## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 341~350 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Pengelolahan Citra Digital Dalam Mengukur Kemiringan Menggunakan Metode Trigonometri Dan Numerik
1 Liza Nurpatmala, 2 Ardi Wijaya
1,2,3 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Indonesia
1 lizakedurang@gmail.com ; 2 ardiwijaya@umb.ac.id ;
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-06-07 Revised, 2024-06-11 Accepted, 2024-06-14 Rumah  merupakan  kebutuhan  dasar  manusia  sebagai  tempat  beraktivitas, berlindung,  dan beristirahat.  Salah satu  permasalahan  yang  sering diabaikan dalam  pembangunan  rumah  adalah  ketidaksesuaian  atau  kemiringan  pada ukuran  ruangan.  Ketidaksejajaran  dinding  akibat  pengukuran  yang  tidak akurat  dapat  mempengaruhi  kenyamanan  dan  keselamatan  bangunan. Penelitian  ini  menggunakan  kemajuan  teknologi  dalam  pengukuran kemiringan  ruangan  dengan  metode trigonometri dan numerik .  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  trigonometri  dan  numerik  memiliki tingkat presisi, recall, dan akurasi mencapai 100%. Metode ini terbukti efektif dan  dapat  diandalkan  untuk  mengukur  kemiringan  berdasarkan  citra  digital yang  diambil,  memastikan  bahwa  pengukuran  yang  dilakukan  benar  dan akurat.
Kata Kunci:
Kemiringan trigonometri dan numerik citra gambar

## ABSTRACT
Keywords: Slope trigonometry and numerical digital image A house is a basic human need as a place of activity, shelter, and rest. One of the problems that is often overlooked in house construction is the mismatch or slope  in  the  size  of  the  room.  Wall  misalignment  due  to  inaccurate measurements  can  affect  building  comfort  and  safety.  This  research  uses technological  advances  in  room  slope  measurement  with  trigonometric  and numerical  methods.  The  results  show  that  the  trigonometric  and  numerical methods  have  precision,  recall,  and  accuracy  rates  reaching  100%.  This method is effective and reliable for measuring the slope based on the captured digital image, ensuring that the measurements taken are true and accurate.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Ardi Wijaya Program Studi Informatika, Universitas Komputer Indonesia, Email : ardiwijaya@umb.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Rumah merupakan  hal yang sangat dibutuhkan sebagai tempat beraktivitas, tempat berlindung, dan sebagai tempat beristirahat  untuk menghilangkan  rasa  penat  sesudah berkarja  diluar.  Tingkat  kebutuhan tersebut, akan  bertambah akibat  jumlah  penduduk  dan  pengaruh  dari  aktvitas  hidup  manusia[1].  Pembangunan  rumah  yang  baik  dapat menikatkan  kualitas  hidup  keluarga  yang  menghuni  suatu  rumah[2].  Pembangun  rumah  juga  dapat  meningkatkan perekonomian.  Sektor  konstruksi  gedung  atau  perumahan  menciptakan  lapangan  kerja  bagi  orang-orang  seperti arsitekstur, teknik sipil dan para pekerja bangunan. Didalam rumah pastinya memilik beberapa ruangan seperti ruang tamu, kamar, dan dapur. Ruang merupakan kekosongan  yang ada disekitar kita ataupun disekitar obyek atau benda[3]. namun perlu  diingat ruangan tidak selalu memiliki suasana yang sama, fakta mengatakan bahwa ruangan memiliki ukuran  yang  berbeda  beda.  