## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/

## MODEL APLIKASI DOCUMENT SCANNER MENGGUNAKAN OPERATOR CANNY DAN CONTOUR PADA OPEN CV BERBASIS DESKTOP
Muhamad Rizki Pratama 1 , Erlangga Putra Bhayangkara 2 , Juan Mohammad Ishlah 3
Prodi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof Dr Hamka. Email : rizkiprtma03@gmail.com 1 , erlangga@gmail.com 2 , Juan@gmail.com 3

## ABSTRAK
Pengolahan  citra  digital  merupakan  usaha  untuk  melakukan  suatu transformasi  pada  citra  sehingga  menjadi  citra  lain  dengan  menggunakan  teknik tertentu dari teknologi komputer. Open CV adalah sebuah library yang bersifat open source  untuk  pengolahan  citra  secara  real  time.  Mengubah  citra  digital menggunakan Open CV dalam pendeteksian objek dari sebuah gambar asli menjadi citra  digital  agar  mudah  dilihat  dan  dikelola  seperti  mengubah  sebuah  dokumen berbasis  kertas  menjadi  dokumen  tanpa  kertas  (Document  Scanner).  Tentunya dengan pengolahan citra digital dari citra asli menjadi sebuah arsip elektronik akan mudah  disimpan  dan  lebih  mudah  dikirim  kemanapun  dari  jarak  jauh.  Dalam membangun sistem Document Scanner ini dibutuhkan library Open CV serta metode Canny  dan  Contour  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  tepi  pada  objek  dokumen. Membangun  aplikasi  ini  dibutuhkan  perangkat  lunak  JetBrains  PyCharm  sebagai kompiler  lalu Python sebagai bahasa pemrograman. Berdasarkan  hasil  citra  uji  dari metode  tersebut  akan  menghasilka  citra  original  dan  citra  hitam  putih  dari menggunakan  Operator  Canny  dan  Contour  untuk  mencari  titik  sudut  dokumen dalam mendeteksi objek.
Kata Kunci: Computer Vision, OpenCV, Canny, Python, Deteksi Tepi.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang semakin  maju  hingga  di  era  sekarang ini  sangat  lah  pesat  dan  canggih, banyak  teknologi-teknologi  masa  kini sudah dikembangkan dengan memadukan  beberapa  teknologi  yang lainnya  menjadi  satu  kesatuan  hingga muncul teknologi yang berbasis digital hal itu dilakukan untuk mempermudah aktifitas serta bermanfaat untuk penggunanya. Salah
satu  teknologi  digital  yang  digunakan dalam  memproses  sebuah  gambar ataupun  citra  yaitu  pengolahan  citra digital. Pengolahan citra merupakan suatu  persepsi  visual  yang  termasuk didalamnya sebuah proses
pengolahan  dan  analisis  pada  citra. Pada  proses  ini  adanya  data  yang  di input  serta  output  yang  hasilnya berbentuk  sebuah  citra.  Meskipun citra  dapat  merepresentasikan  objek
66
gambar  seringkali  citra  mengalami penurunan  intesitas  mutu,  misalnya mengandung  noise,  kontras  terlalu tinggi  tentu  citra  seperti  ini  akan menjadi berkurang kualitasnya.
Dengan  melalui  citra  yang  diproses dalam berbentuk digital (digital image processing)  akan  membuat  perbaikan citra (image restoration), serta peningkatan pada kualitas citra (image enhancement) akan
menghasilkan citra yang baru [1]. Agar citra  tidak  mengalami  penurunan mutu  maka  citra  tersebut  perlu adanya  manipulasi  dengan  citra  lain yang kualitasnya lebih baik.
Dalam sebuah proses pengolahan citra  ini  ialah  merubah  suatu  objek dokumen  menjadi  file  digital  dengan input  berupa  citra  gambar  yang  di proses berbagai metode pendeteksian tepi.  Pendeteksi  tepi  merupakan objek-objek  gambar  yang  diproses dengan  menghasilkan  tepi-tepi  citra dan  dapat  mempresentasikan  bentuk pada objek tersebut [2]. Lalu menentukan  garis  tepi  serta  titik sudut pada objek dokumen menggunakan contour yang sebelumnya dalam proses pendeteksian tepi menggunakan operator  canny.  Operator  canny merupakan  algoritma  deteksi  tepi yang  meneliti  pemodelan  visual manusia  [3]  serta  sebagai  pendukung objek  dokumen  yang  telah  dipindai selanjutnnya dilakukan transformation perspective  untuk  merubah  sudut pandang agar objek terlihat dari atas.
