## Klasifikasi American Sign Language Menggunakan Fitur
Scale Invariant Feature Transform dan Jaringan Saraf Tiruan
M. Restu Alviando* 1 , M. Ezar Al Rivan 2 , Yoannita 3 STMIK GI MDP, Jalan Rajawali No.14 Palembang, 0711-376400 Program Studi Teknik Informatika, STMIK GI MDP Palembang e-mail: * 1 restualviando@mhs.mdp.ac.id, 2 meedzhar@mdp.ac.id, 3 yoannita@mdp.ac.id

## Abstrak
American Sign Language (ASL) merupakan salah satu jenis bahasa isyarat yang ada didunia. Penelitian ini menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) sebagai klasifikasi dan fitur Scale Invariant Feature Transform (SIFT) sebagai ekstraksi citra ASL. Data latih dan data uji untuk citra ASL diekstraksi menggunakan fitur SIFT kemudian dilakukan pelatihan JST dengan menggunakan  17  training  function  dengan  2  hidden  layer.  Jumlah  neuron  yang  dilakukan adalah  [250-5-10-24],  [250-5-15-24]  dan  [250-15-15-24]  sehingga  terdapat  3  arsitektur  JST yang  berbeda.  Tiap  arsitektur  dilakukan  sebanyak  3  kali  sehingga  terdapat  9  percobaan  (3 arsitektur  x  3  percobaan  run  program).  Penentuan  jumlah  neuron  yang  disimpulkan  pada training function  dipilih  hasil terbaik pengujian  pada  data  uji.  Berdasarkan  training function dan hasil ekstraksi fitur SIFT sebagai nilai input pada jaringan saraf tiruan dapat disimpulkan bahwa  dari  17  training  function,  trainb  dengan  arsitektur  neuron  [250-5-10-24]  menjadi training function terbaik menghasilkan nilai akurasi sebesar 95%, precision sebesar 15% dan recall sebesar 5%.
Kata kunci — SIFT, JST, ASL.

## Abstract
American  Sign  Language  (ASL)  is  a  sign  language  in  the  world.  This  study  uses  the  neural network method as a classification and the scale invariant feature transform (SIFT) as feature extraction. Training data and test data for ASL images were extracted using the SIFT feature, then ANN training was conducted using 17 training functions with 2 hidden layers. There are architecture  used  [250-5-10-24],  [250-5-15-24]  and  [250-15-15-24]  so  there  are  3  different ANN architectures. Each architecture is performed 3 times so that there are 9 experiments (3 x 3 trials run the program). Determination of the number of neurons concluded by the training function is selected by the best test results on the test data. Based on the training function and the extraction of SIFT features as input values in the neural network it can be concluded that from  17  training  functions,  trainb  with  neuron  architecture  [250-5-10-24]  becomes  the  best training function producing an accuracy value of 95%, precision of 15 % and recall 5%.
Keywords — SIFT, Neural Network, ASL .
Alviando, at., al (Klasifikasi American Sign Language Menggunakan Fitur Scale Invariant Feature Transform Dan Jaringan Saraf Tiruan)
2
1. PENDAHULUAN
ahasa  isyarat  merupakan  salah  satu  media  komunikasi  bagi  para  tuna  rungu  dan  tuna wicara dalam berkomunikasi ke satu sama lain ataupun ke masyarakat umum. Bahasa isyarat sangat berguna untuk berkomunikasi dalam kehidupan sehari-hari karena sistem ini  dapat  menjadikan  lawan  bicara  memahami  apa  yang  disampaikan  dengan  mengenali  pola alfabet  yang  dibentuk  dengan  jari  sebagai  isyarat  dalam  menyusun  kata.  Akan  tetapi  tidak semua  masyarakat  umum  memiliki  kemampuan  untuk  mengerti  dalam  berkomunikasi  dengan bahasa  isyarat  yang  mengakibatkan  keterbatasan  tuna  rungu  dan  tuna  wicara  dalam berkomunikasi dengan masyarakat [1]. Masalah tersebut dapat diatasi dengan suatu sistem yang dapat mengenali pola alfabet dalam bahasa isyarat sehingga dapat membantu masyarakat umum dalam  berkomunikasi  dengan  bahasa  isyarat.  Setiap  negara  bahkan  daerah  masing  –  masing memiliki  bahasa  isyarat  yang  berbeda  –  beda  salah  satunya  adalah American  Sign  Language (ASL). ASL adalah bahasa isyarat yang bersifat linguistik yang sama dengan bahasa lisan yang diekspresikan  dengan  gerakan  tangan.  ASL  banyak  digunakan  tuna  rungu  di  Amerika  utara sebagai bahasa utama dalam berkomunikasi [2].
