RANCANG BANGUN APLIKASI PENGENALAN WARNA OBJEK BAGI PENYANDANG BUTA WARNA BERBASIS WEB

Transkripsi

1 RANCANG BANGUN APLIKASI PENGENALAN WARNA OBJEK BAGI PENYANDANG BUTA WARNA BERBASIS WEB Rizza Afkarina 1), Manal 2), Moechammad Sarosa 3), Hudiono 4) 1,2,3,4) Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang, Jl. Soekarno-Hatta 09 Malang, Abstract Color-blind is a disturbance that effect on some colors. At least, there are two kind of color-blind: total color-blind and partial color-blind. Someone can be diagnosed as a colorblind is by doing some colorblind test that nowadays has been a requirement on some companies when they look for workers, so people that have abnormalities with their visual ability will be some consideration for the companies. Considering the data above, so the research needs to be done about application design to facilitate a color-blind person to read colors around as what kind of colorblind they have. This application that base on the internet can be access via smartphone/laptop using internet connection. First, this application will detect what kind of color-blind and how many percent that we have. After detect the kind and percentage of the color-blind, user can upload or take pictures with smartphone/pc camera to the application for being proceed so the color object can be seen more vividly by user. The changing color process is using CSS filter to convert the color that cannot be identified by user to the color that can be identified. The test that we did to five color-blind person that have a different kind of color-blind five times each person is produce results that suit the person themselves. Also, the object test results that have been uploaded show a different effect on the object. This application is giving good effect for a color-blind person so they can see some object with more detail and many colors. Keywords: color-blind, total color-blind, partial color-blind, filter CSS, color object Abstrak Buta warna adalah suatu gangguan penglihatan pada warna-warna tertentu. Setidaknya terdapat dua jenis buta warna yaitu buta warna total dan buta warna parsial. Seseorang dapat diketahui dirinya buta warna atau tidak dilakukan dengan cara tes buta warna yang saat ini menjadi salah satu syarat yang diminta beberapa perusahaan saat membuka lowongan kerja, sehingga seseorang yang memiliki kelainan dalam memandang suatu objek seperti menyandang buta warna akan menjadi pertimbangan bagi setiap perusahaan. Mempertimbangkan kenyataan di atas, maka dilakukan penelitian berupa rancang bangun aplikasi untuk memudahkan penyandang buta warna dalam membaca warna objek yang ada sekitarnya sesuai dengan buta warna yang dimiliki. Aplikasi yang berbasis web ini dapat diakses menggunakan perangkat handphone/laptop yang terhubung ke jaringan internet. Pada awalnya aplikasi akan memberikan tes buta warna untuk mengetahui jenis buta warna serta berapa persen normal penglihatan warna objek yang disandang. Setelah diketahui jenis dan tingkat buta warnanya, selanjutnya pengguna dapat mengunggah gambar atau mengambil gambar objek secara langsung menggunakan kamera yang ada di handphone/laptop untuk diproses sehingga warna gambar/objek dapat lebih jelas dikenali oleh pengguna buta warna. Pemrosesan perubahan warna objek/gambar digunakan filter CSS agar dapat mengubah warna yang tidak dapat dilihat menjadi warna yang dapat dilihat oleh penyandang buta warna. Hasil pengujian tes buta warna yang telah dilakukan kepada lima pengguna yang merupakan penyandang buta warna berbeda dan diulang sebanyak lima kali, dapat diketahui bahwa hasil dari tes yang dilakukan selalu hampir sesuai dengan yang keadaan disandang pengguna. Adapun hasil pengujian gambar objek yang diunggah telah mampu memberikan hasil penglihatan yang berbeda pada suatu objek. Aplikasi ini telah mampu memberikan pengaruh yang baik bagi penyandang buta warna yaitu penyandang mampu melihat suatu objek dengan lebih detail dan banyak warna. Kata Kunci : buta warna, buta warna total, buta warna parsial, filter CSS, warna objek.

