## JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia Vol. 3 No. 1 (2022)
Received 11 th Oct 2020, revision 17 th Nov 2020, accepted 17 th Jan 2021, published 30 th Jun 2022
1 | Doi: 10.46510/jami.v3i1.40 | ISSN 2722-4406 (p)/2722-4414(e) | https://journal.akb.ac.id/

## Implementasi Metode Learning Vector Quantization (LVQ) pada  Pengenalan Bahasa Isyarat yang Mengandung Kata Kerja
Mochammad Firman Arif 1 , Arnaz Andri Pramana 2
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Pasuruan, e-mail: mochammadfirmanarif@gmail.com 1 ,
arnazpramana@gmail.com 2 Penulis Korespondensi. Mochammad Firman Arif, Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Pasuruan, e-mail: mochammadfirmanarif@gmail.com
A B S T R A K Objektif.  Bahasa  Isyarat  (sign  language)  adalah  salah  satu  bahasa  yang  paling  alami  dalam melakukan komunikasi, terutama bagi penyandang tuna rungu dan tuna wicara sehingga keduanya mampu  saling  memahami  dan  berkomunikasi  dengan  sesamanya  dengan  menggunakan  bahasa isyarat  Permasalahan  yang  diangkat  dalam  kasus  penelitian  kali  ini  dilatar  belakangi  oleh sedikitnya  masyarakat  umum  yang  mengerti  bahasa  isyarat  sehingga  akan  lebih  mudah  dalam memahami bahasa isyarat yang mengandung kata kerja.
Material  and  Metode.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  Leaning  Vector Quantization dalam melakukan pengenalan bahasa isyarat kata kerja berdasarkan pola. Hasil.  Hasil  dari  penelitian  menggunakan  metode  Learning  vector  quantization  didapat  akurasi pengenalan sebesar 40% dengan menggunakan data uji sebanyak 15 data .
Kesimpulan. Berdasakan hasil dari penelitian  Implementasi  metode  Learning  vector quantization (LVQ)  pada  pengenalan  Bahasa  Isyarat  yang  mengandung  Kata  Kerja  dapat  disimpulkan  bahwa metode Learning vector quantization pada Sistem / aplikasi pengenalan  bahasa  isyarat  kata  kerja dapat membantu untuk mengenali pola bahasa isyarat yang ingin dibaca dengan baik. Kata kunci:
Bahasa isyarat, kata kerja, Learning vector quantization.
A B S T R A C T Objective. Sign Language (sign language) is one of the most natural languages for communicating, especially  for  deaf  and  speech-impaired  persons,  so  that  both  can  understand  each  other  and communicate with each other using sign language. The problems raised in the case of this research are motivated by at least the general public who understands sign language so that it will be easier to understand sign language that contains verbs.
Materials  and  Methods.  This  study  aims  to  apply  the  Leaning  Vector  Quantization  method  in recognizing sign language verbs based on patterns.
Results. The study's results using the Learning Vector Quantization method obtained a recognition accuracy of 40% using 15 test data.
Conclusion. Based on the results of the research on the implementation of the Learning vector quantization (LVQ) method in the introduction of sign language containing verbs, it can be concluded that the Learning vector quantization method in the verb sign language recognition system/application can help to recognize sign language patterns that you want to read well.
Keywords: Sign language, verbs, Learning vector quantization.

