Transcription

TESIS - TE142599PENGENALAN HURUF BRAILLE MENGGUNAKANMETODE BLOB ANALYSIS DAN ARTIFICIALNEURAL NETWORKJOKO SUBUR2213204009DOSEN PEMBIMBINGDr. Tri Arief Sardjono, ST., MT.Ronny Mardiyanto, ST., MT., Ph.D.PROGRAM MAGISTERBIDANG KEAHLIAN TEKNIK ELEKTRONIKAJURUSAN TEKNIK ELEKTROFAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRIINSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBERSURABAYA2015

THESIS - TE142599BRAILLE CHARACTER RECOGNITION USINGBLOB ANALYSIS AND ARTIFICIAL NEURALNETWORK METHODJOKO SUBUR2213204009SUPERVISORDr. Tri Arief Sardjono, ST., MT.Ronny Mardiyanto, ST., MT., Ph.D.MAGISTER PROGRAMFIELD IN ELECTRONICSELECTRICAL DEPARTMENTFACULTY OF INDUSTRIAL TECHNOLOGYINSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBERSURABAYA2015

PENGENALAN HURUF BRAILLE MENGGUNAKANMETODE BLOB ANALYSIS DAN ARTIFICIAL NEURALNETWORKNama Mahasiswa : Joko SuburNRP: 2213204009Pembimbing: Dr. Tri Arief Sardjono, ST., MT.Ronny Mardiyanto,ST., MT., Ph.D.ABSTRAKHuruf braille merupakan jenis huruf yang didesain khusus bagi tuna netra,tersusun dari enam titik timbul. Enam titik tersebut disusun sedemikian rupasehingga menciptakan bermacam kombinasi. Pada umumnya huruf braille di bacadengan cara diraba dengan telapak tangan, oleh karena itu diperlukan kepekaantelapak tangan terhadap titik-titik timbul dan harus mengerti serta hafal kombinasititik-titik timbul tersebut dalam membentuk suatu huruf. Sehingga tidak semuaorang bisa membaca huruf braille, kebanyakan masih kesulitan dalam membacahuruf braille. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pendeteksi danpenterjemah karakter braille ke huruf abjad. Digunakan camera webcam untukpengambilan gambar huruf braille. Dari gambar huruf braille kemudian diprosespengolahan citra melalui tahapan croping, grayscale, thresholding, erotion,dilation, blob analysis dan pengenalan gambar braille menggunakan artificialneural network. Hasil penelitian ini sistem dapat mengenali karakter braille danmenterjemahkannya kebentuk huruf abjad dengan tingkat akurasi 99%.Kata kunci: Artificial neural network, Blob Analysis, Huruf braille, Pengolahancitra, Webcam.i

(Halaman ini sengaja dikosongkan)ii

BRAILLE CHARACTER RECOGNITION USING BLOBANALYSIS AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKMETHODBy: Joko SuburStudent Identity Number : 2213204009: Dr. Tri Arief Sardjono, ST., MT.SupervisorRonny Mardiyanto,ST., MT., Ph.D.ABSTRACTBraille letter is characters designed for the blind, consist of six embossed points,arranged in a standard braille character. Braille letters is touched and read usingfingers, therefore the sensitivity of the fingers is the key issue here. Thosecharacters need to be memorized, so it is very difficult to be learned. The aim ofthis research is to create a braille characters recognition system and translate it toalpha-numeric text. Webcam camera is used to capture braille image from braillecharacters on the paper sheet. Cropping, grayscale, thresholding, erotion, anddilation techniques are used for image preprocessing. Then, blob analysis andartificial neural network method are used to recognize the braille characters. Thesystem can recognize braille characters with 99%.Keywords : Artificial neural network, Blob analysis, Braille character, Imageprocessing, Webcam.iii

