Abstrak —Sistem  pengenalan  bahasa  isyarat  menggunakan pengolahan  visual  digital.  Pada  studi  ini  sistem  mengambil  citra gambar  menggunakan  depth  sensor.  Depth  sensor  digunakan untuk mendapatkan gambar tangan sehingga tahap pengambilan kontur berbeda dibandingkan dengan kamera RGB. Depth sensor yang  diatur  jarak  pembacaanya  dapat  menghasilkan  gambar kontur  tangan.  Menggunakan  metode convex  hull,  convexity defects ,  dan  pusat  massa  gambar  dapat  menghasilkan  nilai-nilai yang  dapat  dilatih  untuk  melakukan  pengenalan  pada  tahap  uji cobanya.  Sistem  ini  dapat  menangkap  citra  tangan  dari  jarak 50cm  hingga  65cm.  Sistem  ini  dilatih  menggunakan artificial neural  network dengan  dua  kondisi  percobaan.  Percobaan pertama  menggunakan  delapan  output  berdasarkan  koordinat yang  didapat.  Percobaan  kedua  menggunakan  tiga  input berdasarkan panjang garis dan luas. Hasil yang dicapai sistem ini yaitu dapat mengenali gestur bahasa isyarat tangan berdasarkan hasil pelatihan. Hasil pelatihan ditentukan dari elemen penyusun neural  network  dan  banyaknya  iterasi  yang  dilakukan,  pada ragam huruf yang sedikit akurasi hasil pelatihan dapat memenuhi target output sebaliknya jika ragam huruf bertambah banyak.
Kata  Kunci —Bahasa  Isyarat,  Kinect,  Machine  Vision,  Depth Sensor.

## I. PENDAHULUAN
ETERBATASAN  dalam  berkomunikasi  masih  menjadi sebuah  masalah  yang  dirasakan  oleh  orang-orang  yang menderita  gangguan  berbicara  seperti  tunawicara,  tunarungu, dan  sejenisnya.  Contohnya  pada  orang  yang  tidak  mampu berbicara  seperti  tunawicara  atau  tunarungu  menggunakan isyarat  tangan.  Permasalahannya  adalah  penggunaan  isyarat tangan  tidak  selalu  dimengerti  oleh  orang  normal  sehingga dibutuhkan  perangkat  tambahan  yang  mampu  mengubah isyarat  tangan  menjadi  sebuah  keluaran  baru  yang  dapat dipahami oleh orang normal.
Perkembangan  teknologi  machine  vision  dapat  diterapkan dalam  bermacam-macam  persoalan,  salah  satunya  pada  studi ini. Penggunaan bahasa isyarat tangan dimana citra dari gestur tangan  tersebut  akan  digunakan  sebagai  acuan  dalam pemrosesan  machine  vision  dimana  gestur  tangan  yang dihasilkan  akan  diolah  menjadi  suara.  Perangkat  utama  yang digunakan adalah kinect, personal computer (PC), dan speaker. Pengenalan  gestur  tangan (Hand  Gesture  Recognition ) menggunakan Kinect ini diproses oleh personal computer (PC) dan  output  yang  dihasilkan  berupa  suara  menggunakan speaker.  Perangkat  Kinect  dari  Microsoft  menyediakan  cara untuk mengekstrak fitur diskriminatif untuk pengenalan isyarat
tangan.  Pendekatan  pengakuan  dari  Kinect  terdiri  dari  dua tahap: tahap pelatihan dan tahap pengenalan [1]. Gestur tangan yang  dikenali  ini  akan  merepresentasikan  tiap  huruf  alfabet dan  nantinya  output  audio  yang  dihasilkan  adalah  pengejaan huruf tersebut.