## 1. PENDAHULUAN
Bahasa  Isyarat  (sign  language)  adalah  salah  satu  bahasa  yang  paling  alami  dalam melakukan  komunikasi,  terutama  bagi penyandang  tuna  rungu  dan  tuna  wicara  sehingga keduanya  mampu  saling  memahami  dan  berkomunikasi  dengan  sesamanya  dengan menggunakan  bahasa  isyarat.  SIBI  (Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia)  adalah  salah  satu komunikasi  bahasa  isyarat  yang  dimiliki  oleh  negara  Indonesia.  Sistem  Isyarat  Bahasa Indonesia dibangun dengan mengadopsi dari bahasa isyarat American Sign Language (ASL) yang dimiliki oleh negara Amerika. Akan tetapi, penggunaan atau edukasi sejak dini terkait metode komunikasi Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) masih kurang yang dampaknya adalah  minimnya  pengetahuan  mengenai  hal  tersebut.  SIBI  telah  memiliki  kamus  yang diterbitkan oleh pemerintah dan disebarluaskan melalui sekolah-sekolah khususnya SLB/B untuk  Tuli  di  Indonesia  sejak  tahun  2001.  Keberadaan  SIBI  begitu  populer  di  sekolah- sekolah SLB/B di Indonesia. “Pihak sekolah dan juga para guru menggunakan SIBI sebagai bahasa pengantar materi pembelajaran pada siswa Tuli”. (Winarsih, 2007).
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  masyarakat  yang  sebelumnya  tidak  mengerti bahasa  isyarat  dapat  belajar  untuk  mengenali  bahasa  isyarat  dengan  sebuah  sistem  yang dapat menerjemahkan bahasa isyarat yang mengandung kata kerja.
Penelitian  dengan  tema  jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan  metode  LVQ  sudah pernah dilakukan yaitu 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. Penelitian lainya berjudul “Sistem pengenalan  bahasa  isyarat  Indonesia  dengan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  K-Nearest Neighbor” (Agum Agidtama Gafar, 2017 ), Hasil Sistem pengenalan bahasa isyarat Indonesia dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  diperoleh  nilai  akurasi sebesar 88,8%, hal ini menunjukkan metode yang diajukan mampu melakukkan mengenali model bahasa isyarat dengan baik. Selanjutnya adalah penelitian berjudul ” Pengenalan Plat nomor Mobil Menggunakan Metode Learning vector quantization ” (Achmadie, 2018), Pada penelitian ini komputer dapat mendeteksi plat nomor yang memliki akurasi sebesar 94% dengan nilai threshold sebesar 60%.
Berdasarkan  uraian  diatas,  dengan  tingginya  tingkat  akurasi  pada  pengenalannya maka penulis membuat sebuah penelitian berjudul Implementasi Metode Learning vector quantization (LVQ) Pada Pengenalan Pola Bahasa Isyarat yang Mengandung kata kerja.

## 2. MATERIAL DAN METODE
Sistem yang dibutuhkan untuk membangun aplikasi pengenalan bahasa isyarat yang mengandung kata kerja adalah sebagai berikut :
1. Perangkat Keras
Processors: AMD A8-7410 APU Sistem Type: 64-bit Operating System

## RAM: 4 GB RAM
Graphics: AMD Radeon R5 Graphics 2.20 GHz Camera : Minimal 5 MegaPixel
2. Perangkat Lunak. Operating Systems: Windows 10 Matlab Versi 2013a Balsamic mockup
LVQ  adalah  algortima  klasifikasi  yang  memanfaatkan  vektor  yang  terhubung  dan bekerja  secara  kompetitif  namum  terbimbing  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah. Kusumadewi, S. (2003)

## Gambar 1 Arsitektur LVQ
Pada gambar 1 merupakan contoh struktur jaringan LVQ yang memiliki 4 input layer dengan  2-unit  neuron  pada  output  layer.  W1  dan  W2  merupakan  bobot  yang menghubungkan input layer ke output layer. Setiap fungsi aktivasi F melakukan pemetaan setiap y_In ke klasifikasi y1 atau y2. Pada F1, jika |x-w1|<|x-w2| maka y_In1 dipetakan ke y1=1  dan  dipetakan  ke  y1=0  jika  sebaliknya.  Kondisi  ini  berlaku  juga  pada  F2,  dengan kondisi yang sesuai.
Algoritma Metode LVQ: Langkah 0: Inisialisasi Inisialisai Vektor-Vektor Acuan Inisialisai Laju Pembelajaran alfa=0 Langkah 1: Jika kondisi stop salah, lakukan langkah 2-6 Langkah 2: Untuk setiap training vector, lakukan langkah 3-4 Langkah 3: Dapatkan nilai j sehingga ||x-wj|| bernilai minimum Langkah 4: Update nilai bobot wj
Jika T = Cj Wj(baru) = wj(lama) + α(x-wj(lama)) Jika T ≠ Cj Wj(baru) = wj(lama) – α(x-wj(lama))
Langkah 5: Update nilai learning rate Langkah 6: Uji kondisi stop
Uji kondisi stop ini dapat dilakukan berdasarkan jumlah iterasi tertentu (mulai dari langkah 1) atau setelah laju pembelajaran yang telah mencapai harga yang sangat kecil.
Dimana:
X = training vector (x1 …., xi…, xn) T = kategori training vector yang benar untuk pelatihan Wj = vector bobot untuk unit keluaran ke-j (w1j…., wij .... , win) Cj = kategori atau kelas yang diwakili oleh nilai unit keluaran  ke-j (hasil training)
||x-wj|| = Euclidian distances antara vektor masukkan dan vektor bobot dari unit keluaran ke-j.

