## PENGENALAN WARNA UNTUK PENYANDANG BUTA WARNA DENGAN OUTPUT SUARA DAN TEXT
Dimas Septa Bahari 1) , Adianto 2) , Anita Hidayati 3)
1,2 Prodi Teknik Otomasi, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya Jl. Teknik Kimia, Kampus ITS, Sukolilo-Surabaya
3 Jurusan Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Negeri Jakarta Jl. Prof. Dr. G.A.Siwabessy, Kampus UI, Depok E-mail : 1 die17mas@gmail.com, 2 adiantoanditsan@gmail.com, 3 anita.hdyt@tik.pnj.ac.id

## ABSTRAK
Buta  warna  adalah  kelainan  genetika  yang  diturunkan  orang  tua  kepada  anaknya.  Karena  faktor keturunan  inilah  seseorang  penyandang  buta  warna  mengalami  kesulitan  dalam  membedakan warna. Buta warna sendiri dikelompokkan menjadi beberapa kelompok, berdasarkan kemampuan dalam penglihatan warna, mengingat ada yang  buta warna tapi mereka masih dapat membedakan beberapa  warna-warna  tertentu,  ada  juga  yang  mereka  tidak  dapat  melihat  warna  secara keseluruhan.  Keterbatasan  inilah  yang  menyebabkan    para  penyandang  buta  warna  mengalami kesulitan dalam  kehidupan  sehari–hari, karena banyak hal–hal di lingkungan yang diasosiasikan dalam  bentuk  warna.  Dari  sinilah  penulis  mencoba  membuat  suatu  alat  yang  dapat  membantu penyandang  buta  warna  untuk  dapat  mengenali  warna  sesuai  dengan  jenis  kebutaan  warna  yang dialaminya.  Sistem alat ini  menggunakan inputan berupa  kamera atau  yang biasa disebut dengan digital image processing. Kamera digunakan untuk pengambilan gambar. Data dari kamera berupa gambar  atau  citra  yang  kemudian  diambil  komponen  nilai  RGB-nya.  Nilai  tersebut  digunakan sebagai inputan Neural Network. Neural Network ini yang digunakan untuk pengambil keputusan. Setelah  dilakukan  pengujian  pada  sistem  pendeteksian  warna  menggunakan  Neural  Network, warna Merah, Hijau, Biru, Biru tua, Cyan, Magenta dan Zaitun memiliki prosentase keberhasilan (100%  ),  warna  Kuning,  Hijau  tua  dan  Merah  muda  memiliki  prosentase  keberhasilan  (80%), warna Putih, Coklat dan Abu-abu memiliki prosentase keberhasilan (60%), sedangkan prosentase( 40%)  didapat  warna  Hitam,  dan  Oranye.  Prosentase  keberhasilan  setiap  warna  ditandai  dengan output  suara  dan  text  dari  warna  yang  dideteksi.  Rendahnya  validasi  warna  yang  terdeteksi, dikarenakan faktor pencahayaan, kualitas sample warna, dan jenis kamera yang digunakan.
Kata kunci : Buta warna,   Image Processing, Warna, Neural Network

## ABSTRACT
Color blindness is a genetic disorder that is passed down from parents to their children. Because of this heredity someone with color blindness have difficulty in contrasted color. Color blindness grouped into several groups, based on the ability of color vision, considering there are color blind but they can still distinguish some colors - certain colors, there is also what they can not see color as a whole. Are limited is what causes people with color blindness are experiencing difficulties in daily life - days, because a lot of things in this neighborhood are associated in the form of color. From here author tries to create a tool which can help people with color blindness is to be able to recognize the color according to the type of color blindness that happened. The system uses input devices  such  as  a  camera  or  commonly  called  digital  image  processing,  this  camera  used  for image capture, or which the data from this camera will be a picture or digital image, which will be taken component RGB values of the image, then that value used as input Neural Network. Neural Network  is  used  for  decision-makers.  After  testing  the  color  detection  system  using  Neural Network,  Red,  Green,  Blue,  Dark  Blue,  Cyan,  Magenta  and  Olive  had  a  success  percentage (100%), Yellow, Green and Pink old has a percentage of success (80%), color White, Brown and Grey has a percentage of success (60%), while the percentage (40%) obtained a color Black, and Orange.  The  percentage  of  success  each  color  is  marked  with  voice  and  text  output  from  that detected  color,  low  color  validation  detected,  because  the  lighting  factor,  the  quality  of  color samples, and the type of camera used.
