APLIKASI PENERJEMAH SEBAGAI MEDIA KOMUNIKASI BAGI PENYANDANG DISABILITAS MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE SKIN

## DETECTION-ANFIS, KNN DAN TTS
Fifin Ayu Mufarroha 1)
1 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang, PO BOX 2 Kamal, Bangkalan E-mail : 1 fifin.mufarroha@trunojoyo.ac.id

## ABSTRAK
Bahasa  isyarat  merupakan  media  komunikasi  yang  digunakan  penyandang  disabilitas  dalam bertukar pesan.  Bahasa isyarat berupa gerakan tangan dimana setiap gerakan memiliki pola dan arti yang berbeda. Bahasa isyarat hanya dapat dipahami oleh para penyandang disabilitas dan volunteer , sedangkan jumlah volunteer menjadi semakin sedikit. Dalam memahami pola dan arti dari gerakan tangan  tersebut  dibangun  aplikasi  penerjemah  bahasa  isyarat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membantu penyandang disabilitas secara leluasa berinteraksi  dengan masyarakat umum. Aplikasi menerjemahkan gerakan tangan pengguna menjadi hasil pengenalan berupa teks dan suara. Langkah –  langkah  yang  diterapkan  dalam  pembangunan  diantaranya  menangkap  gerakan  tangan menggunakan webcam ,  pengenalan,  dan  terjemahan  suara.  Pada  tahap  pengenalan,  terdapat beberapa sub proses yakni melakukan segmentasi hasil tangkapan gambar dengan menerapkan skin detection sebagai metode untuk mendapatkan objek tangan dan metode ANFIS sebagai penentuan grup gerakan tangan . Sub proses lainnya, melakukan proses klasifikasi menggunakan metode K-NN dengan  masukan  berupa  fitur  area  yang  menghasilkan  teks  alfabet.  TTS  diterapkan    untuk menciptakan  suara  pada  aplikasi.  Metode  ini  mengolah  teks  hasil  klasifikasi  dengan mengkomparasikan fonem teks dan file wav untuk medapatkan suara terjamahan. Aplikasi secara real time dapat menerjemahkan gerakan tangan dari webcam menjadi teks dan suara.
Kata  kunci  : ANFIS,  Bahasa  Isyarat,  KNN,  Penerjemah  suara,  Pengenalan  pola,  Penyandang disailitas, Skin detection,TTS.

## ABSTRACT
Sign language  is a communication  medium  used  by  disabilities  person in  exchanging  messages. Sign  language  is  in  the  form  of  hand  gesture  where  each  movement  has  a  different  pattern  and meaning.  Sign  language  can  only  be  understood  by  disabilitie  sperson  and  volunteers,  while  the number of volunteers became less and less. In understanding the pattern and meaning of the hand gestures built a sign language interpreter application. The aim of this research is to help persons with disabilities interact freely with the general public. The application translates the user's hand movements  into  recognition  results  in  the  form  of  text  and  voice.  The  steps  implemented  in  the development include capturing hand gestures using a webcam, recognition, and voice translation. At the introduction stage, there are several sub-processes, namely segmenting the captured images by applying skin detection as a method to obtain hand objects and the ANFIS method as determining hand movement groups. Another sub-process, performs the classification process using the K-NN method with input in the form of area features that produce alphabetic text. TTS is applied to create a voice in the application . This method processes the classified text by comparing the text phonemes and wav files to get the translated sound. Applications can in real time translate hand gestures from the webcam into text and voice.
Keywords: ANFIS, Sign Language, KNN, Voice translator, Pattern recognition, Disabilities person, Skin Detection, TTS.

## PENDAHULUAN
Komunikasi  merupakan  sebuah cara  yang  digunakan  untuk  berinteraksi antara satu dengan yang lainnya. Komunikasi  yang  efektif  terjadi  apabila pesan  disampaikan  oleh  pengirim  dapat diterima  dengan  baik  oleh receiver. Berdasarkan  pada  pesan,  interaksi  akan terjadi  karena  adanya  pertukaran  pesan secara  terus  menerus  sampai  pada  tujuan akhir  mereka.  Umumnya,  pesan  yang disampaikan berupa suara yang ditangkap oleh indra pendengar. Akan tetapi, hal ini menjadi  suatu  masalah  bagi  penyandang kebutuhan khusus atau disabilitas dengan cara komunikasi tersebut.
