Sistem Pengenalan Text Pada Kemasan Obat Untuk Membantu Penyandang Tunanetra Dengan Keluaran Suara

Mangundap, Jullian Joshua (2022) Sistem Pengenalan Text Pada Kemasan Obat Untuk Membantu Penyandang Tunanetra Dengan Keluaran Suara. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07111840000192-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB)

Abstract

Salah satu ragam penyandang distabilitas adalah tunanetra. Karena memiliki keterbatasan dalam melihat, tunanetra tidak mampu untuk ditinggalkan atau beraktivitas sendiri, sehingga membutuhkan bantuan orang lain sebagai contoh dalam memilih dan menentukan obat yang akan diminum serta cara pemakaiannya. Berdasarkan hal tersebut dilakukan penelitian untuk membuat sebuah sistem yang dapat mengenali nama dari tulisan kemasan obat, serta resep dokter dengan keluaran suara. Sistem ini dibuat dengan menggunakan OCR atau Optical Character Recognition oleh Google Vision sebagai pendeteksi dan TTS atau text to speech yang akan mengeluarkan suara keluaran, yang diaplikasikan menggunakan Raspberry pi yang dilengkapi dengan kamera dan pengeras suara. Sistem ini memiliki 3 mode yaitu untuk kemasan obat botol, obat box dan obat baru atau resep dokter, dengan obat box dan obat botol akan menggunakan nama-nama obat yang sudah didaftarkan ke indeks sistem sehingga obat box akan memberikan informasi lebih lanjut tentang obat tersebut, dan kemasan obat botol akan menggunakan rotator untuk memutar botol sehingga pengambilan gambar akan terus berganti seiring perputaran botol dan kata yang dicari dapat ditemukan, sementara obat baru atau resep dokter akan membaca teks secara keseluruhan sehingga penyandang tunanetra dapat mengetahui nama dan cara pemakaian obat. Sistem ini berjalan dengan mengambil citra kemasan obat oleh kamera sebagai input yang akan diolah di Raspberry pi yang hasil dari deteksi tersebut akan diolah sehingga mengeluarkan suara sebagai output. Dari hasil pengujian sistem dan alat diketahui bahwa sistem dapat melakukan pendeteksian serta pengenalan teks terhadap kemasan obat. Keberhasilan pendeteksian dan pengenalan teks pada kemasan obat box dan pipih sebesar 80.6%, dan pada kemasan obat botol dengan nilai putaran optimal keberhasilan dari pendeteksian teks yang terdeteksi yaitu ketika pada lebih dari 1 dan kurang dari sama dengan 2 kali putaran yaitu sebesar 57.50%, dan dapat mengenali kemasan obat baru serta pada resep dokter pembacaan dapat dilakukan secara optimal dengan penggunaan ukuran tulisan 14 ke atas dengan rata-rata tingkat keberhasilan pada ukuran 14 sebesar 87%, tetapi keakuratan pendeteksian sebanding dengan bagus tidaknya gambar yang diterima, serta frames per second dari kamera
==============================================================================================================================
One type of disabilities is blind or vision impaired. Because they have limitations in seeing, they cannot afford to be left alone or do their own activities, so they need the help of others, for example in choosing and determining the medicines to be taken and how to use them. Based on this, research was conducted to create a system that can recognize the name of the medicine packaging, as well as doctor's prescriptions with voice output. This system is made using OCR or Optical Character Recognition by Google Vision as a detector and TTS or text to speech which will output sound, which is applied using a Raspberry pi equipped with a camera and speaker. This system has 3 modes, namely for bottled medicine packaging, box medicine and new medicines or doctor's prescriptions, where box medicines will use the names of drugs that have been registered to the system index and provide further information about the drug and bottled medicine packaging will use a rotator to rotate the bottle so the picture will continue to change as the bottle rotates and the searched word can be found, while new drugs or the doctor's prescription will read the text in its entirety so that the blind person can know the name and how to use the drug. This system runs by taking an image of the medicine packaging by the camera as input which will be processed on the Raspberry pi where the detection and recognition is carried out by Google Vision, the results from the detection will be entered into TTS which will make a sound as output. From the results of system and tool testing, it is known that the system can detect and recognize text on drug packaging. The success of detecting and recognizing text on box and flat medicine packaging is 80.6%, and on bottled medicine packaging with an optimal rotation value, the success of detecting text detected is when more than 1 and less than equal to 2 rounds, which is 57.50%, and can recognize new drug packaging as well as on doctor's prescriptions can be read optimally by using font size 14 and above with an average success rate of 87% at size 14, but the detection accuracy is proportional to whether the image received is good or not, as well as frames per second from the camera.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Tunanetra. Optical Character Recognition. Google Vision. Text to Speech. Raspberry Pi. Vision impaired. Optical Character Recognition. Google Vision. Text to Speech. Raspberry Pi.
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	15 Jun 2026 03:15
Last Modified:	15 Jun 2026 03:15
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/133798

Actions (login required)

View Item