Abstrak —  Di  dalam  lingkungan  dunia  nyata,  banyak informasi  berupa  teks  yang  disajikan  menggunakan  bahasa yang tidak kita mengerti. Informasi tersebut bisa kita temui di tempat-tempat  umum.  Biasanya,  diperlukan  alat  bantu  untuk memahami  tulisan  dalam  bahasa  asing  tersebut.  Kemudahan dan  kecepatan  dalam  penggunaan  alat  penerjemah  menjadi penting  terutama  bila  kita  sedang  berada  di  tempat  umum. Untuk  itu,  diajukan  pengembangan  sebuah  aplikasi  yang mampu  menerjemahkan  teks  yang  mudah  digunakan. Pengguna memilih gambar teks yang ingin diterjemahkan dari tampilan kamera aplikasi dengan menyentuh gambar teks yang diinginkan. Area gambar teks diambil menggunakan algoritma berbasis deteksi tepi pada gambar. Teks dikenali menggunakan Optical Character Recognition (OCR) dengan bantuan pustaka Tesseract  dan  diterjemahkan  menggunakan  bantuan  Yandex. Translate  API.  Hasil  penerjemahan  akan  ditampilkan menggunakan  konsep  realitas  tertambah,  di  mana  hasil  akan ditampilkan  langsung  pada  tampilan  kamera  di  aplikasi. Aplikasi  ini  dibuat  untuk  berjalan  pada  perangkat  yang menggunakan  sistem  operasi  Android.  Penerjemahan  yang dapat dilakukan adalah  penerjemahan dari bahasa Inggris ke bahasa Indonesia. Pengujian fungsional aplikasi  menunjukkan hasil yang cukup baik untuk pengambilan area ROI dan proses mendapatkan hasil terjemahan, Hasil pengujian pada pengguna menjukkan  bahwa  pengguna  puas  dengan  kenyamanan, performa, dan kemudahan penggunaan aplikasi.
Kata  Kunci — Android,  Bahasa  Inggris,  Bahasa  Indonesia, Gambar Teks, Penerjemah, Realitas Tertambah.

## I. PENDAHULUAN
ERADA di tempat dengan bahasa yang tidak kita kuasai seringkali  menimbulkan  masalah.  Kita  tidak  dapat menggunakan  pengetahuan  bahasa  yang  kita  miliki  untuk menyerap  informasi  dari  lingkungan  sekitar.  Salah  satunya adalah  informasi  yang  berupa  tulisan.  Informasi  berupa tulisan  banyak  sekali  terdapat  baik  dalam  lingkungan  nyata seperti  jalan  raya  dan  fasilitas  umum,  maupun  lingkungan maya  seperti  di  Internet.  Kesulitan  akan  muncul  ketika informasi yang kita butuhkan adalah informasi yang penting, seperti informasi cara menggunakan transportasi umum atau informasi  posisi  dan  arah  untuk  menuju  suatu  tempat  yang biasanya terdapat pada rambu-rambu lalu lintas di jalan.
Salah satu solusi untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan  menggunakan  alat  penerjemah  bahasa.  Alat penerjemah  bahasa  sudah  tersedia  dalam  berbagai  macam bentuk dan jenis. Dilihat dari segi metode masukannya, alat penerjemah  bahasa  menggunakan  berbagai  jenis  metode, seperti mengetikkan masukan berupa teks [1], mengucapkan kata  yang  ingin  diterjemahkan  [2],  ataupun  dengan menggunakan  deteksi  tulisan  tangan,  khususnya  untuk
bahasa  yang  menggunakan  huruf  non-Latin  [3].  Metode- metode  ini  memiliki  kekurangan  dimana  metode-metode tersebut  tidak  terlalu  optimal  jika  kita  melihat  suatu  teks dalam  bahasa asing dan  ingin  menerjemahkannya ke dalam bahasa  yang  kita  ketahui.  Teks  perlu  dimasukkan  ulang secara  manual  ke  dalam  alat  penerjemah  sehingga  agak memakan waktu jika kita melihat sebuah teks dan ingin hasil terjemahan yang lebih cepat, misalnya ketika sedang berada dalam tempat umum, akan lebih baik tentunya jika kita tidak terlalu  berlama-lama  diam  dalam  satu  tempat  hanya  untuk mengoperasikan alat penerjemah.
Untuk mengatasi masalah tersebut, dikembangkan sebuah aplikasi  penerjemah  teks  dengan  metode  masukan  yang mudah digunakan, yaitu dengan menggunakan kamera pada perangkat  bergerak  dengan  sistem  operasi  Android,  dimana teks  yang  ingin  diterjemahkan  dimasukkan  melalui  kamera dan hasil translasi akan ditampilkan menggunakan teknologi realitas tertambah ( augmented reality ) langsung pada gambar teks  yang  didapatkan  melalui  kamera.  Pengguna  memilih tulisan  yang  ingin  diterjemahkan  dengan  cara  menyentuh gambar teks yang ingin diterjemahkan pada layar perangkat bergerak. Gambar tulisan akan diambil dari gambar kamera dengan membentuk batas-batas dari gambar teks yang dipilih berdasarkan  masukan  pengguna.  Nantinya  akan  dilakukan ekstraksi  data  teks  dari  gambar  tersebut  menggunakan metode  Optical  Character  Recognition  (OCR).  Setelah  itu teks akan diterjemahkan dan hasil terjemahan tersebut akan diubah menjadi sebuah gambar yang diletakan di layar dalam bentuk  realitas  tertambah.  Penerjemahan  yang  dapat dilakukan oleh aplikasi ini adalah penerjemahan dari bahasa Inggris ke bahasa Indonesia.
