## IMAGE PROCESSING BENTUK JARIMATIKA DENGAN DETEKSI CANNY DAN EKTRAKSI MOMEN HU
Image Processing of Jarimatic shape With Canny Detection and Moment Hu Extraction
Maura Widyaningsih 1 , Susi Hendartie 2 1,2 STMIK Palangkaraya, Jl G. Obos No. 114 Palangka Raya e-mail: 1 maurawidya@gmail.com, / sesyhendartiealang@gmail.com

## ABSTRAK
Ilmu  Processing  merupakan  sub  keilmuan  Computer  vision pada  Artifical  Intelegence,  yang  membantu  dalam analisis akan kebutuhan informasi dengan obyek citra. Pada konsep pembelajaran jarimatika peranan jari membantu informasi dalam mempermudah hitungan matematika. Jarimatika merupakan teknik belajar matematika praktis bagi siswa dengan  menggunakan  jari pada 2  belah tangan kanan dan kiri. Namun obyek  citra perlu dianalisis terlebih dahulu  dengan  menggunakan  metode  dan  konsep  penyelesaiannya.  Pengembangan  dan  pengujian  dilakukan  dan dikembangkan  secara terus menerus demi kemajuan  manusia khususnya pendidikan.  Aplikasi pengenalan  bentuk jari diproses dengan metode image processing dengan teknik filtering Gausian Blur , resize , grayscale , dan teknik segmentasi dengan menggunakan deteksi tepi Canny dan deteksi contour, dilanjutkan dengan dilation . Ekstraksi ciri menggunakan Moment Hu dari hasil citra kontur Dari hasil  segmentasi dan deteksi tepi  memberikan hasil obyek dapat  menunjukan  tepian  dengan  jelas  dan  penebalan  dengan  dilasi  untuk  memperkuat  tepian  citra,  sehingga membantu  dalam  penentuan  nilai  kontur.  Hasil  citra  direkomendasikan  pada  proses  pembelajaran  data  sehingga memastikan  apakah  citra  jarimatika  dikenal  bentuknya  secara  berbeda  atau  tidak,  yang  selanjutnya  dapat dikembangkan pada penerapan pola jari pada machine learning untuk jarimatika.
Kata kunci:  Jarimatika, Pengolahan Citra , Deteksi tepi Canny, Moment Hu

## ABSTRACT
Processing  Science  is  a  sub-science  of  Computer vision  on  Artificial  Intelligence,  which  helps  in  the  analysis  of information needs with image objects. In the concept of learning Jarimatika the role of the finger helps information in  facilitating  mathematical calculations. Jarimatika  is a practical  mathematics  learning technique  for students by using two fingers on the right and  left  hands. However, the  image object needs to be analyzed  first by using the method  and  the  concept of  completion.  Development  and  testing  are  carried  out  and  developed  continuously  for human progress, especially education. Finger shape recognition application is processed by image processing method with Gausian Blur filtering technique, resize, grayscale, and segmentation technique using Canny edge detection and contour detection, followed by dilation. Feature extraction using Moment Hu from contour image results. From the results  of  segmentation  and  edge  detection,  the  object  can  show  edges  clearly  and  thickening  with  dilation  to strengthen the edges of the image, thus helping in determining contour values. The image results are recommended in the data learning process so as to  ensure whether the Jarimatika  image  is known  for its different shape or not, which can then be developed in the application of finger patterns in machine learning for Jarimatika.
Keywords:    Jarimatika, Image Processing, Canny edge detection, Moment Hu

## Pendahuluan
Matematika  merupakan  suatu  mata  pelajaran  yang diajarkan  pada  setiap  jenjang  pendidikan  di  Indonesia Matematika  merupakan  ilmu  universal  yang  mendasari perkembangan  teknologi  modern  yang  mempunyai  peran
penting dalam berbagai disiplin dan memajukan daya pikir manusia  (Amir  &  Nuraisyah,  2017).  Pendidikan merupakan  salah satu hal penting untuk menentukan maju mundurnya  suatu  bangsa,  maka  untuk  menghasilkan sumber daya manusia sebagai subyek dalam pembangunan yang  baik,  diperlukan  modal  dari  hasil  pendidikan    itu
sendiri.  Dalam  proses  belajar  mengajar  di  kelas  terdapat keterkaitan yang erat antara guru, siswa, kurikulum, sarana dan  prasarana.  Guru  mempunyai  tugas  untuk  memilih model  dan  media  pembelajaran  yang  tepat  sesuai  dengan materi  yang  disampaikan  demi  tercapainya  tujuan pendidikan.  Namun    sampai    saat    ini  masih  banyak ditemukan kesulitan-kesulitan yang dialami siswa didalam mempelajari  matematika    (Septiyawili,  2016).  Kini  telah dikembangkan  berbagai  metode  pembelajaran  untuk mengatasi  kesulitan-kesulitan  siswa  dalam  belajar matematika,  terutama  dalam  hal  berhitung.  Salah  satu metode  yang  ditemukan yaitu berhitung  dengan menggunkan  jari-jari  tangan  (Jarimatika).  Menurut  Aulia Jarimatika  adalah  metode  pembelajaran  yang  dapat dilakukan  oleh  guru  untuk  memudahkan  menyampaikan materi pelajaran yang berkaitan dengan operasi hitung baik kali,  bagi,  kurang  serta  tambah  dan  bagi  siswa  untuk memudahkan  penyelesaian  berhitung  dengan  melibatkan jari-jari pada tangan. (Septiyawili, 2016).
