Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual  Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
Sistem Pengenalan Pola Huruf Braille Berbasis Audio Menggunakan Metode Naïve Bayes
Elsen Ronando 1 , Aris Sudaryanto 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya Jl. Semolowaru No 45 Surabaya
1 elsen.ronando@untag-sby.ac.id

## Abstrak
Penyandang  tuna  netra  saat  ini  memliki  keterbatasan  dalam  mengembangkan pengetahuannya.  Keterbatasan  ini  disebabkan  penyandang  tuna  netra  masih  menggunakan huruf  braille  dalam  berinteraksi.  Sehingga,  informasi  yang  diterima  oleh  penyandang  tuna netra menjadi lebih lambat dibandingan dengan masyarakat pada umumnya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan sistem pengenalan pola huruf braille ke suara. Terdapat beberapa tahapan agar huruf braille dapat dikenali dengan baik, yaitu tahap pengolahan citra digital dan tahap pengenalan pola menggunakan metode naïve bayes. Pada tahap pengolahan citra  digital,  terdapat  beberapa  proses,  yaitu  proses  akusisi  citra,  enhancement,  filtering, segmentasi,  dan  ekstraksi  fitur.  Pada  tahap  pengenalan  pola,  metode  naive  bayes  digunakan untuk  memprediksi  hasil  pola  huruf  braille  yang  dikenali.  Hasil  pengenalan  pola  tersebut kemudian  dikonversi  kedalam  bentuk  audio  menggunakan  piranti  raspberry  pi.  Berdasarkan hasil evaluasi, sistem ini memiliki kemampuan yang baik dalam mengenali huruf braille dengan akurasi 88,172% dan waktu rata-rata respon piranti kedalam bentuk audio sebesar 5 sekon.
Kata kunci— Tuna netra, Huruf Braille, Naïve Bayes

## Abstract
Blind people currently have limitations in developing their knowledge. The limitation is due to blind people still using braille character in interacting. Thus, the information received by blind people is slower than the general public. To overcome this problem, we propose a braille character pattern recognition system. There are several steps to recognize the braille character, as follows the digital image processing and pattern recognition using the naïve Bayes method. In the digital image processing step, there are several processes, such as the image acquisition process, enhancement, filtering, segmentation, and feature extraction. In the pattern recognition phase,  the  naive  bayes  method  is  used  to  predict  the  results  of  recognizable  braille  character patterns. The pattern recognition result is then converted into audio form using a raspberry pi device. Based on the results of our evaluation, the system is outperformed to recognize braille character with an accuracy of 88.172% and the average response time of the device into audio form about 5 seconds.
Keywords— Blind People, Braille Character, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini, teknologi memiliki peran yang sangat penting bagi kehidupan manusia. Dengan  teknologi,  sebuah  informasi  sangat  mudah  untuk  diperoleh.  Akan  tetapi, informasi maupun pengetahuan ini sangat sulit diperoleh dengan cepat dan akurat bagi kalangan  tertentu,  khususnya  para  penyandang  tuna  netra.  Ini  disebabkan  mereka memerlukan alat bantu untuk membaca maupun menulis, yaitu huruf braille. Pola huruf
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual  Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
braille dengan enam titik yang terbagi dalam tiga baris dan dua kolom, memiliki tingkat kompleksitas  yang  tinggi  untuk  dipahami  secara  cepat.  Akibatnya,  para  penyandang tuna  netra  lebih  lambat  dalam  memperoleh  informasi  maupun  pengetahuan  daripada masyarakat pada umumnya.
Beberapa  riset  banyak  dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan  ini,  seperti mengubah  citra  huruf  braille  kedalam  bentuk  teks  menggunakan  metode  k-nearest neighbor  (Sigit  Sulistyawan  dkk,  2011:  1)  maupun  menggunakan support  vector machine (Augustia Muliawati dkk, 2011:  1). Namun,  hasil  yang diperoleh berupa teks tersebut tidak dapat digunakan oleh para penyandang tuna netra itu sendiri. Metodologi baru  pengenalan  pola  huruf  braille  ke  bentuk  suara  menggunakan  perangkat  chip  juga dikembangkan  oleh  (Sudhir  Rao  Rupanagudi  dkk,  2014:  1-6).  Sistem  yang dikembangkan  memiliki  kecepatan  dan  akurasi  yang  cukup  baik,  namun  terbatas  pada kalimat  tertentu.  Teknik  pengenalan  pola  teks  kedalam  bentuk  suara  menggunakan pengolahan citra yang terintegrasi perangkat chip juga diterapkan oleh (Hima Pradeep V dkk,  2014:  174-176),  meliputi  akuisisi,  enhancement,  filtering,  segmentasi  gambar. Sementara  itu,  (P.P.  Chitte  dkk,  2015:  263-268)  mengembangkan  sistem  pengenalan pola  huruf  braille  kedalam  bentuk  suara  dengan  integrasi  perangkat  chip.  Meskipun akurasi  dari  sistem  yang  dikembangkan  cukup  tinggi,  sistem  tersebut  belum  mampu mengevaluasi suara dalam kondisi-kondisi tertentu.
Atas dasar inilah, penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem pengenalan pola  cerdas  yang  mampu  secara  otomatis  mengubah  karakter  braille  kedalam  bentuk audio/suara.  Karakter  braille  diolah  menggunakan  proses  pengolahan  citra  dalam beberapa  tahapan,  seperti  filtering,  segmentasi,  dan  ekstraksi  fitur  gambar.  Kemudian, fitur tersebut diidentifikasi menggunakan metode pengenalan pola, yaitu naïve bayes. Untuk  mendukung  mobilitas  penggunaan  dari  sistem  yang  dikembangkan,  perangkat raspberry  pi  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Piranti raspberry  pi digunakan  karena memiliki tingkat kompabilitas yang lebih baik daripada perangkat  yang lain. Beberapa huruf braille diujicoba dalam sistem ini untuk mengevaluasi sistem yang telah dibangun. Dengan  sistem  pengenalan  pola  huruf  braille  ke  suara/audio  ini  dapat  memberikan informasi  secara  cepat  dan  tepat  kepada  para  penyandang  tuna  netra.  Sehingga,  para penyandang  tuna  netra  memiliki  tingkat  kesamaan  pengetahuan  dengan  masyarakat pada umumnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  ini  merupakan  tahapan  metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini sebagai berikut:

