## Pengenalan Bahasa Isyarat Huruf Abjad Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)

## Sulistia Rauf Yulian, Suhartono
Jurusan Ilmu Komputer/ Informatika Universitas Diponegoro, Semarang Sulistia.rauf@gmail.com, suhartono@if.undip.ac.id

## ABSTRACT
The  most  effective  communication  is  non-verbal  communication.  Non-verbal  communication  used  hand  or body gesture on it. The general public’s lack of knowledgement about sign language, thus this research were made for implementing the application of sign language’s character using pattern recognition computation. Artificial  neural  network  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  can  be  used  to  classify  a  pattern  based  on specific problem just like sign language character’s recognition. Processing phase before doing an artificial neural network Learning Vector Quantizaion (LVQ) were grayscalling, thresholding, cropping, and scaling. The output of this application is a character “A”-“Z” identification as a text that have a similar pattern with a character form Indonesian’s sign language system (SIBI). The result from testing research can recognize 26 sign language with accuracy 61,54%.
Keywords : Artificial Neural Network, Learning Vector Quantization , Sign Language

## ABSTRAK
Komunikasi paling efektif bagi mereka yang kurang beruntung  (dalam hal ini penderita tuna rungu) adalah komunikasi non verbal. Komunikasi non verbal menggunakan gerakan tangan maupun gerakan tubuh dalam komunikasinya.  Pada  masyarakat  umum  masih  sedikit  yang  mengerti  bahasa  isyarat,  maka  penelitian  ini bertujuan  mengimplementasikan  aplikasi  pengenalan  bahasa  isyarat  huruf  abjad  secara  komputasi menggunakan pengenalan pola. Jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi sebuah pola berdasarkan permasalahan tertentu seperti halnya dalam pengenalan bahasa  isyarat  huruf  abjad.  Tahapan processing yang  harus  dilalui  sebelum  dilakukan  pelatihan  terhadap Jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) adalah grayscalling, thresholding, cropping, dan scalling .  Keluaran  dari  aplikasi  ini  berupa  identifikasi  huruf  abjad  “A”-“Z”  berupa  text,  dimana  text  yang dihasilkan bersesuaian dengan huruf alfabet pada sistem isyarat bahasa Indonesia (SIBI). Hasil dari pengujian penelitian ini dapat mengenali 26 huruf isyarat, dengan tingkat akurasi sebesar 61,54%.
Kata kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector Quantization , Bahasa Isyarat

## 1. Pendahuluan
Komunikasi merupakan hal penting bagi kehidupan  manusia.  Menurut  Onong  Uchjana Effendy  komunikasi  adalah  proses  penyampaian pesan  oleh  seseorang  kepada  orang  lain  untuk memberitahu,  mengubah  sikap,  pendapat,  atau perilaku,  baik  secara  lisan  (langsung)  ataupun tidak langsung (melalui media)[1].
Agar  komunikasi  berjalan  dengan  baik,  pelaku komunikasi  harus  sama  -  sama  mengerti  bahasa yang  digunakan.  Beberapa  orang  yang  kurang beruntung  (dalam  hal  ini  penderita  tuna  rungu) tidak  dapat  menggunakan  bahasa  verbal  dengan baik,  oleh  sebab  itu  diciptakanlah  sebuah  bahasa agar  penderita  tuna  rungu  dapat  berkomnukasi dengan  orang  lain.  Bahasa  ini  dikenal  dengan bahasa  isyarat.  Yang  dimaksud  dengan  bahasa isyarat  adalah  bahasa  yang  lebih  mengutamakan
bahasa tubuh, gerak bibir dan komunikasi manual dan  tidak  mengutamakan  suara.  Bentuk  dari bahasa  isyarat  untuk  tuna  rungu  lebih  kepada kombinasi  bentuk  dan  gerakan  tangan,  lengan, tubuh  dan  ekspresi  wajah  yang  kesemuanya  ini digunakan  untuk  mengungkapkan  apa  yang mereka  pikirkan.  Akan  tetapi,  sulit  bagi  orang normal  untuk  memahami  komunikasi  orang berkebutuhan khusus.