Banyak  faktor  yang  mempengaruhi  bentuk  dari  ruangan  antara  lain  yaitu  demesi, konfigurasi, permukaan ataupun sisi bidan permukaan. ruangan biasanya berbentuk segiempat atau persegi panjang namun  terkadang  terjadi  ketidaksesuaian  atau  kemiringan  pada  ukuran  luas  ruangan  yang  membuat  luasnya  tidak sesuai dengan komposisi rumah. Kemiringan dalam ruangan ini sering kali diabaikan padahal memiliki dampak bagi bangunan seperti kenyaman dan keselamatan bangunan. Kemiringan itu sering terjadi kerena pengukuran tidak akurat menyebabkan dinding tidak sejajar, selain itu biasanya juga disebabkan oleh pemasangan dinding yang kurang tepat sehingga sering juga terjadi pemotongan keramik pada lantai kerena ketidaksesuai itu.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 341~350 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Kemiringan  yang  terjadi  dapat  dideteksi  menggunakan  kemajuan  teknologi,  pada  penelitian  ini  pengukuruan kemiringan ruangan menggunakan pengukuran garis trigonometri dan numerik . Trigonometri merupakan salah satu cabang dari ilmu matematika yang terdiri dari objek kerja berupa unsur segitiga seperti sudut segitiga dan sisi segitiga, serta memiliki fungsi-fungsi seperti sinus, kosinus, tangen, secan, cosecan, cotangen, dan aplikasi penggunaan nya[4]. Dalam  penerapan trigonometri berdasarkan  geometri  dan  perhitungan  segitiga  sehingga  metode trigonometri memungkinkan  untuk  mengukur  tingkat  kemiringan  dengan  munggunakan  fungsi atan2d atau arctangent ,  yang membuatnya  lebih  mudah  diterapkan  dan  menemukan  tingkat  kemiringan  yang  terjadi  dalam  ruangan[5].  Dalam penelitian  ini  metode numerik digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  matematis  yang  sulit  untuk  dipecahkan dengan  menggunakan  metode  analitik[6]  fungsi numerik dalam  peneletian  menggunakan  rumus Euclidean dalam menghitung  panjang  garis  yang  diperoleh  dari trigonometri [7].  Kemampuan numerik sangat  berpengaruh  dalam menemukan hasil dari trigonometri [8] Oleh kerena itu dengan metode trigonometri dan numerik dalam penelitian ini mampu memberikan hasil dari pengukuran tingkat kemiringan yang terjadi dalam suatu ruangan. Tujuan implementasi fungsi t rigonometri dan numerik ialah untuk mengukur tingkat kemiringan yang terjadi dalam ruangan sehingga dapat menemukan cara bagaimana ruangan yang miring dapat terdeteksi dan menjadikan ruangan lebih terlihat sejajar sehingga nyaman untuk ditinggali serta pemasangan keramik atau ubin untuk lantai sesuai dengan luas ruangan.
.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  mengetahui  apakah  metode trigonometri dan numerik ini  mampu  menghitung  tingkat  kemiringan  sebuah ruangan maka secara sederhana tahapan alur penelitian seperti gambar 1 berikut :
Gambar 1. Tahapan penelitian
Pengumpulan data penelitian ini mengambil citra asli dari sebuah ruangan, gambar diambil dengan persepektif dari depan sehingga memperlihatkan tiga sisi bagian tepi lantai dan dinding di bagian kanan, kiri dan depan kemerah.
Tabel 1. Citra asli
NO Gambar Panjang asli gambar 1 Sisi kiri : 2 meter Depan : 1.5 meter Sisi kanan : 2 meter 2 Sisi kiri : 5 meter Sisi depan : 3 meter Sisi kanan : 5 meter 3 Sisi kiri : 4 meter Sisi depan 1.7 meter Sisi kanan : 4 meter

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 341~350 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
4
Sisi kiri : 3 meter
Sisi depan : 1 meter Sisi kanan : 3 meter 5 Sisi kiri : 2 meter Sisi depan  : 2.5 meter Sisi kanan 2 meter 6 Sisi kiri : 1.5 meter Sisi depan : 2 meter Sisi kanan : 1.5 meter 7 Sisi kiri : 5 meter
Sisi depan : 4 meter
Sisi kanan : 5 meter
Secara sederhana tahapan pemerosesan meliputi :