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  melakukan  pengenalan  alfabet  ASL , yaitu penelitian  yang  dilakukan  [3]  yang  juga  berhasil  melakukan  penelitian  tentang  pengenalan alfabet  bahasa  isyarat  Amerika menggunakan Edge  Oriented  Histogram dan Image  Matching yang  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  fitur  9 bin dan  metode Sum  of  Absolute  Difference menjadi pilihan dalam pengenalan ASL. Penelitian juga pernah dilakukan oleh [4] yang berhasil melakukan pengenalan alfabet ASL menggunakan fitur Histogram of Oriented Fradient (HOG) sebagai  ekstraksi  citra  dan  untuk  klasifikasi  menggunakan k-Nearest  Neighbors (k-NN)  yang menghasilkan bahwa hasil uji terbaik adalah 0.99 dengan menggunakan Euclidean Distance dan Manhattan Distance ketika nilai k=3 dan k=5.
Terdapat  beberapa metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan objek,  salah satunya  yaitu  JST (Jaringan Saraf  Tiruan)  yang  digunakan  dalam  penelitian  [5]  yang  berhasil melakukan  identifikasi    potensi    glaukoma    dan    retinopati    diabetes  melalui    citra    fundus dengan  menggunakan  JST  yang  menghasilkan    rata-rata    untuk    recall    sebesar    86,6%, precission sebesar 86,6%, dan untuk accuracy sebesar 91,06%. Pada penelitian yang lain yang dilakukan [6] berhasil melakukan klasifikasi jenis kacang pada kacang merah, kacang hijau dan kacang tanah. Penelitian tersebut menggunakan fitur Grey Level Co-occurence Matrix (GLCM) sebagai ekstraksi  citra  dan  JST  sebagai  klasifikasi  yang  menghasilkan akurasi  sebesar  99,8%, presisi sebesar 99,6% dan recal sebesar 99,8%.
Dalam  melakukan  klasifikasi  terdapat  beberapa  fitur  untuk  mendapatkan  informasi  dari citra,  salah  satunya  fitur Scale  Invariant  Feature  Transform (SIFT)  yang  terdapat  dalam penelitian  yang  telah  dilakukan  [7]  dengan  judul Indonesian  Sign  Language  Number Recognition  using SIFT Algorithm. Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  82% dengan total 100 contoh gambar dataset yang terbagi 50 contoh gambar untuk data latih dan 50 contoh  gambar  untuk  data  uji,  sedangkan  untuk threshold terbaik  di  angka  0.45  dapat menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  94%.  Penelitian  yang  terkait  dengan  SIFT  juga  pernah dilakukan  [8]  berhasil  melakukan  penelitian Implementation  of  Indian  Sign  Language Recognition System using SIFT dengan hasil akurasi 98,7%. Penelitian lainnya yang juga pernah dilakukan  [9]  yang  berhasil  melakukan  penelitian Hand  Gesture  Recognition  using SIFT Features on Depth Image yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 99%.
Berdasarkan penelitian – penelitian yang telah diuraikan di atas, menunjukkan bahwa fitur klasifikasi SIFT mampu mengenali objek dengan akurasi 94%. Namun belum pernah dilakukan penelitian menggunakan JST sebagai klasifikasi dan fitur SIFT sebagai ekstraksi. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasinya.
B
Alviando, at., al (Klasifikasi American Sign Language Menggunakan Fitur Scale Invariant Feature Transform Dan Jaringan Saraf Tiruan)

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  adalah  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  untuk mengklasifikasi ASL menggunakan fitur SIFT dan JST.