Gambar 1.  Diagram alur interaksi pengguna dengan aplikasi.
Antonius Kevin Wiguna, Nanik Suciati, dan Wijayanti Nurul Khotimah Departemen Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember
e-mail : kevin.wiguna@gmail.com, nanik@if.its.ac.id, wijayanti@if.its.ac.id

## Aplikasi Penerjemah Gambar Teks Berbahasa Inggris Menggunakan Teknologi Realitas Tertambah pada Perangkat Berbasis Android
Diharapkan aplikasi teks berbasis realitas tertambah yang dibangun  ini  menjadi  sebuah  aplikasi  penerjemah  yang mudah  digunakan  dan  dapat  memberikan  hasil  terjemahan yang  cepat  serta  memiliki  keakuratan  translasi  yang  baik, sehingga  nantinya  dapat  digunakan  untuk  masalah-masalah dalam kehidupan nyata.

## II. PENELITIAN YANG SUDAH PERNAH DILAKUKAN
Realitas  tertambah  sudah  banyak  diaplikasikan  ke  dalam kehidupan sehari-hari. Pada [4], teknologi realitas tertambah digunakan  untuk  memberikan  sebuah  alternatif  pengalaman bermain  yang  baru, dengan  menggunakan  teknologi  realitas tertambah  berbasis  lokasi  yang  menjadikan  posisi  dan lingkungan pada dunia nyata sebagai bagian dari lingkungan permainan. Pada [5], teknologi realitas tertambah digunakan sebagai media untuk mengobati fobia pada serangga.
Penelitian  mengenai  penggunaan  teknologi  realitas tertambah  pada  aplikasi  penerjemah  gambar  teks  sudah pernah dilakukan pada [6]. Aplikasi menerima masukan dari pengguna  berupa  sentuhan  pada  gambar  kata  yang  ingin diterjemahkan  pada  tampilan  kamera.  Hasil  terjemahan ditampilkan  pada  posisi  gambar  yang  dipilih  dengan  warna dibuat  menyesuaikan  warna  dari  gambar  teks  yang  dipilih beserta latar belakangnya.  Aplikasi  mengambil gambar teks berdasarkan  hasil  pengenalan  tepi  menggunakan  deteksi gradien  gambar.  Aplikasi  menggunakan  algoritma  ESM sebagai  algoritma  pelacakan region  of  interest (ROI)  yang dipilih  untuk  menentukan  posisi  penggambaran  hasil terjemahan.  Aplikasi  tersebut  berjalan  pada  perangkat bergerak Nokia N900 dengan sistem operasi Maemo. Pustaka yang  digunakan  adalah  OpenCV,  libCVD,  dan  GStreamer. Resolusi frame yang ditangkap dari kamera perangkat sebesar 320x240  piksel.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan dataset  ICDAR  2003  dan  video  klip  yang  mengandung gambar teks.
Penelitian  yang  dibahas  pada  artikel  ini  mengadopsi aplikasi yang dibahas pada [6], dengan melakukan beberapa perubahan. Aplikasi pada penelitian ini berjalan pada sistem operasi  Android  dengan  menggunakan  resolusi frame masukan  yang  lebih  besar,  yaitu  1920x1080  piksel.  Pada proses pengambilan ROI, akan ditambahkan dua proses, yaitu pencarian  jarak  antar  huruf  pada  gambar  kata  yang  dipilih serta  melakukan  penghitungan  ulang  batas-batas  vertikal gambar  kata  setelah  penghitungan  batas-batas  horizontal. Kedua  hal  tersebut  dilakukan  untuk  menangani  jarak  antar huruf yang dapat berbeda-beda pada setiap gambar teks, dan untuk  memastikan  agar  setiap  huruf  pada  kata  yang  dipilih masuk ke dalam wilayah ROI. Pada proses pelacakan, akan digunakan  algoritma  yang  berbeda,  yaitu  menggunakan sebuah  metode  pelacakan  berbasis  pencocokan  histogram HSV.  Algoritma  ini  dipilih  karena  sifatnya  yang  sederhana untuk  menyesuaikan dengan  lingkungan perangkat aplikasi, agar aplikasi tidak  menjadi terlalu  lambat untuk digunakan. Selain  itu,  aplikasi  ini  dirancang  untuk  digunakan  dalam keadaan  perangkat  relatif  diam,  sehingga  tidak  dibutuhkan algortima  yang  terlalu  kompleks.  Pada  [7],  histogram  HSV digunakan sebagai fitur warna dalam sistem klasifikasi motif batik  dan  memberikan hasil  yang baik. Penggambaran hasil penerjemahan  tidak  berada  tepat  di  atas  gambar  kata  yang dipilih,  namun  berada  diatas  gambar  kata  tersebut,  disertai persegi yang menandai gambar kata yang dipilih. Hal tersebut dilakukan  agar  pengguna  dapat  melihat  gambar  kata  yang diterjemahkan beserta hasilnya pada waktu yang bersamaan, mempertimbangkan aspek ingatan jangka pendek ( short-term memory )  dari  pengguna,  sehingga  pengguna  tidak  perlu mengingat-ingat kata yang dipilih.

