## Pengenalan Huruf Braille menggunakan Radially Average Power Spectrum dan Geometri
Soffiana Agustin 1 , Anita Sari 2 , Ernawati 3 1, 2 Prodi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jl. Sumatra 101, Jawa Timur, Indonesia
3 Prodi Kesehatan Masyarakat, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jl. Sumatra 101, Jawa Timur, Indonesia
Email: soffiana@umg.ac.id 1 , anitaicen@gmail.com 2 , ernawati@umg.ac.i 3
Abstrack - Education is very important in the growth of children, including children with special needs such as people with visual impairments. Not only at school children can also develop their potential in learning anywhere and anytime. One of the most important learning processes is reading and writing. People with visual impairments carry out reading and writing activities using Braille. The problem is the lack of family knowledge about braille, so the activities accompanying blind children cannot be conducted. This study aims to convert braille into text, so it can make it easier for families to understand braille. The introduction of braille letters is done by extraction of frequency and spatial features. The methods proposed in this study are fast fourier transform (fft), radially average power spectrum (rapsv) and wavelets as well as several spatial features, namely local binary pattern (lbp), segmentation based on fractal analysis (sfta), first order statistics, gray level co-occurrence matrix (glcm), moment invariant and geometric features. In this study, the classification process was carried out using Bayes Net, Naïve Bayes, SVM, KNN and Random Forest . From several experiments it was found that the Random Forest classification  method  gave  the  best  results.  The rapsv method  provides  an  accuracy  of  93.91%, frequency feature extraction produces the same accuracy as the combination of rapsv with geometry, which is 94.04% and of all features, an accuracy of 97.18% is obtained.
Keywords - braille, radially average power spectrum (rapsv), geometri, random forest.
I ntisari – Pendidikan sangat penting dalam perkembangan anak, termasuk anak berkebutuhan khusus seperti penyandang tunanetra. Tidak hanya disekolah, anak-anak dapat mengembangkan potensi diri dalam belajar dimana saja dan kapan saja. Salah satu proses belajar terpenting adalah membaca dan menulis. Penyandang tunanetra melakukan kegiatan membaca dan menulis menggunakan huruf braille. Permasalahan  yang  sering  timbul  adalah  kurangnya  pengetahuan  keluarga  tentang  brailler,  sehingga kegiatan  mendampingi  belajar  anak  tunanetra  tidak  dapat  dilakukan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengkonversi huruf brailler menjadi teks sehingga  memudahkan keluarga dalam memahami braille. Pengenalan huruf braille dilakukan menggunakan ekstraksi fitur frekuensi dan spasial. Metode yang diusulkan  dalam  penelitian  ini  adalah fast  fourier  transform  (fft),  radially  average  power  spectrum (rapsv) dan wavelet serta beberapa fitur spasial yaitu local binary pattern (lbp), segmentation based on fractal analysis (sfta), statistic orde satu, gray level co-occurrence matrix (glcm), invariant momen dan fitur geometris. Dalam penelitian ini proses klasifikasi dilakukan dengan mesin pembelajaran: Bayes Net,  Naïve  Bayes,  SVM, KNN dan Random  Forest .  Dari  beberapa  percobaan  didapat  bahwa  metode klasifikasi Random  Forest memberikan  hasil  terbaik.  Metode rapsv memberikan  akurasi  sebesar 93.91%,  ekstraksi  fitur  frekuensi  menghasilkan  akurasi  ang  sama  dengan  kombinasi  rapsv  dengan geometri, yaitu 94.04% dan dari keseluruhan fitur diperoleh akurasi sebesar 97.18%.
Kata Kunci - braille, radially average power spectrum (rapsv), geometri, random forest