(Halaman ini sengaja dikosongkan)iv

KATA PENGANTARAlhamdulillah, puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT,karena atas segala nikmat-Nya tesis ini dapat diselesaikan. Tesis berjudul“Pengenalan Huruf Braille Menggunakan Metode Blob Analysis Dan ArtificialNeural Network” ini disusun untuk memenuhi sebagian persyaratan memperolehgelar Magister Teknik (MT) pada Jurusan Teknik Elektro, Fakultas TeknologiIndustri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan tesis ini tidak terlepas daribantuan berbagai pihak. Oleh karena itu, dengan ketulusan dan kerendahan hatipenulis menyampaikan terima kasih kepada:1. Bapak Dr. Tri Arief Sardjono, ST., MT selaku dosen pembimbing I yangtelah banyak memberikan saran, bantuan serta bimbingan dan selakuKetua Jurusan Teknik Elektro.2. Bapak Ronny Mardiyanto, ST., MT., Ph.D selaku dosen pembimbing IIyang telah banyak memberikan saran, bantuan serta bimbingan.3. Bapak Ir. Djoko Purwanto, M.Eng., Ph.D selaku koordinator programPasca Sarjana jurusan Teknik Elektro.4. Bapak Achmad Arifin, ST., M.Eng., Ph.D selaku koordinator Bidang StudiElektronika.5. Bapak Dr. Muhammad Rivai, ST., MT Selaku dosen pengajar JurusanTeknik Elektro yang telah banyak memberikan ilmu selama penulismenempuh kuliah.6. selesaikannya tesis ini.7. Bapak dan Ibu Mertua atas segala dukungan dan doanya hingga sampaiterselesaikannya tesis ini.8. Istriku tercinta Wiwin Suliasih yang senantiasa memberikan dukungan dandoanya.9. Cahaya Hati Ayah Adek Aisyah Aqilah Sekar Ayu.v

10. Rekan–rekan seperjuangan angkatan 2013, mas Adi, mas Hadid, masRendy, mas Dedi, Mas Roy, mas Bagus, mas Bakti, mas Rizal, mas Tama,mas Wahyu, mas Sulfan, mas Rahmad, mbak Yanti, mbak Eva, mbakNada, mbak Putri, mbak Dina, mbak Nita serta teman-teman mahasiswabidang studi elektronika atas segala bantuan dan sumbangan pikiran dantenaga dalam menyelesaikan tesis ini.11. Seluruh Civitas Akademisi Jurusan Teknik Elektro Fakultas TeknologiIndustri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya., atas segalabantuan yang telah diberikan.Semoga Allah SWT membalas budi baik mereka semua.Yang terakhir Special untuk Almarhumah Ibunda tercinta, Semoga beliautetap tersenyum di SURGA sana, Amin.“ Putramu telah mewujudkan cita-citamu IBU., I Love You Mom. “Pada akhirnya, penulis menyadari bahwa tesis ini masih belum sempurna.Oleh karena itu, penulis sangat mengharapkan kritik dan saran yang membangun.Penulis berharap semoga tesis ini dapat bermanfaat bagi pengembangan ilmupengetahuan dan teknologi serta bagi masyarakat demi kemajuan Bangsa.Terima kasih.Surabaya, 10 Juli 2015Penulisvi

DAFTAR ISICOVERPERNYATAAN KEASLIAN TESISLEMBAR PENGESAHAN BUKU TESISABSTRAK . iABSTRACT .iiiKATA PENGANTAR . vDAFTAR ISI . viiDAFTAR GAMBAR . xiDAFTAR TABEL . xvBAB 1 PENDAHULUAN . 11.1.Latar Belakang . 11.2.Perumusan Masalah. 21.3.Batasan Masalah . 31.3.Tujuan dan Manfaat Penelitian . 3BAB 2 KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI . 52.1.2.2.Kajian Pustaka . 52.1.1.Pengenalan Huruf Braille Metode Neural Network for HalfCharacter . 52.1.2.Pengenalan Huruf Braille Metode Cellular Neural Network. 72.1.3.Pengenalan Huruf Braille Metode Support Vector MachineClassifier . 82.1.4.Pengenalan Huruf Braille Metode Optical Braille Recognition . 92.1.5.Fishbone Diagram . 13Dasar Teori . 142.2.1.Huruf Braille . 142.2.2.Pengolahan Citra . 152.2.3.Artificial Neural Network . 21BAB 3 METODE PENELITIAN . 293.1.Pengambilan Gambar Braille . 30vii

