## GLOVES TECHNOLOGY (GLOTECH) FOR DEAF AND DUMB
Muhammad Nurfadillah, Arnisa Stefanie Teknik Elektro, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia fadilah3544@gmail.com

## ABSTRAK
Penyandang  disabilitas  tuna  rungu  sering  menghadapi  tantangan  dalam  berkomunikasi  dan  mengontrol perangkat elektronik, karena bahasa isyarat tidak banyak dipahami dan metode kontrol tradisional sulit digunakan. Alat GLOTECH dirancang untuk mengatasi masalah ini dengan menerjemahkan gerakan tangan menjadi ucapan menggunakan  teknologi  Speech  to  Text.  Sistem  ini  menggunakan  sensor  flex  pada  sarung  tangan  untuk mendeteksi gerakan tangan,  yang kemudian diproses oleh Raspberry Pi dan dikirimkan ke Firebase IoT untuk penyimpanan dan pemantauan. GLOTECH memastikan fungsi optimal semua komponen, memproses data sensor untuk menghilangkan noise, mengirim data ke Firebase, memverifikasi integritas pengiriman, dan menampilkan hasil  di  aplikasi.  Hasil  uji  coba  menunjukkan  peningkatan  akurasi  dalam  mengenali  gerakan  tangan  dan kemudahan  akses  data  melalui  cloud,  meskipun  memerlukan  koneksi  internet  yang  stabil  dan  pemrosesan tambahan yang dapat mempengaruhi respons waktu. Diharapkan, GLOTECH dapat memberikan dampak positif dengan memfasilitasi komunikasi dan kontrol perangkat yang lebih efektif bagi penyandang disabilitas tuna rungu.
Kata kunci :  GLOTECH, tuna rungu, sensor flex, pengenalan suara, Raspberry Pi, Firebase IoT.

## 1. PENDAHULUAN
Manusia selaku makhluk individu yang berinteraksi dengan  individu  lain pasti  membutuhkan ruang,  terlebih  untuk  menjalin  relasi  sosial  dalam lingkungan  masyarakat  merupakan  satu  hal  penting penunjang  terjadinya  interaksi  tersebut.  Akan  tetapi, ketika  individu  mengalami  keterbatasan  dalam komunikasi  pada  hal  ini  memiliki  permasalahan kemampuan  mendengar  atau  Tunarungu  sehingga memunculkan  hambatan  tersendiri  untuk  melakukan proses  interaksi  sosial.  Kehidupan  terasing  atas ketidakmampuan berinteraksi pada tunarunggu ditilik pada usia remaja, disebabkan dalam tahap perkembangan  individu  remaja  merupakan  hal  yang dianggap  paling  sulit.  Seiring  munculnya  berbagai persepsi  atau  bahkan  stigma  pada  masyarakat  juga akan  menghambat  perkembangan  potensi  atau kemampuan  remaja  tunarungu  dalam  menunjukkan identitasnya  [1].  Pada  dasarnya  karakteristik  remaja tunarungu tidak berbeda dengan anak normal lainnya dalam aspek inteligensia dan perkembangan fisiknya, namun  karena  ketunaannya  yakni  karakteristik emosional. Dimana terjadi kecemasan sosial pada anak tunarungu  yang  disebabkan  dari  keterbatasan  dalam bahasa  sehingga  mempengaruhi  hubungan  sosial dengan lingkungannya[2].
Berdasarkan  wawancara  penulis  dengan  salah seorang  Guru  Pendamping  Khusus  (GPK)  SLB  B Tunas  Harapan  Karawang  pada  Jumat  10  November 2023,  dengan  jumlah  siswa  untuk  kelas  7  yakni  10 orang,  kelas  8  ada  5  orang,  dan  5  orang  kelas  9. Dikatakan  bahwa  siswa  Tunarungu  mengalami beberapa  kendala  dalam  bidang  sosialisasi,  interaksi sosial, komunkasi dan kerja sama dikarenakan  masih minim  dalam  kosa  kata,  Sulit  mengartikan  kata  atau kalimat  yang  mengandung  arti  kiasan,  dan  Sulit mengartikan kata-kata yang bersifat abstrak.
SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia) merupakan  bahasa  isyarat  yang  digunakan  secara resmi  oleh  penyandang  tunarungu  di  Indonesia. Kendala  komunikasi  penyandang  tunarungu  dengan orang  normal  adalah  pesan  yang  ingin  disampaikan tidak  dapat  dimengerti  karena  orang  normal  tidak memahami  bahasa  yang  digunakan  oleh  penyandang tunarungu. Banyak buku memberikan pelajaran untuk memahami  bahasa  isyarat  yang  digunakan  oleh penyandang tunarungu, namun dalam pengaplikasiannya buku-buku hanya menjelaskan cara menggunakan bahasa isyarat tersebut.
Penelitian sebelumnya menunjukkan hasil penggunaan  satu  perangkat  sarung  tangan  yang dikombinasikan untuk membentuk 26 huruf dan 5 kata yang  berbeda.  Melalui  pemetaan  (mapping)  pada sensor flex untuk huruf A, B, L, M, W, Y, Z, didapati bahwa  nilai  sudut  sensor  flex  hampir  sama.  Untuk memastikan  karakter  tampil  dengan  baik,  dilakukan pemetaan  tambahan  pada  sensor  lainnya  untuk mengidentifikasi gerakan tangan dengan lebih akurat. Persentase keberhasilan percobaan pada huruf adalah sebesar  95%,  dan  persentase  keberhasilan  percobaan pada kata adalah sebesar 73%. Berdasarkan penelitian sebelumnya,  sistem  penerjemah  bahasa  ASL  mampu menampilkan huruf hasil pengolahan data pada sistem ke dalam aplikasi 1Sheeld. Sistem mampu menampilkan hasil pengolahan data berupa huruf atau kata  dalam  bentuk  suara  menggunakan  fitur TextToSpeech pada aplikasi 1Sheeld. Sistem  mampu membaca masukan-masukan sensor dan mengolahnya menjadi  huruf  dari  A  hingga  Z.  Data  masukan  pada sensor flex lebih sederhana dan mudah dipahami jika diprogram dengan perintah re-maps.

