## IDENTIFIKASI
HURUF

## BRAILLE BERBASIS IMAGE PROCESSING SECARA REAL TIME
Dewi Permata Sari, Sabilal Rasyad, Evelina, Amperawan Jurusan Teknik  Elektro, Program Studi DIII Teknik Elektronika, Politeknik  Negeri Sriwijaya, Palembang,  Jl. Srijaya Negara 30139 Telp : 0711-353414, Fax. 0711-355918 e-mail : depeesbaker@gmail.com

## ABSTRAK
Teknologi pengolahan citra digital (Digital Image Processing) saat ini berkembang sangat  pesat, maka  dapat  mempermudah  kehidupan  manusia  dalam  banyak  aplikasi  yang  dapat  menerapkannya. Pengolahan citra adalah pemprosesan citra menggunakan komputer yang kualitasnya lebih baik dalam mengenal  obyek. Dengan  memanfaatkan  teknologi  tersebut,  maka  diharapkan  adanya  suatu  aplikasi yang  dapat mengenal  suatu  obyek  yang  ada  di  depan  kamera, bisa  mengidentifikasi  jenis  objek secara realtime. Dengan  menggunakan  webcam  dapat  melakukan  pengambilan  citra  sehingga  akan didapatkan  gambar  objek  yang  akan  di  identifikasi  dengan  benar/  tepat. Gambar  objek  diproses dengan mengidentifikasi  dan  melakukan tracking gambar  objek  tersebut.  Setelah  didapatkan  citra gambar  objek  kemudian  proses  selanjutnya  adalah  membandingkan  dengan  database.  Apabila  cocok dengan  database,  maka  keluaran  yang  dihasilkan  berupa  identifikasi  huruf  abjad  dan  data  biner  dari Arduino UNO. Hasil dari Penelitian  ini bertujuan untuk mengidentifikasi huruf Braille dengan benar secara  real-time dengan  benar.  Dari  hasil Pengujian  huruf  Braille  dengan  kamera Logitech  C600 menggunakan  waktu  dari  3  detik    sampai  dengan  5  detik maka  tingkat akurasi =92,3  %  dan  error =7,7 %. Sedangkan Pengujian huruf Braille dengan kamera Logitech C600 menggunakan waktu  dari 6 detik  sampai dengan 10 detik maka tingkat  akurasi = 100 % dan error = 0  %.

## Kata Kunci : Image Processing, Template Matching, OpenCV, Visual Studio

## ABSTRACT
Digital  image  processing  technology    is  currently  growing  very  rapidly,  it  can  simplify  human life in many applications that can apply it. Image processing is image processing using a computer that is better in recognizing the quality of the object. By utilizing these technologies, it is expected that an application that can recognize an object in front of the camera can identify the type of object in realtime.  By  using  the  Logitech  C600  camera  can  make  the  image  so  that  image  will  be  obtained object that will be in the identification with the right/ proper. Image object is processed using identify and track the image of the object. After the image obtained object image and then the next process is to compare with the database. If it matches the database, the resulting output is the identification of alphabet  letters  and  binary  data  from  Arduino  UNO.  The  results  of  this  study  aims  to  correctly identify  the  Braille  letters  in  real-time.  From  Braille  test  results  with  Logitech  C600  camera  using time from  3  seconds to  5  seconds  then the accuracy  rate  =  92.3%  and  error  = 7.7%.  While  testing Braille letters with Logitech C600 camera using time from 6 seconds to 10 seconds then the accuracy rate = 100% and error = 0%.
Keywords : : Image Processing, Template Matching, OpenCV, Visual Studio

