL XIII N ILAI M APPING K ATA P ADA T ANGAN K IRI

## G. Perancangan Software Aplikasi
Aplikasi android yang dibuat pada penelitian ini sebagai tampilan  atau  monitor  dari  hasil  gerakan  jari  –  jari  tangan yang  membentuk  simbol  dari  Bahasa  Isyarat  Indonesia (BISINDO). Pada tabel X sampai XIII merupakan range nilai mapping  sarung  tangan  kanan  dan  kiri  saat  membentuk simbol bahasa isyarat. Jika nilai sudut keluaran sensor berada pada  range  nilai  tersebut,  maka  mikrokontroler  akan mengirimkan data kombinasi ke database.
T ABEL XIV D ATA K OMBINASI S IMBOL
Pada  tabel  XIV  merupakan  data  yang  dikirim  oleh mikrokontroler  ke  database.  Kemudian  aplikasi  android memproses  data  yang  diambil  dari  database  firebase    antara data  keluaran  dari  sarung  tangan  kanan  dan  kiri,  dengan pengombinasian  ini  akan  menghasilkan  simbol/karakter. Simbol/karakter  yang  muncul/tampil  pada  aplikasi  akan berubah  secara  realtime,  perubahan  data  mengikuti  hasil keluaran    dari  gerakan  jari  –  jari  tangan  yang  membentuk simbol bahasa isyarat seperti ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan karakter

## Penentuan Prosedur
Penentuan  prosedur  yang  digunakan  pada  perencanaan penelitian  yang  berjudul  “Rancang  bangun  sarung  tangan pintar  penerjemah  Bahasa  Isyarat  Indonesia  (BISINDO) berbasis IoT ”, diperlihatkan pada gambar 5:

## Gambar 5 Diagram alir penelitian
Perancangan  sistem  ini  memiliki  beberapa  tahapan, tahapan  awal  yaitu  mengkoneksikan  alat  sarung  tangan dengan  internet.  Perangkat  ini  memiliki  masukan  data  dari sensor  flex  yang  digunakan  untuk  mengukur  lekukan  jari tangan  dan  sensor  gyroscope  digunakan  untuk  mendeteksi nilai  sumbu  x,y,z  terhadap  punggung  tangan.  Pada  model
Mulai Koneksi == Terhubung Tidak Pembacaan Sensor Flex & Gyroscope Mapping == Value A Ya Ya Tidak A Kirim Data ke Database Data == Dikenali Perbandingan Data 2 Perangkat Outpot “ Karakter ” Output “ N/A ” Selasai Koneksi Sarung Tangan ke WIFI
sistem  ini  menggunakan  dua  mikrokontroller  yang  masing  - masing  mikrokontroller  terhubung  dengan  lima  sensor  flex dan  satu  sensor  gyroscope,  data  yang  telah  dimapping  oleh mikrokontroller  akan  dikirimkan  ke  database  melalui sambungan wifi yang terhubung internet. data yang tersimpat di database akan diakses oleh aplikasi android yang kemudian akan  dijumlah,  sehingga  menjadi  nilai  karakter  sebagai keluaran android.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Implementasi Sarung Tangan Kanan Dan Kiri

## Gambar 6 Implementasi Hardware
Pada gambar 6 menunjukan hardware dari implementasi sarung  tangan  pintar.  Sensor  flex  dan  sensor  MPU-6050 terpasang pada sarung tangan sebagai inputan. Mikrokontroller  Esp-32  berfungsi  sebagai  pemroses  data input  dari  sensor  dan  output  mengirimkan  data  ke  database firebase.  Baterai  lion  3.7  V  yang  dirangkai  secara  paralel, keluaran  dari  batrei  dihubungkan  pada  modul  power  bank untuk supply keseluruhan sistem dan pada modul power bank terdapat indikator kapasitas baterai.
B. Pengujian  Mapping  Pada  Sensor  Flex  dan  Sensor MPU-6050
Pada  pengujian  ini  akan  dilakukan  gerakan  jari  –  jari tangan  membentuk  simbol  Bahasa  Isyarat  Indonesia (BISINDO) dan hasil akan ditampilkan pada aplikasi android. Hasil pengujian akan disajikan dibawah ini.

## Gambar 7 Hasil Pengujian huruf A
Pada  gambar  7  dapat  dilihat  hasil  pengujian  simbol isyarat  huruf  A  beserta  hasil  tampilan  pada  aplikasi  android, data  yang  dikirim  dari  mikrokontroller  di  tangan  kanan bernilai  1  berdasarkan  nilai  sensor  flex  dan  sensor  gyro, sementara  data  yang  dikirimkan  dari  mikrokontroller  di tangan kiri bernilai 2 berdasarkan nilai sensor flex dan sensor gyro.  Nilai  yang  dikirimknan  oleh  mikrokontroller  ke firebase,  kemudian  nilai  akan  dibandingkan  oleh  aplikasi android untuk menampilkan karakter dari symbol.