Berdasarkan  metode  tersebut maka  dilakukan  sebuah  penelitian untuk  merancang  sebuah  aplikasi dokumen  scanner  berbasis  desktop dengan menggunakan algoritma
canny  dan  contour  dalam  proses mendeteksi  citra  yang  akan  dipindai serta  dari  penelitian  tersebut  dapat memahami bahwa merancang aplikasi dokumen scanner menggunakan pustaka Open Cv dan bahasa pemrograman python berbasis desktop bisa dibangun dengan standar computer  vision.  Hal  ini  agar  aplikasi dokumen scanner dapat dikembangkan lebih lanjut menggunakan  metode  yang  sudah dipaparkan. II. LANDASAN TEORI

## 2.1 Pengertian Aplikasi
Secara  umum,  aplikasi  adalah suatu  program  berupa  perangkat lunak  (Software)  yang  berjalan  pada suatu  sistem  tertentu,  yang    berguna dalam  mendukung  berbagai  aktivitas yang  dilakukan  oleh  manusia  [4]  atau program  yang  secara  langsung  dapat melakukan proses-proses yang digunakan  dalam  komputer  oleh pengguna [5]. 2.2 Pengertian Pemindai (Scanner) Pemindai  (Scanner)  adalah alat untuk merekam objek yang ada di depannya, pengoperasian
alat pemindai  hampir  sama  dengan  mesin fotokopi  yang  dapat  melihat  hasilnya langsung  di  atas  kertas,  namun scanner  ini  dapat  menghasilkan  yang berbentuk  file  gambar  atau  dokumen digital [6].
2.3 Pengertian Aplikasi Desktop Aplikasi desktop berguna
untuk  memberikan  kemudahan    bagi pengguna  komputer  atau  laptop dalam    mengelola  data  sehingga dapat  menghasilkan    laporan  dengan cepat,  akurat  dan  tepat  [7].  Pendapat lainnya  mengatakan  bahwa  aplikasi
67
desktop  adalah  aplikasi  yang  dapat berjalan  secara  independen  dalam sistem  desktop  komputer  atau  laptop dapat  melakukan  berbagai  macam operasi yang ditentukan oleh pengguna [8] 2.4 Definisi Citra Digital Citra digital adalah
representasi  yang  bentuk  diskrit  dari fungsi  intensitas  cahaya  pada  bidang dua  dimensi  [9].  Sebuah  citra  digital diperoleh  dari  sekumpulan  berupa gambar  maupun  video  [10].  Dalam sebuah  artikel  yang  ditulis  oleh  I.
Fawwaz dan N. Dharshinni menyatakan  bahwa  citra  yang  dapat diproses  oleh  sebuah  komputer disebut citra digital [11].
2.5 Pengolahan Citra Digital
Suatu  kegiatan  dengan  tujuan untuk  mengubah    informasi  menjadi digital  dari  sebelumnya  citra  non- digital atau citra fisik. Menurut Sutoyo dkk,  dalam  sebuah  artikelnya  yang ditulis  oleh  Mas’ud  Effendi,  Fiitriyah dan  Usman  Effendi  menjelaskan bahwa pengolahan citra digital adalah suatu  teknik  pengolahan  citra  yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas  suatu  citra  sehingga  dapat dengan  mudah  diinterpretasikan  oleh manusia  atau  komputer,  baik  itu dalam bentuk gambar maupun animasi [12]. 2.6 Computer Vision Computer vision adalah
proses  pengolahan  gambar  dan  video untuk mendapatkan hasil analitik [10]. Dengan  kata  lain,  computer  vision bertujuan  untuk  membangun  sebuah mesin  cerdas  yang  dapat  “melihat” [13] artinya, computer vision memiliki fungsi  yang  sama  dengan  mata
manusia  yaitu  vision  atau  penglihatan [10].
