ABSTRAKSI: Huruf Braille tentunya sangat membantu tunanetra dalam menjalankan aktifitas membaca dan menulis sehari-hari. Namun permasalahannya terdapat pada beberapa teks latin yang belum tersedia dalam bentuk teks dengan huruf Braille. Sehingga untuk dapat dibaca oleh tunanetra, teks latin tersebut harus dirubah ke dalam bentuk huruf Braille terlebih dahulu. Untuk itu diperlukan sebuah alat bantu yang dapat meminimalisir waktu dalam menerjemahkan teks latin menjadi teks yang berkarakter Braille.
Alat bantu tersebut bisa diwujudkan dalam sebuah aplikasi yang dapat memproses dokumen dengan tulisan latin dan menerjemahkannya ke dalam dokumen Braille. Dengan demikian proses konversi dari latin ke Braille dapat dilakukan dengan cepat dan mudah. Teknik yang dapat diterapkan untuk mewujudkan hal tersebut adalah dengan menerapkan pengolahan citra digital. Dalam tugas akhir ini digunakan Histogram Area sebagai algoritma ekstraksi ciri dan Support Vector Machine (SVM) sebagai metoda klasifikasi.
Dalam prakteknya, citra digital naskah Latin diambil menggunakan scanner, kemudian masuk dalam tahap preprocessing. Citra keluaran dari tahap preprocessing akan diekstraksi menggunakan algoritma Histogram Area untuk kemudian disimpan dalam database. Pengklasifikasian database akan dilakukan dengan metode SVM. Pengujian dilakukan dengan citra jenis Arial dan besar font 24 dan 26. Hasil (output) yang diinginkan adalah bagaimana suatu system dapat mengenali dan membandingkan pola citra latin serta dapat mengambil keputusan yang tepat pada setiap jenis pola citra latin tertentu yang menjadi masukan. Tingkat akurasi yang didapatkan pada tugas akhir ini adalah 85.81% untuk Metode One Against All, dan 86.05% untuk Metode One Against One.
Kata Kunci : Support Vector Machine (SVM), Histogram Area, Braille.ABSTRACT: Braille letters definitely help the blind in reading and doing daily activities. The problem is that some of the Latin text has not been available in Braille yet. So to be able to read by the blind the Latin text has to be converting in Braille first. In order to that, a tool that can help people to minimize the time for translating a Latin text into Braille text is very much needed.
A tool like that can be created on an application that can process a document with Latin character and translate it into a Braille document. With that way, the conversion process from Latin to Braille could be very quick and easy. Technique that can be applied to make this tool happen is with applying digital image processing. In this final project, Histogram Area is used for a feature extraction algorithm and Support Vector Machine (SVM) for classification method.
In practice, the digital image of Latin text was taken by using a scanner, then enter the preprocessing stage. Image output from processing stage will be extracted using Histogram Area and then stored in a database. Classification database will be done with the SVM method. The trial is using image with Arial typing and Font size 24 and 26. The desired result (output) is how a system can identify and compare patterns of Latin character and can informed decisions on each type of pattern of certain Latin character from input and converting that into Braille character. The level of accuracy obtained in this final task are 85.81% for One Against All Method, and 86.05% for One Against One Metode.
Keyword: Support Vector Machine (SVM), Histogram Area, Braille.