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN
A. Analisis Sistem
Aplikasi penerjemah gambar teks yang dibuat menggunakan  teknologi  realitas  tertambah.  Teknologi realitas  tertambah  dipilih  agar  masukan  gambar  yang mengandung  kata  yang  ingin  diterjemahkan  dapat  diambil secara  langsung  ( real  time )  melalui  kamera  perangkat bergerak  pengguna.  Pengambilan  gambar  masukan  melalui kamera bertujuan untuk mengurangi waktu pengguna dalam memasukan  kata  yang  ingin  diterjemahkan  dibandingkan dengan cara masukan lain seperti mengetikan kata.
Cara pengguna untuk berinteraksi dengan aplikasi adalah dengan  memilih  kata  yang  diinginkan  pada  gambar  dari kamera  perangkat  yang  ditampilkan  di  layar  perangkat pengguna. Pemilihan kata dilakukan dengan cara melakukan sentuhan  pada  gambar  kata  yang  ingin  diterjemahkan  oleh pengguna.
Hasil  terjemahan  yang  digambarkan  akan  berupa  persegi panjang  yang  menandai  wilayah  dari  gambar  kata  yang dipilih. Hasil penerjemahan kata akan berupa gambar persegi panjang  berisikan  kata  hasil  penerjemahan  dalam  bahasa Indonesia. Gambar tersebut diletakan di atas persegi penanda wilayah  gambar  teks  yang  dipilih.  Gambar  1  menunjukkan alur interaksi pengguna saat menggunakan aplikasi.

## B. Perancangan Arsitektur Aplikasi
Gambar  2  menunjukkan  diagram  alur  dari  arsitektur aplikasi secara keseluruhan. Arsitektur aplikasi dapat dibagi menjadi  tiga  bagian  utama,  yaitu  pengambilan  gambar  kata yang  akan  diterjemahkan  sebagai region  of  interest (ROI),
penerjemahan  kata,  dan  penambahan  tampilan  kamera perangkat dengan hasil terjemahan.
Pengambilan ROI merupakan tahap untuk mencari batas- batas dari gambar kata yang dipilih. Gambar 3 menunjukkan alur keseluruhan dari proses pengambilan ROI. Masukan dari tahap  ini  adalah  hasil  deteksi  tepian frame masukan  dari kamera perangkat menggunakan filter Sobel Gx dan Gy [8], sehingga didapatkan tepian vertikal dan horizontal. Selain itu juga  dilakukan thresholding dan  morfologi opening untuk mengurangi noise .  Proses  deteksi  wilayah  ROI  terbagi menjadi tiga bagian, yaitu pencarian batas vertikal (batas atas dan  bawah),  pencarian  jarak  antar  huruf  pada  gambar  kata yang  dipilih,  dan  pencarian  batas  horizontal  (batas  kiri  dan kanan).  Pencarian  batas-batas  vertikal  dilakukan  dengan menggunakan  hasil  deteksi  tepian  vertikal.  Pada  posisi sentuhan  pengguna,  dibuat  sebuah  garis  imajiner  dengan panjang  200  piksel.  Pada  posisi  setiap  piksel  dari  garis tersebut,  dicari  apakah  terdapat tepian  vertikal.  Apabila  ya, garis akan digeser sebanyak 2 piksel ke arah sumbu Y negatif untuk  batas  atas  dan  sumbu Y positif  untuk  batas  bawah. Panajng  garis  imajiner  dan  besar  pergeseran  ditentukan berdasarkan  eksperimen.  Penggeseran  dihentikan  ketika sudah tidak terdeteksi tepian pada setiap piksel garis imajiner tersebut. Batas atas dan bawah diambil dari posisi koordinat sumbu Y dari garis tersebut. Kemudian dilakukan pencarian jarak  antar  huruf  pada  gambar  teks  yang  dipilih.  Pencarian batas-batas  horizontal  dilakukan  dengan  menggunakan prinsip  yang sama, tetapi  menggunakan  hasil deteksi tepian vertikal  sebagai  masukannya  dan  garis  imajiner  yang digunakan berupa garis vertikal sepanjang tinggi gambar kata yang  didapatkan  dari  pencarian  batas-batas  vertikal.  Garis digeser secara horizontal ke arah sumbu X positif dan negatif sebanyak  1  piksel.  Besar  pergeseran  didapatkan  dari  hasil eksperimen. Untuk menangani ruang kosong antar huruf yang ditemui  saat  pencarian  batas-batas  horizontal,  sebelumnya dilakukan pencarian jarak antar huruf. Pencarian jarak antar huruf  dilakukan  dengan  menggunakan  prinsip  yang  sama dengan pencarian batas-batas horizontal, namun keluarannya adalah  lebar ruang kosong antara tepian horizontal dari dua huruf  pada  gambar  kata  yang  dipilih.  Saat  pencarian  batas- batas   horizontal, garis  imajiner akan digeser sesuai dengan jarak  antar  huruf  ketika  menemui  ruang  kosong. Jika  ruang kosong melebihi jarak antar huruf, maka disimpulkan ruang kosong  tersebut  sudah  berada  diluar  gambar  kata  dan pencarian dihentikan. Setelah batas-batas horizontal didapatkan, dilakukan pencarian ulang tinggi kata. Pencarian ulang  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  dengan  pencarian tinggi  kata  pada  proses  sebelumnya,  tetapi  panjang  garis imajiner  yang  digunakan  sesuai  dengan  lebar  gambar  kata. Dari proses ini didapatkan tinggi kata yang sebenarnya. Hasil dari proses pencarian ROI adalah koordinat-koordinat batas- batas ROI dan gambar ROI itu sendiri.
