Bahasa sebagai alat komunikasi antar manusia dalam masyarakat terbentuk dari fonem-fonem yang berupa bunyi-bunyi. Setiap bahasa mempunyai sistem fonem dan sistem bunyi yang berbeda. Dalam kegiatan sehari-hari masyarakat jawa banyak sekali menggunakan kata-kata yang mirip dalam komunikasi mereka, baik kata tersebut mempunyai arti atau makna yang berbeda ataupun tidak. Perkembangan teknologi saat ini yang semakin pesat, membuat beberapa peneliti menggunakan Leap Motion sebagai perangkat penerjemah. Pada penelitian ini, diusulkan sebuah sistem pengenalan pose tangan dengan menggunakan leap motion controller untuk generator ucapan fonem bahasa jawa. Dengan menggunakan leap motion controller, setiap titik koordinat tulang pada tangan akan terdeteksi, sehingga titik-titik koordinat tersebut dapat dijadikan sebagai fitur masukan. Penggunaan fitur jarak antara palm position dengan distal phalanges yang diukur dengan menggunakan euclidean distance. Fitur tersebut akan digunakan untuk data training dan data testing pada metode klasifikasi k-nearest neighbor. Data training yang digunakan adalah minimal 100 kelas diambil dari 20 aksara jawa dan 5 fonem vokal. Penelitian ini berhasil dengan tingkat rata- rata akurasi sebesar 97% pada fonem aksara jawa.