Penyandang  disabilitas  memiliki kebutuhan khusus dimana mereka kehilangan satu atau lebih indra pada diri mereka.  Bedasarkan hal  tersebut,  mereka memiliki keterbatasan dalam berkomunikasi dengan masyarakat. Dampak  lain  yang  diakibatkan  yakni mereka merasa  rendah diri untuk bersosialisasi  dengan  masyarakat  luas. Mereka  merasa  bahwa  masyarakat  tidak memahami cara komunikasi yang mereka gunakan.  Cara  komunikasi  penyandang disabilitas  adalah  mereka  menggunakan bahasa  isyarat  berupa  gerakan  tangan sebagai pesan. Bahasa isyarat sebagai alat komunikasi  meraka  dalam  berinteraksi. Bahasa  isyarat  memiliki  beberapa  ragam diantaranya  Bahasa  Isyarat  Indonesia (BISINDO) [1][2], Sistem Isyarat Bahasa Indonesia  (SIBI)  [2][3],  Bahasa  Isyarat Amerika  (ASL)  [4],  Bahasa  Isyarat Malaysia  [5],  dan Bahasa  Isyarat  lainnya [6][7][8]  karena  setiap  negara  memiliki bahasa isyarat masing-masing. Masalah lain penyebab terasingkannya  penyandang  disabilitas adalah kurangnya volunteer yang menjadi jembatan  komunikasi  antara  penyandang disabilitas dengan masyarakat. Keberadaan volunteer sangat  penting dikarenakan volunteer sebagai penerjemah  gerakan  tangan  penyandang disabilitas. Setiap gerakan tangan (pesan) yang  disampaikan  oleh  penyandang disabilitas  akan  diterjemahkan  menjadi pesan  suara  oleh volunteer .  Dalam
menanggapi semakin menurunnya jumlah volunteer ,  media  komunikasi  merupakan salah satu pilihan yang telah dikembangkan.  Dengan  memanfaatkan teknologi  informasi,    media  komunikasi mengarah  kepada  pembangunan  aplikasi [9][10].  Hal  tersebut  juga  lebih  menarik pengguna atau masyarakat dengan adanya media  komunikasi  yang  interaktif  yakni interaksi  manusia  dengan  komputer (HCI).
Beberapa aplikasi telah dikembangkan  sebagai  alat  penerjemah Bahasa  Isyarat  [11]  ke  dalam  teks.  Pada kasus  Bahasa  isyarat,  tangan  merupakan objek yang menjadi poin utama. Pemilihan metode skin detection diterapkan  dalam  mendapatkan  objek tangan yang tepat disertai penerapan KNN sebagai metode klasifikasi [12]. Pemilihan  metode skin  detection dapat mendeteksi  letak  objek  tangan  dari background  gambar.  Penerapan  metode PCA dipilih dalam pembangunan aplikasi penerjemah  Bahasa  Isyarat  pada  Bahasa Indonesia  (BISINDO)  [1].  Metode  PCA digunakan sebagai metode dalam memanipulasi  gambar.  Penelitian  ini hanya menerjemahkan gerakan tangan ke dalam bentuk teks saja. Metode lain yang diterapkan  guna  mengolah  gambar  yakni dengan  memanfaatkan  bentuk  tangan dimana  setiap  gerakan  memiliki gesture yang berbeda [13]. Penelitian ini memfokuskan pada bagaimana  mengolah gambar  dengan  melihat  pada  objek tersebut  sehingga  tidak  memerlukan metode pengolahan gambar yang kompleks.  Aplikasi  lain  yang  dirancang berbasis  mobile  yakni  menerjemahkan secara  otomatis  Bahasa  Sungailiat  ke Bahasa Indonesia [14]. Penelitian ini [14] telah  berhasil  membuat  sebuah  aplikasi dengan  luaran  suara  dan  teks  akan  tetapi Bahasa  yang  diteliti  hanya  Bahasa sungailiat  dimana  Bahasa  sungailiat dipahami masyarakat Bangka saja.
