## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 1 No 1 January 2015, 23 - 32

## APLIKASI PENERJEMAH KATA BAHASA INGGRIS KE BAHASA INDONESIA BERBASIS KAMERA
Anang Kukuh Adisusilo
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Wijaya Kusuma Surabaya anang@anang65.web.id

## Abstrak
Suatu informasi yang tersaji dalam bahasa Inggris pada suatu tempat, bisa menjadi penghalang bagi manusia untuk memahami sebuah informasi jika tidak mengerti bahasa tersebut. Untuk menterjemahkan suatu kata bahasa Inggris ke  bahasa  Indonesia  di  saat  ini  tentu  semua  orang  bisa  melakukannya  kapan  saja  dan  di  mana  saja  dengan menggunakan kamus cetak maupun kamus digital. Jika menggunakan kamus cetak yang tebal dan berat, pengguna harus  mencari  satu  demi  satu  kata  dari  beberapa  halaman  hingga  kata  yang  diinginkan  ditemukan.  Apabila menggunakan kamus digital input kata masih harus diketik secara manual huruf demi huruf. Oleh karena itu dalam penelitian ini, penulis bertujuan membangun aplikasi penerjemah kata bahasa Inggris ke bahasa Indonesia berbasis kamera yang dapat menerjemahkan gambar kata dari bahasa Inggris ke bahasa Indonesia dengan cara mengcapture. Aplikasi  ini  dikembangkan  pada  perangkat  smartphone  berbasis  Android  menggunakan  metode OCR  (Optical Character  Recognition) sebagai  mesin  pendeteksi  karakter  dan  memanfaatkan  translator  online  sebagai  mesin penerjemahnya. Dari hasil pengujian diperoleh tingkat keberhasilan untuk menerjemahkan gambar kata mencapai 60 % dari total 30 sample yang diuji coba, sehingga dapat ditarik kesimpulan yaitu aplikasi dapat menerjemahkan gambar kata ke dalam bahasa tujuan dengan presentase keberhasilan 60%. Ketidakakuratan hasil penerjemahan dikarenakan  hasil  pengolahan  citra  yang  terkadang  masih  memberikan  hasil  yang  kurang  bersih  terutama  pada proses threshold dan morfologi (erosi dan dilasi).
Kata Kunci : Penerjemah, capture, smartphone

## Abstract
The information is presented in an English At a place, could become a barrier to the review Human Understanding For A If the information does not understand the language. To translate a word of English to Bahasa Indonesia in the previous Nowadays of course ALL of the orangutans can do it anytime and anywhere by using a dictionary printed and digital dictionaries. If using a print dictionary Its thickness and weight, the user Must for One by One word from a few Page Up said Yang was found desirable. When using a digital input dictionary word Still Must BE  user  typed  letter-by-letter.  Research  by  THEREFORE  hearts  husband,  author  aims  Building  Applications translator  of  English  words  to  Bahasa  Indonesia-based  camera  that  can  translate  English  words  picture  from capturing  Indonesian  TO  THE  way.  Husband  developed  the  application  on  Android  based  smartphone  device method uses OCR (Optical Character Recognition) detection engine AS Character And utilizing online translators AS machine translator. Testing of the findings for review TIN success rate translates said to reach 60% of the total of 30 samples tested Yang, so it can be deduced CAN Application That translates said destination language WITH KE hearts percentage of success of 60%. Inaccuracy of the findings due to the translation of image processing results That sometimes still give results the Less Net notably ON threshold and morphological processes (erosion and dilation).
Keywords: Translators, catching, smartphones

## 1. PENDAHULUAN
Karena mustahil bagi semua orang yang berada pada berbagai belahan dunia untuk memiliki bahasa yang sama,  satu-satunya  jalan  adalah  dengan  belajar mengerti  bahasa  yang  digunakan  oleh  orang  lain. Hal  ini  tentunya  akan  memakan  waktu  yang  lama dan biaya yang mahal. Di samping itu masih banyak yang kurang memahami arti terjemahan dari bahasa Inggris ke bahasa Indonesia secara mendalam yang
mungkin  dikarenakan  begitu  banyak  kosakata  dan buku  yang  berukuran  besar  dan  tebal  yang  sulit untuk  dibawa  kemana-mana  dan  penggunaan  yang cukup lama dengan membuka huruf dari A-Z untuk setiap kosakata yang digunakan. Apabila menggunakan  kamus  digital  dalam  melakukan terjemahan  kata  untuk  input  kata  masih  diinputkan dengan cara diketik secara manual