3.2.3.3.Pengolahan Gambar Braille . 333.2.1.Crop Image . 333.2.2.Proses Grayscale . 353.2.3.Proses Thresholding . 363.2.4.Proses Dilatasi . 383.2.5.Proses Erosi . 39Pembacaan Huruf Braille . 413.3.1.Blob Analysis . 413.3.2.Artificial Neural Network . 50BAB 4 PENGUJIAN DAN ANALISA SISTEM . 694.1.Pengujian Pembacaan Jumlah Titik Dot Hitam . 694.2.Pengujian Pembacaan Koordinat Setiap Titik Dot Hitam . 704.3.Pengujian Penentuan Area Segmentasi Setiap Huruf Braille . 724.4.Pengujian Pengenalan Huruf Braille di Terjemahkan ke Teks . 744.4.1.Pengujian Pengenalan Huruf Braille Pada Cetakan Tanpa Spasi . 744.4.2.Pengujian Pengenalan Huruf Braille Pada Cetakan Jarak SatuSpasi . 754.4.3.Pengujian Pengenalan Huruf Braille Pada Cetakan Jarak DuaSpasi . 764.4.4.Pengujian Pengenalan Huruf Braille Pada Cetakan Jarak TigaSpasi . 784.4.5.Pengujian Pengenalan Huruf Braille Pada Cetakan Buku Cerita . 794.4.6.Pengujian Pengenalan Huruf Braille Pada Cetakan Printer Braillo400 (Lab. A304 Teknik Elektro – ITS) . 804.5.Pengujian Pengenalan Huruf Braille Dengan Tingkat Kemiringan PadaGambar Dari 0 Derajat Sampai 1,5 Derajat . 814.6.Pengujian Pengenalan Huruf Braille Dengan Tingkat KemiringanSumber Cahaya Terhadap Kertas Braille . 824.7.Pengujian Pengenalan Huruf Braille Dengan Pengambilan GambarMenggunakan Alat Scanner . 884.8.Pengujian Pengenalan Huruf Braille Pada Cetakan Double Side (2 sisi)Pengambilan Gambar dengan Kamera Webcam . 904.9.Pengujian Sistem Pengenalan Huruf Braille Pada Cetakan Double Side(2 sisi) Pengambilan Gambar dengan Alat Scanner . 93viii

BAB 5 PENUTUP . 975.1.Kesimpulan dan Saran . 975.2.Saran . 97DAFTAR PUSTAKA . 99LAMPIRAN-LAMPIRANBIODATA PENULISix

(Halaman ini sengaja dikosongkan)x

DAFTAR TABELTabel 2.1 Matriks Dari Cell t 45 . 8Tabel 3.1 Data Hasil Pengambilan Data Input Dengan Kemiringan Gambar 0derajat (tegak lurus) . 53Tabel 3.2 Data Hasil Pengambilan Data Input Dengan Kemiringan Gambar 0,5(setengah) derajat . 55Tabel 3.3 Data Hasil Pengambilan Data Input Dengan Kemiringan Gambar 1derajat . 57Tabel 3.4 Data Hasil Pengambilan Data Input Dengan Kemiringan Gambar -0,5derajat . 59Tabel 3.5 Data Hasil Pengambilan Data Input Dengan Kemiringan Gambar -1derajat . 61Tabel 3.6 Lookup Tabel Data Keluaran Proses ANN Setiap Huruf . 68Tabel 4.1 Data Hasil Pengujian Pembacaan Jumlah Titik Dot Hitam . 70Tabel 4.2 Data Pengujian Pengenalan Huruf Braille Cetakan Tanpa Spasi . 75Tabel 4.3 Data Pengujian Pengenalan Huruf Braille Cetakan Jarak Satu Spasi . 76Tabel 4.4 Data Pengujian Pengenalan Huruf Braille Cetakan Jarak Dua Spasi. 77Tabel 4.5 Data Pengujian Pengenalan Huruf Braille Cetakan jarak Tiga Spasi . 78Tabel 4.6 Data Pengujian Pengenalan Huruf Braille Pada Cetakan Buku CeritaYang Berjudul “Hua Lo Puu”. 79Tabel 4.7 Data Pengujian Pengenalan Huruf Braille Hasil Cetakan PrinterBraillo-400 (di Lab. Elektro ITS) . 80Tabel 4.8 Data Hasil Pengujian Pembacaan Huruf Braille dengan KemiringanGambar Braille 0 Derajat – 1,5 Derajat . 81Tabel 4.9 Data Hasil Pengujian Pembacaan Huruf Braille dengan KemiringanSumber Cahaya Terhadap Kertas Braille . 87Tabel 4.10 Data Hasil Pengujian Pembacaan Huruf Braille Untuk Gambar DariHasil Alat Scanner Cetakan 1 Sisi . 89Tabel 4.11 Data Hasil Pengujian Pembacaan Huruf Braille Untuk Gambar DariHasil Kamera Webcam Pada Cetakan 2 Sisi . 92xv