## 2.1. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, data yang digunakan meliputi:
1. Data training dan data testing
Data  ini  digunakan  sebagai  proses  pengenalan  dan  pengujian  sistem.  Sampel data  yang  digunakan  adalah  data  huruf braille dengan  pola  enam  titik  dalam bentuk *.jpg.
2. Data target Data  ini  diperoleh  dari  data training ,  yaitu  berupa  target  huruf  yang mengidentifikasi dari karakter braille , yaitu berupa huruf abjad A-Z.
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual  Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585

## 2.2. Pengolahan Data
Pada  fase  pengolahan  data,  data  berupa  gambar  karakter braille diolah menggunakan  prinsip  pengolahaan  citra  digital  untuk  memperoleh  fitur  karakteristik dari setiap karakter braille . Setelah itu, fitur dari masing-masing karakter braille dilatih menggunakan  metode naïve  bayes .  Proses  pengolahan  sinyal  digital  untuk mengidentifikasi  huruf braille juga  diterapkan  dalam  fase  ini  dengan  dukungan perangkat raspberry  pi .  Tahapan-tahapan  dari  fase  pengolahan  data  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Pengolahan Citra Digital
a. Akuisisi  Gambar,  proses  pengambilan  gambar  karakter braille menggunakan kamera digital.
b. Teknik enhancement , proses pengaturan kontras gambar karakter braille .
c. Filtering , digunakan untuk mengurangi noise atau gangguan pada gambar karakter braille .
d. Segmentasi,  digunakan  untuk  membagi  teks  karakter braille kedalam segmen-segmen huruf karakter braille .
e. Ekstraksi  ciri,  digunakan  untuk  menentukan  fitur  dari  masing-masing karakter huruf braille .
2. Pengenalan Pola Gambar Pada tahapan ini, fitur karakter braille dilatih menggunakan metode naïve bayes . Proses pelatihan ini akan menggunakan beberapa parameter kondisi.
3. Pengolahan Sinyal Digital Tahapan ini menghasilkan sinyal suara berdasarkan identifikasi pola huruf
braille yang  dikenali.  Perangkat raspberry  pi digunakan  untuk  mendukung proses pengolahan sinyal digital.

## 2.3. Perancangan Antarmuka
Pada  tahapan  ini,  tampilan  antarmuka  dirancang  berdasarkan Graphical  User Interface (GUI).  Tujuan  dari  penggunaan  rancangan  antarmuka  berdasarkan  GUI  ini adalah untuk memudahkan tampilan dalam penggunaan sistemnya.