2 PENDAHULUAN Jumlah penyandang buta warna di Indonesia semakin meningkat setiap tahun. Dari total penduduk yang berjumlah 255 juta jiwa, sebanyak 0,7% terkena kelainan genetika yang penyandangnya tidak mampu membedakan tingkat gradasi suatu warna. Sedangkan diluar Indonesia belum dapat dipastikan berkaitan jumlah penyandang buta warna, akan tetapi sebesar 8-12% lelaki Eropa adalah pengidap buta warna. Sementara persentase perempuan Eropa yang buta warna adalah 0,5-1%. (Rahmadi Kurnia, 2009). Seseorang dirinya buta warna atau tidak akan dapat diketahui dengan cara tes buta warna. Tes buta warna menjadi salah satu syarat yang diberikan beberapa perusahaan saat membuka lowongan kerja baru khususnya di bidang teknik ataupun kesehatan. Tes buta warna tersebut dilakukan agar calon pekerja nantinya dalam bekerja mampu melakukan pekerjaannya dengan semaksimal mungkin dan tidak mudah melakukan kesalahan yang terkait dalam pemilihan warna. Maka dari itu, bagi seseorang yang memiliki kelainan seperti buta warna menjadi pertimbangan yang krusial bagi setiap perusahaan. Berdasarkan realita di atas, diusulkan suatu aplikasi berbasis web untuk membantu penyandang buta warna melihat warna yang ada pada gambar/objek di sekitarnya sesuai dengan tipe buta warna yang dimiliki. Terdapat 2 tipe buta warna sehingga kerja aplikasi ini pada awalnya melakukan tes buta warna untuk mengetahui tipe buta warna uyang disandang penderita. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan penyandang buta warna dapat melihat warna objek lebih detail. TINJAUAN PUSTAKA a. Buta Warna Buta warna adalah berkurangnya kualitas penglihatan terhadap warna yang umumnya diturunkan kepada anak dari orang tua sejak dilahirkan. Buta warna terjadi karena ada gangguan pigmen pada reseptor penglihatan warna (sel kerucut di mata). Ketika salah satu pigmen hilang, maka mata akan memiliki masalah dalam melihat warna tertentu. Buta warna dapat mengganggu penderita dalam melakukan beberapa macam kegiatan sehari-hari, dari pemilihan makanan hingga berkendara (Ahli Penyakit Mata, 2016). Jumlah penderita buta warna di Indonesia sebanyak 3,5% dengan populasi seluruh laki-laki. Secara umum, buta warna dibedakan menjadi 2 macam yaitu buta

3 warna total dan buta warna parsial. Berikut adalah jenis-jenis buta warna yang sering ditemui di Indonesia (Data Kesehatan Indonesia, 2015). Gambar 1. Hasil Transformasi Warna Gambar 1 menampilkan 3 (tiga) palet warna-warna yang terdiri dari platform warna standard yang artinya warna-warna yang dapat dilihat orang bermata normal, lalu ada platform protan yang merupakan warna-warna yang dapat dilihat penyandang buta warna protan/merah, dan juga platform deutan yang merupakan warna-warna yang dapat dilihat oleh penyandang buta warna deutan/hijau. Transformasi platform standard ke platform protan, menunjukkan warna-warna yang tidak dapat dilihat oleh penyandang buta warna protan/merah. Sehingga warna yang dilihat penyandang buta warna protan/merah akan menjadi warna yang ada pada platform protan. Contohnya, penyandang buta protan/merah melihat merah menjadi warna hijau kecoklatan atau hijau keabuan-abuan. Begitu pula dengan transformasi platform standard ke platform deutan untuk warna-warna yang dapat dilihat oleh penyandang buta warna deutan/hijau. b. Metode Ishihara Metode test Ishihara dikembangkan oleh Dr. Shinobu Ishihara pada tahun 1917, hingga saat ini metode tes Ishihara masih menjadi salah satu pilihan utama hampir di semua Negara untuk mengidentifikasi seseorang yang mengalami buta warna. Tes metode Ishihara adalah tes yang digunakan untuk mendeteksi gangguan persepsi warna, berupa tabel warna khusus yaitu lembaran pseudoisokromatik (plate) yang disusun oleh titik-titik dengan kepadatan warna berbeda yang dapat dilihat dengan mata normal, tapi tidak bisa dilihat oleh mata yang mengalami defisiensi sebagian warna. Plate adalah warna primer dengan dasar warna yang hampir sama atau abu-abu. Tes Ishihara secara relatif dapat dipercaya dalam membedakan antara defisit (lemah) warna merah dan defisit (lemah) warna hijau. Tes buta warna Ishihara terdiri dari lembaran