Mulai Identifikasi Masalah Studi Literatur Pengumpulan Data Perancangan Implementasi Pengujian Selesai Jurnal dan Buku Dataset terdiri 24 jenis alfabet

## Gambar 1 Kerangka Kerja Penelitian
1. Identifikasi Masalah Pada  tahapan  ini,  penelitian  melakukan  identifikasi  masalah  penelitian  yang  berkaitan dengan citra bahasa isyarat dan pengenalan pola fingerspelling dari alfabet ASL . Alfabet yang digunakan terdiri dari 24 huruf yaitu huruf A sampai Z, kecuali J dan Z karena kedua huruf ini merupakan huruf dinamis yang membutuhkan pergerakan jari.

## 2. Studi Literatur
Tahapan  ini  melakukan  pencarian  beberapa  jurnal  yang  berkaitan  dengan  pengenalan bahasa isyarat menggunakan beberapa metode, jurnal yang terkait mengenai metode fitur bentuk SIFT dan metode klasifikasi JST Backpropagation.
3. Pengumpulan Data
Pada tahap ini pengumpulan data dilakukan menggunakan dataset dengan total berjumlah 1680 yang terdiri dari 49 citra untuk data latih dan 21 citra untuk data uji untuk setiap alfabet. Citra yang digunakan memiliki resolusi 320 x 240 piksel. Dataset yang digunakan bersifat
Alviando, at., al (Klasifikasi American Sign Language Menggunakan Fitur Scale Invariant Feature Transform Dan Jaringan Saraf Tiruan)
4
public yang  dapat  diambil  dari  [10]  dan  untuk  jumlah  data  setiap  alfabet  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1 Jumlah Data Setiap Jenis Alfabet No. Jenis Alfabet Jumlah data yang dipilih Jumlah data training Jumlah data testing 1. A 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 2. B 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 3. C 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 4. D 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 5. E 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 6. F 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 7. G 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 8. H 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 9. I 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 10. K 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 11. L 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 12. M 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 13. N 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 14. O 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 15. P 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 16. Q 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 17. R 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 18. S 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 19. T 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 20. U 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 21. V 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 22. W 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 23. X 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar 24. Y 70 Gambar 49 Gambar 21 Gambar Total 1.680 Gambar 1.176 Gambar 504 Gambar 4. Data Training
Data Training atau  data  latih  merupakan  data  yang  sudah  ada  sebelumnya  (dataset) berupa huruf A sampai Y (kecuali J dan Z) yang berjumlah 49 citra untuk masing-masing huruf yang akan digunakan untuk melatih algoritma.

## 5. Data Testing
Data Testing atau data uji merupakan data yang digunakan untuk mengetahui keakuratan atau performa dari algoritma yang sudah dilatih sebelumnya ketika menemukan data baru.
Alviando, at., al (Klasifikasi American Sign Language Menggunakan Fitur Scale Invariant Feature Transform Dan Jaringan Saraf Tiruan)
6. Perancangan Dataset Data Training Preprocessing SIFT Cropping Grayscale Model
Klasifikasi JST Hasil & Evaluasi Data Testing Preprocessing SIFT Cropping Grayscale Gambar 2 Perancangan
Berdasarkan  gambar  2  pada  tahapan  perancangan  ini  peneliti  melakukan  perancangan skema  penelitian.  Untuk  fase training mula  –  mula  citra  melalui preprocessing yaitu  citra  di cropping lalu di ekstraksi menggunakan fitur SIFT. Selanjutnya data di training menggunakan JST  dengan  inputan  neuron  dari  hasil  ekstraksi  SIFT  yang  sudah  dikonversi  ke  bentuk  biner sehingga  didapatkan  bentuk  model  JST.  Untuk  fase testing mula  –  mula  citra  melalui preprocessing yaitu  citra  di cropping lalu  di  ekstraksi  menggunakan  fitur  SIFT.  Selanjutnya citra  diklasifikasi  menggunakan  JST  dengan  inputan  neuron  dari  hasil  ekstraksi  SIFT  yang sudah  dikonversi  ke  bentuk  biner  berdasarkan  model  JST  yang  sudah  ada.  Proses  terakhir perhitungan hasil berupa accuracy, precision dan recall.
