Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Aplikasi Identifikasi Huruf Braille Menggunakan Computer Vision Berbasis Raspberry Pi Ramiati, Ramiati; Aulia, Siska; Lifwarda, Lifwarda
JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 9, No 1: March 2020
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jnte.v9n1.707.2020

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.Keywords : image processing, braille, OCR, JST, text to speechAbstrakIndera 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 
Pengenalan Bentuk Benda Berdasarkan Sinyal Suara dengan Transducer Mikrofon dan Teknologi Kinect Aulia, Siska; Lifwarda, Lifwarda; Yustini, Yustini
JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 7, No 3: November 2018
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (853.143 KB) | DOI: 10.25077/jnte.v7n3.600.2018

Abstract

Voice processing or speech recognition is growing rapidly hence it can be used for various applications such as moving a system or motion control and multimedia-based learning media. Implementation of speech recognition and image detection in this study using microphone transducer and kinect technology. This study aims to produce a system that can identify and recognize an object with word commands, such as circles, triangles, rectangles and many. In sound processing, sound feature extraction is carried out with Mel-Frequency Cepstrum Coeffecient (MFCC). Word modeling was done using statistical modeling, namely the Hidden Markov Model (HMM). HMM is able to provide an efficient mechanism for statistically modeling diversity in words or words. Data were collected with offline and online microphone transducers. This study matches the pattern of words through training and testing process. The output of this system is a recognizable word based on the highest probability and displaying the object shape based on the recognized word, namely circle, triangle and quadrilateral. Test results with mirofon tranducers, for 85% trained sources, 81.5% untrained sources, and 84% untrained Kinect source testing hence that word recognition systems can be implemented with Kinect technology. Keywords : speech processing, HMM, MFCC, Kinect AbstrakPengolahan suara atau pengenalan kata berkembang pesat sehingga dapat digunakan untuk berbagai aplikasi seperti menggerakan suatu sistem atau kontrol gerak dan media pembelajaran berbasis multimedia. Implementasi pengenalan suara dan deteksi citra pada penelitian ini menggunakan transducer mikrofon dan teknologi kinect. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sistem yang dapat mengidentifikasi dan mengenali suatu objek dengan perintah kata, seperti lingkaran, segitiga, segiempat dan segibanyak. Dalam pengolahan suara dilakukan ekstraksi ciri suara dengan Mel-Frequency Cepstrum Coeffecient (MFCC). Pemodelan kata dilakukan dengan menggunakan pemodelan statistik yaitu Hidden Markov Model (HMM). HMM mampu memberikan mekanisme yang efisien untuk memodelkan secara statistik keragaman dalam ucapan atau kata.  Pengambilan data sampel dengan transducer mikrofon secara offline dan online. Pada penelitian ini pencocokan pola kata melalui proses pelatihan dan pengujian kata. Keluaran sistem ini berupa kata yang dikenali berdasarkan probabilitas tertinggi dan menampilkan bentuk benda berdasarkan kata yang dikenali. Prosesnya setelah kata dikenali, sistem akan mentracking citra benda berdasarkan bentuk benda kemudian menampilkan bentuk benda yaitu lingkaran, segitiga, segiempat dan segibanyak. Hasil pengujian dengan tranducer mirofon, untuk sumber terlatih 85%, sumber tidak terlatih 81,5%, dan pengujian dengan Kinect sumber tidak terlatih 84% sehingga sistem pengenalan kata dapat diimplementasikan dengan teknologi Kinect. Kata Kunci : speech processing, HMM, MFCC, kinect
Study on Blockchain Visualization Tri Sundara; Ideva Gaputra; Siska Aulia
JOIV : International Journal on Informatics Visualization Vol 1, No 3 (2017)
Publisher : Politeknik Negeri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1476.287 KB) | DOI: 10.30630/joiv.1.3.23

Abstract

Blockchain as a distributed ledger system which provide underlying technology behind Bitcoin. Blockchain paradigm can be extended to provide a generalized framework for implementing decentralized compute resources. Some attempts has been made to visualize Blockchain transaction flow. This research aims to assess those attempts through systematic review.
Aplikasi Pendeteksi Plat Nomor Kendaraan Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Website Untuk Pelanggaran Lalu Lintas Siska Aulia; Popy Maria; Ramiati Ramiati
Elektron : Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 2 Tahun 2019
Publisher : Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (776.65 KB) | DOI: 10.30630/eji.11.2.126