## Gambar 1, Bahasa Isyarat SIBI

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Klasifikasi
Klasifikasi  gerakan  tangan  pada  smart  gloves dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  kecerdasan buatan (AI), terutama melalui teknik machine learning. Machine  learning  bertindak  sebagai  "guru"  yang mempelajari  berbagai  contoh  data  gerakan  tangan yang telah dikumpulkan sebelumnya. Contoh data ini mencakup berbagai posisi dan gerakan jari yang sesuai dengan huruf dan angka dalam bahasa isyarat SIBI [3].

## 2.2. Alat Komunikasi
Alat  GLOTECH  dapat  diklasifikasikan  sebagai alat bantu teknologi yang dirancang untuk membantu individu penyandang disabilitas, khususnya tunarungu. Meskipun tidak secara khusus diklasifikasikan sebagai alat kesehatan seperti halnya perangkat medis yang digunakan untuk diagnosa atau pengobatan medis, GLOTECH memberikan dukungan teknologi  yang  signifikan  dalam  meningkatkan komunikasi  dan  interaksi  sosial  bagi  pengguna tunarungu.  Alat  ini  memungkinkan  pengguna  untuk mengartikulasikan  bahasa  isyarat  SIBI  mereka  ke dalam  teks  atau  suara,  yang  secara  langsung meningkatkan kemampuan mereka dalam berkomunikasi dengan orang lain yang mungkin tidak memahami bahasa isyarat [4].

## 2.3. Machine Learning
Sistem  machine  learning  dalam  GLOTECH Smart  Gloves  digunakan  untuk  mengenali  dan menerjemahkan  gerakan  tangan  berdasarkan  bahasa isyarat SIBI. Proses dimulai dengan pengumpulan data gerakan menggunakan sensor flex yang terpasang pada sarung  tangan  elektronik.  Data  tersebut  kemudian melalui  tahap  preprocessing  untuk  menghilangkan noise  dan  memperbaiki  kualitas,  dilanjutkan  dengan ekstraksi fitur yang relevan yang mencerminkan pola gerakan jari. Model machine learning, seperti Decision Trees  atau  Neural  Networks,  dilatih  menggunakan data  ini  untuk  mengklasifikasikan  gerakan  tangan  ke dalam kategori huruf dan angka yang sesuai. Validasi model dilakukan untuk memastikan akurasi pengenalan  yang  tinggi,  sehingga  pengguna  dapat melihat  hasil  terjemahan  langsung  melalui  aplikasi yang  terhubung  dengan  Firebase  IoT.  Sistem  ini memberikan  kemampuan  real-time  dalam  mengolah
data  dan  memberikan  umpan  balik  kepada  pengguna secara efektif, meningkatkan kemampuan komunikasi individu tuna rungu dalam interaksi sehari-hari. [5].