Tabel 4.11 Data Hasil Pengujian Pembacaan Huruf Braille Untuk Gambar DariHasil Scanner Pada Cetakan 2 Sisi . 95xvi

DAFTAR GAMBARGambar 2.1 Hasil Proses Scanning Huruf Braille dengan Alat Scanner . 5Gambar 2.2 Diagram Alir Sistem Pengenalan Huruf Braille Metode NeuralNetwork for Half-Character . 6Gambar 2.3 Struktur Cell pada CNN . 7Gambar 2.4 Penentuan Nilai Segmen Cell pada CNN . 8Gambar 2.5 Hasil Proses Scanning Huruf Braille Cetakan Dua Sisi . 9Gambar 2.6 Diagram Sistem Pengenalan Huruf Braille Metode Support VectorMachine . 9Gambar 2.7 Konversi Citra Grayscale Menjadi Citra Biner Menggunakan HaarFeature dan Support Vector Machine . 10Gambar 2.8 Tiga Jenis Tipe Wavelet Haar pada Metode SVM . 10Gambar 2.9 Hasil Proses Citra Biner dengan SVM . 11Gambar 2.10 Diagram Sistem Pengenalan Huruf Braille Metode OBR . 12Gambar 2.11 Gambar Posisi Miring dan Gambar Posisi Lurus . 12Gambar 2.12 Hasil Proses Segmentasi dan Hasil Perhitungan dari HasilSegmentasi . 13Gambar 2.13 Fishbone Diagram Penelitian Sebelumnya . 13Gambar 2.14 Susunan Titik-titik Dot pada Huruf Braille . 14Gambar 2.15 Susunan Kombinasi Titik-titik Dot pada Huruf Braille . 14Gambar 2.16 Membaca Huruf Braille dengan Diraba . 15Gambar 2.17 Structure Element dan Gambar yang akan Diproses Dilatasi . 17Gambar 2.18 Ilustrasi Proses Dilatasi . 18Gambar 2.19 Structure Element dan Gambar yang akan Diproses Erosi . 18Gambar 2.20 Ilustrasi Proses Erosi . 18Gambar 2.21 Hubungan Garis Lurus Membentuk Prediksi Garis Tepi. 19Gambar 2.22 Kode Rantai Arah 4 Mata Angin dan 8 Mata Angin . 20Gambar 2.23 Arsitektur Artificial Neural Network . 21Gambar 2.24 Fungsi Sigmoid Biner . 24Gambar 2.25 Fungsi Sigmoid Bipolar . 24xi

Gambar 3.1 Diagram Blok Proses Pembacaan Huruf Braille MenggunakanMetode Blob Analysis dan Artificial Neural Network . 29Gambar 3.2 Ilustrasi Tekbik Pencahayaan Pada Proses Pengambilan GambarBraille . 30Gambar 3.3 Ilustrasi Teknik Pengambilan Gambar Braille Pada Kertas Brailledengan 2 Webcam dan 3 Posisi . 31Gambar 3.4 Ilustrasi Kontrol Posisi Webcam Dengan Motor Stepper . 31Gambar 3.5 Contoh Hasil Pengambilan Gambar Braille Dengan Webcam . 33Gambar 3.6 Hasil Proses Cropping Image . 34Gambar 3.7 Diagram Alir Proses Grayscale . 35Gambar 3.8 Gambar RGB dan Gambar Hasil Proses Grayscale . 36Gambar 3.9 Hasil Adaptive Threshold dan Hasil Threshold Biasa . 36Gambar 3.10 Diagram Alir Proses Thresholding . 37Gambar 3.11 Hasil Proses Adaptive Threshold (masih terdapat noise) . 38Gambar 3.12 Hasil Proses Dilatasi (noise hilang) . 38Gambar 3.13 Diagram Alir Proses Dilatasi . 39Gambar 3.14 Hasil Proses Erosi (Titik Hitam Membesar Kembali) . 40Gambar 3.15 Diagram Alir Proses Erosi. 40Gambar 3.16 Representasi Proses Blob Analysis . 42Gambar 3.17 Diagram Alir Proses Blob Analysis . 43Gambar 3.18 Hasil Pembacaan Titik Tengah Setiap Dot Hitam . 44Gambar 3.19 Diagram Alir Proses Mencari Titik Tengah Koordinat x. 45Gambar 3.20 Diagram Alir Proses Mencari Titik Tengah Koordinat y. 46Gambar 3.21 Hasil Mencari Koordinat Rata-rata Setiap Titik Dot Hitam . 48Gambar 3.22 Hasil Proses Segmentasi Area . 49Gambar 3.23 Segmentasi Kecil Pada Area Satu Huruf Braille . 49Gambar 3.24 Topologi Jaringan Artificial Neural Network Pada SistemPengenalan Huruf Braille. 50Gambar 3.25 Area Segmentasi Kecil Pada Area Satu Huruf Braille . 52Gambar 3.26 Pengambilan Data Input Pada Kemiringan Gambar 0 Derajat . 52Gambar 3.27 Pengambilan Data Input Pada Kemiringan Gambar 0,5 Derajat . 54Gambar 3.28 Pengambilan Data Input Pada Kemiringan Gambar 1 Derajat . 56xii