Keywords : Color blindness, Image Processing, Colour, Neural Network

## PENDAHULUAN
Kelainan  buta  warna  merupakan kelainan  genetika  yang  diturunkan  dari orang  tua  kepada  anaknya.  Sepuluh persen  pria  dilanda  masalah  buta  warna, sementara kurang dari satu persen wanita mengalaminya. Pada pria masalah kebutaan  warna ini  langsung  diwariskan,
inilah  yang  menyebabkan  mengapa  pria lebih  rentan.  Gen  untuk  reseptor  mata warna  merah  dan  hijau,  letaknya  saling berdekatan  pada  kromosom  X.  Pria hanya  memiliki  satu  kromosom  X  yang mereka warisi dari ibu mereka, sementara beda  halnya  dengan  wanita,  mereka memiliki  dua.  Dengan  demikian  wanita memiliki keunggulan gen dibanding pria, yang  akan  mengimbanginya  jika  ada salah  satu  gen  yang  cacat.  99  persen kasus  buta  warna  disebabkan  karena mereka  tidak  dapat  membedakan  warna hijau dan merah[1]. Teknologi instrumentasi berkembang  begitu  pesatnya  di  era globalisasi ini. Perkembangan ini memberikan  dampak  positif  yang  sangat signifikan  terhadap  upaya  meringankan beban  kerja  kepada  manusia  selaku subyek pelaksananya. Perkembangan teknologi  instrumentasi  dimanfaatkan untuk  pengenalan  warna.  Pengenalan warna menggunakan teknologi instrumentasi  berbasis  kamera  disebut dengan teknologi digital image processing [2] .
Pada  saat  ini  sebagian  besar penyandang  buta  warna  hanya  mengira– ngira  warna  yang  mereka  lihat.  Dalam paper  ini  akan  dibuat  alat  yang  dapat membantu penyandang buta warna untuk mengenali  warna.  Alat  ini  memberikan output suara dan tulisan dari warna yang dideteksi oleh kamera sehingga penyandang buta warna dapat
mengetahui  warna  apa  saja  yang  mereka lihat sehingga mereka tidak lagi menebak dan mengira – ngiranya.

## Buta Warna
Buta  warna  adalah  penglihatan warna-warna  yang  tidak  sempurna.  Buta warna juga  dapat diartikan  sebagai  suatu kelainan  penglihatan  yang  disebabkan
ketidakmampuan  sel-sel  kerucut  ( cone cell )  pada  retina  mata  untuk  menangkap suatu  spektrum  warna  tertentu  sehingga objek  yang  terlihat  bukan  warna  yang sesungguhnya. Buta warna diklasifikasikan  menjadi  3  kelompok berdasarkan bahasa Yunani protos
(pertama), deutros (kedua),  dan tritos (ketiga)  yang  pada  warna  1.  Merah,  2.
Hijau, 3. Biru[1]: 1. Anomalous trichromacy Anomalous trichromacy adalah gangguan  penglihatan  warna  yang  dapat disebabkan  oleh  faktor  keturunan  atau kerusakan  pada  mata  setelah  dewasa. Penderita anomalous trichromacy memiliki  tiga  sel  kerucut  yang  lengkap, namun  terjadi  kerusakan  mekanisme sensitivitas  terhadap  salah  satu  dari  tiga sel reseptor warna tersebut.
Pasien  buta  warna  dapat  melihat berbagai  warna  akan  tetapi  dengan interpretasi  berbeda  daripada  normal yang paling sering ditemukan adalah: a. Trikromat  anomali ,  kelainan  terdapat pada short-wavelenght pigment ( blue ). b. Deutronomali , disebabkan oleh kelainan  bentuk  pigmen middle-
wavelenght ( green ).
c. Protanomali adalah  tipe anomalous trichromacy dimana  terjadi  kelainan terhadap long-wavelenght ( red ) pigmen, sehingga menyebabkan rendahnya sensitifitas warna merah.
2. Dichromacy Dichromacy adalah  jenis  buta  warna di  mana  salah  satu  dari  tiga  sel  kerucut tidak  ada  atau  tidak  berfungsi.  Akibat dari disfungsi salah satu sel pigmen pada kerucut, seseorang yang menderita dikromatis akan  mengalami  gangguan penglihatan terhadap warna-warna tertentu.