Pembelajaran  tehnologi  yang  berkembang  pada  dunia pendidikan  sekarang  ini  lebih  melibatkan pada teknologi secara visual, sehingga membuat siswa tidak jenuh dalam belajar.  Menurut  Lesle  J.  Briggs  bahwa  media pembelajaran  sebagai:  the  physical  means  of  conveying instructional  content,  book,  films,  videotapes,  etc.  Lebih jauh Briggs menyatakan media adalah alat untuk memberi perangsang bagi peserta didik supaya terjadi proses belajar (Muyaroah  &  Fajartia,  2017).  Pendidikan  merupakan proses  pembelajaran  yang  diperoleh  dari  pengajaran, pelatihan  maupun  pengalaman  yang  didapat  untuk mengembangkan  dirinya  sehingga  dapat  menghadapi segala  perubahan  dan  permasalahan.  Teknologi  informasi dapat  dimanfaatkan  untuk  membantu  penyelenggaraan pendidikan di Indonesia agar dapat bersaing secara global di tingkat nasional maupun internasional (Mutia, 2013).
Image  processing  telah  banyak  dikembangkan  baik dalam konsep dan metode untuk pengenalan sebuah obyek. Peluang  ini  memberikan  kesempatan  bagi  pengembang teknologi  untuk  menerapkan  konsep  dan  metode  model hitung  matematika  dengan  jarimatika  melalui  citra.  Citra yang  akan  dikenali  mewakili  sebuah  data  dalam menyajikan  informasi  dengan  melalui  konsep image processing dan pattern  recognition .  Ciri    (feature) digunakan  untuk  mengenali  atau mengidentifikasi  pada objek    citra.    Penciri    dapat    berupa  warna,    bentuk    dan tekstur  (Widyaningsih,  2015). Unsur  jari  tangan  setiap manusia  sama  dengan  manusia  lain  diseluruh  dunia,  dan jari  dapat  mewakili  obyek  dalam  bentuk  citra  jika  telah diakusisi  obyek  jarinya  dengan  menggunakan  konsep pengolahan  citra  yang  terpadu  melalui  beberapa  tahapan seperti  enhancement,  segmentation,  fiture  extraction  dan representation. Fitur yang dapat digunakan adalah dengan bentuk  dari  10  jari,  yang  mewakili  pola  angka  sebagai tujuan  untuk  perhitungan  matematika.  Pembelajaran teknologi  secara  offline  banyak  dikembangkan  oleh  para
pengembang  sistem  yang  melibatkan  konsep  dan pengetahuan  dalam  menyajikan  memaparkan  sebuah pelatihan  objek,  sehingga  menghasilkan  sebuah  sistem cerdas  yang  dapat  memiliki  kemampuan  pola  pikir manusia.  Hal  ini  lah  yang  menjadikan  dasar  keinginan penulis  untuk  mengembangkan  kosep  dan  metode  pada objek pengenalan jenis jarimatika yang masih belum diuji untuk  dianalisis.Beberapa  penelitian  yang  dikembangkan pada penelitian jarimatika yang masih dianalisis, dan masih dikembangkan  kerobot.  Pengenalan  gerakan  statis menggunakan  korelasi  dan  korelasi  silang.  Korelasi ternormalisasi  digunakan  untuk  mencari  kecocokan terdekat. Eksperimen untuk 37 gerakan tangan statis yang terkait dengan huruf PSL Dataset pelatihan terdiri dari 10 sampel setiap simbol PSL dalam kondisi pencahayaan yang berbeda,  ukuran  dan  bentuk  tangan  yang  berbeda  oleh  5 penanda  tangan  yang  berbeda.  Perbandingan  juga  dibuat antara korelasi yang dinormalisasi dan korelasi silang yang dinormalisasi. Dibandingkan dengan teknik lainnya, teknik ini  dapat  bekerja  dengan  ukuran  dataset  yang  kecil. Tekniknya didasarkan pada unsupervised  learning (Saqib, et al., 2017).
Pengenalan gestur berbasis visi menjadi alat yang alami untuk  mendukung    efisiensi  dan  intituitif  interaksi  antara manusia  dan  computer,  dengan  menganalisa  computer vision-based  dan  interpretasi  gestur  tangan.  Hasil  review faktor-faktor  yang mempengaruhi  adalah efisiensi komputasi,  toleransi  pengguna,  skalabilitas  mampu interaksi  berbasis  visi  harus  sama  untuk  lingkungan dekstop, Sign  Language  Recognition ,  dan  navigasi  robot (Sunyoto dan Hardjoko; 2014).
Pengenalan  gerakan  tangan  waktu  nyata  menggunakan segmentasi  jari  sangat  penting  untuk  interaksi  manusia- komputer Pengenalan gerakan tangan didasarkan pada hasil pengenalan jari. Pengenalan dilakukan dengan pengklasifikasi aturan yang sederhana dan efisien daripada pengklasifikasi yang canggih tetapi rumit seperti SVM dan CRF.  Metode  yang  diusulkan  menunjukkan  kinerja  yang lebih  baik  daripada  metode  canggih  pada  kumpulan  data gerakan tangan lainnya (Chen, et al., 2014).