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 24 - 32

## Pemotongan Citra
Proses pemotongan gambar pada koordinat tertentu pada  area  gambar.  Untuk  memotong  bagian  dari gambar  digunakan  dua  koordinat,  yaitu  koordinat awal yang merupakan awal koordinat bagi citra hasil pemotongan  dan  koordinat  akhir  yang  merupakan titik  koordinat  akhir  dari  citra  hasil  pemotongan. Sehingga akan membentuk bangun segi empat yang mana  tiap-tiap  pixel  yang  ada  pada  area  koordinat tertentu akan disimpan dalam citra yang baru.

## Gambar 1.1 Proses dan hasil crop gambar
(Informatika, 2013)

## Citra Grayscale
Pada  citra  grayscale  warna  bervariasi  antara  hitam dan  putih,  tetapi  variasi  warna  diantaranya  sangat banyak.  Untuk  mengubah  citra  berwarna  yang mempunyai nilai masing-masing R,G dan B menjadi citra gray scale dengan nilai s, maka konversi dapat dilakukan dengan mengambil rata-rata dari nilai R,G dan B  sehingga dapat dituliskan menjadi :

## Citra Threshold
Citra threshold dilakukan  dengan  cara  mengubah citra  hasil  yang  memiliki  derajat  keabuan,  menjadi hanya  dua  buah  yaitu  hitam  dan  putih.  Hal  yang perlu  diperhatikan  pada  proses threshold adalah memilih  sebuah  nilai threshold (T)  dimana  piksel yang  bernilai  dibawah  nilai threshold akan  diset menjadi  hitam  dan  piksel  yang  bernilai  diatas  nilai threshold akan diset menjadi putih.
Umumnya  nilai  T  dihitung  dengan  menggunakan persamaan :
Jika  f(x,y)  adalah  nilai  intensitas  pixel  pada  posisi (x,y)  maka  pixel  tersebut  diganti  putih  atau  hitam tergantung kondisi berikut :
f(x,y) = 255, jika f(x,y) > T
f(x,y) = 0, jika f(x,y) < T

## Operasi Dilasi
Operasi dilasi dilakukan untuk memperbesar ukuran segmen  objek  dengan  menambah  lapisan  di sekeliling objek. Cara untuk melakukan operasi ini, yaitu dengan cara mengubah semua titik latar yang bertetangga  dengan  titik  batas  menjadi  titik  objek (Ilmu  Komputer,  2014).  Rumus  matematika dilasi adalah sebagai berikut :

## Operasi Erosi
Operasi erosi adalah  kebalikan  dari  operasi dilasi . Pada  operasi  ini,  ukuran  objek  diperkecil  dengan mengikis  sekeliling  objek.  Cara  yang  dapat dilakukan yaitu dengan mengubah semua titik batas menjadi  titik  latar  (Ilmu  Komputer,  2014).  Rumus matematika erosi adalah sebagai berikut :

## Segmentasi Citra
Segmentasi  citra  merupakan  pembagian  suatu  citra menjadi  sejumlah  region  yang  membangun  citra tersebut. Segmentasi dilakukan dengan tujuan :
 Untuk membagi citra menjadi bagian-bagian untuk analisis lebih lanjut
 Melakukan  perubahan  representasi,  pixel- pixel dari citra harus disusun dalan unit yang lebih  tinggi  yang  berarti  atau  kebih  efisien untuk analisis lebih lanjut
Proses  segmentasi  sangat  penting  dalam  sistem pengenalan karakter, karena ketidakakuratan dalam ekstraksi  karakter,  suatu  karakter  akan  mengubah nilai  statistic  dari  suatu  karakter.  Dalam  proses segmentasi,  selain  memisahkan  objek  dari  citra biner,  dilakukan  juga  pemisahan  antar  karakter huruf.
Gambar 1.2 Hasil proses segmentasi (Digilib ITB, 2007)