## PENDAHULUAN
Teknologi pengolahan citra digital saat ini berkembangan sangat pesat sehingga mempermudah kehidupan manusia  dalam banyak  aplikasi  yang  dapat  menerapkannya.  Pengolahan  citra  adalah pemprosesan  citra  menggunakan  komputer  yang  kualitasnya  lebih  baik  dalam  mengenal  obyek. Dengan  memanfaatkan  teknologi  tersebut,  maka  diharapkan  adanya  suatu  aplikasi  yang  dapat mengenal suatu obyek yang ada di depan kamera, bisa mengidentifikasi jenis objek secara realtime.
Dengan  menggunakan  webcam    dapat  melakukan  pengambilan  citra  sehingga  akan  didapatkan gambar  objek  yang  akan  di  identifikasi  dengan  benar/  tepat.  Setelah  didapatkan  citra  gambar  objek kemudian proses  selanjutnya  adalah melakukan  perbandingan  dengan  database yang  telah  ada. Apabila  cocok  dengan  database,  maka  keluaran  yang  dihasilkan  berupa  identifikasi  huruf  abjad  dan data biner dari Arduino UNO. Hasil dari Penelitian  ini bertujuan untuk membuat prototip yang dapat mengidentifikasi hurup Braille secara real time dengan benar. Metode pengidentifikasian objek yang di  aplikasikan  pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan software visual  studio pendukung yaitu OpenCV.  Tujuan  digunakannya untuk  membandingkan image  dengan  data  objek  melalui tracking objek  secara  sederhana  dan  tidak  terlalu  rumit.  Ada  beberapa  tahapan  dalam  proses  pengambilan objek  ini  diantaranya  yaitu  proses  pengambilan  gambar  dari kamera Logitech  C600 untuk  database gambar  yang  dimaksudkan,  dan  kemudian  proses matching antara  gambar  database  dengan  gambar yang di identifikasi oleh webcam secara real time, sehingga program dapat membandingkan gambar database  yang  tersimpan  dengan  gambar  yang diidentifikasi    dari webcam.  Apabila  cocok  dengan database, maka keluaran yang dihasilkan berupa huruf abjad sesuai dengan gambar objek. Hasil dari penelitian ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  huruf Braille secara real time, sehingga  dapat membantu para guru dan tuna netra dalam belajar mengenal huruf Braille.
Tujuan  dari  Penelitian  ini    adalah  membuat  prototip  dapat  mengenal  huruf Braille melalui kamera Logitech  C600 dengan benar  secara    real  time.  Untuk pengembangan  lebih  lanjut  dapat dikembangkan untuk mengenal angka dan satu kata Braille.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Pengertian Citra
Manusia adalah mahluk visual dengan cukup mengandalkan penglihatan untuk memahami dunia sekitarnya.  Manusia melihat sebuah  benda  tidak  hanya  untuk  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasi, tetapi  juga  dapat  mengetahui  perbedaan dan  merasakan  secara  cepat.  Citra  didefinisikan  sebagai fungsi  dari  dua  variabel  misalnya  a(x,y)  dimana  a  sendiri  sebagai amplitudo  (misalnya  kecerahan) citra  pada  koordinat  (x,y)  (Priyanto,  2017). Oleh  karena  citra  merupakan  matrik  dua  dimensi  dari fungsi intensitas cahaya, maka referensi citra menggunakan dua variabel yang menunjuk posisi pada bidang dengan sebuah fungsi intensitas cahaya yang  dapat dituliskan sebagai f(x,y) dimana f adalah nilai  amplitudo  pada  koordinat  spasial  (x,y).  Karena  cahaya  merupakan  salah  satu  bentuk  energi, f(x,y)  tidak  berharga  nol  atau  negatif  dan  merupakan  bilangan  berhingga,  yang  dalam  pernyataan matematis adalah sebagai berikut, 0 < f(x.y) (Hendy,2013).