Dichromacy dibagi  menjadi  tiga bagian berdasarkan pigmen yang rusak: a. Protanopia adalah  salah  satu  tipe dichromacy yang  disebabkan  oleh tidak  adanya photoreceptor retina merah.  Sering  dikenal  dengan  buta warna merah - hijau.
b. Deutranopia adalah gangguan penglihatan  terhadap  warna  yang disebabkan tidak adanya
photoreceptor retina  hijau.  Hal  ini menimbulkan kesulitan dalam membedakan  hue  pada  warna  merah dan hijau. c. Tritanopia adalah  keadaan  dimana seseorang tidak memiliki short-
wavelength  cone .  Tritanopia  disebut juga  buta  warna  biru-kuning  dan merupakan  tipe dichromacy yang sangat jarang dijumpai.
3. Monochromacy Monochromacy atau akromatopsia biasa  disebut  dengan  buta  warna  total. Pada orang dengan buta warna total atau akromatopsia akan terdapat keluhan silau dan  nistagmus  dan  bersifat  autosomal resesif.
Image Processing Image  processing adalah  suatu metode yang digunakan untuk memproses  atau  memanipulasi  gambar dalam bentuk 2 dimensi. Image processing dapat  juga  didefinisikan sebagai segala operasi untuk memperbaiki, menganalisa atau mengubah  suatu  gambar.  Konsep  dasar pemrosesan  suatu  objek  pada  gambar menggunakan image  processing diambil dari  kemampuan  indera  penglihatan manusia  yang  selanjutnya  dihubungkan dengan kemampuan otak manusia.
Pada  umumnya,  tujuan  dari image processing adalah mentransformasikan  atau  menganalisis suatu  gambar  sehingga  informasi  baru tentang  gambar  dibuat  lebih  jelas. Beberapa proses yang dilakukan[2]: 1.  Normalize  adalah  fungsi  untuk mengubah  dan  memberi  batas  minimal maupun maksimal untuk semua graylevel pada  sebuah gambar yang linear,
sehingga  setiap  pixel  pada  sebuah gambar  mempunyai  nilai  pada  range yang  sudah  ditentukan.  Normalisasi digunakan  untuk  meningkatkan  kontras pada sebuah gambar atau untuk mendefinisikan  spektrum  dari  graylevel untuk diproses lebih lanjut. 2. Threshold adalah  operasi  biner  pada gambar,  yaitu  operasi  yang  mengubah grayscale menjadi  0  atau 1  saja.  Banyak informasi  yang  akan  hilang  7  dengan
threshold ini,  tetapi threshold ini  juga memberikan keuntungan pemrosesan gambar yang paling mudah. 3. Edge  detection atau  deteksi  tepi  dapat diartikan sebagai pelacakan atau
pendeteksian  sudut-sudut  suatu object dalam  sebuah  gambar  dimana  sudut sudut  tersebut  dibedakan  berdasarkan perbedaan  nilai  R,  G  dan  B  masing- masing  pixel.  Tujuan  dari  deteksi  ini adalah  untuk  mengurangi  kompleksitas gambar  dengan  menampilkan  bagian gambar yang memiliki frekuensi tertinggi.

## Warna
Warna  merupakan  unsur  desain  yang pertama paling menarik perhatian
seseorang  dalam    kondisi  apapun.  Setiap permukaan benda akan tampak berwarna, karena  benda  tersebut  menyerap  dan memantulkan cahaya secara selektif yang disebut dengan cahaya visual[3].
Model  warna (color  model) adalah sebuah cara untuk merepresentasikan  warna  yang  diindera manusia  dalam  komputasi.  Model  warna yang digunakan saat ini dapat digolongkan  ke  dalam  dua  kategori: hardware-oriented dan user-oriented . Model  warna hardware-oriented banyak digunakan untuk warna alat-alat.
Misalnya model warna RGB (red, green, blue),  biasa  digunakan  untuk  warna monitor dan kamera. Model warna CMY (cyan,  magenta,  yellow),  digunakan untuk  warna  printer;  dan  warna  YIQ digunakan  untuk  penyiaran  tv  warna. Sedangkan  model  warna  yang  u ser- oriented termasuk  HLS,  HCV,  HSV, MTM,  dan  CIE-LUV,  didasarkan  pada tiga  persepsi  manusia  tentang  warna, yaitu hue (keragaman  warna), saturation (kejenuhan),  dan brightness (kecerahan).