Pengenalan  vena  jari  dengan  perlindungan  template berdasarkan  jaringan  saraf  convolutional.  Fitur  vena  jari telah  mendapat  perhatian  luas  karena  karakteristik keamanan  dan  stabilitasnya  yang  tinggi,  dan  secara bertahap  digunakan  di  berbagai  bidang,  memiliki  risiko keamanan yang sangat besar. Skema enkripsi gambar vena jari  baru,  yang  menerapkan  teknologi  enkripsi  Rivest- Shamir-Adleman ke enkripsi gambar vena jari. Serangkaian eksperimen komparatif dan analisis keamanan yang  ketat  telah  dilakukan  pada  empat  database  terbuka (Ren, et al., 2020).
Eksplorasi pendekatan representasi fitur yang kuat yang cocok  untuk  berbagai  modalitas  tetap  menjadi  masalah penting dan menantang dalam komunitas otentikasi. Dalam aplikasi  praktis,  sistem  pengenalan  biometrik  yang  andal
membutuhkan  banyak  sumber  daya,  karena  sulit  untuk memalsukan  beberapa  karakteristik  dari  seorang  individu secara  bersamaan. Convolutional  Neural  Network (CNN) diusulkan pengkodean lokal diskriminatif untuk representasi  dan  pengenalan  fitur  jari  multimodal,  terdiri dari  empat  fase,  termasuk  pengambilan  gambar,  pra- pemrosesan gambar, representasi fitur, serta penggabungan dan  pencocokan  fitur  .model local  coding  based convolutional neural network (LC-CNN) untuk pengenalan jari multimodal dengan menggabungkan ciri sidik jari, urat jari, dan sidik jari.  Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode  yang  diusulkan  mencapai  kinerja  yang  stabil, sangat akurat, dan kuat dalam pengenalan jari multimodal (Li, et al., 2021).
Pengenalan  biometrik  berdasarkan  gambar  vena  jari inframerah  dekat,  representasi  fitur  vena  jari  baru berdasarkan  histogram  piramida  dari  gradien  berorientasi dan  kuantisasi  fase  lokal.  Permasalahan  pada  kesulitan untuk mengekstrak fitur vena secara akurat karena gambar vena  jari  yang  ditangkap  oleh  cahaya  inframerah  dekat selalu berkualitas buruk. Karena jaringan vena terdiri dari fitur  tekstur  dan  orientasi  yang  melimpah,  operator deskripsi fitur tekstur pada berbagai skala digunakan pada citra vena jari untuk mengurangi efek deformasi geometrik yang terjadi pada akuisisi citra karena postur dan posisi jari yang  berbeda.  Pengkodekan  informasi  gambar  vena  tidak hanya  dalam  domain  frekuensi  tetapi  juga  di  antara orientasi  dan  skala  yang  berbeda.  Hasil  eksperimen mengungkapkan  bahwa  sistem  fusi  yang  diusulkan  dapat membuat  peningkatan  kinerja  pengenalan  vena  jari  yang menjanjikan (Ma, et al. (2020).
Representasi  jari  dan  strategi  berbasis  jari  dalam perolehan arti angka dan aritmatika, keterlibatan jari dalam pengembangan representasi numerik dan dalam pemrosesan  aritmatika.  Tinjauan  data  perilaku  dan neuroimaging  dan  menyarankan  bahwa  strategi  berbasis jari  mungkin  membentuk  proses  khusus  operasi.  Strategi berbasis  jari  yang  berbeda  secara  kualitatif  dapat mempengaruhi  representasi  numerik,  pemrosesan,  dan kinerja  aritmatika  secara  berbeda  (Berteletti  and  Booth  , 2016).  Dalam  hal  ini  hampir  semua  keberhasilan pengenalan  tergantung  pada  akuisisi  citra  sehingga mempengaruhi  ukuran  dan  skala  citra  yang  diambil, termasuk metode yang tepat dalam pengolahan citra.

## Metode
Dari  beberapa  sumber  seperti  menjelaskan  bagaimana teknik dan metode yang dapat memproses citra jarimatika dalam menentukan keberhasilan pelatihan data.
Jarimatika  adalah  cara  berhitung  KaBaTaKu  (kali,  bagi, tambah,  kurang)  dengan  menggunakan  jari  tangan. Kebanyakan  anak-anak  paling  takut  dan  paling  tidak senang  dengan  pelajaran  berhitung,  namun  metode
jarimatika  memberikan  sebuah  solusi  yang  mudah dipahami  dan  menyenangkan.    Keunggulan  jarimatika dibandingkan  metode  lain,  yaitu  memberikan  visualisasi dalam  proses  berhitung,  menggembirakan  pengunaannya, tidak  memberatkan  memori  otak,  praktis,  mudah,  dan merangsang potensi otak (Rustam, 2012).
Pengolahan    citra    digital    adalah  bagian    dari perkembangan    teknologi,  agar    mesin  (komputer)    dapat mengenali  citra seperti   layaknya  penglihatan   manusia. Teknologi  sekarang  sudah melibatkan sistem pengenalan secara komputerisasi dengan  menggunakan  metode  atau konsep  tertentu  untuk  pemecahannya, dan  pengenalannya menggunakan  perangkat    pendukung    sensor    kamera terhadap    objek    untuk    dikenali.    Peranan  pengembang aplikasi  dalam membangun  transfer learning diperlukan knowledge untuk membangunnya  menjadi  suatu  sistem yang    terintegrasi    dengan    perangkat  keras  lain (Widyaningsih, 2017)
Tahapan  proses  analisis keseluruhan sistem pada proses pengolahan  citra  sehingga  dapat  direkomendasikan  pada proses pelatihan data. Sehingga hasil ekstraksi ciri bentuk dari  jarimatika  dapat  membantu  untuk  transfer  learning terhadap data itu sendiri  Berikut adalah gambaran proses pengolahan citra di dalam analisis sistem pengolahan citra seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 1.