## Pengolahan  Citra
Pengolahan  citra  adalah  cabang  ilmu  informatika  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  agar kualitasnya  lebih  baik    atau  lebih  mudah  diinterprestasi  oleh  manusia  maupun  komputer.  Masukan dari program pengolahan citra adalah citra dan keluarannya pun citra pula (Priyanto, 2017). Citra atau image adalah  angka,  dari  segi  estetika,  citra  atau  gambar  adalah  kumpulan  warna  yang  bisa  terlihat indah,  memiliki  pola,  berbentuk  abstrak  dan  lain  sebagainya.  Citra  dapat  berupa  foto  udara, penampang  lintang  (cross  section)  dari  suatu benda,  gambar  wajah,  hasil  tomografi  otak  dan  lain sebagainya.  Dari  segi  ilmiah,  citra  adalah  gambar  3-dimensi  (3D)  dari  suatu  fungsi,  biasanya intensitas  warna  sebagai  fungsi spatial x  dan  y.  Di  komputer,  warna  dapat  dinyatakan,  misalnya sebagai angka dalam bentuk skala RGB. Karena citra adalah angka, maka citra dapat diproses secara digital. Citra  merupakan  gambar  pada  bidang  dwimatra  (dua  dimensi)  sedangkan  dilihat  dari  sudut pandang  matematis,  citra  merupakan  fungsi  kontinyu  dari  intensitas  cahaya  pada bidang  dwimatra. Representasi citra dari fungsi kontinyu menjadi nilai-nilai diskrit disebut sebagai digitalisasi atau citra digital (Suryo, 2012).

## Red-Green-Blue
Untuk  citra  berwarna  maka  digunakan  model  RGB  (Red-Green-Blue),  satu  citra  berwarna dinyatakan  sebagai  3  buah  matrik grayscale yang  berupa  matrik  untuk Red (R-layer),  matrik Green (G-layer) dan matrik untuk Blue (B-layer). R-layer adalah matrik yang menyatakan derajat kecerahan untuk warna merah (misalkan untuk skala keabuan 0-255, nilai 0 menyatakan gelap (hitam) dan 255 menyatakan merah. G-layer adalah matrik yang menyatakan derajat kecerahan untuk warna hijau, dan B-layer  adalah  matrik  yang  menyatakan  derajat  kecerahan  untuk  warna  biru.  Dari  definisi  tersebut, untuk menyajikan warna tertentu dapat dengan mudah dilakukan, yaitu dengan mencampurkan ketiga warna dasar RGB (Hendy,2013).

## Gambar 2 Komposisi Warna RGB

## Grayscale ( Derajat Keabuan )
Proses  awal  yang  banyak  dilakukan  dalam image  processing adalah  mengubah  citra  berwarna menjadi  citra grayscale,  hal  ini  digunakan  untuk  menyederhanakan  model  citra.  Seperti  dijelaskan didepan,  citra  berwarna  terdiri  3  layer  matrik  yaitu  R-layer,  G-layer,  B-layer.  Sehingga  untuk melakukan proses selanjutnya tetap diperhatikan 3 layer diatas (Hendy, 2013).

## Thresholding
Thresholding merupakan  konversi  citra  hitam – tadi,    maka  subjek  dapat  mengenal  bentuk tersebut.  Setelah  kecocokan  antara  objek  dan template terjadi,  proses  lebih  lanjut  dan  interpretasi terhadap objek bisa terjadi (Hendy, 2013). Citra digital menjadi objek input yang kemudian diproses sedemikian  rupa  untuk  mendapatkan  informasi  yang  terkandung  di  dalamnya.  Terdapat  dua  jenis informasi yang dapat diambil dari sebuah citra digital. Pertama adalah informasi sintaksis dan kedua adalah  informasi  semantik.  Informasi  sintaksis  berkaitan  dengan  karakteristik  fisik  dari  citra  digital antara lain resolusi, kuantisasi, nilai intensitas, tingkat sampling dan sebagainya. Informasi semantik
berkaitan  dengan  eksplorasi  kandungan  makna  citra  digital  yang  informasi  dikelompokan  ke  dalam informasi tekstual, figural, fasial, ekspesional, aksional dan situasional/ kondisional. Proses ini disebut juga analisis citra digital yang kelompok ilmunya disebut dengan computer vision (Setiawan, 2016).

## OpenCV
OpenCV adalah  singkatan  dari Open  Computer  Vision,  yaitu  suatu  library  gratis  yang dikembangkan  oleh  Intel  Corporation  yang  di  khususkan  untuk  melakukan  image  prosessing. Tujuaannya adalah agar komputer mempunyai kemampuan yang mirip dengan cara pengolahan visual pada  manusia. OpenCV mempunyai  API  (Aplication  Programming  Interface)  untuk high  level maupun low  level,  terdapat  fungsi-fungsi    yang  siap  pakai,  baik  untuk loading, saving,  akuisisi gambar maupun video.

