Sebagai makhluk sosial, manusia sangat membutuhkan komunikasi sebagai sarana untuk berinteraksi dengan sesama. Komunikasi yang digunakan seperti komunikasi verbal maupun non-verbal. Namun, tidak semua manusia dapat berkomunikasi dengan baik dan lancar dikarenakan lawan bicaranya tidak mengerti apa yang dimaksudkan. Hal ini sering terjadi kepada orang normal yang susah mengerti apa maksud dari orang tunawicara yang menggunakan bahasa isyarat. Sedangkan alat penerjemah yang ada pun harganya sangat tinggi dan tidak semua mampu untuk membelinya atau bahkan menyewa seorang penerjemah yang juga tidak sedikit mengeluarkan biaya. Maka dengan hasil output dari sensor flex dan sensor accelerometer yang digabungkan dengan metode artificial neural network backpropagation didapatkan sebuah alat untuk penerjemah bahasa isyarat yang berkeluaran text di komputer yang tentu lebih ekonomis dengan tingkat keberhasilan menenali pola bentuk huruf dan angka isyarat rata-rata adalah 99,2 % dan kesalahan rata-rata pada alat kurang dari 1%. Alat ini pun dapat digunakan sebagai media pembelajaran dan pengenalan kepada orang normal untuk mengetahui bahasa isyarat Indonesia.