## C. Hasil Mapping Sarung Tangan Kanan dan Kiri
T ABEL XV M APPING H URUF P ADA S ARUNG T ANGAN K ANAN
Pada  tabel  XV  merupakan  nilai  –  nilai  sudut  hasil mapping yang dilakukan pada mikrokontroller, dari pengujian huruf  yang  dilakukan  pada  huruf  A,  L,  W,  Y,  Z  memiliki sudut  yang  sama  terutama  pada  flex  1  (ibu  jari)  dan  flex  2 (telunjuk) dan huruf B dan M memiliki sudut yang sama pada flex 2 (telunjuk), flex 3 (jari tengah), dan flex 4 (jari manis). Pada  huruf  A,  L,  W,  Y,  Z  posisi  flex  1  (ibu  jari)  dan  flex  2 (telunjuk),  kedua  jari  tersebut  berposisi  lurus  yang  range— nya 0⁰ - 5⁰ dan huruf B dan M posisi flex 2 (telunjuk), flex 3 (jari  tengah),  dan  flex  4  (jari  manis),  ketiga  jari  tersebut berposisi  lurus  yang  range—nya  0⁰  -  5⁰.  Untuk  7  huruf tersebut maka dilakukan mapping pada MPU-6050 agar tidak terjadi salah pembacaan data saat pemrosesan mapping.
T ABEL XVI

## M APPING H URUF P ADA S ARUNG T ANGAN K IRI
Pada  tabel  XVI  merupakan  nilai  –  nilai  sudut  hasil mapping  yang  dilakukan  pada  mikrokontroller.  Pada  sarung tangan kiri lebih banyak yang menggunakan mapping sensor MPU-6050,  karena  pada  simbol  bahasa  isyarat  yang digunakan oleh tunarungu sering menggunakan tangan kanan.
Pada pengujian huruf yang dilakukan pada huruf C, I, J, L, O, R, U, V, Z memiliki sudut yang sama yaitu pada semua sensor flex, pengujian huruf yang dilakukan pada huruf B, D, F,  H,  K,  P,  Q,  T,  X,  Y  memiliki  sudut  yang  sama  terutama pada  flex  2  (telunjuk),  dan  pengujian  huruf  yang  dilakukan pada huruf A dan W memiliki sudut yang sama terutama pada flex 1 (ibu jari) dan flex 2 (telunjuk) . Untuk huruf M dan N memiliki  sudut  yang  sama,  pada  huruf  ini  sering  terjadi kegagalan.
Pada huruf C, I, J, L, O, R, U, V, Z  posisi semua sensor flex tersebut berposisi lurus yang  memiliki range-nya 0⁰ - 5⁰, huruf  B,  D,  F,  H,  K,  P,  Q,  T,  X,  Y  posisi  flex  2  (telunjuk) tersebut berposisi lurus yang memiliki range-nya 0⁰ - 5⁰, huruf A  dan  W  flex  1  (ibu  jari)  dan  flex  2  (telunjuk)  tersebut berposisi yang memiliki range-nya 0⁰ - 5⁰, pada huruf M dan N memiliki range sudut yang sama pada setiap sensor flex.
T ABEL XVII
M APPING K ATA S ARUNG T ANGAN K ANAN T ABEL XVIII M APPING K ATA S ARUNG T ANGAN K IRI
Pada tabel 4.3 dan tabel 4.4 merupakan nilai – nilai sudut hasil  mapping  yang  dilakukan  pada  mikrokontroller.  Bahasa isyarat  yang  menyimbolkan  kata,  sering  kali  menggunakan gerakan tangan daripada gerakan jari – jari tangan. Pada kata Assalamu’alaikum,  Wa'allaikumsalam,  HALO,  TERIMA KASIH  lebih  mengutamakan  gerakan  pada  tangan  kanan daripada tangan kiri.