Image Acuisition Pre image processing
Image segmentation Feature extraction Take image some hand finger from camera Resize Filtering Gaussian Grayscale Similarity Result Digital image of finger hand Pelabelan citra Edge Detection Canny Moment Hu Deteksi Contour Extraction result Image Representation Dilation
Gambar 1. Pemrosesan citra di dalam analisis sistem
- Image Acquisition , marupakan teknik pengambilan citra  dari  kamera  dari  jari  kanan  dan  kiri  , menjadikan  citra  digital,  untuk  pemrosesan selanjutnya.
- Pre image processing adalah proses awal citra untuk meningkatkan  kualitasnya  melalui  pelabelan  citra, melakukan pengkaburan dengan  filter lolos rendah menggunakan Filtering  Gaussian , resize ,  dan grayscale
- Image segmentation merupakan  proses  untuk memisahkan  obyek  dengan  latar  dari  hasil  gambar
pada  proses  pre  image  processing.  Dalam  hal  ini hasil  proses  adalah  citra grayscale dengan melakukan  deteksi  tepi  dengan  Canny,  dilanjutkan dengan teknik dilation , kemudian untuk mendapatkan  tepian  yang  jelas  untuk  pembacaan ciri  bentuk  citra  di  proses  ke  deteksi  contour. Deteksi  tepi  berfungsi  untuk memperoleh  tepian objek    yang    memanfaatkan    perubahan  nilai itensitas  yang    drastis  pada  proses  segmentasi, sehingga  dapat  memberikan  tingkat  perbedaan antara  objek  citra  (Widyaningsih,  2015).  Deteksi tepi  merupakan bertujuan untuk memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi karena error atau adanya efek dari proses akuisisi citra  (Ramdhani & Murinto,  2013)  Dari  citra  hasil  citra  contour diperoleh  bentuk  dari  citra  ,  sehingga  dapat dilanjutkan ke proses feature extraction .
- Feature Extraction adalah  proses mengambil  ciri- ciri  yang  terdapat  pada objek  di  dalam  citra.  Pada proses  ini objek  di  dalam  citra  dihitung  properti- properti    objek    yang    berkaitan    sebagai  ciri (Widyaningsih, 2017).
Data disimpan dalam format digital “.png” dan disimpan dalam  Drive  Google  dalam  bentuk  folder  zip  untuk  data train dan  data test .  Program  di  bangun  dengan menggunakan  Bahasa  Python  dengan  Library  yang membantu dalam penyajian, image processing , segmentasi, dan  representasi  citra.  Yang  fasilitasnya  memberikan paket-paket  yang  memudahkan  untuk  memproses  citra. Karena  citra  berukuran  besar  makan  Google  Colab memberikan  alternatif  yang  membantu  dalam  persediaan data  di  cloud,  sehingga  mempercepat  akses  Kelola  data citra.

## 1. Gaussian blur Filter
Gaussian blur Filter diperoleh dengan memburamkan ( smoothing ) gambar  menggunakan  fungsi  Gaussian untuk mengurangi tingkat noise. Ini dapat dianggap sebagai filter low-pass yang  tidak  seragam  yang  mempertahankan frekuensi spasial rendah dan mengurangi noise gambar dan detail yang dapat diabaikan dalam gambar. Hal ini biasanya dicapai  dengan  menggulung  gambar  dengan  kernel Gaussian. (Harikrishnan, et al, 2020) Kernel Gaussian  ini dalam bentuk 2-D dinyatakan sebagai:
(1)
di mana δ adalah standar deviasi dari distribusi dan x dan y adalah indeks lokasi. Nilai δ mengontrol varians di sekitar nilai  rata-rata  dari  distribusi  Gaussian,  yang  menentukan sejauh  mana  efek  kabur  di  sekitar  piksel,  nilai  siqma membantu  menghasilkan  segmentasi  baik  (Misra,  et  al. 2020).

## 2. Canny Edge Detector
Dalam  mengembangkan  filter  yang  dibahas  di  atas, ada dua masalah yang ditemui. Karena elemen data bersifat diskrit,  tidak  selalu  jelas  bagaimana  menghitung  nilai gradien dan, dengan adanya noise, banyak tepi palsu dapat menjadi  jelas.  Meningkatkan  ukuran  filter  dapat mengurangi  anomali  ini.  Detektor  tepi  Canny  dirancang untuk mengatasi beberapa masalah ini dan terdiri dari tiga tahap utama:
a. Gaussian  mengaburkan  gambar  untuk  mengurangi jumlah  noise  dan  menghilangkan  bintik-bintik  di dalam  gambar.  Penting  untuk  menghapus  komponen frekuensi  sangat  tinggi  yang  melebihi  yang  terkait dengan  filter  gradien  yang  digunakan,  jika  tidak,  ini dapat menyebabkan tepi palsu terdeteksi.