Berdasarkan  beberapa  masalah yang telah dijabarkan diatas dan beberapa aplikasi yang telah dibangun sebelumnya, tujuan peneltian ini ialah mengembangkan aplikasi penerjemah sebagai media komunikasi yang memudahkan
penyandang  disabilitas  dan  masyarakat dalam melakukan interaksi tanpa bantuan
volunteer . Aplikasi ini merupakan
pengembangan  sistem  yang telah  penulis lakukan sebelumnya. Peneliti telah membangun  sistem  dalam  melakukan segmentasi  [15] dan  juga  klasifikasi  [13] pada  ASL.  Aplikasi  sebelumnya  yang telah  dikerjakan  peneliti  hanya  sampai pada  proses klasifikasi gerakan tangan ke dalam  bentuk  teks.  Pada  penelitian  ini, penulis  mengembangkan  aplikasi  yang tidak hanya menghasilkan teks akan tetapi terdapat  suara  sebagai  terjemahan  hasil teks.  Penelitian  ini  difokuskan  pada menerjemahkan  gerakan  isyarat  tangan pada Bahasa isyarat amerika (ASL)

## METODE
Aplikasi  penerjemah  Bahasa  ini dibangun  dengan  pengguna  yang  secara langsung  ( real  time )  berinteraksi  dengan sistem.  Usulan  tahapan  pengembangan ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Bahasa Isyarat  yang  akan  diterjemahkan  pada aplikasi  ini  merupakan  ASL.  ASL memiliki  26  Bahasa  Isyarat  Tangan (Gambar  2)  yang  mewakili  huruf  alfabet A – Z.
Gambar 1. Gambaran umum sistem.
Keunggulan
aplikasi yang dibangun  ialah  aplikasi  secara real  time menangkap  gerakan  tangan  pengguna dengan webcam . Pengguna menempatkan tangan pada webcam yang telah disediakan  dengan  posisi  tangan  dari pergelangan  sampai  pada  ujung  jari. Pemilihan  bagian  tersebut  didasarkan pada data pembelajaran yang sebelumnya telah  ditentukan  oleh  penulis.  Kelebihan lain  dari  sistem  yang  dibangun  adalah
pengguna  tidak  perlu  menggunakan sarung  tangan  atau  alat  bantu  lain  untuk memudahkan proses pengenalan .
Gambar 2. ASL [15].
Gambar 3. Blok diagram pengenalan
gerakan tangan. Berdasarkan pada hasil tangkapan gambar  menggunakan webcam ,  gambar akan diolah menerapkan proses pengenalan.  Diagram  blok  pengenalan dapat  dilihat  pada  Gambar  3  dan  proses pengenalan dapat dilihat pada Gambar 4. Tujuan  dari  proses  ini  adalah  mengolah gambar  menjadi  teks  alfabet.  Pertama, sistem akan mengubah ukuran tangkapan gambar menjadi  400x300 piksel.  Tahap ini dilakukan bertujuan untuk
memudahkan  aplikasi  dalam  mengolah hasil tangkapan gambar tersebut ke tahap selanjutnya. Selanjutnya tahap segmentasi diterapkan, segmentasi merupakan teknik pemisahan  objek  tangan  dengan  latar belakang  gambar.  Tahap  ini  sangat penting  karena  menentukan pengambilan objek yang tepat guna mendapatkan hasil yang  akurat.  Metode skin  detection telah penulis  usulkan  dengan  memanfaatkan
ruang  warna  HSV  dan  YCbCr.  Penulis mendapatkan bahwa dengan memberikan kondisi  pada  saluran  warna  Cb,  Cr  dan Hue  dapat  mendapatkan  objek  kulit dengan baik  [15]. Pada tahap  segmentasi ini,  penulis  melakukan  pengelompokkan gerakan tangan berdasarkan pada kemiripan  bentuk  dengan  menerapkan metode Adaptive Network Fuzzy Inference  System  (ANFIS)  dan  ektraksi fitur  bentuk.  Fitur  bentuk  yang  dipilih dalam  penelitian  diantaranya slimness, roundness, dan rectangularity.  Slimness merupakan  fitur  yang  ditentukan  dari rasio  antara  tinggi  dan  lebar  dari  tangan. adalah panjang dari gambar tangan dan adalah lebar gambar tangan. Perhitungan slimness dapat  dilihat  pada persamaan 1.