## Pengenalan Pola
Setelah  berhasil  mengelompokkan  citra  ke  dalam daerah-daerah  tertentu,  tahapan  selanjutnya  adalah pengenalan  pola  yang  merupakan  kemampuan mengenali objek berdasarkan ciri-ciri dan pengetahuan  yang  pernah  diamatinya  dari  objek- objek tersebut. Tujuan dari pengenalan pola adalah mengklasifikasi  dan  mendeskripsikan  pola  atau objek kompleks melalui pengetahuan sifat-sifat atau

## Vol 1 No 1 January 2015, 25 - 32
ciri-ciri objek tersebut. Salah satu pendekatan dalam pengenalan  pola    adalah  algortima  template matching. Pada dasarnya template matching adalah proses  yang  sederhana.  Suatu  citra  masukan  yang mengandung template tertentu dibandingkan dengan template  pada  basis  data.  Template  ditempatkan pada pusat bagian citra yang akan dibandingkan dan dihitung  seberapa  banyak  titik  yang  paling  sesuai dengan  template.  Langkah  ini  diulangi  terhadap keseluruhan citra masukan yang akan dibandingkan dengan template. Nilai kesesuaian titik yang paling besar  antara  citra  masukan  dan  citra  template menandakan  bahwa  template  tersebut  merupakan citra  template  yang  paling  sesuai  dengan  citra masukan.

## Web Service
Web  service adalah  suatu  sistem  perangkat  lunak yang  dirancang  untuk  mendukung  interaksi  antar sistem pada suatu jaringan .  Web service digunakan sebagai  suatu  fasilitas  yang  disediakan  oleh  suatu web site untuk menyediakan layanan (dalam bentuk informasi) kepada sistem lain, sehingga sistem lain dapat  berinteraksi  dengan  sistem  tersebut  melalui layanan-layanan  (service)  yang  disediakan  oleh suatu  sistem  yang  menyediakan web  service (Elib Unikom – 2006).
Gambar 1.3 Layanan web services (Elib Unikom, 2012)
Hal  ini  selaras  dengan  penelitian  untuk  mengatasi permasalahan  proses  menterjemahkan  kata  bahasa Inggris ke bahasa Indonesia, pada tahap selanjutnya, dengan  menggabungkan  kedua  teknologi  tersebut, diharapkan proses penerjemahan kata bahasa Inggris ke  bahasa  Indonesia  menjadi  lebih  praktis  dan mudah. Proses dimulai dengan mengcapture gambar berisi  kata  yang  ingin  diterjemahkan,  gambar  yang telah diambil kemudian dilakukan proses pengenalan  citra  dengan  metode  OCR  (Optical Character  Recognition)  .  Proses  terjemahan
dilakukan  dengan  memanfaatkan  engine  translator online.  Hasil  yang  didapat  pada  OCR  (Optical Character Recognition) kemudian dikirim ke server translator  online.  Setelah  proses  penerjemahan selesai,  hasil  terjemahan  akan  dikirim  kembali  ke handphone  untuk  kemudian  ditampilkan  di  layar handphone. Dengan adanya aplikasi  ini diharapkan dapat mempermudah proses penterjemahan daripada mengetikkan  input  kata  satu  demi  satu  yang  ingin diterjemahkan ke aplikasi secara manual.

## Tujuan
Adapun  beberapa  tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam yakni  menerjemahkan  gambar  kata  dari  bahasa Inggris ke bahasa Indonesia atau sebaliknya dengan cara mengcapture.