Proses  penerjemahan  kata  terbagi  menjadi  tiga  bagian, yaitu  pengenalan  kata,  penerjemahan,  dan  penggambaran hasil  terjemahan.  Pengenalan  kata  pada  ROI  dilakukan dengan menggunakan pustaka OCR Tesseract versi Android bernama tess-two  [9]. Kata bahasa Inggris  hasil pengenalan akan dikirimkan ke penerjemah. Penerjemah yang digunakan adalah
Yandex.  Translate  API  [10].  Kemudian  aplikasi  akan membuat  gambar  yang  berisikan  hasil  penerjemahan  dari bagian penerjemah. Gambar hasil penerjemahan yang dibuat berupa objek Mat OpenCV.
Gambar 3. Diagram alur pengambilan gambar kata sebagai ROI.
Gambar 4. Diagram alur proses pelacakan ROI (1).
Gambar 5. Diagram alur proses pelacakan ROI (2) .
Proses  penambahan    hasil  penerjemahan  pada  tampilan kamera aplikasi dilakukan dengan terlebih dahulu mendapatkan posisi ROI pada setiap frame yang didapatkan dari  kamera  perangkat.  Pencarian  posisi  ROI  dilakukan dengan menggunakan pelacak. Gambar 4 dan 5 menunjukkan alur  dari  pelacak  yang  digunakan.  Pelacak  yang  dibangun menggunakan  histogram  HSV  dari  gambar  ROI  sebagai masukan.  Pada frame masukan,  diambil  potongan  gambar seluas  wilayah  ROI  pada  posisi  ROI.  Potongan  gambar  ini merupakan  kandidat  hasil  pelacakan  ROI.  Kemudian  akan dibuat  histogram  HSV  dari  potongan  gambar  tersebut. Histogram  HSV  ROI  dan  potongan  gambar  yang  dibuat memiliki  jumlah  bin  8,3,3  untuk  channel  H,  S,  dan  V. Histogram  HSV  dari  potongan  gambar  tersebut  akan dicocokan dengan histogram HSV ROI menggunakan rumus Histogram  Correlation  dari  OpenCV  [11],  yang  akan menghasilkan  nilai  derajat  kecocokan.  Rumus  Histogram Correlation memiliki pendefinisian sebagai berikut:
Gambar 6. Contoh gambar kata sebelum (a) dan sesudah(b) . Dalam gambar di atas, kata yang dipilih adalah “BACKUP”.
Pada rumus (1) dan (2), H 1 dan H 2 masing-masing adalah histogram pertama dan kedua , k adalah nomor urut histogram , I dan J adalah nomor urut bin histogram, dan N adalah jumlah bin histogram. Keluaran dari rumus ini berupa nilai desimal dengan nilai 1 sebagai nilai maksimal (histogram sama). Nilai tersebut  akan  disimpan  dan  dibandingkan  dengan  hasil derajat  kecocokan  histogram  HSV  ROI  dengan  histogram kandidat  pelacakan  lainnya.  Kandidat  pelacakan  lainnya merupakan  potongan-potongan frame dalam  jangkauan  50 piksel dari posisi ROI ke arah atas, bawah, kiri, dan kanan. Setiap  kandidat  berjarak  2  piksel  antara  satu  sama  lain. Kandidat pelacakan ROI dengan derajat kecocokan tertinggi akan  diambil  sebagai  hasil  pelacakan  dan  akan  digunakan pada proses pelacakan selanjutnya.  Derajat kecocokan  yang dianggap paling tinggi adalah derajat dengan nilai yang lebih tinggi dengan derajat tertinggi sebelumnya
dengan  selisih  0.005.  Pada  posisi  hasil  pelacakan,  hasil penerjemahan akan digambar apabila telah siap. Jumlah bin histogram,  jangkauan  pelacakan,  jarak  antar  kandidat,  serta nilai  selisih  antara  derajat  kecocokan  tertingi  ditentukan berdasarkan eksperimen dengan mempertimbangkan performa  aplikasi  dan  kualitas  pelacakan.  Gambar  6 menunjukkan contoh penggambaran hasil penerjemahan.

## IV. UJI COBA DAN EVALUASI
Uji  coba  yang  dilakukan  terhadap  aplikasi  akan  terbagi menjadi  dua,  yaitu  uji  coba  kotak  hitam  untuk  mengetahui apakah setiap komponen aplikasi telah berjalan dengan baik atau tidak, dan uji coba terhadap pengguna untuk mengetahui tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  apliaksi  berdasarkan aspek-aspek pengujian yang ditetapkan.
Perangkat  uji  yang  juga  digunakan  dalam  pengembagan aplikasi adalah perangkat smartphone Asus Zenfone 2 Laser ZE500KL.

## A. Uji Coba Kotak Hitam
Komponen-komponen  aplikasi  yang  diujicoba  dalam  uji coba kotak hitam adalah pengambilan ROI, pengenalan kata, dengan  OCR,  penerjemahan  kata,  penggambaran  hasil,  dan pelacakan posisi ROI.