## 2.4. Perancangan Arsitektur Sistem
Pada  tahapan  ini,  struktur  perangkat  lunak  berbasiskan  GUI  dikonsep  dalam sebuah sistem yang terkonseptual dan terintegrasi dengan perangkat raspberry pi .

## 2.5. Implementasi Sistem
Dalam  tahapan  ini,  beberapa  rancangan  sistem  diintegrasikan  dalam  bahasa pemrograman  yang  sistematis.  Sehingga,  terbangun  sebuah  sistem  konverter  karakter braille kedalam bentuk suara yang baik dan terstruktur.

## 2.6. Uji Coba Sistem dan Evaluasi
Pada  tahapan  ini,  sistem  konverter  diuji  dan  dievaluasi  kemampuannya. Sehingga,  dapat  digunakan  sebagai  landasan  untuk  mengambil  sebuah  kesimpulan terhadap  performansi  yang  dikembangkan  dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang muncul.
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual  Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
Pra Penelitian Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Pengolahan Data Penetapan Tujuan Kajian Literatur Mulai Perancangan Antar Muka Perancangan Arsitektur Sistem Implementasi Sistem Uji Coba Sistem Evaluasi Pelaporan Selesai

## 2.7. Pelaporan
Pada  tahapan  ini,  publikasi  jurnal  ilmiah  penelitian  dilakukan  pada  akhir penelitian,  dimana  dalam  hal  ini  beberapa  pengamatan  penelitian  mulai  dari implementasi  hingga  uji  coba  menjadi  sorotan  utama  untuk  mengidentifikasi  kekuatan dan kelemahan dari sistem yang dibangun dan dilaporkan dalam jurnal ilmiah.
Gambar  1  merupakan  alur  tahapan  metode  penelitian  yang  diterapkan  dalam penelitian ini.
Gambar 1. Alur Tahapan Metode Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  dijelaskan  tentang  hasil  dan  pembahasan  dalam  penelitian  ini sebagai berikut:

## 3.1. Hasil Pengumpulan Data
Dalam  tahap  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  buku  braille (Didi  T,  2005).  Data  tersebut  kemudian  diakusisi  sesuai  alfabet  huruf  menggunakan
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual  Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
kamera  digital  dan  dicrop  dengan  resolusi  71x99  piksel,  serta  disimpan  dalam  bentuk *jpg seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Huruf a
Huruf b
Huruf c Huruf d
Huruf e Huruf f
Gambar 2. Sample Data Huruf Braille
Set data huruf braille yang telah diperoleh dibagi menjadi dua bagian,  yaitu set data untuk  tahap pelatihan dan set  data untuk  tahap pengujian dengan prosentase 70% untuk  data  pelatihan  dan  30%  untuk  data  pengujian.  Setiap  set  data  huruf  memiliki beberapa huruf braille yang sama, missal huruf braille a sebanyak 10 huruf braille yang sama dan seterusnya.

## 3.2. Hasil Pengolahan Data
Pada  tahap  ini,  set  data  diolah  menggunakan  teknik  pengolahan  citra  digital untuk  menemukan  fitur  ciri  dari  masing-masing  huruf braille .  Tahapan  teknik pengolahan citra digital antara lain:

## a. Teknik Enhancement
Teknik  ini  menerapkan  transformasi  citra  dari  RGB  (Warna)  ke  dalam bentuk Grayscale (Hitam  Putih).  Tujuan  dari  teknik  ini  adalah  untuk  menentukan area  pembeda  pada  citra  dengan  hanya  dua  warna  hitam  dan  putih.  Gambar  3 menunjukkan hasil proses enhancement RGB ke Grayscale pada huruf braille .
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual  Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
Gambar 3. Hasil Proses Enhancement
Berdasarkan Gambar 3 tersebut, tampak bahwa hasil proses enhancement tidak berbeda dengan data citra aslinya. Namun, nilai matriksnya sangat berbeda dengan data citra aslinya.
b. Teknik Filtering
Teknik  ini  bertujuan  untuk  menghilangkan noise (gangguan)  yang  ada dalam  citra.  Sehingga,  hasil  citra  yang  diberikan  lebih  halus.  Dalam  tahap  ini, metode median  filter diterapkan  karena  paling  banyak  digunakan  untuk menghilangkan  gangguan  pada  citra.  Gambar  4  menunjukkan  pengolahan  data enhancement menggunakan teknik filtering .
Gambar 4. Hasil Proses Filtering
c. Teknik Segmentasi
Teknik  ini  berguna  untuk  membagi  citra  ke  dalam  segmen  dan memfokuskan  pada  obyek  tertentu.  Pada  tahap  ini  citra  hasil  terbaik  citra menggunakan  parameter  ambang  batas  ( threshold )  bernilai  0,5,  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Proses Segmentasi
d. Teknik Ekstraksi Ciri/Fitur
Setelah  hasil  proses  segmentasi  diperoleh,  tahapan  selanjutnya  adalah melakukan  ektraksi  ciri/fitur.  Tahap  ini  bertujuan  untuk  menentukan  ciri  dari setiap masing-masing huruf braille . Metode yang digunakan dalam ekstraksi ciri ini adalah metode pembagian region dan pemberian nilai ketajaman warna citra seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual  Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
Tabel 1. Data Hasil Ekstraksi Fitur
Fitur-1 Fitur-2 Fitur-3 Fitur-4 Fitur-5 Fitur-6 Target 37,37 0.0014 0.0042 0.0091 0.0079 0,0095 a 29,96 0.0046 34.88 0.00011 0.0033 00016 b