Abstract

Motorized vehicles in Indonesia consist of two-wheeled vehicles and four-wheeled vehicles. The number of motorized vehicles is increasing every year. The higher the vehicle volume the higher the level of traffic violations. Every violator will be charged a ticket by the ticketing officer if the vehicle user does not obey the driving rules. The ticketing process in Indonesia is still manually using paper by writing violations committed by violators on a piece of paper. This article is an attempt to make it easier for the public and police in traffic violations. This article is designed for vehicle license plate detection applications and traffic violation websites. The plate identification process begins with taking a plate image through a Raspberry Pi-based camera or webcam. The plate image results using the Raspberry Pi camera are carried out by processing the vehicle plate digital image by segmentation methods and Optical Character Recognition (OCR) using matlab. The vehicle plate character results obtained are used as input to identify traffic violations. The form of traffic violations can be seen on the traffic ticket website. Based on the results of OCR testing proved to be able to recognize the image of the vehicle plate. Raspberry Pi based camera for long distance or wireless communication. The results from the traffic ticket website are used as evidence to process motorists who have violated traffic.
Implementasi Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Daun Tanaman Obat Menggunakan Levenberg-Marquardt Backpropagation Atsilfia Alfath Syam; Silfia Rifka; Siska Aulia
Elektron : Jurnal Ilmiah Volume 13 Nomor 1 Tahun 2021
Publisher : Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30630/eji.0.0.176

Abstract

Digital Image processing implementation can be applied to identify medicinal leaves, because it can help the elderly and people with color-blindness in identifying medicinal leave to be consumed and in avoiding reading errors, since some leaves have similar shape and color . In this discussion, the feature-extractions are using color and shape features, and using Levenberg-Marquardt for pattern recognition algorithm. The success of this medicinal plant identification system resulted in fairly good accuracy. The backpropagation network architecture used two hidden layers with 10 and 5 neurons. Data training is using 60 training leaf images with 15 images each of 5 types: green betel leaf, red betel, soursop, castor and aloe vera. Then, offline testing is using 20 test images for each of 4 images from 5 types with the accuracy of 85%. Meanwhile the online (realtime) test is using 20 times for each leaf types so the accuracy is 88%.
Pengenalan Bentuk Benda Berdasarkan Sinyal Suara dengan Transducer Mikrofon dan Teknologi Kinect Siska Aulia; Lifwarda Lifwarda; Yustini Yustini
JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 7, No 3: November 2018
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (853.143 KB) | DOI: 10.25077/jnte.v7n3.600.2018