Permasalahan yang diangkat dalam  kasus penelitian kali ini dilatar belakangi oleh sedikitnya masyarakat  umum  yang  mengerti  bahasa  isyarat. Kemajuan  teknologi,  khususnya  dalam  bidang informatika  memungkinkan seseorang  yang sebelumnya  tidak  mengerti  bahasa  isyarat  dapat belajar untuk mengenali bahasa isyarat, khususnya masyarakat  luas  dan  orang  normal  dengan menggunakan sebuah sistem yang dapat
menerjemahkan bahasa isyarat dalam huruf - huruf alfabet.
Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mengembangkan  sistem  tersebut  adalah  dengan pengenalan pola. Penelitian dengan tema pengenalan  pola untuk  pengenalan  bahasa  isyarat telah  dilakukan oleh  Atik  Mardiyani  dalam  tugas akhirnya  yang  berjudul “ Pengenalan  Bahasa Isyarat Menggunakan Metode PCA dan Haar Like Feature” . Pada peneletian ini dilakukan pengenalan bahasa isyarat tangan secara langsung dari webcam . Deteksi obyek tangan menggunakan tool haar training . Dengan menggunakan ekstraksi fitur  metode PCA ( EigenObject )  pada  program yang telah dibuat memiliki akurasi rata-rata huruf sebesar 80,43% [2].
Jaringan    syaraf    tiruan  (JST)    merupakan representasi buatan yang mencoba mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak manusia.  JST  dapat  mengenali  bahasa  isyarat berdasarkan  citra.  Beberapa  metode  JST  yang dapat digunakan untuk mengenali suatu citra atau pola  adalah Backpropagation,    Learning    Vector Quantization (LVQ), dan Perceptron .
Learning  Vector  Quantization (LVQ)  adalah metode  jaringan  syaraf  tiruan  yang  melakukan pembelajaran  pada  lapisan  kompetitif  terbimbing ( supervised ).  LVQ  merupakan  algoritma  yang cocok untuk klasifikasi pola yang masing-masing unit  outputnya  telah  ditentukan  target/kelasnya. Penelitian  dengan  tema  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan  metode  LVQ  sudah  pernah dilakukan,  diantaranya  oleh  saudara  Nugroho Romadhoni  dengan  judul  “Klasifikasi  Golongan Darah Menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector
Quantizazion ”  dengan  tingkat  akurasi  mencapai
89%  [3].  Kemudian,  pada  penelitian  tentang “Aplikasi  Pengenalan  Karakter  Pada  Plat  Nomor Kendaraan  Bermotor  Dengan Learning  Vector Quantization ” (Maulana, 2013), tingkat keberhasilan  pengenalannya  mencapai  87,093%. Hal  ini  membuktikan  bahwa  metode  LVQ  cukup efektif untuk digunakan dalam  proses pengenalan sebuah objek.
Berdasarkan  uraian  diatas,  dengan  beberapa kemampuan  untuk  memecahkan  permasalahan pada  pengenalannya  maka  penulis  membuat sebuah  aplikasi  pengenalan  bahasa  isyarat  huruf abjad  bahasa  Indonesia  dengan  jaringan  syaraf tiruan  menggunakan  metode Learning  Vector Quantization (LVQ).
2. Dasar Teori
2.1 Bahasa Isyarat
Dalam  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI),  bahasa  isyarat  artinya  bahasa  yang  tidak
menggunakan  bunyi  ucapan  manusia  atau  tulisan di  sistem  perlambangannya.  Bahasa  isyarat menggunakan  isyarat  berupa  gerak  jari,  tangan, kepala,  badan  dan  sebagainya,  yang  khusus diciptakan oleh kaum tuna rungu dan untuk kaum tuna  rungu  (kadang  untuk  kaum  pendengar). Bahasa  isyarat  unik  dalam  jenisnya  di  setiap negara. Bahasa isyarat bisa saja berbeda di negara- negara yang berbahasa sama. Contohnya, Amerika Serikat  dan  Inggris  meskipun  memiliki  bahasa tertulis yang sama, mereka memiliki bahasa isyarat berbeda.  Hal  yang  sebaliknya  juga  berlaku.  Ada negaranegara  yang  memiliki  bahasa  tertulis  yang berbeda (contoh: Inggris dengan Spanyol), namun menggunakan  bahasa  isyarat  yang  sama.  Untuk Indonesia, sistem yang sekarang umum digunakan adalah  Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI) yang sama dengan bahasa isyarat Amerika (ASL - American Sign Language).
Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) atau yang biasa  disebut  merupakan  penggambaran  huruf secara  manual  dengan menggunakan  satu  tangan. Abjad  jari  dibentuk  dari  gerakan  jari-jari  tangan untuk  mengeja  huruf.  SIBI  merupakan  suatu standart  bahasa  isyarat  nasional  yang  telah disepakati dan digunakan sebagai media komunikasi bagi penderita tuna rungu/ tuna rungu wicara.
Gambar 1. Citra Sistem Isyarat Baha Indonesia (SIBI)

## 2.2 Grayscalling
Citra grayscale merupakan  citra  digital  yang hanya  memiliki  satu  nilai  kanal  pada  setiap pixelnya,  dengan  kata  lain  nilai  bagian  RED  = GREEN  =  BLUE.  Sedangkan  grayscalling merupakan  proses  mengubah  citra  RGB  menjadi citra grayscale .
Cara  mengubah  citra  berwarna  yang  mempunyai nilai  matrik  masing  -  masing  r,  g  dan  b  menjadi citra grayscale dengan nilai s, maka konversi dapat dilakukan dengan mengambil rata - rata dari nilai r, g dan b, seperti rumus
𝑠 = 𝑟 + 𝑔 + 𝑏
3 … … … … … … … … … … … … … (2.1)
Warna yang dimiliki citra grayscale adalah warna dari hitam, keabuan, dan putih. Tingkatan keabuan disini dapat berbeda berdasarkan jumlah bit yang digunakan. Setiap piksel mewakili derajat keabuan dengan nilai antara 0 (hitam)  sampai 255 (putih).

## 2.2 Tresholding
Operasi thresholding adalah  pengelompokan nilai derajat keabuan setiap pixel ke dalam 2 kelas, hitam dan putih.
Setiap pixel di dalam citra dipetakan ke dua nilai, 0 atau 255. Metode ini menggunakan nilai ambang T  sebagai  patokan  untuk  memutuskan  sebuah piksel diuah menjadi hitam atau putih, biasanya T dihitung dengan persamaan 2.2.
𝑇 = 𝑓 𝑚𝑎𝑥 +   𝑓 𝑚𝑖𝑛 2
… … … … … … … … … . . . . (2.2)
Dimana 𝑓 𝑚𝑎𝑥 adalah  nilai  intensitas  maksimum pada  citra  dan 𝑓 𝑚𝑖𝑛 adalah  nilai  intensitas minimum  pada  citra.  Jika 𝑓 (x,y) adalah  nilai intensitas  piksel  pada  posisi (x,y) maka  piksel tersebut  diganti  putih  atau  hitam  tergantung kondisi berikut.
𝑓 (x,y) = 255, jika 𝑓 (x,y) ≥ T
𝑓 (x,y) = 0, jika 𝑓 (x,y) < T

## 2.3 Cropping
Cropping adalah proses pemotongan citra pada koordinat  tertentu  pada  area  citra.  Proses pemotongan  bagian  dari  citra  digunakan  dua koordinat,  yaitu  koordinat  awal  yang  merupakan awal  koordinat  bagi  citra  hasil  pemotongan  dan koordinat  akhir  yang  merupakan  titik  koordinat akhir  dari  citra  hasil  pemotongan.  Sehingga  akan membentuk bangun segi empat yang mana tiap  – tiap  pixel  yang  ada  pada  area  koordinat  tertentu akan disimpan dalam citra yang baru.

## 2.4 Scalling
Scalling  (Pengskalaan)  adalah  sebuah  operasi geometri  yang  memberikan  efek  memperbesar atau memperkecil ukuran citra input sesuai dengan variabel  pengskalaan  citranya.  Ukuran  baru  hasil pengskalaan  didapat  melalui  perkalian  antara ukuran citra input dengan variabel pengskalaan.