## Gambar 2. tahapan pemerosesan
Setalah data sudah terkumpul tahap selanjutnya melakukan pre-processing . Tahap pertama menginput gambar yang sudah  dipersiapkan  kedalam  fungsi  pada  matlab.  setalah  mendapatkan  citra  asli  gambar,  kemudian  citra  gambar tersebut masuk ketahapan mengkonversikan citra asli kedalam citra grayscale untuk mengenal pola pada citra asli, Gambar RGB diubah menjadi gambar skala grayscale , yaitu format skala grayscale gambar akan menjadi dua dimensi gambar  yang  berisi  nilai  intensitas  masing-masing  piksel  foto.  Biasanya  gambar  skala  grayscale  meningkatkan kecepatan  pemrosesan,  kemudahan  visualisasi,  dan mengurangi  kompleksitas  kode dengan  mengubah  gambar  tiga dimensi menjadi gambar dua dimensi yang mengakibatkan pengurangan jumlah bit digunakan untuk mewakili setiap piksel  suatu  gambar[9].  setalah  itu  citra  grayscale  diubah  kedalam  gaussian  agar  mengurangi  noise  dan menyamaratakan intensitas piksel yang terdapat dalam gambar. Gaussian noise suatu bentuk noise yang menyertakan nilai standar rata-rata nol dan nilai standar deviasi satu[10]. filter dari gaussian sangat dibutuhkan agar mengurangi noise yang dapat ditemui dalam citra asli dari proses pengambilan gambar menggunakan kemera yang mengalamai ketidakjelasan  gambar  akibat  pencahayaan  dan  kepekaan  terhadap  sensor  cahaya  yang  terdapat  kemera  yang

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 341~350 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
digunakan[11].  lalu  tahapan  berikutnya  deteksi  tepi  menggunakan  fungsi  sobel  dengan  arah  horizontal  (Gx)  dan vartikal (Gy). Deteksi tepi dapat memberikan nilai maksimal apa bila terdapat tepi yang jelas dan nilai yang rendah atau  sebaliknya.  Deteksi  tepi  ini  digunakan  untuk  melihat  intensitas  yang  berbeda  dalam  suatu  citra[12].  Untuk mencari  hasil  dari  gradient  magnitude  diperlukan  fungsi  dari  operator  Sobel  dalam  penelitian  ini[13],  untuk menghitung magnitude gradien menggunakan rumus √𝐺𝑥 2 +   𝐺𝑦 2 [14]. Tahapan selanjutnya gambar di konveris ke dalam binerisasi untuk nampilkan tepi-tepi  yang ada dalam gambar.
Setelah semua proses dilakuakn maka hasil dari pemerosesan seperti pada gambar dibawa ini :
Gambar 3. Deteksi Tepi
Tabel 2. Deteksi tepi NO Citra Grayscale NO Citra Grayscale NO  Citra Grayscale 1 2 3
4 5
6
7
Metode dalam penelitian ini menggunakan trigonometri dan analisis numerik untuk menentukan kemiringan (slope) dengan menarik garis dari titik awal hingga titik akhir yang diinginkan. Dalam persentase kemiringan dapat dihitung dengan  nilai  jarak  vertikal  dan  horizontal[15]  Kemiringan  yang  ambil  memiliki  rasio  vartikal  (delta  Y)  terhadap perubahan horizontal (delta X).
Pemerosesan  data  dilakukan  menggunakan software  matlab adalah software yang  memiliki  kemampuan memvisualisasikan  dan  kemampuan  untuk  mengelolah  sebuah  citra  digital.  Kemampuan matlab dalam  visualisasi persamaan atau data-data penelitian menjadi salah satu alasan utama mengapa program ini lebih dipilihan dibanding dengan program-program komputasi sejenis[16]. Kemiringan melewati, 𝑚 , dua titik yaitudan (𝑥2, 𝑦1) sehingga dapat dirumuskan sebagai berikut :
𝑚 = 𝑦2−𝑦1 𝑥2−𝑥1
Kemiringgan sudat, Ø , dapat dihitung dengan fungsi arc-tangent (tan  invers) sebagai berikut :
Ø = 𝑡𝑎𝑛 −1 ( 𝑦2−𝑦1 𝑥2−𝑥1 )

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 341~350 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Tahapan ketiga melakukan deteksi kemiringan menggunakan metode trigonometri dan munerik . Pada penelitian ini gunakan  fungsi trigonometri untuk  memperoleh  suatu  sudut  kemiringan  bidang[17]. Trigonometri untuk membandingkan antar perbedaan koordinat ∆𝑦 dan ∆𝑥 antar titik garis dari awal hinggal titik akhir pemilihan garis.