## 2. METODOLOGI
Pada tahapan pembuatan sistem ini akan digambarkan  secara  garis  besar  tentang  aliran  data program aplikasi penerjemah  kata bahasa Inggris  – Indonesia  berbasis  kamera  yang  akan  dijelaskan lebih detail :
Diagram  konteks  yang  berisi  aliran  data  ke  dalam dan keluar sistem
Gambar 2.1 Diagram Konteks Sistem Penerjemah Berbasis Kamera
DFD  (Data  Flow  Diagram)  Level  1  menjelaskan proses  pengenalan  karakter  bertujuan  untuk memperoleh  kata  dari  gambar  yang  dicapture  dan proses  penerjemahan  kata  yang  bertujuan  untuk menerjemahkan  kata  hasil  pengenalan  karakter  ke bahasa  tujuan  untuk  kemudian  ditampilkan  kepada user.
Gambar 2.2 DFD Level 1 Sistem Penerjemah Berbasis Kamera
DFD (Data Flow Diagram) Level 2 menjelaskan alur proses pengolahan citra dari gambar yang dicapture hingga  menghasilkan  output  berupa  kata  untuk selanjutnya dimasukkan proses penerjemahan kata.

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 26 - 32

## Gambar 2.3 DFD Level 2 Proses Pengenalan
Karakter
DFD  (Data  Flow  Diagram)  Level  2 menjelaskan proses penerjemahan kata yang berasal dari  proses  pengenalan  karakter  kemudian  dikirim ke  server  translator  hingga  mendapatkan  hasil terjemahan kata yang kemudian ditampilkan kepada user
Gambar 2.4 DFD Level 2 Proses Penerjemahan Kata

## Rancangan Interface Input
Rancangan  tampilan  input  menunjukkan rancangan tampilan dari awal program dibuka untuk mengcapture gambar.
Tampilan Keterangan 1. Arah enerjemahan berisi informasi arah penerjemahan bahasa (bahasa asal ke bahasa tujuan) 2. Kotak Seleksi untuk menempatkan gambar berisi teks yang hendak diterjemahkan 3. Tombol Pengaturan berfungsi untuk menentukan arah penerjemahan terdiri dari “ENGLISH – INDONESIA” atau “INDONESIA –
ENGLISH” 4. Tombol Capture befungsi untuk memfoto gambar yang hendak diterjemahkan & memproses terjemahan kata 5. Tombol Info untuk menampilkan deskripsi & pengembang aplikasi
Tabel 2.1 Rancangan tampilan capture gambar
Tampilan Keterangan 1 Tampilan menu ketika Tombol
Pengaturan diklik akan memberikan pilihan arah penerjemahan :
 ENG -> INA Untuk
menerjemahkan dari
bahasa Inggris ke bahasa Indonesia  INA -> ENG
Untuk
menerjemahkan dari

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 1 No 1 January 2015, 27 - 32
bahasa Indonesia ke
bahasa Inggris Tabel 2.2 Rancangan tampilan pengaturan Tampilan Keterangan 1 Tampilan Info ketika Tombol Info diklik akan menampilkan deskripsi dan info pengembang aplikasi

## Tabel 2.3 Rancangan tampilan halaman info
aplikasi

## Rancangan Interface Output
Interface output menunjukkan tampilan hasil output dari  perangkat  lunak  berupa  gambar  hasil pengolahan citra dan hasil penerjemahan kata.
Tampilan Keterangan 1. Arah Penerjemahan berfungsi untuk menampilkan informasi bahasa asal & bahasa tujuan 2. Lama Proses berfungsi untuk menunjukkan waktu lama proses dari capture hingga penerjemahan kata 3. Gambar Output berfungsi untuk menampilkan gambar hasil pengolahan citra 4. Tampilan Hasil Pengenalan berfungsi untuk
menampilkan kata hasil pengenalan karakter 5. Tampilan Hasil Penerjemahan berfungsi untuk menampilkan kata hasil penerjemahan 6. Tombol Kembali berfungsi untuk melakukan capture gambar yang hendak diterjemahkan kembali
Tabel 2.4 Rancangan tampilan hasil pengenalan karakter & penerjemahan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan dari  suatu  penelitian  maka  diperlukan  uji  coba terhadap  beberapa  sample.  Dalam  melakukan  uji coba sample informasi kebutuhan & perangkat yang digunakan adalah :
 Processor 600 Mhz
 Memory storage 1 GB,
 Memory RAM 512 MB
 Layar touchscreen 7 inch
 Kamera resolusi 2 MP
 Sistem  operasi  Android  4.0  Ice  Cream Sandwich
 Koneksi internet Wifi
 Jarak capture ± 4 cm
 Nilai threshold = 95
 Nilai erosi = (3,3)
 Nilai dilasi = (5,5)
 Jumlah sample = 30 gambar
N o Input Gambar Hasil Citra Hasil OCR Hasil Penerje mahan 1 lecturer dosen

