KONVERSI CITRA TEKS PENERJEMAH BAHASA DENGAN KELUARAN BERUPA SUARA BERBASIS MINI PC

Ronaldo, Ronaldo (2019) KONVERSI CITRA TEKS PENERJEMAH BAHASA DENGAN KELUARAN BERUPA SUARA BERBASIS MINI PC. Diploma thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) cover dan abstrak.pdf - Published Version Download (96kB)
	Text (Bab I) BAB I.pdf - Published Version Download (132kB)
	Text (Bab V) BAB V.pdf - Published Version Download (45kB)
	Text (Daftar Pustaka) Dapus.pdf - Published Version Download (56kB)
	Text (Skripsi full text) Laporan TA Ronaldo Versi Lengkap dan scan.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

ABSTRAK Bahasa sebagai alat komunikasi lingual manusia merupakan sistem lambing bunyi yang arbitrer baik secara lisan maupun tulisan yang digunakan oleh sekelompok orang untuk bekerja sama, berinteraksi, dan mengidentifikasikan diri. Namun, kebanyakan orang hanya mampu memahami bahasa ibu atau bahasa yang biasa mereka gunakan dalam percakapan sehari-hari. Dan, perhatian terhadap bahasa asing khususnya bahasa Inggris menjadi kurang. Tingkat penguasaan bahasa Inggris di Indonesia masih berada di belakang negara- negara tetangga di kawasan Asia Tenggara, berdasarkan survei global 2016 dari EF EPI (English Proficiency Index). Pada tahun 2018, Indonesia mendapatkan skor 51,58 yang membuatnya berada pada posisi ke-51 dari total 88 negara yang disurvei global. Pada penelitian ini, mesin pengenal bahasa optik akan mengubah teks pada gambar menjadi teks yang telah dikodekan mesin dan menyimpannya ke file teks. Tesseract merupakan mesin OCR (Optical Character Recognition) yang berfungsi untuk mengekstaksi teks bahasa Inggris yang terdapat pada gambar teks dan menyimpannya ke dalam file teks dalam bentuk digital. Mesin text to speech berfungsi untuk mengubah masukan berupa teks menjadi keluaran berupa suara dengan bantuan text to speech API. Penerjemahan bahasa dilakukan oleh Textblob penerjemah yang merupakan library dari Python dan diberdayakan oleh Google Translate. Sehingga orang dengan kekurangan fisik seperti penderita tunanetra pun juga bisa merasakan manfaat dengan penggunaan alat ini. Jenis tulisan yang digunakan pada penelitian ini yaitu Times New Roman dan Calibri. Persentase keberhasilan pada jenis tulisan Times New Roman dengan jumlah 90 kata adalah 97,78% dan persentase keberhasilan pada jumlah 279 kata adalah 97,13%. Sedangkan persentase keberhasilan pada jenis tulisan Calibri dengan jumlah 90 kata adalah 100% dan persentase keberhasilan pada jumlah 279 kata adalah 100%. Kata kunci: Tesseract OCR, Text to Speech, Textblob

Item Type:	Thesis (Diploma)
Primary Supervisor:	Ir. WERMAN KASOEP, M. Kom
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Sistem Komputer
Depositing User:	s1 sistem komputer
Date Deposited:	28 Oct 2019 16:36
Last Modified:	28 Oct 2019 16:36
URI:	http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/53354

Actions (login required)

View Item