slimmness = (1) Roundness dapat didapatkan dengan menggunakan persamaan 2 dimana adalah  keseluruhan  area gambar dan adalah keliling gambar. roundness = (2) Rectangularity merupakan ilustrasi dari kemiripan dari bentuk tangan dengan  memanfaatkan  kotak  berukuran persegi panjang. Untuk mendapatkan fitur
ini dihitung dengan persamaan 3:
rectangularity = (3)
Klasifikasi  adalah  tahap  akhir dalam proses pengenalan. Tahap ini akan memproses  hasil  segmentasi  berupa  grup ke  dalam  kelas  alfabet.  Kelas  telah ditentukan berdasarkan jumlah alfabet A- Z.  Untuk  mendapatkan  hasil  tersebut, metode  K-NN  diterapkan  dengan  fitur area  [13].  Fitur  area  didapatkan  dengan membagi gambar hasil segmentasi
menjadi beberapa bagian. Ilusrasi pembagian  area  dapat  dilihat  pada Gambar 5. Sedangkan metode kalsifikasi, K-NN adalah salah satu metode klasifikasi  dengan  mencari  jarak  terdekat antara  data  pembelajaran  dengan  objek data uji [16]. Perhitungan jarak dilakukan dengan  mencari  perhitungan  kemiripan
yang  dihitung  dengan euclidean  distance [17].  Data  uji  didapatkan  dari  hasil tangkapan gambar dan telah di olah pada tahap segmentasi.
Gambar 4. Proses pengenalan gerakan tangan.
Gambar 5. Fitur area [13].
Teks  alfabet  hasil  dari  proses pengenalan  selajutnya  akan  dilakukan proses  konversi  untuk  mendapatkan perubahan  dari  teks  menjadi  suara terjemahan.  Proses  konversi  dilakukan dengan  menggunakan  sistem Text  To Speech (TTS). TTS adalah  sebuah teknik
yang  berfungsi  menciptakan  sinyal  suara yang  berasal  dari  masukan  teks  [18]. Keunggulan  teknik  ini  ialah  penerapan TTS hanya membutuhkan sedikit memori dan  mudah diatur  [19].  Ilustrasi  konversi dapat  dilihat  pada  Gambar  6.  File  suara terlebih  dahulu  dibuat  dalam  format  wav dengan jumlah total 26 file dan disimpan dalam database. Jumlah tersebut didasarkan  pada  huruf  alfabet  dari  A sampai  Z [20].  Dalam penentuan kesamaan  antara  teks  dengan  file  wav, komparasi  antara  fonem  teks  dengan  file wav  dilakukan.  Terakhir,  suara  akan dimainkan  dengan  penggabungan  antara ekstraksi fonem teks dengan file wav yang sesuai.
Gambar 6. Proses penerjemah suara

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, data uji yang digunakan sebanyak 130 mewakili 5 buah data  pada  setiap  huruf  alfabet.  Data  uji berasal  dari  hasil  tangkapan  gambar pengguna  melalui webcam .  Sedangkan data pembelajaran didapatkan oleh penulis dengan mengambil gambar tangan orang secara acak menggunakan webcam yang sama. Terlebih dahulu penulis telah mendapatkan  ijin  untuk  mengambil gambar tangan tersebut. Tujuan pengambilan gambar pembelajaran secara acak  ialah  agar  mendapatkan  data pembelajaran  dengan  berbagai  objek tangan yang berbeda atau keragaman data pembelajaran.  Ilustrasi  hasil  aplikasi penerjemah dapat dilihat pada Gambar 7. Hasil  tahap  segmentasi  dari  tangkapan
gerakan  tangan  pengguna  menggunakan webcam dapat dilihat pada Tabel 1.
Gambar 7. Ilustrasi sistem
Tabel 1. Hasil Segmentasi [15]. Epoch Fase MSE Grup 5 Training 2.49 112 Testing 3.07 95 10 Training 2.22 113 Testing 2.19 105 100 Training 2.49 112 Testing 3.33 92 Tahap segmentasi dilakukan dengan  menggunakan  nilai  epoch  yang berbeda  pada  metode  ANFIS  guna  untuk mendapatkan hasil maksimal. Nilai epoch yang  ditetapkan  yakni  5,  10  dan  100. Dengan menerapkan nilai epoch tersebut, dilakukan  segmentasi  pada  fase training dengan  data  pembelajaran  dan  fase testing dengan  data  uji  hasil  tangkapan gambar webcam . Pada fase training, nilai epoch  5  dan  100  mendapatkan  hasil sebanyak  112  data  pembelajaran  dapat tersegmentasi  dengan  baik  dan  18  data pembelajaran  tidak  dapat  tersegmentasi. Sedangkan pada nilai epoch 10, didapatkan hasil yang lebih baik walaupun  hanya  selisih  1  data  yakni sebesar  113  data  pembelajaran  dapat tersegmentasi  dan  menyisakan  17  data pembelajaran  tidak  dapat  tersegmentasi. Fase training dilakukan  untuk  melatih nilai  –  nilai  fitur  yang  telah  dihitung menggunakan ekstraksi fitur bentuk yang kemudian diberikan label grup.
