Pengenalan Huruf BISINDO Menggunakan Chain Code Contour dan Naive Bayes

Digital image processing juga dikenal sebagai pengolahan citra digital merupakan suatu metode yang digunakan untuk memproses atau manipulasi citra digital. Pengolahan citra digital dapat menyelesaikan berbagai bidang permasalahan, salah satunya adalah pengenalan huruf Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) yang digunakan penyandang tunarungu dan tunawicara dalam berkomunikasi. Adapaun tujuan kami melakukan penelitian ini adalah membangun aplikasi berbasis citra digital yang dapat mengenali huruf BISINDO dari huruf A sampai Z dengan tingkat akurasi kemiripan huruf yang baik. Data huruf BISINDO yang digunakan sebanyak 260 citra dengan pembagian dataset 80% atau 208 citra untuk data latih dan 20% atau 52 citra untuk data uji. Tahapan dalam pengenalan huruf ini diawali dengan melakukan pre-processing dengan menkonversi citra RGB ke grayscale, segmentasi menggunakan thresholding, morfologi opening dan deteksi tepi sobel, peroleh nilai ekstraksi fitur bentuk menggunakan Chain Code Contour. Nilai yang didapatkan dari ekstraksi fitur tersebut akan digunakan pada tahap akhir, yaitu tahap pengenalan citra huruf BISINDO menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan 2 skenario pengujian yaitu skenario database dan skenario diluar database, dimana setiap skenario menggunakan 3 pembagian dataset yaitu 80: 20, 70:30, dan 60:40. Hasil pengujian pada skenario database dengan pembagian dataset 80:20 memperoleh akurasi mencapai 100%, pada pembagian dataset 70:30 akurasi mencapai 92.3%, dan pada pembagian dataset 60:40 akurasi mencapai 88.4%. Untuk skenario diluar database pada pembagian dataset 80:20 memperoleh akurasi mencapai 80.7%, pada pembagian dataset 70:30 akurasi mencapai 73.07%, dan pada pembagian dataset 60:40 akurasi mencapai 75.9%. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan diperoleh akurasi terbaik pada pembagian dataset 80:20, dengan tingkat akurasi pengujian pada skenario database mencapai 100% dan pada skenario diluar database akurasi mencapai 80.7%. Hal ini menunjukkan bahwa metode ekstraksi fitur bentuk Chain Code Contour dan klasifikasi Naive Bayes mampu mengenali huruf BISINDO dengan baik.Digital image processing, also known as digital image manipulation, is a method used to process or manipulate digital images. Digital image processing can address various problem domains, one of which is the recognition of Indonesian Sign Language (BISINDO) letters used by the deaf and speech-impaired individuals for communication. The aim of our research is to develop a digital image-based application that can recognize BISINDO letters from A to Z with a high level of letter similarity accuracy. The BISINDO letter dataset consists of 260 images, divided into an 80% (208 images) training data set and a 20% (52 images) testing data set. The letter recognition process begins with pre-processing, including converting RGB images to grayscale, segmentation using thresholding, morphological opening, and Sobel edge detection. The shape feature extraction is then performed using Chain Code Contour. The values obtained from this feature extraction are used in the final stage, which is the recognition of BISINDO letter images using the Naive Bayes classification method. The research involves two testing scenarios: a database scenario and an out-of-database scenario, each with three dataset divisions: 80:20, 70:30, and 60:40. The results of the database scenario testing with an 80:20 dataset division achieved 100% accuracy, while the 70:30 division achieved 92.3% accuracy, and the 60:40 division achieved 88.4% accuracy. In the out-of-database scenario, the 80:20 dataset division achieved 80.7% accuracy, the 70:30 division achieved 73.07% accuracy, and the 60:40 division achieved 75.9% accuracy. Based on the conducted testing, the best accuracy was obtained with the 80:20 dataset division, achieving 100% accuracy in the database scenario and 80.7% accuracy in the out-of-database scenario. This indicates that the Chain Code Contour shape feature extraction method and Naive Bayes classification method are capable of recognizing BISINDO letters effectively