7. Implementasi
Setelah proses perancangan dilakukan, pada tahapan ini dilakukan implementasi terhadap rancagan yang telah dibuat kedalam program matlab.
8. Pengujian
Setelah  dilakukan  proses  implementasi  dilanjutkan  dengan  proses  pengujian  pada  citra training dan  citra testing dari  setiap  alfabet  untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat keberhasilan akurasi yang didapatkan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan metode JST Backpropagation sebagai metode untuk klasifikasi dataset yang sudah diekstraksi dengan fitur SIFT. Selanjutnya dilakukan evaluasi terhadap hasil dari klasifikasi berupa accuracy, precision dan recall dengan menggunakan Confusion Matrix yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Confusion Matrix True Values True False
P re di ct io n T ru e TP Correct Result
FP
Unexpected Result
F al se FN Missing Result TN
Correct absence of Result
Alviando, at., al (Klasifikasi American Sign Language Menggunakan Fitur Scale Invariant Feature Transform Dan Jaringan Saraf Tiruan)
6
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (1) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (2) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (3) 𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ ∑ 𝑥 100% (4)
Keterangan :
TP = Jumlah data positif citra yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. TN = Jumlah data negatif citra yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. FN = Jumlah data negatif citra yang terklasifikasi salah oleh sistem. FP = Jumlah data positif citra yang  terklasifikasi salah oleh sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  24  jenis  alfabet  menggunakan dataset dengan total berjumlah 1680 yang terdiri dari 49 citra untuk data latih dan 21 citra untuk data uji untuk setiap alfabet. Penelitian ini meliputi tahap ektraksi fitur SIFT dan implementasi model jaringan saraf tiruan.

## 3.1. Implementasi Ekstraksi Fitur SIFT
Pada  proses  implementasi  ekstraksi  fitur  SIFT  ini  dilakukan  pada  semua  data  latih  dan data uji. Untuk hasil ekstraksi fitur SIFT pada data latih disimpan dengan nama “features_train” dan  hasil ekstraksi fitur   SIFT  pada data  uji  disimpan  dengan nama “features_test”.  Ekstraksi fitur  SIFT  memiliki  4  tahapan  yaitu Scale  Space  Extrama  Detection dengan  beberapa  proses seperti konstruksi DoG Pyramid, lalu mendeteksi ekstrema pada skala dan oktav, dan komputasi stable keypoint . Setelah keypoint ditemukan  tahapan selanjutnya adalah Keypoint Localization yaitu pengambilan detail kandidat keypoint berupa lokasi, skala dan rasio kelengkungan. Setelah pengambilan  detail  kandidat keypoint dilakukan,  tahapan  selanjutnya  adalah Orientation Assigment untuk  mentapkan  orientasi  pada keypoint .  Tahapan  yang  terakhir  adalah keypoint Descriptor yaitu pemberian deskripsi komputasi pada setiap keypoint berdasarkan lokasi, skala dan orientasi yang sudah dihitung.
3.2 Implementasi Model Jaringan Syaraf Tiruan
Pada  tahap  implementasi  model  jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan train  tool pada aplikasi  MATLAB  R2019a  terhadap  hasil  ekstraksi  SIFT  yang  disimpan  dengan  nama “Features_train” sehingga JST mampu untuk mengenali data latih. Kemudian untuk nilai target pada data latih disimpan dengan nama “target_train”.
3.3 Pengujian JST dan Hasil pada Function Training Trainb
Pengujian  JST  yang  menggunakan function  training  trainb merupakan  hasil  dari implementasi  JST  setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  data  latih  dengan  2 hidden  layer dan jumlah neuron yang digunakan adalah [250-5-10-24] neuron , [250-5-15-24] neuron , dan [250- 15-15-24] neuron. Hasil  perhitungan  tingkat  akurasi  pengenalan  JST  terhadap  data  uji menggunakan c onfusion matrix dapat dilihat pada Tabel 3.
