## Aplikasi Identifikasi Huruf Braille Menggunakan Computer Vision Berbasis Raspberry Pi
Ramiati * , Siska Aulia dan Lifwarda Program Studi Teknik Telekomunikasi, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang, Padang, Sumatera Barat, Indonesia
* Corresponding author, e-mail: ramiati76@gmail.com
Abstrak —  Indera  penglihatan  merupakan  sumber  informasi  pada  manusia.  Sebagian  manusia  diciptakan dengan keterbatasan indera penglihatan. Tunanetra melakukan aktifitas membaca serta menulis menggunakan huruf  Braille,  yaitu  sistem  cetakan  berupa  kode  terdiri  dari  enam  titik  dalam  berbagai  kombinasi  yang ditonjolkan  pada  kertas  sehingga  dapat  diraba.  Untuk  memudahkan  tunanetra  dan  masyarakat  dalam menikmati  karya-karya  yang  dihasilkan  oleh  penyandang  tunanetra  dibuat  sistem  pembacaan  naskah berkarakterkan Braille dengan mempelajari karakter braille terlebih dahulu dari masing-masing karakternya. Penelitian  ini  membuat  sistem  identifikasi  huruf  braille  menjadi  suara  menggunakan  computer  vision. Metodenya,  pembacaan  naskah  berkarakter  Braille  dengan  mempelajari  karakter  braille.  Pertama,  scanner atau kamera berbasis Raspberry Pi mengcapture karakter braille. Kedua, sistem mengkonversi karakter Braille ke  bentuk  abjad  dengan  pengolahan  citra Optical  Character  Recognition.  Pengenalan  pola  karakter  Braille teks tulisan menggunakan Jaringan Saraf  Tiruan. Hasil penelitian pengujian huruf braille berupa teks abjad a sampai z, dan sinyal suara pengucapan abjad menggunakan sistem Text  To Speech . Sistem konversi braille menjadi  suara  bekerja  dengan  baik,  dengan  akurasi  rata-rata  pengujian  sistem  yaitu  88.462%.  Kondisi  ini dicapai dengan menggunakan kertas HVS 70 gsm dan kertas gambar dengan database 52 citra latih. Sistem hanya dapat melakukan  proses  pengenalan  pada  satu  karakter,  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  referensi penterjemah naskah karakter braille berbasis audio yang dapat didengarkan oleh tunanetra dan masyakat.
Kata Kunci : image processing, braille, OCR, JST, text to speech
Abstract —  Sense  of  vision  is  a  source of  information  on humans.  Some  humans  are  created  with  limited sense of sight. The blind performs reading and writing activities using Braille letters, a printed code system consisting of six dots in various combinations that are highlighted on the paper so that they can be touched. To facilitate the visually impaired and the public in enjoying the works produced by blind people, a script reading system is characterized by Braille by studying the braille characters in advance of each character. This research makes a braille letter identification system into sound using computer vision. The method, the reading of  Braille  character  scripts  by  studying  braille  characters.  First,  a  scanner  or  Raspberry  Pi-based  camera captures  braille  characters.  Second,  the  system  converts  Braille  characters  into  alphabetical  shapes  by processing  Optical  Character Recognition  images.  Recognition  of  Braille  character  patterns  in  written  text using Artificial Neural Networks. The results of research on braille testing are in the form of alphabetical texts a through z, and the sound signal of the pronunciation of the alphabet uses the Text To Speech system. Braille to  sound  conversion  system  works  well,  with  an  average  accuracy  of  system  testing  of  88.462%.  This condition is achieved by using 70 gsm HVS paper and drawing paper with a 52 training image database. The system can only carry out the process of recognition of one character, so it can be used as a reference translator of audio-based braille characters that can be heard by the visually impaired and the community.
Key words : image processing, braille, OCR, ANN, text to speech

## Pendahuluan
Teknologi image  processing dewasa  ini  terus dikembangkan  supaya  efektif  dan  efisien  dalam kegiatan dan pekerjaan manusia. Image processing adalah  suatu  teknologi  tentang  penyelesaian pengolahan  sinyal  gambar  atau  citra,  sehingga gambar  tersebut  lebih  mudah  untuk  diproses. Penelitian  pengolahan  citra  dan  pengenalan  pola
citra huruf braille dikembangkan untuk memudahkan komunikasi dengan tunanetra. Sistem pengkonversi  karakter  Braille  merupakan  sistem yang  dapat  melakukan  penerjemahan  karakter Braille  ke  karakter  latin  secara  otomatis.  Sistem mengubah citra huruf  braille dan identifikasi huruf abjad dan data biner dari Arduino UNO. Dari hasil pengujian huruf Braille dengan kamera
menggunakan waktu  dari 3 detik  sampai dengan 5 detik  maka tingkat akurasi  92,3 %[1].