Gambar 3.29 Pengambilan Data Input Pada Kemiringan Gambar -0,5 Derajat . 58Gambar 3.30 Pengambilan Data Input Pada Kemiringan Gambar -1 Derajat . 60Gambar 4.1 Hasil Pengujian Pembacaan Koordinat Setiap Titik Dot Hitam . 72Gambar 4.2 Penentuan Area Segmentasi Pada Setiap Huruf Braille . 73Gambar 4.3 Segmentasi Pada Tiap Huruf Braille Dijadikan 40 Area Kecil . 73Gambar 4.4 Cetakan Huruf Braille Tanpa Jarak Spasi . 74Gambar 4.5 Cetakan Huruf Braille Dengan Jarak Satu Spasi . 75Gambar 4.6 Cetakan Huruf Braille Dengan Jarak Dua Spasi . 77Gambar 4.7 Cetakan Huruf Braille Dengan Jarak Tiga Spasi. 78Gambar 4.8 Ilustrasi Penempatan Sumber Pencahayaan Dengan Kemiringan 1Derajat Terhadap Kertas Braille . 82Gambar 4.9 Hasil Dengan Sumber Pencahayaan kemiringan 1 Derajat . 78Gambar 4.8 Ilustrasi Penempatan Sumber Pencahayaan Dengan Kemiringan 1Derajat Terhadap Kertas Braille . 82Gambar 4.9 Hasil Dengan Sumber Pencahayaan kemiringan 1 Derajat . 83Gambar 4.10 Ilustrasi Penempatan Sumber Pencahayaan Dengan Kemiringan 5Derajat Terhadap Kertas Braille . 83Gambar 4.11 Hasil Dengan Sumber Pencahayaan kemiringan 5 Derajat. 83Gambar 4.12 Ilustrasi Penempatan Sumber Pencahayaan Dengan Kemiringan 20Derajat Terhadap Kertas Braille . 84Gambar 4.13 Hasil Dengan Sumber Pencahayaan kemiringan 20 Derajat . 84Gambar 4.14 Ilustrasi Penempatan Sumber Pencahayaan Dengan Kemiringan 45Derajat Terhadap Kertas Braille . 85Gambar 4.15 Hasil Dengan Sumber Pencahayaan kemiringan 45 Derajat . 85Gambar 4.16 Ilustrasi Penempatan Sumber Pencahayaan Dengan Kemiringan90 Derajat Terhadap Kertas Braille . 86Gambar 4.17 Hasil Dengan Sumber Pencahayaan kemiringan 90 Derajat . 86Gambar 4.18 Hasil Pengambilan Gambar Braille Cetakan 1 Sisi Dengan AlatScanner . 88Gambar 4.19 Hasil General Threshold dan Adaptive Threshold Pada GambarBraille Cetakan 1 Sisi Dari Scanner . 89Gambar 4.20 Hasil Pengambilan Gambar Huruf Braille Pada Cetakan 2 Sisi. 90xiii