Alviando, at., al (Klasifikasi American Sign Language Menggunakan Fitur Scale Invariant Feature Transform Dan Jaringan Saraf Tiruan)
Tabel 3 Hasil Perhitungan Confusion Matrix pada Function Trainb K el as Overall Accuracy Arsitektur [250-5-10-24] Arsitektur [250-5-15-24] Arsitektur [250-15-15-24] Accuracy  Precision  Recall  Accuracy  Precisiion  Recall  Accuracy  Precisiion  Recall A  96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 7% 10% B  96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 0% 0% C  70% 5% 38% 96% 0% 0% 95% 6% 57% D  96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 0% 0% E 96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 0% 0% F 96% 0% 0% 62% 4% 38% 99% 17% 5% G  96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 100% 5% H  96% 0% 0% 96% 33% 5% 99% 28% 24% I 96% 0% 0% 88% 2% 5% 99% 0% 0% K  96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 0% 0% L 96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 0% 0% M  96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 0% 0% N  96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 7% 5% O  96% 0% 0% 87% 4% 10% 97% 5% 29% P 96% 0% 0% 77% 4% 19% 99% 0% 0% Q  96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 0% 0% R  96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 100% 5% S 96% 0% 0% 96% 0% 0% 98% 5% 10% T 96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 0% 0% U  96% 0% 0% 96% 0% 0% 99% 0% 0% V  96% 0% 0% 93% 0% 0% 98% 7% 14% W  96% 0% 0% 85% 9% 29% 99% 0% 0% X  32% 5% 81% 96% 0% 0% 99% 0% 0% Y  96% 0% 0% 89% 6% 10% 99% 100% 99%
Berdasarkan  Tabel  3  hasil accuracy untuk  arsitektur neuron [250-5-10-24]  bernilai 92,51%, arsitektur neuron [250-5-15-24] bernilai 91,95% dan arsitektur neuron [250-15-15-24] bernilai  92,26%.  Hasil precision untuk  arsitektur neuron [250-5-10-24]  bernilai  9,8%, arsitektur neuron [250-5-15-24]  bernilai  1,7%  dan  arsitektur neuron [250-15-15-24]  bernilai 5,6%. Hasil recall untuk arsitektur neuron [250-5-10-24] bernilai 10%, arsitektur neuron [250- 5-15-24] bernilai 3% dan arsitektur neuron [250-15-15-24] bernilai 7%.

## 3.4 Hasil Pengujian JST Menggunakan Function Training
Pengujian  JST  yang  menggunakan  17 training  function dan  melakukan  pengujian menggunakan  hasil  dari  implementasi  JST  yang  dilakukan  terhadap  data  latih  serta  arsitektur neuron yang digunakan adalah [250-5-10-24] neuron , [250-5-15-24] neuron dan [250-15-15-24] neuron dapat dilihat pada Tabel 4.
Alviando, at., al (Klasifikasi American Sign Language Menggunakan Fitur Scale Invariant Feature Transform Dan Jaringan Saraf Tiruan)
8
Tabel 4 Hasil Pengujian JST Menggunakan Training Function No Training Function Aristektur [250-5-10-24] Arsitektur [250-5-15-24] Arsitektur [250-15-15-24] Akurasi  Presisi  Recall  Akurasi  Presisi Recall  Akurasi Presisi  Recall 1 Trainbr 92% 9% 9% 92% 9% 9% 93% 10% 10% 2 Trainlm 92% 6% 6% 92% 6% 7% 93% 9% 8% 3 Trainbfg 92% 7% 8% 92% 8% 8% 92% 6% 6% 4 Traincgb  92% 5% 5% 92% 4% 4% 92% 7% 7% 5 Trancgf 92% 6% 6% 92% 5% 5% 92% 7% 7% 6 Traincgp  92% 6% 6% 92% 6% 7% 93% 10% 9% 7 Traingd 92% 4% 4% 92% 5% 5% 92% 6% 6% 8 Traingda  92% 7% 6% 92% 6% 6% 92% 5% 5% 9 Traingdm  92% 4% 5% 92% 5% 5% 92% 5% 5% 10  Traingdx  92% 6% 5% 93% 9% 8% 92% 8% 8% 11  Trainoss  92% 7% 7% 92% 7% 7% 93% 7% 7% 12  Trainrp 92% 7% 7% 92% 5% 6% 92% 8% 8% 13  Trainscg  93% 10% 10% 92% 3% 3% 92% 7% 7% 14  Trainb 95% 15% 5% 92% 5% 5% 92% 6% 7% 15  Trainc 92% 9% 9% 93% 9% 8% 93% 10% 10% 16  Trainr 92% 7% 6% 93% 7% 6% 92% 8% 7% 17  Trains 93% 8% 5% 92% 6% 6% 92% 5% 5% RATA-RATA 92,29%  7,24%  6,41%  92,18%  11,47%  6,18%  92,29% 7,29%  7,18%