2.7 Deteksi Tepi (Edge Detection) Deteksi  tepi    pada    citra merupakan proses yang menghasilkan  garis  tepi  dari  objek pada  citra  [2].  Dengan  pengertian lainnya,  deteksi  tepi  merupakan prasyarat yang berguna untuk identifikasi objek dan registrasi segmentasi  citra  [14].  Suatu  titik  (x,y) dikatakan  sebagai  tepi  (edge)  dari suatu  citra  jika  titik  tersebut  berbeda nilai  pixel  yang  tinggi  dengan  nilai pixel  tetangganya  [2].  Selain    itu, tujuan pendeteksian tepi adalah untuk memperbaiki  datail  dari  citra  yang kabur,  karena  error  atau  adanya  efek dari  sebuah  proses  akuisisi  pada gambar [15].
Gambar 2.1
Contoh deteksi tepi 2.8 OpenCV OpenCV (Open Source Computer  Vision  Library)  adalah perangkat lunak pustaka yang ditujukan  untuk  pemrosesan  citra dinamis  secara  real-time,  yang  dibuat oleh  Intel,  dan  sekarang  didukung oleh  Willow  Garage  dan  Itseez  [16]. Modul  pustaka  OpenCV  ini  dibangun dengan  cara  yang  sangat  kuat  dan fleksibel untuk memecahkan sebagian besar  masalah  computer  vision  yang solusinya    sudah  tersedia,  seperti memotong citra, meningkatkan kualitas  citra  dengan  mengubah kecerahan, ketajaman, kontras, deteksi  bentuk,  segmentasi  gambar,
68 DOI : 10.51530/jutekin.v10i2.635
deteksi  objek  bergerak,  mengenali objek, dan lain-lain [9].
Gambar 2.2 OpenCV 2.9 Operator Canny Salah  satu  operator  deteksi tepi  yang  dikembangkan  oleh  John  F. Canny [17]. Operator Canny menggunakan Kernel Gaussian Derivative untuk menyaring noise dari gambar  asli  untuk  mendeteksi  objek dengan permukaan halus[18]. Menurut  I.  Fawwaz  dan  N. Dharshinni dalam artikelnya menyatakan deteksi canny ini memiliki pendeteksian paling optimum  beberapa  kriteria  pada algoritma Canny [11] : a. Mendeteksi  dengan  baik  (kriteria deteksi) Kemampuan untuk menempatkan  dan  menandai semua tepi yang sesuai berdasarkan parameter konvolusi yang dilakukan. Sekaligus memberikan  fleksibilitas  tinggi dalam    menentukan  tingkat deteksi  ketebalan  tepi    yang diinginkan.
b. Melokalisasi dengan baik (kriteria lokalisasi)
Dengan  Canny  dimungkinkan akan  menghasilkan  jarak  yang minimum antara tepi yang dideteksi dengan tepi yang asli.
c. Respon yang jelas (kriteria respon) Memiliki  hanya  satu  respon untuk tiap tepi. Sehingga
memudahkan  mendeteksi  dan tidak  menimbulkan  kerancuan pada pengolahan citra selanjutnya. 2.10 Kontur (Contour ) Titik  dalam  citra  digital  di mana  kecerahan  berubah  secara  tiba- tiba dapat dianggap sebagai garis atau kurva  yang  biasa  dikenal  sebagai  tepi [19].  Pendeteksian  tepi  merupakan langkah  pertama  untuk  melingkupi informasi ke dalam suatu citra [3].
Rangkaian dari berbagai pixel- pixel  tepi  yang  membentuk  batas daerahnya  (region  boundary)  disebut Kontur (Contour). Kontur dapat terbuka  maupun  tertutup,  adapun bentuk  kontur  tertutup  memiliki korelasi  dengan  batas  tepi  yang mengelilingi  suatu  daerah  (region) [17].
Gambar 2.3
(a) kontur tertutup, (b)   kontur terbuka 2.11 UML Unified  Modelling  Language (UML) adalah  bahasa  berupa  sekumpulan diagram yang digunakan untuk menggambarkan  suatu  sistem  atau perangkat  lunak  berbasis  objek  [20].
UML  muncul  dari  kebutuhan  akan pemodelan visual untuk mendefinisikan, mendeskripsikan, membangun, dan mendokumentasikan sistem
perangkat lunak [21].

## 2.12 Metode Waterfall
Waterfall  adalah  jenis  model penelitian aplikasi yang diperkenalkan
69
ke dalam classic life cycle  (siklus hidup klasik),  yang  berarti  metode  tersebut memiliki karakter yang berurutan  dan sistematis [22].