Data  uji  akan  terbagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  data  uji buatan dan data uji objek nyata. Pembagian data uji dilakukan untuk  menguji  kemampuan  aplikasi  dalam  menangani keadaan uji dan keadaan dunia nyata sehari-hari.
Data uji buatan akan dicetak pada kertas HVS ukuran A4. Faktor-faktor  pengujian  yang  dipilih  digunakan  dalam  data uji adalah  jumlah kata, bentuk karakter, dan warna. Faktor- faktor tersebut dipilih untuk mengetahui efeknya pada setiap komponen  aplikasi.  Untuk  jumlah  kata,  data  uji  buatan dibagi  menjadi  dua,  yaitu  satuan  dan  banyak.  Untuk  kata satuan,  kata  yang  digunakan  adalah  “Copyrights”.  Untuk kata  banyak,  digunakan  kata-kata  “One”,  “Two”,  “Three”, “Four”, “Five”, “Six”, “Seven”, “Eight”, dan “Nine”. Data uji kata banyak disusun  menjadi tiga kelompok, yaitu “One Two  Three”,  “Four  Five  Six”,  dan  “Seven  Eight  Nine”. Kelompok-kelompok  tersebut  dilatakan  berurutan  dari  atas ke bawah.
Pada  data  uji  kata  satuan  dan  kata  banyak,  warna  yang digunakan adalah hitam di atas latar belakang putih, merah di atas  latar  belakang  putih,  dan  warna  kuning  di  atas  latar belakang  biru.  Untuk  data  uji  kata  satuan,  jenis font yang digunakan adalah New Courier dan Consolas untuk jenis font dengan  luas  wilayah  karakter  yang  sama  ( fixed-pitch )  serta
(1) (2)
( a) ( b)
Arial Black dan Times New Roman untuk jenis font dengan luas wilayah karakter yang tidak sama ( non fixed-pitch ). Pada data uji kata banyak, jenis font yang digunakan hanya Arial Black. Ukuran huruf yang digunakan adalah 28 point dan 48 point .
Tabel 1. Hasil Pengujian pada Data Uji Buatan Kata Satuan Faktor Pengujian Nilai Rata-Rata Pengujian (1) (2) (3) (4) (5) Jenis Font Consolas 0.83 0.83 0.83 0.83 0.79 New Courier 1 1 1 1 0.62 Arial Black 0.83 0.83 0.83 1 0.83 Times New Roman 1 1 1 1 0.41 Ukuran 28 point 1 1 1 0.92 0.56 48 point 0.83 0.83 0.83 1 0.79 Warna Hitam  di atas putih 1 1 1 0.87 0.57 Merah di atas putih 0.87 0.87 0.87 1 0.75 Kuning di atas biru 0.87 0.87 0.87 1 0.72
Keterangan: (1): pengambilan ROI, (2): pengenalan kata dengan OCR, (3): penggambaran hasil penerjemahan (4): pelacakan ROI (keadaan diam), (5): pelacakan ROI (kedaan bergerak)
Tabel 2. Hasil Pengujian pada Data Uji Buatan Kata Banyak Faktor Pengujian Nilai Rata-Rata Pengujian (1) (2) (3) (4) (5) Kata One 1 1 1 0.83 0.75 Two 0.33 0.33 0.33 0.67 0.5 Three 0.5 0.5 0.5 1 0.7 Four 0.83 0.83 0.83 0.67 0.5 Five 0.66 0.66 0.66 0.83 0.42 Six 1 1 1 0.83 0.62 Seven 0.66 0.66 0.66 0.83 0.58 Eight 1 1 1 0.83 0.62
Nine 1 0.67 0.67 0.83 0.62
Ukuran 28 point 0.63 0.59 0.59 0.74 0.44 48 point 0.93 0.89 0.89 0.89 0.75 Warna Hitam  di atas putih 0.72 0.72 0.72 0.61 0.43 Merah  di atas putih 0.89 0.89 0.89 0.94 0.63 Kuning di atas biru 0.72 0.61 0.61 0.89 0.71
Keterangan: (1): pengambilan ROI, (2): pengenalan kata dengan OCR, (3): penggambaran hasil penerjemahan (4): pelacakan ROI (keadaan diam), (5): pelacakan ROI (kedaan bergerak)
Tabel 3. Hasil Pengujian pada Data Uji Objek Nyata Pengujian Nilai Rata-Rata Pengambilan area ROI 0.87 Pengenalan kata dengan OCR 0.87 Penggambaran hasil penerjemahan 0.87 Pelacakan ROI (keadaan diam) 0.5 Pelacakan ROI (keadaan bergerak) 0.31
Untuk data uji yang menggunakan objek nyata, digunakan sisi depan dari kardus kemasan produk “Seagate Backup Plus Slim 2 TB”. Data uji yang digunakan adalah kata-kata dalam Bahasa Inggris diluar nama merek dan singkatan. Kata-kata tersebut  adalah:  “BACKUP”,  “PLUS”,  “Slim”,  “Portable”, “Storage”, “Backup”, “made”, dan “easy”.
Pada pengujian pengambilan ROI, pengenalan kata dengan OCR,  penerjemahan  kata,  penggambaran  hasil,  dan pelacakan
ROI  pada  kedaan  diam,  perangkat  uji  diletakan  pada tripod dan  diletakan  sejauh  25  sentimeter  pada  ruangan berpencahayaan  baik.  Sentuhan  dilakukan  pada  huruf  di bagian tengah  masing-masing  gambar kata. Hasil  pengujian diberi nilai 1 jika berhasil dan nilai 0 jika gagal.