Dalam hal tersebut rumusan yang digunakan adalah : kemiringan = arctan ( ∆𝑦 ∆𝑥 )
Numerik dalam penelitian ini berfungsi untuk menghitung panjang garis yang telah ditarik dari titik awal hingga titik akhir  dengan  menggunakan  rumus euclidean .  Rumus  pada euclidean digunakan  untuk  menghitung  jarak  dari perhitingan  data  numerik  yaitu data  x  dan  y  didalam  ruangan.[18].  Dimana  koordinat  titik pertama  atau titik  awal adalah (𝑥1, 𝑦2) dan titik kedua atau titik akhir adalah (𝑥2, 𝑦2) sehingga rumus ini diterapkan pada variabel “ position ” yang berisi titik-titik pada garis yang telah dipilih. Dalam khasus tersebut (𝑥1, 𝑦1) diberikan oleh “ position (1, :)” dan (𝑥2, 𝑦2) diberikan  oleh  “ position (2,  :).  Pendekatan  dalam  metode  numerik  merupakan  pendekatan  analisis matematis[19].
Berikut gambaran simpel rumus yang digunakan : Panjang garis = √(𝑥2 − 𝑥1) 2 +  (𝑦2 − 𝑦1) 2
Setelah semua tahapan dilakukan hasil pengukuran akan ditandai dengan menggunakan garis berwarna hijau, berikut gambar yang sudah diproses :
Gambar 4 . Trigonometri dan Numerik
tabel 3. Tahap trigonometri dan numerik no Sisi kiri Sisi depan Sisi kanan 1

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 341~350 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
2 3 4
5
6
7
Setelah melakukan tahap pengukuran maka hasil dari pengukuran tersebut sebagai berikut:

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 341~350 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Tabel 4. Output /hasil NO Panjang garis dan kemiringan Sisi kiri Sisi depan Sisi kanan panjang kemiringan panjang kemiringan panjang kemiringan 1 3.36 m -55.11 derajad 4.76 m 0.00 derajad 3.14 m 60.68 derajad 2 3.73 m -48.46 derajad 5.75 m 2.71 derajad 2.69 m 48.25 derajad 3 3.02 m -48.14 derajad 2.89 m -0.56 derajad 3.13 m 44.76 derajad 4 6.93 m 111.26 derajad 3.91 m 1.46 derajad 3.88 m 70.81 derajad 5 1.59 m 122.47 derajad 4.68 m 0.00 derajad 1.51 m 60.26 derajad 6 3.68 m -56.31 derajad 6.94 m 0.00 derajad 1.59 m 52.91 derajad 7 2.54 m -28.99 derajad 6.87 m 1.25 derajad 2.75 m 32.74 derajad
Setalah menemukan tingkat kemiringan dan panjang garis menggunakan metode trigonometri dan numerik . Tahap keempat yaitu tahap pengujian, hasil panjang yang ukur tidak sama dengan panjang asli dari gambar asli. Maka hal tersebut harus dilakukan penyesuaian  dan perhitungan agar kedua metode tersebut sebanding. Perbandingan antara panjang asli dan panjang yang dihitungan dapat dinyatakan dalam bentuk rasio sebagai berikut :
Rasio kiri : 𝐿𝑘𝑖𝑟𝑖,𝑚𝑢𝑛𝑒𝑟𝑖𝑘 𝐿𝑘𝑖𝑟𝑖,𝑎𝑠𝑙𝑖 Rasio depan : 𝐿𝑑𝑒𝑝𝑎𝑛,𝑚𝑢𝑛𝑒𝑟𝑖𝑘 𝐿𝑑𝑒𝑝𝑎𝑛,𝑎𝑠𝑙𝑖 Rasio kanan
: 𝐿𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛,𝑚𝑢𝑛𝑒𝑟𝑖𝑘
𝐿𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛,𝑎𝑠𝑙𝑖
Keterangan : Sisi kiri : 𝐿 𝑘𝑖𝑟𝑖,𝑎𝑠𝑙𝑖 Sisi kanan : 𝐿 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛,𝑎𝑠𝑙𝑖 Sisi depan : 𝐿 𝑑𝑒𝑝𝑎𝑛,𝑎𝑠𝑙𝑖
Panjang sisi kiri : 𝐿 𝑘𝑖𝑟𝑖,𝑚𝑢𝑛𝑒𝑟𝑖𝑘 Panjang sisi kanan : 𝐿 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛,𝑚𝑢𝑛𝑒𝑟𝑖𝑘 Panjang sisi depan : 𝐿 𝑑𝑒𝑝𝑎𝑛,𝑚𝑢𝑛𝑒𝑟𝑖𝑘
Berikut adalah hasil perbandingan :
Tabel 5. Rasio perbandingan NO Panjang sisi kiri Panjang sisi depan Panjang sisi kanan 1 1.68 meter 3.173 meter 1.57 meter 2 0,746 meter 1,916 meter 0,538 meter 3 0,755meter 1,7 meter 0,782 meter 4 2.31 meter 3.91 meter 1.293 meter 5 0.795 meter 1,872 meter 0,755 meter 6 2,453 meter 3,47 meter 1,06 meter 7 0,508 meter 1,717 meter 0,550 meter
Perbandingan  rasio ini menunjukan  seberapa  besar  perbedaan antara hasil perngukuran  panjang  asli dan  hasil  dari pengukuran panjang numerik . Dapat disimpulkan pengukuran penjang garis menggunakan numerik lebih besar dari pada ukuran asli.