## I. P ENDAHULUAN
Membaca dan menulis adalah salah satu kegiatan dasar dalam pendidikan. Tentunya hal ini akan sangat sulit dilakukan oleh tunanetra karena keterbatasannya. Salah satu cara yang bisa dilakukan  adalah  dengan  memanfaatkan  idera  lain  sebagai  pengganti  fungsi  mata.  Belajar
dengan memanfaatkan indera perabaan merupakan kesempatan belajar dan komunikasi bagi penyandang tunanetra. Kegiatan belajar membaca dan menulis melalui metode ini didukung oleh  sarana  braille.  Permaslaahan  yang  terjadi  adalah  berasal  dari  keluarga  penyandang tunanetra dikarenakan membaca dan menulis menggunakan huruf braille merupakan hal baru, sehingga banyak penyandang tunanetra kurang mendapat pendampingan dari keluarga. Hal ini tentu  saja  akan  menghambat  perkembangan  kemajuan  belajar  bagi  penyandang  tunanetra. Untuk itu dibutuhkan suatu system atau alat bantu yang dapat mengkonversi atau membaca huruf braille menjadi teks untuk memudahkan pendampingan belajar.
Penelitian ini bertujuan untuk mengkonversi braille menjadi teks dengan mengubah huruf braille  menjadi  sebuah  citra  (gambar)  kemudian  mengenali  citra  tersebut  untuk  ditampilkan dalam  bentuk  teks.  Pengolahan  Citra  adalah  salah  satu  bidang  di  teknik  Informatika  yang mempelajari tentang bagaimana memproses citra digital sehingga dapat memberikan informasi. Salah satu teknik dalam pemrosesan citra adalah Template Matching dan Feature Matching. Pengenalan  karakter  dalam  bentuk  alphabet  dengan  menggunakan  template  matching  telah dilakukan oleh beberapa peneliti dengan hasil yang cukup bagus dan stabil [1, 2, 3, 4].
Braille adalah sistem tulisan tercetak dalam bentuk kode, terdiri dari 6 kombinasi titik yang berbeda, yang diberi tanda di atas kertas agar dapat disentuh. Sistem penggunaan braille sangat mirip dengan mesin ketik biasa. Setiap Alfabet diwakili oleh enam titik timbul dalam huruf braille,  jika  disatukan  akan  membentuk  kata.  Huruf  braille  menggunakan  kerangka  tulisan seperti  kartu  domino.  Unit  dasar  dari  sistem  penulisan  ini  disebut  sel  braille,  dan  setiap  sel terdiri dari enam titik timbul; tiga baris dengan dua titik di setiap baris. Enam poin dapat diatur dengan  cara  ini  untuk  membuat  64  kombinasi.  Braille  dibaca  dari  kiri  ke  kanan  dan  dapat mewakili huruf, tanda baca, angka, simbol musik, simbol matematika, dll.
Salah satu pendekatan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah memandang huruf braille sebagai susunan pola tekstur, dimana huruf braille tersusun atas titik titik yang dibangkitkan dengan  pola  tertentu.  Pola-pola  titik  yang  dibangkitkan  inilah  yang  dilihat  sebagai  tekstur. Parameter tekstur yang banyak digunakan meliputi ciri statistik ordo pertama dan gray level co- occurence matrix [5, 6, 7]. Penggunaan ciri tektur menggunakan ciri lokal memberikan hasil yang cukup baik dalam mengenali tekstur objek dan dapat meningkatkan akurasi [8, 9, 10]. Penggunaan  ciri  tekstur  lebih  signifikan  berkorelasi  dan  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam mengidentifikasi  pepohonan  hutan  [11,  5].  Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam mengenali  huruf  braille  telah  dilakukan  dengan  hasil  pengenalan  yang  cukup  baik menggunakan ekstraksi fitur berbasis frekuensi [12, 13].
Selain  titik  titik  yang  dibangkitkan  dilihat  sebagai  suatu  tekstur,  penelitian  ini  juga mengambil  posisi  dari  titik  yang  dibangkitkan  secara  geometris.  Huruf  braille  dibangkitkan dalam dua kolom dan tiga baris. Posisi secara geometris tersebut digunakan sebagai salah satu fitur dalam penelitian ini yaitu dengan mengambil jumlah titik yang dibangkitkan dalam baris dan kolom.
Tidak  selamanya  huruf  braille  disajikan  dalam  posisi  vertical  dan  horizontal  yang proporsional. Penelitian ini mencoba untuk mengenali huruf braille dengan posisi normal dan tidak  normal.  Metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  adalah radially  average  power spectrum (rapsv) dan geometris serrta mengkombinasikan antara fitur berbasis frekuensi dan spasial. Rapsv , merupakan salah satu metode berbasis fast fourier transfor (fft) yang mengambil nilai powerspectrum sebagai fitur. Metode ini telah sukses digunakan dalam mengidentifikasi lahan perkebunan kelapa sawit. Pada penelitian tersebut, metode rapsv memberikan hasil yang lebih  baik  dibanding  metode  berbasis  frekuensi  lain  seperti lbp dan sfta [14].  Selain  itu, penelitian ini juga melakukan ekstraksi fitur menggunakan ciri statistic orde pertama, gray level co-occurrence  matrix  (glcm) , invariant  momen dan  geometris.  Adapun  proses  klasifikasi dilakukan  menggunakan bayes  net,  naïve  bayes,  support  vector  machine  (svm),  k-nearest neighbour dan random forest.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Pemanfaatan  pengolahan  citra  digital  dalam  mengenali  tulisan  tangan  telah  banyak dilakukan, beberapa diantaranya adalah dengan memanfaatkan algoritma Template Matching sederhana  yang  digunakan  untuk  mengenali  pola  citra.  Metode  Template  Matching  sering digunakan untuk mengidentifikasi citra karakter huruf, angka, sidik jari dan aplikasi-aplikasi pencocokan  citra  lainnya.  Template  matching  banyak  digunakan  dalam  system  Optical Character Recognition (OCR) untuk mengenali karakter atau abjad dengan membandingkan dua gambar abjad. Prototipe sistem ini memiliki ruang lingkup tersendiri yaitu menggunakan Template Matching sebagai algoritma yang diterapkan untuk mengenali karakter.
Muda dkk melakukan penelitian untuk mengenali alfabet (A – Z) dengan mengubah citra RGB ke skala abu-abu.  Jenis font yang digunakan dalam penelitian tersebut adalah Times New Roman  yang  tersimpan  dalam  bentuk  bitmap  format  dengan  ukuran  gambar  240  x  240. Penelitian  ini  mengenali  alfabet  dengan  membandingkan  antara  dua  gambar  menggunakan metode Template Matching sebagai salah satu solusi untuk mengatasi masalah [1].
Identifikasi huruf jepang khususnya katakana menggunakan metode Template Matching by  Correlation  dilakukan  untuk  memperkenalkan  bahasa  jepang  kepada  masyarakat  luas. Metode yang digunakan pada aplikasi ini adalah yaitu teknik statistik yang digunakan untuk mencari dua variabel/matriks atau lebih yang sifatnya kuantitatif. Algoritma ini mencocokkan setiap pixel pada suatu matriks citra digital dengan citra yang menjadi template acuan. Hasil dari  uji  coba  menunjukan  bahwa  pengenalan  pola  huruf  katakana  dengan  metode  Template Matching  Correlation  ini  dapat  mendeteksi  gambar  huruf  katakana  yang  diujikan.Tingkat keberhasilan  pengenalan  huruf  tersebut  sebesar  85%  dari  data  uji  sebanyak  20  citra  [3]. Penggunaan sistem  OCR  dan template matching juga telah digunakan untuk mengenali nomor ruangan  dengan    tingkat    keberhasilan    sistem    dapat    mendeteksi    dan    mengenali  nomor ruangan sebesar 93,75% [4].
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  banyak  peneliti  menggunakan  ekstraksi  fitur  pada bidang frekuensi seperti [12] mengenali huruf braille menggunakan wavelet dengan model Haar sukses mengenali huruf braille dalam orientasi yang bebeda. Identifikasi braille juga dilakukan menggunakan gray level co-occurrence matrix (glcm) dengan hasil yang baik dengan akurasi antara  90%  hingga  100%  menggunakan  backpropagation  neural  network  [15].  Penggunaan naïve bayes untuk identifikasi huruf braille menggunakan sistem pengenalan pola memberikan hasil pengenalan sebesar 88.17% [16]. Identifikasi huruf braille menggunakan metode Gabor Wavelet dan SVM memberikan hasil akurasi sebesar 98.28% [13].
Penelitian penelitian tersebut dilakukan pada citra dengan kondisi normal secara geometri. Tetapi ada kalanya braille yang dibaca tidak dalam posisi posisi center dan lurus. Penelitian ini mencoba untuk mengidentifikasi huruf brailler pada kondisi citra yang terotasi dan tidak center. Dalam  penelitian  terdahulu  telah  banyak  dilakukan  ekstraksi  fitur  menggunakan  metode berbasis  frekuensi,  penilitian  ini  mengusulkan  penggunaan  ekstraksi  fitur radially  average power spectrum (rapasv) yang sukses mengenali lahan perkebunan kelapa sawit dibandingkan metode  ekstraksi  fitur  lain,  seperti wavelet dan sfta [14].  Selain  itu,  pada  penelitian  ini dikembangkan kombinasi fitur pada bidang frekuensi dan spasial.

