Klasifikasi Objek Kode Tangan pada Pengenalan Isyarat Alphabet Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO)

Abstract

Alat komunikasi penyandang tunarungu adalah dengan bahasa isyarat. Salah satu bahasa isyarat yang digunakan oleh penyandang tuna rungu adalah Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) yang digalakan Gerakan Kesejahteraan Tunarungu Indonesia (GERKATIN). Untuk berkomunikasi dengan orang normal yang tidak mengetahui bahasa isyarat biasanya membutuhkan seorang perantara yang menerjemahkan bahasa isyarat. Untuk mempermudah dalam berkomunikasi dan mengenal bahasa isyarat khususnya Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) diperlukan deteksi terhadap kode tangan dalam bahasa isyarat dan mengklasifikasikanya sehingga dapat dikonfversi menjadi sebuah text yang dapat dipahami orang pada umumnya. Dalam mengenali objek kode tangan pada bahasa isyarat proses penting yang harus diperhatikan adala dengan mendeteksi konfigurasi bentuk tangan yang mencerminkan huruf alphabet pada BISINDO. Metode deteksi objek tangan yang digunakan menggunakan haar classifier. Setelah kode tangan telah terdeteksi maka langkah selanjutnya adalah proses pengambilan citra, pelatihan data, dan klasifikasi tangan dapat dilakukan. Untuk itu proses klasifikasi objek kode tangan merupakan proses yang penting dalam pengenalan bahasa isyarat untuk dapat ditransformasikan kedalam bentuk huruf pada umumnya K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan sebuah metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajarans yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Dari hasil pengujian klasifikasi objek kode tangan pada bahasa isyarat dengan algoritma K Nearest Neigbors huruf alfabet yang dapat diterjemahkan yaitu huruf A, B, C, D, E, F, G, H, I, K, L, M, N, O, P, Q, S, T, U, V, W, X, Y, dan Z. Huruf J dan R tidak dapat diterjemahkan karena berbentuk gerakan tangan. Dari hasil pengujian rata-rata hasil akhir yang di dapat 91,8 %.