## II. DASAR TEORI

## A. Bahasa Isyarat
Fungsi  bahasa  pada  dasarnya  terbagi  menjadi  tiga  elemen yaitu  pembicara,  pendengar,  dan  sebuah  sistem  [2].  Bahasa isyarat merupakan suatu bentuk komunikasi yang menggunakan  bahasa  tubuh,  tangan,  dan  gerak  bibir  namun tidak  lisan  untuk  mengekspresikan  pikiran  penggunanya  [3]. Kaum tunarungu dan tunawicara adalah kelompok utama yang menggunakan bahasa isyarat. Bahasa ini merupakan kombinasi dari bentuk tangan orientasi dan gerak jari, tangan, dan lengan.
Bahasa  isyarat  memiliki  sistem  berdasarkan  region  seperti amerika  memiliki  American  Sign  Language  (ASL).  Indonesia memiliki  sistem  bahasa  isyarat  Indonesian  Sign  Language (ISL)  atau  sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI),  sistem  ini memiliki kesamaan dengan ASL.

## B. Kinect
Kinect  adalah    perangkat  elektronik  dengan  teknologi software  yang  dikembangkan  oleh  Microsoft.  Kinect  awalnya digunakan  sebagai  kontroler  tambahan  pada  konsol  game Xbox  360.  Perangkat  Kinect  memiliki  kamera  RGB,  Depth Sensor, motorized tilt, dan multi-array microphone  [3]. Depth Sensor pada kinect merupakan kombinasi dari laser inframerah dan  sensor  CMOS  monokromatik.  Kinect  generasi  pertama dirilis  pada  november  2010  kemudian  pada  februari  2012 generasi  kedua  dari perangkat ini dirilis. Pada  studi ini kinect yang  digunakan  adalah  kinect  generasi  pertama.Kinect  dapat dikembangkan  dengan  beberapa  macam  software,  salah satunya  adalah  Microsoft  SDK  kinect  yang  diproduksi  dari Microsoft  sendiri.  Selain  SDK,  kinect  juga  memiliki  berbagai macam library yang dapat digunakan untuk pengembangannya. Pada studi ini library yang digunakan adalah OpenNI.

## C. Kinect
Kinect  adalah    perangkat  elektronik  dengan  teknologi software  yang  dikembangkan  oleh  Microsoft.  Kinect  awalnya digunakan  sebagai  kontroler  tambahan  pada  konsol  game Xbox  360.  Perangkat  Kinect  memiliki  kamera  RGB, Depth

## Pengenalan Bahasa Isyarat Tangan Menggunakan Depth Image
Try Yuliandre Pajar, Djoko Purwanto, dan Hendra Kusuma Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
E-mail : try13@mhs.ee.its.ac.id, djoko@ee.its.ac.id, hendraks@ee.its.ac.id
K
Sensor , motorized tilt , dan multi-array microphone [3]. Depth Sensor pada kinect  merupakan  kombinasi  dari  laser inframerah dan sensor CMOS monokromatik. Kinect generasi pertama  dirilis  pada  november  2010  kemudian  pada  februari 2012  generasi  kedua  dari  perangkat  ini  dirilis.  Pada  studi  ini kinect  yang  digunakan  adalah  kinect  generasi  pertama.Kinect dapat  dikembangkan  dengan  beberapa  macam  software,  salah satunya  adalah  Microsoft  SDK kinect  yang  diproduksi  dari Microsoft  sendiri.  Selain  SDK,  kinect  juga  memiliki  berbagai macam library yang dapat digunakan untuk pengembangannya. Pada studi ini library yang digunakan adalah OpenNI.
D. Depth Sensor Kinect
Depth  sensor kinect  atau  sensor  kedalaman  kinect  terdiri dari  dua  bagian  yaitu  pemancar  inframerah  (IR  emitter)  dan sensor  kedalaman  inframerah  (IR  depth  sensor)  yang merupakan  sensor  monokrom  CMOS  ( Complimentary  Metal Oxide  Semiconductor ).  Pemancar  inframerah  berfungsi sebagai  proyektor  yang  memancarkan  cahaya  inframerah dalam  pola  “pseudo-random  dot”[4].  Dot  atau  titik  ini  tidak dapat  dilihat  oleh  mata  manusia  dan  terdapat  pada  permukan objek  yang  berbeda-beda  berdasarkan  arah  pemancarnya tetapi,  titik  ini  merupakan  informasi  penting  yang  nantinya diolah  oleh  sensor  kedalaman  inframerah.  Sensor  kedalaman inframerah  burfungsi  sebagai  pembaca  dari  dot  yang dihasilkan  pemancar,  sensor  akan  mengukur  jarak  tiap  dot sehingga  terdapat  perbedaan  nilai  tiap  dot  akan  menghasilkan gambar  kedalaman  atau  depthmap.  Depthmap  didukung  oleh resolusi 640 x 480 piksel, 320 x 240 piksel, dan 80 x 60 piksel [4].  Teknologi  dari  sensor  depth  ini  berasal  dari  PrimeSense. Cara pengolahan data depth bekerja sesuai diagram berikut.
Berdasarkan  diagram,  chip  PrimeSense  akan  mengirimkan sinyal  ke  pemancar  untuk  menyalakan  lampu  dari  inframerah jika  ada  kamera  memulai capturing Selain  itu  chip  juga mengirimkan  sinyal  lain  ke  sensor  inframerah  untuk pengambilan  data  kedalaman  sesuai  jangkauan  yang  terlihat sensor.  Kemudian  pemancar  memancarkan  inframerah  ke segala objek yang berada didepan kemudian sensor kedalaman membaca  data  berdasarkan  jarak  yang  terukur  antara  titik dengan  sensor,  data  ini  kemudian  diteruskan  ke  chip PrimeSense.  Setelah  chip  PrimeSense  menerima  data  dari sensor yang kemudian dianalisa sehingga dapat menampakkan gambar kedalaman.