## A. Objek penelitian
Huruf  braille  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  basis  data  dari  kaggle dimana huruf berbentuk citra digital yang terdiri dari 2 dimensi dengan ukuran 28x28 piksel. Dataset yang digunakan sebanyak 1.560 citra yang terbagi dalam tiga varian utama posisi, yaitu normal, miring (rotasi) dan tidak ditengah (translasi). Pada masing-masing varian, tiap huruf mempunyai  beberapa  kondisi  intensitas  yang  berbeda.  Huruf  braille  dibuat  berdasarkan pembangkitan titik-titik yang terdiri dari tiga baris dua kolom. Dalam mengenali huruf braille
secara  visual,  diperlukan  beberapa  fitur  yang  dapat  mewakili  citra  huruf  braille  tesebut. Pengenalan dalam penelitian ini dilakukan menggunakan matlab R2021a.

## B. Tahapan penelitian
Penelitian dimulai dengan melakukan analisis terhadap kondisi citra. Secara umum citra dalam kondisi iluminasi baik, tetapi ada beberapa citra yang cenderung gelap. Untuk itu perlu dilakukan proses perbaikan citra ( enhancement ) agar citra dapat diproses secara baik sehingga dapat  memberikan  fitur  yang  tepat  sesuai  metode  yang  digunakan.  Setelah  pre-processing tersebut, citra diekstraksi menjadi fitur-fitur menggunakan ekstraksi fitur berbasis spasial dan frekuensi.  Adapun  metode  ekstraksi  fitur  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah: fast fourier transform (fft), radially average power spectrum (rapsv), wavelet, local binary pattern (lbp), segmentation based on fractal analysis (sfta), statistic orde pertama, statistic orde kedua atau gray level co-occurrence matrix (glcm) , momen invariant dan komposisi geometri. Fitur- fitur tersebut kemudian diklasifikasi menggunakan beberapa metode klasifikasi, yaitu: Bayes Net, Naïve bayes, SVM, KNN dan Random Forest untuk melihat kecenderungan ketepatan hasil pengenalan. Secara umum, penelitian ini dilakukan berdasarkan flowchart pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 1. Pre-processing
Dalam mengenali huruf braille secara visual, diperlukan beberapa fitur dalam pengenalan tiap huruf braille. Dimulai dengan melakukan analisis terhadap kondisi citra. Tidak semua citra dalam dataset dalam kondisi baik, ada beberapa citra mempunyai intensitas yang cenderung gelap.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  proses  awal  untuk  meningkatkan  kondisi  citra  agar  proses selanjutnya  dapat  memberikan  hasil  yang  tepat.  Proses  peningkatan  kualitas  citra  diawali dengan mengubah citra RGB ke dalam grayscale kemudian dilakukan perbaikan kondisi citra menggunakan adjustment .  Hasil  dari  image  enhancement  ini  nantinya  akan  diekstraksi  fitur spasial maupun diubah ke bidang frekuensi.