Pada  fase testing, gambar  akan dilakukan  proses  ekstraksi  fitur  bentuk dan selanjutnya dilakukan penentuan grup dengan mencocokkan dengan data pembelajaran  yang  telah  dilabeli.  Dalam fase  ini,    didapatkan  bahwa  hasil maksimal dengan
jumlah data tersegmentasi  terbanyak  adalah  nilai epoch  10  yakni  105  data  uji.    Jumah tersebut  menandakan  bahwa  sebanyak
105  data  uji  telah  berhasil  tersegmentasi sedangkan  25  data  uji  tidak  dapat tersegmentasi.  Pada  nilai  epoch  5 didapatkan  total  data  uji  yang  berhasil tersegmentasi sebanyak 95 data uji dan 35 data  uji  tidak  dapat  tersegmentasi. Sedangkan  pada  epoch  100  sebanyak  92 data  uji  dapat  tersegmentasi  dengan  baik dan  data  yang  tidak  dapat  tersegmentasi sebesar  38  data  uji.  Ini  menandakan bahwa, tidak selamanya nilai epoch tinggi akan  mendapatkan  hasil  yang  baik.  Hal tersebut  akan  menjadi  masalah  pula apabila  nilai  epoch  terlalu  tinggi  yakni membuat waktu komputasi menjadi lama.
Berdasarkan  pada  nilai  epoch tersebut,  hasil  segmentasi  pada  fase testing akan digunakan untuk memproses ke  tahap  klasifikasi.  Telah  dijelaskan sebelumnya bahwa metode K-NN digunakan dalam penentuan jarak terpendek  dengan  fitur  area  sebagai masukannya.  Hasil  tahap  klasifikasi berupa  teks  alfabet  A  sampai  Z  yang selanjutnya  akan  di  olah  menjadi  luaran suara.  Pada  proses  terjemahan,  terlebih dahulu  dibuat  database  file  suara  dari keseluruhan huruf seperti pada Gambar 7.
Teks hasil klasifikasi akan dikomparasikan  dengan  file  wav  yang telah  tersedia  dalam  database.  Tabel  2 menunjukkan  hasil  klasifikasi  dan  hasil terjemahan.
Gambar 7. File wav Tabel 2. Hasil Klasifikasi dan Terjemahan Epoch Fase MSE Grup Teks& suara Akurasi 5 Testing 3.07 95 90 69.30% 10 Testing 2.19 105 105 80.77% 100 Testing 3.33 92 92 70.77% Hasil akurasi tersebut didapatkan dari  keseluruhan  data  uji  yang  telah melewati  tahap  segmentasi.  Hal  ini  juga menandakan  bahwa  data  uji  yang  tidak dapat tersegmentasi secara otomatis tidak akan dapat dikenali dan diterjemahkan ke
dalam  bentuk  teks  dan  suara.  Pada  nilai epoch 5, jumlah yang dapat tersegmentasi sebanyak  95  data  uji  akan  tetapi  pada tahap klasifikasi dan terjemahan 5 data uji dikenali dengan teks dan suara yang salah sehingga  menyisakan  90  data  uji  yang berhasil  dikenali  dengan  teks  dan  suara yang  benar  dan  mendapatkan  akurasi sebesar  69.30%.  Sedangkan  pada  nilai epoch  10  dan  100  berhasil  dikenali  dan diterjemahkan  dengan  sempurna  yang membuat  nilai  akurasi   epoch 10  sebesar 80.77%  dan  nilai  akurasi  epoch  100 sebesar 70.77%.

