Nurjanah, Indah Reforsiana (2021) IDENTIFIKASI HURUF BRAILLE MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI GABOR WAVELET DAN SUPPORT VECTOR MACHINE. Other thesis, UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” YOGYAKARTA.
Preview |
Text
cover.pdf Download (150kB) | Preview |
Preview |
Text
abstrak.pdf Download (62kB) | Preview |
Preview |
Text
HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (451kB) | Preview |
Preview |
Text
daftar isi .pdf Download (76kB) | Preview |
Preview |
Text
daftar pustaka.pdf Download (98kB) | Preview |
Abstract
Perbedaan dalam bertukar informasi dalam bentuk visual, cetak maupun tulisan yang
dilakukan antara seorang tunanetra dengan orang dengan penglihatan normal akan menimbulkan
permasalahan, terutama dalam bentuk tulisan. Sebagai contoh dalam pendampingan dari seorang
anak tunanetra oleh keluarga dengan berpenglihatan normal. Dimana peran keluarga salah satunya
memiliki fungsi edukatif dengan membantu anak dalam memahami perkembangan belajar mereka
di rumah, dalam hal ini seorang anak tunanetra.
Pada penelitian ini huruf braille dapat diidentifikasi melalui citra yang didapatkan dengan
menggunakan alat scanner untuk membantu para orang tua dan keluarga dari seorang anak
tunanetra dalam pendampingan belajar dengan mengimplementasikan metode ekstraksi ciri Gabor
Wavelet. Fitur yang digunakan yaitu standar deviasi, mean, variansi, dan median dengan sudut
theta 0
0
0
,30
0
,45
0
,60
0
,120
0
,135
0
,180
dan panjang gelombang 3,6,13,28, dan 58. Fitur tersebut akan
digabungkan dan dijadikan masukkan sebagai data uji dan data latih pada tahap klasifikasi Support
Vector Machine(SVM) dan menghasilkan kata dalam huruf abjad. Huruf braille yang dideteksi
pada penelitian ini yaitu huruf braille kecil, huruf braille kapital, tanda baca, dan angka.
Pengujian dilakukan dengan menggunakan skenario confusion matrix multi-class untuk
menentukan tingkat akurasi, presisi, dan recall. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan
dengan menggunakan 758 data huruf braille mendapatkan nilai akurasi sebesar 98,15%, nilai
presisi sebesar 97,66% dan nilai recall sebesar 98,28%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan
bahwa metode ekstraksi ciri Gabor Wavelet dan Support Vector Machine (SVM) dapat digunakan
untuk mengidentifikasi huruf braille.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Subjek: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
| Divisions: | x. Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science |
| Depositing User: | Nurul Alifah Rahmawati |
| Date Deposited: | 21 Jan 2021 05:50 |
| Last Modified: | 21 Jan 2021 05:50 |
| URI: | http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/24367 |
Actions (login required)
 |
View Item |