## 2.4. Internet of Things
Sistem  IoT  pada  alat  GLOTECH  merupakan bagian  integral  dari  pengembangan  untuk  membantu individu  tunarungu  dalam  berkomunikasi.  Alat  ini menggunakan  sensor-sensor  seperti  sensor  fleksibel dan IMU (Inertial Measurement Unit) yang terpasang pada  sarung  tangan.  Sensor  ini  berfungsi  untuk mendeteksi  gerakan  jari  dan  posisi  tangan  pengguna dengan  akurasi  tinggi.  Data  yang  terkumpul  dari sensor-sensor  ini  kemudian  dikirim  secara  langsung melalui koneksi internet ke platform Firebase.
Firebase  digunakan  sebagai  backend  untuk mengelola  data  secara  real-time.  Platform  ini menyediakan  layanan  penyimpanan  yang  aman  dan dapat  diakses  dari  mana  saja.  Dengan  menggunakan Firebase, data sensor dari GLOTECH dapat disimpan dengan  reliabilitas  tinggi  dan  dapat  diakses  melalui berbagai aplikasi yang terhubung.
Selain penyimpanan data, Firebase juga memfasilitasi  integrasi  data  sensor  dengan  aplikasi pengguna. Aplikasi ini memproses data yang diterima dari Firebase, baik dalam  bentuk teks maupun audio, sesuai dengan  fungsi  interpretasi  bahasa  isyarat  yang diimplementasikan. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengkomunikasikan pesan mereka dengan lebih mudah  dan  efektif,  karena  hasil  dari  gerakan  tangan dan  bahasa  isyarat  SIBI  dapat  dengan  cepat  diubah menjadi  teks  atau  suara  yang  dapat  dimengerti  oleh pihak lain [6].
Gambar 2, Perancangan Sistem Internet of Things

## 2.5. Speech to Text
Sistem  Speech  to  Text  adalah  teknologi  yang memungkinkan  konversi  suara  manusia  menjadi  teks yang dapat diproses oleh komputer. Proses ini dimulai dengan  tahap  perekaman  suara menggunakan microphone  atau  sensor  audio  yang  terhubung  ke perangkat, seperti Raspberry Pi dalam konteks aplikasi seperti GLOTECH. Suara yang direkam ini kemudian melewati  proses  preprocessing,  di  mana  noise  atau gangguan  lainnya diminimalkan untuk meningkatkan kualitas  audio.  Teknologi  preprocessing  ini  penting untuk memastikan bahwa hasil akhir dari pengenalan suara memiliki tingkat keakuratan yang tinggi [7].
Setelah preprocessing, audio yang telah dibersihkan  akan  dijalankan  melalui  algoritma pengenalan suara. Algoritma ini menggunakan teknik- teknik  dalam  kecerdasan  buatan,  seperti  machine learning atau deep learning, untuk menganalisis pola- pola suara dan mengubahnya menjadi teks yang dapat dimengerti  oleh  komputer.  Proses  ini  melibatkan pembandingan pola suara dengan model bahasa yang telah  dipelajari  sebelumnya,  yang  membuat  sistem semakin  akurat  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah data yang diproses.
Hasil  dari  pengenalan  suara  ini  kemudian dihasilkan  dalam  bentuk  teks  yang  dapat  digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk aplikasi komunikasi seperti yang diterapkan dalam GLOTECH. Implementasi sistem Speech to Text pada GLOTECH memungkinkan pengguna, khususnya individu tunarungu,  untuk  mengonversi  bahasa  isyarat  yang diinterpretasikan  oleh  sensor-sensor  pada  sarung tangan  elektronik  menjadi  teks.  Hal  ini  tidak  hanya meningkatkan aksesibilitas komunikasi bagi pengguna,  tetapi  juga  memfasilitasi  interaksi  mereka dengan dunia digital secara lebih luas.
Gambar 3, Perancangan Sistem Speech to Text