## Arduino
Proyek  arduino  berawal  dari  institute  lvrea,  italia  pada  tahun  2005,  sekarang  telah  lebih  dari 120.000  unit  terjual  sampai  dengan  2010.  Pendirinya  adalah  Massimo  Banzi  dan  David  Cuartiellez (Abdul, 2013).
Arduino adalah pengendali mikro single-board yang bersifat open-source, diturunkan dari wiring platform,  dirancang  untuk  memudahkan  penggunaan  elektronik  dalam  berbagai  bidang.  Perangkat kerasnya  memiliki  prosesor  Atmel  AVR  dan  perangkat  lunaknya  memiliki  bahasa  pemprograman sendiri atau bahasa C yang disederhanakan dengan bantuan pustaka-pustaka (libraries) yang terdapat pada arduino (Dewi, 2017)

## Teknologi Computer Vision
Teknologi untuk memproses gambar yang telah dikenal antara lain teknologi computer vision dan image  processing yang  memungkinkan  komputer dapat  mengenali  suatu  gambar  (citra)  digital. Pengenalan  pola sintatik adalah  suatu  pendekatan  terhadap  suatu  pola  citra  dilakukan  dengan menganalisis struktur pola dari citra.
a. Pola dipilah berdasarkan keserupaan ukuran structural
b. “Pengetahuan”  direpresentasikan  secara formal  grammar atau  deskripsi  relasional  yang menghasilkan  deskripsi  hirarki  dari  pola  kompleks  yang  tersusun  dari  pola  bagian  yang  lebih sederhana (Muhammad, 2013).

## Performansi Sistem
Performansi sistem diukur berdasarkan parameter sebagai berikut:
1. Akurasi Sistem
Akurasi  merupakan  ukuran  ketepatan  sistem  dalam  mengenal Character  Error  Rate (CER) huruf/ karakter dan mencocokannya dengan data yang berada di database. Akuisisi sistem secara matematis dapat dilakukan seperti pada persamaan 1 dan 2 berikut:
Jumlah huruf yang salah CER = ……………………………. (1) Jumlah huruf keseluruhan Jumlah huruf yang benar Akurasi = ……………………………. (2) Jumlah huruf keseluruhan

## 2. Waktu Komputasi
Waktu  komputasi  adalah  waktu  yang  dibutuhkan  sistem  untuk  melakukan  suatu  proses.  Pada sistem  ini, waktu  komputasi  dihitung  dengan menggunakan toolbox yang  ada  di Visual  Studio, sehingga didapatkan komputasi sistem.

## Huruf Komputer
Secara  umum  huruf  komputer  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah  bentuk  huruf  yang  dihasilkan dengan  menggunakan  suatu  standar  penulisan  yang  telah  ditetapkan  untuk  komputer.  Terdapat bermacam-macam  jenis  huruf    komputer  yang  digunakan,  beberapa  di  antaranya  adalah  Arial, Tahoma,  dan  Calibri.  Variansi  visual  dari  sebuah  huruf  komputer  ditentukan  oleh  jenis  huruf  dan ukuran huruf. Hal ini menyebabkan basis pengetahuan yang dibutuhkan untuk melakukan pengenalan huruf dengan sempurna menjadi sangat besar. (Tjokorda, 2009).