Berikut berubahan ukuran yang terjadi:
Tabel 6. Hasil Perubahan NO Panjang garis dan kemiringan Sisi kiri Sisi depan Sisi kanan panjang kemiringan panjang kemiringan panjang kemiringan

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 341~350 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
1 1.68 meter -55.11 derajad 3.173 meter 0.00 derajad 1.57 meter 60.68 derajad 2 0,746 meter -48.46 derajad 1,916 meter 2.71 derajad 0,538 meter 48.25 derajad 3 0,755meter -48.14 derajad 1,7 meter -0.56 derajad 0,782 meter 44.76 derajad 4 2.31 meter 111.26 derajad 3.91 meter 1.46 derajad 1.293 meter 70.81 derajad 5 0.795 meter 122.47 derajad 1,872 meter 0.00 derajad 0,755 meter 60.26 derajad 6 2,453 meter -56.31 derajad 3,47 meter 0.00 derajad 1,06 meter 52.91 derajad 7 0,508 meter -28.99 derajad 1,717 meter 1.25 derajad 0,550 meter 32.74 derajad
Hasil dari perbandingan pengukuran menggunakan trigonometri dan numerik dan ukuran asli dari panjang asli gambar memberikan  hasil  yang  berbeda  dimana  panjang  garis  dari numerik lebih  panjang  dari  pada  panjang  asli  gambar sedang kemiringan yang dihasilkan sesuai dengan pengukuran yang telah dilakukan dalam trigonometri dengan angle kamera dari persefektif depan.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Setalah menerapkan metode trigonometri dan numerik, dan mengetahui hasil perbandingan dari ukuran panjang asli dan  panjang  yang  dihasilkan  dari  metode numerik ,  selannjutnya  mengevaluasi  akurasi  segmentasi  dan  kesesuaian antara  hasil  dari  panjang  pengukuran  hasil numerik dan  panjang  hasil  rasio  perbandingan berdasarkan threshold 1 meter. Sehingga dibuat confosion matrix dengan perhitungan berikut :
Hasil prediksi confosion matrix untuk mengevaluasi perhitungan sebagai berikut :
• True Positive (TP) : jumlah pengukuran yang dianggap benar oleh metode trigonometri atau numerik .
• False Positive (FP) : jumlah pengukuran yang salah diklasifikasikan sebagai benar.
• True Negative (TN) : jumlah pengukuran yang benar-benar salah diidentifikasi.
• False Negative (FN) : jumlah pengukuran yang salah diklasifikasikan sebagai salah.