## III. ANALISIS MASALAH
Pada  tahap  analisis  ini,  penulis
memperoleh data berdasarkan observasi  dan  studi  literatur  sebagai adanya pengetahuan untuk memahami  konsep  pengolahan  citra digital. Berdasarkan data yang diperoleh, tidak sedikit sering ditemukan  kualitas  gambar  yang menurun karena noise atau kurangnya bagian detail tepi citra dan pencahayaan  yang  tidak  konsisten. Masalah  tersebut  dapat  diperbaiki melalui perbaikan citra (image processing),  penapisan  derau  (noise filtering),  pemugaran  citra  (image restoration),  serta  peningkatan  pada kualitas  citra  (image  enhancement) yang  akan  menghasilkan  citra  yang baru berdasarkan pemrograman
pengolahan citra yang diproses
menggunakan  library  open  source yaitu OpenCV.
Pada  analisis  masalah  diatas maka  penulis  melakukan  sebuah penelitian  untuk  merancang  sebuah aplikasi  dokumen  scanner  berbasis desktop yang dibangun dengan standar  computer  vision  untuk  dapat melakukan  proses  perbaikan  citra melalui pengolahan citra digital.
Terdapat  juga  analisis  kebutuhan software  dan  hardware  untuk  proses rancang  bangun  document  scanner application di antaranya yaitu:
1. Kebutuhan Software
a. Jetbrains  Pycharm  Edition 2019. 2.4
b. PyQt5 Designer
2. Kebutuhan Hardware
a. Laptop / Komputer
b. Smartphone
IV. PERANCANGAN SISTEM 4.1 Desain Sistem 4.1.1  Use  Case  Document  Scanner Application Berikut gambar use case diagram pada sistem document scanner application  yang  dibuat  ini.  Pengguna sebelum melakukan scanning, pengguna harus memilih file
berformat  JPEG/JPG  untuk  di  upload ke  aplikasi  tersebut  sebelum  akhirnya dilakukan  scan.  Gambar  use  case dapat di lihat pada gambar berikut ini.

## Gambar 4.1

## Use Case Diagram Aplikasi
4.1.2 Activity Diagram Dalam Activity Diagram ini
melibatkan  setidaknya  2  aktor  yaitu pengguna  dan  aplikasi.  Pada  diagram ini  meliputi  bagaimana  cara  user melakukan scanning document.
Gambar 4.2 Activity Diagram Aplikasi
70
4.2

## Model Pengembangan Sistem
4.2.1  Model Waterfall
Pada  penelitian  ini,  dilakukan beberapa  tahapan  dalam  merancang aplikasi  document  scanner  dengan sesuai yang direncanakan.
Berikut  ini  adalah  tahapan- tahapan  pembangunan  sistem  dari gambaran Waterfall model.
Gambar 4.3 Model  Waterfall Adapun  tahapan-tahapan  dari pengembangan sistem model waterfall sebagai berikut: a) Analisis kebutuhan Pada  tahapan  pertama  yaitu Analisis kebutuhan yang diperlukan  dalam  membangun aplikasi document scanner berbasis  desktop  dengan  cara mencari tahu kebutuhan apa saja yang  diperlukan.  Dimulai  dari kebutuhan  library  open  source, bahasa  pemrograman  hingga kebutuhan fungsional yang mencakup  kebutuhan  hardware, software dan kebutuhan informasi. b) Desain
Tahapan  kedua  ini  dilakukan pembuatan  tampilan  interface dari  aplikasi  yang  akan  dibuat, seperti  penggunaan  font,  warna dan  tata  letak  tombol.  Serta pembuatan  gambaran  lengkap dari  sebuah  sistem  yang  akan dibangun
sehingga akan
membantu  kebutuhan  hadrware,
dan tampilan sistem secara  utuh. c) Pembuatan kode program
Pada  tahapan  ini  dilakukan sebuah  implementasi  dari  desain yang  sudah  dibuat  sebelumnya menjadi  kode-kode  program  dan library programming yang selanjutnya  akan  diintegrasikan menjadi  sistem  aplikasi  yang sesuai dengan yang harapkan. d) Pengujian Pengujian dilakukan dengan maksud  apakah  sistem  berjalan dengan baik sesuai yang diharapkan. Pengujian pada
aplikasi yang di buat yaitu dengan menggunakan  metode  Blackbox testing,  untuk  memastikan  jika program yang di bangun berjalan sesuai  keinginan.  Metode  ini digunakan sebagai pengujian untuk  menilai  kebutuhan  dan spesifikasi  software  serta  untuk meninjau  input  dan  output sistem  tanpa  harus  mengetahui internal dari programnya.
e) Pemeliharaan Pada  tahapan  terakhir  ialah pemeliharaan  yaitu  dimana  jika terjadi  kesalahan  program  atau bug  pada  aplikasi  tersebut  maka dilakukan  tahap  perbaikan  untuk menunjang sistem lebih baik lagi.