4 yang di dalamnya terdapat titik-titikdengan berbagai warna dan ukuran. Titik-titik berwarna tersebut disusun sehingga membentuk lingkaran yang didalamnya terdapat titik-titik dengan pola membentuk angka maupun garis berkelok. Warna titik-titik itu dibuat sedemikian rupa sehingga orang buta warna tidak akan berhasil melihat angka maupun garis yang ada. Di ruangan dengan penerangan yang cukup, pasien diminta melihat platedan diminta untuk mengidentifikasi atau menyebutkan angka atau mengikuti jejak garis yang terdapat pada titik-titik warna berbentuk lingkaran tidak lebih dari 10 detik. Pada orang normal, di dalam lingkaran akan tampak angka atau pola garis tertentu. Tetapi pada orang buta warna, yang tampak dalam lingkaran tersebut akan berbeda seperti yang dilihat oleh orang normal atau ia tidak bisa melihat angka maupun pola garis yang ada. Hasil tes seseorang akan dibandingkan dengan kunci jawaban, selanjutnya diidentifikasi dan diklasifikasikan untuk menentukan tingkatan buta warnanya (Viyata, 2014). c. Filter CSS Gambar 2. Contoh beberapa plate dalam buku tes ishihara (Viyata, 2014). Filter CSS adalah alat yang digunakan untuk mendapatkan berbagai efek visual (layaknya Photoshop untuk browser). Properti filter CSS ini menyediakan akses ke efek objek seperti blur atau pergeseran warna pada rendering elemen sebelum objek ditampilkan. Untuk menggunakan properti filter CSS, ditentukan dengan sebuah nilai

5 pada salah satu fungsi. Jika nilai tersebut tidak valid, fungsi akan pada "none". Kecuali jika diperhatikan, fungsi yang mengambil nilai yang dinyatakan dengan tanda persen (seperti pada 34%) juga menerima nilai yang dinyatakan sebagai desimal (seperti pada 0,34) (Coyier, 2016). METODE PENELITIAN a. Perencanaan Aplikasi Aplikasi pengenal objek ini dirancang pengguna dapat melakukan registrasi terlebih dahulu dan log in kemudian jika ingin melakukan tes buta warna agar datanya terlindungi. Saat melakukan registrasi, pengguna harus mencantumkan penggunaname, password, alamat dan nomer telepon untuk membedakan dengan pengguna lain. Gambar 3 Blok diagram aplikasi Setelah log in, pengguna dapat melakukan tes buta warna dengan 22 plate yang mewakili 38 plate buku tes ishihara. Setelah menjawab seluruh pertanyaan, maka pengguna dapat mengetahui hasil dari tes buta warna yang telah dilakukan, serta dapat mengakses kamera/image yang ingin diunggah kemudian. Akses kamera/image akan terhubung pada proses pengubahan gambar menggunakan Filter CSS. Filter CSS akan memproses gambar untuk ditansformasikan ke warna yang dapat dilihat oleh pengguna, sehingga pengguna dapat melihat warna pada objek lebih tajam dan lebih detail. Aplikasi ini juga dilengkapi dengan fasilitas chatt sehingga pengguna dapat mengakses forum/kotak saran untuk memberikan komentar atau menjalin komunikasi dengan pengguna lain. Perencanaan aplikasi digambarkan secara Data Flow Diagram seperti ditunjukkan pada Gambar 4 untuk DFD level 0 dan Gambar 5 untuk DFD level 1