## 2.5 Learning Vector Quantization
Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  adalah metode  jaringan  syaraf  tiruan  yang  melakukan pembelajaran  pada  lapisan  kompetitif  terbimbing (supervised).  LVQ  merupakan  algoritma  yang cocok untuk klasifikasi pola yang masing-masing unit  outputnya  telah  ditentukan  target/kelasnya. Tujuan dari algoritma ini adalah untuk mendekati distribusi  kelas  vektor  agar  meminimalkan kesalahan dalam pengklasifikasian  [5]. Algoritma pelatihan LVQ bertujuan akhir untuk mencari nilai bobot yang sesuai untuk mengelompokkan vektor- vektor  ke  dalam  kelas  tujuan  yang  telah
diinisialisasi  pada  saat  pembentukan  jaringan LVQ.
Algoritma  LVQ  pada  tahap  pelatihan  adalah sebagai berikut:
1. Tetapkan: bobot( 𝑤 ), maksimum epoch (MaxEpoch),  Learning  rate  (α).  Reduce learning rate (Dec α), minimum error (Eps) 2. Masukkan
Input : x (m,n); dimana m = jumlah input , dan n = jumlah data Kelas : T
3. Tetapkan kondisi awal Epoch = 0;
4. Tetapkan jika, epoch<MaxEpoch atau (α>Eps) a. Epoch = Epoch + 1
b. Kerjakan i=1 sampai n
i. Temukan J sehingga ||x – 𝑤 𝑘 || minimum (sebut sebagai 𝐶 𝑘 )
𝐽 = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑤 𝑘 ) 2 𝑛 𝑖=1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (2.8) ii. Perbaharui w sesuai dengan persamaan Jika T = 𝐶 𝑘 , maka, 𝑤 𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +α[x– 𝑤 𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) ] Jika T ≠ 𝐶 𝑘 , maka 𝑤 𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) – α[x- 𝑤 𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) ] c. Kurangi learning rate ( 𝛼 ). Pengurangan nilai 𝛼 dapat dilakukan dengan 𝛼 = (Dec 𝛼 ∗ 𝛼 ) 3. Perancangan Sistem
Sistem ini merupakan untuk mengenali bahasa isyarat  huruf  abjad  berdasarkan  input  citra menggunakan jaringan syaraf tiruan LVQ. Sistem terdiri  dari  2  alur  yaitu  alur  pelatihan  dan  alur pengenalan. Alur sistem ini akan dijelaskan dalam bentuk flowchart yang  dapat dilihat  pada  gambar 2.
Gambar 2 . Flowchart pengenalan bahasa isyarat huruf abjad menggunakan LVQ
Kedua  proses  tersebut  memiliki  tahapan  proses yang  hampir  sama.  Pada  akhir  proses  pelatihan
akan menghasilkan berupa bobot akhir yang akan digunakan pada saat pengenalan. Sedangkan pada proses  akhir  pengenalan  akan  menghasilkan berupa  informasi  hasil  pengenalan.  Selanjutnya akan  dijelaskan  tahapan  dari  alur  proses pengenalan bahasa isyarat huruf abjad.
1. Input Citra Bahasa Isyarat
Citra  yang  menjadi  masukan  pada  alur sistem  ini  adalah  citra  huruf  bahasa  isyarat dengan format JPG (*.jpg).
2. Preprocessing
Preprosesing merupakan
proses
pengolahan  citra  input  agar  dapat  digunakan pada  proses  pelatihan  menggunakan  jaringan syaraf tiruan LVQ. Pada sistem ini menggunakan  4 proses  pengolahan  citra  yaitu grayscalling  (citra  abu-abu),  thresholding (proses pengambangan), autocropping, scalling (pengskalaan).
Penjelasan tiap proses adalah sebagai berikut :
a. Grayscalling
Proses Grayscalling diawali dengan menginputkan citra RGB. Selanjutnya merubah citra menjadi citra grayscale dengan mengambil  nilai  rata  –  rata  komponen red, green , dan blue di setiap pixel citra tersebut.