b. Deteksi gradien menggunakan salah satu filter di atas, membuat  dua  gambar,  satu  berisi  besaran  gradien  G, dan  satu  lagi  berisi  orientasi  (G).  Implementasi  yang paling  umum  menggunakan  turunan  orde  pertama diskrit simetris sederhana.
c. Ambang  batas  besaran  gradien  di  atas  nilai  ambang minimum  tertentu  sehingga  hanya  tepi  utama  yang terdeteksi. Selain nilai ambang batas rendah minimum ini,  nilai  ambang  batas  tinggi  juga  ditentukan.  Pada setiap garis yang terhubung, setidaknya salah satu titik tepi harus melebihi nilai tinggi ini. Ini menghilangkan segmen  garis  kecil  atau  tidak  signifikan.  Dengan mengontrol  deviasi  standar  dari  operasi  pengaburan Gaussian,  dan  nilai  ambang  batas  tinggi  dan  rendah, sebagian  besar  tepi  umum  dapat  dideteksi.  Jika diketahui  secara  apriori  jenis  tepi  apa  yang  akan dideteksi  dan  jenis  noise  yang  ada  pada  citra,  maka filter  alternatif  dapat  diterapkan  sebagai  pengganti filter Gaussian. (Kabade and Sangam, 2016)

## 3. Dilation
Dilation adalah  operasi  membesarkan  atau  mengentalkan objek  pada  citra  biner.  Cara  dan  tingkat  penebalan  ini dikendalikan oleh bentuk yang disebut sebagai structuring element  (disingkat  strel).  Elemen  penataan  komputasi diwakili  oleh  matriks  0  dan  1.  Secara  matematis,  dilatasi didefinisikan dalam bentuk operasi himpunan.
Dilatasi  citra  f oleh elemen penataan  s (dilambangkan  fs) menghasilkan citra biner baru g = fs dengan citra di semua lokasi (x,y) asal elemen penataan di mana elemen penataan s mengenai citra input f , yaitu g(x,y) = 1 jika s mengenai f dan  0  sebaliknya,  berulang  untuk  semua  koordinat  piksel (x,y). Dilatasi menambahkan lapisan piksel ke batas dalam dan luar daerah (Zhou, et al.,2010)
(2)
4. Moment Hu
Dalam visi komputer dan pemrosesan gambar, momen gambar sering digunakan untuk mengkarakterisasi  bentuk suatu  objek  dalam  suatu  gambar.  Momen-momen  ini menangkap  informasi  dasar  seperti  area  objek,  titik  pusat (yaitu koordinat pusat (x, y) objek), orientasi, dan properti lain yang diinginkan.
Momen Hu tidak boleh digunakan dalam situasi di mana  terdapat  noise,  oklusi,  atau  kurangnya  segmentasi yang  bersih  (sangat).  deskriptor  gambar  Hu  Moments digunakan  untuk  mengukur  bentuk  suatu  objek  dalam sebuah  gambar.  Hu  Moments  adalah  deskriptor  gambar yang  digunakan  untuk  mengkarakterisasi  bentuk  suatu objek  dalam suatu  gambar.  Bentuk  yang  akan dideskripsikan dapat berupa citra biner tersegmentasi atau batas  objek  (yaitu  "garis  besar"  atau  "kontur"  bentuk). Secara  umum,  bentuk  biner  tersegmentasi  lebih  disukai daripada batas bentuk karena kurang rentan terhadap noise. Deskriptor  Hu  Moments  mengembalikan  vektor  fitur bernilai  nyata  dari  7  nilai.  7  nilai  ini  menangkap  dan mengukur  bentuk  objek  dalam  sebuah  gambar.  Kami kemudian dapat membandingkan vektor fitur bentuk kami dengan  vektor  fitur  lainnya  untuk  menentukan  seberapa "mirip" dua bentuk tersebut (Huang and Leng, 2011) Momen reguler suatu bentuk dalam citra biner ditentukan oleh:
(3)
di mana I (x, y) adalah nilai intensitas piksel pada koordinat (x  ,y)-koordinat.  Untuk  mendapatkan  invarian  translasi, kita  perlu  melakukan  pengukuran  bentuk  relatif  terhadap pusat  massa  bentuk.  Centroid  hanyalah  pusat(x  ,y)- koordinat dari bentuk, yang kita definisikan masing-masing sebagai x– dan y–.

## (4)
Pada  gambar  di  atas  kita  telah  menandai  pusat  (x,  y)- koordinat  (yaitu centroid )  dari  gambar  kita  dengan lingkaran hijau. Sekarang kita memiliki centroid kita, kita dapat  menghitung  momen  relatif  yang  berpusat  di  sekitar centroid:
(5)
Namun, momen relatif ini tidak memiliki banyak kekuatan diskriminatif  untuk  mewakili  bentuk,  juga  tidak  memiliki sifat  invarian.  Dan  di  situlah  pekerjaan  Hu  masuk.  Hu mengambil  momen-momen  relatif  ini  dan  membangun  7 momen terpisah yang cocok untuk diskriminasi bentuk:
(6) Tujuh momen ini kemudian membentuk vektor fitur :
(7)
(Zekovich and Tuba, 2013)

## Hasil Dan Pembahasan
Program untuk melakukan image processingdan segmentasi serta  representasi  diangun  dengan  failitas  Google  Colab menggunakan  Bahasa  Phyton  menddunakan  library  os, Tensorflow, open cv, numpy, math, pandas, dan matplotlib.