Gambar 4.21 Hasil General Threshold dan Adaptive Threshold Pada GambarBraille Cetakan 2 Sisi Gambar Dari Kamera Webcam . 91Gambar 4.22 Hasil Segmentasi Pada Cetakan 2 Sisi Gambar Dari Kamera . 92Gambar 4.23 Hasil Pengambilan Gambar Braille Cetakan 2 Sisi Dengan AlatScanner . 93Gambar 4.24 Hasil General Threshold dan Adaptive Threshold Pada GambarBraille Cetakan 2 Sisi Dari Scanner . 94Gambar 4.25 Hasil Segmentasi Cetakan 2 Sisi Gambar Dari Scanner . 95xiv

BAB 1PENDAHULUANSeiring dengan perkembangan teknologi komputer, maka perkembanganserta aplikasi penggunaan teknologi komputer tersebut tumbuh secara pesatmisalnya pada aplikasi pengolahan citra. Aplikasi pengolahan citra sudah banyakdigunakan hampir semua bidang, salah satunya adalah bidang biomedika.Berdasarkan data dari badan kesehatan dunia (WHO) sekitar sepertiga populasipenyandang tuna netra di dunia tersebar di wilayah Asia Tenggara. Dari perkiraanini, Indonesia dikatakan menjadi negara dengan jumlah penyandang tuna netratertinggi yang populasinya mencapai 0,1-0,15% dari jumlah penduduk. Salah satumasalah yang dihapai oleh penyandang cacat tuna netra adalah kesulitan dalambelajar membaca huruf braille. Oleh karena itu perlu dibutuhkan suatu sistemyang dapat membantu dalam proses belajar maupun membaca huruf braille,sehingga akan memudahkan tuna netra maupun orang umum dalam membacahuruf braille.1.1 Latar BelakangSalah satu cara untuk mendapatkan informasi adalah dengan membaca,namun bagi mereka yang mengalami kebutaan maka akan kesulitan jika harusmembaca huruf biasa. Oleh karena itu didesain huruf khusus bagi orang yangmengalami gangguan penglihatan, yaitu huruf braille. Huruf braille tersusun darienam titik timbul. Keenam titik tersebut dapat disusun sedemikian rupa sehinggamenciptakan bermacam kombinasi. Cara untuk membaca cetakan huruf braillepada lembar kertas yaitu dengan menempelkan ujung jari-jari tangan pada lembarhuruf braille dan meraba titik-titik timbul pada huruf braille tersebut.Supaya bisa membaca huruf braille dibutuhkan waktu belajar yang cukuplama, perlu dilatih kepekaan tangan terhadap titik-titik timbul dan harus mengertidan hafal kombinasi titik-titik timbul tersebut dalam membentuk suatu huruf.Penulis pernah berkunjung ke Sekolah Luar Biasa (SLB) yang ada di LawangMalang, dan bertemu dengan salah seorang pengajar yang bernama Bapak Jimmy.1

Beliau mengatakan bahwa diperlukan waktu sekitar 2 tahun untuk belajarmembaca huruf braille dengan baik. Sehingga banyak dari mereka yangmengalami tuna netra ternyata masih kesulitan dalam membaca huruf braille.Untuk membantu dalam belajar dan membaca huruf braille telahdilakukan beberapa penelitian sebelumnya mengenai pengenalan huruf brailledengan sistem komputer melalui pengolahan citra. (Wajid dkk, 2011) telahmelakukan penelitian pengenalan huruf braille dengan teknik pengolahan citra.Dalam penelitiannya digunakan alat scanner untuk mengambil gambar dari hurufbraille, baru kemudian dilakukan pengolahan citra dan dihasilkan keluaran dalambentuk teks. Penelitian lain telah dilakukan dengan mencoba pengambilan gambardengan kamera handphone (Zhang dkk, 2007). Namun dalam percobaannyadilakukan pada huruf braille yang telah di pasang di tempat-tempat umum, bukanpada lembar kertas huruf braille.Dari hasil pengamanatan kami terhadap penelitian sebelumnya,cenderung menggunakan scanner untuk mengambil gambar huruf braille danmasih bersifat offline. Oleh karena itu dalam penelitian ini telah dibuat sistempengenalan huruf braille yang bersifat real time. Pengambilan gambar hurufbraille menggunakan kamera webcam, hasil dari kamera webcam akan secaralangsung diproses dengan pengolahan citra, meliputi proses: grayscale,thresholding, erotion, dilation dan proses Blob Analysis. Baru kemudiandigunakan metode artificial neural network untuk proses pengenalan huruf braille.1.2Perumusan MasalahPada peneltian ini terdapat permasalahan yang harus diselesaikan, yaitu :1. Bagaimana menentukan pedoman pengambilan gambar huruf brailledengan kamera webcam agar didapat hasil gambar huruf braille yang baik.2. Bagaimana melakukan proses pengolahan citra, supaya gambarhasilcapture dari kamera dapat diproses dengan baik.3. Bagaimana caranya membaca banyak titik timbul dalam gambar brailledan dapat membaca koordinat piksel x dan y tiap dot pada gambar braille.2