## 4.3 Desain Tampilan / User

## Interface
Desain  tampilan  dirancang dengan  maksud  untuk  memudahkan dalam  melakukan  navigasi  melalui sistem  atau  aplikasi  yang  dibuat. Tampilan  desain  pada  sistem  ini memiliki lima bagian, yaitu:
71 DOI : 10.51530/jutekin.v10i2.635

## Gambar 4.4
Tampilan halaman dashboard awal
Gambar 4.5
Tampilan halaman dashboard setelah di inputkan file gambar
Gambar 4.6
Tampilan Step 1
Gambar 4.7 Tampilan Step 2
Gambar 4.8
Tampilan Step 3
V. IMPLEMENTASI 5.1 Implementasi Perangkat Lunak Setelah melalui tahapan desain, perancangan dan pengumpulan bahan kebutuhan,  maka  selanjutnya  pada tahapan  ini  dilakukan  implementasi pada aplikasi yang telah di bangun ini. Perangkat  lunak  yang  digunakan adalah JetBrains PyCharm Community Edition 2019.2.4 x64. 1. Tampilan Utama Pada tampilan utama antarmuka  (Interface)  menyajikan tombol unggah gambar untuk memilih file  berformat  jpeg,  jpg  dan  png  yang akan di scan nantinya, tombol unggah gambar  jika  di  klik  maka  akan  muncul pop  up  untuk  memilih  gambar  yang akan  siap  untuk  di  scan.  Lalu  tombol scan now ini akan aktif jika sudah ada file  gambar  yang  telat  di  inputkan  ke dalam  aplikasi  tersebut,  jika  file  yang sudah  di  inputkan  akan  muncul  di tengah-tengah aplikasi beserta alamat file itu berasal.
Gambar 5.1
Tampilan Dashboard
2. Tampilan setelah di inputkan citra Pada  tampilan  ini  merupakan lanjutan  dari  tampilan  sebelumnya, namun pada tampilan ini menunjukkan  jika  file  gambar  sudah diinputkan, maka gambar akan
muncul  di  tengah-tengah  bagian dashboard  dan  di  bawahnya  terdapat alamat berserta nama file nya.
72 DOI : 10.51530/jutekin.v10i2.635

## Gambar 5.2
Tampilan setelah diinputkan file 3. Tampilan Step 1 Selanjutnya  pada  tampilan
halaman  dashboard  setelah  di  klik scan  now  akan  muncul  window  baru dimana window ini akan menampilkan layer citra original, citra grey dan citra blur  hal  ini  ditampilkan  sebagai pengetahuan langkah-langkah pengolahan  document  scanner  dan terdapat  pop  up  step  1  beserta penjelasannya.
Gambar 5.3 Tampilan step 1 4. Tampilan Step 2
Langkah selanjutnya pada new window tampilan step 2 menampilkan layer  citra  deteki  tepi  canny,  draw contour  dan  biggest  contour.  Pada tampilan step 2 ini adalah terusan dari step  sebelumnya  dalam  pengolahan document scanner menggunakan library open cv.
Gambar 5.4
Tampilan step 2
5. Tampilan Step 3 Pada  tampilan  step  terakhir ini menampilkan hasil dari pengolahan
citra  yang  berupa  citra  scan,    pada window  ini  menampilkan  dua  layer citra  yaitu  citra  scanned  orisinil  dan citra  scanned  tanpa  bayangan,  jika sudah  di  step  ketiga  ini  berarti  tahap document  scanner  sudah  selesai,  jika user  ingin  melakukan  scanner  ulang maka  tampilan  message  box  tersebut klik “oke” dan close layer window citra tersebut.