## 2. Segmentasi
Setelah  citra  ditingkatkan  kualitasnya,  selanjutnya  dilakukan  proses  segmentasi  untuk mendapatkan  objek  yang  ada  pada  citra.  Tujuan  dari  segmentasi  adalah  memisahkan  objek dengan latarnya (background). Segmentasi dilakukan dalam beberpa langkah, yaitu mengubah citra gray menjadi biner kemudian melakukan inversi citra.
Pengubahan citra gray ke biner dilakukan dengan menggunakan threshold. Jika nilai piksel lebih  besar  dari  threshold,  nilai  piksel  diberi  nilai  1  (putih)  dan  sebaliknya.  Pada  dasarnya kondisi  citra  asli  mempunyai  latar  yang  lebih  terang  dibandingkan  dengan  objek  penyusun huruf, sehingga hasil binerisasi akan menghasilkan kondisi latar citra menjadi putih sedangkan objek  berwarna  hitam.  Kondisi  citra  seperti  ini  merupakan  kebalikan  dari  kondisi  yang dibutuhkan,  sehingga  dibutuhkan  suatu  proses  untuk  membalik  kondisi  nilaia  piksel  yang dilakukan dengan metode invers . Hasil segmentasi ini nantinya akan digunakan dalam proses ekstraksi  fitur  geometri  sedangkan  ekstraksi  fitur  berbasis  frekuensi  dilakukan  pada  citra grayscale, hasil perbaikan citra.

## 3. Ekstraksi fitur

## Gambar 2. Metode Ekstraksi Fitur yang digunakan
Dalam peneliltian ini, fitur diekstraksi menggunakan bidang frekuensi dan spasial. Proses ekstraksi fitur disajikan pada gambar 2. Fitur dibidang frekuensi secara umum dihitung dengan mengubah  citra  dalam  bidang  frekuensi  menggunakan fast fourier transform .  Fitur  bidang spasial diekstraksi menggunakan nilai-nilai statistik orde pertama, fitur lokal, nilai statistik orde kedua ( gray level co-occurrence matrix-glcm ) dan invarian momen. Sedangkan fitur geometri dihitung dari citra biner.
Ekstraksi fitur berbasis frekuensi dihitung dengan terlebih dahulu mengubah citra ke bidang frekuensi  menggunakan fast  fourier  transfor  (fft). Pengubahan  ini  menghasilkan  nilai  fitur frekuensi  sesuai  ukuran  citra  yaitu  28.  Dari  nilai-nilai  frekuensi  yang  terbentuk  tersebut, penelitian ini mengambil nilai ke-24 dan rata-rata frekuensi sebagai nilai fitur fft . Fitur fft ini menghasilkan 36 nilai fitur.
Nilai  fourier  tersebut  kemudian  digeser  titik  pusat  sinyalnya  ke  tengah  kemudian mengambil nilai power spectrum. Karena nilai power spektrum terlalu rendah maka digunakan fungsi  logaritmik  untuk  menaikkan  nilai  tersebut.  Setelah  itu,  power  spektrum ditransformasikan ke bentuk koordinat radial lalu dihitung rerata nilai power spektrum yang terbentuk secara radial. Metode ini kemudian dikenal dengan radially average power spectrum (rapsv) [17, 14] seperti pada gambar 3. Fitur rapsv ini menghasilkan sejumlah n/2+1. Selain nilai rapsv, penelitian ini mengembangkan nolai selisih puncak dari grafik rapsv yang terbentuk.

## Gambar 3. Ilustrasi penghitungan fitur RAPS
Selain metode ekstraksi fitur berbasis fourier tersebut, penelitian ini juga menghitung nilai fitur dari wavelet model daubechies dengan decomposisi 2 yang menghasilkan 19 fitur. Metode berbasis  tekstur  lainnya  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah lbp yang  dihutung menggunakan model rotation invariant uniform local binary pattern (lbp-riu) . Local Binary Pattern  adalah  salah  satu  metode  ekstraksi  fitur  berbasis  tekstur  yang  menggambarkan  pola tekstur lokal, metode ini dibangun berdasarkan pembandingan nilai intensitas grayscale pada nilai piksel pusat kernel dengan tetangganya Dari lbp model riu ini dihasilkan 10 nilai fitur. Metode lain yang digunakan dalam penelitian ini adalah segmentation based on fractal analysis (sfta), dimana citra gray akan dihitung nilai fiturnya berdasarkan fraktal yang terbentuk. Fractal yaitu kumpulan pola-pola geometris. Dari ekstraksi fitur sffta dihasilkan 12 nilai fitur. Total fitur yang dihasilkan dari bidang frekuensi pada penelitian ini adalah sebanyak 113 fitur.
Metode  ekstraksi  fitur  lainnya  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  adalah  pada  bidang spasial, dimana pada bidang ini nilai fitur diproses dari citra grayscale hasil dari perbaikan citra. Fitur pada bidang spasial yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai statistik orde pertama yaitu nilai mean, varian, entropy, standard deviasi, skewness dan kurtosis sebagai berikut:

## 1. Mean (μ)
Menunjukkan ukuran dispersi dari suatu citra µ =   ∑ 𝑓 ! 𝑝(𝑓 ! ) ! (1)
dimana fn merupakan suatu nilai intensitas keabuan, sementara p(fn) menunjukkan nilai histogramnya (probabilitas kemunculan intensitas tersebut pada citra).

## 2. Variance (σ2)
Menunjukkan variasi elemen pada histogram dari suatu citra 𝜎 " =   ∑ (𝑓 ! − µ) " 𝑝(𝑓 ! ) ! (2)

## 3. Skewness (α3)
Menunjukkan tingkat kemencengan relatif kurva histogram dari suatu citra
α # = $
% ! ∑ (𝑓 ! ! − µ) # 𝑝(𝑓 ! ) (3)

## 4. Kurtosis (α4)
Menunjukkan tingkat keruncingan relatif kurva histogram dari suatu citra 𝛼 & = $
' " ∑ (𝑓 ! ! − µ) & 𝑝(𝑓 ! ) − 3 (4)

## 5. Entropy (H)
Menunjukkan ukuran ketidakaturan bentuk dari suatu citra
𝐻 =   − ∑ 𝑝(𝑓 ! ! ) 𝑙𝑜𝑔 " 𝑝 (𝑓 ! ) (5)
Nilai fitur lokal dihitung dari citra gray berupa niali dari lokal entropy, lokal range dan lokal standar deviasi. Fitur Lokal merupakan fitur Orde Satu yang dilakukan pada beberapa ketetanggaan  piksel  (bukan  pada  suatu  citra  secara  keseluruhan).  Fitur  lokal  entropi,  akan menghitung  nilai  entropi  pada  lingkungan  tetangga  terdekat  9x9.  Fitur  lokal  range  dihitung dengan  mengambil  nilai  maksimum  dikurangi  nilai  minimum  dari  3x3  ketetanggaan  dari sebuah  piksel.  Sedangkan  fitur  lokal  standar  deviasi,  merupakan  fitur  yang  dihasilkan  dari persamaan standar deviasi (σ ) dari 3x3 ketetanggaan piksel.
Nilai  statistik  orde  kedua,  dikenal  juga  dengan  nilai gray  level  co-occurrence  matrix ( glcm ). Perhitungan statistic ini menggunakan distribusi derajat keabuan (histogram) dengan mengukur  tingkat  kekontrasan,  granularitas,  dan  kekasaran  suatu  daerah  dari  hubungan ketetanggaan antar piksel di dalam citra [18]. Nilai fitur dari glcm ini adalah :
1. Anguler Second Moment (ASM)
Menunjukkan ukuran sifat homogenitas citra.
𝐴𝑆𝑀 = ∑ ∑ (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) " ( )*$ ( +*$ (6)
dimana p ( i , j )  merupakan  menyatakan  nilai  pada  baris  i  dan  kolom  j  pada  matriks kookurensi.

## 2. Contrast
Menunjukkan  ukuran  penyebaran  (momen  inersia)  elemen-elemen  matriks  citra.  Jika letaknya  jauh  dari  diagonal  utama,  nilai  kekontrasan  besar.  Secara  visual,  nilai  kekontrasan adalah ukuran variasi antar derajat keabuan suatu daerah citra.
𝐾𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠 = ∑ 𝑛 ( !*$ " A∑ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) |+-)|*! B (7)

## 3. Correlation
Menunjukkan  ukuran  ketergantungan  linear  derajat  keabuan  citra  sehingga  dapat memberikan petunjuk adanya struktur linear dalam citra.
𝐾𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 = ∑ ∑ (+))(1(23(+,))- # $%& # '%& 5 ' ( 5 $ ( ' ' ( ' $ ( (8)

## 4. Variance
Menunjukkan  variasi  elemen-elemen  matriks  kookurensi.  Citra  dengan  transisi  derajat keabuan kecil akan memiliki variansi yang kecil pula.
𝑉𝑎𝑟 =   ∑ ∑ (𝑖 − ) + 𝜇 + ) F 𝑗 − 𝜇 ) G𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) (9)

## 5. Invers Difference Moment
Menunjukkan kehomogenan citra yang berderajat keabuan sejenis. Citra homogen akan memiliki harga IDM yang besar.
𝐼𝐷𝑀 = ∑ ∑ (1(23(+,)) ) $6(+-)) ) ( )*$ ( +*$ (10)