## D. Persentasi Keberhasilan Sistem
Pada  Tabel  4.5  Pada  percobaan  huruf  A  sampai  Z dilakukan  masing  –  masing  sebanyak  30  kali  percobaan sehingga  keseluruhan  percobaan  sebanyak  780  kali percobaan.  Pada  percobaan  huruf  N  dan  M  memilik kegagalan  yang  tinggi  dikarena  gerak  simbol  kedua  huruf tersebut  hampir  sama.  Dari  percobaan  yang  dilakukan sebanyak  30  kali  disetiap    huruf,  sehingga  keseluruhan percobaan  sebanyak  sebanyak  780  kali  ,  keberhasilan  dari seruluh  percobaan  sebanyak  739  kali,  sehingga  rata  –  rata kegagalan percobaan dalam satuan presentase sebesar 95%.
T ABEL XIX T ABEL P ERCOBAAN H URUF T ABEL XX T ABEL P ERCOBAAN K ATA
Pada  Tabel  4.2  Pada  percobaan  simbol  bahasa  isyarat kata  dilakukan  masing  –  masing  30  kali  percobaan  sehingga keseluruhan  percobaan  sebanyak  180  kali  percobaan,  pada 180  percobaan  yang  berhasil  sebanyak  136  kali  percobaan sehingga  rata  –  rata  keberhasilan  percobaan  dalam  satuan presentase sebesar 76 %.

## E. Pengujian Pengiriman Data Secara Nirkabel
Pengujian  komunikasi  nirkabel  dilakukan  setelah pengiriman data dari mikrokontroller Esp-32 ke database lalu dari  database  ke  aplikasi  android,  menggunakan  software wireshark untuk mengetahui packet loss dan delay. Pada table pengujian  akan  dilakukan  perhitungan  nilai  rata-rata  dari delay.
Pada tabel XXI merupakan data yang akan hitung rata – rata  delay,  delay  merupakan  waktu  pengiriman  data  dari mikrokontroller  Esp-32  ke  database.  Percobaan  untuk mengetahui nilai delay ini dilakukan sejumlah 8 kali, dengan hasil yang diperoleh nilai rata - rata yang sebesar 0.109375s. nilai  delay  dipengaruhi  oleh  kecepatan  internet  yang digunakan untuk percobaan ini, selain itu semakin kecil delay maka  akan  semakin  bagus  kualitas  suatu  pengiriman  data karena tidak akan terjadi keterlambatan informasi.
T ABEL XXI S EMPEL P ENGUJIAN D ELAY
Packet loss = ("#$%&' ')#*+,-''&./"#$%&' )&$&-0&.) "#$%&' ')#*+,-''&. x 100% (1) = ("#$$%"&'() "#$$ 𝑥 100%
= 2,8%
Pada  pengujian  pengiriman  paket  dari  mikrokontroller Esp-32  ke  database  dilakukan  percobaan  pengiriman sebanyak  30  kali  dengan  menggunakan  aplikasi  wireshark dapat  diketahui  nilai  packet  loss.  Packet  loss  pada  proses pengiriman  ini  sebesar  2.7622175  dari  nilai  paket  yang dikirim sebesar 5177 dan data yang diterima sebesar 5034.
T ABEL XXII S EMPEL P ENGUJIAN D ELAY
Pada tabel XXXIII merupakan data yang akan hitung rata –  rata  delay,  delay  merupakan  waktu  pengiriman  data  dari database  firebase  ke  aplikasi  android.  Percobaan  untuk mengetahui nilai delay ini dilakukan sejumlah 8 kali, dengan hasil  yang  diperoleh  nilai  rata  -  rata    yang  0,007391s.  nilai delay  dipengaruhi  oleh  kecepatan  internet  yang  digunakan untuk percobaan ini, selain itu semakin kecil delay maka akan semakin  bagus  kualitas  suatu  pengiriman  data  karena  tidak akan terjadi keterlambatan informasi.
Packet loss = (*+,-./ /1+2345//.6%*+,-./ 1.,.57.6) *+,-./ /1+2345//.6 x 100% (3)
= (89#%8:&)
89# 𝑥 100%
= 6.2%
Pada  pengujian  pengiriman  paket  dari  database  firebase ke aplikasi android dilakukan percobaan pengiriman sebanyak 30  kali  dengan  menggunakan  aplikasi  wireshark  dapat diketahui  nilai  packet  loss.  Packet  loss  pada  proses pengiriman  ini  sebesar  6.2%  dari  nilai  paket  yang  dikirim sebesar 981 dan data yang hilang sebanyak 61, jadi data yang diterima sebanyak 920.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian,  analisa  sistem,  dan pembahasan  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  kesimpulan sebagai berikut:
1. Sensor  flex  dan  sensor gyroscope dan  sensor accelerometer (MPU-6050)  dapat  mendeteksi  gerakan tangan  dengan  menggunakan  mikrokontroller  yang digunakan  untuk  memproses  nilai  masukan  dari  kedua sensor dan mengirimkan data ke database.
2. Pada penelitian diatas dapat disimpulkan penggunaan dua perangkat  sarung  tangan  dapat  dikombinasikan  26  huruf dan  5  kata  yang  berbeda.  Hasil mapping pada  sarung tangan kanan pada huruf A, B, L, M, W, Y, Z,memiliki nilai  sudut  sensor  flex  yang  hamper  sama,  agar  karakter bisa  tampil  dilakukan mapping pada  sensor  MPU-6050.
Pada sarung tangan kiri lebih banyak yang menggunakan mapping sensor  MPU-6050,  karena  pada  simbol  bahasa isyarat  yang  digunakan  oleh  tunarungu  sering menggunakan  tangan  kanan.  Persentase  keberhasilan percobaan  pada  huruf  yaitu  sebesar  95%  dan  persentase keberhasilan percobaan pada kata yaitu sebesar 73%.
3. Dari  pengujian  yang  dilakukan  sebanyak  780  kali  pada simbol  bahasa  isyarat  huruf  dan  180  kali  pada  simbol bahasa  isyarat  kata  ,  data  yang  dapat  dikirimkan  ke database firebase sebanyak 739 data pada simbol bahasa isyarat  huruf  dan  136  data  pada  simbol  bahasa  isyarat kata Persentase keberhasilan percobaan pada huruf yaitu sebesar 95% dan persentase keberhasilan percobaan pada kata yaitu sebesar 73%.
4. Data  yang  dikombinasikan  sesuai  data  yang  masuk  ke firebase, jika data perangkat sarung tangan kanan dan kiri sesuai  dengan  kombinasi  yang  sudah  ditentukan  maka akan menampilkan karakter, contohnya perangkat sarung tangan  mengirim  data  bernilai  1  dan  perangkat  sarung tangan  kiri  mengirim  data  bernilai  2  maka  akan  tambil karakter A.