Gambar 5.5 Tampilan step terakhir 5.2 Pengujian Pada tahapan pengujian terhadap aplikasi yang sudah dirancang  ini.  Adapun  pengujian  yang sudah dilakukan menggunakan
metode blackbox, hasil dari pengujian ini  di  dasarkan  pada  detail  aplikasi seperti  tampilan  user  interface,  dan fungsi-fungsi  tombol  yang  terdapat pada aplikasi ini.
Adapun spesifikasi system operasi  dan  perangkat  keras  yang dilakukan  sebagai  pengujian  dengan aplikasi ini adalah sebagai berikut:
Sistem Operasi  : Windows 10 Processor : Intel(R) Celeron(R) CPU N3060  @ 1.60GHz   1.60 GHz RAM : 4 GB VI. KESIMPULAN 6.1. Kesimpulan Berdasarkan  hasil  penelitian  ini dalam  pembuatan  aplikasi  document scanner menggunakan operator canny dan  contour berbasis  desktop  dengan pustaka Open CV :
73 DOI : 10.51530/jutekin.v10i2.635
1. Penelitian ini menghasilkan aplikasi scan  dokumen  berbasis  desktop yang  dapat  memperbaiki  dan meningkatkan  kualitas  tampilan citra serta akan menghasilkan citra yang baru melalui pengolahan citra digital  dengan  standar  computer vision  menggunakan  pustaka  open cv.
2. Pembuatan  aplikasi  scan  dokumen ini dapat dirancang dengan deteksi tepi menggunakan algoritma canny sehingga  menghasilkan  deteksi objek dengan halus.
6.2. Saran Pembuatan aplikasi scan dokumen berbasis desktop ini
merupakan  contoh  aplikasi  yang dibangun menggunakan pustaka open source  yaitu  Open  CV,  dimana penelitian  ini  akan  bersifat  informatif dan bermanfaat bagi pembaca.
Adapun saran untuk penelitian selanjutnya  agar  penelitian  dapat lebih  lanjut  mengenai  metode  scan dokumen yang digunakan pada aplikasi  ini,  diharapkan  penelitian selanjutnya  terhadap  teknologi  ini akan  menggunakan  metode  deteksi tepi (edge detection) lainnya,
misalnya  seperti  Sobel,  Prewitt, Robert  atau  lainnya  dengan  harapan penelitian  lebih  lanjut  bahkan  lebih baik.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  Ardhianto,  W.  Hadikurniawati, and  Z.  Budiarso,  “Implementasi Metode  Image  Subtracting  dan Metode Regionprops untuk Mendeteksi Jumlah Objek Berwarna  RGB  pada  File  Video,” J.  Teknol.  Inf. Din., vol.  18, no. 2, pp. 91–100, 2013.
[2]  E.  R.  Kuswandi  and  N.  Fadillah,
“Perbandingan  Metode  Robert dan  Metode  Prewitt  untuk Deteksi  Tepi  pada  Citra  Tanda Tangan,”  InfoTekJar  (Jurnal  Nas. Inform.  dan  Teknol.  Jaringan), vol. 3, no. 2, pp. 155–158, 2019.
[3]  E.  D.  Ginting,  “Deteksi  Tepi Menggunakan  Metode  Canny Dengan Matlab Untuk Membedakan Uang Asli dan Uang Palsu,” J. Jur. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 1–13, 2014. [4]  A. E. Yanuar and M. A. Senubekti, “PERANCANGAN APLIKASI PENJUALAN  ONLINE  BERBASIS WEBSITE  (STUDI  KASUS :  Bakso Emsa),”  Nuansa  Inform.,  vol.  16, no. 1, pp. 19–32, 2022. [5]  V.  Sihombing  and  G.  Juni  Yanris, “Penerapan Aplikasi Dalam Mengolah  Aset  Desa  (Studi Kasus : Kepenghuluan Sri Kayangan)  1),”  J.  Mantik  Penusa, vol. 4, no. 1, pp. 12–15, 2020. [6]  D. Susanti, M. S. Abdurrohman, P. S.  Informatika,  F.  Teknik,  and  U. Majalengka,  “Rancang  bangun alat pemindai dokumen menggunakan  raspberry  pi  1,2,” vol. 6, pp. 44–48, 2020. [7]  E. Kurniawan and A. K. Syahputra, “Perancangan Aplikasi Pemesanan  Dan  Pembayaran Berbasis Desktop Pada Percetakan  UD.  AZKA  GEMILANG Menggunakan Metode Prototype,”  Semin.  Nas.  Raya, vol.  9986,  no.  September,  pp. 105–110, 2018. [8]  I.  Efendi  and  S.  Annisa,  “Terbit pada laman web jurnal :
http://ojsamik.amikmitragama.ac .id,”  vol.  6,  no.  1,  pp.  122–126,
74
2022. [9]  S.  Ratna,  “Pengolahan  Citra Digital  Dan  Histogram  Dengan Phyton Dan Text Editor Phycharm,”  Technol.  J.  Ilm.,  vol. 11, no. 3, p. 181, 2020. [10]  K. M. Kaloh, V. C. Poekoel, and M. D. Putro, “Perbandingan Algoritma Background Subtraction  dan  Optical  Flow Untuk  Deteksi  Manusia,”  J.  Tek. Inform.,  vol.  13,  no.  1,  pp.  1–9,
2018.