Pada  pengujian  pengambilan  ROI,  dilihat  apakah  persegi ROI  melingkupi  kata  yang  dipilih  dengan  baik.  Dari  hasil pengujian  pada  Tabel  1,  2,dan  3,  terlihat  bahwa  hasil pengujian cukup  baik, namun terdapat  beberapa  kata dalam data  uji  buatan  kata  banyak  dengan  nilai  yang  kecil,  yaitu “Two”  dan  “Three”.  Berdasarkan  hasil  analisa  data  deteksi tepi, terdapat huruf-huruf yang tepiannya saling berimpitan
atau saling tumpang tindih antara yang satu dengan yang lain. Hal  ini  menyebabkan  jarak  antar  huruf  menjadi  sulit  untuk ditemukan. Untuk mengatasi hal ini, diperlukan penanganan yang  lebih  baik  terhadap  data  deteksi  tepi,  salah  satunya dengan  melakukan preprocessing yang  lebih  baik  terhadap data deteksi tepi atau frame masukan.
Pada  pengujian  pengenalan  kata  dengan  OCR,  dilihat apakah OCR mampu memberikan hasil pengenalan kata yang baik. Pengujian OCR dilakukan dalam satu rangkaian dengan pengujian  pengambilan  area  ROI.  Apabila  pada  saat pengujian  ROI  area  ROI  tidak  bisa  didapatkan,  maka  hasil OCR dianggap tidak ada. Dari hasil pengujian pada Tabel 1, 2,dan  3,  terlihat  bahwa  hasil  pengujian  cukup  baik.  Untuk setiap  pengambilan  ROI  yang  sukses,  pengenalan  kata mampu  berjalan  dengan  baik.  Namun  terdapat  kegagalan pada  data  uji  kata  banyak  pada  kata  “Nine”.  OCR  tidak mampu memberikan hasil pengenalan sama sekali untuk kata tersebut.
Pada  pengujian  penerjemahan  kata,  dilihat  apakah penerjemah  mampu  menerjemahkan  kata  bahasa  Inggris  ke bahasa  Indonesia  dengan  baik.  Masukan  dari  pengujian  ini adalah  hasil  pengenalan  OCR  dari  setiap  kata  pada  data  uji yang dapat dengan sukses dikenali dan sesuai dengan gambar kata. Dari hasil pengujian pada Tabel 4, terlihat bahwa kata- kata  pada  data  uji  buatan  mampu  diterjemahkan  ke  dalam bahasa  Indonesia  dengan  baik.  Pada  data  uji  objek  nyata, terdapat  kata-kata  yang  tidak  mampu  diterjemahkan  oleh penerjemah.
Pada  pengujian  penggambaran  hasil  penerjemahan,  dilihat apakah  penggambaran  hasil  penerjemahan  berjalan  dengan baik atau tidak. Pengujian penggambaran hasil penerjemahan dilakukan  dalam  satu  rangkaian  dengan  pengujian pengambilan area ROI dan pengenalan kata dengan OCR.
Apabila  pada  suatu  kasus  pengujian  ROI  area  ROI  tidak bisa  didapatkan  atau  OCR  gagal  mengenali  gambar  kata, maka  kasus  pengujian  tersebut  dianggap  gagal.  Dari  hasil pengujian  pada  Tabel  1,  2,dan  3,  terlihat  bahwa  untuk pengambilan  ROI  dan  pengenalan  kata  dengan  OCR  yang sukses,  penggambaran  hasil  penerjemahan  mampu  berjalan dengan baik.
Pada pengujian pelacakan ROI pada keadaan diam, dilihat apakah pelacak mampu mendapatkan posisi ROI dengan baik dalam keadaan diam. Sentuhan dilakukan pada bagian tengah masing-masing  gambar  kata.  Apabila  setelah  melakukan sentuhan  ROI  agal  terambil,  sentuhan  diulangi  hingga  ROI terambil  dengan  baik  dan  sesuai  dengan  area  gambar  kata yang  diuji.  Pada  setiap  kata  yang  diuji,  hasil  uji  dikatakan sukses apabila lebih dari 50 persen gambar kata berada pada persegi  ROI  selama  2  detik  setelah  hasil  penerjemahan tergambar pada layar.  Dari hasil pengujian pada  Tabel  1, 2, dan 3, terlihat bahwa hasil uji pada data uji kata buatan cukup baik. Pada data uji objek nyata, nilai rata-rata hasil pengujian rendah. Kesalahan terjadi pada kata berwarna hitam dengan latar belakang putih. Dari hasil analisa histogram HSV ROI dengan histogram HSV potongan hasil pelacakan yang salah, terlihat  bahwa  nilai  derajat  kecocokan  yang  didapatkan tinggi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  histogram  tidak mencerminkan  perbedaan  yang  signifikan  antara  daerah gambar  dengan  piksel  berwarna  gelap  kehitaman  (gambar kata) dengan daerah dengan piksel yang lebih terang (gambar latar  belakang).  Untuk  mengatasi  hal  ini,  diperlukan  bin histogram  yang  lebih  banyak  pada channel Value,  yang mengatur tingkat kecerahan warna, sehingga aplikasi dapat
dengan  lebih  baik  membedakan  piksel  berwarna  gelap menuju  hitam,  berwarna  terang  menuju  putih,  dan diantaranya.