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 28 - 32
2 book buku 3 think berpikir 4 consortiu m konsorsi um 5 answer
jawaban
6 zebra zebra 7 llelm llelm 8 examine memerik
sa 9 r formulat eun
r formulat eun 1 0
graduate pasca
sarjana 1 1 - -
1 2
know tahu
1 3 perfect sempurn
a
1 4 inr inr 1 5 queen ratu 1 6
rahasia secret 1 7 mama mama
1 8 untung fortunate
ly
1 9 variasi variation
2 0
i wawanc nu i wawanc nu 2 1 xilofon the xylopho ne

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293
Vol 1 No 1 January 2015, 29 - 32
2 2 nlllilvl nlllilvl 2 3
ziarah pilgrima ge 2 4 I absensl I absensl 2 5 german german
2
6
dough dough
2 7 sakti milky 2
8
tugas task
2 9 iwawasa nl iwawasa nl 3 0 irlulus irlulus Tabel 3.1 Tabel uji coba beberapa sample Tingkat keberhasilan = (Jumlah sample berhasil / Jumlah total sample) x 100 % = (18 / 30) x 100 % = 60 %
Dari  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  pada beberapa sample dengan berbagai warna background dan  jenis  huruf  didapat  tingkat  keberhasilan menerjemahkan  gambar  kata  ke  bahasa  tujuan mencapai  60  %.  Output  penerjemahan  tidak  akurat disebabkan oleh hasil pengolahan citra yang kurang bagus  sehingga  menghasilkan  gambar  yang  kotor (banyak  bercak).  Proses  threshold  dan  proses erosi/dilasi memiliki peran penting dalam menghasilkan gambar biner yang bersih.
 Pada proses threshold jika nilai threshold diatur ke  nilai  yang  tinggi  gambar  latar  akan menghitam,  menghasilkan  gambar  obyek  yang menyatu  dengan  gambar  latar  sehingga  bentuk gambar objek tidak utuh lagi. Jika nilai threshold diatur ke nilai yang rendah gambar latar menjadi lebih putih bersih akan tetapi gambar objek juga ikut memutih sehingga objek akan sulit dideteksi sebab gambar objek hampir hilang.
 Pada proses erosi dan dilasi jika nilai erosi/dilasi diatur ke nilai yang tinggi dapat menghilangkan bercak  kotor  gambar  latar  hasil  dari  proses threshold  akan  tetapi  gambar  objek  juga  akan hilang atau rusak. Apabila nilai erosi/dilasi diatur ke  nilai  yang  rendah  gambar  objek  akan  tetap utuh  sesuai  bentuk  aslinya  akan  tetapi  bercak kotor gambar latar tetap muncul.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  uji  coba  dapat  disimpulkan  bahwa penelitian  “Aplikasi  Penerjemah  Kata  Bahasa Inggris  ke  Bahasa  Indonesia  Berbasis  Kamera” dapat  mengubah  gambar  menjadi  kata  kemudian kata hasil pengenalan karakter dapat diterjemahkan ke  dalam  bahasa  tujuan  dengan  presentase keberhasilan 60 %. Ketidakakuratan hasil penerjemahan dipengaruhi oleh hasil dari pengolahan citra yang terkadang masih menghasilkan  gambar  yang  kurang  bersih  (12  dari 30  sample),  sehingga  ketika  diproses  akan memberikan karakter yang salah dan akan berakibat salah menerjemahkan dari gambar yang dimaksud.
 Proses  threshold  dalam  pengolahan  citra  sangat berpengaruh  penting  dalam  proses  pengenalan karakter,  pada  kasus  ini  proses  threshold  cukup sulit  untuk  menghasilkan  gambar  biner  yang memiliki  perbedaan  jelas  antara  gambar  objek dan gambar latar.