## E. OpenNI
OpenNI  adalah perangkat lunak antarmuka untuk algoritma pengolahan  data  sensor  kinect.  Fungsi  dari  OpenNI  adalah untuk  mendefinisikan  tipe  data  yang  akan  diolah  pada  kinect seperti warna, depthmap , dan skeleton . OpenNI juga memiliki library yang  dapat  digunakan  untuk  mengakses  perangkat kinect.

## F. OpenCV
OpenCV  adalah  suatu  pustaka  yang  mengimplementasikan algoritma  dan  sintaks  pada  pengolahan  citra.  Dimana pengolahan  citra  terfokus  ada  mengekstrak  suatu  informasi dari  gambar.  OpenCV  menyediakan  algoritma  yang  dapat menemukan lokasi objek dan juga pendeteksian warna.

## G. Pengolahan Citra digital
Pengolahan  citra  digital  adalah  suatu  proses  dengan masukan  dan  keluaran  data  yang  berupa  citra.  Proses  ini bertujuan  untuk  memanipulasi  dan  menganalisa  suatu informasi citra dengan perangkat komputer. Data yang diolah Pengolahan  citra  digital  dapat  memperbaiki  suatu  kualitas gambar  dan  juga  dapat  digunakan  untuk  pengenalan  suatu objek.  Pada  studi  ini  pengolahan  citra  digital  bertujuan  untuk mengekstraks fitur dari gambar yang nantinya akan diolah oleh algoritma ANN.

## H. Erode
Erode atau  erosi  adalah  salah  satu  dari  transformasi morfologi  dimana  proses  morfologi  ini  mengikis  batas  atau tepi dari suatu gambar biner. Erode merupakan salah satu dari operator  dasar  pada  morfologi  [5],  operator  ini  biasanya bekerja  pada  gambar  biner.  Pada  gambar  biner  operator  ini akan  mengikis  tepi  gambar  akan  dibuang  bergantung  dari ukuran dan bentuk dari kernel. Operator erode bekerja dengan menggunakan dua data yaitu gambar masukan dan structuring element atau kernel
I. Dilate
Dilate atau  pelebaran  adalah  satu  dari  transformasi morfologi dimana proses morfologi ini menebalkan batas atau tepi dari suatu gambar biner. Dilate merupakan salah satu fari operator  dasar  pada  morfologi  selain  erode,  operator  ini menebalkan  suatu  tepi  dari  gambar  biner  berdasarkan  ukuran dan  bentuk  dari  kernel.  Operator dilate bekerja  dengan menggunakan dua data yaitu gambar masukan dan structuring element atau kernel.