## Huruf Braille
Huruf Braille merupakan huruf yang digunakan oleh penyandang tunanetra untuk membaca dan menulis. Huruf Braille dibaca dari kiri ke kanan dan dapat melambangkan abjad, tanda baca, angka, tanda  musik  simbol  matematika  dan  lainnya.  Ukuran  huruf Braille yang  umum  digunakan  adalah dengan tinggi sepanjang 0,5 mm, serta spasi horizontal dan vertikal antara titik dalam sel sebesar 2,5 mm. Huruf Braille terdiri dari 6 titik timbul yang mewakili dari huruf dan angka.
Gambar 3 Huruf Braille
Huruf Braille untuk huruf dan angka terdiri dari 6 buah titik terlihat pada gambar 4.
Gambar 4 Huruf dan angka Braille (Dewi, 2017)

## METODE PENELITIAN

## Perancangan Sistem
Pembuatan  sistem  untuk  mengidentifikasi  objek,  menggunakan webcam komputer/webcam Logitech C600  yang  disambungkan  ke Personal  Computer (PC)  untuk  menangkap image huruf secara realtime,  kemudian  gambar  diolah  menggunakan pengambilan  data  dari  image  huruf Braille
disimpan  di  database  kemudian image akan dibandingkan dengan image  database  yang  telah  dibuat diproses secara real  time sehingga  komputer  dapat  mengidentifikasi  huruf Braille dengan  benar/ tepat.

## Perancangan Perangkat Keras Dan Perangkat Lunak
Pada sub bab ini akan dijelaskan bahan dan alat apa saja yang akan digunakan dalam pembuatan sistem pada penelitian ini, diantaranya meliputi :
1. Notebook Compaq  Presario CQ42  dengan  spesifikasi  RAM  2GB,  Intel(R)  Pentium  i5  @  2,4 GHz
2. Kamera Logitech C600, 8 Mega Pixel
3. Software OpenCV, Visual Studio 2010.

## 3. Pembuatan dan Pengujian Perangkat Keras dan Perangkat Lunak.
Dari hasil perancangan dan implementasi dilakukan pembuatan perangkat keras dan perangkat lunak yang  telah  dibuat. Dilakukan pengujian  masing-masing  bagian  dari perangkat  keras  dan perangkat lunak tersebut sebelum dilakukan integrasi.

## Integrasi Pengujian Sistem
Integrasi pengujian sistem guna mengetahui permasalahan-permasalahan yang mungkin  muncul diantara lain pengujian :
1. Keberhasilan Capture objek untuk image pembanding pada database objek.
2. Keberhasilan Program dapat melakukan tracking objek benda yang dimaksud.
3. Berapa lama  waktu  dibutuhkan  perangkat  lunak  untuk  membandingkan image dengan  database objek.

## Experimen Dan Analisa Sistem
Pada Perancangan sistem pada penelitian ini meliputi:
1. Melakukan instalasi library OpenCV.
2. Melakukan konfigurasi library OpenCV dengan software microsoft visual studio.
3. Melakukan include  file-file  library yang  akan  digunakan  pada OpenCV pada  pemrograman Image Processing.
4. Pemrograman kombinasi antara OpenCV dan visual studio yang digunakan.

## METODE PENELITIAN Sistem Secara Keseluruhan
Gambar 5. Perancangan dan Implementasi Sistem
Penjelasan Perancangan  dan  Implementasi  Sistem diatas  yaitu melakukan  proses pengambilan objek melalui kamera Logitech C600 yang kemudian memproses perangkat lunak visual studio. Untuk proses ini diperlukan adanya gambar pembanding dari database untuk proses tracking object. OpenCV mempunyai Aplication Programming Interface untuk high level maupun low level, digunakan  untuk loading, saving,  akuisisi image. Dengan  proses  pengambilan  citra  akan  didapatkan  gambar  objek untuk di  identifikasi  dengan  benar/  tepat.  Citra  gambar  objek  kemudian  proses  selanjutnya  adalah melakukan  perbandingan  dengan  database  yang  telah  ada.  Apabila sesuai/ cocok  dengan  database, maka keluaran yang dihasilkan berupa identtifikasi huruf abjad dan data biner/ desimal dari Arduino UNO berupa indikator LED.

## Gambar 6. Flowchart Sistem
Penjelasan flowchart diatas,  melakukan  proses  masukan  objek  sebanyak  20  objek    dari  satu objek,  diperlukan  adanya  gambar  pembanding,    yang  berguna  untuk  proses tracking object.  Jika Objek tidak ditemukan, maka tracking object akan mengambil objek yang paling mendekati objeknya yang  disimpan  di database,  dengan  demikian  maka objek  hurup Braille tersebut  dapat  diidentifikasi secara real time.