[4]

## RGB
RGB adalah singkatan dari Red - Green-  Blue adalah  model  warna pencahayaan (additive  color  mode) dipakai  untuk  "input  devices"  seperti scanner  maupun  " output  devices "  seperti
display  monitor ,  warna-warna  primernya ( Red,  Blue,  Green )  tergantung  pada teknologi  alat  yang  dipakai  seperti CCD atau PMT pada  scanner  atau  digital camera, CRT atau LCD pada display monitor . Apabila (Red  -  Blue  -  Green) ketiga warna  tersebut  dikombinasikan  maka terciptalah  warna  putih.  Inilah  mengapa RGB  disebut ''additive  color" .  Warna
RGB  merupakan  prinsip  warna  yang digunakan  oleh  media  elektronik  seperti televisi,  monitor  komputer,  dan  juga scanner. Oleh karena itu, warna yang ditampilkan  RGB  seperti  pada Gambar 1 selalu
terang dan
menyenangkan, karena memang di setting  untuk  display  monitor,  bukan untuk cetak, sehingga lebih leluasa dalam bermain warna. [5]
Gambar 1.  RGB Warna dasar dari RGB berisi 16. Warna dasar ini terdiri dari warna primer, sekunder  dan  tersier  yang  membentuk kombinasi  warna,  pada  akhirnya  disebut dengan  warna  dasar  yang  nantinya digunakan  sebagai  patokan  utama  untuk penentu gradasi dari suatu warna.

## Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  dibuat pertama  kali  pada  tahun  1943  oleh neurophysiologist Waren McCulloch dan logician Walter  Pits,  namun  teknologi yang  tersedia  pada  saat  itu  belum memungkinkan  mereka  berbuat  lebih jauh. Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah paradigma  pemrosesan  suatu  informasi yang  terinspirasi  oleh  sistim  sel  syaraf biologi, sama seperti otak yang memproses  suatu  informasi  seperti  pada Gambar  2.  Elemen  mendasar  dari paradigma  tersebut  adalah  struktur  yang baru  dari  sistim  pemrosesan  informasi.
Jaringan  Syaraf  Tiruan,  seperti  manusia, belajar dari suatu contoh.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu  seperti  pengenalan  pola  atau klasifikasi  karena  proses  pembelajaran. Jaringan  Syaraf  Tiruan  berkembang secara  pesat  pada  beberapa  tahun terakhir.  Jaringan  Syaraf    Tiruan  telah dikembangkan  sebelum  adanya  suatu komputer konvensional yang canggih dan terus  berkembang  walaupun  pernah mengalami masa vakum selama beberapa tahun.[6]
Gambar 2. Susunan Syaraf Kamera (webcam) Kamera adalah alat untuk merekam  bayangan  yang  dibentuk  oleh cahaya tampak atau penyinaran elektromagnetis  lain.  Webcam  adalah suatu  kamera  digital  yang  digunakan untuk  mengambil  gambar  secara  digital dan  dapat  mengirimnya  melalui  internet. Pada  saat  operating  sistem  Windows  98 masih  sangat  popular,  API  yang  biasa digunakan  untuk  penggunaan  webcam dan  peralatan  adalah  video  source  yang lain  adalah  Video  for  Windows  (VfW). Program  yang  menggunakan  VfW  ini salah  satunya  adalah  NetMeeting.  Akan tetapi sejak Windows 2000 dan Windows XP  mulai  popular,  maka  Video  for Windows sudah jarang digunakan. Sebagai  gantinya  maka  windows  2000 dan  windows  XP  menggantinya  dengan Windows Driver Model (WDM).