Penelitian yang dilakukan mengenai citra huruf braille yaitu  konversi citra huruf braille  menjadi teks  tulisan  latin.  Sistem  akan mengenali  karakter Braille  dan  mengklasifikasikan  karakter  Braille menjadi tulisan teks menggunakan metode Optical Character  Recognition .  Kemudian  sistem  akan mengubah  karakter  braille  yang  telah  menjadi karakter  latin  (teks)  menjadi  suara  menggunakan sistem diphone ( Teks To Speech ) [2]. Penelitian lain Sistem  Pengenalan  Pola  Huruf  Braille  Berbasis Audio  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  [3]. Kemudian  terinspirasi  oleh  keunggulan  otak manusia, bidang Artificial Neural Network (ANN) atau jaringan sel-sel otak buatan telah dikembangkan untuk memungkinkan proses belajar diimplementasikan  pada  suatu  sistem.  ANN digunakan untuk mengidentifikasi karakter braille[4 ].
Panca indera merupakan sumber informasi pada manusia.  Sebagian  manusia  diciptakan  dengan keterbatasan indera penglihatan. Informasi merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi  semua orang  termasuk  penyandang  tunanetra.  Mereka yang  mengalami  gangguan  penglihatan  secara signifikan  membutuhkan  layanan  pendidikan  atau pembelajaran yang khusus. Penyampaian informasi dilakukan melalui berbagai media. Salah satu  media  yang  sering  digunakan  yaitu  media cetak  seperti  buku.  Namun  buku  yang  tersedia  di pasaran  tidak  mengadaptasi  cara  penyandang tunanetra  untuk  menangkap  informasi.  Tunanetra melakukan  aktifitas  membaca  serta  menulis menggunakan  karakter  Braille.  Penelitian  ini menawarkan  solusi  alternatif  untuk  mengatasi permasalahan  diatas    yaitu  alat  bantu  komunikasi baca tunanetra. Pada penelitian ini dirancang sistem aplikasi  identifikasi  huruf  braille  menggunakan computer  vision. Sistem  konversi  huruf  braille menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST). Secara garis besar penelitian ini adalah pengolahan citra  braille  dengan  output  teks  tulisan  dan  suara menggunakan  scanner  dan  kamera  berbasis Raspberry  Pi,  sehingga  naskah  berkarakter  huruf braille dapat dinikmati dengan cara didengarkan.

## Metoda
Pada penelitian ini dirancang sistem yang dapat mengkonversikan  citra  huruf  Braille  menjadi  teks abjad  dan  suara  ( image  to  speech ).  Huruf  braille adalah    suatu  kode  berbentuk  titik-titik  timbul,
dimana  titik  tersebut  kombinasi  enam  titik  yang ditonjolkan  pada  kertas[5].  Aplikasi  sistem  ini menggunakan  teknologi  computer  vision  secara manual  dan  berbasis  wireless.  Blok  diagram penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Blok diagram Sistem Identifikasi Huruf Braille  menjadi  Suara  Menggunakan Computer Vision
Pengambilan citra huruf braille pada sistem ini ada  dua  yaitu  pengambilan  citra  dengan  kamera atau scanner secara manual, dan pengambilan citra dengan kamera berbasis Raspberry Pi. Pengambilan citra berbasis wireless (Raspberry Pi) dilakukan  tidak  hanya  untuk  gambar  diam  tetapi gambar  video,  kemudian  dilakukan  pengolahan citra.  Jenis  pengolahan  citra  dalam  bentuk  video dan  gambar  melalui  wireless  adalah  untuk melakukan  proses  pengamatan  suatu  objek  yang tidak perlu dilakukan pengamatan secara langsung atau terus menerus pada suatu objek, namun cukup meletakkan  suatu  kamera  yang  mengarah  pada objek  yang  diinginkan  lalu  mengamatinya  dari layar monitor.