Gambar 3. Flowchart proses Grayscalling
b. Thresholding
Proses thresholding dimulai dengan mencari  nilai  maksimal  dan  minimal    pada pixel citra grayscale ,  setelah  itu  proses selanjutnya  adalah  mencari  nilai threshold . Nilai threshold adalah  nilai  rata-rata  yang didapat dari nilai maksimal dan minimal pada citra grayscale.  Tresholding akan  membuat pixel citra menjadi berwarna putih (0) apabila
nilai pixel citra grayscale berada di bawah atau sama  dengan  nilai threshold (T),  dan  akan berwarna  hitam  (255)  apabila  nilai pixel citra grayscale di  atas  nilai threshold (T).  Proses dilakukan  di  setiap pixel dari  pojok  kiri  atas hingga kanan bawah citra grayscale .
Gambar 4. Flowchart proses Tresholding
c. Autocropping
Proses autocropping dapat  dilakukan dengan  cara  menentukan  batas  hitam  paling atas,  bawah,  kiri  dan  kanan  citra  a,  kemudian melakukan  autocropping  (pemotongan)  citra pada batas tersebut.
Gambar 5. Flowchart Proses Autocropping
d. Scalling
Proses scalling akan mengubah ukuran citra uji  menjadi  ukuran  yang  diinginkan  dan  pada sistem  ini  citra  yang  diinginkan  adalah  citra dengan  ukuran  120x120 pixel .  Proses  ini bertujuan  untuk  menyamakan  ukuran  citra  uji dengan citra latih. Proses ini bisa berupa proses pembesaran atau pengecilan citra.
e. Pelatihan LVQ Pada tahap akhir preprocessing
menghasilkan  citra  biner.  Citra  biner  sendiri berbentuk matriks yang berukuran 120 x 120. Karena  masih  berbentuk  matriks,  maka  citra akan  terlebih  dahulu  diubah  menjadi  sebuah vector agar dapat diproses pada jaringan syaraf tiruan LVQ. Nilai yang ada dalam vector, yakni 120  x  120  =  14400,  sedangkan  kelas  /  target terdiri dari 26 huruf abjad bahasa isyarat .
Proses pelatihan jaringan LVQ sendiri dimulai dengan  mengambil  citra  biner,  inisialisasi bobot  awal, minimum  error (Eps), reduce learning  rate dan  menentukan learning  rate , dan menentukan nilai maksimal epoch . Untuk setiap  data  latih  bahasa  isyarat  huruf  abjad dilakukan  proses euclidean  distance dengan bobot  awal  dan  dilanjutkan  sesuai  dengan perhitungan algoritma LVQ. Kemudian dilakukan  perubahan bobot pada hasil
euclidean  Distance yang  terkecil.  Sebelum berlanjut  ke epoch kedua,  dilakukan penurunan learning  rate .  Pelatihan  berhenti jika Epoch sudah mencapai maksimal.
Gambar 7 . Flowchart Proses Pelatihan LVQ
f. Pengenalan LVQ
Proses  pengenalan  bahasa  isyarat  huruf abjad  dilakukan  dengan  cara  melakukan perhitungan euclidean distance antara  citra biner  hasil preprocessing dengan  bobot  akhir jaringan  yang  telah  dilatih  menggunakan algoritma LVQ.
Gambar 8. Flowchart proses Pengenalan LVQ
4. Implementasi dan Hasil Pengujian
Sistem  pengenalan  bahasa  isyarat  huruf  abjad menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  LVQ merupakan sistem berbasis desktop ( desktop base ). Sistem ini diimplementasikan dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  MATLAB dan database Microsoft Access. Berikut penjabaran implementasi antarmuka.
1. Form Input
Form  input melakukan  proses  memasukkan data  ke  dalam  database.  Pada form  input ini terdapat  berberapa  button  seperti  “buka  file”, “ preprocessing ”  dan  “simpan  data  citra”.  Pada form input ini juga terdapat 2 buah menu dropdown yang berfungsi untuk menentukan target citra dan tabel  database  yang  ingin  dituju.  Implementasi antarmuka form input dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Implementasi form input
2. Form Pelatihan
Form Pelatihan  melakukan  proses  pelatihan citra berdasarkan input yang telah disimpan dalam database.  Sebelum  melakukan  pelatihan,  terdapat berberapa textbox yang  harus  diisi  dengan parameter  pelatihan.  Implementasi  antarmuka form pelatihan dapat dilihat pada Gambar 10.