Beberapa  webcam  menyertakan driver  yang  mendukung  Video  for Windows  dan  Windows  Driver  Model. Akan  tetapi  banyak  webcam  yang  hanya menyertakan  Windows  Driver  Model
saja, terutama webcam baru. Selain video for  Windows  dan  juga  Windows  Driver Model, ada API lain yag dapat digunakan sebagai  driver  yaitu  TWAIN  API.  Pada umumnya digunakan untuk scanner, akan tetapi  ada  beberapa  webcam  yang mendukung API ini. Bentuk dan tampilan kamera ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Web Kamera Logitech c-270

## METODOLOGI
Pada  paper  ini  akan  disamakan persepsi  antara  warna  yang  ditangkap visual manusia yang berupa mata dengan sensor  pada  alat  ini  adalah  web  kamera. Telah  diketahui  bahwa  ada  kesenjangan atau  perbedaan  informasi  yang  didapat oleh  visual  manusia berupa  mata  dengan kamera.  Digunakan metode Neural Network untuk  mengatasi  perbedaan  itu dan  menggunakannya  sebagai  proses pengambilan keputusannya. Konsep sistem  dapat  dilihat  pada  blok  diagram sistem di Gambar 4.
Gambar 4. Blok Diagram Sistem Langkah-langkah pada sistem pengenalan warna ini adalah: 1.  Pengambilan  citra  atau  gambar menggunakan webcam.
2. Pencitraan atau proses capture image pada sample warna untuk mengkonversi gambar analog menjadi gambar atau citra digital.
3.  Pengolahan  citra  digital menggunakan software bantu  berupa Visual  Basic  6.0 untuk mendapatkan komponen nilai RGB dari citra atau gambar yang dikenali.
a. resize  image (memperkecil  ukuran resolusi dari suatu gambar). Gambar awal  memiliki  resolusi  500  x  500 pixel,    setelah  gambar  di capture kemudian  diatur  sehingga  resolusi gambar  berukuran  200  x  200  pixel, yang  artinya  pada  gambar  tersebut jumlah titik yang  menyusun gambar tersebut  berjumlah  200  x  200  = 40.000 titik pixel. b. Scanninng image (Proses penghitungan nilai pixel pada gambar). c.  Ekstraksi  komponen  nilai  RGB pada gambar[8] d. Perhitungan nilai RGB 4.  Pengolahan  data  dari  nilai  RGB menggunakan  metode Neural  Network,
dimana  setiap  warna  memiliki index
untuk proses klasifikasi warnanya. Setelah index berhasil  didapat  maka warna  dapat  diklasifikasikan,  warna sudah  terkenali  maka  didapat  output berupa  text  dan  suara  dari  warna  yang dikenali.
5.  Perbandingan  dengan  mengunakan kombinasi  warna  yang  ada  pada color paint, untuk  mengetahui  sejauh  mana keberhasilan  dari  sistem  yang  telah dibuat.
Pada  pembuatan  alat  seperti  yang tampak  pada  Gambar  5  dibutuhkan komponen-komponen:
1. 1 buah web kamera
2. Lightbox
3. Lampu TL T5
4. Power supply
5. Sample warna
Gambar 6. Rancangan Penempatan Hardware pada B ox Pencahayaan HASIL DAN PEMBAHASAN
Agar sistem memperoleh hasil yang diinginkan, maka dalam penelitian  ini  dilakukan  beberapa pengujian    pada  sistem  secara keseluruhan.
1. Pengujian Web Kamera Menggunakan software bawaan kamera pada Gambar 6
dan  menggunakan  Visual  Basic  6.0  pada Gambar 7.
Gambar 6. Identifikasi Kamera pada Software Logitech
Gambar  7.  Identifikasi  Kamera  dengan Visual Basic 6.0
2.  Pengambilan  gambar  pada  kamera (Capture  image) yang  ditunjukkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Capture Image Gambar dari web kamera Gambar capture 3. Pengujian nilai RGB pada Kamera webcam
Pengujian dilakukan utuk 16 warna dasar dengan  menggunakan  2 sample warna yang  berbeda.  Contoh  pengujian  warna merah  menggunakan  hasil  cetak  dari printer  Canon  terdapat  pada  Tabel  2,
sedangkan pengujian menggunakan kertas double  face  flourescent  Origami Produk  INTER  FANCY  terdapat  pada Tabel 3.