Gambar 3 Grafik Perbandingan 17 function training untuk arsitektur [250-5-10-24]
Berdasarkan Gambar 3 pada 17 function training untuk arsitektur neuron [250-5-10-24] rata-rata nilai akurasi yang dihasilkan diatas 90%, sedangkan untuk presisi sangat kecil dengan nilai kurang dari 20% dan untuk recall bernilai kurang dari 10%. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Tr ai nb r Tr ai nl m Tr ai nb fg Tr ai nc gb Tr an cg f Tr ai nc gp Tr ai ng d Tr ai ng da Tr ai ng dm Tr ai ng dx Tr ai no ss Tr ai nr p Tr ai ns cg Tr ai nb Tr ai nc Tr ai nr Tr ai ns Neuron [250-5-10-24] Akurasi Presisi Recall
Alviando, at., al (Klasifikasi American Sign Language Menggunakan Fitur Scale Invariant
Feature Transform Dan Jaringan Saraf Tiruan)
Gambar 4 Grafik Perbandingan 17 function training untuk arsitektur [250-5-15-24]
Berdasarkan Gambar 4 pada 17 function training untuk arsitektur neuron [250-5-10-24] rata-rata  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  diatas  90%,  sedangkan  untuk  presisi  dan recall sangat kecil dengan nilai kurang dari 10%.
Gambar 5 Grafik Perbandingan 17 function training untuk arsitektur [250-15-15-24]
Berdasarkan Gambar 5 pada 17 function training untuk arsitektur neuron [250-5-10-24] rata-rata  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  diatas  90%,  sedangkan  untuk  presisi  dan recall sangat kecil dengan nilai kurang dari 25%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  implementasi  JST  untuk  klasifikasi  ASL  berdasarkan  fitur SIFT , dapat disimpulkan bahwa dalam penggunaan JST pada arsitektur neuron [250-15-15-24] didapat nilai overall accuracy terbaik pada ASL sebesar 92,29%, untuk nilai overall precision terbaik  didapatkan  pada  arsitektur neuron [250-5-15-24]  sebesar  11,47%,  untuk  nilai overall recall terbaik didapatkan pada arsitektur neuron [250-15-15-24] sebesar 7,18%. Penggunaan
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Tr ai nb r
Tr ai nl m Tr ai nb fg Tr ai nc gb Tr an cg f Tr ai nc gp Tr ai ng d Tr ai ng da Tr ai ng dm Tr ai ng dx Tr ai no ss Tr ai nr p Tr ai ns cg
Tr ai nb Tr ai nc Tr ai nr Tr ai ns Neuron [250-5-15-24] Akurasi Presisi Recall
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Tr ai nb r Tr ai nl m Tr ai nb fg Tr ai nc gb Tr an cg f Tr ai nc gp Tr ai ng d Tr ai ng da Tr ai ng dm Tr ai ng dx Tr ai no ss Tr ai nr p Tr ai ns cg Tr ai nb Tr ai nc Tr ai nr Tr ai ns Neuron [250-15-15-24] Akurasi Presisi Recall
Alviando, at., al (Klasifikasi American Sign Language Menggunakan Fitur Scale Invariant Feature Transform Dan Jaringan Saraf Tiruan)
10
fitur SIFT dan JST sebagai klasifikasi pada citra ASL dianggap kurang baik karena untuk nilai overall recall yang dihasilkan sangat kecil yang berarti data yang diklasifikasikan dengan benar sesuai jenisnya hanya sedikit.