6 Gambar 4. DFD level 0 Diagram di atas menggambarkan data yang masuk ke sistem beserta sumbernya dan informasi yang dihasilkan sistem. Pengguna melakukan login lalu melakukan tes buta warna, dan dapat melakukan capture gambar/unggah gambar serta dapat bergabung dalam forum dan memberikan saran. Admin melakukan login dan mengelola seluruh data yang masuk dari pengguna, serta mengelola soal yang digunakan pengguna untuk tes buta warna. Guest adalah pengguna yang hanya mengakses web untuk melihat keterangan tentang buta warna dan tipe-tipenya. Secara lebih rinci diagram di atas dikembangkan menjadi DFD level 1 seperti ditunjukkan pada Gambar 5. Gambar 5. DFD Level 1

7 Pada proses tes buta warna, pengguna akan di tes dengan 22 (dua puluh dua) soal yang menentukan pengguna menyandang buta warna atau berpenglihatan normal. Seperti pada identifikasi buta warna, pengguna dihitung prosentase tipe buta warna yang dimiliki, dan seberapa normal dalam melihat warna yang lain. Karena prosentase hasil tes buta warna berpengaruh pada filter CSS yang digunakan untuk memproses gambar/objek ke dalam visual yang lain. Filter CSS merupakan proses pengubah warna yang tidak dapat dilihat oleh pengguna yang menyandang buta warna menjadi warna yang dapat dilihat oleh pengguna (penyandang). Sehingga tampilan hasil gambar yang telah diproses menjadi lebih detail dan terdapat perbedaan ketika di identifikasi oleh pengguna (penyandang). b. Identifikasi Buta Warna Dalam proses identifikasi buta warna, pengguna dapat diidentifikasi jika menjawab seluruh soal yang telah disediakan, berikut adalah daftar tabel 22 soal tes buta warna serta jawaban yang benar : Tabel 1. Plate digunakan tes buta warna Plat Angka yang dilihat Mata Normal Angka yang dilihat Buta Merah-Hijau Yang Terlihat Buta Warna Total Plat Angka yang dilihat Mata Normal Angka yang dilihat Buta Merah-Hijau yang Terlihat Buta Warna Total X 2 3 X 7 5 X 3 5 X 8 17 X 4 70 X 9 21 X 5 35 X 10 X X

8 11 X X 15 X X 12 X X 16 5 X 13 X X 17 2 X 14 X X X Prota nopia Deuta nopia Prota nopia Deuta nopia X X X X (Ishihara Shinbou.Ishihara Instructions 38 Plates Edition. Tokyo: Kanehara TraidingInc) Plate yang ditampilkan pada Tabel 1 merupakan plate Metode Ishihara yang dijadikan acuan dalam melakukan tes buta warna. Dalam Tabel 1, plate digolongkan dalam 4 penderita buta warna, yaitu deutronop (buta warna hijau), protonop (buta warna merah), buta merah-hijau (dimana bisa protonop atau deutronop), dan buta warna total. Plate No.1, pengguna bermata normal dan buta warna akan melihat angka yang sama yaitu angka 12. Plate No. 2-18, pengguna bermata normal akan dapat melihat jelas angka yang tertera atau garis yang ada. Sedangkan penderita buta warna hijau dan merah tidak dapat melihat jelas akibatnya penderita buta warna hijau dan merah akan melihat angka/gambar lain. Penderita buta warna hijau dan merah dapat ditentukan sebagai penyandang dengan keputusan dari plate Namun, untuk buta warna total, tidak dapat melihat angka/gambar yang ada pada plate.