## SIMPULAN
Aplikasi penerjemah Bahasa isyarat  dimana  Bahasa  isyarat  yang digunakan  berupa  gerakan  tangan  yang merepresentasikan 26 huruf alfabet dari A sampai  Z.  Aplikasi  ini  merupakan pengembangan  sistem  yang telah  penulis lakukan  sebelumnya  dalam  pengenalan gerakan tangan. Aplikasi akan menerjemahkan gerakan tangan pengguna ke  dalam  bentuk  teks  dan  suara.  Penulis menggunakan 130 data uji yang mencakup 5 data uji disetiap huruf alfabet. Sedangkan  data  pembelajaran,  penulis mengambil secara acak tangkapan gambar tangan orang mengunakan webcam. Pada tahap  segmentasi,  penulis  menerapkan metode skin detection dan metode ANFIS dengan  masukan  ekstraksi  fitur  bentuk untuk  menentukan  grup.  Pada  tahap  ini dilakukan perhitungan untuk fase training dan fase testing. Fase training didapatkan hasil tersegmentasi terbaik dengan sebanyak  113  data  pembelajaran  dapat tersegmentasi  dan  17  data  pembelajaran tidak  dapat  tersegmentasi.  Sedangkan pada  fase testing, sebanyak  105  data  uji dapat tersegmentasi dan 25 data uji tidak dapat  tersegmentasi.  Kedua  fase  tersebut mendapatkan  hasil  terbaik  pada  nilai epoch 10.
Tahap  klasifikasi  dan  terjemahan dilakukan  dengan  menerapkan  metode KNN dengan  masukan  ekstrasi  fitur  area dan  TTS  sebagai  metode  penciptaan suara.  Pada  hasil  terjemahan,  aplikasi dapat  menerjemahkan  secara  sempurna pada nilai epoch 10 dan 100. Berdasarkan
pada kedua nilai epoch tersebut, didapatkan hasil  terbaik  pada  nilai  epoch 10 yakni sebesar 80.77 % dengan 105 data uji dapat diterjemahkan secara sempurna. Sedangkan  terdapat  5  data uji  yang tidak dapat  diterjemahkan  pada  nilai  epoch  5. Ini  menandakan  bahwa  pendekatan  yang diusulkan  penulis  dapat    menerjemahkan secara baik karena 105 data uji pada nilai opoch 10 merupakan keseluruhan data uji hasil dari proses segmentasi.

## SARAN
Aplikasi yang dibangun menggunakan  Bahasa  isyarat  Amerika sebagai  gerakan  tangan  dan  tidak menggunakan  BISINDO.  Pada  tahap segmentasi  didapatkan  25  data  uji  tidak dapat tersegmentasi menyebabkan 25 data tersebut  tidak  dapat  pula  dikenali  pada tahap pengenalan. Penulis akan
menggunakan  pendekatan  yang  berbeda dalam  pemilihan  metode  segmentasi dengan  harapan  dapat  memperbaiki  hasil segmentasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. I. Borman and B. Priyopradono,
“Implementasi Penerjemah Bahasa  Isyarat  Pada  Bahasa Isyarat  Indonesia  (  BISINDO  ) Dengan Metode Principal Component  Analysis  (  PCA  ),” J. Pengemb.  IT ,  vol.  03,  no.  1,  pp.
103–108, 2018.
[2] A. S. Nugraheni, A. P. Husain, and
H. Unayah, “Optimalisasi penggunaan bahasa isyarat dengan sibi  dan  bisindo  pada  mahasiswa difabel  tunarungu  di  prodi  pgmi uin  sunan  kalijaga,” HOLISTIKA
J. Ilm. PAUD , pp. 28–33, 2021.
[3] D. Gustiar, D. M. Midyanti, and S. H. Sitorus, “Penerjemahan Bahasa Isyarat Menggunakan Metode Generalized Learning Vector Quantization  (Glvq),” Coding  J. Komput. dan Apl. , vol. 8, no. 3, p. 1, 2020, doi: 10.26418/coding.v8i3.42156. [4] H. N. Sutanto, “Aplikasi Pembelajaran Bahasa Isyarat Untuk  Tuna  Wicara  Dengan
Standar  American  Sign  Language Hanny Novitasari Sutanto,” J. Ilm. Mhs. Univ. Surabaya , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2014. [5] M.  Nadhir,  A.  Nasir,  A.  Nur, and A. Erman, “LEGAL AND POLICY  BASIS  FOR  BAHASA ISYARAT  MALAYSIA,” Int.  J.