Citra jarimatika yang diambil dari dataset di Github, dengan jumlah data yang terdiri dari 240 data latih, dan 60 data uji, yang tediri dari 5 masing-msaing jari kanan dan kiri untuk data latih, 3 jari kanan dan kiri untuk data uji. Tahapan yang dilakukan  dalam  mengolah  citra  adalah enhancement dengan  menggunakan  filter  lolos  rendah  dengan  fungsi Gaussian  Blur , Grayscale ,  deteksi  tepi  dengan  Canny, deteksi contour ,  dilasi  untuk  menebalkan  tepian  contour, dan dilanjutkan ke proses ekstraksi ciri dengan Moment Hu .
Data  disimpan  dalam  format  “.png”  dan  disimpan  dalam Drive google.
Tahapan  prosses  yang  dilakukan  dalam  sistem  adalah sebagai berikut :
1. Menggunakan  Library  yang  diperlukan  di  Google Colab,  library  ini  memberikan  paket-paket  lengkap dalam kelola citra, sehingga memudahkan untuk proses data yang banyak dan kompleks.
import os import tensorflow as tf import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math import pandas as pd
from keras.preprocessing import image
from google.colab.patches import cv2_imshow # for i mage display from matplotlib import pyplot as plt from google.colab import drive
2. Mengambil  data  set  yang  disimpan  di  Google  Drive dalam  bentuk  file  ZIP  ,  untuk  di-eksport  ke  Gogole Colab  drive  dan  menampilkan  hasil  isi  dari  file  yang disimpan di Google Colab Drive, terdiri dari Folder data train dan test .
drive.mount("/content/drive") !unzip "./drive/My Drive/Colab Notebooks/data finger. zip" !ls "/content/train" !ls "/content/test"
Hasil :
tr01_0L.png    tr04_2L.png    tr07_4L.png    tr11_0L.png tr14_2L.png  tr17_4L.png tr01_0R.png    tr04_2R.png    tr07_4R.png    tr11_0R.png tr14_2R.png  tr17_4R.png tr01_1L.png    tr04_3L.png    tr07_5L.png    tr11_1L.png tr14_3L.png  tr17_5L.png tr01_1R.png    tr04_3R.png    tr07_5R.png    tr11_1R.png tr14_3R.png    tr17_5R.png,  dan  seterusnya  hingga  semua data tersimpan dan dipindahkan sementara ke proses Google Colab.
3. Membuat  fungsi  untuk  menampilkan  citra  asli, grayscale ,  deteksi  tepi,  dan  hasil  dilasi,dengan menampilkan perbaris muncul 4 citra hasil proses.
def visualize(original, grayscaled, edges, delates, conto urs): fig = plt.figure() plt.subplot(1,5,1) plt.imshow(original)
plt.subplot(1,5,2) plt.imshow(grayscaled, cmap="gray") plt.subplot(1,5,3) plt.imshow(edges, cmap="gray") plt.subplot(1,5,4) plt.imshow(delates, cmap="gray") plt.subplot(1,5,5)
plt.contour(delates, cmap="gray", origin="image")
4. Menghitung isi folder train dan test di Google drive f1 = '/content/train'
f2 = '/content/test'
nt1 = sum([len(files) for _, _, files in os.walk(f1)]) nt2 = sum([len(files) for _, _, files in os.walk(f2)]) print(nt1, nt2)
Hasil : 240 60 Citra latih terdiri dari 240 data dan citra ujii terdiri dari 60 data
5. Membuat  file  baru  dalam  Google  Colab  Drive  untuk menyimpan hasil data hasil ekstraksi ciri f = open('/content/ekstraksiHu.csv', 'w')
Hasil dari Langkah 2 dan 5 , ditunjukkan dari Gambar 2 :
Gambar 2 Tampilan Folder data Train dan Test, serta File baru yang dibetuk
6. Menampilkan  hasil  citra  asli,  grayscale,  deteksi  dan dilasi dari data train dan hasil ekstraksi ciri t = os.listdir('/content/train')
t2 = os.listdir('/content/train') i=0 for each_image in t: if each_image.endswith(".png"): full_path = "/content/train/" + each_image img = cv.imread(full_path) img_blur = cv.GaussianBlur(img, (7, 7), 1) gray = cv.cvtColor(img_blur ,cv.IMREAD_GRAY SCALE) edge = cv.Canny(gray, 128, 128) kernel = np.ones((3)) delate = cv.dilate(edge, kernel, iterations=1) contour = cv.findContours(delate,cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #berupa matrik cnt = cv.HuMoments(cv.moments(delate)).flatten() print(i, each_image,'rata-rata = ',sum(cnt,0)/7) visualize(img, tf.squeeze(gray), edge, delate) plt.show() i=i+1