## 6. Entropy
Menunjukkan ukuran ketidakteraturan bentuk. Harga ENT besar untuk citra dengan transisi derajat keabuan merata dan bernilai kecil jika struktur citra tidak teratur (bervariasi).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 = − ∑ ∑ (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗)log (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) ( )*$ ( +*$ (11)
Selain ciri orde satu dan orde dua, metode ekstraksi fitur yang digunakan dalam penelitian ini  adalah invarian  momen ,  dimana  fitur  ini  menghitung  nilali  statistik  dari  citra  grayscale. Metode ekstraksi fitur invarian momen ini menghasilkan 14 fitur dari perhitungan nilai momen beserta nilai logaritmiknya. Total fitur yang dihasilkan pada bidang spasial ini adalah 29 fitur.
Setelah  mendapatkan  seluruh  fitur  dari  bidang  spasial  menggunakan  citra  grayscale, dihitunglah nilai fitur geometri dari citra biner hasil inversi. Citra biner ini kemudian dilakukan operasi morfologi untuk memperbaiki konstruksi objek kemudian mencari titik centroid dari masing-masing komponen penyusun braille yang terbentuk. Ekstraksi fitur geometri dilakukan pada citra biner akan dibagi dalam grid yang terdiri dari dua kolom dan tiga baris, sesuai dengan penyusun objek pada huruf braille. Pembagian grid pada huruf braille disajikan pada gambar 4. Centroid centroid tersebut akan dihitung jumlahnya pada tiap kolom dan baris. Jumlah centroid inilah  yang  akan  dijadikan  fitur  tiap  huruf.  Total  fitur  yang  dihasilkan  dari  ekstraksi  fitur geometri ini sebanyak 6 fitur.
(a)
(b)
(c)
Gambar 4. Ekstraksi fitur geometri (a) penyusun huruf braille (b) pembagian grid (baris dan kolom) pada fitur
geometri (c) contoh hasil fitur geometri

## 4. Klasifikasi
Setelah  seluruh  citra  diekstraksi  fitur,  selanjutnya  dilakukan  proses  klasifikasi.  Total keseluruhan  fitur  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  148  fitur  yang  akan diklasifikasikan berdasarkan berdasarkan beberapa skenario pengujian. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Bayes Net, Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), K-nearest neighbour (KNN) dengan k=3 dan Random Forest (RF) . Adapun skenario pengujian yang dilakukan adalah:
1) Melakukan klasifikasi menggunakan masing-masing metode ekstraksi fitur
2) Melakukan klasifikasi menggunakan fitur dalam suatu bidang (bidang frekuensi, spasial dan geometri)
3) Gabungan dari beberapa bidang fitur
4) Menggabungkan keseluruhan fitur
Hasil pengujian tersebut akan dihitung kesesuaian antara hasil klasifikasi dengan groundtruth yang dinyatakan dalam akurasi . Hasil dari masing-masing skenario pengujian disajikan pada bab hasil dan pembahasan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa  kali  pengujian  dengan  beragam  fitur  sesuai scenario pengujian yang dilakukan. Klasifikasi dilakukan menggunakan sistem k-folds cross- validation dengan k=10. Hasil dari scenario pengujian diatas disajikan pada tabel I.
T ABEL I

## P ERBANDINGAN H ASIL A KURASI
No. Fitur BAYES NET NAÏVE BAYES SVM KNN=3 RF 1 FFT 60.90% 53.53% 68.33% 70.77% 71.60% 2 RAPSV 81.35% 76.99% 84.36% 83.21% 93.91% 3 Wavelet 35.38% 27.37% 30.90% 49.81% 57.63% 4 LBP 12.82% 14.17% 17.12% 27.05% 33.72% 5 SFTA 42.37% 32.63% 30.38% 44.04% 60.83% 6 Statistik Orde Satu dan Lokal 36.15% 36.79% 40.51% 60.38% 67.69% 7 GLCM 36.99% 31.15% 26.86% 59.10% 65.90% 8 Momen 10.26% 6.41% 4.74% 14.74% 15.13% 9 Frekuensi (FFT, RAPSV, Wavelet, LBP, SFTA) 86.79% 84.74% 91.79% 87.56% 94.04% 10 Fitur Spasial 80.32% 70.19% 83.21% 78.27% 90.06% 11 Geometri 71.79% 72.12% 71.09% 72.69% 75.19% 12 RAPSV + Geometri 90.19% 88.91% 88.46% 87.12% 96.22% 13 Fitur Frekuensi dan geometri 86.79% 84.74% 91.79% 87.56% 94.04% 14 Fitur Spasial dan geometri 86.47% 78.01% 85.77% 86.03% 93.85% 15 Gabungan (Frekuensi, Statistik, Geometri) 93.65% 89.62% 96.47% 91.03% 97.18%

## A. Klasifikasi Dengan Masing-Masing Ekstraksi Fitur
Dari beberapa metode ekstraksi fitur yang digunakan, metode rapsv memberikan akurasi paling  tinggi  disemua  mesin  pembelajaran  yang  digunakan.  Adapun  hasil  akurasi  rapsv tertinggi  pada  mesin  pembelajaran  random  forest  yaitu  93.91%,  sedangkan  ekstraksi  fitur Invarian momen memberikan hasil yang sangat kurang memuaskan disemua mesin klasifikasi.