Tabel 2. Pengujian Warna Merah dengan Hasil Cetak Printer Canon Test ke- R G B 1 232 129 89 2 238 130 91 3 236 133 92 4 238 131 87 5 235 128 89
Sample Warna
Kamer a Web kamer a Light Box
6 238 127 85 7 239 130 87 8 241 128 91 9 238 128 88 10 241 129 87 Tabel 3. Pengujian Warna Merah dengan double face flourescent Origami Test ke- R G B 1 236 104 64 2 235 103 63 3 237 102 63 4 235 104 59 5 235 103 63 6 237 102 63 7 235 103 63 8 236 104 64 9 237 102 63 10 235 102 65
4. Pengujian suara Suara  disini  sebagai  respon  output  atau keluran  pada  sistem  pengenalan  warna. Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  pada software Visual  Basic  6.0.  Jumlah  file suara  yang  ada  sama  dengan  jumlah warna yang dideteksi. File suara terdapat pada Gambar 8.
Gambar 8. File suara berformat wav
Dari file suara  yang  ada  maka  dilakukan uji  coba  pemanggilan  warna  pada program,  untuk  mengetahui  file  suara dapat  dipanggil  atau  dimuat  pada program  di  Visual  Basic  6.0.  Dari pengujian  pada  Tabel  4  diperoleh keberhasilan  100%  yang  berarti  semua file  suara  dapat  dipanggil  sesuai  dengan warnanya.
Tabel 4. Pengujian File Suara Nama File Warna Pengujian Berhasil  Tidak Merah.wav 5 0 Hijau.wav 5 0 Merah.wav 5 0 Hijau.wav 5 0 Biru.wav 5 0 Putih.wav 5 0 Hitam.wav 5 0 Coklat.wav 5 0 Kuning.wav 5 0 Oranye.wav 5 0 Hijau Tua.wav 5 0 Biru Tua.wav 5 0 Cyan.wav 5 0 Magenta.wav 5 0 Abu abu.wav 5 0 Merah muda.wav 5 0 Ungu.wav 5 0 Zaitun.wav 5 0 5. Pengujian pendeteksian warna menggunakan output suara tanpa metode Neural Network Untuk membandingkan
efektivitas  penggunaan  metode  Neural Network  maka  dilakukan  pengujian dengan  hasil  seperti  pada  Tabel  5  dan ditunjukkan pada grafik di Gambar 9.
Tabel 5. Tabel Keberhasilan Data tanpa Neural Network Output Suara Tampila n Text (%) Berhasil Merah.wav Merah 100 Hijau.wav Hijau 100 Biru.wav Biru 100 Putih.wav Putih 80 Hitam.wav Hitam 20 Coklat.wav Coklat 40 Kuning.wav Kuning 80 Oranye.wav Oranye 20 Hijau Tua.wav Hijau 60 Biru Tua.wav Biru Tua 60 Cyan.wav Cyan 100 Magenta.wav Magenta 80 Abu abu.wav Abu abu 40
Merah muda.wav Merah Muda 80 Ungu.wav Ungu 80 Zaitun.wav Zaitun 60 Gambar 9. Grafik Hasil Pengujian Tanpa Neural Network 6. Pengujian pendeteksian warna menggunakan output suara dengan metode Neural  Network. Diperoleh  hasil seperti  pada  Tabel  6  dan  ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar  10.  Grafik  Hasil  Pengujian  Dengan
Neural Network Tabel 6. Tabel Keberhasilan Data dengan Neural Network Output Suara Tampila n Text (%) Berhasil Merah.wav Merah 100 Hijau.wav Hijau 100 Biru.wav Biru 100 Putih.wav Putih 60 Hitam.wav Hitam 40 Coklat.wav Coklat 60 Kuning.wav Kuning 80 Oranye.wav Oranye 40 Hijau Tua.wav Hijau 80 Biru Tua.wav Biru Tua 100 Cyan.wav Cyan 100 Magenta.wav Magenta 100
Abu abu.wav Abu abu 60 Merah Muda.wav Merah Muda 80 Ungu.wav Ungu 100 Zaitun.wav Zaitun 100 Dari  hasil  pengujian  diperoleh prosentase  pendeteksian  warna  dengan output suara tanpa menggunakan  metode Neural Network: a. Prosentase keberhasilan 100% didapat  untuk  pendeteksian  warna Merah, Hijau, Biru dan Cyan / Sian. b. Prosentase keberhasilan 80% didapat  untuk  pendeteksian  warna Putih, Kuning, Magenta dan Ungu. c. Prosentase keberhasilan 60% didapat  untuk  pendeteksian  warna Hijau tua, Biru tua dan Zaitun. d. Prosentase keberhasilan 40% didapat  untuk  pendeteksian  warna coklat, dan Abu-abu. e. Prosentase 20% didapat untuk pendeteksian    wana  Hitam  dan Oranye. Sedangkan jika digunakan metode Neural  Network, maka  didapatkan  hasil yang lebih bagus: a. Prosentase keberhasilan 100% didapat  untuk  pendeteksian  warna Merah,  Hijau,  Biru,  Biru  tua,  Cyan, Magenta dan Zaitun. b. Prosentase keberhasilan 80% didapat  untuk  pendeteksian  warna Kuning, Hijau tua dan Merah Muda.