Citra  braille  yang  telah  diambil  tersebut  akan diolah  dengan  menggunakan  metode  Pengolahan Citra  Digital Optical  Character  Recognition (OCR).  Citra  braille  yang  telah  melewati  proses pengolahan citra digital dengan metode OCR akan diteruskan  pada  proses  pengenalan  pola  dengan menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST). Citra braille yang telah diolah dengan OCR di  ekstraksi  menggunakan  ekstraksi  ciri  bentuk kemudian dilakukan proses pelatihan menggunakan  JST,  kemudian  dilakukan  proses pengujian  terhadap  data  yang  telah  dilatih  tadi apakah  sesuai  dengan model  /  database  yang  ada.
Proses ini dapat dilihat pada gambar 3 perancangan perangkat lunak sistem identifikasi braille.
Citra  braille  yang  telah  dikenali  dalam  bentuk teks tersebut  akan  dikonversi  lagi  menjadi  bentuk suara dengan menggunakan sistem Text to Speech yang  ada  pada Matlab  R2017 ,  dimana  sistem tersebut akan megkonversi secara otomatis. Text to Speech  (TTS) merupakan  salah  satu  sistem  dalam bidang teknologi bahasa, yang dapat mengkonversi teks dalam format suatu bahasa atau suatu karakter latin  (karakter  tertulis)  menjadi  ucapan  sesuai dengan  pembacaan  teks  dalam  bahasa  yang digunakan.  Proses  TTS  dengan  melakukan fonetisasi,  yaitu  penyusunan  fonem-fonem  untuk membentuk ucapan.

## 2.1 Perancangan Perangkat Keras
Pada  perancangan  aplikasi  identifikasi  huruf braille,  sistem  pengotrolan  kamera  berbasis wireless menggunakan perangkat jaringan Wireless IP  (Internet  Protocol)  dan  IPv4  DHCP  (Dynamic Host  Configuration  Protocol.  Desain  perancangan perangkat keras penelitian pada gambar 2.
Gambar 2. Perancangan Aplikasi Identifikasi Huruf  Braille  Menjadi  Sinyal  Suara menggunakan Computer Vision
Berdasarkan  gambar  2  perangkat  keras berbasis  wireless  dalam  sistem  ini  berupa    1  unit laptop sebagai user dan Raspberry Pi sebagai mini PC  (server)  dilengkapi  kamera  Raspberry  Pi  dan USB  kamera  (Logitech  C270  HD),    USB  Wi-Fi dongle, dan  wifi extender serta 1 unit router Sistem Operasi  Mikrotik.  Sedangkan  untuk  perangkat lunak RPi menggunakan system operasi
MotionEyeOS dan aplikasi Motion untuk Surveillance  Cam  Huruf  braille    dicapture  oleh kamera USB pada RPi, jadi fungsi IP ada pada RPi, sedangkan komunikasi pada camera melalui USB. Mini  PC  yang  digunakan  adalah  Raspberry  pi model  B  rev  1.  Komunikasi  antara  RPi  ke  unit
laptop  menggunakan  Wireless  LAN  (WLAN) melewati router.
Huruf  braille  yang  akan  diolah  atau dikonversikan  diambil  dengan  menggunakan scanner dan dapat juga menggunakan kamera atau webCam yang dapat dilakukan secara real time atau tidak. Scanner dan  Kamera  atau  webCam  yang dapat  digunakan  asalkan  gambar  atau  citra  yang ditangkap  terlihat  jelas  dan  objek  yang  ditangkap akan  disesuaikan  sesuai  dengan  kebutuhan  yang diperlukan.  Baik  atau  tidaknya  hasil  tangkapan image oleh  scanner  atau  kamera  tergantung  dari spesifikasi  internal  dari  scanner  atau  kamera  itu sendiri.  Perangkat  capture  huruf  braille  yang digunakan yaitu scanner Canon Canoscan Lide 20 dengan resolusi sebesar 600 dpi, kamera HP dengan resolusi  kamera  sebesar  12  MP,  kamera  digital Canon  EOS  M3  dengan  resolusi  24  MP  dan Kamera  Logitech  C270  HD  WebCam  serta Raspberry Pi Camera.

## 2.2 Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan perangkat lunak pada penelitian ini terdiri  dari  akuisi  citra  huruf  braille,  pengolahan citra  dengan  Optical  Character  Recognition    dan pengenalan  pola  citra  huruf  braille  menggunakan Jaringan  Saraf  Tiruan.  Blok  diagram  perancangan perangkat lunak pada gambar 3.