## 2.6. Sign Languague
Sistem  bahasa  isyarat  atau  sign  language  pada teknologi seperti GLOTECH merupakan aplikasi yang menghubungkan gerakan tubuh atau tangan ke makna linguistik  tertentu,  seperti  huruf,  kata,  atau  kalimat. Dalam konteks ini, sistem sign language diimplementasikan  dengan  menggunakan  sensor- sensor  pada  sarung  tangan  elektronik  untuk mendeteksi  dan  menerjemahkan  gerakan  tangan menjadi bahasa isyarat yang dipahami oleh perangkat lunak atau sistem komputer.
Prosesnya  dimulai  dengan  inisialisasi  sensor- sensor  yang  terpasang  pada  sarung  tangan,  yang meliputi sensor flex untuk mendeteksi gerakan jari dan sensor  MPU-6050  untuk  mendeteksi  orientasi  atau posisi  tangan.  Data  yang  diterima  dari  sensor-sensor ini  kemudian  diproses  melalui  algoritma  pengenalan pola  atau  machine  learning  untuk  mengidentifikasi gerakan  yang  dilakukan.  Setiap  gerakan  atau kombinasi  gerakan  yang  terdeteksi  diinterpretasikan sesuai dengan standar bahasa  isyarat yang diprogram sebelumnya.
Keakuratan  dan  respons  sistem  sangat  penting dalam  implementasi  bahasa  isyarat  ini.  Proses pengenalan  pola  gerakan  tangan  harus  dapat mengenali dengan tepat dan responsif setiap tindakan yang  dilakukan  pengguna.  Hal  ini  membantu memastikan  bahwa  hasil  terjemahan  gerakan  tangan menjadi bahasa isyarat sesuai dengan yang diinginkan pengguna, sehingga meningkatkan efektivitas komunikasi mereka.
Dengan  integrasi  bahasa  isyarat  dalam  sistem seperti  GLOTECH,  pengguna  dapat  berkomunikasi secara  lebih  efektif  dengan  lingkungan  sekitarnya, terutama  di  lingkungan  digital  yang  semakin  banyak menggunakan teknologi untuk interaksi dan komunikasi  sehari-hari.  Ini  juga  membuka  peluang bagi pengembangan aplikasi yang lebih canggih untuk meningkatkan  aksesibilitas  dan  integrasi  sosial  bagi individu  dengan  kebutuhan  khusus  seperti  tunarungu [8].

## 3. METODE PENELITIAN 3.1. Desain Prototipe Sarung Tangan Elektronik
Pertama,  akan  didesain  dan  dikembangkan prototipe  sarung  tangan  elektronik  yang  dilengkapi dengan  sensor-sensor  seperti  sensor  flex  untuk mendeteksi gerakan jari dan sensor MPU-6050 untuk mendeteksi  orientasi  atau  posisi  tangan.  Desain  ini harus  memungkinkan  penggunaan  yang  nyaman  dan responsif,  serta  kompatibel  dengan  komponen- komponen  lain  yang  diperlukan  untuk  proses  bahasa isyarat
Gambar 5, Desain Prototipe GLOTECH

## 3.2. Perancangan Sistem
Gambar 6, Perancangan Sistem GLOTECH
Perancangan  sistem  ini  menunjukkan  integrasi komponen-komponen  yang  memungkinkan  sistem untuk  menerima  berbagai  bentuk  input,  seperti  suara dan bahasa isyarat, dan memprosesnya menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak yang terintegrasi.
Sistem  ini  dapat  digunakan  dalam  aplikasi  yang membutuhkan interaksi multimodal, seperti alat bantu komunikasi untuk orang dengan gangguan pendengaran  atau  sistem  kontrol  berbasis  suara. Keberadaan  baterai  menunjukkan  bahwa  sistem  ini bisa  digunakan  secara  mobile  dan  berpotensi digunakan dalam berbagai situasi di lapangan.