Tabel 7. Hasil pengujian no Data citra TP FP TN FN sisi kiri depan kanan kiri depan kanan kiri depan kanan kiri depan kanan 1 Citra 1 ✓ ✓ ✓ 2 Citra 2 ✓ ✓ ✓ 3 Citra 3 ✓ ✓ ✓ 4 Citra  4 ✓ ✓ ✓ 5 Citra  5 ✓ ✓ ✓ 6 Citra  6 ✓ ✓ ✓ 7 Citra 7 ✓ ✓ ✓
Dari data diatas dapat kita ketahui :
TP  :  4  (pengukuran  citra  5  bagian  kiri),    (pengukuran  citra  4  bagian  depan),    (pengukuran  citra  5  bagian  kanan), (pengukuran citra 6 bagian kanan)
FP : 0 TN  :  17 (pengukuran citra  1,2,3,4,6,7  bagian  kiri),  (pengukuran citra  1,2,3,5,6,7  bagian  depan),  (pengukuran citra 1,2,3,4,7 bagian kanan) FN : 0
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
= 4 4+0 = 1.0 = 100%
Recall       = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 341~350 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
= 4 4+0 = 1.0 = 100%
Akurasi     =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑀
= 4+17 4+0+17+0 = 1.0 = 100%
Metode  trigonometri  dan  numerik  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  menunjukan  tingkat precision (100%), Recall (100%),  dan  akurasi  (100%).  Hal  ini  menunjukan  bahwa  metode  yang  digunakan  mampu  mengidentifikasi pengukuran  yang benar dengan  sangat  baik.  Hasil  ini mengidentifikasi  bahwa  metode  yang  digunakan efektif  dan dapat diandalkan untuk mengukur kemiringan berdasarkan citra digital yang diambil.
Dari perhitungan yang dilakukan menunjukan model presisi seberapa banyak dari prediksi yang benar-benar positif, Recall mengukur seberapa baik model mengidentifikasi semua kasus positif, dan Akurasi mengukur seberapa sering model membuat prediksi yang benar. Dengan demikian metode trigonometri dan numerik memiliki keakuratan dalam mengidentifikasi tingkat kemiringan dan panjang sisi kiri, depan dan kanan sebuah citra ruangan

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menerapkan metode trigonometri dan numerik untuk mengukur kemiringan dan panjang garis pada citra digital. Hasilnya menunjukkan bahwa kedua metode tersebut sangat efektif dengan tingkat presisi, recall, dan akurasi mencapai 100%. Metode trigonometri dan numerik mampu mengidentifikasi pengukuran yang benar dengan sangat baik, menunjukkan bahwa keduanya dapat diandalkan untuk mengukur kemiringan berdasarkan citra digital.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih kepada Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Bapak Ardy Wijaya S.Kom, M.Kom. terimakasih kepada  diri  sendiri  yang  sudah  berusaha  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini  dan  kepada  Allah  SWT  yang  telah memberikan waktu yang sangat berharga dan keluarga yang selalu mengusahakan semuanya.

## REFERENSI
[1] A. Asnudin, “Pengendalian Sisa Material Konstruksi Pada Pembangunan Rumah Tinggal,” J. Mek. Tek. , vol. 12, no. 3, pp. 162–164, 2010.
[2] D. Eliadi, “Implementasi Program Pembangunan Rumah Sederhana Sehat (Prss) Di Kota Tangerang,” J. Ilm. Muqoddimah  J.  Ilmu  Sos.  Polit.  dan  Hummanioramaniora ,  vol.  5,  no.  2,  p.  181,  2021,  doi: 10.31604/jim.v5i2.2021.181-191.
[3] M.  Drs.  R.  Irawan  Surasetja,  “Fungsi,  Ruang,  Bentuk  dan  Ekspresi  dalam  Arsitektur,” Bahan  Kuliah Pengantar Arsit. , pp. 1–13, 2007.
[4] C. Mulyawati, S. Salmawati, M. Subianto, and R. Wafdan, “Teaching Media Development of Mathematic in the Materials Trigonometry Sum and Two Angles Difference By Using Gui Matlab,” J. Nat. , vol. 17, no. 2, pp. 69–76, 2017, doi: 10.24815/jn.v17i2.7032.
[5] J. Andrews, “A rational approach to carbon,” Ecologist , vol. 38, no. 9, pp. 40–43, 2008.
[6] M.  Doli  Nasution,  E.  Nasution,  and  F.  Haryati,  “Pengembangan  Bahan  Ajar  Metode  Numerik  dengan Pendekatan Metakognitif Berbantuan MATLAB,” Mosharafa J. Pendidik. Mat. , vol. 6, no. 1, pp. 69–80, 2017, doi: 10.31980/mosharafa.v6i1.430.