Gambar 3.  Blok diagram Pengolahan dan
Pengenalan Pola Citra Huruf Braille
Berdsarkan  gambar  3,  hasil  akuisi  citra dilakukan  pengolahan  citra  digital  menggunakan OCR  untuk  mengidentifikasi  citra  huruf  braille yang dikonversi ke abjad a sampai z. Proses OCR pada  penelitian  ini  meliputi  grayscale,  filtering,
segmentasi  dan  normalisasi.  Setelah  itu,  proses ektraksi  fitur  /  ciri  menggunakan  metode  segmen dan analisa warna citra. Ektraksi fitur menggunakan  metode Multi-level  thresholding berupa  pola  biner . Hasil  ekstraksi  fitur  citra  yaitu untuk  memperoleh  ciri-ciri  tertentu  dari  karakter huruf yang diamati.
Ekstraksi fitur yang digunakan yaitu ekstraksi ciri  pola  biner.  Ekstraksi  ciri  biner  ini  dilakukan dengan  membagi  gambar/citra  huruf  braille menjadi beberapa bagian yaitu baris M dan kolom N. Pola huruf braile terdiri dari 6 titik maka huruf braille dibagi menjadi 3 baris dan 2 kolom, matriks 3x2. Setiap baris dan kolom dilakukan identifikasi terhadap  nilai  1  dan  0,  jika  salah  satu  bagian berwarna putih  maka bagian tersebut diberi nilai 1 dan  jika  bagian  tersebut  berwarna  hitam  maka bagian tersebut diberi nilai 0.
Pengenalan pola JST dalam penelitian ini yaitu proses pelatihan (training) dan pengujian (testing). Proses pelatihan bertujuan untuk mendapatkan data latih dalam mengenali pola. Data latih merupakan algoritma  klasifikasi  untuk  membentuk  sebuah model klasifikasi karakter braille. Proses pengujian bertujuan untuk menguji data uji dalam mengenali pola  setelah  dilakukan  proses  pelatihan.  Data  uji merupakan suatu alat ukur sejauh mana klasifikasi model  berhasil  melakukan  klasifikasi  dengan benar,  dan  data  uji  ini  juga  digunakan  untuk menghitung  akurasi  model  klasifikasi  yang dibentuk. Jika tingkat akurasi yang diperoleh sesuai dengan nilai yang ditentukan, maka model tersebut dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data baru  yang  belum  pernah  dilatihkan  atau  diujikan sebelumnya.
Proses pengujian dan pelatihan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Radial Basis Function. Pada pelatihan JST radial basis function ini menggunakan  nilai  parameter  tertentu,  sesuai dengan data yang ada dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Training Parameters No. Parameter Value 1 goal 1e-6 2 spread 1 3 MN (maximum number of neurons) 15 4 DF (Number of neurons to add between displays) 25 Proses pelatihan dilakukan dengan
mengunakan  nilai  dari  data  latih,  hasil  latih  dan nilai  parameter  yang  digunakan,  kemudian  hasil pelatihan disimpan dalam bentuk net keluaran. Dan
proses  pengujian  menggunakan  folder  yang berisikan data latih dan data uji yang akan dikenali terlebih dahulu dengan menggunakan ekstraksi ciri. Pembuatan  dan  Pengambilan  Sampel  Huruf Braille
Huruf Braille yang digunakan dalam penelitian    ini  dibuat  secara  manual  (asli  sesuai buku  braille)  dan  secara  buatan.  Alat  yang digunakan  dalam  pembuatan  sampel  huruf  braille yaitu reglet (slate), alat tersebut sama halnya dalam penggunaan  pena  dalam  pembuatan  huruf  biasa. Kertas  yang  digunakan  dalam  pembuatan  sampel ini  yaitu  kertas  HVS,  Kertas  Buku  Gambar  dan Kertas  Jilid.  Proses  pembuatan  huruf  braille tersebut dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Proses Pembuatan Sampel Huruf Braille dengan Reglet
Gambar 5. Sampel Karakter Braille
Setelah  sampel  huruf  braille  selesai  dibuat, Sampel tersebut akan dirubah menjadi sebuah citra. Proses  pengambilan  citra  huruf  braille  yang  akan digunakan  dalam  pembuatan  aplikasi  dilakukan dengan  perangkat  capture  gambar  secara  manual dan berbasis wireless.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3 .1 Hasil Data Sampel Huruf Braille
Setelah  pengambilan  citra  dari  sampel  huruf braille  a-z  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  6, kemudian  dilakukan  pemotongan  citra  tersebut menjadi  perhuruf  agar  dapat  dilakukan  proses pengenalan  masing-masing  huruf  braille  tersebut dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 6. Citra Huruf Braille a-z