## Gambar 2 Flowchart sistem
Algoritma dari system pengenalan pola pada huruf tulisan tangan yang akan dibangun seperti pada gambar 3.1:
1. Melakukan input data uji berupa gambar gerakan bahasa isyarat yang merupakan citra RGB.
2. Lalu dilakukan proses cropping pada gambar yang hanya diambil bagian tangan yang akan dikenali sebagai isyarat.
3. Tahapan selanjutnya Pre Procesing yaitu merupakan proses konversi citra RGB yang sudah di crop bagian tertentu menjadi bentuk hitam putih atau citra biner.
4. Selanjutnya  adalah  proses  ekstraksi  ciri  untuk  mengetahui  ciri-ciri  /  informasi  dari citra  yang  akan  dikenali  atau  dibedakan  dengan  citra  lain  dan  nilai  hasil  ekstraksi digunakan  sebagai  parameter  /  nilai  untuk  membedakan  objek  satu  dengan  lainya pada tahapan klasifikasi.
5. Lalu dilakukan proses perhitungan dengan metode Learning vector quantization untuk dapat  mengenali  karakter  citra  pada  pola  bahasa  isyarat  kata  kerja  yang  akan mendapatkan hasil dan akurasi yang diinginkan sesuai kelas yang sudah ditentukan.
6. Hasil dari pengenalan akan muncul dan akan diindentikasi sebagai jenis gerakan kata kerja yang sesuai kelasnya atau tidak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian dan implementasi dari aplikasi yang sudah dibuat secara keseluruhan, serta melakukan pengujian terhadap aplikasi yang sudah dibuat untuk mengetahui aplikasi tersebut  telah  dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  dihadapi  sesuai  dengan  yang diharapkan.

## Gambar 3 Tampilan aplikas
1. Pada tahap pertama merupakan hasil dari tombol / Button ambil gambar. Ketika di klik maka akan diarahkan untuk memilih file gambar RGB dan menginputkan ke dalam axes1 pada tampilan program yang selanjutnya masuk ke dalam proses berikutnya.
2. Pada tahap kedua dilakukan proses cropping yang berfungsi untuk mengambil gambar yang akan diolah saja dan dikenali yaitu posisi tangan, jadi kepala leher dan bagian kulit lainya  yang  tidak  diperlukan  tidak  diikut  sertakan  untuk  dicrop  dikarenakan  akan mengganggu proses perhitungan bobot oleh sistem dan akan membuat data tidak dapat dibaca atau salah mengartikan. Proses crop dilakukan dengan hasil sesuai ukuran yang dipangkas crop akan ditampilkan kedalam kotak / axes ke 2 yang masih dalam bentuk citra RGB
3. Pada tahap pertama merupakan hasil dari tombol / Button ambil gambar. Ketika di klik maka akan diarahkan untuk memilih file gambar RGB dan menginputkan ke dalam axes1 pada tampilan program yang selanjutnya masuk ke dalam proses berikutnya.
4. Pada tahap kedua dilakukan proses cropping yang berfungsi untuk mengambil gambar yang akan diolah saja dan dikenali yaitu posisi tangan, jadi kepala leher dan bagian kulit lainya  yang  tidak  diperlukan  tidak  diikut  sertakan  untuk  dicrop  dikarenakan  akan mengganggu proses perhitungan bobot oleh sistem dan akan membuat data tidak dapat dibaca atau salah mengartikan. Proses crop dilakukan dengan hasil sesuai ukuran yang dipangkas crop akan ditampilkan kedalam kotak / axes ke 2 yang masih dalam bentuk citra RGB.
5. Pada tahap ketiga dilakukan proses konversi dari hasil crop yang masih merupakan citra RGB menjadi citra biner agar dapat hasil dari ekstraksi ciri berupa nilai pixel 0 dan 1. Ketika dilakukan proses konversi citra RGB ke citra biner juga dilakukan proses resize ke  ukuran  yang  lebih  ringan,  bertujuan  untuk  mempercepat  proses  pengenalan  arti isyarat selanjutnya. Jika tidak di resize maka data gambar akan berukuran sangat besar dan  akan  memperlambat  kinerja  perangkat  beserta  sistem.  Hasil  konversi  akan ditampilkan di kotak / axes 3.
6. Pada  tahap  keempat  merupakan  langkah  terakhir  setelah  melalui  beberapa  proses sebelumnya yaitu pengenalan arti isyarat. Saat diklik button ‘cari arti’ maka sistem akan mencoba mengenali gambar tersebut berupa arti yang sudah dilatih sebelumnya berupa bobot yang telah diperoleh. Dan arti akan muncul diatas gambar yang sudah dikenali di kotak / axes 4.
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  pengenalan  pola  bahasa isyarat  kata  kerja  yang menggunakan  5  kelas  dan  total  30  data  set  yang  akan  ditraining  dan  15  data  uji  yang tercantum  pada  tabel  1  akan  dilakukan  pengujian,  yang  mana  dari  pengujian  tersebut dilakukan menggunakan Learning rate 0.5.
Tabel 1 Data Uji NO GERAKAN KETERANGAN
1. Berjalan 2. Buat / membuat 3. Gaduh 4. Antar / mengantar 5. Ikut
Pada tabel 2 telah dilakukan pengenalan menggunakan 15 data uji yang mana masing- masing  5  data  uji  menggunakan  warna  baju  yang  berbeda-beda  dan  dilakukan  masing- masing 3 kali pengujian. Hasilnya  terdapat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2 Hasil pengenalan NO Baju Putih Hasil 1 Jalan Salah 2 Buat Benar 3 Gaduh Salah 4 Antar Salah 5 Ikut Benar NO  Baju Hijau Garis Hasil 1 Jalan Benar 2 Buat Salah 3 Gaduh Benar 4 Antar Salah 5 Ikut Salah NO Baju Batik Hasil 1 Jalan Salah 2 Buat Benar 3 Gaduh Salah 4 Antar Salah 5 Ikut Benar
Setelah dilaukan pengenalan dengan 15 data uji maka didapatkan akurasi pengenalan sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑚𝑙 . 𝑑𝑎𝑡𝑎 − 𝑗𝑚𝑙 . 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑥 100 = 15−9 𝑥 100 = 40% 𝑗𝑚 𝑙. 𝑑𝑎𝑡𝑎 15