## 3.3. Pengujian dan Evaluasi Sistem
Setelah  implementasi,  sistem  akan  diuji  secara luas  untuk  mengevaluasi  keakuratan,  responsivitas, dan kehandalan dalam mengenali dan menerjemahkan gerakan  tangan  menjadi  bahasa  isyarat.  Pengujian dilakukan dengan melibatkan pengguna yang terampil dalam bahasa isyarat untuk memastikan bahwa sistem dapat  mengenali  berbagai  variasi  gerakan  dengan akurat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Percobaan Training Model
Percobaan  training  model  dalam  konteks GLOTECH merupakan tahap penting untuk mengimplementasikan  sistem  pengenalan  bahasa isyarat  berbasis  machine  learning.  Proses  ini  dimulai dengan persiapan data, di mana data sensor dari sarung tangan elektronik diproses dan fitur-fiturnya diekstraksi.  Fitur-fitur  ini  mewakili  pola  gerakan  jari yang digunakan untuk menerjemahkan bahasa isyarat menjadi teks atau simbol tertentu.
Berikut  tabel  percobaan  training  model  dibawah ini:
Tabel 1. Pengujian training model untuk mengukur keakurasian No Gerakan ASL Jumlah Sampel Dat Jumlah Data Benar Jumlah Data Salah Tingakt Keterbacaa n (%) 1 A 10 10 0 100% 2 B 10 8 2 80% 3 C 10 7 3 70% 4 D 10 9 1 90% 5 E 10 10 0 100% 6 F 10 10 0 100% 7 G 10 6 4 60% 9 H 10 7 3 70% 10 I 10 8 2 80% 11 J 10 7 3 70% 12 K 10 10 10 100% 13 L 10 9 1 90% 14 M 10 7 3 70% 15 N 10 8 2 80% 16 O 10 10 0 100% 17 P 10 9 1 90% 18 Q 10 8 2 80% 19 R 10 5 5 50% 20 S 10 7 3 70% 21 T 10 8 2 80% 22 U 10 9 1 90% 23 V 10 7 3 70% 24 W 10 8 2 80% 25 X 10 6 4 60% 26 Y 10 7 3 70% 27 Z 10 8 2 80%
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  ditampilkan  pada tabel,  kita  dapat  melihat  bahwa  tingkat  keberhasilan dalam  mengenali  gerakan  bahasa  isyarat  bervariasi antara  50%  hingga  100%.  Berikut  adalah  beberapa faktor yang dapat mempengaruhi tingkat keberhasilan pengenalan:
1. Kemiripan Gerakan Beberapa huruf seperti 'R' dan 'X' memiliki tingkat kesalahan  yang  tinggi  (50%  dan  60%).  Ini mungkin  disebabkan  oleh  gerakan  tangan  yang mirip dengan huruf lain, menyebabkan kesalahan dalam pengenalan.
2. Kompleksitas Gerakan Gerakan  yang  lebih  kompleks  atau  melibatkan lebih  banyak  jari,  seperti  'G'  dan  'X',  juga menunjukkan tingkat kesalahan yang lebih tinggi.
Ini  bisa  jadi  karena  sensor  flex  tidak  dapat mendeteksi  variasi  gerakan  dengan  akurat  atau karena algoritma pengenalan belum cukup dilatih dengan gerakan-gerakan tersebut.
3. Kondisi Sensor Performa  sensor  flex  juga  dapat  mempengaruhi hasil. Jika sensor tidak dipasang dengan baik atau mengalami  kerusakan,  ini  dapat  menyebabkan data  yang  tidak  akurat  dan  mengurangi  tingkat keberhasilan pengenalan
4. Responsivitas Sistem Sistem  yang  memiliki  waktu  respons  lambat mungkin  tidak  dapat  mengenali  gerakan  dengan cepat  dan  akurat,  terutama  untuk  gerakan  yang cepat atau tiba-tiba.

