Teknologi pengenalan gambar berkembang sangat cepat beberapa waktu terakhir. Banyak
metodologi bermunculan dalam penggunaannya. Salah satunya adalah Convolutional Neural
Network (CNN) yang digunakan pada penelitian ini. Metodologi tersebut digunakan untuk
mendeteksi gambar pola dari bentuk susunan jari satu tangan sebagai isyarat dari identifikasi angka 0
sampai 9 dalam SIBI (Sistem Bahasa Isyarat Indonesia). Permasalahan dari penelitian ini adalah
banyak optimizer bermunculan dalam metodologi deep learning, sehingga pemilihan optimizer yang
tepat menjadi tantangan tersendiri untuk dijadikan acuan selanjutnya dari gambar input yang tidak
melalui tahap pre-processing sebelumnya. Tujuan penelitian adalah mendapatkan nilai akurasi yang
terbaik dari perbandingan 3 optimizer serta keterkaitannya dengan waktu proses. Kesimpulan yang
diperoleh menunjukkan bahwa optimizer AdaDelta yang meskipun telah lama muncul dapat
memberikan hasil yang lebih baik dari Adam yang merupakan perkembangan dari optimizer terakhir.