c. Prosentase keberhasilan 60% didapat  untuk  pendeteksian  warna Putih, Coklat dan Abu-abu. d. Prosentase keberhasilan
40%
didapat  untuk  pendeteksian  warna Hitam dan Oranye.

## SIMPULAN
Setelah  melakukan  perencanaan  dan pembuatan  sistem  kemudian  dilakukan pengujian  dan  analisa,  maka  dapat diambil  beberapa  kesimpulan  tentang kerja dari sistem antara lain :
1.  Tingkat  keberhasilan  pengenalan warna lebih baik dengan menggunakan metode Neural
Network  (81,25%) jika  dibandingkan dengan  yang  tidak  memakai  metode (68,75%). Hal ini dikarenakan adanya pembagian range warna  yang  jelas dan  setiap  warna  memiliki index tersendiri pada metode neural network. 2.  Rendahnya  tingkat  validasi  atau pengenalan warna ini dapat dikarenakan faktor pencahayaan, faktor kualitas dari sample warna dan jenis  kamera yang dipakai.
3.  Tingkat  keberhasilan  pemanggilan file  suara  berformat  (.wav)  untuk sistem  keluaran  atau output pada kasus  ini  menggunakan software Visual  Basic  6.0  tidak  mengalami masalah  yang  berarti  dan  berhasil 100%.

## SARAN
1. Pengerjaan  alat  bantu  ini  masih banyak  kekurangannya,  sehingga untuk kedepannya masih bisa dikembangkan  lagi  pada  desain  dan rancangan box pengambilan  warna,
sehingga  warna  yang  didapat  lebih maksimal.
2. Untuk  mendapatkan  hasil  maksimal dalam menggunakan metode Digital Image processing dan Neural Network, dikarenakan  keterbatasan
tool ,  komponen  dan  referensinya sebaiknya  menggunakan sofware dengan  spesifikasi  diatas  Visual Basic 6.0.
3. Untuk  menghasilkan  pendeteksian yang  sempurna,  disarankan  agar menggunakan  pencahayaan  yang lebih baik dan menggunakan sample warna  dengan  kapasitas  warna  yang bagus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] http://id.wikipedia.org/wiki/ Buta_warna__ diakses tanggal 03 Januari 2014 [2] Nugroho, Andi Kurniawan. Destyningtias,  B.  2010.  Pengolahan Citra  Untuk  Membantu  Diagnosis Tumor  Otak.  Jurnal  Ilmiah  USM
ISSN  1410-9480  Vol.12  Hal  3  : Universitas Semarang.
[3] Novianta, Muhammad Andang, 2009. Alat  Pendeteksi  Warna  Berdasarkan Warna  Dasar  Penyusun  RGB  Dengan Sensor  TCS230.  ISBN:  978-979- 96964-6-5.  14,  November  2009: Institut Sains &Teknologi AKPRIND.
[4]  Kusumanto,  R.D.,  Klasifikasi  Warna Menggunakan Pengolahan Model Warna  HSVZ.  Jurnal  Ilmiah  Elite Elektro,  Vol  2,  No.  2,  September 2011: 83-87 : Universitas International Batam. Batam . [5]  Purnamasari,  Fitria.  System  Online CBIR Menggunakan Identifikasi Dominan  Warna  Pada  Foreground Objek. PENS – ITS. [6] Rusmiati, Nurmalasari. 2012. Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation sebagai metode peramalan  perhitungan  tingkat  suku bunga  pinjaman  di  indonesia.  S1 Sistem Informasi. Universitas Gunadarma. Bekasi. [7]  Bayu  Bagus,  Image  Database Menggunakan  Sistem  Content  Based Image  Retrieval  dengan  Ekstraksi Fitur  Terstuktur,  Jurusan  Teknologi Informasi, Politeknik Elektronika Negeri  Surabaya  -  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, 2007.