## Gambar 7. Citra Masing-Masing Huruf Braille
Hasil Identifikasi Huruf Braille Hasil target latih untuk mengenali/ mengelompokkan masing-masing data latih. Target latih berupa angka dari 1 sampai 26 menggantikan abjad  a  sampai  dengan  z.  Proses  pelatihan dilakukan dengan mengunakan nilai dari data latih, hasil  latih  (gambar)  dan  nilai  parameter  yang digunakan,  kemudian  hasil  pelatihan  disimpan dalam  bentuk  net  keluaran.  Nilai  akurasi  yang didapatkan  dari  proses  pelatihan  JST  RBF  adalah 100% dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 8. Hasil Latih dari Data Latih

## Gambar 9. Nilai Akurasi Pelatihan

## 3.2 Pengambilan Data Huruf Braille dari server Raspberry Pi
Pada  pengambilan  data  kamera  berbasis Raspberry  Pi,  dibutuhkan software Motion  pada Sistem  Operasi  MotionEyeOs.  Konfigurasi  pada
Motion  tersebut  dalam capture gambar  dilakukan secara manual  dan time  triggering  sistem  setiap 5 detik  atau  mengambil  video,  hasil  tangkapan gambar  kemudian  data  disimpan  sementara  di memory,  lalu  data  di  transfer  ke  PC  Client  yang telah dikonfigurasi  melalui protokol File Transfer Protocol (  FTP  ).  Untuk  melihat  stream  dari motion, masukan alamat 192.168.0.102:8081 pada browser  disisi  klien,  maka  akan  tertampil  stream seperti pada gambar 10.
(a)
(b)
Gambar 10.  Hasil  Program  Motion  Identifikasi Huruf Braille (a)Huruf Braille dengan
Reglet (b) Huruf Braile Buatan
Berdasarkan  gambar  10,  hasil  sinyal  video diproses  di  Raspberry  Pi,  kemudian  gambar  pada video  tersebut  dideteksi  menggunakan  program Motion.  Motion  mendeteksi  hasil  citra  braille dengan memantau sinyal video dari RPi kamera dan webcam  berbasis  raspberry  Pi.  Untuk  mengecek keberhasilan  program  motion  pada  sistem  operasi motioneye  OS  yang  hanya  dapat  bekerja  pada browser  web  di  PC  Client, web  browser menggunakan Google Chrome untuk melihat video streaming tertampil  secara realtime  tiga  puluh  fps (frame  per  second)  untuk  pengujian  kemampuan framing pada RPi dan USB Kamera / webcam yang digunakan.  Proses  selanjutnya  yaitu  mengecek upload  video  hasil  rekaman  motion  ketika terdeteksi  gambar.  Input  citra  untuk  pengolahan sinyal  citra  Huruf  braille  diperoleh  data  dengan men- download citra dari Raspberry Pi.
3.3 Pengolahan Citra Huruf Braille Hasil pengolahan citra Huruf braille menggunakan  metode  OCR  dapat  dilihat  pada gambar 11. Citra grayscale dari gambar 11 terdiri atas  citra  dengan  warna  abu-abu,  bervariasi  pada warna  hitam  merupakan  bagian  dengan  intensitas terlemah  dan  warna  putih  merupakan  bagian dengan intensitas terkuat. Hasil citra filtering untuk mengurangi  noise  pada  citra,  sehingga  hasil  citra yang  diperoleh  lebih  halus.  Segmentasi  Citra menggunakan Thresholding. Tujuannya  citra braille  diekstrak  untuk  membedakan foreground (objek  titik  timbul)  dari background (kertas)  dan mengubah  menjadi  citra  biner.  Hasil  citra normalisasi,  dimana  dimensi  region  tiap  karakter citra dirubah ketebalan karakter citra tersebut.
Gambar 11.  Hasil  Pengolahan  Citra  Huruf  Braille dengan metode OCR

## 3.4 Pengenalan Pola Huruf Braille dengan JST
Hasil  ekstraksi  ciri  huruf  braille  dengan ekstraksi ciri teknik pola biner pada gambar 12.
Gambar 12.  Hasil  Pengenalan  Pola  Citra  Huruf Braille dan Output Suara dengan JST
Pengenalan huruf  Braille ke bentuk teks atau abjad,  kemudian  hasil  teks  dikonversi  menjadi suara  (pengucapan)  dari  citra  huruf  braille.  Citra huruf  braille  tersebut  harus  melewati  proses ekstraksi  ciri  biner  agar  dapat  dikenali . Setelah dikenali kedalam bentuk teks/abjad, huruf tersebut akan  ditampilkan  kedalam  bentuk  suara  dengan program text  to  speech. Hasil  pengenalan  huruf yang berhasil pada gambar 12 dan hasil yang gagal dapat  dilihat  pada  gambar  13.  Kemudian  hasil dalam  bentuk  suara  diimplementasikan  secara langsung  agar  dapat  didengar,  dapat  dilihat  pada gambar 14.