## B. Klasifikasi Menggunakan Fitur Dalam Suatu Bidang
Dari berbagai bidang dari ekstraksi fitur diambil, bidang frekuensi memberikan hasil paling tinggi yaitu sebesar 94.04%. Fitur pada bidang frekuensi ini menggabungkan metode ekstraksi fitur fft, rapsv, wavelet, lbp dan sfta. Akurasi ini sedikit lebih tinggi dibanding penggunaan fitur  rapsv  yang  digunakan  secara  mandiri.  Akurasi  bidang  frekuensi  ini  mempunyai  selisih tipis dengan ekstraksi fitur RAPSV, yaitu sebesar 0.13%. Hal ini menunjukkan bahwa RAPSV memberikan hasil yang efektif terhadap ekstraksi fitur berbasis tekstur pada ranah frekuensi.
Fitur pada bidang spasial menggabungkan nilai fitur dari ciri orde satu, fitur lokal, orde dua dan invarian momen. Gabungan fitur pada bidang spasial ini memberikan hasil akurasi sebesar 90.06% dimana hasil akurasi ini signifikan naik dibanding jika metode ekstraksi fitur secara sendiri-sendiri.  Ekstraksi  fitur  geometri  memberikan  hasil  akurasi  sebesar  75.19%.  Hasil akurasi  ini  merupakan  hasil  akurasi  paling  kecil,  tetapi  komputasi  yang  dilakukan  paling sederhana.

## C. Gabungan Dari Beberapa Bidang Fitur
Meskipun  ekstraksi  fitur  pada  bidang  geometri  memberikan  hasil  yang  paling  rendah (75.19%), tetapi ketika digabungkan dengan metode ekstraksi fitur rapsv, hasil akurasi naik signifikan  sebesar  21.03%.  Akurasi  ini  lebih  tinggi  dibanding  dengan  hasil  akurasi  yang dihasilkan  dengan  menggabungkan  fitur  frekuensi  dengan  geometri,  yaitu  sebesar  94.04%. Fitur gabungan antara frekuensi dan geometri memberikan hasil yang sama dengan ekstraksi fitur dibidang frekuensi saja pada semua mesin penbelajaran yang digunakan.
Fitur  gabungan  pada  bidang  spasial  dengan  geometri  memberikan  hasil  akurasi  sebesar 93.85% dimana hasil akurasi ini naik 18.66% dibanding penggunaan ekstraksi fitur geomatri seccara  mandiri.  Akurasi  dari  gabungan  ekstraksi  fitur  dibidang  geometri  dan  rapsv  sebesar yaitu sebesar 96.22% merupakan gabungan metode ekstraksi fitur yang terbaik pada skenario ini. Hal ini menunjukkan bahwa rapsv mampu mengekstraksi fitur dengan lebih baik.

## D. Menggabungkan Keseluruhan Fitur
Hasil ekstraksi fitur gabungan semua bidang (frekuensi, spasial dan geometri) memberikan akurasi  sebesar  97.18%.  jika  dibandingkan  dengan  penggabungan rapsv dan  fitur  geometris yang memberikan hasil 96.22%, dimana hasil akurasi ini mempunyai selisih yang kecil, yaitu 0.96%.
Dilihat dari mesin pembelajaran yang digunakan, Random Forest memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya. Sedangkan metode SVM dan KNN memberikan  hasil  yang  selalu  bersaing  dengan  akurasi  mendekati  hasil  Random  Forest sedangkan  Bayes  Net  dan  Naïve  Bayes  belum  bisa  memberikan  hasil  yang  baik.  Hasil perbandingan  metode  akurasi  ditampilkan  pada  gambar  5.  Pada  keseluruhan  mesin pembelajaran , gabungan  keseluruhan  metode  ekstraksi  fitur  memberikan  hasil  akurasi tertinggi, yaitu sebesar 93.65% menggunakan bayes net, 89.62% menggunakan Naïve Bayes , 96.4% menggunakan svm , 91.03% menggunakan knn dan 97.18% menggunakan random forest.
Gambar 5. Perbandingan Kinerja Metode Klasifikasi

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode berbasis frekuensi, spasial dan geometri untuk mengenali huruf braille. Gabungan dari keseluruhan metode tersebut memberikan akurasi yang  cukup  baik,  yaitu  89.62%  hingga  97.18%.  Hasil  ini  memberikan  kenaikan  signifikan dibanding penggunaan metode ekstraksi fitur secara mandiri. Gabungan metode fekuensi dan geometri memberikan hasil akurasi yang sama dengan penggunaan metode bidang frekuensi saja, pada keseluruhan mesin pembelajaran. Sedangkan metode rapsv memberikan peningkatan akurasi signifikan ketika digabungkan dengan ekstraksi fitur geometri, yaitu 96.22%.
Metode  ekstraksi  fitur rapsv memberikan  kenaikan  akurasi  ketika  digabungkan  dengan ekstraksi fitur di bidang geometri, yaitu sebesar 14.43% ( knn ) hingga 21.03% ( random forest ). Metode rapsv mempunyai selisih akurasi yang kecil dibandingkan dengan gabungan metode ekstraksi fitur dibidang frekuensi, yaitu sekitar 0.13% ( random forest ) hingga 7.75% ( naïve
bayes ).  Sedangkan  jika  dibandingkan  dengan  keseluruhan  fitur, rapsv memberikan  selisih akurasi  sebesar  3.27%  ( random forest)  hingga  12.63%  ( naïve  bayes ).  Hal  ini  menunjukkan bahwa metode ekstraksi fitur rapsv dapat mengekstraksi fitur dari citra braille dengan cukup baik dan proses yang cukup sederhana.