Pada  pengujian  pelacakan  ROI  pada  keadaan  bergerak, dilihat  apakah  pelacak  mampu  mendapatkan  posisi  ROI dengan baik dalam keadaan bergerak. Prosedur pengambilan masukan  sama  dengan  pengujian  pelacakan  dalam  keadaan diam,  namun  pada  pengujian  ini,  perangkat  dipegang  di tangan  dengan  jarak  sejauh  25  sentimeter  dari  data  uji. Perangkat  digerakan  ke  atas,  bawah,  kiri,  dan  kanan  sejauh 1.5 sentimeter. Pada setiap kata yang diuji, hasil uji dikatakan sukses  apabila  lebih  dari  50  persen  gambar  kata  berada padapersegi ROI. Dari hasil pengujian pada Tabel 1, 2, dan 3, terlihat  bahwa  pada  hasil  pengujian  menggunakan  data  uji buatan,  terlihat  bahwa  ukuran  kata  28 point memiliki  nilai pengujian  rata-rata  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan nilai  rata-rata  dari  ukuran  kata  48 point .  Hal  ini  dapat disebabkan  oleh  jangkauan  pelacakan  yang  ditetapkan sebanyak 50 piksel ke atas, bawah, kiri, dan kanan. Terdapat perbedaan  antara  pergeseran  sebanyak  50  piksel  pada  ROI yang  lebih  besar  dengan  ROI  yang  lebih  kecil.  Jangkauan pelacakan relatif terhadap ROI lebih besar pada ukuran teks yang lebih besar dibandingkan dengan ukuran teks yang lebih kecil. Selain itu, masalah derajat kecocokan histogram HSV yang  ditemui  pada  pengujian  pelacakan  pada  kondisi  diam juga ditemui disini, namun kesalahan juga terjadi pada warna selain  teks  hitam  di  atas  latar  belakang  putih.  Gambar  kata yang  berbeda  dapat  memiliki  derajat  kecocokan  histogram yang tinggi.
Tabel 4. Hasil Pengujian Penerjemahan Kata Data Uji Kata Hasil Penerjemahan Nilai Buatan Copyrights Hak Cipta
1 One Satu 1 Two Dua 1 Three Tiga 1 Four Empat 1 Five Lima 1 Six Enam 1 Seven Tujuh 1 Eight Delapan 1 Nine Sembilan
1 Objek Nyata BACKUP
CADANGAN 1 PLUS PLUS 0 Slim - 0 Portable Portable 0 Storage Penyimpanan 1 Backup Cadangan 1 made dibuat 1 easy mudah 1

## A. Uji Coba pada Pengguna
Uji coba pada pengguna dilakukan menggunakan perangkat uji  pada  ruangan  berpencahayaan  baik.  Uji  coba  dilakukan pada  lima  orang  pengguna.  Pengguna  diminta  untuk mengoperasikan  aplikasi  untuk  menerjemahkan  kata-kata pada  data  uji.  Untuk  uji  coba  ini,  data  uji  yang  digunakan adalah  benda  sehari-hari,  yaitu  papan  penanda,  kemasan produk, dan surat kabar. Setelah mencoba aplikasi, pengguna diminta  untuk  mengisi  kuesioner  untuk  memberikan penilaian  terhadap  indikator  dari  masing-masing  aspek
pengujian. Nilai  yang diberikan berada pada rentang nilai 1 untuk  sangat  tidak  puas  dan  6  untuk  sangat  puas.  Aspek pengujian  yang  dinilai  ada  tiga  macam,  yaitu  kenyamanan aplikasi,  performa  aplikasi  dan  kemudahan  penggunaan aplikasi.
Tabel  5  menunjukkan  nilai  rata-rata  dari  setiap  indikator dan  aspek  pengujian.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa pengguna merasa puas untuk setiap aspek pengujian aplikasi.
Tabel 5.
Hasil Pengujian Aplikasi pada Pengguna Aspek Indikator Rata-Rata Nilai Kenyamanan Aplikasi Kenyamanan tampilan antar muka 4.80 Kenyamanan menggunakan sentuhan sebagai metode masukan 5.20 Kenyamanan  melihat  hasil terjemahan 4.60 Rata-Rata 4.87 Pembulatan 5 Performa Aplikasi Performa Aplikasi 4.80 Kecepatan Mendapatkan Hasil Terjemahan 5.20 Rata-Rata 5.00 Pembulatan 5 Kemudahan Penggunaan Aplikasi Kemudahan  penggunaan saat uji coba 4.80 Kemudahan  penggunaan untuk  kebutuhan  sehari- hari 4.80 Rata-Rata 4.80 Pembulatan 5

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  artikel  ini,  dibahas  perancangan  dan  pengujian  dari aplikasi  aplikasi  penerjemah  gambar teks  berbahasa  Inggris menggunakan  teknologi  realitas  tertambah  pada  perangkat berbasis Android.
Proses  pengambilan  ROI  dilakukan  dengan  mendeteksi wilayah  kata  yang  dipilih  menggunakan  hasil  deteksi  tepi dengan filter Sobel. Hasil pengujian menunjukkan nilai yang baik, dengan adanya  masalah dalam  menangani ruang antar huruf dan diperlukannya preprocessing untuk mengolah data tepian yang tidak baik.