## HASIL DAN ANALISA Pengujian
1. Citra di uji menggunakan kamera Logitech C600.
2. Pengujian dilakukan menggunakan 26 buah citra uji dengan format (.jpg)  yang merupakan huruf A sampai dengan Z  yang disimpan didatabase.
3. Melakukan  proses  identifikasi    huruf Braille,  kode  biner  masing-masing  huruf Braille dan konnversi desimal.
4. Menghitung besar kesalahan pengenalan karakter per huruf dari A sampai dengan Z berdasarkan Character Error Rate (CER) dari hasil pengujian.
5. Menghitung waktu identifikasi huruf Braille.

## Pengujian Data Hruf Braille
1. Hasil  pengujian  huruf Braille dari  huruf  A  sampai  dengan  huruf Z dengan  kamera Logitech C600 pada  jarak  30  cm  sampai  dengan  60  cm dengan  waktu  3  detik  sampai  dengan  5  detik didapat hasil pada tabel 1.
Tabel 1. Pengujian huruf Braille menggunakan kamera Logitech C600 dengan waktu 3-5 detik
Huruf Braille Waktu baca 3 – 5 detik Identifikasi Huruf Braille Pada Visual studio A B 3 3 A B C D 5 4 C D E 3 E F 4 F G H I J
K L M 4 3 5 5 4 4 5 G H I J K L M N 3 N O P Q R S T U V W
X Y Z 3 3 5 4 4 5 4 3 3 3 5 5
Q P Q R S T U U W X Y Z
2. Hasil  pengujian  huruf Braille dari  huruf  A  sampai  dengan  huruf Z dengan  kamera Logitech C600 pada jarak 30 cm sampai dengan 60 cm dengan waktu 6 detik sampai dengan 10 detik didapat  hasil pada tabel 2.
Tabel 2. Pengujian huruf Braille menggunakan kamera Logitech C600 dengan waktu 6-10 detik
Huruf Braille Waktu baca 6 – 10 detik Identifikasi Huruf Braille Pada Visual studio A B 6 7 A B C D 7 6 C D E 6 E
F 6 F G H I J K L M 8 6 7 7 8 8 6 G H I J K L M O 8 N P Q R S T U V W X Y Z 8 6 8 10 7 7 8 6 10 8 9 O P Q R S T U V W
X
Z
3. Hasil    Pengujian  Huruf Braille dari  A  sampai  dengan  Z  yang berkomunikasi  antara  kamera Logitech C600 dengan komputer sedangkan board Arduino UNO juga berkomunikasi dengan komputer    dimana data  huruf  dibandingkan  dengan  database  akan  menghasilkan  huruf  abjad sudah benar akan dikonversikan ke dalam data biner dan desimal dengan indikator berupa logika 0 (led akan padam) atau 1 (led akan menyala) yang pada board Arduino UNO keluaran 6 - 5 - 4 – 3 - 2 pada LED.
Tabel 3. Pengujian Huruf Braille dengan Keluaran 6-5-4-3-2 pada Arduino UNO
Huruf Braille Identifikasi Huruf Braille Pada Visual studio Keluaran Arduino UNO Bilangan Desimal A B A B 00001 00010 1 2 C D C D 00011 00100 3 4 E E 00101 5 F F 00110 6 G H I J K L M
G H I J K L M 00111 01000 01001 01010 01011 01100 01101 7 8 9 10 11 12 13 N N 01110 14
O O 01111 15 O P Q R S T U V W X Z O P Q R S T U V W X Z 10000 10001 10010 10011 10100 10101 10110 10111 11000 11001 11010 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
Hasil pengujian huruf Braille yang dikode biner pada  Arduino UNO pada jarak 30 cm sampai dengan 60 cm dengan waktu maksimum  10 detik didapat hasil terllihat pada tabel 3.