Gambar 13.  Hasil Identifikasi Huruf Braille ‘Gagal’ Gambar 14.  Implementasi Identifikasi Huruf Braille Menjadi Sinyal Suara 3.5 Hasil Pengujian Aplikasi Identifikasi Huruf

## Braille
Pengujian  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari capture citra  kamera  secara  manual  dan  kamera berbasis  raspberry  Pi.  Pengujian  pengenalan  pola dengan JST terdiri dari data latih dan data uji dapat dilihat  pada  tabel  2.  Data  latih  dan  data  uji  yang digunakan  yaitu  sebanyak  52  sampel  yang  terdiri dari 2x26 huruf a-z.
Tabel 2. Tingkat Akurasi Pengenalan Pola JST Data Keberhasilan Ket. Data Latih 100 % akurasi Data Uji 100% akurasi
Data  uji  untuk  pengenalan  pola  huruf  braille menggunakan  berbagai  macam  kertas  dengan tektur  kertas  berbeda  dan  semua  kertas  bewarna putih. Hasil pengujian huruf braille dengan data uji kertas  gambar,  kertas  HVS  dan  kertas  jilid  dapat dilihat pada tabel 3. Pengenalan pola huruf braille berdasarkan ekstraksi tektur kertas.
Tabel 3.  Hasil  Eksperimen  Pengujian  Huruf
Braille dengan Computer Vision Data Benar Salah Akurasi(%) Pengujian1 52 0 100 Pengujian2 47 5 90.3846 Pengujian3 50 2 96.1538 Pengujian4 35 17 67.3077 Rata-rata Pengujian 88.462
Berdasarkan  tabel  3  hasil  pengujian  secara manual  dengan  scanner  menggunakan  52  sampel terhadap  masing-masing  pengujian.  Pengujian pertama  jenis  kertas  HVS  70  gsm  dan  kertas gambar, sampel dapat dikenali secara keseluruhan, tingkat  akurasinya  yaitu  100%.  Pengujian  kedua sampel yang digunakan menggunakan jenis kertas gambar  dan  kertas jilid,  dan  ada  beberapa  sampel yang  salah  dikenali  tingkat  akurasinya  90,3846%. Pengujian ketiga dengan menggunakan jenis kertas HVS  70  gsm  dengan  ukuran  pixel  yang  berbeda dari 2 data uji sebelumnya, tingkat akurasinya yaitu 96,1538%.  Pengujian  identifikasi  huruf  braille berikutnya  dengan  menggunakan  kamera  HP, kamera  digital  dan  webcam.  Hasil  pengenalan karakter  braille  dengan  menggunakan  kamera  Hp dapat dilihat pada gambar 15.
Gambar 15.  Hasil  Pengenalan  Huruf  Braille Menggunakan Kamera Hp 'Gagal'
Hasil pengenalan huruf braille dengan sampel citra  yang  ditangkap  menggunakan  kamera  HP, kamera  digital  dan  webcam  tidak  dapat  dikenali oleh  sistem  dalam  melakukan  proses  pengolahan citra  digital  dan  proses  seterusnya.  Hasil  akurasi yang  dihasilkan  sangat  jauh  dari  kata  sempurna, bisa dikatakan gagal karena hanya memiliki akurasi 3,8462%  dan  akurasi  tersebut  juga  mengalami kesalahan  ( system  error ).  Sampel  tersebut  tidak bisa dikenali ketahapan berikutnya walaupun telah menggunakan  cahaya  kilat  dari  kamera  tersebut, dikarenakan  pada  proses  penangkapan  citra  pada kamera telah melewati beberapa kompresi yang ada pada  kamera  sehingga  ukuran  kedalaman  pada gambar semakin kecil. Selain itu juga dipengaruhi oleh intensitas cahaya dan penangkapan citra yang tidak tetap.