## 3.3. Hasil Perancangan dan Implementasi Sistem
Gambar 6. Rancangan Arsitektur Sistem
Berdasarkan Gambar 6, set data yang diperoleh dari data sekunder buku braille dianalisa dan diakuisisi per huruf braille sesuai abjad. Kemudian, set data hasil akuisisi dioleh  menggunakan  prinsip  pengolahan  citra  digital  menggunakan  beberapa  rahapan, yaitu grayscale, filtering, dan segmentasi. Setelah itu, proses ektraksi fitur menggunakan metode  segmen  dan  analisa  warna  citra  dilakukan.  Set  data  yang  telah  memiliki  fitur disimpan  dan  dibagi  menjadi  dua  bagian  set  data,  yaitu  set  data  latih  dan  set  data  uji. Data  latih  kemudian  dilatih  menggunakan  metode  naïve  bayes  untuk  menghasilkan model  latih.  Model  latih  tersebut  digunakan  untuk  proses  pengujian.  Hasil  pengujian berupa  pengenalan  pola  huruf  braille  selanjutnya  diubah  kedalam  bentuk  audio menggunakan dukungan perangkat raspberry pi
Pada  tahap  berikutnya,  dilakukan  implementasi  antar  muka  menggunakan GUI Interface Matlab.  Gambar  7  menunjukkan  rancangan  implementasi  antar  muka  dalam penelitian ini.
Buku Braille Akuisisi Citra Pengolahan Citra Digital Filtering Grayscale Segmentasi Ekstraksi Fitur Data Latih Data Uji
Naïve Bayes Model
Prediksi Audio Raspberry pi
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual  Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
Gambar 7. Rancangan Antar Muka Sistem
Gambar  8  menunjukkan  rancangan  integrasi  program  pengenalan  huruf braille dengan perangkat raspberry pi .
Gambar 8. Rancangan Integrasi Program dengan Perangkat Raspberry Pi

## 3.4. Hasil Pengenalan Pola
Tahap  berikutnya  adalah  melakukan  proses  pengenalan  pola  menggunakan metode naïve bayes . Fitur set data huruf braille yang diperoleh dalam tahap ektraksi ciri kemudian  dilatih  dan  diuji.  Dalam  proses  pelatihan,  terdapat  232  set  data  dilatih menggunakan  metode naïve  bayes .  Setelah  proses  pelatihan,  diperoleh  model  yang digunakan untuk proses pengujian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Model dari Proses Pelatihan Naïve Bayes
Dalam  proses  pengujian,  terdapat  93  set  data  diuji  berdasarkan  model  yang diperoleh  dari  hasil  pelatihan  sebelumnya.  Hasil  dari  pengujian  tersebut  kemudian
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual  Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
dianalisa  kemampuannya  dalam  mengenali  pola  huruf braille ,  seperti  tingkat  akurasi pengenalan  pola.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  telah  dilakukan,  pola  huruf braille dapar  dikenali  sebesar  88,172%  menggunakan  metode naïve  bayes, artinya  hanya  82 huruf braille dikenali dari 93 data uji.

## 3.5. Hasil Respon Piranti
Untuk hasil respon, peranti raspberry pi ini memerlukan waktu rata-rata 5 sekon dalam mengkonversi hasil pengenalan huruf braille ke dalam bentuk audio.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpukan  sebagai berikut:
1. Metode Naïve Bayes dapat mengenali karakter huruf braille secara baik dengan akurasi 88,172% dimana hanya 82 data yang dikenali dari 93 data uji.
2. Rata-rata perangkat raspberry pi merespon hasil pengenalan pola huruf braille ke dalam bentuk audio dalam waktu 5 sekon.
3. Penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  penelitian  yang  terkait, terutama dalam bidang pengenalan pola.