## J. Convex Hull
Convex  hull adalah  suatu  himpunan  yang  terdiri  dari beberapa  titik  dimana  sebagaian  dari  titik  tersebut  akan terhubung  membentuk  sebuah  garis  yang  melingkupi  semua. Convex Hull mampu meng- cover semua himpunan titik dengan jumlah garis yang paling minimal.
K. Convexity Defects
Convexity  defects adalah  pengolahan  lebih  lanjut dari convex  hull dimana convexity  defects terdiri  dari  4  elemen vektor  yang  merepresentasikan  suatu  nilai  yaitu start  index, end  index,  farthest  point  index,  fix  point  depth  Start  index adalah  suatu  titik  terluar  yang  terhubung  dengan end  index , kedua titik ini terhubung mengitari kontur objek sesuai convex hull . Farthest point adalah titik yang memiliki nilai terjauh dari kontur terhadap garis hull . farthest point terletak diantara start index dan end inde. Fixed point depth adalah
L. Neural Network
Artificial  Neural  Network (ANN)  adalah sebuah paradigma pengolah  informasi  yang  terinspirasi  dari  cara  kerja  sistem saraf  secara  biologi[6]. Neural  network merupakan  salah  satu komponen  penting  dalam artificial  intelligence (AI).  Hal  ini telah  bertahun-tahun  dipelajari  dengan  harapan  mencapai seperti kinerja manusia di berbagai bidang [6].
ANN  memiliki  berbagai  macam  definisi,  seperti  menurut Simon Haykin ANN adalah prosesor dalam jumlah besar yang
terpasang  secara  pararel  dan  memiliki    unit  pemroses  yang sederhana,  unit  pemroses  ini  menyimpan  hasil  pembelajaran yang dapat digunakan kembali [7].

## III. PERANCANGAN SISTEM
Perancangan  sistem  ini  akan  dijelaskan  sistem  secara keseluruhan  terutama  pada  bagian  perangkat  lunak  karena pada  studi  ini  sistem  berperan  banyak  pada  bagian  perangkat lunak  yang  akan  mengolah  informasi  visual.  Sistem  pengenal bahasa  isyarat  ini  terdiri  dari  empat  komponen  utama  yaitu pengguna  alat,  kamera  kinect,  pengolahan  citra  digital,  dan speaker sebagai output.

## A. Perancangan Hardware
Prinsip  kerja  dari  sistem  pengenalan  bahasa  isyarat  ini dimulai  dari  beberapa  tahap.  Dimulai  dari  pengambilan gambar  gestur  bahasa  isyarat  pengguna.  Gestur  tangan  yang ditangkap  akan  diolah  berdasarkan  jarak  yang  sudah  diatur atau  di- threshold pada  program  sehingga  akan  didapatkan kontur  tangan  pengguna.  Kemudian  kontur  tangan  yang didapat akan diolah tengan convex hull, convexity defects , dan moment untuk didapatkan fitur yang nantinya dapat diolah oleh algoritma artificial  neural  network sehingga  fungsi  sistem dapat mengenali gestur dari bahasa isyarat tangan.
Gambar  1. Ilustrasi  cara  kerja  sistem  (a)  tangan  pengguna;  (b)  kinect  yang terhubung laptop dan suplai ; (c) laptop dan speaker