Abstract

Voice processing or speech recognition is growing rapidly hence it can be used for various applications such as moving a system or motion control and multimedia-based learning media. Implementation of speech recognition and image detection in this study using microphone transducer and kinect technology. This study aims to produce a system that can identify and recognize an object with word commands, such as circles, triangles, rectangles and many. In sound processing, sound feature extraction is carried out with Mel-Frequency Cepstrum Coeffecient (MFCC). Word modeling was done using statistical modeling, namely the Hidden Markov Model (HMM). HMM is able to provide an efficient mechanism for statistically modeling diversity in words or words. Data were collected with offline and online microphone transducers. This study matches the pattern of words through training and testing process. The output of this system is a recognizable word based on the highest probability and displaying the object shape based on the recognized word, namely circle, triangle and quadrilateral. Test results with mirofon tranducers, for 85% trained sources, 81.5% untrained sources, and 84% untrained Kinect source testing hence that word recognition systems can be implemented with Kinect technology. Keywords : speech processing, HMM, MFCC, Kinect AbstrakPengolahan suara atau pengenalan kata berkembang pesat sehingga dapat digunakan untuk berbagai aplikasi seperti menggerakan suatu sistem atau kontrol gerak dan media pembelajaran berbasis multimedia. Implementasi pengenalan suara dan deteksi citra pada penelitian ini menggunakan transducer mikrofon dan teknologi kinect. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sistem yang dapat mengidentifikasi dan mengenali suatu objek dengan perintah kata, seperti lingkaran, segitiga, segiempat dan segibanyak. Dalam pengolahan suara dilakukan ekstraksi ciri suara dengan Mel-Frequency Cepstrum Coeffecient (MFCC). Pemodelan kata dilakukan dengan menggunakan pemodelan statistik yaitu Hidden Markov Model (HMM). HMM mampu memberikan mekanisme yang efisien untuk memodelkan secara statistik keragaman dalam ucapan atau kata.  Pengambilan data sampel dengan transducer mikrofon secara offline dan online. Pada penelitian ini pencocokan pola kata melalui proses pelatihan dan pengujian kata. Keluaran sistem ini berupa kata yang dikenali berdasarkan probabilitas tertinggi dan menampilkan bentuk benda berdasarkan kata yang dikenali. Prosesnya setelah kata dikenali, sistem akan mentracking citra benda berdasarkan bentuk benda kemudian menampilkan bentuk benda yaitu lingkaran, segitiga, segiempat dan segibanyak. Hasil pengujian dengan tranducer mirofon, untuk sumber terlatih 85%, sumber tidak terlatih 81,5%, dan pengujian dengan Kinect sumber tidak terlatih 84% sehingga sistem pengenalan kata dapat diimplementasikan dengan teknologi Kinect. Kata Kunci : speech processing, HMM, MFCC, kinect
Aplikasi Identifikasi Huruf Braille Menggunakan Computer Vision Berbasis Raspberry Pi Ramiati Ramiati; Siska Aulia; Lifwarda Lifwarda
JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 9, No 1: March 2020
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (749.348 KB) | DOI: 10.25077/jnte.v9n1.707.2020

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.Keywords : image processing, braille, OCR, JST, text to speechAbstrakIndera 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 
PKM Pembangunan Infrastruktur Penguat Sinyal Jaringan Menggunakan Repeater Pasif di Daerah Lemah Sinyal di Nagari Pasie Laweh Lubuk Alung Kab. Padang Pariaman Siska Aulia
Jurnal Abdimas: Pengabdian dan Pengembangan Masyarakat Vol 2 No 2 (2020)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (243.578 KB)

Abstract

Permasalahan yang timbul adalah coverage area Korong Kampung Pondok, Nagari Pasie Laweh Lubuk Alung lemah sinyal, sedangkan saat ini dunia pendidikan sangat butuh jaringan internet dimana sinyal harus kuat agar download dan upload untuk daring atau absen melalui video conference dapat berjalan dengan lancar. Untuk mengatasi permasalahan ini, tim pengabdian kepada masyarakat dengan melakukan pembangunan infrastruktur jaringan internet sederhana yaitu dengan pembuatan penguat sinyal pasif. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat dimulai dengan paparan tentang Penguat Sinyal Jaringan Komunikasi Internet 4G/3G dan Telepon GSM. Selanjutnya dilakukan pemasangan perangkat infsrastruktur jaringan Antena Yagi dengan ketinggian tertentu dan dikalibrasi oleh modem mobile untuk melihat sinyal yang didapat, setelah itu diaktifkan sinyal Wi-Fi. Perangkat yang telah terpasang kemudian dilakukan uji coba kualitas sinyal dan tes bandwidth dan jenis jaringan yang didapat apakah GPRS/EDGE/3G /HSDPA/4G atau LTE. Kemudian masyarakat khususnya siswa dan mahasiswa yang akan menggunakan jaringan tersebut akan melakukan tes koneksi internet melalui gadget seperti smartphone, tablet, maupun Laptop.
Instalasi Perangkat dan Aplikasi serta Operasional Layanan Video Conference di UPTD PSKW Andam Dewi Solok Siska Aulia
Jurnal Abdimas: Pengabdian dan Pengembangan Masyarakat Vol 4 No 2 (2022)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (637.441 KB) | DOI: 10.30630/jppm.v4i2.938