## VI. R EFERENCE
[1]  Y.U.Solikhatun,  “Penyesuaian  Sosial  Pada  Penyandang Tunarungu Di Slb Negeri Semarang,” Educ. Psychol. J., vol. 2, no. 1, pp. 65–72, 2013.
[2]  M.  Pradikja  Hendra,  H.  Tolle,  and  K.  Candra  Brata, “Pengembangan  Aplikasi  Pembelajaran  Bahasa  Isyarat Berbasis Android Tablet,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 8, pp. 2548– 964, 2018.
[3]  A.  B.  Prasetijo,  M.  Y.  Dias,  and  D.  Eridani,  “Rancang Bangun  Alat  Penerjemah  ASL  (American  Sign Language) dengan Sensor Flex Berbasis Mikrokontroler ATmega2560,”  J.  Rekayasa  Elektr.,  vol.  14,  no.  1,  pp. 75–82, 2018.
[4]  D. Kusuma Wardana, I. K. Eddy Purnama, and A. Zaini, “Pengembangan perangkat Finger Motion Berbasis Flex Sensor,” Proceeding Semin. Penelit. Jur. Tek. Eletro Fti- Its, pp. 1–6, 2013.
[5]  A.  W.  Setiawan,  L.  N.  Rizalputri,  and  A.  H.  Thias, “Pengembangan  Alat  Bantu  Komunikasi  Penderita Pascastroke  Development  of  Communication  Assistive Device  Using  Flex  Sensor  and  Accelerometer  for  Post- Stroke Patient,” vol. 6, no. 2, pp. 129–134, 2019.
[6]  R.  D.  Ramadhan,  “Rancang  bangun  robot  fighter menggunakan flex sensor dengan komunikasi bluetooth,”  Ranc.  Bangun  Robot  Fight.  Menggunakan Flex Sens. Dengan Komun. Bluetooth, pp. 1–12.
[7]  B.  Ave,  D.  Number,  and  R.  Date,  “MPU-6000  and MPU-6050 Register Map and Descriptions,” vol. 1, no. 408, pp. 1–46, 2013.
[8]  D.  M.  Putra,  M.  Junus,  P.  Studi,  J.  Telekomunikasi,  T. Elektro, and P. N. Malang, “Rancang bangun pendeteksi penghalang dan gps tracker untuk penyandang tunanetra menggunakan  sarung  tangan  berbasis  microcontroller 1,2,3).”
[9]  R. H. Yoga Perdana, N. Hidayati, A. W. Yulianto, V. Al Hadid  Firdaus,  N.  N.  Sari  and  D.  Suprianto,  "Jig Detection Using Scanning Method Base On Internet Of Things  For  Smart  Learning  Factory,"  2020  IEEE International  IOT,  Electronics  and  Mechatronics Conference (IEMTRONICS), 2020, pp. 1-5.
[10]  E.  P.  Cundomanik,  L.  P.  Dewi,  and  J.  Andjarwirawan, “Aplikasi Survei Berbasis Android,” no. 031, 2007.