## B. Perancangan Software
Pada  perancangan software atau  perangkat  lunak  sistem akan dirancang untuk mengambil data dan pembelajaran data. Pada  proses  pengambilan  data  dilakukan  serangkaian  proses sebagai berikut:
1. Depth sensor menangkap citra tangan, pada tahap ini sensor depth  sudah  di  atur  jarak  minimum  dan  maksimum  agar citra tangan lebih mudah didapatkan.
2. Citra  tangan  yang  didapatkan  akan  diproses  menggunakan transformasi  morfologi,  hasil  dari morfologi menghasilkan citra  tangan  dengan  kontur  yang  lebih  halus.  Hasil  dari proses morfologi akan didapatkan pusat massa dan convex hullnya.  Pada  convex  hull  nilai  convexity  defect didapatkan, nilai-nilai ini terdiri dari start point, end point, farthest point . 3. Hasil dari proses sebelumnya menghasilkan nilai-nilai yang akan  dijadikan  data  set  dari  gestur  tangan.  Data  set  ini digunakan  untuk  proses  pembelajaran  pada artificial neural network.
Pada  proses  pembelajaran  atau learning ,  sistem  akan melakukan  tahap  yang  sama  pada  proses  akuisisi  data  dan
pemrosesan video awal. Hasil dari data set yang sudah melalui tahap learning akan digunakan untuk mengenali gestur tangan yang diujikan.

## Gambar 2. Diagram blok sistem untuk mendapatkan data set
Gambar 3. Diagram blok sistm learning hingga ke output Audio
Gambar 4. Algoritma Sistem
C. Thresholding jarak depth sensor
Pada  pemrograman  digunakan library OpenNI  untuk mengakses  kamera depth  kinect .  Kemudian  dilakukan percobaan  untuk  mendapatkan  jarak  yang  ideal  untuk pengambilan  data  dan  pengujian  sistem.  Berdasarkan percobaan, jarak minimum yang dipilih adalah 50cm dan jarak maksimum  adalah  65cm.  Gambar  depth  yang  dihasilkan  oleh OpenNI  dan  dan  OpenCV  tampak  berbeda  karen  OpenCV hanya  mengakses  dari  segi  dua  dimensi  sedangkan  OpenCV sudah  terintegrasi  oleh  perhitungan  sensor  IR  pada  kinect sehinggak tampak seperti tiga dimensi.
Gambar 5. Hasil gambar depth yang ditampilkan ketika objek memasuki area threshold dengan jarak yang berbeda-beda
Pengujian  radius  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  dari kontur  tangan  yang  didapatkan  ketika  diberikan threshold jarak pada depth sensor kinect.
Mengikuti  urutan  gambar  tangan  (kiri  ke  kanan).  Pada percobaan  pertama  tangan  memasuki  area  threshold  hingga batas  siku,  pada  gambar  kedua  tangan  hingga  pergelangan tangan, dan yang ketiga ketika kepala dan bahu juga masuk ke daerah threshold sensor.

## D. Pembentukan Kontur Menggunakan Morfologi
Hasil  gambar  tangan  yang  sudah  memasuki  area  threshold masih  akan  ditransformasi  menggunakan  morfologi  untuk mendapatkan bentuk yang lebih baik. Pada studi ini dilakukan tiga  kali  morfologi  yaitu erode , closing ( erode kemudian dilade ),  dan dilate. Bentuk  kernel  yang  digunakan  adalah rectangular  dengan  ukuran  3x3  untuk  erode  dan  8x8  untuk dilate.
Gambar 6. Proses morfologi (a) gambar BGR; (b) gambar depth yang belum diolah morfologi; (c) gambar depth setelah diolah morfologi

## E. Pembentukan Garis Kontur
Setelah  gambar  melalui  proses  morfologi  dilakukan  proses untuk  mendapatkan  garis  kontur  menggunakan  fungsi  dari OpenCV  yaitu  findCountours().  Hasil  dari  findCountours() kemudian  diproses  lagi  untuk  menghasilan  garis  tepi  dengan fungsi drawContours().
Gambar  7. Draw  line  contour (a)  gambar  BGR;  (b)  gambar depth; (c)  hasil penggambaran garis tepi kontur tangan