Pengenalan  teks  dilakukan  dengan  bantuan  pustaka Tesseract  OCR,  sementara  penerjemahan  teks  dari  bahsa Inggris  ke  bahasa  Indonesia  dilakukan  dengan  kakas  bantu Yandex.  Translate  API.  Hasil  uji  coba  kotak  hitam menunjukkan nilai yang baik untuk pengenalan kata dengan OCR. Untuk perjemahan teks, masih terdapat  bahasa dalam bahasa  Inggris  yang  tidak  mampu  diterjemahkan  ke  bahasa Indonesia.  Untuk  pengembangan  ke  depannya,  dapat  dicari kemungkinan  penggunaan  penerjemah  dengan  kosakata bahasa Inggris dan Indonesia yang lebih lengkap Penambahan  grafis  pada frame masukan  dari  kamera dengan hasil terjemahan dilakukan dengan membuat sebuah gambar  menggunakan objek Mat OpenCV  yang berisi  hasil terjemahan. Hasil terjemahan digambar pada frame masukan di  atas  gambar  teks  yang  diterjemahkan  berdasarkan  posisi gambar  teks  yang  didapatkan  dari  proses  pelacakan.  Proses pelacakan ROI dilakukan dengan membandingkan histogram HSV dari ROI dengan histogram HSV dari daerah pelacakan. Pelacakan mencari tingkat kemiripan histogram yang paling tinggi dengan  menggunakan rumus   Histogram  Correlation.
Hasil  uji  coba  kotak  hitam  menunjukkan  nilai  yang  rendah saat pelacak digunakan dalam kondisi bergerak dikarenakan faktor jangkauan pelacakan dan histogram HSV. Pengembangan selanjutnya dapat mencoba algoritma pelacak lainnya  yang  dapat  berjalan  dengan  baik  pada  lingkungan perangkat  bergerak  Android  serta  cocok  untuk  pelacakan posisi gambar kata.
Berdasarkan pengujian oleh pengguna, penguji merasa puas dengan kenyamanan, performa, dan kemudahan penggunaan aplikasi.  Penguji  memberikan  saran  untuk  memperbaiki tingkat frame per  detiknya.  Hal  ini  menjadi  salah  satu kesulitan  utama  dalam  pengembangan  aplikasi  ini.  Untuk pengembangan  selanjutnya,  dapat  digunakan  perangkat Android dengan spesifikasi yang lebih baik dan memperkecil resolusi frame masukan  sehingga  jumlah  data  yang  harus diolah menjadi lebih kecil.
DAFTAR PUSTAKA [1] “Google Terjemahan.” [Online].
Available:
https://translate.google.co.id/?hl=id. [Accessed: 24-Jul-2018].
[2] “Menerjemahkan  dengan  ucapan  -  Komputer  -  Bantuan  Google Translate.” [Online]. Available: https://support.google.com/translate/answer/6142468?hl=id&ref_topi c=7011659. [Accessed: 24-Jul-2018].
[3] “Menerjemahkan  dengan  tulisan  tangan  atau  keyboard  virtual  - Komputer  -  Bantuan  Google  Translate.”  [Online].  Available: https://support.google.com/translate/answer/6142469?hl=id&ref_topi
c=7011659. [Accessed: 24-Jul-2018].
[4] R. R. H, D. Herumurti, I. Kuswardayan, A. Yuniarti, W. N. Khotimah, and N. B. Fauzan, “Location Based Augmented Reality Game Using Kudan  SDK,” Inf.  Commun.  Technol.  Syst.  (ICTS),  2017  11th  Int. Conf. , pp. 307–310, 2017.
[5] F.  Fatharany,  R.  R.  Hariadi,  D.  Herumurti,  and  A.  Yuniarti, “Augmented reality application  for cockroach phobia therapy using everyday  objects  as  marker  substitute,”  in Proceedings  of  2016 International  Conference  on  Information  and  Communication Technology and Systems, ICTS 2016 , 2017.
[6] V.  Fragoso,  S.  Gauglitz,  S.  Zamora,  J.  Kleban,  and  M.  Turk, “TranslatAR: A mobile augmented reality translator,” in 2011 IEEE Workshop  on  Applications  of  Computer  Vision  (WACV) ,  2011,  pp. 497–502.
[7] N.  Suciati,  A.  Kridanto,  M.  F.  Naufal,  M.  Machmud,  and  A.  Y. Wicaksono, “Fast discrete curvelet transform and HSV color features for batik image clansificotlon,” in 2015 International Conference on Information  &  Communication  Technology  and  Systems  (ICTS) , 2015, pp. 99–104.
[8] “Feature  Detectors  -  Sobel  Edge  Detector.”  [Online].  Available: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/sobel.htm.  [Accessed:  25- Jul-2018].
[9] “GitHub  -  rmtheis/tess-two:  Fork  of  Tesseract  Tools  for  Android.” [Online].  Available:  https://github.com/rmtheis/tess-two.  [Accessed: 25-Jul-2018].
[10]  “Translate  API  —  Yandex  Technologies.”  [Online].  Available: https://tech.yandex.com/translate/. [Accessed: 25-Jul-2018].
[11]  “Histogram  Comparison  —  OpenCV  2.4.13.4  documentation.” [Online]. Available: https://docs.opencv.org/2.4.13.4/doc/tutorials/imgproc/histograms/hi stogram_comparison/histogram_comparison.html. [Accessed: 25-Jul- 2018].