Identifikasi dan Pengenalan Huruf pada Citra Braille dengan Counterpropagation Neural Network

Abstract

Braille is a communication tool used by people with visual impairments. Braille has a writing system in the form of patterns with embossed dots printed on special paper with special printing equipment. With braille, blind people can obtain information and knowledge so they can take education as peoples in general. In addition, braille also helps people around the blind to communicate indirectly. Braille is usually studied by people with visual impairment from special blind schools. Unlike people with visual impairments, braille is something unusual for common people like caregiver and teaching staff that they often had difficulties to translate documents or braille books. To overcome this, this research uses digital image processing techniques by utilizing the Counterpropagation Neural Network method to help the public to understand and understand the contents of documents or braille books. This method has a fairly good degree of accuracy and is suitable for use in the field of image processing. The image processing techniques used include Grayscaling, Filtering, Contrast Enhancement, Thresholding, Morphological Operation, and Feature Extraction. After testing this study, it was concluded that the proposed method has the ability to identify braille images properly where the accuracy obtained reaches 99,03%.

Braille merupakan sarana komunikasi yang digunakan oleh para penyandang tunanetra atau orang yang memiliki gangguan penglihatan. Braille memiliki sistem penulisan berupa pola dengan titik – titik timbul yang dicetak diatas kertas khusus dengan alat cetak khusus. Dengan adanya braille, para penyandang tunanetra dapat memperoleh informasi dan pengetahuan sehingga dapat menempuh pendidikan seperti orang – orang pada umumnya. Selain itu, braille juga membantu orang – orang sekitar para penyandang tunanetra agar dapat berkomunikasi secara tidak langsung. Braille biasanya dipelajari oleh para penyandang tunanetra dari sekolah khusus tunanetra. Berbeda dengan para penyandang tunanetra, braille merupakan hal yang tidak umum bagi orang awam seperti pengasuh dan staf pengajar sehingga mereka seringkali mengalami kesulitan dalam menerjemahkan dokumen atau buku braille. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini memanfaatkan teknik pengolahan citra digital dengan memanfaatkan metode Counterpropagation Neural Network untuk membantu masyarakat untuk memahami dan mengerti isi dari dokumen atau buku braille. Metode ini memiliki tingkat akurasi yang cukup baik dan cocok digunakan dalam bidang pengolahan citra. Adapun teknik pengolahan citra yang digunakan antara lain Grayscaling, Filtering, Contrast Enhancement, Thresholding, Morphological Operation, dan Feature Extraction. Setelah dilakukan pengujian terhadap penelitian ini, didapatkan kesimpulan bahwa metode yang diajukan memiliki kemampuan dalam mengidentifikasi citra braille dengan baik dimana akurasi yang diperoleh mencapai 99,03%.