[11]  I.  Fawwaz  and  N.  P.  Dharshinni, “Jurnal  Sistem  Informasi  dan Teknologi  Jaringan  Perbandingan Deteksi  Tepi  Citra  Menggunakan Operator  Robert  ,  Canny  ,  dan Frei  Chen  Pada  Citra  Bitmap  dan JPEG,” vol. 2, pp. 41–45, 2021.
[12]  M.  Effendi,  F.  Fitriyah,  and  U. Effendi,  “Identifikasi  Jenis  dan Mutu Teh Menggunakan Pengolahan  Citra  Digital  dengan Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan,”
J.  Teknotan, vol.  11, no. 2, p. 67, 2017.
[13]  T. K. Gautama, A. Hendrik, and R. Hendaya,  “Pengenalan  Objek pada  Computer  Vision  dengan Pencocokan  Fitur  Menggunakan Algoritma  SIFT  Studi  Kasus: Deteksi Penyakit Kulit Sederhana,”  J.  Tek.  Inform.  dan Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  3,  pp.  437–
450, 2016.
[14]  K. R. O. Recio and R. G. Mendoza, “Three-step  approach  to  edge detection of texts,” Philipp. J. Sci., vol.  148,  no.  1,  pp.  193–211, 2019.
[15]  S.  Reno  and  R.  Edyal,  “Analisa Perbandingan  Deteksi  Tepi  Citra Foto  Menggunakan  Algoritma
Robert  dan  Prewitt,”  Multinetics, vol. 2, no. 2, p. 11, 2016.
[16]  A.  Zein,  “Pendeteksian  Kantuk Secara  Real  Time  Menggunakan Pustaka OPENCV dan DLIB
PYTHON,”  Sainstech  J.  Penelit. dan  Pengkaj.  Sains  dan  Teknol., vol. 28, no. 2, pp. 22–26, 2018.
[17]  D.  E.  Saputra  and  A.  F.  Ibadillah, “Pengolahan  Citra  Digital  Dalam Penentuan  Panen  Jamur  Tiram,”
J.  Tek.  Elektro  dan  Komput. TRIAC,  vol.  6,  no.  1,  pp.  2–6,
2019.
[18]  M.  Deteksi  and  T.  Canny, “Segmentasi Pada Plat Kendaraan Dinas  dengan,”  vol.  6,  pp.  328– 339, 2022.
[19]  K.  Shella,  “PROSES  DETEKSI
ORANG BERENANG MENGGUNAKAN  BACKGROUND SUBTRACTION  DAN  CONTOUR DETECTION,” 2021. [20]  H.  Sutisna  and  A.  B.  Hikmah, “Jurnal teknik informatika,” Implementasi  Teknol.  Augment. Real. Pada Media Promosi Perumah. Puri Melodi Mangkubumi  Pt.  Mustika  Putri Jaya  Di  Kota  Tasikmalaya,  vol.  5, no. 2, pp. 22–30, 2017. [21]  E. Rahmawati and E. Abdulmanan, “Permodalan Aplikasi  Dunia  Islam  Mengaji Berbasis Android,” J. Ilmu Pengetah.  dan  Teknol.  Komput., vol. 4, no. 2, pp. 197–20, 2019.
[22]  A.  D.  Saputro  and  B.  F.  Kuddi,
“Pembuatan  Aplikasi  Try  Out  Cat (  Computer  Assisted  Test  )
Penerimaan  Pegawai  Negeri  Sipil
Bidang  Tes  Intelegensi  Umum Berbasis  Desktop,”  vol.  6,  pp. 467–475, 2022.