3. Form Pengenalan Form Pengenalan melakukan proses pengenalan citra. Pada form ini terdapat beberapa button  yaitu  “ load ”,“buka  file”,  “ preprocessing ” dan “pengenalan”.  Implementasi antarmuka  form pengenalan dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Implementasi form pengenalan

## Hasil Pengujian
Pada  pengujian  ini  menggunakan  metode K- fold cross validation , dengan nilai k=5. Sehingga terdapat  5  subset  data  dimana  setiap  subset  data terdapat  26  latih.  Selain  itu  terdapat  satu  set  data independen  yang  tidak  termasuk  dalam  subset  5- fold cross validation yang akan digunakan sebagai bobot awal. Sebelum pengujian dilakukan terlebih dahulu dilakukannya penetapan parameter- parameter  yang  dibutuhkan  pada  jaringan  LVQ. Pada  proses  pelatihan  akan  dilakukan  kombinasi variable  LVQ  yaitu  inisialisasi  bobot  awal, learning  rate (a),  maksimal epoch ,  dan  nilai minimal error (Eps).  Adapun  nilai learning  rate (a)  yang  akan  digunakan  pada  proses  pelatihan yaitu  =  0.01,  0.05,  dan  0.09  ,  dengan  Maksimal epoch 10 dan 100, sedangkan untuk nilai minimal error (Eps)  menggunakan  0.001,  0.0001,  dan 0.00001. Dengan adanya kombinasi tersebut maka akan  terjadi  18  eksperimen  setiap fold .  Masing masing fold akan  menerima  18  ekperimen sehingga  hasil  keseluruhan  eksperimen  yang terjadi  adalah  5x18  =  90.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan tingkat rata-rata akurasi pada tabel 2 tingkat  akurasi  tertinggi  terdapat  pada  nilai learning  rate 0.01,  maksimal epoch 10,  dengan nilai  minimum error (eps)  0.001,  0.0001,  dan 0.00001 yaitu dengan presentasi 61,54%.
Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan, ada  berberapa  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat akurasi  dalam  mengenali  bahasa  isyarat  huruf abjad. Pertama, intensitas cahaya dalam pengambilan  citra.  Apabila  terdapat  perbedaan itensitas  cahaya  dalam  pengambilan  citra  maka akan  berpengaruh  dalam  pengenalannya.  Kedua, terdapatnya  kemiripan  antara  huruf  abjad  sesama bahasa  isyarat.  Dalam  bahasa  isyarat  terdapat kemiripan  dalam  simbolisasinya,  contoh  :  huruf “A”  mempunyai  kemiripan  dengan  huruf  “S”, sedangkan  huruf  “M”  mempunyai  kemiripan dengan huruf “N” dan “T”, dapat dilihat Tabel 1.
Tabel 1. Contoh sampel citra bahasa isyarat yang memiliki kemiripan
Huruf Alphabet Citra Bahasa Isyarat
Sampel Citra Bahasa Isyarat A S M N T

## 5. Kesimpulan dan saran
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian mengenai Sistem Pengenalan Bahasa Isyarat Huruf Abjad  Menggunakan  Metode  Learning  Vector Quantization (LVQ) adalah sebagai berikut :
1. Sistem Pengenalan Bahasa Isyarat Huruf Abjad Menggunakan Metode Learning Vector Quantization  (LVQ)  telah  berhasil  dibangun dan dapat berjalan sesuai kebutuhan fungsional berdasarkan pengujian sistem.
2. Hasil pembangunan sistem pengenalan bahasa isyarat    huruf    abjad  menggunakan  metode Learning Vector Quantization (LVQ) memiliki tingkat rata-rata akurasi sebesar 61,54%.
3. Ada  berberapa  faktor  yang  mempengaruhi tingkat akurasi dalam mengenali bahasa isyarat huruf abjad. Pertama, intensitas cahaya dalam pengambilan citra. Apabila terdapat perbedaan itensitas cahaya dalam pengambilan citra maka akan  berpengaruh  dalam  pengenalannya. Kedua,  terdapatnya  kemiripan  antara  huruf abjad  sesama  bahasa  isyarat.  Dalam  bahasa isyarat terdapat kemiripan dalam simbolisasinya, contoh : huruf “A” mempunyai kemiripan dengan huruf “S”, huruf “M” dengan huruf “N” dan “T”.