Hasil data akan ditampilkan hingga 240 dan data test hingga  60  data,  berikut  adalah  sampel  dari  tampilan datanya  di  sistem,  dengan  susunan  Baris  pertama  adalah hasil citra dengan urutan citra asli, citra Gaussian Blur, citra
gray,  citra  dilasi,  dan  citra  contour  dari  contoh  5  jari.kiri dan  kanan  dengan  urutan  0  sampai  5  jari,  dengan  urutan nama  file  random.  Baris  kedua  dengan  urutan  no  urut, Nama File, 7 nilai Moment Hu, dan Rata-rata Moment Hu. a. Tampilan hasil di sistem untuk jari tangan kiri
10 tr09_0L.png [ 2.04744690e-03  4.16329786e-07 2.06143889e-10  7.00588885e-11  8.28902682e-21 3.96230390e-14 -1.47580117e-21] Rata-rata ciri = 0.0002925519300946442
3 tr06_1L.png [2.53380653e-03 2.05007498e-06
1.05537747e-08  4.82345206e-09    3.41521958e-17 6.88270393e-12 4.24052229e-18]
Rata-rata ciri = 0.00036226742635602253
17  tr11_2L.png  [3.45652248e-03  6.10207829e-06 5.60065927e-10  1.14460687e-09    2.72461544e-19 2.75736301e-12 8.75001270e-19] Rata-rata ciri = 0.000494660895039557
8 tr05_3L.png  [  2.86355769e-03    2.62027232e-06 1.72453875e-09    3.09648590e-10    2.24667025e-19  - 1.59545530e-14 -2.69433507e-20]
Rata-rata ciri = 0.00040945428547309884

## 0.00030172414501098
51  tr20_4L.png  [  2.98932151e-03    4.82407311e-07 5.40315487e-09    2.69954397e-10      1.62400823e-19 1.35430994e-13 -2.82705485e-19]
Rata-rata ciri = 0.00042711565597816436
28  tr18_5L.png  [4.05908932e-03  1.65548092e-06
1.72687708e-09  8.67094215e-10    4.72770741e-19 1.06783306e-12 9.49887022e-19] Rata-rata ciri = 0.000580106771137968
b. Tampilan hasil di sistem untuk jari tangan kanan
1  tr05_0R.png  [  1.62637152e-03    1.88660663e-07 2.83420915e-10    1.43942247e-10      2.04792371e-20 5.85609501e-14 -2.06366986e-20] Rata-rata ciri = 0.00023236580131646544
25  tr16_1R.png  [  2.78890811e-03    3.46485833e-06 1.03355132e-08    6.77680997e-09      5.64827093e-17 1.22675308e-11 -5.13657289e-18] Rata-rata ciri = 0.000398912870892174
7  tr02_2R.png  [  2.43652632e-03    1.85767187e-06 7.09650759e-11    2.50599565e-10      1.58818516e-20 3.41526772e-13 -2.94039630e-20]
Rata-rata ciri = 0.00034834061616793556 0.00042711565597816436 52  tr06_3R.png  [2.89954556e-03  2.42294719e-06
2.32553865e-09  1.30240568e-10    3.22568473e-20 9.69823259e-14  6.40087563e-20]  Rata-rata  ciri  = 0.0004145672806545264
0  tr05_4R.png  [  3.40705763e-03    1.92957665e-06 1.02698658e-08    3.71621411e-10    -6.15394748e-19  - 3.86486777e-13  3.85172261e-19] Rata-rata ciri = 0.0004869996928965117
2  tr18_5R.png  [  4.23840493e-03    1.61776248e-06 1.13474154e-09    6.38297224e-10      5.00168855e-19 7.23592774e-13 -2.11964182e-19] Rata-rata ciri = 0.000605717780315741
Dari  hasil  tampilan  diatas  cukup  jelas  bentuk  dari image processing dari citra jarimatika kiri dan kanan yang mewakili  hasil  dari  keseluruhan  data  dari  rampilan  hasil citra asli, citra yang mengalami Gaussian Blur, grayscale, dilasi hingga citra contour serta hasil ekstraksi ciri dari file citra dengan menerapkan metode Moment Hu.

## Simpulan dan Saran Simpulan
1. Hasil  dari  deteksi  tepian  bentuk  jari  dengan  metode segmentasi dengan Canny menujukkan kejelasan tegas dari  tepian obyek.
2. Hasil  dengan    metode  deteksi  contour  menunjukan bahw  citra  terlihat  jelas  bentuk  dari  obyek jarinyaMasih ada beberapa kelas sulit teridentifikasi.
3. Momen  Hu  memberikan  hasil  informasi  ciri  darI kontur jari yang dapat membantu  untuk pembelajaran bentuk jarimatika.

## Saran
1. Dapat  dikembangkan  metode  yang  baik  dalam  image processing  saat  mengolah  data  sehingga  feature extraction dapat memberikan informasi ciri yang lebih baik.
2. Data  hasil  ekstraksi  ciri  dapat  dikembangkan  untuk pelatihan  dan  pengujian  data  untuk  identifikasi, kalsifikasi ataupun prediksi.
