EKSTRAKSI FITUR PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) UNTUK PENGENALAN HURUF ABJAD BAHASA ISYARAT PADA SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI)

Komunikasi merupakan hal yang sangat penting dalam kehidupan bermasyarakat, dan semua orang pasti membutuhkan komunikasi sebagai sarana bersosialisasi dengan orang lainnya, tak terkecuali mereka yang memiliki keterbatasan fisik, tuna rungu dan tuna wicara misalnya. SIBI menupakan suatu bahasa yang menggunakan gerakan tangan dan ekspresi wajah, yang merupakan suatu alat komunikasi bagi penderita tuna rungu dan tuna wicara.Dengan latar belakang tersebutlah penelitian ini dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk dapat membuat sistem pengenalan abjad jari pada SIBI, mulai dari abjad “A” hingga “Z”. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode ekstraksi fitur Principal Component Analysis dan pengukuran jarak kedekatan menggunakan Euclidean Distance. Penelitian ini menggunakan 1092 data citra yang akan digunakan sebagai data training dan testing untuk proses uji coba pada sistem yang telah dibuat. Dengan menggunakan metode ekstraksi fitur PCA dan penghitungan jarak dengan Euclidean Distance, dari tiga skenario pengujian yang telah dilakukan pada penelitian ini, menghasilkan tingkat akurasi sebesar 77.11% untuk uji coba dengan memisahkan data training menjadi dua, yaitu data training untuk semua huruf kecuali “J” dan “Z” dan data training huruf “J” dan “Z” saja.