## PEMBAHASAN
Pada Tabel  1.  Pengujian  Huruf Braille dengan kamera Logitech C600 melalui komunikasi komputer yaitu dengan mengambil 26 image huruf Braille.
Jumlah huruf yang salah CER = Jumlah huruf keseluruhan 2 CER = 26
CER = 0,07 %.
Jumlah huruf yang benar Akurasi = Jumlah huruf keseluruhan 24 Akurasi = 26
Akurasi = 92,3 %
Jika menggunakan waktu  dari 3 detik sampai dengan 5 detik maka tingkat akurasi 92,3 % dan error = 7,7 %. Jika menggunakan waktu  dari 6 detik sampai dengan 10 detik maka tingkat  akurasi 100 % dan error = 0  %.
Gambar 7. Pengujian Huruf Braille dengan  kamera Logitech C600 melalui komunikasi komputer menggunakan waktu 3-5 detik
Gambar 8. Pengujian Huruf Braille dengan  kamera Logitech C600 melalui komunikasi komputer menggunakan waktu 6-10 detik
Pada Tabel 3 Pengujian Huruf Braille dengan  kamera Logitech C600 melalui Arduino UNO dengan  Keluaran 6-5-4-3-2 pada tingkat  akurasi 100 % dan error = 0 %. Hasil Konversi  data biner dan desimal dengan indikator LED  dari  huruf A sampai dengan Z tingkat  akurasi 100 % dan error = 0%.
Gambar 9. Pengujian Huruf Braille dengan  kamera Logitech C600 melalui Arduino UNO menggunakan waktu maksimun 10 detik

## KESIMPULAN
Dari pengujan yang dilakukan, dapat diambil suatu kesimpulan sebagai berikut :
1. Identifikasi    huruf  Braille  yang  sangat  baik  menggunakan  webcam  pada  jarak  30  cm  sampai dengan 60 cm.
2. Pengujian  huruf Braille menggunakan  waktu 3  menit  sampai  dengan  5  menit  dengan kamera Logitech maka tingkat  akurasi  92,3 % dan error = 7,7 %.
3. Pengujian Huruf Braille menggunakan waktu 6 menit sampai dengan 10 menit dengan kamera Logitech maka tingkat  akurasi  100  % dan error = 0 %.
4. Konversi dari hurup ke desimal dengan waktu lebih kecil sama dengan 10 menit tingkat  akurasi 100 % dan error = 0 %.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Dahria,  Muhammad; Pengenalan  Pola Wajah  Menggunakan  Webcam  Untuk  Absensi  Dengan Metode Wavelet, Jurnal SAINTIKOM Vol. 12, No. 2, 2013
2. Hadi, Setiawan; Modul  Pratikum  Pengolah  Citra  Digital  Teori  dan  Aplikasi, Universitas Padjajaran, Bandung, 2016
3. Hartanto,  Suryo; Pengukuran  Bekal  Awal  Belajar  dan  Pengembangan  Tesnya, Journal of informatic Ilmu and Technolog, Volume 1, No. 1. 2012
4. Hidayatullah, Priyanto; Pengolah  Citra  Digital  Teori  dan  Aplikasi, Penerbit  Informatika, Bandung, 2017
5. Kadir, Abdul; Pengolah Citra Digital Teori dan Aplikasi, Penerbit Informatika, Bandung. 2017
6. Mulyawan, Hendy, Samsono, H.Z.M., Setiawardhana; Identifikasi dan Tracking Objek Berbasis Image Processing Secara Real Time. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya, 2013
7. Sari, P., Dewi; Pena Elektronik Untuk Bantu Baca Tuna Rungu Dan Tuna Netra, Laporan Kemajuan Penelitian Produk Terapan RISTEKDIKTI, 2017
8. Wirayuda,  B.,A.,  Tjokorda. 2009. Pengenalan  Huruf  Komputer  Menggunakan  Algoritma Berbasis  Chain  Code  dan  Algoritma  Sequence  Alignment. Konferensi  Nasional  Sistem  dan Informatika Konferensi Nasional Sistem dan Informatika, Bali, 2009