## 4. KESIMPULAN
Berdasakan hasil dari  penelitian Implementasi  metode Learning vector quantization (LVQ)  pada  pengenalan  Bahasa  Isyarat  yang  mengandung  Kata  Kerja  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Implementasi metode Learning vector quantization pada Sistem / aplikasi pengenalan bahasa isyarat kata kerja dapat membantu untuk mengenali pola bahasa isyarat yang ingin dibaca dengan baik..
2. Akurasi yang didapatkan ketika pelatihan 30 data set, 5 kelas dan 15 data uji dengan masing-masing learning rate yaitu 0.1 (akurasi 45%), 0.5 (akurasi 54%), 0.01 (akurasi 63%). Dan dilakukan pengenalan dengan 15 data uji yaitu didapatkan hasil dilakukan masing-masing 3 kali pengujian yaitu 6 data dibaca benar dan 9 dibaca salah dengan tingkat akurasi pengenalan sebesar 40%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  semua  pihak  yang  berperan  dalam penyelesaian  penelitian  tentang  implementasi  metode  learning  vector  quantization  pada pengenalan  bahasa  isyarat  yang  mengandung  kata  kerja  sehingga  penelitian  ini  dapat diselesaikan  dengan  baik  dalam  bentuk  tulisan  dan  diharapkan  bermanfaat  untuk kedepanya.

## DAFTAR PUSTAKA
Agum  Agidtama  Gafar,  Jayanti  Yusmah  Sari  2017. Sistem  Pengenalan  Bahasa  isyarat Indonesia  dengan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor. Program  Studi Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo, Kendari, Indonesia
Wong, N. P., & Maulana, A. (2013). Aplikasi Pengenalan Karakter pada Plat Nomor Kendaraan Bermotor dengan Learning vector quantization . SESINDO 2013, 2013. Ririd, A. R. T. H., Yunhasnawa, Y., & Buata, Y.  G. (2018). Sistem Pengenalan Huruf Bahasa Isyarat  Menggunakan  Adaptive Learning  vector  quantization .  Jurnal  Informatika Polinema, 4(2), 145-145.
Ahmadie, B. L.,  Widodo, A. W., &  Utaminingrum,  F. (2018). Pengenalan  Plat Nomor Mobil Menggunakan Metode Learning vector quantization . Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X.
Mafrur, R., Andestoni, M., Ahdi, M. S., Fajri, N. S., & Muhantini, A. (2012). Pengenalan Huruf Jawa  menggunakan  Metode Learning  vector  quantization (LVQ).  Yogyakarta, Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga.
Putra, D. (2010). Pengolahan citra digital. Penerbit Andi.
Winarsih, M.  (2007).  Intervensi  dini  bagi  anak  tunarungu  dalam  pemerolehan  bahasa.
Jakarta: Departemen Pendidikan dan Kebudayaan.
Mochammad Firman Arif , Muhammad Iqbal Adiat Fatah,(2020). Identifikasi Jenis Burung LoveBird  Berdasarkan  Habitatnya  Dengan  Metode  Euclidean  Distance.  Pasuruan, Universitas Merdeka Pasuruan.
Nugroho,  S.,  &  Harjoko,  A.  (2005).  Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Mendeteksi Posisi  Wajah  Manusia  Pada  Citra  Digital.  In  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi (SNATI).