ABSTRAKSI: Huruf Braille merupakan huruf yang digunakan tunanetra dalam berkomunikasi pasif, seperti membaca dan menulis. Termasuk juga dalam membuat catatan, artikel, bahkan karya tulis. Akan tetapi, tidaklah mudah bagi masyarakat awam untuk memahami tulisan-tulisan tersebut dengan cepat. Oleh karena itu, diterapkanlah suatu sistem decoder berbasis pengolahan citra digital yang dapat mengkonversikan karakter Braille menjadi karakter latin .
Dalam tugas akhir ini dirancang sebuah sistem decoder yang dapat mengenali karakter Braille, lalu mengkonversinya menjadi karakter latin. Masukan yang berupa citra hasil scan akan melalui tahap preprocessing, segmentasi, kemudian diekstraksi ciri menggunakan metode luas piksel rata-rata, diklasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor.
Pengujian dilakukan menggunakan 18 citra uji dengan total 591 karakter. Hasil yang diperoleh dari pengujian pada Tugas Akhir ini adalah suatu decoder Braille yang memiliki hasil akurasi terbaik 93,23% pada k=5 dan waktu komputasi 7,64 detik.
Kata Kunci : Decoder, Braille, Luas Piksel Rata-rata, K-Nearest NeighborABSTRACT: Braille letters definitely help the blind in reading and doing daily activities. The problem is that the Braille is difficult to be understood for people who are not blind. In order to that, a tool that can help people to minimize the time for translating the Braille letters into Latin text automatically is very needed.
A tool like that can be created on an application that can process a document with Braille letters and translate it into a Latin text document. So that, a decoder system that can convert Braille to text is designed. The input image is taken using scanner, preprocessed, segmented, the feature is extracted using pixel wide average, and classified using K-Nearest Neighbor.
The system was tested using 18 images with 591 characters. The best level of accuracy obtained in this final task is 93,23% for k=5 with a processing time of 7,64 seconds.
Keyword: Decoder, Braille, Pixel Wide Average, K-Nearest Neighbor