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 30 - 32
 Meskipun dilakukan proses erosi dan dilasi untuk menghilangkan  bercak-bercak  tetap  saja  ada beberapa  gambar  yang  sulit  untuk  dibersihkan guna  mendapatkan  gambar  objek  dan  gambar latar  yang  benar-benar  bersih,  dikarenakan  jika nilai  erosi  dan  dilasi  diatur  ke  nilai  yang  tinggi bercak akan hilang tetapi bentuk objek karakter akan turut hilang/rusak/terpotong, jika nilai erosi dan tetap utuh tapi bercak tetap ada.

## Saran
Untuk  meningkatkan  hasil  keberhasilan  dalam menerjemahkan gambar berisi kata ke bahasa tujuan, yang  perlu  ditingkatkan  adalah  bagian  pengolahan citra terutama pada proses threshold dengan metode yang lain yang lebih baik serta proses erosi dan dilasi dengan nilai optimal, sehingga hasil dari pengolahan citra  diharapkan  benar-benar  bersih  dan  hasil  dari pengenalan  karakter  bisa  akurat  sehingga  hasil terjemahan  sesuai  dengan  gambar  yang  dimaksud. Selanjutnya  program  dapat  bekerja  lebih  baik  lagi jika diberikan fitur background subtraction sehingga dapat  mengcapture  gambar  kata  yang  memiliki gambar latar berpola dan mampu menerjemahkannya ke dalam bahasa tujuan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Andindita,  Novita.  2013.  “Aplikasi Translator  Messenger  Berbasis  Java  dan Google Translate API”. Universitas Negeri Yogyakarta.
http://eprints.uny.ac.id/10380/1/Journal.pd f (diakses tanggal 1 Maret 2014)
[2] Al  Fatta,  Hanif.  2007.  “Konversi  Format Citra RGB Ke Format Grayscale Menggunakan Visual Basic”. Yogyakarta : STMIK AMIKOM Yogyakarta.
[3] Al  Ghazali,  Tommy.  7  Mei  2011. “Pengertian  Bahasa,  Karakteristik  Bahasa dan Fungsi Bahasa – Kajian
Sosiolinguistik”. http://dibustom.wordpress.com/2011/05/07
/pengertian-bahasa-karakteristik-bahasa- dan-fungsi-bahasa-kajian-sosiolinguistik/ ,
(diakses tanggal 1 Maret 2014)
[4] Arie,  Brigida.  2  Januari  2013.  “Operasi Cropping” http://informatika.web.id/operasi- cropping.htm  (diakses  tanggal  2  Maret 2014)
[5] Bahri,  Raden  Sofian,  Irfan  Maliki.  2012.
“Perbandingan Algoritma Template Matching  dan  Feature  Extraction  Pada Optical Character Recognition”. Universitas Komputer Indonesia. http://komputa.if.unikom.ac.id/_s/data/jurn al/volume-01/komputa-1-1-perbandingan- algoritma-template-irfan-maliki- 5.pdf/pdf/komputa-1-1-perbandingan-
algoritma-template-irfan-maliki-5.pdf. (diakses tanggal 1 Maret 2014)
[6] Efendi.  5  November  2011.  “English Alphabet”. http://belajarbahasainggrisonlinegratis.blo gspot.com/2011/11/english-alphabet.html , ( diakses tanggal 1 Maret 2014)
[7] Faradila,  Karalina.  27  May  2013.  “Materi Grammar Dalam TOEFL”. http://karlinaaafaradila.wordpress.com/201 3/05/27/materi-grammar-dalam-toefl/ ,
(diakses tanggal 1 Maret 2014)
[8] Goel,  Chhavi.  12  Juli  2013.  “Language
Translator and Text-To-Speech in Android”. http://www.c-
sharpcorner.com/UploadFile/e14021/langu age-translator-in-android/, (diakses tanggal 10 April 2014)
[9] Hani. 2012. “Data Flow Diagram (DFD)” . Bandung : Universitas Komputer Indonesia