Abstract

Teknologi Informasi saat ini tidak mengenal jarak, teknologi komunikasi tanpa tatap muka menggunakan aplikasi sudah sering digunakan, semenjak covid-19. Para pegawai di UPTD PSKW Andam Dewi Solok membutuhkan komunikasi baik dengan Dinas Sosial Pemprov Sumbar, maupun sosialiasi kepada masyarakat melalui jaringan internet menggunakan aplikasi. Permasalahan yang timbul adalah perubahan kebutuhan bentuk model komunikasi dari tatap muka, menjadi jarak jauh yang membutuhkan teknologi dan jaringan internet. Untuk mengatasi permasalahan ini, tim pengabdian kepada masyarakat dengan melakukan kegiatan sosialisasi dalam bentuk perangkat keras dan lunak untuk video conference. Masyarakat target kegiatan yaitu warga binaan sosial dan Pembina dari UPTD. PSKW. Peserta dan Pembina yang mengikuti kegiatan ini disarankan sudah terbiasa dengan IT menggunakan komunikasi smartphone atau penggunaan komputer untuk memudahkan komunikasi. Metodologi kegiatan tata cara pemasangan perangkat dan aplikasi serta operasial layanan Video Conference. Kegiatan ini untuk warga binaan sosial (klien) generasi Z untuk mendapatkan informasi dan tata cara pemanfaatan fungsi komunikasi melalui teknologi informasi yang positif agar tercapai literasi digital yang baik. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat dimulai dengan paparan tentang pengenalan teknologi multimedia jarak jauh dan internet. Kemudian peserta baik klien maupun pegawai UPTD. PSKW melaksanakan uji coba pemasangan perangkat , konfigurasi, dan uji coba layanan video conference sampai sukses. Pembina juga dapat membantu selama proses pengabdian masyarakat ini setelah mendengar arahan dari pemateri.
Pengenalan Permainan Teknologi Augmented Reality Menggunakan Sensor Kinect Xbox 360 Untuk Anak Berkebutuhan Khusus di UPTD Layanan Disabilitas dan Pendidikan Inklusif Kota Padang Siska Aulia
Jurnal Abdimas: Pengabdian dan Pengembangan Masyarakat Vol 5 No 1 (2023)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30630/jppm.v5i1.677

Abstract

Pada saat ini pelaksanaan pembelajaran dilakukan secara luar jaringan (luring) dan dalam jaringan (daring). Pada pembelajaran luring atau tatap muka pelaksanaan kegiatan dibatasi secara fisik dan tetap menjaga jarak. Hal ini sulit untuk Anak Berkebutuhan Khusus (ABK), mengingat mereka harus bergerak bebas dan aktif serta harus mendukung bersosialisasi dengan lingkungan. Untuk mengatasi permasalahan ini, dilakukan pengabdian kepada masyarakat dengan melakukan kegiatan sosialisasi dalam bentuk perangkat deteksi gerak secara Tiga Dimensi (3D) yaitu sensor Kinect Xbox 360 dengan konsep Touchless yang didukung perangkat video game berupa Microsoft Xbox 360. Kegiatan dimulai dengan pengenalan teknologi Augmented Reality (AR) dan dampak positif terhadap Anak Kebutuhan Khusus. Selanjutnya dilakukan simulasi instalasi perangkat Kinect serta konfigurasi untuk mengukur presisi dan akurasi dalam menangkap gerakan sensor dari entitas pengguna perangkat. Setelah itu permainan akan dipilih berdasarkan usia dari rating game. Permainan game edukasi dengan Kinect dilakukan oleh siswa ABK dengan orang tua atau guru / tim pendamping dari UPTD. LDPI. Pembelajaran untuk Anak Kebutuhan Khusus harus menarik, mudah diterima dan menyenangkan melalui game edukasi memanfaatkan teknologi kinect Xbox 360. Pengabdian dilakukan di UPTD Layanan Disabilitas dan Pendidikan Inklusif Kecamatan Kuranji Kota Padang. Game ini mudah dimainkan oleh ABK kategori ringan, game ini sangat menarik dan bisa digunakan untuk melatih motorik anak serta dapat digunakan guru sebagai salah satu media pembelajaran.