9 Plate No , pengguna bermata normal akan dapat melihat jelas angka yang tertera atau garis yang ada. Sedangkan penderita buta warna hijau/merah hanya dapat melihat salah satu angka yang ada pada plate. Ketika pengguna memilih angka yang sebelah kiri sudah pasti pengguna menderita buta warna merah (protanopia). Ketika pengguna memilih angka yang berada pada sebelah kiri maka sudah pasti pengguna menderita buta warna hijau (deutronopia) Sehingga pengguna dapat dikatakan penderita/penyandang jika dari 18 plate pertama pengguna menjawab angka yang salah dan 4 plate terakhir adalah penentuan pengguna menderita buta warna merah (protonopia) atau buta warna hijau (deutronopia) atau tidak kedua-duanya, yaitu buta warna total (monochromomacy). Maka dari tabel tersebut, dapat diketahui rumus hitung untuk 22 soal yang ditampilkan pada aplikasi. (Widianingsih, 2010). Gambar 6. Flowchart tahapan identifikasi tes buta warna Untuk melakukan tes buta warna pengguna melakukan login terlebih dahulu, lalu menjawab soal sebanyak 22 soal. Setelah selesai melakukan tes maka hasil tes akan diakumulasi menggunakan rumus sebagai berikut: jika jumlah nilai buta warna merah/protanopia/red yaitu dirumuskan dengan R=100*(jumlah soal buta warna merah)/22; jika jumlah nilai buta warna hijau/deuteronopia/green yaitu dirumuskan dengan G=100*(jumlah soal buta warna hijau)/22;

10 jika jumlah nilai soal mata normal yaitu dirumuskan dengan N=100*(jumlah soal mata normal)/22; jika jumlah nilai buta warna total/monochromacy yaitu dirumuskan dengan M=100*(jumlah soal buta warna total)/22. Setelah selesai diakumulasi maka akan terlihat pengguna menyandang buta warna sesuai dengan prosentase tertinggi. Prosentase hasil tes buta warna akan mempengaruhi pemrosesan filter gambar/objek yang telah di unggah/capture. Hasil tes warna tersebut akan disimpan pada database hasil dan dapat dilihat oleh pengguna pada history milik pengguna. Gambar 6 menampilkan diagram alir proses menentukan jenis buta warna yang disandang seseorang pengguna. c. Pengunggahan Gambar/Objek Pengunggahan/pengambilan gambar dengan akses data file gambar atau akses kamera dimaksudkan untuk melakukan pemrosesan gambar/objek menggunakan filter CSS sehingga tampilan warna gambar/objek bisa sesuai dengan jenis buta warna yang disandang pengguna. Filter CSS merupakan tools yang dapat memproses warna pada gambar menjadi visual yang lain sesuai dengan warna yang dapat dilihat pengguna yang menyandang buta warna. Warna-warna yang tidak dapat dilihat pengguna (penyandang) akan diubah menjadi warna yang dapat dilihat oleh pengguna (penyandang) melalui proses filter CSS. Terdapat rumus matriks yang dapat mengubah warna Red (merah), Green (Hijau), Blue (Biru) menjadi warna lain tergantung pada hasil tes buta warna yang telah dilakukan. Contoh rumus yang digunakan : R = r* g* b* a*0+0 Keterangan : R : Red yang terbarukan r : nilai merah pada hasil tes buta warna g : nilai hijau pada hsil tes buta warna b : nilai biru pada hasil tes buta warna a : nilai alpha pada hasil tes buta warna HASIL PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN Aplikasi tes buta warna berbasis web ini dapat diakses menggunakan smartphone android untuk mempermudah penderita buta warna dalam melakukan tes buta warna dan melihat/mengenali warna suatu objek. Setelah melakukan registrasi dan log in, penggunakan disediakan menu tes buta warna, Gambar 7 menyajikan tampilan aplikasi saat dilakukan tes buta warna.