## F. Pembentukan Garis Hull
Kontur yang didapatkan fungsi findCountours() dapat diolah untuk  mendapatkan  garis  hull  dengan  fungsi  convexHull() dimana  fungsi  ini  menghubungkan  titik-titik  terjauh  yang didapatkan  dari  output  fungsi  findCountours().  Kemudian convex yang  didapat  akan  digambarkan  oleh  fungsi drawContours()  sehingga  didapatkan  garis  poligonal  yang melingkupi gambar tangan pada tampilan.
Gambar  8. Draw  convex  hull (a)  gambar  BGR;  (b)  gambar depth; (c)  hasil penggambaran garis hull
G. Pembentukan Defects Pembentukan
defects
didapatkan oleh fungsi convexityDefects()  dalam  iterasi  fungsi  convexHull()  dimana fungsi  ini  menghasilkan  4  elemen  vektor.  Tiga  elemen  vektor dari  fungsi  convexityDefects()  dapat  digambar  dan  diolah nilainya yaitu start index, end index, farthest point index.
Gambar  9. Draw  convexity  defects (a)  gambar  BGR;  (b)  gambar  depth ;  (c) penambahan titik start point, end point, dan farthest point

## H. Menentukan Pusat Massa
Pusat  massa  pada  suatu  gambar  dapat  ditemukan menggunakan  fungsi  moments()  dari  OpenCV.  Moments menggunakan  metode  rata-rata  massa  dari  intensitas  piksel gambar[]. Secara matematis perhitungan pusat
Gambar  10. Draw  convexity  defects (a)  gambar  BGR; (b) gambar depth ; (c) penambahan titik moments sebagai pusat massa pada kontur tangan
I. Perancangan ANN
Fitur-fitur  yang  didapatkan  dari convexity  defects dan moments  merupakan  nilai  yang  dapat  diolah  oleh  algoritma ANN. Berdasarkan fitur-fitur yang didapatkan akan dirancang kan  pengujian  ANN  berdasarkan  jumlah  input,  hidden  layer, dan  node.  Pengujian  berdasarkan  jumlah  input  akan  dibagi menjadi 2 yaitu menggunakan 8 input dan 3 input. Pada ANN 8  input,  digunakan  nilai  ptStart.x,  ptStart.y,  ptEnd.x,  ptEnd.y, ptFar.x,  ptFar.y,  mc.x,  dan  mc.y.  Pada  ANN  3  input, digunakan  nilai  jarak  mc-start,  mc-far,  dan  luas  dari  kontur tangan dengan bentuk rectangular . Input-input ini akan diolah pada  ANN  dengan  output  sebanyak  5.  Berikut  rancangan target dari ANN.
Tabel 1. Perencanaan target output pada ANN Huruf Target Huruf Target A 0 0 0 0 0 N 0 1 1 0 1 B 0 0 0 0 1 O 0 1 1 1 0 C 0 0 0 1 0 P 0 1 1 1 1 D 0 0 0 1 1 Q 1 0 0 0 0 E 0 0 1 0 0 R 1 0 0 0 1 F 0 0 1 0 1 S 1 0 0 1 0 G 0 0 1 1 0 T 1 0 0 1 1 H 0 0 1 1 1 U 1 0 1 0 0 I 0 1 0 0 0 V 1 0 1 0 1 J 0 1 0 0 1 W 1 0 1 1 0 K 0 1 0 1 0 X 1 0 1 1 1 L 0 1 0 1 1 Y 1 1 0 0 0 M 0 1 1 0 0 Z 1 1 0 0 1

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS
A. Kondisi Ideal Pengujian
Pada  studi  ini  ditentukan  kondisi  ideal  untuk  melakukan pengujian yaitu:
1. Hanya ada satu orang di depan kinect.
2. Pengguna  hanya  bisa  mengulurkan  tangan  ke  area
pemrosesan kamera.
3. Gambar tangan yang tertangkap berada tepat ditengah.