LAW,  Gov.  Commun. ,  vol.  5,  no. 21, pp. 45–57, 2020, doi: 10.35631/IJLGC.521005. [6] J.  Kotowicz,  B.  Woll,  and  R. Herman, “Adaptation of  the British  Sign  Language  Receptive Skills  Test  into  Polish  Sign
Language,” Lang.  Test. ,  vol.  38, no. 1, pp. 132–153, Jun. 2020, doi: 10.1177/0265532220924598. [7] S. T. Hassan, J. A. Abolarinwa, C. O.  Alenoghena,  S.  A.  Bala,  M. David, and P. Enenche, “Intelligent Sign Language Recognition Using Image Processing Techniques: A Case of Hausa  Sign  Language,” ATBU  J. Sci.  Technol.  Educ.  Vol  6,  No  2 , 2018, [Online]. Available: http://www.atbuftejoste.com/inde x.php/joste/article/view/536. [8] I.  R.  Rodríguez-Ortiz et  al. ,  “A Spanish  Sign  Language  (LSE)
Adaptation of the Communicative Development Inventories,” J. Deaf Stud.  Deaf  Educ. ,  vol.  25,  no.  1, pp.  105–114,  Jan.  2020,  doi: 10.1093/deafed/enz033. [9] Nuryazid, “Pengembangan Aplikasi  Kamus  Bahasa  Isyarat Indonesia  (  Bisindo  )  Dengan Mengintegrasikan  Cloud  Video,” Jur.  Tek.  Elektro  Univ.  Negeri
Semarang , vol. 4, no. 1, 2016.
[10] S.  A.  Nurpiena,  E.  S.  Wihidayat, and  A.  Budianto,  “Developing Indonesia Sign Language ( BISINDO  )  Application  with Android  Based  for  Learning  Sign Language,” J.  Informatics  Vocat. Educ. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–11,
2021.
[11] M. Jin, C. Zaid, O. Mohamed, and H.  Jaward,  “A  review  of  hand gesture and sign language
recognition  techniques,” Int.  J.
Mach. Learn. Cybern. , vol. 10, no. 1,  pp.  131–153,  2019,  doi:
10.1007/s13042-017-0705-5.
[12] T.  J.  McBride,  N.  Vandayar,  and
K.  J.  Nixon,  “A  Comparison  of Skin  Detection  Algorithms  for Hand  Gesture  Recognition,”  in 2019 Southern African Universities  Power  Engineering Conference/Robotics and Mechatronics/Pattern Recognition Association of South Africa (SAUPEC/RobMech/PRASA) , 2019, pp. 211–216, doi: 10.1109/RoboMech.2019.870483 9. [13] F. A. Mufarroha and F. Utaminingrum,  “Hand  gesture recognition using adaptive network  based  fuzzy  inference system  and  K-nearest  neighbor,” Int.  J.  Technol. ,  vol.  8,  no.  3,  pp. 559–567, 2017, doi: 10.14716/ijtech.v8i3.3146. [14] M. Akmaliyah, “Perancangan Aplikasi  Penerjemah  Otomatis Bahasa Sungailiat Kabupaten Bangka  Ke  Bahasa  Indonesia,” J.
Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,
pp. 1689–1699, 2013.
[15] F. A. Mufarroha, F. Utaminingrum, and W. F. Mahmudy, “Segmentation algorithm  to  determine  group  for hand  gesture  recognition,” J. Telecommun.  Electron.  Comput. Eng. ,  vol.  9,  no.  2–8,  pp.  13–17,
2017. [16] F.  T.  Timbane,  S.  Du,  and  R. Aylward, “Hand Gesture Recognition  Based  on  the  Fusion of Visual and Touch Sensing Data BT    -  Advances  in  Visual Computing,” 2020, pp. 483–493.
[17] F.  A.  Mufarroha,  D.  R.  Anamisa, and  A.  G.  Hapsani,  “Content Based Image Retrieval Using Two
Color Feature Extraction,” J. Phys.
Conf.  Ser. ,  vol.  1569,  p.  32072, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1569/3/032072. [18] S.  Sawant  and  M.  Deshpande, “English Text to Speech Synthesizer  Using  Concatenation Technique,”  in (eds)  Advances  in Computing  and  Data  Sciences. ICACDS  2018.  Communications in  Computer  and  Information Science,  vol  905 ,  2018,  pp.  471–
480,  doi:  10.1007/978-981-13- 1810-8. [19] A. Jacob and P. Mythili,
“Developing  a  Child  Friendly Text-to-Speech  System,” Adv. Human-Computer  Interact. ,  vol. 2008, pp. 1–6, 2008, doi: 10.1155/2008/597971. [20] R. S. S. Kumari and S. Sangeetha, “Conversion of English Text- To- Speech  (  TTS  )  using  Indian Speech Signal 2 Proposed System,” Math. Comput.  Methods
Electr.  Eng. ,  vol.  4,  pp.  75–79, 2015.