[7] J. Y. Wijaya, T. H. Liong, and K. R. R. Wardani, “Perbandingan Penyelesaian Persamaan Diferensial Biasa Menggunakan Metode Backpropagation , Euler, Heun, dan Runge-kutta Orde 4,” J. Telemat. , vol. 11, no. 1, pp. 1–6, 2015.
[8] A.  P.  Cahyaningtyas,  “Hubungan  Antara  Self  Efficacy  Dan  Kemampuan  Numerik  Dengan  Pemahaman Konsep Trigonometri Pada,” Skripsi , 2018.
[9] V.  Goel,  S.  Singhal,  T. Jain, and  S.  Kole,  “Specific  Color  Detection  in  Images using RGB  Modelling  in MATLAB,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 161, no. 8, pp. 38–42, 2017, doi: 10.5120/ijca2017913254.
[10] S. H. Wibowo and F. Susanto, “Penerapan Metode Gaussian Smoothing Untuk Mereduksi Noise Pada Citra Digital,” J. Media Infotama , vol. 12, no. 2, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.416.
[11] A. Wedianto, H. L. Sari, and Y. S. H, “269-Article Text-766-1-10-20160609,” J. Media Infotama , vol. 12, no. 1, pp. 21–30, 2016.
[12] B.  Sitohang  and  A.  Sindar,  “Analisis  Dan  Perbandingan  Metode  Sobel  Edge  Detection  Dan  Prewit  Pada Deteksi Tepi Citra Daun Srilangka,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 314–322, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2511.
[13] G. Q. O. Pratamasunu and O. I. R. Farisi, “Deteksi Tepi Citra Digital Menggunakan Ant Colony Optimization

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 341~350 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Berdasarkan Neutrosophic Gradient Magnitude,” NJCA (Nusantara J. Comput. Its Appl. , vol. 4, no. 1, pp. 44– 51, 2019, doi: 10.36564/njca.v4i1.131.
[14] E. F. Saputra, M. F. Antonio, and S. Kasanova, “Deteksi Tepi pada Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab,” Mdp Student Conf. , pp. 224–230, 2022.
[15] A.  Tancenca,  “Analisis  Koefisien  Gesek  Statis  Benda  Pada  Bidang  Miring  Mengunakan  Aplikasi  Video Tracker,” J. Lumin. Ris. Ilm. Pendidik. Fis. , vol. 2, no. 2, p. 7, 2021, doi: 10.31851/luminous.v2i2.5919.
[16] C. A. Awaliyah, A. Prasetyadi, and A. Junaidi, “Sistem Rekomendasi Desain Website Berdasarkan Tingkat Kemiripan Menggunakan Euclidean Distance,” J. Dinda  Data Sci. Inf. Technol. Data Anal. , vol. 2, no. 2, pp. 75–81, 2022, doi: 10.20895/dinda.v2i2.543.
[17] S.  N.  Hutagalung,  “Emahaman  Metode  Numerik  (Studi  Kasus  Metode  New-Rhapson)  Menggunakan Pemprogrman Matlab,” J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, p. 95, 2017, doi: 10.36294/jurti.v1i1.109.
[18] Muhammad  Hilmi,  Erizal,  and  J.  Febrita,  “Analisis  Kinerja  Struktur  pada  Bangunan  Bertingkat  dengan Metode Analisis Respon Spektrum Berdasarkan SNI 1726:2019,” J. Tek. Sipil dan Lingkung. , vol. 6, no. 3, pp. 143–158, 2021, doi: 10.29244/jsil.6.3.143-158.
[19] No 主観的健康感を中心とした在宅高齢者における 健康関連指標に関する共分散構造分析 Title , vol. 6, no. 1. 2017. [Online]. Available:
http://repositorio.unan.edu.ni/2986/1/5624.pdf%0Ahttp://fiskal.kemenkeu.go.id/ejournal%0Ahttp://dx.doi.or g/10.1016/j.cirp.2016.06.001%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.powtec.2016.12.055%0Ahttps://doi.org/10.101 6/j.ijfatigue.2019.02.006%0Ahttps://doi.org/10.1