## B. Pengujian ANN
Gambar 11. (a) Tabel input mulai huruf A sampai J untuk ANN 8 input; (b) Tabel input mulai huruf A sampai J untuk ANN 8 input
Tabel 2.
Hasil Pengujian ANN 8 Input Untuk 4 Huruf dan 10 Training Set
Tabel 3.
Hasil Pengujian ANN 8 Input Untuk 4 Huruf dan 40 Training Set
Tabel 4.
Hasil Pengujian ANN 8 Input Untuk 16 Huruf
Tabel 5.
Hasil Pengujian ANN 3 Input Untuk 5 Huruf
Tabel 6.

## Hasil Pengujian ANN 3 Input Untuk 10 Huruf

## C. Pembahasan Pengujian
Pada  pengujian  ANN  8  input,  input  yang  digunakan  yaitu ptStart.x,  ptStart.y,  ptEnd.x,  ptEnd.y,  ptFar.x,  ptFar.y,  mc.x, dan  mc.y.  Nilai  ptStart,  ptEnd,  dan  ptFar  diperoleh  dari
convexity  defects  sedangkan  mc  diperoleh  dari  perhitungan pusat  massa  gambar  menggunakan  moments.  Masing-masing huruf  memiliki  karakteristik  nilai  yang  berbeda  sehingga huruf-huruf  ini  dilatih  menggunakan  ANN  dengan  jumlah training set yang beragam perhurufnya.
Pada  pengujian  ANN  3  input,  input  yang  digunakan  yaitu jarak  titik  ptStart  ke  mass  center,  jarak  titik  ptFar  ke  mass center,  dan  luas  dari  kotak  yang  melingkupi  kontur.  Pada pengujian  sebelumnya  data  yang  diolah  berupa  koordinat- koordinat  dari  gambar  tangan  yang  didapat  sedangkan  pada pengujian ini data yang diolah adalah garis sehingga memiliki kondisi yang berbeda saat pengambilan datanya.

## V. KESIMPULAN
Pada  pengujian  ini  diujikan  suatu  sistem  yang  dapat mengenali  gestur  tangan  menggunakan  kamera  kinect. Penggunaan depth sensor dari kinect dapt dimanfaatkan untuk mendapatkan  kontur  tangan.  Pengambilan  kontur  tangan membutuhkan  metode  lagi  agar  dapat  dijadikan  data  tertentu sehingga  data  tersebut  dapat  dilatih  dengan artificial  neural network .  Data  yang  dilatih  ini  yang  menentukan  tingkat keberhasilan dari sistem ini. Berdasarkan pengujian perocobaan  dengan  jumlah  input  yang  lebih  banyak menghasilkan  hasil  yang  lebih  akurat  dengan  jumlah  huruf yang hampir sama. Hasil yang dicapai sistem ini masih belum akurat  karena  proses  pelatihan  membutuhkan  parameter- parameter  yang  lebih  kompleks  agar  proses  pengenalan  dapat memberikan hasil yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Liu, “Hand Gesture Recognition Using Kinect via Deterministic Learning,” Longyan Univ. , 2017. [2]
M.  Y.  Andrian,  “Penerjemah  Isyarat  Indonesia  Menggunakan Kamera  Telepon  Genggam  Android,” Inst.  Teknol.  Sepuluh  Nop. ,
2016.
[3]
A.  A.  S.  Gunawan,  “Pembelajaran  Bahasa  Isyarat  Dengan  Kinect dan Metode Tim Warping,” Univ. Binus , 2013. [4] J.  A,  “Kinect  for  Windows  SDK  Programming  Guide,”  pp.  8–11, 2012. [5]
G.  and  A.  K.  Bradsk,  “Learning  OpenCV:  Computer  Vision  with the OpenCVLibrary,” O’Reilly Media , p. 2008, 115AD. [6]
S.  Haykin, Neural  Networks:  A  Comprehensive  Foundation ,  2nd ed. Ontario: Prentice Hall PTR, 1998.
[7] G. K, An Introduction to Neural Networks . London, 1997.