4. Bagaimana caranya menentukan area segmentasi setiap satu huruf braillepada gambar braille.5. Bagaimana membangun aplikasi artificial neural network untuk mengenalisetiap huruf braille agar didapat hasil yang baik.1.3 Batasan MasalahBatasan masalah pada penelitian ini adalah:1. Dalam pengambilan gambar braille dengan webcam, digunakan pencahayaanyang terang dan konstan.2. Huruf braille sudah tercetak pada lembar kertas, dan kertas yang digunakanberwarna putih.3. Cetakan huruf braille hanya pada satu sisi (single sheet).4. Tempat meletakkan kertas braille yang akan dikenali sudah ditentukan.5. Digunakan 2 webcam untuk pengambilan gambar braille.6. Luas area cropping ditentukan secara manual terlebih dahulu.1.4 Tujuan Dan Manfaat PenelitianTujuan dari penelitian ini adalah :1. Mengetahui pedoman pengambilan gambar huruf braille dengan kamerawebcam agar didapat hasil gambar huruf braille yang baik.2. Mengetahui proses pengolahan citra, supaya gambarhasil capture darikamera dapat diproses dengan baik.3. Mengetahui caranya membaca banyak titik timbul dalam gambar braille dandapat membaca koordinat piksel x dan y tiap dot pada gambar braille.4. Mengetahui caranya menentukan area segmentasi setiap satu huruf braillepada gambar braille.5. Mampu menerapkan metode artificial neural network untuk mengenali setiaphuruf braille agar didapat hasil yang baik.3

Manfaat dari penelitian ini adalah dapat dihasilkan suatu alat danperangkat lunak (software) yang mampu mengenali pola-pola huruf braille, danmenterjemahkan mejadi teks. Sehingga dapat memudahkan tuna netra maupunorang awas dalam membaca tulisan huruf braille dan file teks yang dihasilkandapat dijadikan file master dari buku, sehingga buku tersebut dapat dicetak ulang.4

BAB 2KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORIPada bab ini akan menjelaskan kajian pustaka dan dasar teori yangberhubungan dengan penelitian ini. Kajian pustaka berisi tentang penelitiansebelumnya yang berhubungan dengan penelitian ini. Sedangkan dasar teori berisitentang teori-teori dasar yang akan digunakan dalam rencana penelitian ini.2.1 Kajian PustakaBanyak teknik pengambilan citra huruf braille dan metode yangdikembangkan dalam penelitian untuk pengenalan huruf braille. Beberapa teknikpengambilan citra huruf braille antara lain pengambilan citra huruf braillemenggunakan alat scanner dan kamera handphone. Sedangkan beberapa metodeyang dikembangkan dalam pengenalan pola huruf braille pada penelitiansebelumnya antara lain metode Neural Network for Half Character, metodeCellular Neural Network (CNN), metode Support-Vector Machine Classifier danmetode Optical Braille Recognition (OBR).2.1.1 Pengenalan Huruf Braille Metode Neural Network for Half CharacterWong dkk (2004) melakukan penelitian melakukan pengenalan hurufbraille dengan teknik pengolahan citra dan dengan menggunakan metode NeuralNetwork for Half Character sehingga akan dihasilkan

Tabel 4.5 Data Pengujian Pengenalan Huruf Braille Cetakan jarak Tiga Spasi . 78 Tabel 4.6 Data Pengujian Pengenalan Huruf Braille Pada Cetakan Buku Cerita Yang Berjudul “Hua Lo Puu” . 79 Tabel 4.7 Data Pengujian Pengenalan Huruf Braille Hasil Cetakan Printer