3. Dapat  dikembangkan  dengan  menerapkan  hasil jarimatika dengan Momen Hu ke transfer learning .

## Pustaka Acuan
Amir,  A.,  &  Nuraisyah,  2017,    Peningkatan  Kemampuan Berhitung Pembagian Melalui Metode Jarimatika Pada Siswa Kelas III SD Negeri 195 Pagaran Baru Kotanopan. Jurnal Penelitian Tindakan Kelas dan
Pengembangan  Pembelajaran  (PeTeKa) ,  1  (p- ISSN:2599-1914; e-ISSN:2599-1132), 48-53. Berteletti,  I.  and  Booth,  J.,  2015,  Perceiving  fingers  in single-digit  arithmetic  problems,  Frontiers  in
Psychology, DOI:10.3389/fpsyg.2015.00226
Chen Z.,1 Kim JT.,,1 Liang J.,1 Zhang, J. and Yuan, YB. ,
2014,  Real-Time  Hand  Gesture  Recognition Using  Finger  Segmentation,  Hindawi  Publishing Corporationte  Scientific  World  JournalVolume 2014, Article ID 267872, 9 page, https://doi.org/10.1155/2014/267872
Huang  Z.,  and  Leng,  J.,  2011,  Analysis  of  Hu's  Moment Invariants  on  Image  Scaling  and  Rotation Rotation,  Edith  Cowan  University  Edith  Cowan University  Research  Online  Research  Online ECU Publications, Edith Cowan University Edith Cowan Univ,  https://ro.ecu.edu.au/ecuworks
Kabade  A.L.,  and  Sangam,  V.G.,  2016,  Canny  edge detection  algorithm,  International  Journal  of Advanced Research in Electronics and Communication Engineering (IJARECE),
ISSN:2278 –909X, Volume 5, Issue 5, May2016, http://ijarece.org/wp-
content/uploads/2016/05/IJARECE-VOL-5- ISSUE-5-1292-1295.pdf
Ma, H., Hu, N., Fang, C., 2020, The biometric recognition system based on near-infrared finger vein image,
Infrared  Physics  &  Technology,  Volume  116, August 2021, 103734, https://doi.org/10.1016/j.infrared.2021.103734
Mutia,  I.,  2013,  Kajian  Penerapan  E_Learning  Dalam Proses Pembelajaran di Perguruan Tinggi. Faktor Exacta , 6 (ISSN: 1979-276X), 278-289.
Muyaroah,  S.,  and  Fajartia,  M.,  2017,  Pengembangan Media  Pembelajaran  Berbasis  Android  dengan menggunakan  Aplikasi  Adobe  Flash  CS  6  pada Mata  Pelajaran  Biologi.  Innovative  Journal  of Curriculum and Educational Technology (IJCET) , 6 ( e-ISSN 2502-4558 p-ISSN 2252-7125 ), 79- 83.
Ren,  H.,    Sun,  L.,  Guo,  J.,  Han,  C.,  Wu,  F.  2020,  Finger vein recognition system with template protection based on convolutional neural network,
Knowledge-Based  Systems ,  Volume  227,  5 September 2020, 107159, https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107159 Rustam,  2012,  rustamfresh.wordpress.com.  Retrieved 2018, from
https://rustamfresh.wordpress.com/2012/06/19/m etode-jarimatika-sebagai-inovasi-dalam-
pembelajaran-matematika: https://rustamfresh.wordpress.com Saqib,  S.,  and  Kazmi,  SAR.,  2018,  Recognition  of  static gestures  using  correlation  and  cross-correlation, International  Journal  of  Advanced  and  Applied
Sciences,  5(6)  Page  11-18,  Journal  homepage: http://www.science-gate.com/IJAAS.htm Septiyawili, B. Y., 2016.  Penggunaan Metode Jarimatika Dalam  Meningkatkan  Kecepatan  Berhitung Perkalian Bilangan 6 Sampai 10 Untuk Siswa SD Kelas  3  Di  SD  Blunyahan1  Bantul  Yogyakarta. Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta.
Li,  S.,  Zhang,  B.,  Zhao,  S.,  Yang,  J.,  2021,  Local discriminant  coding  based  convolutional  feature representation  for multimodal  finger recognition, Information  Sciences,  Volume  547,  8  February 2021, Pages 1170-1181,
https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.045
Misra,  S.  and  Wu,  Y.,  2020,  Machine  learning  assisted segmentation  of  scanning  electron  microscopy images  of  organic-rich  shales  with  feature extraction and feature ranking, Machine Learning for  Subsurface  Characterization,  Pages  289-314, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817736- 5.00010-7
Zekovich    S.  and  Tuba,  M.,  2013,  Hu  Moments  Based Handwritten  Digits  Recognition  Algorithm,
Recent Advances in Knowledge Engineering and Systems  Science,  ISBN:  978-1-61804-162-3, http://www.wseas.us/e- library/conferences/2013/CambridgeUK/AISE/A ISE-15.pdf
Sunyoto,  A.,  and  Harjoko,  A.,  2014.    Pengenalan  Smbol Jarimatika  Menggunakan  Orientasi  Histogram dan Multilayer Preceptron. Citec Journal , 1 (ISSN : 2354-5771), 326-340.
Harikrishnan,  V.K.,  Vijarania,  M.,  Gambhir,  A.,  2020, Diabetic retinopathy identification using autoML, Computational  Intelligence  and  Its  Applications in Healthcare, Pages 175-188, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-820604- 1.00012-1
Widyaningsih,  M.,  2015.    Segmentasi  Canny  Dan  Otsu pada Citra. Seminar Nasional Proceding Seminaskit , 1, pp. 43-48. Politeknik Jember, ISSN : 2477-5649.
Widyaningsih,  M.,  2017.  Identifikasi  Kematangan  Buah Apel  Dengan  Gray  Level  Co-Occurence  Matrix (GLCM). Jurnal Saintekom , 6 ( ISSN 2088-1770, E_ISSN 2503-3247.), 71-88.
Zhou  H.,  Wu,  J.,  Zhang,  J.,  2010, Digital  Image Processing:  Part  II ,  bookboon.com;  ISBN  978- 87-7681-542-4; https://library.ku.ac.ke/wp- content/downloads/2011/08/Bookboon/IT,Progra mming%20and%20Web/digital-image- processing-part-two.pdf
.