## 4.2. Percobaan  Intergrasi  IoT  dan  Aplikasi Pengguna
Integrasi sistem GLOTECH dengan Firebase IoT dan aplikasi pengguna  merupakan tahap krusial  yang memungkinkan  pengguna  untuk  mengakses  hasil terjemahan  bahasa  isyarat  secara  langsung  dan  real- time.  Firebase  IoT  berperan  sebagai  jembatan  antara sarung  tangan  elektronik  yang  mendeteksi  gerakan tangan dan aplikasi pengguna, memfasilitasi pengiriman  data  hasil  pengenalan  bahasa  isyarat  ke cloud  secara  efisien.  Data  yang  dikirimkan  meliputi informasi mengenai gerakan tangan yang diinterpretasikan  menjadi  huruf  atau  angka,  yang kemudian dapat diakses dan ditampilkan dalam bentuk teks atau simbol dalam aplikasi pengguna.
Gambar 7, Pengiriman data dari Raspberry pi ke firebase
Firebase  Realtime  Database  memainkan  peran penting  dalam  sistem  ini  dengan  menyediakan penyimpanan  data  yang  mudah  diakses  dan terorganisir  dengan  baik.  Data  sensor  seperti  sudut atau posisi yang ditunjukkan dalam gambar disimpan dalam  bentuk  JSON,  memungkinkan  integrasi  yang mudah dengan aplikasi pengguna. Firebase memastikan bahwa setiap perubahan data yang terjadi pada  perangkat  sensor  dapat  segera  terlihat  oleh pengguna  aplikasi,  memungkinkan  mereka  untuk mengambil tindakan yang cepat dan tepat berdasarkan data real-time. Struktur data yang disimpan di Firebase juga memungkinkan aplikasi untuk menampilkan data dalam  format  yang  dapat  dimengerti  dan  digunakan untuk analisis lebih lanjut.
Gambar 8. Pengujian Sign Languague
Kemudian setelah data dikirim ke  firebase, data tersebut dikirim ke aplikasi  yang dapat menampilkan suatu  pengujian  sign  languague  tanpa  menggunakan LCD.  Aplikasi pengguna  yang ditampilkan  berfungsi sebagai antarmuka yang menarik untuk memvisualisasikan  data  yang  diterima  dari  Firebase. Dengan  menampilkan  data  secara  langsung  kepada pengguna,  aplikasi  ini  memberikan  akses  instan  dan kemudahan dalam memantau kondisi lingkungan atau parameter  yang  relevan.  Selain  itu,  aplikasi  ini memungkinkan  pengguna  untuk  melakukan  tindakan lanjutan seperti pengendalian perangkat IoT berdasarkan data yang diterima.
Pengujian  sistem  Speech  to  Text  menggunakan Raspberry  Pi  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa teknologi  ini  dapat  secara  akurat  mengonversi  suara menjadi teks  yang dapat diproses lebih  lanjut. Proses pengujian  ini  dimulai  dengan  merekam  berbagai sampel  suara  menggunakan  microphone  yang terhubung  ke  Raspberry  Pi  dalam  berbagai  kondisi lingkungan, termasuk yang memiliki noise. Data suara yang  telah  direkam  kemudian  menjalani  proses preprocessing  untuk  mengurangi  gangguan  dan meningkatkan  kualitas  audio,  sehingga  memastikan hasil  pengenalan  suara  yang  lebih  akurat.  Akurasi sistem  diuji  dengan  membandingkan  teks  yang dihasilkan  dengan  transkripsi  manual,  menggunakan metrik  seperti  Word  Error  Rate  (WER).  Selain  itu, pengujian  juga  dilakukan  untuk  mengukur  waktu respons  sistem  dan  memastikan  bahwa  sistem  dapat beroperasi  secara  efisien  dan  real-time  di  berbagai kondisi.