## 5. SARAN
Untuk  mengembangkan  penelitian  ini  selanjutnya,  teknik  pengolahan  citra digital  dan  metode  pengenalan  pola  yang  lain  dapat  dievaluasi  hasilnya  dan dibandingkan  performansinya  dengan  hasil  evaluasi  dalam  penelitian  ini.    Selain  itu, waktu  komputasi  dapat  dievaluasi  selanjutnya  untuk  menganalisa  kecepatan  sistem dalam  mengenali  pola.  Penelitian  ini  selanjutnya  juga  dapat  dikembangkan  secara realtime dalam  pengenalan  polanya.  Bahasa  programan  dan  piranti  yang  lain  dapat diterapkan dan dievaluasi dalam penelitian selanjutnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada  DRPM  Kemenristekdikti  Indonesia yang telah memberi dukungan finansial terhadap penelitian ini. Kami juga memberikan apresiasi  yang  setinggi-tingginya  kepada  Universitas  17  Agustus  1945  (UNTAG) Surabaya yang telah mendukung kegiatan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Budiman,  Arief  dan  Prawito,  2012. Desain  dan  Implementasi  Field-Programmable Gate  Array  Untuk  Identifikasi  Citra  Wajah  Menggunakan  Artificial  Neural Networks . Jurnal Ilmiah Elite Elektro, Vol. 3, No. 2, 101-107.
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual  Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
Chitte, P.P., Pimpalkar, Y.A., Nair, P.B., dan Thombe, S.A., 2015. Braille To Text and Speech  For  Cecity  Persons .  International  Journal  of  Research  in  Engineering and Technology, Vol. 04, No. 01, 263-268.
Muliawati, Augustia, Wijanto, Heroe, dan Magdalena, Rita, 2011. Konverter Otomatis Karakter  Braille  ke  Teks  Berbasis  Image  dan  SVM .  Laporan  Tugas  Akhir.
Jurusan Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom.
N, Senthilkumaran dan S, Vaithegi, 2016. Image Segmentation By Using Thresholding Techniques  For  Medical  Images .  Computer  Science  &  Engineering:  An International Journal (CSEIJ), Vo. 6, No. 1, 1-13.
Pradeep  V.,  Hima,  K.M.,  Jeevan,  dan  Jacob,  Miji,  2014. Device  For  Text  To  Speech Production  And  To  Braille  Script .  International  Journal  of  Electronics  and Communication Engineering & Technology, Vol. 5, No. 12, 174-176.
Rao Rupanagudi, Sudhir, Huddar, Sushma, G. Bhat, Varsha, S. Patil, Suman, dan M.K., Bhaskar,  2014. Novel  Methodology  for  Kannada  Braille  to  Speech  Translation using  Image  Processing  on  FPGA .  International  Conference  on  Advances  in Electrical Engineering (ICAEE), 1-6.
Ridwan,  Mujib,  Suyono,  Hadi,  dan  Sarosa,  M.,  2013. Penerapan  Data  Mining  Untuk Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier . Jurnal EECCIS, Vol. 7, No. 1, 59-64.
Subagya, 2010. Menulis-Membaca Huruf Braille Tingkat Dasar . Buku Pedoman Braille Tingkat Dasar.
Sulaiman,  Nasri,  Hamiruce  Marhaban,  Mohammad,  Assi  Obaid,  Zeyad,  dan  Nizar Hamidon, Mohd, 2009. Design  and Implementation  of  FPGA-Based Systems-A Review .  Australian  Joural  of  Basic  and  Applied  Science,  Vol.  3,  No.  4,  3575- 3596.
Sulistyawan,  Sigit,  Raharjo,  Jangkungan,  dan  Hidayat,  Bambang,  2011. Perancangan Konverter  Teks  ke  Karakter  Braille  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital  dan  K-
Nearest  Neighbor .  Laporan  Tugas  Akhir.  Jurusan  Teknik  Telekomunikasi,
Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom.
Tarsidi, Didi, 2005. Buku Braille yang Diharapkan oleh Pembaca Tunanetra . Makalah Ilmiah:  Jurusan  Pendidikan  Luar  Biasa,  Fakultas  Ilmu  Pendidikan,  Universitas Pendidikan Indonesia.