[10] Hidayatullah,  Syarif.  2014.  “Apa  Bahasa Itu  ?  Sepuluh  Pengertian  Bahasa  Menurut Para Ahli”. 25 Mei 2009. http://wismasastra.wordpress.com/2009/05 /25/apa-bahasa-itu-sepuluh-pengertian- bahasa-menurut-para-ahli/ , (diakses
tanggal 1 Maret 2014)
[11] Kustiawan,  Dedi.  2010.  “Teori  Penunjang Pengolahan  Citra” . Surabaya  :  Institute
Teknologi 10 November
[12] Nia.  2014.  “Top  10  Bahasa  Yang  Paling Banyak Digunakan”. http://top10.web.id/geografi/10-bahasa- paling-banyak-digunakan , (diakses tanggal 1 Maret 2014)
[13] Ningrum,  Dewi  Widya.  28  Oktober  2013. “Akan  Ada  103,7  Juta  Pengguna Smartphone di Indonesia”. http://tekno.liputan6.com/read/731892/aka n-ada-1037-juta-pengguna-smartphone-di- indonesia , (diakses tanggal 1 Maret 2014)
[14] Oscar.  20  November  2013.  “Pengolahan Citra  Digital  –  Operasi  Geometri”. http://akademistry.blogspot.com/2013/11/p engolahan-citra-digital.html,
(diakses
tanggal 9 Juli 2014)
[15] Santi, Candra Noor.2011. “Mengubah Citra Berwarna  Menjadi  Grayscale  dan  Citra Biner”.  Semarang  :  Universitas  Stikubank
Semarang [16] Siregar, Roswani. 2009. “Analisis
Penerjemahan  Dan  Pemaknaan  Istilah Tekniks  :  Studi  Kasus  Pada  Terjemahan Dokumen  Kontrak”.  Universitas  Sumatra Utara. http://repository.usu.ac.id/bitstream/12345
6789/5689/1/09E00816.pdf (diakses tanggal 1 maret 2014) [17] Sudarno, A.P. 2011. “Penerjemahan Buku Teori dan Aplikasi”.
pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 1 No 1 January 2015, 31 - 32
http://www.galeripustaka.com/2013/05/pe ngertian-penerjemahan.html.  Surakarta  : UNS Press (diakses tanggal 1 Maret 2014) [18] Wikipedia.  10  Februari  2014.  “OpenCV”. http://id.wikipedia.org/wiki/OpenCV.
(diakses tanggal 5 Maret 2014)
[19] Wikipedia.  20  Januari  2014.  “Pengenalan
Karakter Optis”. http://id.wikipedia.org/wiki/OCR (diakses tanggal 1 Maret 2014) [20] Wikipedia.  27  June  2014.  “Tesseract (Software)”. http://en.wikipedia.org/wiki/Tesseract_(sof tware) (diakses 6 Maret 2014)
[21] Wikipedia.5  April  2013.  “Penerjemahan Berbantuan
Komputer”. http://id.wikipedia.org/wiki/Penerjemahan
_berbantuan_komputer , (diakses  tanggal  6 Maret 2014) [22] Wikipedia. 26 Juni 2014. “Android (Sistem Operasi)”. http://id.wikipedia.org/wiki/Android_(siste m_operasi), (diakses tanggal 1 Juni 2014) [23] Yudha.  14  Februari  2014.  “Operasi
Morfologi  Pada  Citra  Biner”.  Bandung  :
Politeknik Negeri Bandung. http://ilmukomputer.org/2014/02/14/opera si-morfologi-pada-citra-biner/
(diakses
tanggal 5 Maret 2014) [24] Youssef, Phill. 2013. “Getting started with the Bing
translator
API”.
http://www.restlessprogrammer.com/2013/ 03/setting-up-free-bing-translator-api.html, (diakses tanggal 9 Juli 2014) [25] Zachman.  2014.    “Pengenalan  Web Service”. http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/513/jbp tunikompp-gdl-zachman-25650-12- webserv-l.doc (diakses 5 Maret 2014

## Melek IT
Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 32 - 32
Halaman ini kosong Redaksi Melek IT