ABSTRAK Nama : Aulia Astrico Pratama Program Studi : Ilmu Komputer Judul Skripsi : Ekstraksi Fitur Skeleton Manusia dari Citra Video Telepon Pintar untuk Pengenalan Kata Dasar Isyarat SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia) SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia) merupakan bahasa isyarat resmi yang digunakan oleh penyandang tunarungu di Indonesia untuk berkomunikasi seharihari baik dengan sesama penyandang tunarungu maupun orang non-tunarungu. Adanya aplikasi penerjemah gerakan Bahasa isyarat ke teks akan sangat membantu proses komunikasi antara tunarungu dan non-tunarungu. Salah satu fitur yang dibutuhkan untuk pengembangan model penerjemah SIBI adalah informasi kerangka manusia (skeleton). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode ekstraksi fitur kerangka manusia dari citra video telepon pintar untuk melatih model pembelajaran mesin LSTM (Long Short-Term Memory) pengenal gerakan kata dasar SIBI. Metode ekstraksi fitur yang dikembangkan menggunakan Haar Cascade untuk identifikasi titik bahu, algoritma Lucas-Kanade untuk melacak titik tangan, dan menggunakan interpolasi antara titik bahu dan tangan untuk mengidentifikasi titik siku. Dari titik-titik skeleton tersebut, dihitung sudut antara bahu dan lengan atas, serta bahu dan lengan bawah. Hasil ekstraksi digunakan sebagai input untuk model pembelajaran mesin LSTM yang telah dikembangkan sebelumnya. Penelitian ini berhasil mengembangkan metode ekstraksi skeleton yang saat dimasukkan ke model LSTM menghasilkan model dengan akurasi terbaik hingga 84.64%. Model dengan akurasi terbaik tersebut adalah model LSTM 2 layer dan dilatih dengan parameter jumlah hidden unit 512, jumlah batch 100, dan iterasi training 1800 epoch. Kata kunci: pengolahan citra, skeletonisasi, alur optik, Lucas-Kanade, Haar Cascade, pembelajaran mesin, Long-Short-Term Memory, pengenalan gerakan