11 a. Halaman persiapan tes buta warna b. Halaman soal pertama tes buta warna c. Halaman Hasil Test d. Hasil Analisa Tes Buta Warna yang telah dilakukan oleh pengguna Gambar 7. Tampilan aplikasi saat dilakukan tes buta warna Setelah diperoleh jenis buta warna yang disandang, pengguna dapat memasukkan gambar lewat open file atau capture langsung menggunakan kamera untuk menampilkan warna-warna objek sesuai dengan warna yang dikenalinya. Gambar 8 menampilkan contoh hasil pengenalan warna dari capture gambar, dimana gambar a menampilkan objek dengan warna asli sesuai dengan warna orang yang tidak buta warna, sedangkan gambar b menampilkan objek dengan warna sesuai dengan jenis buta warna yang disandang sebagai hasil tes buta warna 22 soal yang dilakukan sebelumnya. a. Objek sesuai dengan warna asli b. Objek dengan warna sesuai jenis buta warna. Gambar 8. Hasil pengenalan warna objek sesuai jenis buta warna yang disandang Aplikasi ini telah diujicobakan ke 5 penyandang buta warna dengan hasil seperti ditampilkan pada Tabel 2.

12 Penyandang buta warna Tabel 2 Hasil Pengujian terhadap 5 responden penyandang buta warna Jenis buta warna yg disandang Buta warna merah Buta warna hitamputih Buta warna normal Buta warna hijau User A Monochromacy 50% 40% 18-30% 0% User B Protanopia 50% % 23% 0% User C Monochromacy 50% 36-45%, 18-30% 0%. User D Protanopia 50% % 0%, User E Tidak menderita 91% Monochromacy 9% 5% %. 0%. KESIMPULAN 1. Untuk mengenali jenis buta warna yang disandang, pengguna harus melakukan tes buta warna dengan menjawab 22 soal seperti pada buku ishihara. 2. Aplikasi ini telah diujicobakan ke 5 penyandang buta warna dan berhasil menunjukkan jenis buta warna yang disandang. 3. Setelah pengguna mengikuti tes jenis buta warna yang disandangnya, penyandang dapat mengenali warna objek yang lebih baik karena warna-warna telah difilter sesuai dengan jenis buta warna yang disandang. DAFTAR PUSTAKA Coyier, Chris, 2016, Filter CSS, MediaTemple, United States. Dahlan, Abdullah, Aplikasi Perancangan Tes Buta Warna Dengan Menggunakan Metode Ishihara. Universitas Malikussaleh Reuleut. Aceh Utara. Kementrian Kesehatan RI, Profil Data Kesehatan Indonesia Tahun 2011, Kementrian Kesehatan RI, % %20% pdf,2011. Kurnia, Rahmadi,2009, Penentuan Tingkat Buta Warna Berbasis HIS pada Citra Ishihara, Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, Yogyakarta. Munir, Rinaldi, 2004, Pengolahan Citra Digital dengan pendekatan Algoritmik, Penerbit Informatika, Bandung. Murti, Hari, 2011, Model Pendiagnosa Kebutaan Warna Dengan Menggunakan Metode Ishihara, Scrib.com, Jakarta. Raharjo, Budi, 2016, Modul Pemrograman WEB(HTML, PHP,& MySQL), Penerbit Modula, Bandung. Viyata Dhika, Randy, 2014, Aplikasi Tes Buta Warna Dengan Metode Ishihara Pada Smartphone Android, Jurnal Pseudocode, Bengkulu. Wahyudewi, Putri, 2016, Berkat Benda Ini, Sekarang Penderita Buta Warna Bisa Melihat Warna Sebenarnya, Jakarta. Widianingsih, Ratri. Dkk Aplikasi Test Buta Warna Menggunakan Metode Ishihara Berbasis Komputer.FIMPA Universitas Mulawarman. Samarinda.