## R EFERENSI
[1]   N.  Muda,  N.  K.  Nik  Ismail,  S.  A.  Abu  Bakar  and  J.  M.  Zain,  "Optical  Character Recognition By Using Template Matching (Alphabet)," UMP Institutional Repository, Malaysia, 2018.
[2]   M. Ryan and N. Hanafiah, "An Examination of Character Recognition on ID card using Template Matching Approach," Procedia Computer Science, vol. 59, pp. 520-529, 2015P.
[3]   R. Trianto, N. N. D. Merdekawati, R. P. S. Nugraha, D. N. Y. Astiti and H. G. Tri Atmojo, "KLASIFIKASI HURUF KATAKANA DENGAN METODE," Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia, 2014.
[4]   S. Muharom, "Pengenalan Nomor Ruangan Menggunakan Kamera Berbasis OCR Dan Template Matching," Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 4, no. 1, pp. 27-32, 2019.
[5]   I. Ozdemira and A. Karnielib, "Predicting forest structural parameters using the image texture  derived  from  WorldView-2  multispectral  imagery  in  a  dryland  forest,  Israel," Science Direct - International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 13, p. 701–710, 2011.
[6]   Z. Szantoia, F. Escobedob, A. Abd-Elrahmana, S. Smith and L. Pearlstinec, "Analyzing fine-scale  wetland  composition  using  high  resolution  imagery  and  texture  features," Science direct - International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 23 , p. 204–212, 2013.
[7]   B. Beguet, D. Guyon, S. Boukir and N. Chehata, "Automated retrieval of forest structure variables based on multi-scale texture analysis of VHR satellite imagery," Science Direct - ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 96, p. 164–178, 2014.
[8]   B.  Sırmacek  and  C.  Unsalan,  "Urban  Area  Detection  Using  Local  Feature  Points  and Spatial Voting".
[9]   M. Laba, B. Blair, R. Downs, B. Monger, W. Philpot, S. Smith, P. Sullivan and P. C. Baveye, "Use of textural measurements to map invasive wetland plants in the Hudson River  National  Estuarine  Research  Reserve  with  IKONOS  satellite  imagery," Science Direct - Remote Sensing of Environment , vol. 114, p. 876–886, 2010.
[10]  H.  Fadaei,  T.  Sakai,  T.  Yoshimura  and  M.  Kazuyuki,  "ESTIMATION  OF  TREE DENSITY  WITH  HIGH-RESOLUTION  IMAGERY  IN  THE  ZARBIN  FOREST  OF NORTH  IRAN  (CUPRESSUS  SEMPERVIRENCE  VAR.  ORZONTALIS),," International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, Kyoto Japan, vol. XXXVIII, no. 8, pp. 679 - 684, 2010.
[11]  D. Neves and C. Carneiro, "Semi-automatic Use of High Resolution Images and Digital Elevation Models for Counting and Identification of Forest Trees," in Geocomputation 2007 Conference , Maynooth, Ireland, 2007.
[12]  J. Li, X. Yan and D. Zhang, "Optical Braille recognition with Haar wavelet features and Support-Vector Machine," Changchun, 2010.
[13]  Y.  M.  Florestiyanto  and  H.  Prapcoyo,  "Braille  Detection  Application  Using  Gabor Wavelet  and  Support  Vector  Machine," RSF  Conference  Series:  Engineering  and Technology, vol. 1, no. 1, pp. 160-169, 2021.
[14]  S. Agustin, H. Ginardi and H. Tjandrasa, "Identification of Oil Palm Plantation in Ikonos Images using Radially Averaged Power Spectrum Values," in International Conference on Information, Communication Technology and System , Surabaya, Indonesia, 2015.
[15]  Y. Sahaduta and C. Lubis, "Gray Level Co-ocurence Matrix sebagai Pengekstraksi Ciri pada  Pengenalan  Naskah  Braille,"  in Seminar  Nasional  TeknologiInformasi  dan Multimedia STMIK AMIKOM Yogyakarta , Yogyakarta, Indonesia, 2013.
[16]  E. Ronando and A. Sudaryanto, "Sistem Pengenalan Pola Huruf Brailler Berbasis Audio menggunakan  Metode  Naive  Bayes," Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Desain  Komunikasi Visual, pp. 43 - 52, 2018.
[17]  R. E. S.-Y. Jonathan Cepeda-Negrete, "Automatic selection of color constancy algorithms for dark image enhancement by fuzzy rule-based reasoning," Elsevier - Science Direct, vol. 28, no. Soft Computing, pp. 1-10, 2015.
[18]  A.  Kadir  and  A.  Susanto,  Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra,  Yogyakarta: AndiPublisher, 2013.