## 5. SARAN
Berdasarkan  kesimpulan  yang  telah  dijelaskan,  terdapat  saran  yang  dapat  digunakan untuk  membantu  mengembangkan  penelitian  selanjutnya  agar  mendapatkan  hasil  yang  lebih baik dengan melakukan eksperimen pada beberapa jenis resolusi citra yang berbeda dari yang telah  dilakukan  untuk  kemungkinan  mendapatkan  hasil  akurasi  pengenalan  yang  baik, menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  selain  SIFT  pada  citra  ASL  dan  menggunakan  metode selain JST sebagai klasifikasi citra ASL

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ridwang,  R.  (2017).  Pengenalan  Bahasa  Isyarat  Indonesia  (SIBI)  Menggunakan  Leap Motion Controller dan Algoritma Data Mining Naïve Bayes. Jurnal Insypro (Information System and Processing) , 2 (2). https://doi.org/10.24252/insypro.v2i2.4070.
[2]  Hunt,  T.,  Carper,  J.,  Lasley,  T.,  Raisch,  C.,  &  Drasgow,  E.  (2013).  American  Sign Language.
Encyclopedia of Educational Reform and Dissent .
https://doi.org/10.4135/9781412957403.n31
[3] Fareza, I., Busdin, R., Al Rivan, M. E., & Irsyad, H. (2018). Pengenalan Alfabet Bahasa Isyarat  Amerika  Menggunakan  Edge  Oriented  Histogram  dan  Image  Matching. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 4 (1), 82–92.
https://doi.org/10.28932/jutisi.v4i1.747
[4]  Al  Rivan,  M.  E.,  Irsyad,  H.,  Kevin,  K.,  &  Narta,  A.  T.  (2020).  Pengenalan  Alfabet American  Sign  Language  Menggunakan  K-Nearest  Neighbors  Dengan  Ekstraksi  Fitur Histogram Of Oriented Gradients. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 5 (3),
328–339. https://doi.org/10.28932/jutisi.v5i3.1936
[ 5]   Al  Rivan,  M.  E.,  &  Juangkara,  T.  (2019).  Identifikasi  Potensi  Glaukoma  dan  Diabetes Retinopati  Melalui  Citra  Fundus  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. JATISI  (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 6 (1), 43–48. https://doi.org/10.35957/jatisi.v6i1.158
[6] Al Rivan, M. E., Rachmat, N., & Ayustin, M. R. (2020). Klasifikasi Jenis Kacang- Kacangan Berdasarkan Tekstur Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan . Vol 6 No 1 . https://doi.org/doi.org/10.35143/jkt.v6i1.3546
[7]  Mahfudi, I., Sarosa, M., Andrie Asmara, R., & Azrino Gustalika, M. (2018). Indonesian Sign Language Number Recognition using SIFT Algorithm. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 336 (1), 0–8. https://doi.org/10.1088/1757- 899X/336/1/012010
[8]  Patil, S. B., & Talwekar, R. H. (2017). Implementation of indian sign language recognition system using scale invarient feature transform (sift). International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS) , 15 (2), 493–507. https://s3.amazonaws.com/academia.edu.documents/52348530/52_Paper_31011787_IJCS
Alviando, at., al (Klasifikasi American Sign Language Menggunakan Fitur Scale Invariant Feature Transform Dan Jaringan Saraf Tiruan)
IS_Camera_Ready_493-507.pdf?response-content-disposition=inline%3B filename%3DIMPLEMENTATION_OF_INDIAN_SIGN_LANGUAGE_R.pdf&X-Amz- Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKI
[9]  Mahmud, H., Hasan, M. K., Al-Tariq, A., & Mottalib, M. A. (2016). Hand Gesture Recognition Using SIFT Features on Depth Image. The Ninth International Conference on Advances in Computer-Human Interactions Hand , April , 359–365.
[10]  Sreejith, S. (2018). GitHub - mon95/Sign-Langauge-and-Static-recognition . Diakses pada Tanggal 28 Juli 2020. Retrieved from github.com website: https://github.com/mon95/Sign- Language-and-Static-gesture-recognition-using-sklearn