Saran-saran  dari  penulis  untuk  pengembangan lebih  lanjut  penelitian  dengan  tema  sistem pengenalan bahasa isyarat huruf abjad menggunakan metode (LVQ):
1. Proses  pengambilan  citra  bahasa  isyarat menggunakan  kamera  yang  dapat  mengatur intensitas cahaya, sehingga citra dapat terlihat dengan jelas.
2. Jaringan  syaraf  tiruan  Learning  Vector Quantization  (LVQ)  dapat  diganti  dengan jaringan syaraf tiruan lain, seperti backpropagation,  RBF, atau lainnya.
6. Dafatar Pustaka
[1]  Effendy, O. U., 1984. Ilmu Komunikasi Teori dan Praktek . s.l.:PT Remaja Rosdakarya.
[2] Mardiyani, A., Purnomo, M. H. & Purnama, I. K.  E.,  2010. Pengenalan  Bahasa  Isyarat Menggunakan  Metode  PCA  dan  Haar  Like Feature , Surabaya: ITS Surabaya.
[3]  Romadoni,  N.,  2008. Klasifikasi  Darah Menggunakan  Pengolahan  Citra  Digital  dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector
Quantization , Bandung: Institut Teknologi Telkom.
[4]  Maulana,  A.,  2013. Aplikasi  Pengenalan Karakter Pada Plat Nomor  Kendaraan Bermotor Dengan Learning Vector Quantization . SESINDO, pp. 486-491.
[5] Fausett, L. V., 1994. Fundamentals Of Neural Networks . New Jersey: Prentice-Hall.
No Learning rate (a) Max Epoch Minimum error (Eps) Reduce Learning rate AKURASI Akurasi Rata- rata F1 F2 F3 F4 F5 1 0.01 10 0.001 0.1 53,85% 53,85% 53,85% 46,15% 100% 61,54% 2 0.01 10 0.0001 0.1 53,85% 53,85% 53,85% 46,15% 100% 61,54% 3 0.01 10 0.00001 0.1 53,85% 53,85% 53,85% 46,15% 100% 61,54% 4 0.01 100 0.001 0.1 50,00% 50,00% 46,15% 46,15% 100% 58,46% 5 0.01 100 0.0001 0.1 50,00% 50,00% 53,85% 46,15% 100% 60.00% 6 0.01 100 0.00001 0.1 50,00% 50,00% 57,69% 46,15% 100% 60,77% 7 0.05 10 0.001 0.1 38,46% 46,15% 42,31% 42,31% 92,31% 52,31% 8 0.05 10 0.0001 0.1 38,46% 46,15% 42,31% 42,31% 92,31% 52,31% 9 0.05 10 0.00001 0.1 38,46% 46,15% 42,31% 42,31% 92,31% 52,31% 10 0.05 100 0.001 0.1 38,46% 38,46% 38,46% 42,31% 92,31% 50,00% 11 0.05 100 0.0001 0.1 38,46% 38,46% 34,62% 38,46% 92,31% 48,46% 12 0.05 100 0.00001 0.1 34,62% 38,46% 34,62% 38,46% 92,31% 47,69% 13 0.09 10 0.001 0.1 34,62% 42,31% 46,15% 42,31% 80,77% 49,23% 14 0.09 10 0.0001 0.1 34,62% 42,31% 46,15% 42,31% 80,77% 49,23% 15 0.09 10 0.00001 0.1 34,62% 42,31% 46,15% 42,31% 80,77% 49,23% 16 0.09 100 0.001 0.1 26,92% 30,77% 26,92% 34,62% 80,77% 40,00% 17 0.09 100 0.0001 0.1 26,92% 30,77% 26,92% 34,62% 80,77% 40,00% 18 0.09 100 0.00001 0.1 26,92% 30,77% 26,92% 34,62% 80,77% 40,00%

## Tabel 2. Tabel Hasil Pengujian