Pengujian  keempat  berdasarkan  tabel  3  yaitu pengambilan  data  berbasis  wireless  atau  server Raspberry  Pi.  Untuk  hasil  pengujian,  tingkat akurasi kecil yaitu 67.3077%. Sampel pengujian 26 sampel menggunakan kamera Raspberry Pi dan 26 sampel webcam Logitech C270 berbasis Raspberry Pi dengan sampel kertas gambar. Pengambilan data dilakukan  secara  berulang.  Ketika  pengambilan gambar  huruf  braille  langsung  hasilnya  bisa dikatakan gagal, sehingga pengambilan menggunakan  cahaya  dengan  ruang  mini  studio. Bentuk  pengujian  huruf  braille  berbasis  Raspbery Pi pada gambar 16.
Gambar 16.  Pengujian  Huruf  Braille  Berbasis Raspberry Pi Hasil  empat  pengujian  identifikasi  huruf braille  menggunakan  computer  vision    yang  telah dilakukan,  berdasarkan  tabel  3  rata-rata  akurasi pengujian identifikasi huruf braille yaitu 88.462 %. Hasil pengujian huruf braille berbasis Raspberry Pi, dimana data sampel diperoleh dengan menggunakan  sampel  yang  sebenarnya  (sampel dari alat Reglet) tidak dapat dikenali, dikarenakan beberapa  alasan  yaitu  objek  atau  sampel  yang terlalu kecil, ketidakfokusan webcam atau kamera
RPi  dalam  mengenali  sampel,  jarak  webcam dengan  sampel,  dan  intensitas  cahaya  yang digunakan.  Sedangkan  menggunakan  sampel buatan  pada  gambar  5  dapat  dikenali,  karena ukuran  sampel  diperbesar  beberapa  kali  lipat  dari sampel  yang  sebenarnya  sehingga  jarak  yang digunakan  juga  semakin  jauh  dapat  dilihat  pada gambar 17 dan gambar 18.
Gambar 17.  Implementasi Pengujian Karakter Braille Berbasis Raspberry Pi Gambar 18.  Hasil Identifikasi Huruf Braille Output  Suara  Secara Real-Time dengan Kamera Raspberry Pi

## Kesimpulan

## Kesimpulan penelitian ini yaitu:
1. Pengambilan  sampel  citra  huruf  braille menggunakan  media computer  vision yaitu scanner,  kamera  HP,  kamera  digital,  webcam dan  kamera  RPi.  Hasil  yang  paling  baik didapatkan  dengan  menggunakan  scanner dengan  jenis  sampel  kertas  HVS  70  gsm  dan kertas gambar karena jenis kertas dan ketebalan kertas mempengaruhi hasil pengenalannya.
2. Pembuatan  sistem  identifikasi  huruf  braille menjadi  sinyal  suara  pada  matlab  berhasil dengan  menggunakan  metode  OCR  dan  JST Radial Basis Function .
3. Pengkonversian huruf  braille  menjadi teks  dan suara,  proses  pelatihan  dan  pengujian  100%, pengujian 1 dengan akurasi 100%, pengujian 2 akurasi  90.3846%,  pengujian  3  akurasi 96.15385  dan  pengujian  4  dengan  akurasi 67.3077%.
Ucapan Terima Kasih ( Acknowledgement ) Penelitian ini didanai dalam kegiatan penelitian dosen  Politeknik  Negeri  Padang  yaitu  Penelitian Dana  DIPA  Politeknik  Negeri  Padang  No.
179/PL9.1.4/PT.01.02/2019.

## Daftar Pustaka
[1] Dewi  Permata  Sari,  Sabilal  Rasyad  dan Evelina. 2017. Identifikasi   Huruf  Braille Berbasis  Image  Processing  Secara  Real Time. Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2017. Fakultas Teknik Universitas  Muhammadiyah  Jakarta,  1-2 November 2017 p- ISSN : 2407  –  1846, e- ISSN : 2460 – 8416. [2] Luh  Putu  Eka  Damayanthi,  Made  Windu Antara  Kesiman  dan  I  Made  Agus Wirawan.2010.  Pengembangan  Aplikasi Text  to  Speech  dalam  Pembuatan  Kamus untuk Tunanetra. Prosiding Seminar Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika (SENAPATI)  2010  .  Singaraja  -  Bali,  21 September 2010 . ISSN 2087-2658. [3] Elsen Ronando dan Aris Sudaryanto. 2018. Sistem  Pengenalan  Pola  Huruf  Braille Berbasis  Audio  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  .  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan
Desain Komunikasi Visual  Vol 3, No 1, Juli 2018  ISSN  (Cetak)  :  2541-4550    ISSN (Online) : 2541-4585.