Setelah  suara  berhasil  dikonversi  menjadi  teks, data  ini  kemudian  dikirimkan  ke  Firebase  Realtime Database  untuk  penyimpanan  dan  pemrosesan  lebih lanjut.  Raspberry  Pi  bertindak  sebagai  penghubung yang  mentransfer  data  hasil  pengenalan  suara  ke Firebase,  memastikan  bahwa  data  tersebut  tersimpan dengan aman dan dapat diakses secara real-time. Dari Firebase,  data  teks  ini  dapat  dengan  mudah  diambil oleh  aplikasi  Android  yang  telah  terintegrasi, memungkinkan  pengguna  untuk  melihat,  mengolah, atau menindaklanjuti data tersebut secara langsung di perangkat  mereka.  Penggunaan  Firebase  sebagai penyimpanan  dan  penghubung  data  memberikan keuntungan  dalam  hal  sinkronisasi  real-time  dan fleksibilitas akses, memastikan bahwa data suara yang diubah  menjadi  teks  dapat  digunakan  secara  efektif dalam berbagai aplikasi dan skenario penggunaan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Smart  gloves  GLOTECH  merupakan  inovasi teknologi  yang  dirancang  khusus  untuk  membantu
individu tunarungu dalam berkomunikasi menggunakan  bahasa  isyarat  secara  efektif.  Dengan menggunakan kombinasi sensor flex dan IMU (Inertial Measurement  Unit),  sistem  ini  mampu  mendeteksi gerakan  tangan  dan  posisi  dengan  akurat.  Proses  ini memungkinkan  pengguna  untuk  menerjemahkan bahasa  isyarat  ke  dalam  teks  atau  suara  secara  real- time.  Penggunaan  teknologi  speech-to-text  dan integrasi  dengan  Firebase  IoT  memungkinkan  data hasil  pengenalan  bahasa  isyarat  untuk  diakses  dan dikelola  dengan  mudah  melalui  aplikasi  pengguna, meningkatkan  aksesibilitas  dan  efisiensi  dalam komunikasi sehari-hari.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anggraini,  Tuti,  Rahmatul  yoga  Setiawan,  and Anton  Anton.  " Implementasi  Myoware  Sensor Otot  untuk  Alat  Bantu  Terapi  Penderita  Drop hand dan Pasca Stroke ." Elektron: Jurnal Ilmiah
(2022): 30-37. [2] Hendrian Saputra, Muhamad Zahra, Noor Cholis Basjaruddin, and Ediana
Sutjiredjeki.
"Pengembangan  Sarung  Tangan  Elektronik Penerjemah  Bahasa  Isyarat  Dengan  Metode Sensor  Fusion." Prosiding  Industrial  Research Workshop and National Seminar . Vol. 10. No. 1. 2019.
[3] Kasoni,  Dian,  and  Muhammad  Pardi.  "Rancang Bangun  Smart  Gloves  Untuk  Penyandang
Disabilitas Sensorik Rungu Wicara." MULTINETICS 9.1 (2023): 61-
70.
[4] Wisnudhanti,  Mustafa,  Lis  Diana,  Azam Muzakhim  Imamuddien,  and  Yoyok  Heru Prasetyo  Isnomo.  "Smart  hand  glove  terapi pasien  pasca  stroke  berbasis  internet  of  things (IoT)." JURNAL ELTEK 21.1 (2023): 20-27.
[5] Pamungkas,
[6] ABA, M. Ulin Nuha, and Dwi Cahyati. "Smart Glove Berbasis IoT dengan Output Teks dan Suara." Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika 11.2 (2023): 21-28.
[7] Surya,  Andi  Dwi.  "ALAT  BANTU  TERAPI PASCA STROKE (ISKEMIK) UNTUK
TANGAN MENGGUNAKAN REMOTE CONTROL." SCIENCE ELECTRO 14.1 (2022).
[8] Setiawan, Fajar, and Son Ali Akbar. "Implementasi  Smart  Glove  untuk  Monitoring Jari  Tangan  dan  Detak  Jantung  Pasien  Pasca Stroke."
[9] Dewi, Anggun Mustikasari, Angga Rusdinar, and Porman  Pangaribuan.  "Perancangan  Sistem Penerjemah  Bahasa  Isyarat."  eProceedings  of Engineering 5.3 (2018).
[10] Pamungkas, Muhammad Ilham, Aloysius Tommy  Hendrawan,  and  Aan  Zainal  Muttaqin. "Pembuatan Purwarupa Sarung Tangan Elektrik Untuk  Membantu  Proses  Rehabilitasi  Medis Pada  Pasie  Stroke  Tangan .”  Set-up : Jurnal Keilmuan Teknik 1.1 (2022):84-93.