[4] K. Smelyakov, A. Chupryna, D.
Yeremenko,  A.  Sakhon  and  V.  Polezhai, “Braille  Character  Recognition  Basd  on Neural Networks,” IEEE Second
International  Conference  on  Data  Steam Mining  &  Procssing  August  21-25,  2018,
Lviv, Ukraine.
[5] A.  Windarto,  I.  I.  Tritoasmoro,  and  S.  A. Wibowo,  “Desain  Dan  Simulasi  Converter Braille  Ke  Suara  Berbasis  K-  Nearest Neighbor ( KNN ) Dan Diphone Synthesis,” Tek.  Telekomun.  Fak.  Tek.  Elektro,  Univ. Telkom, 2012.
[6] J.  Hutauruk,  R.  Magdalena,  and  A.  Rizal,
“Perancangan Konverter Karakter Braille ke
Suara  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital,”
Tek.  Telekomun.  Fak.  Tek.  Elektro,  Univ. Telkom, 2013.
[7] Syahrullah,  “Rancang  Bangun  Alat  Bantu Baca  Unanetra  Berbasis  Raspberry  Pi,”  Jur. Tek.  Inform.  Fak.  Sains  dan  Teknol.  UIN Alauddin Makassar, 2018.
[8] I.  S.  Praditya  Firmansyah,  Wahyul  Amien Syafei,  “Pengenalan  Teks  Braille  Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Feedforward Multilayer  Dengan  Menggunakan  Metode Back  Propagation,”  Mhs.  Tek.  Elektro Ekstensi  2003,  Bid.  Konsentrasi  Elektron. dan Telekomun. Univ. Diponegoro Semarang, pp. 1–9, 2006.
[10]  M.  A.  Nughroho,  “Adaptive  Genetic Algorithm  (AGA)  Radial  Basis  Function (RBF)  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi,” Jur. Inform. Fak. Mat. Ilmu Pengetah. Alam Univ. Sebel. Maret, 2012.
[11]  M.  Erwin  and  A.  Haryono,  “Pengenalan
Huruf  Menggunakan  Model  Jaringan  Saraf Tiruan  Radial  Basis  Function  Dengan Randomize Cluster Decision,” Lab. Pemrograman  dan  Inform.  Teor.  Tek. Inform.  Fak.  Teknol.  Ind.  Univ.  Islam Indones., vol. 2005, no. Snati, 2005. [12]  Helmi Muhammad Shadiq, , Sudjadi, and Darjat.  Perancangan  Kamera  Pemantau Nirkabel Menggunakan Raspberry Pi Model B.TRANSIENT, VOL.3, NO. 4, DESEMBER 2014, ISSN: 2302-9927, 547.
[13] M. Arakeri, Keerthana NS, Madhura M, A. sankar,  and  T.  Munnavar,  “Assistive
Technologi for the Visually Impaired Using
Computer  Vision . ,  978-1-5386-5314,  2018 IEEE.
[14] V. Venkatesh Murthy and  Haanumantappa,
“Improving  Optical  Braille  Recognition  in Pre-processing Stage" . , International Conference on Soft-computing and network
Security (ICSNS), 2018 IEEE.
[15] M.  W  ajid,  M.  waris  Abdullah  and  Dr. Omar Farooq . , “Imprinted Braille-Character
Pattern Recognition using Image Processing Techniues.,” 2011 International Conference on  Image  Information  Processing  (ICIIP), IEEE.
[16] Yun  Eninggar, Wahyul  Amien  Syafei,  dan Budi  Setyono.  2011.  Pengenalan  Huruf Braille    Berbasis  Jaringan  Syaraf  Tiruan
Metoda  Hebbrule  .  Semarang  :  Fakultas Teknik Universitas, Diponegoro.

## Biodata Penulis
Ramiati ,  menyelesaikan  pendidikan  S1  di  ITP Padang. Diploma IV di PENS Surabaya dan S2 di UPI YPTK Padang. Saat ini bekerja sebagai dosen. di  Jurusan  Teknik  Elektro  Politeknik  Negeri Padang.
Siska Aulia , menyelesaikan pendidikan S1 dan S2 di  Universitas  Andalas.  Saat  ini  bekerja  sebagai dosen di Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang.
Lifwarda ,    menyelesaikan  pendidikan  S1  di  ITS Surabaya  dan  S2  di  UPI  YPTK  Padang.  Saat  ini bekerja  sebagai  dosen  di  Jurusan  Teknik  Elektro, Politeknik Negeri Padang.